Growth hacking en redes sociales profesionales

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Después de más de un año debo decir que el desarrollo de negocio en una startup b2b es realmente complejo. Con altos costes de ventas , periodos de cierre largos  y con escasísimos recursos con los que cuenta un Startup,  el plan de ventas se convierte en algo vital.

Creo que ya todos hemos dejando atrás los antiguos CRM donde el proceso de alimentar los datos minaba la eficiencia del responsable de negocio haciéndole perder foco en la venta. En la actual era del Big Data es en la óptima toma de datos donde comienza realmente el proceso de venta.

Es por tanto Internet y sobre todo las redes sociales profesionales las principales fuentes públicas de información cuando desarrollamos b2b.

¿ Qué método podemos utilizar para el crecimiento de nuestro proyecto b2b?

Nuestro objetivo final será siempre un perfil concreto en la empresa que debe ser nuestro comprador e impulsor dentro de la organización, aquel con el que debemos reunirnos y convencer en primera instancia. Para hacerlo hará falta generar una clara confianza, establecer y tener claro los objetivos de negocio de nuestro cliente, entender el grado de sofisticación de su proceso de venta y articular una propuesta de valor que encaje con lo que él o ella necesitan.

Primero debemos establecer una hipótesis sobre nuestro perfil de cliente ideal, por ejemplo: profesional ejecutivo de cuentas residente en Madrid .

 Realizamos la consulta en el buscador de Linkedin y automatizamos el proceso de extracción de datos para no tener que ir uno a uno. Es importante extraer todos los datos, aunque en el futuro depuraremos los datos que sí ponderan a la hora de considerar a un posible cliente como el de mayor probabilidad de cierre.

El proceso es sencillo , en nuestro caso hemos utilizado Data Miner para Google Chrome. Este proceso lo haremos página a página sobre las búsqueda públicas, sin utilizar ningún bot o crawler.

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Importados y descargados todos los datos de la consulta, elegiremos aquellos que cumplen los requisitos de nuestra hipótesis como clientes de mayor potencial y nos dirigiremos a ellos. Una  forma sutil de hacerlo es primero obtener su dirección en Twitter, para seguirle desde la cuenta corporativa, si lo hace nos estará ofreciendo una primera forma de contacto mediante mensaje directo a través de la red social.

Una vez conectados con ese usuario en Linkedin podemos automatizar uno a uno también la toma de todos los datos de contacto de su perfil utilizando de nuevo  Data Miner .

Para incorporar datos como su dirección de correo es necesario conocer los parámetros Xpath correspondientes a un perfil en Linkedin. Para hacerlo dentro del perfil pulsamos en “ Información de contacto “ y sobre la dirección de correo pulsamos botón derecho del ratón hasta “ inspeccionar elemento “ , una vez localicemos la línea de código que aloja el dato pulsamos botón derecho  y con un click en “ CopyXPath “ tendremos el parámetro que ubica el email dentro del código fuente.

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En DataMiner existe la opción de incorporar nuevos datos , para ello incluimos un nuevo dato denominado “ email “ y junto a él pegamos el Xpath que hemos copiado previamente del código fuente de la página.

xpath3

Haremos lo mismo con el nombre de usuario en Twitter de nuestro contacto. De esa manera homogeneizamos toda nuestra base de datos de potenciales clientes.

Esto podemos hacerlo gracias a que nuestro contacto autorizó su conexión con nosotros y como forma de agilizar la toma de datos públicos ,  no utilizamos tampoco bots o crawlers. 

Una vez realizada la extracción es cuando debemos establecer una ponderación de esos datos en base a nuestra hipótesis, de manera que podamos poner el foco en aquellos contacto que por sector, posición en la empresa o ubicación, etc. sean a priori más interesantes.

 Tabla1

Es importante establecer una hipótesis con nuestro perfil de cliente ideal y otorgarle la máxima ponderación porque podremos ver posteriormente cómo se comportan esos potenciales clientes frente al resto  y hacerlo desde las primeras interacciones con ellos.

 Tabla2

Potenciales clientes que nos siguen en twitter o que hacen click en el enlace a nuestra página insertado en el correo de presentación puntúan más y por tanto estarían dando señales de interés. ¿Ya conoces las fases inciales del embudo de ventas , verdad? , pues estos potenciales clientes están descendiendo hacia una nueva fase y por tanto es el momento de una acción comercial inmediata como una llamada o reunión de presentación.

Maximizar la automatización del embudo de ventas garantiza la eficiencia en recursos y permite validar el perfil de nuestro comprador, depurando más rápidamente todo nuestro proceso de captación de clientes  .

Mientras más costoso es el esfuerzo en obtener un cliente en términos económicos más importante es conocer el valor del cliente a largo de su relación con nosotros ( LTV ) ponderando su importancia mediante data mining e incorporando esa información a nuestro perfil de cliente ideal.

Con la cantidad de datos públicos que poseemos hoy en día,  si somos capaces de establecer patrones en perfiles empresariales válidos para crear modelos predictivos, la accesibilidad al potencial cliente empresarial con mayor índice de éxito , y la fuerza de ventas óptima,  será más que probable.

Solo me queda desearos suerte 😉

 

2 thoughts on “Growth hacking en redes sociales profesionales

    • Hola Roberto, si aún no estáis conectados y dado que conoces la empresa donde desarrolla su actividad profesional, podrías conocer esa dirección utilizando páginas que adivinan la dirección de correo mediante consultas al sender corporativo como por ejemplo Voilanorbert.com o emailhunter.co.

      Utiliza este método bajo tu responsabilidad.

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