วิธีสร้างเมทริกซ์ของ Lead Scoring ที่ดีสำหรับธุรกิจของคุณ

สำหรับนักการตลาดออนไลน์แล้ว ในการค้นหา Lead ที่มีคุณภาพดีที่สุด สิ่งหนึ่งที่ขาดไม่ได้เลย คือการทำ Lead Scoring หรือกระบวนการให้คะแนนลูกค้า เพื่อดูว่าใครที่เป็นผู้ที่มีโอกาสมาเป็นลูกค้าในอนาคต โดยคะแนนของแต่ละคนสามารถพิจารณาจากระดับความสนใจของพวกเขา

จากการสำรวจของ HubSpot พบว่า 61% ของนักการตลาด มองว่า การสร้าง Traffic และ Lead ที่มีคุณภาพ เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด?

และการสร้างเมทริกซ์ของ Lead Scoring นี้เอง ก็เป็นคำตอบที่จะช่วยนักการตลาดได้ โดยแนวคิดก็คือ หากคุณสามารถระบุขั้นของวงจรชีวิตของ Lead ได้อย่างถูกต้องแม่นยำ คุณก็จะสามารถเชื่อมต่อกับ Lead ได้อย่างตรงจุด และมีแนวโน้มว่าพวกเขาจะถูกเปลี่ยน (Convert) ให้ไปยังขั้นถัดไป

Lead Scoring คืออะไร?

Lead Scoring เป็นวิธีการที่ใช้ในการจัดลำดับของ Prospect โดยพิจารณาจากคุณค่าที่องค์กรได้รับจากการมีส่วนร่วมกับ Lead แต่ละราย ซึ่งผลลัพธ์ของคะแนนที่ได้จะถูกใช้เพื่อกำหนดว่า Lead รายไหนที่ทีมฝ่ายขาย และทีมการตลาดต้องสร้างการมีส่วนร่วม โดยจะเรียงลำดับตามความสำคัญ

โดย Lead Scoring ช่วยให้คุณแบ่งกลุ่ม Lead ของคุณตามระดับความผูกพัน (Commitment) ซึ่งจะทำให้คุณจัดกลุ่มของ Lead ได้ตามหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจงตามแนวโน้มที่จะซื้อของพวกเขา และคุณจะสามารถตัดสินใจได้ว่า Lead คนไหนที่มีโอกาสที่จะเปลี่ยนเป็นลูกค้า (Convert) ได้เร็วที่สุด

โมเดลของ Lead Scoring จะมีความเป็นเอกลักษณ์เฉพาะ ขึ้นอยู่กับแต่ละธุรกิจ หรือกลุ่มลูกค้าต่าง ๆ แต่ทั้งนี้ โมเดลทั้งหมดก็จะมีเฟรมเวิร์คของเมทริกซ์ของ Lead Scoing ที่คล้าย ๆ กันอยู่ ซึ่งเฟรมเวิร์คโดยทั่วไป มักจะพิจารณาถึงสิ่งต่าง ๆ เช่น

ข้อมูล (Professional Data) ที่ได้มาจาก Lead
ระบบ CRM ชั้นนำส่วนใหญ่จะมีการเติมข้อมูลที่ได้มาจากเว็บไซต์เกี่ยวกับ Lead โดยอัตโนมัติ
พฤติกรรมของ Lead ในเว็บไซต์, อีเมล, โฆษณา และทรัพย์สินทางดิจิทัลอื่น ๆ ของคุณ
บันทึกการมีส่วนร่วมที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพิ่มเติม

ทำไมคุณถึงควรใส่ใจเมทริกซ์ Lead Scoring ของคุณ

Lead Scoring เป็นมากกว่าแค่กลยุทธ์ทางการตลาด โดย Lead Scoring จะช่วยให้คุณโฟกัสการขายไปที่ลูกค้าจริงที่พร้อมจะซื้อของคุณ เพราะมันจะระบุได้ว่า Lead คนไหนมีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้า ช่วยให้คุณลดการใช้ทรัพยากรทางการตลาดและการขายไปกับ Lead ที่จะไม่มีวันเปลี่ยนได้ ซึ่ง Lead Scoring ส่งผลดีต่อธุรกิจของคุณได้มากมาย ไม่ว่าจะเป็น

