ปรับปรุงการขายด้วยโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI: คู่มือ

คุณเคยสงสัยบ้างไหมว่าจะแยกข้าวสาลีออกจากแกลบในแหล่งตะกั่วที่อาจเป็นไปได้ได้อย่างไร? เข้าสู่ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI เช่นเดียวกับเกษตรกรผู้ช่ำชองที่มีความสามารถพิเศษในการเลือกผลิตผลสุก เครื่องมือปฏิวัติวงการนี้จะเรียงลำดับตามจุดข้อมูลมากมาย โดยระบุว่าตะกั่วตัวใดพร้อมสำหรับการเก็บเกี่ยว และตัวใดต้องการการดูแลเพิ่มเติม

ทีมขายไม่ต้องควานหาความมืดมิดหรือพึ่งพาความรู้สึกสัญชาตญาณอีกต่อไป ด้วยการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ขับเคลื่อนโดย AI พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำเพื่อจัดลำดับความสำคัญของความพยายามอย่างมีประสิทธิภาพ ลองนึกภาพว่ามีเข็มทิศที่เชื่อถือได้ซึ่งชี้ไปยังผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูงท่ามกลางมหาสมุทรแห่งความเป็นไปได้เสมอ

ส่วนที่ดีที่สุด? นี่เป็นเพียงการเกาพื้นผิว! มีอะไรอีกมากมายที่คุณสามารถทำได้โดยการใช้กลยุทธ์ที่เปลี่ยนแปลงเกมนี้ในกระบวนการทางธุรกิจของคุณ

สารบัญ:

• ทำความเข้าใจกับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • ความแตกต่างระหว่างการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิมและ AI
  • การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ทำงานอย่างไร
• ประโยชน์ของการใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • ส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจด้วยการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • ผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ
• การใช้โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • ขั้นตอนในการตั้งค่าโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
• องค์ประกอบหลักและแหล่งข้อมูลสำหรับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • การทำความเข้าใจข้อมูลโดยนัยและชัดเจนในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • แหล่งข้อมูล: เราพบนักเก็ตเหล่านี้ได้ที่ไหน
  • ความมหัศจรรย์นั่นคือ AI
• บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องในโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI
  • การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มความแม่นยำในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายได้อย่างไร
• การจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายด้วยโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย AI
  • ทำความเข้าใจกับความมหัศจรรย์เบื้องหลังอัลกอริทึมการให้คะแนน
  • มุ่งเน้นไปที่โอกาสในการขายขาเข้าคุณภาพสูง
  • จัดลำดับความสำคัญความพยายามในการขายของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
• คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ Ai
  • เครื่องมือ AI สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร
  • อัลกอริธึมแบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร
  • การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
  • การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบอัตโนมัติคืออะไร?
• บทสรุป

ทำความเข้าใจกับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

โลกแห่งการขายและการตลาดมีการพัฒนาอยู่เสมอ และ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI อยู่ในระดับแนวหน้า ระบบเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินมูลค่าที่เป็นไปได้ของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร?

ความแตกต่างระหว่างการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิมและ AI

ในวิธีการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิม ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าแต่ละรายจะได้รับคะแนนตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ตำแหน่งงานหรือขนาดบริษัท กระบวนการที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองนี้อาจใช้เวลานานและอาจมองข้ามรายละเอียดที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น Salesforce อธิบายว่าระบบเหล่านี้อาจพลาดสัญญาณทางพฤติกรรมที่อาจบ่งบอกถึงโอกาสในการขายที่ร้อนแรง เช่น การเปิดอีเมลหรือการเข้าชมเว็บไซต์

นี่คือจุดที่ โมเดลที่ใช้ AI โดดเด่น ทำให้งานนี้ทำงานอัตโนมัติโดยพิจารณาจุดข้อมูลหลายพันรายการแบบเรียลไทม์ จึงให้คะแนนที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ทำงานอย่างไร

โมเดลการคาดการณ์ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อระบุรูปแบบโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะนำไปใช้ในการคำนวณคะแนนสำหรับลูกค้าเป้าหมายใหม่

