การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย: ความหมายและวิธีการคำนวณคะแนนลูกค้าเป้าหมาย

การสร้างโอกาสในการขายจำนวนมากเป็นสิ่งหนึ่ง ในขณะที่การระบุว่าผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ารายใดที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนเป็นลูกค้ามากที่สุดก็เป็นอีกเรื่องหนึ่ง พูดอีกอย่างก็คือ ทั้งหมดเกี่ยวกับคุณภาพมากกว่าปริมาณ

นั่นคือที่มาของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย ลองมาดูกันว่าการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไรและคุณจะคำนวณได้อย่างไรอย่างมีประสิทธิภาพ

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร?

กล่าวโดยสรุป การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเกี่ยวข้องกับการประเมินคุณภาพของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าเพื่อพิจารณาว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดควรค่าแก่การติดตามและรายใดที่ไม่คุ้มค่า โดยปกติ กระบวนการนี้ทำงานบนระบบแบบจุด

คุณกำหนดคะแนนผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าตามคุณสมบัติต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณสามารถให้คะแนนลีดตามข้อมูลโดยนัยและชัดเจน

ข้อมูลที่ชัดเจนหมายถึงข้อมูลข้อเท็จจริงที่ลูกค้าเป้าหมายของคุณได้ยืนยันผ่านการโทรหรือโดยการกรอกแบบฟอร์ม ในทางกลับกัน ข้อมูลโดยนัยจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้ว เช่น ประวัติการซื้อ

จากนั้นคุณสามารถแบ่งชุดข้อมูลทั้งสองออกเป็นข้อมูลทางประชากรศาสตร์และข้อมูลเชิงพฤติกรรมได้ ข้อมูลประชากรหมายถึงขนาดของบริษัท ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ หรืออุตสาหกรรมของลีดของคุณ ในขณะที่ข้อมูลเชิงพฤติกรรมจะเน้นที่ข้อมูลตามการดำเนินการที่ลีดของคุณทำ เช่น การส่งแบบฟอร์ม

ประโยชน์ของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร?

สำหรับผู้เริ่มต้น การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายทำให้กระบวนการขายมีประสิทธิภาพมากขึ้น การระบุลีดที่ผ่านการรับรองและไม่เหมาะสม คุณจะไม่ต้องเสียเวลาโทรหาลูกค้าหรือปรับแต่งอีเมลการขายให้เป็นแบบส่วนตัวสำหรับลีดที่มีแนวโน้มจะไม่สร้างคุณค่าใดๆ ให้กับธุรกิจของคุณอีกต่อไป

การหาลูกค้าเป้าหมายที่ไม่ดีออกจากสมการนั้น มีแนวโน้มว่าคุณจะสามารถเพิ่ม Conversion ได้โดยใช้ตัวแทนขายน้อยลง

ดังนั้น การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจะช่วยให้คุณประหยัดเวลาและเงิน นอกจากนี้ยังช่วยเปลี่ยนความพยายามในการขายของคุณไปสู่โอกาสในการขายที่มีมูลค่าสูงเพื่อผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ระบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายยังช่วยให้คุณปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณได้ คุณจะได้ระบุช่องทางการตลาดที่นำลูกค้าที่มุ่งหวังที่มีมูลค่ามากที่สุดเข้ามา ซึ่งจะทำให้คุณสามารถกำหนดได้ว่าช่องทางใดควรค่าแก่การลงทุนและช่องทางใดที่ไม่คุ้มค่า

นอกจากนี้ การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจะปรับปรุงกระบวนการเลี้ยงดู เนื่องจากช่วยให้คุณระบุตำแหน่งที่ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าในวงจรการขายได้

คุณสามารถใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งเนื้อหาเฉพาะสำหรับลีดในแต่ละขั้นตอนของรอบการขาย ดังนั้น คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่มีความหมายมากขึ้นและปิดการขายได้เร็วขึ้น

สุดท้ายนี้ การประเมินโอกาสในการขายจะช่วยให้คุณมีทีมขายและการตลาดของคุณมีความเข้าใจตรงกัน ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การมีระบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจำเป็นต้องมีข้อมูล

ข้อมูลนี้ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าประเภทใดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนมากที่สุด และวิธีการสร้างแคมเปญที่ตรงเป้าหมายเพื่อดึงดูดพวกเขา ฝ่ายการตลาดสามารถมอบโอกาสในการขายที่พร้อมสำหรับการขายให้กับทีมขายและช่วยให้พวกเขาสร้างยอดขายได้มากขึ้น

วิธีการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเอง

อัตราการแปลงลูกค้าเป้าหมาย

อัตราการแปลงลูกค้าเป้าหมายไปยังลูกค้าแสดงถึงเปอร์เซ็นต์ของลีดที่ผ่านการรับรองของบริษัทซึ่งส่งผลให้มีการขาย ในการคำนวณเมตริกนี้ ให้แบ่งจำนวนผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ผ่านการรับรองซึ่งสร้าง Conversion ด้วยจำนวนโอกาสในการขายที่เข้าเกณฑ์ทั้งหมด

เหตุใดเมตริกนี้จึงมีความสำคัญ โดยพื้นฐานแล้วจะทำหน้าที่เป็นเกณฑ์มาตรฐานของทีมขายของคุณ ช่วยให้คุณประเมินประสิทธิภาพของช่องทางการขายและช่วยให้คุณจัดกลุ่มช่องทางการตลาดหลายช่องเข้าด้วยกันเพื่อระบุว่าช่องทางใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการสร้างโอกาสในการขายคุณภาพสูง

