4 métricas de prospección en LinkedIn que conviene medir

Utiliza cuatro métricas de prospección en LinkedIn con denominadores explícitos

Un panel útil empieza por los eventos, no por los porcentajes. Registra un evento por prospecto único en cada etapa y calcula la tasa solo cuando todos los integrantes de la cohorte hayan tenido el mismo periodo de observación.

Los denominadores recomendados permiten comparar campañas si las definiciones de eventos y los periodos de observación también son coherentes. Añade una vista entre etapas cuando necesites identificar dónde dejan de avanzar los prospectos.

Por qué el denominador cambia el significado de una tasa de respuesta o reunión

La tasa de respuesta sobre invitaciones aceptadas ayuda a evaluar la calidad del mensaje. La tasa sobre todos los contactos iniciados mide la eficiencia de principio a fin. Ambas son útiles, pero no son intercambiables.

Utiliza prospectos únicos, no mensajes, como unidad de recuento. Si un prospecto recibe tres seguimientos, la campaña sigue teniendo un prospecto en el denominador y, como máximo, uno que respondió en el numerador.

• Indica el denominador junto a cada tasa, también en gráficos y exportaciones.
• Vincula cada cohorte a una fecha, como la de la invitación de conexión, y utiliza el mismo periodo de observación.
• Excluye de las tasas finales las solicitudes que aún estén dentro del periodo de observación.
• Separa los InMail, las invitaciones de conexión y los mensajes posteriores a la aceptación, porque sus eventos y condiciones de entrega son distintos.

Ejemplo: una cohorte, dos vistas del mismo embudo

Supongamos una cohorte hipotética de 1.000 prospectos únicos. Cada contacto iniciado generó una invitación, todas las invitaciones completaron el mismo periodo de observación y cada prospecto que aceptó recibió un mensaje inicial. Las cifras solo ilustran el cálculo: no son resultados de Kachilu ni referencias del sector.

Crea un panel que se mantenga comparable a lo largo del tiempo

Una vez definidas las fórmulas, haz visible la actividad que las genera. Kachilu muestra la etapa actual de cada prospecto y si la interacción, la invitación, los mensajes directos y la entrega del CTA están completos o pendientes. Así el equipo ve dónde avanza la prospección y dónde hace falta seguimiento.

1. 1.Define cada evento de éxito antes del lanzamiento: conexión aceptada, cualquier respuesta, respuesta con interés, siguiente paso, reunión concertada y reunión celebrada son eventos distintos.
2. 2.Registra la fecha y la hora de cada evento por prospecto. Añade también la campaña, el remitente, el ICP, la región y la variante del mensaje asociados.
3. 3.Elige una fecha de referencia para la cohorte y un periodo de observación. Cierra la cohorte solo cuando haya transcurrido ese periodo.
4. 4.Muestra juntos los recuentos, las tasas entre etapas y las tasas de principio a fin.
5. 5.Compara un segmento significativo cada vez. Un promedio general puede ocultar un ICP con bajo rendimiento o un remitente especialmente fuerte.
6. 6.Registra los cambios de definición. Los resultados dejan de ser comparables si cambia la definición del siguiente paso sin señalar una ruptura clara en la serie.

Utiliza el embudo para elegir qué investigar a continuación

Una tasa débil es una señal, no una prueba de una causa. Utiliza las comprobaciones siguientes para formular una hipótesis y luego cambia una variable principal a la vez.

Separa las definiciones de la plataforma, las de la campaña y los valores de referencia

Las plataformas utilizan nombres y denominadores diferentes para tasas similares. HubSpot, por ejemplo, calcula las tasas de respuesta y de reuniones de las secuencias a nivel de contacto y utiliza su propia ventana de atribución para las reuniones. LinkedIn denomina «tasa de aceptación» a una métrica de respuesta de InMail; no equivale a la aceptación de una invitación de conexión. Escribe el nombre completo del evento en lugar de depender de una etiqueta breve como «tasa de aceptación».

Este artículo ofrece un marco de medición, no una referencia sectorial. La combinación de segmentos, el historial de la cuenta, la oferta, la región, el mensaje, el momento y el periodo de observación pueden cambiar el resultado. El marco identifica dónde cambia un embudo, pero no determina por sí solo la causa.

El informe beta de Kachilu es un estudio propio aparte. Define el siguiente paso específico de la campaña y las limitaciones de la comparación; no utilices ese resultado agregado como referencia para tu campaña.

• HubSpot: analiza la inscripción de secuencias y los datos de rendimiento

  Un ejemplo específico de una plataforma con respuestas a nivel de contacto y definiciones de tasas de reuniones.

• Salesforce: Conversión del análisis de la etapa de ventas

  Un ejemplo de medición de la proporción de oportunidades que avanzan más allá de una etapa.

• LinkedIn Sales Navigator: definiciones de métricas

  Terminología de LinkedIn para las métricas de mensajes InMail, que no deben mezclarse con la aceptación de invitaciones de conexión.

• Resultados beta de Kachilu en 35.292 contactos

  Un informe propio independiente con su propio denominador, periodo y limitaciones.