Predictive Sales Analytics : เจาะลึกอนาคตการขายผ่าน CRM

ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินธุรกิจ การทำนายผลการขายล่วงหน้าและการระบุโอกาสการขายที่มีคุณค่าสูง (High-Value Prospects) กลายเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของทีมขาย Predictive Sales Analytics เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถมองเห็นแนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจาก CRM (Customer Relationship Management) และการใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองทำนายผล (Predictive Modeling) เพื่อให้ทีมขายสามารถปรับปรุงกลยุทธ์และเพิ่มโอกาสในการปิดการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

Predictive Sales Analytics : การใช้ Predictive Modeling เพื่อระบุ High-Value Prospects

Predictive Modeling เป็นการใช้ข้อมูลทางสถิติและเทคนิคการวิเคราะห์เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต ในบริบทของการขาย Predictive Modeling ช่วยให้ทีมขายสามารถระบุได้ว่าโอกาสการขายใดที่มีแนวโน้มจะประสบความสำเร็จสูงสุด และควรมุ่งเน้นการทำงานไปที่ใดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

1. การรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ: ข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ใน CRM ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า โอกาสการขาย การติดต่อสื่อสาร หรือพฤติกรรมการซื้อ เป็นแหล่งข้อมูลที่มีคุณค่ามากสำหรับการสร้างแบบจำลองทำนายผล การรวบรวมข้อมูลที่สำคัญจาก CRM ช่วยให้ Predictive Modeling สามารถสร้างความแม่นยำในการทำนายได้สูงขึ้น
2. การสร้างแบบจำลองทำนายผล: เมื่อมีข้อมูลที่เพียงพอ Predictive Modeling สามารถนำมาสร้างแบบจำลองที่ทำนายได้ว่าโอกาสการขายใดที่มีแนวโน้มจะปิดการขายได้สำเร็จ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ประวัติการซื้อของลูกค้า ความสนใจในผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ผ่านมา และการตอบสนองต่อแคมเปญการตลาด แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้ทีมขายสามารถจัดลำดับความสำคัญของโอกาสการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. การระบุ High-Value Prospects: High-Value Prospects คือโอกาสการขายที่มีมูลค่าสูงและมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นลูกค้าประจำ Predictive Modeling ช่วยให้ทีมขายสามารถระบุ High-Value Prospects ได้อย่างแม่นยำ ทำให้สามารถมุ่งเน้นทรัพยากรและความพยายามไปที่โอกาสการขายเหล่านี้เพื่อเพิ่มโอกาสในการปิดการขาย
   

Predictive Sales Analytics : เทคนิคการวิเคราะห์ Sales Patterns เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การขาย

นอกจากการทำนายผลลัพธ์ในอนาคต Predictive Sales Analytics ยังสามารถช่วยให้ทีมขายทำการวิเคราะห์ Sales Patterns หรือรูปแบบการขายที่เกิดขึ้นในอดีต เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การขายให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

1. การวิเคราะห์ Sales Patterns ในอดีต: ข้อมูลการขายในอดีตที่ถูกบันทึกใน CRM สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบและแนวโน้มการขายได้ ตัวอย่างเช่น ทีมขายสามารถดูข้อมูลว่าในช่วงเวลาใดที่การขายมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จมากที่สุด หรือปัจจัยใดที่มีผลต่อความสำเร็จหรือความล้มเหลวของการขาย
2. การปรับปรุงกลยุทธ์การขายตามข้อมูล: เมื่อสามารถระบุ Sales Patterns ได้ ทีมขายสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาปรับปรุงกลยุทธ์การขายให้เหมาะสมกับสถานการณ์ได้มากขึ้น เช่น การปรับเปลี่ยนวิธีการนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการ การเลือกเวลาที่เหมาะสมในการติดต่อกับลูกค้า หรือการพัฒนาวิธีการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
3. การทดสอบและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์: การใช้ข้อมูลจาก Predictive Sales Analytics ทำให้ทีมขายสามารถทดสอบกลยุทธ์การขายใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบกลยุทธ์ใหม่กับกลยุทธ์เดิม ช่วยให้ทีมขายสามารถปรับปรุงกลยุทธ์ได้อย่างต่อเนื่องและมีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว

Predictive Sales Analytics เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการทำนายอนาคตการขายและปรับปรุงกลยุทธ์การขายให้เหมาะสมกับสถานการณ์ปัจจุบัน ด้วยการใช้ Predictive Modeling และการวิเคราะห์ Sales Patterns ทีมขายสามารถระบุ High-Value Prospects และมุ่งเน้นความพยายามในการปิดการขายกับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะสร้างมูลค่าสูงสุดให้กับธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ การนำเทคนิคเหล่านี้มาใช้จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มยอดขายและเสริมสร้างความแข็งแกร่งในการแข่งขันในตลาดได้อย่างยั่งยืน

อ่านบทความเพิ่มเติม : 

การเพิ่มยอดขาย E-COMMERCE ด้วยการใช้ CRM อย่างมีประสิทธิภาพ