การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์คืออะไร? AI ช่วยให้คุณพร้อมสำหรับการตลาดของมนุษย์มากขึ้น

เวลาผ่านไป นักการตลาดจำเป็นต้องมีลูกบอลคริสตัลเพื่อบอกอนาคต ขณะนี้ ด้วยการมาถึงของโมเดลการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ เช่น Act-On AI Predictive Lead Score การคาดการณ์ผลลัพธ์ของความคืบหน้าของลีดผ่านช่องทางของคุณก็จะง่ายขึ้นเล็กน้อย

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิมยังคงมีอยู่ แต่การขยายและปรับแต่งการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของคุณด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะทำให้ระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีศักยภาพสูงได้ง่ายกว่าที่เคย มาดำดิ่งลึกเข้าไปในโลกแห่งการให้คะแนนลีดเชิงคาดการณ์ รวมถึงคะแนนลีดเชิงคาดการณ์ AI ของ Act-On เอง เราจะกล่าวถึงคำจำกัดความ ความแตกต่างระหว่างการให้คะแนนเชิงคาดการณ์และการให้คะแนนด้วยตนเอง และโครงร่างกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้บางส่วน

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์คืออะไร?

วิธีการที่ทันสมัยนี้ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดคะแนนให้กับลีดตามแนวโน้มที่จะเปลี่ยนมาเป็นลูกค้า การดำเนินการนี้นอกเหนือไปจากข้อจำกัดของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเอง ซึ่งขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ตำแหน่งงาน อุตสาหกรรม และขนาดของบริษัท แต่การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ใช้ AI จะเจาะลึกจุดข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงพฤติกรรมลูกค้าเป้าหมายในอดีต รูปแบบการมีส่วนร่วม และข้อมูลประชากร และอัปเดตอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์เชิงบวก แนวทางนี้ช่วยให้นักการตลาดมีข้อมูลในการตัดสินใจ โดยมุ่งเน้นไปที่โอกาสในการขายที่มีโอกาสเกิด Conversion สูงกว่า

ตัวอย่างเช่น คุณสมบัติ Act-On AI Predictive Lead Score ใหม่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ว่าผู้ติดต่อมีแนวโน้มที่จะแปลงเป็นการขายเพียงใด คะแนนที่อัปเดตทุกวันจะเปลี่ยนแปลงตามเวลาเมื่อมีพฤติกรรมการติดต่อใหม่เข้ามาในระบบ

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบแมนนวลและการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ด้วย AI

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบเดิมๆ ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและการประเมินด้วยตนเองอย่างมาก แม้ว่าจะสามารถจัดลำดับความสำคัญของลีดในระดับพื้นฐานได้ แต่ก็มักจะมองข้ามรูปแบบที่ซับซ้อนและความแตกต่างทางพฤติกรรมที่การให้คะแนนลีดแบบคาดการณ์ด้วย AI สามารถบันทึกได้ผ่านพลังของการเรียนรู้ของเครื่อง ในระยะสั้นมันเป็นเรื่องส่วนตัวมากกว่า

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ของ AI จึงสามารถระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในพฤติกรรมของลูกค้าได้ ด้วย Act-On AI Predictive Lead Score เราใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมมาเพื่อเชื่อมโยงพฤติกรรมเฉพาะกับผลลัพธ์เชิงบวก โดยสร้างคะแนนใหม่ทุกวันสำหรับผู้ติดต่อแต่ละคน เราได้ออกแบบโมเดลแนวโน้ม ML ของเราเพื่อระบุรูปแบบที่ทำให้ลีดมีแนวโน้มที่จะจบลงด้วยการชนะแบบปิดหรือแพ้แบบปิด

ยิ่งไปกว่านั้น วิธีการนี้จะปรับเปลี่ยนและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป โดยปรับปรุงการคาดการณ์อย่างต่อเนื่องโดยอิงตามข้อมูลใหม่ ในขณะที่โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายในปัจจุบันจะต้องได้รับการอัปเดตด้วยตนเอง การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ช่วยให้มองเห็นแนวโน้มของลูกค้าเป้าหมายที่จะทำให้เกิด Conversion มากขึ้น