เป้าหมาย? เพื่อให้ทีมขายของคุณเข้าถึงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการติดต่อภายในชั่วโมงแรกเพิ่มประสิทธิภาพได้ 60 เท่า เมื่อเทียบกับการรอ 24 ชั่วโมง และเนื่องจาก AI ช่วยให้สามารถให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายขาเข้าแบบเรียลไทม์ จึงสามารถติดตามผลกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าระดับสูงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของการใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

โลกของการตลาดดิจิทัลมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา และธุรกิจต่าง ๆ มักจะมองหาเครื่องมือที่สามารถทำให้พวกเขาได้เปรียบในการแข่งขัน เครื่องมือหนึ่งดังกล่าวคือโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ซึ่งมีประโยชน์หลายประการ

ส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจด้วยการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

การใช้การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ปรับปรุงความพยายามในการเติบโตของตนได้ ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและกำหนดคะแนนตามแนวโน้มการแปลง วิธีการอันชาญฉลาดในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายนี้คำนึงถึงปัจจัยต่างๆ จากส่วนประสมการตลาดของคุณ ช่วยให้คุณระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีศักยภาพสูงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

การจัดลำดับความสำคัญนี้ช่วยให้ทีมขายมุ่งเน้นไปที่การปิดการขายมากกว่าการกรองลูกค้าเป้าหมายจำนวนมาก ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและอัตราการดักจับรายได้ การวิจัยของ HubSpot เผยให้เห็นว่าอัลกอริธึมการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบที่ทำให้ลูกค้าเป้าหมายมีแนวโน้มที่จะเกิด Conversion

การมุ่งเน้นทรัพยากรไปที่ลูกค้าเป้าหมายที่มีคะแนนสูงกว่าไม่เพียงเพิ่มอัตราการแปลงเท่านั้น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรในระยะยาวอีกด้วย ธุรกิจรายงานว่าประหยัดเวลา ลดต้นทุนต่อการซื้อกิจการ (CPA) และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) เมื่อใช้วิธีการขั้นสูงนี้ เหนือวิธีการแบบเดิม เช่น ระบบประชากรศาสตร์หรือตามจุด

โมเดลการคาดการณ์นำเสนอการอัปเดตแบบเรียลไทม์ในขณะที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากการโต้ตอบใหม่ๆ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือโมเดลที่อิงกฎแบบคงที่ซึ่งจำเป็นต้องปรับแต่งด้วยตนเองเป็นครั้งคราว

ระบบที่มีประสิทธิภาพเช่นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้แน่ใจว่าไม่มีผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหลุดลอยไปโดยไม่มีใครสังเกตเห็น แต่ยังช่วยลดโอกาสในการติดตามผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าคุณภาพต่ำ ทำให้ทีมขายของคุณมีความสุข

ผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ

นอกเหนือจากการระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่เหมาะสมในวงกว้าง ความแม่นยำมีบทบาทสำคัญในกลยุทธ์การจัดการลูกค้าเป้าหมายที่ประสบความสำเร็จ ด้วยวิธีการแบบดั้งเดิมซึ่งอาศัยตัวกรองพื้นฐานและความรู้สึกสัญชาตญาณเป็นส่วนใหญ่ การนำการเรียนรู้ของเครื่องมาสู่การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจึงกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกม

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากทั้งความสำเร็จและความล้มเหลว พวกเขาปรับแต่งแบบจำลองการคาดการณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้คะแนนที่แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เหมือนกับมีนักวิเคราะห์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณที่ไม่เคยหลับใหล

ทุกการโต้ตอบ การซื้อ หรือการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดียที่คุณทำจะถูกนำมาพิจารณาแบบเรียลไทม์

การใช้โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

เพื่อใช้ประโยชน์จากการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ ทีมขายและการตลาดของคุณจำเป็นต้องทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำในการเริ่มกระบวนการ:

