ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์

หมดยุคแล้วที่การติดตามลูกค้าเป้าหมายรู้สึกเหมือนกำลังมองลูกบอลคริสตัลเพื่อหาคำตอบ ด้วยการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ ขณะนี้คุณสามารถเพิ่มรายได้โดยใช้ข้อมูลเพื่อจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มว่าจะทำให้เกิด Conversion มากที่สุด

หากคุณยังใหม่ต่อแนวคิดของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ คุณมาถูกที่แล้ว! ในบทความนี้ เราจะพูดถึงว่ามันคืออะไรและจะใช้ประโยชน์จากมันเพื่อมุ่งเน้นกลยุทธ์การตลาดของคุณได้อย่างไร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์คืออะไร?

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์เป็นกระบวนการที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมทางสถิติเพื่อวิเคราะห์จุดข้อมูลต่างๆ เกี่ยวกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า และคำนวณคะแนนที่คาดการณ์ว่าลูกค้าเป้าหมายแต่ละรายมีแนวโน้มที่จะแปลงเป็นลูกค้ามากน้อยเพียงใด

จุดข้อมูลเหล่านี้อาจรวมถึง:

• พฤติกรรมบนเว็บไซต์
• การโต้ตอบกับสื่อทางการตลาด
• ข้อมูลประชากร

ในวิธีการแบบดั้งเดิม การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายโดยใช้ตัวชี้วัดพื้นฐาน เช่น ข้อมูลประชากร การมีส่วนร่วมโดยตรง หรือแม้แต่สัญชาตญาณ ดำเนินไปโดยไม่ได้บอกว่ากระบวนการดังกล่าวขาดความสามารถในการปรับตัวแบบไดนามิกและข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากแบบจำลองการคาดการณ์

กล่าวโดยสรุป การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิมอาจดูเหมือนการนำทางด้วยเข็มทิศเมื่อคุณสามารถใช้ GPS ได้ อย่างไรก็ตาม จึงไม่น่าแปลกใจที่นักการตลาดจำนวนมากใช้เวลาในการเรียนรู้เกี่ยวกับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ ควบคู่ไปกับหลักสูตร AI ที่ดีที่สุดที่มีทางออนไลน์

ข้อมูลจาก 6sense ระบุว่าธุรกิจมากกว่า 492,000 แห่งได้ใช้เครื่องมือสำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ ตัวเลขนี้เน้นย้ำว่าวิธีนี้กลายเป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการขายและความแม่นยำทางการตลาดในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างไร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ทำงานอย่างไร

เทคนิคการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร? โดยพื้นฐานแล้ว กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนไม่กี่ขั้นตอน ซึ่งทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากความสามารถขั้นสูงของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ขั้นที่ 1: การรวบรวมข้อมูล

กระบวนการเริ่มต้นด้วยการรวบรวมปฏิสัมพันธ์ พฤติกรรม และข้อมูลประชากรที่เกี่ยวข้องกับผู้ที่อาจเป็นลูกค้าอย่างครอบคลุม ข้อมูลนี้อาจมาจากธนาคารข้อมูลของคุณและจากแหล่งภายนอก ตั้งแต่วิธีที่ผู้ใช้ไปยังส่วนต่างๆ ของเว็บไซต์ไปจนถึงการตอบกลับแคมเปญอีเมล และแม้แต่จุดข้อมูลที่กว้างขึ้น เช่น ภาคอุตสาหกรรมหรือขนาดบริษัท ข้อมูลทุกชิ้นเปรียบเสมือนโน้ตในซิมโฟนีที่ใหญ่กว่าของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

ขั้นตอนที่ 2: การวิเคราะห์

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ นี่คือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์และ AI เป็นศูนย์กลาง โดยเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ด้วยการตรวจสอบรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ภายในข้อมูล เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถระบุลักษณะและพฤติกรรมที่บ่งบอกถึงแนวโน้มของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่จะทำให้เกิด Conversion เมื่อมีข้อมูลมากขึ้น ระบบจะปรับแต่งการคาดการณ์ ให้มีความแม่นยำมากขึ้นในการประเมิน

ขั้นที่ 3: การให้คะแนน

คะแนนทำนายคืออะไร? จากข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ ลูกค้าเป้าหมายแต่ละคนจะได้รับคะแนนที่แสดงถึงมูลค่าที่เป็นไปได้ต่อธุรกิจ คะแนนที่สูงบ่งชี้ว่าลูกค้าเป้าหมายมีแนวโน้มสูงที่จะเปลี่ยนใจเลื่อมใส โดยส่งสัญญาณไปยังทีมขายและการตลาดว่าจะต้องมุ่งเน้นความพยายามเพื่อสร้างผลกระทบสูงสุด

ระบบการให้คะแนนสำหรับลูกค้าเป้าหมายคืออะไร? โดยทั่วไปการให้คะแนนจะดำเนินการโดยใช้แบบจำลองที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อปรับเกณฑ์แบบไดนามิกตามรูปแบบการแปลงลูกค้าเป้าหมาย