ช่วยคุณค้นหาแคมเปญการตลาดที่ได้ผลดี : Lead Scoring ช่วยให้คุณค้นพบแคมเปญ และช่องทางที่มี Lead คุณภาพสูงได้ ดังนั้น คุณสามารถใช้ข้อมูลนั้น เพื่อดำเนินงานต่อได้

อำนวยความสะดวกในการวางแผนการตลาด และการขายได้ดีขึ้น : การมีกฎเกณฑ์ที่เป็นทางการสำหรับ Qualified Lead หรือ Lead ที่มีคุณภาพดีที่สุด ทำให้คุณสร้างระบบที่ไม่ต้องใช้กระบวนการคาดเดาในการพิจารณาว่า Lead คนไหน จะพัฒนาต่อได้ และคุ้มค่าที่จะติดตามต่อ

เพิ่มรายได้ : ด้วยการให้ความช่วยเหลือในเวลาที่เหมาะสมกับ Qualified Lead จะทำให้ฝ่ายขายสามารถปิดดีลทางธุรกิจได้เร็วขึ้น และยังสามารถโฟกัสไปที่ Lead ที่มีแนวโน้มว่าจะซื้อได้

วิธีการสร้างเมทริกซ์ของ Lead Scoring ของคุณเอง

เมทริกซ์ของ Lead Scoring จะสร้าง Revenue Stream หรือแหล่งรายได้ทางธุรกิจใหม่ ๆ ด้วยการปรับปรุงการมีส่วนร่วมกับลูกค้าของคุณให้ดียิ่งขึ้น

มันอาจจะดูเหมือนมีความซับซ้อน แต่คุณสามารถสร้างเมทริกซ์ Leading Score ขึ้นมาด้วยตัวเองได้ โดยการทำตามขั้นตอนที่แนะนำโดย Salespanel ดังนี้

Step 1 : จำกัด Target Persona ของคุณให้แคบลง

การเข้าใจพื้นฐานลูกค้าของคุณ จะช่วยให้คุณสร้างคอนเทนต์ที่หลากหลาย ที่จะสร้างการมีส่วนร่วมกับพวกเขา และให้คุณค่าในระยะยาว

ดังนั้น ขั้นแรก คือ เข้าใจลูกค้าของคุณ และวิธีที่พวกเขารับรู้แบรนด์ของคุณ หลังจากนั้น คุณก็สามารถจัดกลุ่ม Lead ของคุณออกเป็นแต่ละ Segment ได้

ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งคำถามดังต่อไปนี้ :

ใครคือ Lead ของคุณ?
พวกเขากำลังมองหาอะไร?
พวกเขามาจากช่องทางไหน?
พวกเขาแสดงความสนใจมากที่สุดตอนไหน?
ทำไมพวกเขาถึงสนใจ?

Step 2 : ค้นหาคุณลักษณะของลูกค้าในอุดมคติของคุณ

ลูกค้าในอุดมคติของคุณ คือ คนที่ได้ 4 คะแนน จากคะแนนเต็ม 5 คะแนน หรือได้ 80 คะแนน จากคะแนนเต็ม 100 คะแนน ซึ่งชี้ให้เห็นว่า พวกเขามีแนวโน้มที่จะทำการซื้อ โดยมีเกณฑ์หลัก 3 อย่างที่นักการตลาดส่วนใหญ่ให้ความสำคัญ คือ

เกณฑ์การประเมินที่ชัดเจน (Explicit criteria) : ข้อมูลที่แสดงทั่วไป เห็นชัดเจน หรือ Explicit data คือ ข้อมูลที่ Lead ให้มาโดยสมัครใจ โดยข้อมูลนี้ไม่จำเป็นต้องวิเคราะห์ หรือตีความ เนื่องจากเป็นข้อมูลโดยทั่วไป ซึ่งจะเป็นอะไรก็ได้ เช่น