ขั้นตอนในการตั้งค่าโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

ขั้นตอนแรกคือการระบุลูกค้าเป้าหมายของคุณ ทำความเข้าใจพฤติกรรม ความสนใจ และความต้องการของพวกเขาโดยการตรวจสอบแหล่งข้อมูล เช่น กิจกรรมโซเชียลมีเดียหรือการเปิดอีเมล

ซึ่งจะช่วยให้คุณกำหนดเกณฑ์คะแนนที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณได้ อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ขนาดของบริษัทไปจนถึงพฤติกรรมเฉพาะที่บ่งบอกถึงความสนใจในการซื้อสิ่งที่คุณนำเสนอ

ถัดมาเป็นงานรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดเกี่ยวกับลูกค้าเป้าหมายจากแหล่งต่างๆ คุณสามารถดึงข้อมูลประชากร เช่น ตำแหน่งงานหรือที่ตั้งจากระบบ CRM หรือข้อมูลการมีส่วนร่วม เช่น การเข้าชมเว็บไซต์ หรือการโต้ตอบทางอีเมลจากเครื่องมือการตลาดอัตโนมัติ

Automation Ninjas ให้คำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการตั้งค่าการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่สามารถช่วยเพิ่มเติมได้

สิ่งสำคัญที่นี่คือการมีข้อมูล Conversion ในอดีตเพียงพอสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อใช้ในการเรียนรู้รูปแบบอย่างมีประสิทธิภาพ และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในอนาคตในการแปลงเป็นลูกค้า

เมื่อทุกอย่างได้รับการตั้งค่าอย่างถูกต้องแล้ว ก็ถึงเวลาสำหรับการทดสอบ เริ่มต้นด้วยกลุ่มลูกค้าเป้าหมายเล็กๆ น้อยๆ ก่อนที่จะขยายขนาดการดำเนินงานตามผลลัพธ์ประสิทธิภาพ

จากการศึกษาพบว่า การใช้การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะทำให้การเรียงลำดับและจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้ทีมขายสามารถมุ่งเน้นไปที่โอกาสที่คาดหวังได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - เพิ่มอัตราการแปลงอย่างมีนัยสำคัญ

องค์ประกอบหลักและแหล่งข้อมูลสำหรับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

สาระสำคัญของโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย AI ที่มีประสิทธิภาพอยู่ที่ความสามารถในการวิเคราะห์จุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แต่ส่วนประกอบเหล่านี้คืออะไรกันแน่? มาดูกันดีกว่า

การทำความเข้าใจข้อมูลโดยนัยและชัดเจนในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

ในขอบเขตของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI เรามักพูดถึงข้อมูลสองประเภท – โดยนัยและชัดเจน แบบแรกประกอบด้วยตัวบ่งชี้พฤติกรรม เช่น การเปิดอีเมลหรือการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ในขณะที่แบบหลังครอบคลุมข้อมูลประชากร เช่น ขนาดบริษัทหรือตำแหน่งงาน

แนวทางแบบคู่นี้ทำให้เรามีความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพในการเป็นผู้นำ ช่วยให้เราสามารถระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูงตามการกระทำ (โดยนัย) และคุณลักษณะ (ชัดเจน)

คุณจะเห็นว่าวิธีการแบบเดิมๆ อาศัยการให้คะแนนตามข้อมูลประชากรเพียงอย่างเดียว ซึ่งอาจจำกัดได้ อย่างไรก็ตาม การเพิ่มข้อมูลเชิงลึกด้านพฤติกรรมลงในส่วนผสมของเราทำให้เราได้ภาพรวมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

แหล่งข้อมูล: เราพบนักเก็ตเหล่านี้ได้ที่ไหน

ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญสำหรับระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่เชื่อถือได้ของเรา ที่จริงแล้ว การมีแหล่งข้อมูลที่หลากหลายช่วยเสริมกระบวนการนี้อย่างมาก

ซอฟต์แวร์ CRM ของคุณอาจเป็นหนึ่งในขุมทองที่ให้โปรไฟล์ลูกค้าพร้อมประวัติอันยาวนานเกี่ยวกับการโต้ตอบและการซื้อในอดีต ในทำนองเดียวกัน แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติจะให้ข้อมูลเชิงลึกว่าลีดโต้ตอบกับเนื้อหาดิจิทัลของคุณอย่างไร