ขั้นตอนที่ 4: การแบ่งส่วน การจัดลำดับ การจัดลำดับความสำคัญ

ลูกค้าเป้าหมายที่ได้รับคะแนนจะได้รับการแบ่งส่วน โดยจัดหมวดหมู่ออกเป็นกลุ่มต่างๆ และได้รับการจัดลำดับเพิ่มเติมหรือจัดอันดับตามคะแนนและปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ในขณะเดียวกัน การจัดลำดับความสำคัญจะจัดสรรทรัพยากรและความพยายามอย่างมีกลยุทธ์ไปยังลูกค้าเป้าหมายที่ถือว่ามีคุณค่ามากที่สุด ขั้นตอนนี้ช่วยให้สามารถปรับแนวทางการตลาดและกลยุทธ์การขายให้เหมาะสมยิ่งขึ้น

ด้วยข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดจากระยะก่อนหน้านี้ ทีมขายและการตลาดจึงสามารถดำเนินการมีส่วนร่วมกับลูกค้าเป้าหมายในลักษณะที่มีข้อมูลครบถ้วนและมีกลยุทธ์ การดำเนินการอาจมีตั้งแต่กลยุทธ์หลายอย่าง อาจใช้เครื่องมือทางการตลาดแบบ AI หรือเครื่องมือแบบดั้งเดิม

ผู้เล่นหลักในซอฟต์แวร์การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์

ข้อมูลจาก 6sense เผยให้เห็นว่า Salesforce CRM ครองพื้นที่การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ โดยครองส่วนแบ่งตลาด 29.57% ตามมาด้วย Pardot ซึ่งครองตลาด 7.44% และ HubSpot CRM ซึ่งได้รับส่วนแบ่งตลาด 6.38%

นอกจากนี้ผู้ให้บริการชั้นนำยังรวมถึง Marketo และ Leadfeeder อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าผู้ให้บริการรายอื่นมีส่วนสำคัญ – 45% – ดังนั้นอย่าลังเลที่จะสำรวจแพลตฟอร์มอื่นนอกเหนือจากที่อยู่ในแผนภูมิ

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของผู้เล่นหลักบางส่วนในซอฟต์แวร์การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์:

1. พนักงานขาย

การให้คะแนนของ Salesforce เป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือการขายและการตลาดที่ครอบคลุม เพื่อให้มั่นใจว่าขั้นตอนการทำงานจะราบรื่น โดยใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลีดและคาดการณ์แนวโน้มการแปลง และผู้ใช้สามารถสร้างแบบจำลองการให้คะแนนแบบกำหนดเองตามข้อมูลในอดีตและบริบททางธุรกิจ

2. ปาร์โดต์

Pardot ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของ Salesforce เชี่ยวชาญด้านการตลาดอัตโนมัติแบบ B2B และการจัดการลูกค้าเป้าหมาย ความสามารถในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้าเป้าหมายและการแปลง

3. ฮับสปอต

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ของ HubSpot นำเสนอคุณสมบัติและคุณประโยชน์หลายประการ รวมถึงการจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมาย การเรียนรู้วิธีใช้ HubSpot CRM อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากฟีเจอร์ต่าง ๆ รวมถึงเกณฑ์การให้คะแนนที่ปรับแต่งได้และการผสานรวมกับระบบ CRM

4. มาร์เก็ตโต้

Marketo ซึ่งปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ Adobe Experience Cloud นำเสนอการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ เพื่อช่วยให้นักการตลาดระบุลูกค้าเป้าหมายที่มีมูลค่าสูงและเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเป้าหมายแคมเปญ

5. เครื่องป้อนสารตะกั่ว

Leadfeeder มุ่งเน้นไปที่การติดตามผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์และการสร้างโอกาสในการขาย แม้ว่าจะไม่ได้เป็นเพียงการคาดการณ์เท่านั้น แต่ก็ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการระบุโอกาสในการขาย

องค์ประกอบของมนุษย์ที่ขาดไม่ได้ในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์

เช่นเดียวกับที่นักออกแบบที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถถูกแทนที่ได้ในการออกแบบกราฟิกระดับมืออาชีพ แม้ว่าจะมีเครื่องกำเนิดภาพ AI เกิดขึ้นก็ตาม สัมผัสของมนุษย์ก็เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการขายและการตลาด แม้ว่าการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์จะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นก็ตาม

ใช่ การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์สามารถระบุลูกค้าเป้าหมายที่มีมูลค่าสูงได้ แต่บ่อยครั้งจำเป็นต้องมีการสื่อสารโดยตรงเพื่อทำความเข้าใจปัจจัยต่างๆ เช่น:

• ความต้องการเฉพาะ
• จุดปวด
• แรงจูงใจ

ผู้เชี่ยวชาญด้านการขายและการตลาดสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกและประสบการณ์เพื่อถามคำถามที่เหมาะสม รับฟังอย่างกระตือรือร้น และปรับแต่งแนวทางให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของลีดแต่ละคน

การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและความเข้าใจของมนุษย์นำเสนอสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก ทำให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจไม่เพียงสามารถระบุโอกาสในการขายที่มีแนวโน้มมากที่สุดเท่านั้น แต่ยังมีส่วนร่วมกับพวกเขาในลักษณะที่มีความหมายและมีประสิทธิภาพอีกด้วย