- แบบฟอร์มลงทะเบียน หรือแบบสำรวจ
- ชื่อบริษัท
- สถานที่ตั้ง
- รายได้
- ช่องทางที่ Lead เข้ามา
- ตำแหน่งงาน
- ประวัติการซื้อที่ผ่านมา

เกณฑ์การประเมินที่ไม่ชัดเจน (Implicit criteria) : ข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์ หรือ Implicit data คือ ข้อมูลที่ไม่ได้มาจาก Lead โดยสมัครใจ ดังนั้น จึงต้องนำข้อมูลนั้นมาวิเคราะห์ต่อ ตัวอย่างของ Implicit data เช่น
- การเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ : จำนวน และประเภทของหน้าที่เข้าชม, ความถี่ และระยะเวลาการเข้าเยี่ยมชม
- การโทรคุยผ่านโทรศัพท์ : หากคุณมีการรวมแพลตฟอร์มการทำงานแบบ Automation ร่วมกับระบบ CRM ของคุณ คุณสามารถสร้างฟอร์มที่กำหนดเอง ในการจัดหมวดหมู่ของการโทรประเภทต่าง ๆ ได้
- การมีปฏิสัมพันธ์ และการดาวน์โหลด : จำนวนยอดวิว และยอดดาวน์โหลดจากบทความ, ข่าวประชาสัมพันธ์, เอกสารนำเสนอข้อมูล, ข้อมูลอินโฟกราฟิก และวิดีโอ
- การเข้าร่วม Webinar : จำนวนการลงทะเบียนเข้าร่วม และผู้เข้าร่วม
- การกรอกแบบฟอร์ม : จำนวนการขอ Demo และการกรอกแบบสอบถาม
- กิจกรรมออฟไลน์ : จำนวนผู้เข้าร่วมงานอีเวนท์ เช่น งานแสดงสินค้า
- การสมัครสมาชิก : จำนวนการขอรับจดหมายข่าว, ข้อมูลต่าง ๆ และการแจ้งเตือนทางดิจิทัลอื่น ๆ
เกณฑ์การประเมินเชิงลบ (Negative criteria) : ข้อมูลเชิงลบ หรือ Negative Data ช่วยคุณในการจัดประเภทของ Lead ที่มีแนวโน้มที่จะมาเป็นลูกค้าน้อยที่สุด โดยเอาพวกเขาออกตามเกณฑ์ที่วางไว้ ซึ่ง Lead กลุ่มนี้ สามารถระบุได้จากตัวชี้วัดเหล่านี้ :

- การยกเลิกการสมัครสมาชิกจากแคมเปญอีเมล
- การเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์น้อย
- อัตราของ Bounce Rates สูง
- มีปฏิสัมพันธ์ด้านโซเชียล มีเดียต่ำ

Step 3 : สร้างระบบการให้คะแนนพิเศษ

เมื่อคุณจำกัดช่องทางของ Lead ได้แคบลง คุณก็สามารถเริ่มกำหนดคะแนนตามคุณภาพของ Lead ได้

โดยปกติ บริษัทต่าง ๆ จะใช้ระบบการให้คะแนนแตกต่างกันไป บางที่ใช้ระบบคะแนนที่ให้ 1 คะแนน เท่ากับ คุณภาพ “ไม่ดี” และให้ 5 คะแนน เท่ากับ คุณภาพ “ดีมาก”

หรืออาจจะใช้เกณฑ์คะแนนจาก 1 - 10 คะแนน โดย 10 เป็น “มีแนวโน้มที่จะเกิด Conversion” และ 1 เป็น “ไม่มีแนวโน้มเลย” ซึ่งคุณสามารถใช้เกณฑ์แบบไหนก็ได้ หลายบริษัทใช้ -100 ถึง 100 คะแนน โดยการติดลบเกิดขึ้นเมื่อ Lead มีการกระทำ (Action) บางอย่างที่คุณไม่ต้องการ ยิ่งคุณเรียนรู้เกี่ยวกับ Audience ของคุณ และปัจจัยที่ส่งผลต่อ Lead มากขึ้น คุณก็อาจเปลี่ยนเกณฑ์คะแนนที่กำหนดได้ เมื่อเวลาผ่านไป