เครื่องมือวิเคราะห์อีเมลช่วยให้คุณวัดระดับความสนใจผ่านอัตราการเปิดและการคลิกผ่าน ในทางกลับกัน เครื่องมือติดตามเว็บไซต์จะเปิดเผยพฤติกรรมหลักของผู้ใช้นอกสถานที่ซึ่งบ่งบอกถึงความตั้งใจในการซื้อ

ช่องทางโซเชียลมีเดียเป็นอีกช่องทางหนึ่งที่การถูกใจ การแชร์ และความคิดเห็นของลูกค้าสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับความชอบของพวกเขาได้ แหล่งที่มาเหล่านี้รวมกันนำเสนอมุมมอง 360 องศาเกี่ยวกับโอกาสในการขายของคุณ

ความมหัศจรรย์นั่นคือ AI

คุณสงสัยหรือไม่ว่าระบบการให้คะแนนทำงานอย่างไร นั่นคือสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามา

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง โดยวิเคราะห์จุดข้อมูลต่างๆ โดยจะหยิบยกแนวโน้มในอดีตมาทำการคาดการณ์ในอนาคต

บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องในโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหัวใจสำคัญของ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย AI ที่มีประสิทธิภาพ โดยจะระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ภายในข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูง สิ่งนี้ช่วยให้เราไม่เพียงแต่เข้าใจศักยภาพของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเท่านั้น แต่ยังขัดเกลาความเข้าใจของเราอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มความแม่นยำในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายได้อย่างไร

SAS ให้คำจำกัดความของการเรียนรู้ของเครื่องว่าเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ แต่สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย AI พูดง่ายๆ ก็คือ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคตและให้คะแนนตามนั้น

โดยพื้นฐานแล้ว อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรใช้พฤติกรรมและการกระทำในอดีต (เช่น การเปิดอีเมลหรือการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย) เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เช่น ว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ารายใดรายหนึ่งจะเปลี่ยนเป็นการขายหรือยังคงเป็นเพียงชื่ออื่นในรายการของคุณ การทำนายเหล่านี้จะแสดงเป็นคะแนนที่ระบบกำหนด ดังนั้น 'การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย'

ประเด็นสำคัญที่นี่คือลักษณะที่ต่อเนื่องของอัลกอริธึมเหล่านี้ ซึ่งมีการพัฒนาและปรับปรุงอยู่เสมอโดยอิงจากข้อมูลอินพุตใหม่ ดังนั้น หากคุณเคยสงสัยว่า 'AI Lead Scoring ทำงานอย่างไร' ได้อย่างไร ลองคิดดูว่าเหมือนกับการฝึกอบรมพนักงานที่ไม่เคยหยุดเรียนรู้

• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องนี้หมายถึงการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในทุก ๆ การวนซ้ำ ช่วยลดผลบวกลวงในขณะที่เน้นโอกาสในการขายที่มีแนวโน้มอย่างแท้จริงได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิมที่เคยจัดการได้
• จุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ป้อนอัลกอริธึมเหล่านี้ ยิ่งมีความหลากหลายและปริมาณมากเท่าใด เราก็จะทำงานได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น
• ทั้งหมดนี้ส่งผลให้เกิดการปรับปรุงที่สำคัญทั้งในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสำหรับทีมขาย ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าพวกเขาใช้เวลาอันมีค่าในจุดที่สำคัญที่สุด

นอกเหนือจากพื้นฐานแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงยังมีบทบาทสำคัญใน "การให้คะแนนตามข้อมูลประชากร" อีกด้วย นี่คือที่ที่เราประเมินลูกค้าเป้าหมายตามคุณลักษณะ เช่น อุตสาหกรรม ขนาดบริษัท หรือตำแหน่งงาน อัลกอริธึมเรียนรู้ที่จะรับรู้ว่าลักษณะใดเหล่านี้สัมพันธ์กับการแปลงที่ประสบความสำเร็จ—ปรับปรุงกระบวนการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเพิ่มเติม