แต่ขอบอกตรงๆ เลย เราไม่ต้องการที่จะเป็นกลางหรือเป็นอัตวิสัยโดยสิ้นเชิง การตลาดเป็นศิลปะไม่ใช่วิทยาศาสตร์ บ่อยครั้งที่การรวมและปรับสมดุลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองและแบบคาดการณ์เป็นแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรการตลาดที่มีความซับซ้อน (ดังที่เราจะพูดคุยเพิ่มเติมในบล็อก)

กรณีการใช้งานการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ด้วย AI

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าสำหรับตอนนี้ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์เป็นส่วนเสริมสำหรับระบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองในปัจจุบันของคุณ ไม่ใช่การทดแทนทั้งหมด ทุกธุรกิจมีเกณฑ์การให้คะแนนที่ไม่ซ้ำกันซึ่งควรนำมาพิจารณาเมื่อให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

ดังนั้น โปรดอ่านรายการกรณีการใช้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ของเราอย่างละเอียด พวกเขาสามารถช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการให้คะแนนเชิงคาดการณ์ของ AI โดยทั่วไป และโดยเฉพาะคะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ของ Act-On AI

1. จัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายสำหรับการลงทุนด้านการขายและการตลาด : การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์จะปฏิวัติการจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายโดยช่วยให้คุณมุ่งความสนใจไปที่ลูกค้าเป้าหมายที่มีศักยภาพในการแปลงสูงสุด สิ่งนี้ทำให้แน่ใจได้ว่าทีมขายและการตลาดของคุณลงทุนเวลาและทรัพยากรในจุดที่มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์มากที่สุด ส่งผลให้การจัดการลูกค้าเป้าหมายมีประสิทธิภาพมากขึ้นและเพิ่มอัตราคอนเวอร์ชัน
2. สร้างกลุ่มสำหรับแต่ละขั้นตอนของช่องทางเพื่อแบ่งและพิชิต : ใช้การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์เพื่อช่วยแบ่งกลุ่มผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณตามแนวโน้มที่จะเกิด Conversion จัดเรียงช่องทางด้านบน ตรงกลาง และด้านล่างตามค่าคะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ ตำแหน่งที่คุณลากเส้นจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับธุรกิจเฉพาะของคุณ ตัวอย่างเช่น คะแนน 0-30 สำหรับด้านบนของช่องทาง 31-65 สำหรับช่องทางระดับกลาง และมากกว่า 65 สำหรับด้านล่างสุดของช่องทาง จากนั้น ดูแลแต่ละกลุ่มด้วยเนื้อหาที่แตกต่างกัน และสนับสนุนให้คู่ค้าของคุณในทีมขายจัดลำดับความสำคัญของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า BOFU เหล่านั้น
3. วางแผนที่จะจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น : การจัดสรรทรัพยากรทางการตลาดอย่างมีประสิทธิผลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จ และคะแนนการคาดการณ์ช่วยให้คุณทำเช่นนั้นได้ ด้วยการกำกับความพยายามของคุณไปสู่ลูกค้าเป้าหมายด้วยคะแนนการคาดการณ์ที่สูงขึ้น คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากงบประมาณและทรัพยากรของคุณ
4. ใช้การเรียนรู้เชิงคาดการณ์เพื่อให้สอดคล้องกับการขาย : การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างทีมการตลาดและทีมขายอาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างการฮัมเพลงด้วยความเร็วสูงสุดและการหยุดนิ่ง การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดตำแหน่งข้ามสายงานและสร้างความไว้วางใจ ส่งต่อลีดที่ได้คะแนนสูงให้กับทีมขายจากแบบจำลองการคาดการณ์ของคุณ สิ่งต่อไปคือส่วนสำคัญ: รับฟังความคิดเห็นของพวกเขาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของลีดเหล่านี้ เปรียบเทียบกับลีดยอดนิยมจากแบบจำลองคะแนนลีดแบบเดิมของคุณ คำติชมดังกล่าวสามารถช่วยคุณปรับแต่งการให้คะแนนด้วยตนเอง และกำหนดการใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับลีดที่ให้คะแนนโดย AI ของคุณ และปรับปรุงการยอมรับ MQL ในหมู่พันธมิตรการขาย