เลือกแอตทริบิวต์ที่เหมาะสมสำหรับโมเดลของคุณ

แอตทริบิวต์เป็นแกนหลักของรูปแบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของคุณ พวกเขาช่วยคุณกำหนดและระบุลักษณะของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าพร้อมขาย และให้แนวคิดในการปรับปรุงคุณภาพโอกาสในการขาย

นั่นคือที่มาของข้อมูลที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้ อันดับแรก ระบุผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่นำคุณค่าสูงสุดมาสู่ธุรกิจของคุณ

ประการที่สอง ใช้ชุดข้อมูลโดยนัยและชัดเจนของคุณ และค้นหาความคล้ายคลึงกันระหว่างลีดที่มีมูลค่าสูงของคุณโดยการตรวจสอบข้อมูลประชากรและพฤติกรรม เมื่อตรวจสอบข้อมูลแล้ว ให้ระบุลักษณะที่กำหนดผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าคุณภาพสูงและกำหนดคุณลักษณะตามนั้น

กำหนดอัตราการปิดสำหรับแอตทริบิวต์ทั้งหมด

ต่อไปก็ถึงเวลากำหนดว่าแอตทริบิวต์ใดมีค่ามากกว่าแอตทริบิวต์อื่น คุณต้องคำนวณอัตราการปิดสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์ก่อนจึงจะทำได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ระบุจำนวนผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่เปลี่ยนเป็นลูกค้า โดยขึ้นอยู่กับพฤติกรรมหรือข้อมูลประชากร

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถคำนวณอัตราที่ใกล้เคียงของผู้ที่สมัครรับจดหมายข่าว ติดตามคุณบนโซเชียลมีเดีย หรือกำหนดอัตราที่ใกล้เคียงของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าภายในภูมิภาคหรือกลุ่มเฉพาะต่างๆ

กำหนดค่าคะแนน

เมื่อกำหนดอัตราการปิดสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์ คุณจะต้องเปรียบเทียบและจัดลำดับความสำคัญเหนือแอตทริบิวต์อื่น

ตัวอย่างเช่น สถิติล่าสุดของ Instagram แสดงให้เห็นว่านักการตลาดให้คะแนนการตลาดด้วยอินฟลูเอนเซอร์เป็นช่องทางการได้มาซึ่งลูกค้าที่ขยายตัวเร็วที่สุด ดังนั้น คุณอาจพบว่าผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าจากแคมเปญผู้มีอิทธิพลกลายเป็นลูกค้ามากกว่าผู้ที่สมัครรับจดหมายข่าวของคุณ

ในกรณีนี้ คุณลักษณะเดิมมีค่ามากกว่า ทำซ้ำขั้นตอนสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์เฉพาะเพื่อกำหนดคุณลักษณะที่สะท้อนถึงคุณภาพลูกค้าเป้าหมายได้อย่างถูกต้อง

นอกจากนี้ ให้เปรียบเทียบอัตราการปิดของแอตทริบิวต์ของคุณกับอัตราการปิดโดยรวมของคุณ ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงเมื่อกำหนดคะแนนสำหรับแอตทริบิวต์ของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากการสมัครรับจดหมายข่าวมีอัตราการปิดที่ 15% ในขณะที่อัตราการปิดโดยรวมของคุณคือหนึ่งเปอร์เซ็นต์ คุณสามารถมอบหมายลูกค้าเป้าหมายแต่ละรายที่ลงทะเบียนในจดหมายข่าวของคุณ 15 คะแนน

การกำหนดเกณฑ์คะแนนขั้นต่ำยังแนะนำให้วาดเส้นแบ่งระหว่างผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีคุณสมบัติและไม่ผ่านการรับรองได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ลีดที่มีคะแนนต่ำกว่า 50/100 คะแนน อาจไม่คุ้มค่าที่จะไล่ตาม

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายประเภทอื่น

นอกจากวิธีการแบบแมนนวลแล้ว ยังมีวิธีอื่นๆ ในการให้คะแนนลีด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การให้คะแนนลีดการถดถอยเชิงคาดการณ์และลอจิสติกส์

การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้อาจเป็นทางออกที่ดีที่สุดของคุณหากคุณต้องการประหยัดเวลา วิธีนี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่ออ่านข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าเพื่อค้นหาจุดร่วมระหว่างลูกค้าเป้าหมายที่แปลงและลูกค้าเป้าหมายที่ไม่ได้และจัดอันดับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าแต่ละรายตามแนวโน้มที่จะแปลง

การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ช่วยลดความจำเป็นในการกรองข้อมูลด้วยตนเองเพื่อระบุคุณลักษณะที่มีค่าและลดความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์

นอกจากนี้ เนื่องจากระบบการให้คะแนนแบบคาดการณ์ล่วงหน้าใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง คุณจึงไม่จำเป็นต้องเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การติดตามด้วยตนเอง

ในทางกลับกัน จุดแข็งหลักของระบบการให้คะแนนลีดการถดถอยโลจิสติกอยู่ที่ความแม่นยำ เนื่องจากจะพิจารณาว่าแอตทริบิวต์ของลูกค้าทั้งหมดโต้ตอบกันอย่างไร

นี่เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ใช้ Microsoft Excel ทำงานโดยการสร้างสูตรในสเปรดชีตซึ่งจะเปิดเผยความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าให้กลายเป็นลูกค้า

บทสรุป

โดยรวม การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายมีความสำคัญต่อการระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและให้ข้อมูลเชิงลึกว่าคุณจะลดต้นทุนต่อโอกาสในการขายได้อย่างไร

เริ่มต้นด้วยการกำหนดโอกาสในการขายเป็น Conversion ล่าช้า หลังจากนั้น เลือกแอตทริบิวต์ที่เหมาะสมตามข้อมูลลูกค้าของคุณ คำนวณอัตราการปิดของแต่ละแอตทริบิวต์ และจัดเรียงตามความสำคัญ