นอกจากนี้ยังมีการใช้งานที่น่าสนใจใน 'แบบจำลองการคาดการณ์' ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อนกว่า

การจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายด้วยโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย AI

ลองนึกภาพว่าทีมขายของคุณสามารถมุ่งเน้นเฉพาะลูกค้าเป้าหมายคุณภาพสูงได้หรือไม่ รายการที่มีแนวโน้มว่าจะทำให้เกิด Conversion มากที่สุด ทำให้ทุกการโทรหรืออีเมลมีความสำคัญ เสียงเหมือนความฝัน? AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างความฝันในการระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนไปสู่ความเป็นจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กระบวนการเริ่มต้นด้วยการป้อนข้อมูลลงในโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ซึ่งจะปั่นคะแนนสำหรับลูกค้าเป้าหมายแต่ละราย คะแนนเหล่านี้อิงตามอัลกอริธึมที่ซับซ้อนซึ่งวิเคราะห์ทั้งข้อมูลที่ชัดเจน เช่น ขนาดบริษัทและตำแหน่งงาน พร้อมด้วยสัญญาณโดยนัย เช่น พฤติกรรมของเว็บไซต์และกิจกรรมโซเชียลมีเดีย

ทำความเข้าใจกับความมหัศจรรย์เบื้องหลังอัลกอริทึมการให้คะแนน

อัลกอริธึมการให้คะแนนในโมเดลเหล่านี้ไม่ได้ดึงออกมาจากอากาศเท่านั้น พวกเขาได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูล Conversion ที่ผ่านมา พวกเขาเรียนรู้จากชัยชนะ (และความพ่ายแพ้ในอดีต) โดยตระหนักถึงรูปแบบที่มนุษย์อาจพลาดไป

นี่คือจุดที่การเรียนรู้ของเครื่องเข้ามามีบทบาท ช่วยปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไปโดยระบุความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ

มุ่งเน้นไปที่โอกาสในการขายขาเข้าคุณภาพสูง

ในวิธีการแบบดั้งเดิม ลีดขาเข้ามักจะสูญหายไปในกลุ่มผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า เนื่องจากไม่มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการประเมินคุณภาพตั้งแต่แรกเห็น แต่เมื่อคุณใช้โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการให้คะแนนงาน สิ่งต่างๆ จะเปลี่ยนไปอย่างมาก

คุณสามารถระบุได้ว่าใครมีแนวโน้มที่จะเหมาะสมโดยทันที โดยปล่อยให้ทีมขายของคุณมุ่งความสนใจไปที่จุดที่สำคัญที่สุด จากการวิจัยพบว่า การติดต่อภายในชั่วโมงแรกมีประสิทธิภาพมากกว่าหลังผ่านไป 24 ชั่วโมงถึง 60 เท่า ดังนั้นความเร็วจึงเป็นสิ่งสำคัญ

จัดลำดับความสำคัญความพยายามในการขายของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

• การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ช่วยจัดลำดับความสำคัญลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มว่าจะแปลงมากที่สุด และปรับปรุงประสิทธิภาพของการเก็บรายได้
• ด้วยการใช้การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ทีมขายจะมีประสิทธิผลมากขึ้นและบรรลุอัตราความสำเร็จที่สูงขึ้นในการแปลงลูกค้าเป้าหมาย
• หากคุณต้องการเจาะลึกเรื่องนี้ จุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมคือ "อย่างไร"

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ Ai

เครื่องมือ AI สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร

เครื่องมือ AI สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินและจัดอันดับลูกค้าเป้าหมายตามมูลค่าที่เป็นไปได้ ช่วยให้ทีมขายจัดลำดับความสำคัญของความพยายาม

อัลกอริธึมแบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร

อัลกอริธึมโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายใช้น้ำหนักกับปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากรหรือรูปแบบพฤติกรรม สร้างคะแนนที่บ่งชี้ว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าแต่ละรายมีแนวโน้มที่จะแปลงอย่างไร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

ในการเรียนรู้ของเครื่อง การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมพร้อมข้อมูลประวัติเพื่อระบุและคาดการณ์ว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดมีแนวโน้มที่จะส่งผลให้เกิด Conversion ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบอัตโนมัติคืออะไร?

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบอัตโนมัติใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อประเมินและจัดอันดับลูกค้าเป้าหมายอย่างเป็นระบบโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง

บทสรุป

การปลดปล่อยศักยภาพในการขายของคุณนั้นง่ายกว่ามากด้วย โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบ AI เป็นเข็มทิศที่จะนำทางคุณไปสู่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูง โปรดจำไว้ว่าทำได้โดยการจัดเรียงตามจุดข้อมูลและระบุว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดสุกงอมสำหรับการแปลง

ตอนนี้คุณมีความรู้แล้วว่าโมเดลที่ใช้ AI แตกต่างจากวิธีการแบบเดิมอย่างไร พวกเขาใช้อัลกอริธึมการทำนาย การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลประวัติเพื่อให้คะแนนที่แม่นยำยิ่งขึ้น ความแตกต่างนี้มีความสำคัญเนื่องจากการติดต่อภายในชั่วโมงแรกจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหลัง 24 ชั่วโมงถึง 60 เท่า

ประเด็นสำคัญ: การใช้การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเพิ่มการเติบโตของธุรกิจ ระบบที่มีประสิทธิภาพในการจัดลำดับความสำคัญของลูกค้าเป้าหมายตามแนวโน้มที่จะเปลี่ยนตัวช่วยในการบรรลุการเติบโตนี้

โปรดจำไว้ว่าการตั้งค่าแบบจำลองดังกล่าวเกี่ยวข้องกับการพิจารณาอย่างรอบคอบถึงแหล่งข้อมูลทั้งโดยนัยและชัดเจน – รวมโปรไฟล์ลูกค้าด้วย! แมชชีนเลิร์นนิงก็มีบทบาทเช่นกัน โดยจะระบุรูปแบบซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

โดยสรุป ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อย่างเต็มที่เมื่อนำโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ AI ไปใช้กับกลยุทธ์ของคุณ สิ่งเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นก้าวสำคัญในการเดินทางสู่การปรับปรุงการขาย!

ต้องการความช่วยเหลือในการทำให้กระบวนการสำรวจการขายของคุณเป็นแบบอัตโนมัติหรือไม่?

LeadFuze ให้ข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อค้นหาโอกาสในการขายในอุดมคติ รวมถึงข้อมูลการติดต่อแบบเต็ม

ผ่านตัวกรองที่หลากหลายเพื่อมุ่งความสนใจไปที่ลูกค้าเป้าหมายที่คุณต้องการเข้าถึง นี่เป็นเรื่องเฉพาะเจาะจงมาก แต่คุณสามารถค้นหาทุกคนที่ตรงกับสิ่งต่อไปนี้:

• บริษัทในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินหรือการธนาคาร
• ที่มีพนักงานมากกว่า 10 คน
• ที่ใช้จ่ายเงินกับ AdWords
• ใครใช้ Hubspot
• ที่ปัจจุบันมีตำแหน่งงานช่วยการตลาดอยู่
• ด้วยบทบาท HR Manager
• ที่ได้รับบทบาทนี้เพียงไม่ถึง 1 ปีเท่านั้น

เพียงเพื่อให้คุณมีความคิด

หรือค้นหาบัญชีหรือลูกค้าเป้าหมายเฉพาะ

LeadFuze ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลติดต่อสำหรับบุคคลที่เฉพาะเจาะจง หรือแม้แต่ค้นหาข้อมูลติดต่อสำหรับพนักงานทุกคนในบริษัท


คุณยังสามารถอัปโหลดรายชื่อบริษัททั้งหมดและค้นหาทุกคนภายในแผนกเฉพาะของบริษัทเหล่านั้นได้ ลองดู LeadFuze เพื่อดูว่าคุณสามารถสร้างโอกาสในการขายแบบอัตโนมัติได้อย่างไร