5. นำเสนอเนื้อหาสำหรับตำแหน่งลีดในช่องทางการขาย : ซอฟต์แวร์การให้คะแนนลีดแบบคาดการณ์ช่วยให้คุณสามารถนำเสนอเนื้อหาที่ตรงกับความต้องการและปัญหาของลูกค้าแต่ละราย ตัวอย่างเช่น ลูกค้าเป้าหมายที่มีคะแนนสูงสามารถรับเนื้อหาที่พูดถึงข้อได้เปรียบของผลิตภัณฑ์ของคุณเหนือคู่แข่งโดยตรง ในขณะที่ลูกค้าเป้าหมายที่มีคะแนนต่ำกว่าสามารถดูแลได้โดยใช้แหล่งข้อมูลทางการศึกษาที่ครอบคลุมหัวข้อที่กว้างกว่า โบนัส: ใช้การสร้างเนื้อหา AI เช่น Act-On AI Create ร่วมกับคะแนนการคาดการณ์เพื่อปรับแต่งเนื้อหาให้ดียิ่งขึ้น
6. คิดค้นกลยุทธ์การมีส่วนร่วมอีกครั้ง : ไม่ใช่ว่าลูกค้าเป้าหมายทุกคนจะเกิด Conversion ในทันที นั่นคือที่มาของการกลับมามีส่วนร่วมอีกครั้ง การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ช่วยระบุลูกค้าเป้าหมายที่คุ้มค่าที่จะกลับมามีส่วนร่วมอีกครั้ง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและรูปแบบพฤติกรรม คุณสามารถระบุโอกาสในการขายที่อาจแสดงความสนใจในอดีต แต่ต้องมีการดูแลเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใกล้การเปลี่ยนแปลงมากขึ้น
7. ยกระดับเกมการแบ่งส่วนของคุณไปอีกระดับ : การแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสื่อสารแบบกำหนดเป้าหมาย และการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์นำเสนอมิติใหม่ให้กับข้อมูลของคุณ จัดหมวดหมู่ลีดของคุณตามคะแนนที่พวกเขาได้รับในรูปแบบการคาดการณ์ของคุณ จากนั้นลองทดสอบแคมเปญกับกลุ่มดั้งเดิมของคุณ เช่น "ลีดยอดนิยม" หรือ "ลีดยอดนิยม" เวอร์ชันคาดการณ์ทำงานได้ดีกว่าหรือไม่ คุณจะปรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองให้สอดคล้องได้อย่างไร?
8. ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่ออัปเดตและปรับปรุงโปรไฟล์ลูกค้าในอุดมคติ : การวิเคราะห์คุณลักษณะของลูกค้าเป้าหมายที่มีคะแนนสูงสามารถช่วยให้คุณปรับแต่งโปรไฟล์ลูกค้าในอุดมคติสำหรับทีมขายของคุณได้ มองหาแนวโน้มใดๆ ที่เริ่มแสดงในกลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่ได้คะแนนสูงในคะแนนลูกค้าเป้าหมายอัตโนมัติของคุณ ซึ่งอาจไม่เคยแสดงมาก่อนในลูกค้าเป้าหมายที่ทำคะแนนด้วยตนเองของคุณ จากนั้นคะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ตามการดำเนินการจะถูกป้อนกลับเข้าสู่แพลตฟอร์ม CRM ของคุณเพื่อเพิ่มความเข้าใจของคุณ ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อปรับแนวทางของคุณให้เข้ากับ ICP
9. เพิ่มมิติให้กับการติดตาม ROI ทางการตลาด : การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์นำเสนอวิธีที่เป็นรูปธรรมในการติดตามความสำเร็จของโครงการริเริ่มทางการตลาดของคุณ ด้วยการตรวจสอบอัตราคอนเวอร์ชั่นของลูกค้าเป้าหมายที่ได้คะแนนสูง คุณสามารถประเมินผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สำหรับแคมเปญและกลยุทธ์ต่างๆ ลองเปรียบเทียบ ROI ของลูกค้าเป้าหมายระหว่างคะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองแบบดั้งเดิมกับคะแนนการคาดการณ์
10. สร้างความสัมพันธ์ระยะยาวกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า : ซอฟต์แวร์คาดการณ์คะแนนลูกค้าเป้าหมายไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับการแปลงทันทีเท่านั้น มันเกี่ยวกับการสร้างความสัมพันธ์ที่ยั่งยืน บางทีคุณอาจระบุกลุ่มลูกค้าเป้าหมายที่ทำคะแนนได้ดีในคะแนนการคาดการณ์ของคุณ แต่ไม่ดีนักตามคะแนนที่คุณกำหนดเอง ดูแลลูกค้าเป้าหมายเหล่านี้และเฝ้าดูพฤติกรรมของพวกเขาอย่างระมัดระวัง หากพวกเขาเริ่มเปลี่ยนใจเลื่อมใส คุณก็รู้ว่ามาถูกทางแล้ว หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณสามารถดูแลพวกเขาได้ช้าลงเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อสร้างการมีส่วนร่วมและความสนใจ

