Lead Scoring ในปี 2025: ทำอย่างไรให้แม่นยำ

การบริหารจัดการ Lead อย่างมีประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มยอดขายและสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าได้ การใช้ Lead Scoring ที่แม่นยำช่วยให้ทีมขายและการตลาดสามารถโฟกัสทรัพยากรไปยัง Lead ที่มีโอกาสเปลี่ยนเป็นลูกค้าได้สูงที่สุด ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการปรับปรุง Lead Scoring ให้แม่นยำด้วยเทคนิคต่าง ๆ ที่เหมาะสำหรับเจ้าของธุรกิจในปี 2025

การกำหนดเกณฑ์ Lead Scoring ที่ชัดเจน

Lead Scoring เริ่มต้นด้วยการกำหนดเกณฑ์ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจของคุณ การสร้างระบบ Lead Scoring ที่ดีควรพิจารณาข้อมูลทั้งสองประเภทคือ ข้อมูลเชิงประชากร (Demographic Data) และ ข้อมูลพฤติกรรม (Behavioral Data)

ข้อมูลเชิงประชากร
- อายุ เพศ อาชีพ หรือสถานที่ตั้ง อาจใช้เป็นตัวชี้วัดในการให้คะแนน ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจของคุณคือซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร คุณอาจให้คะแนนสูงแก่ Lead ที่มีตำแหน่งเป็นผู้จัดการฝ่ายไอทีในองค์กรขนาดใหญ่
ข้อมูลพฤติกรรม
- การคลิกเข้าชมเว็บไซต์ การเปิดอ่านอีเมล หรือการดาวน์โหลดเอกสารประกอบ เช่น E-book การกระทำเหล่านี้บ่งบอกถึงความสนใจในสินค้าและบริการของคุณได้

ตัวอย่าง: ธุรกิจ SaaS (Software as a Service) อาจกำหนดเกณฑ์ดังนี้

ผู้ใช้งานที่กรอกฟอร์มทดลองใช้งาน: +20 คะแนน
เปิดอีเมลเกี่ยวกับฟีเจอร์ใหม่: +10 คะแนน
ไม่เปิดอีเมลติดต่อกัน 3 ครั้ง: -10 คะแนน

การกำหนดเกณฑ์เหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถระบุ Lead ที่มีศักยภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าเพื่อปรับปรุง Lead Scoring

การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าเป็นหัวใจสำคัญของ Lead Scoring ในปี 2025 ด้วยเทคโนโลยีที่พัฒนา เช่น AI และ Machine Learning คุณสามารถสร้างโมเดลที่เรียนรู้พฤติกรรมของ Lead และปรับปรุงคะแนนได้แบบเรียลไทม์

พฤติกรรมในช่องทางดิจิทัล: การติดตามพฤติกรรมลูกค้าในช่องทางดิจิทัล เช่น การเยี่ยมชมเว็บไซต์หรือการดูวิดีโอบนโซเชียลมีเดีย สามารถช่วยให้คุณเข้าใจระดับความสนใจของ Lead ได้ดียิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น Lead ที่เข้ามาอ่านบทความเกี่ยวกับการแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจงในเว็บไซต์ของคุณอาจเป็นสัญญาณว่าพวกเขากำลังมองหาวิธีแก้ไขปัญหานั้น
การมีส่วนร่วมในอีเมล: การติดตามว่า Lead เปิดอีเมลหรือคลิกลิงก์ในอีเมลหรือไม่ ตัวอย่างเช่น หาก Lead คลิกลิงก์ "ขอใบเสนอราคา" ในอีเมล พวกเขาอาจมีความพร้อมในการซื้อสูง
การใช้ AI และ Automation: ใช้เครื่องมือ CRM หรือ Marketing Automation เช่น HubSpot หรือ Salesforce ซึ่งมีฟีเจอร์ที่ช่วยเก็บข้อมูลและวิเคราะห์พฤติกรรมของ Lead เพื่อปรับคะแนนโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่าง: หากลูกค้าเข้ามาเยี่ยมชมหน้าสินค้าเดียวกันมากกว่า 3 ครั้งในสัปดาห์เดียวกัน AI อาจเพิ่มคะแนน Lead อัตโนมัติเพื่อแจ้งเตือนทีมขายว่าควรติดตาม Lead รายนี้โดยด่วน

การวิเคราะห์ผลเพื่อติดตาม Lead ที่พร้อมปิดการขายด้วย Lead Scoring

เมื่อระบบ Lead Scoring ทำงานแล้ว ขั้นตอนสำคัญต่อไปคือการวิเคราะห์ผลเพื่อติดตาม Lead ที่มีศักยภาพและพร้อมเข้าสู่กระบวนการขาย การทำเช่นนี้ช่วยลดระยะเวลาการปิดการขายและเพิ่มโอกาสในการทำกำไร

การจัดกลุ่ม Lead ตามคะแนน: แบ่ง Lead ออกเป็นกลุ่มตามคะแนน เช่น
- Cold Lead: คะแนนต่ำ ควรเน้นการให้ข้อมูลเพิ่มเติม
- Warm Lead: คะแนนปานกลาง อาจต้องมีการติดตามเพิ่มเติม
- Hot Lead: คะแนนสูง ควรส่งต่อให้ทีมขายทันที
การตรวจสอบความถูกต้อง: วิเคราะห์ความแม่นยำของคะแนน Lead Scoring เป็นระยะ โดยเปรียบเทียบกับอัตราการปิดการขาย หากพบว่า Lead ที่มีคะแนนสูงไม่สามารถปิดการขายได้ ควรทบทวนเกณฑ์ที่ใช้ในการให้คะแนน
การใช้ Feedback จากทีมขาย: ทีมขายสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับคุณภาพของ Lead ได้ ตัวอย่างเช่น หาก Lead ที่มีคะแนนต่ำมักปิดการขายได้ อาจเป็นสัญญาณว่าคุณต้องปรับปรุงเกณฑ์ Lead Scoring ใหม่

ตัวอย่าง: ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ขายสินค้าแฟชั่นอาจพบว่า Lead ที่เข้าชมสินค้าหมวดหมู่รองเท้าหลายครั้งแต่ไม่เคยเพิ่มสินค้าลงในตะกร้า อาจต้องได้รับข้อเสนอพิเศษเพิ่มเติม เช่น ส่วนลดเพื่อกระตุ้นให้เกิดการซื้อ

Lead Scoring ในปี 2025 ต้องอาศัยการผสมผสานข้อมูลเชิงลึก การใช้เทคโนโลยี และการวิเคราะห์ผลที่แม่นยำ การกำหนดเกณฑ์ที่ชัดเจน การปรับปรุงคะแนนด้วยข้อมูลพฤติกรรม และการวิเคราะห์ผลเพื่อคัดกรอง Lead ที่พร้อมปิดการขายคือปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการขายและการตลาดได้อย่างแท้จริง หากคุณยังไม่ได้เริ่มต้นปรับปรุง Lead Scoring ของคุณ นี่คือช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุดที่จะทำ

อ่านบทความเพิ่มเติม :

วิธีสร้างเมทริกซ์ของ Lead Scoring ที่ดีสำหรับธุรกิจของคุณ