1-4

2-1 ภาพจาก bigcommerce.com

นอกจากนี้ ยังมีโมเดล Lead Scoring บางอันที่คุณสามารถนำมาใช้รวมกันเพื่อสร้างระบบที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณได้

เกี่ยวกับพฤติกรรม (Behavioral) : เป็นข้อมูลที่เห็นได้ชัดมากที่สุด อย่างเช่น จำนวน Conversion, การเข้าชมหน้าเว็บไซต์, การดาวน์โหลด, เวลาที่ใช้ในการอยู่บนหน้าเว็บไซต์ ฯลฯ

ข้อมูลประชากร (Demographic) : เพศ, เชื้อชาติ, อายุ, ภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ และข้อมูลพื้นฐานอื่น ๆ ที่ให้ในตอนที่เกิดการ Conversion

การแบ่งกลุ่ม (Segmentation) : เป็นคุณลักษณะทางด้านประชากรที่มีรายละเอียดมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น ระดับตำแหน่ง C-Suite จะได้คะแนนสูงกว่าตำแหน่งผู้จัดการ หรือรองผู้จัดการทั่วไป

Step 4 : เลือกทีมผู้ชนะ (Winning Team)

จ้างทีมเฉพาะเพื่อดูแล และตรวจสอบการสร้างกลยุทธ์เมทริกซ์ Lead Scoring รวมไปถึงการประยุกต์ใช้ และการทำซ้ำ โดยทีมนี้อาจรวมถึงตัวแทนจากทีมฝ่ายขาย และทีมการตลาดของคุณด้วย หรือคุณอาจจะจ้างบริษัทอื่น ๆ เพื่อใช้บริการเกี่ยวกับโซลูชันทางด้านนี้โดยตรงก็ได้

Step 5 : ทำ Lead Nurturing แบบอัตโนมัติให้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบ Workflow Automation ยังคงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการฟูมฟัก (Nurture) Prospect โดยกลไกของกระบวนการที่ทำให้เป็นอัตโนมัตินั้น ทำให้ง่ายกับนักการตลาดในการโฟกัสไปที่ Lead ที่มีคุณภาพสูงสุด โดยส่งผลให้ เวลาในการทำงานประจำวันลดลง และยังสามารถเข้าถึง Dashboard ที่มีความทันสมัย พร้อมการรายงานที่ครอบคลุม และฟีเจอร์อื่น ๆ

นักการตลาดสามารถสร้างคะแนนที่มีรายละเอียดมากขึ้นกว่าแต่ก่อน เมื่อ Lead ก้าวไปตามเส้นทางของ Customer Journey พวกเขาก็จะสามารถถูกวาง และถูกให้คะแนน และการกระทำทุกอย่างนั้น จะสามารถมอนิเตอร์ได้ง่ายขึ้น

นอกจากนี้ ยังมีข้อดีอีกมากมาย เช่น ทำให้ Sale Cycle สั้นขึ้น โดยการจัดการกับ Lead ด้วยคอนเทนต์ที่ตรงกับความต้องการของพวกเขา, การผสมผสานใช้กับเครื่องมือ CRM ของคุณ ทำให้พนักงานขายได้ใช้สิ่งที่พวกเขาคุ้นเคยเมื่อต้องการเข้าถึงข้อมูลเพิ่มเติม ฯลฯ

การทำ Lead Scoring สามารถนำไปใช้ได้ทั้งธุรกิจ B2B และ B2C โดยคุณสามารถนำไปปรับใช้และสร้างเมทริกซ์ให้เหมาะสมกับธุรกิจของคุณเองได้ แต่ที่สำคัญ อย่าลืมว่า การทำ Leading Scoring นั้น ไม่ใช่เป็นงานที่ทำครั้งเดียวจบ คุณจะต้องคอยมอนิเตอร์ และปรับเปลี่ยนเกณฑ์คะแนนไปตามลักษณะ หรือพฤติกรรมของ Lead ของคุณด้วย เพื่อให้คุณได้ Lead ที่มีคุณภาพ ที่พร้อมจะเปลี่ยนไปเป็นลูกค้าของคุณมากที่สุด

Source : Salespanel