กรณีการใช้งานทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้นช่วยเพิ่มมิติและความชาญฉลาดให้กับฟังก์ชันทางการตลาดของคุณ ขณะที่คุณนำไปใช้ ให้ย้อนกลับไป: นำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปใช้กับแนวทางกลยุทธ์การตลาดโดยรวม ลูกค้าเป้าหมายที่ได้คะแนนสูงนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับคุณลักษณะและพฤติกรรมที่นำไปสู่ ​​Conversion ที่ประสบความสำเร็จ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดโดยรวมของคุณให้สอดคล้องกับความต้องการและความชอบของกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ดียิ่งขึ้น

คะแนนด้วยตนเองหรือการคาดการณ์? คำตอบคือทั้งสองอย่าง

โปรดทราบว่าการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองเป็นกระบวนการที่เป็นส่วนตัวสูง มันเกี่ยวข้องกับการคาดเดาที่ดีที่สุดและการให้คะแนนที่เชื่อมโยงกับเกณฑ์ที่ต่างกัน ขึ้นอยู่กับวิธีการกำหนดประเด็นเหล่านั้น และเหตุผล ความสัมพันธ์ระหว่างการกระทำและผลลัพธ์อาจเป็นเรื่องยากที่จะติดตามและค่อนข้างจะไร้เหตุผล โซลูชันเช่น Act-On AI Predictive Lead Score เป็นตัววัดพฤติกรรมผู้ใช้ที่เป็นกลางมากกว่า

นักการตลาดที่เชี่ยวชาญอย่างแท้จริงจะผสมผสานองค์ประกอบที่ดีที่สุดของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายด้วยตนเองและแบบคาดการณ์ หากตั้งค่าการให้คะแนนด้วยตนเองอย่างเหมาะสม การให้คะแนนทั้งสองประเภทจะเป็นตัวบ่งชี้พฤติกรรมของผู้ซื้อในทิศทางที่ดี การรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกันสามารถนำเสนอช่องทางการขาย เนื้อหา และพฤติกรรมการซื้อของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ซับซ้อนและไม่ซ้ำใครได้อย่างสมบูรณ์ที่สุด

หากคุณได้ตั้งค่าคะแนนลีดด้วยตนเองและใช้แนวทาง "ตั้งค่าแล้วลืมมันไป" คุณอาจเสียเวลาและพลังงานไปกับลีดที่มีมูลค่าต่ำ การเพิ่มคะแนนคาดการณ์ลงในส่วนผสมสามารถปรับปรุงระเบียบวินัยและความเข้มงวดของระบบการให้คะแนนของคุณได้

อนาคตของการตลาดที่มีอยู่ในปัจจุบัน

โซลูชันต่างๆ เช่น Act-On AI Predictive Lead Score แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีที่เราใช้ในการระบุ การจัดลำดับความสำคัญ และการตลาดไปยังลีด ด้วยการรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับศิลปะการตลาด เราสามารถสร้างแคมเปญส่วนบุคคลและมีประสิทธิภาพที่โดนใจผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในระดับที่ลึกยิ่งขึ้น

สนใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

• เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์ใหม่ล่าสุดของเรา Act-On AI Predictive Lead Score
  
• เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI และระบบการตลาดอัตโนมัติที่ทำงานร่วมกัน และการปฏิวัตินี้จะพาเราไปที่ใดในอนาคตอันใกล้นี้
  
• ทำความเข้าใจประโยชน์ของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI สำหรับทีมการตลาด พร้อมตัวอย่างวิธีใช้โอกาสเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
  
• อ่านเกี่ยวกับชุดเครื่องมือการตลาด AI เต็มรูปแบบของ Act-On ในปัจจุบันและที่กำลังจะมีขึ้น