การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้คืออะไร: คุณลักษณะ ประโยชน์ เครื่องมือยอดนิยม

สิ่งที่แย่ที่สุดที่คุณสามารถทำได้ในฐานะผู้จัดการคอลเซ็นเตอร์คือการคาดเดาเกมเมื่อสร้างโอกาสในการขาย ในขณะที่คอลเซ็นเตอร์ที่ใหม่กว่าสำหรับโปรเจ็กต์ที่ใหม่กว่าอาจต้องเดาเล็กน้อยเมื่อต้องการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าและโอกาสในการขาย คุณไม่ต้องการพึ่งพาการสุ่มเพื่อบรรลุความสำเร็จ ด้วยเหตุผลนี้ คุณต้องระบุให้ได้ว่าใครคือผู้ซื้อที่น่าเชื่อถือที่สุดของคุณ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจึงเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดของคุณ

1. 1. 1. การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไรและทำงานอย่างไร
      2. การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิมกับการคาดการณ์
      3. Predictive Lead Scoring คืออะไรและจะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร?
      4. การคาดการณ์คะแนนลูกค้าเป้าหมายและ KPI ของคอลเซ็นเตอร์
      5. อัลกอริธึมการทำนายคุณสมบัติลูกค้าเป้าหมาย
      6. เครื่องมือให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้ดีที่สุดคืออะไร
         • HubSpot
         • อนุมาน
         • ไปป์แคนดี้
         • Maroon.ai
      7. บทสรุป: Marketing Automation และ Machine Learning Build Leads

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไรและทำงานอย่างไร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคือวิธีที่ศูนย์บริการทางโทรศัพท์หรือบริษัทขายจัดอันดับมูลค่าของลูกค้าที่คาดหวังหรือลูกค้าเป้าหมายที่มีศักยภาพ ทุกธุรกิจมีชุดเมตริกที่แตกต่างกัน ซึ่งทำให้พวกเขารู้ว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าสนใจผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนเพียงใด

ศูนย์บริการต้องการซอฟต์แวร์ CRM เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์เฉพาะที่เพิ่มอัตราการแก้ปัญหาการโทรครั้งแรกและความพึงพอใจของลูกค้า ชุดซอฟต์แวร์คอลเซ็นเตอร์ที่มีเครื่องมืออย่าง Salesforce และ Hubspot ติดตามความต้องการของลูกค้าและมอบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ แต่การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายจะนำข้อมูลนี้ไปสู่อีกระดับ เมื่อใช้ร่วมกับเครื่องมืออย่าง Phonewagon สำหรับการติดตามการโทร คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากทุกการโทร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายสร้างโปรไฟล์ผู้ซื้อในอุดมคติโดยใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อกำหนดว่าใครมีแนวโน้มที่จะทำธุรกิจกับบริษัทมากกว่า โดยพื้นฐานแล้ว มีแง่มุมของเกมที่นำไปสู่การให้คะแนน เนื่องจากลูกค้าที่มีคะแนนสูงกว่าจะมีคุณค่ามากกว่า หากคุณรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับการกำหนดเส้นทางตามพฤติกรรมที่คาดการณ์ไว้ คุณจะส่งการโทรไปยังตัวแทนที่พร้อมจะปิดการขายได้ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้าเป้าหมายเข้าสู่กระบวนการขาย เกณฑ์เฉพาะจะกำหนดมูลค่าของลูกค้าเป้าหมาย ลีดเข้าสู่ช่องทางจากเวกเตอร์ใด เขาหรือเธอเอื้อมมือออกไปเพราะพวกเขาเห็นบางอย่างในเว็บไซต์ของคุณหรือไม่ ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์อื่นจากบริษัทของคุณหรือเข้าร่วมโปรแกรมอื่นหรือไม่?

เกณฑ์ที่มีอยู่ก่อนทั้งหมดเหล่านี้จะเพิ่มค่าตัวเลขให้กับคะแนนลูกค้าเป้าหมายซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญของการเข้าถึง ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่มีรายได้ต่อเดือนสูงกว่าจะมีคะแนนที่สูงขึ้นเช่นกัน เพื่อให้ตัวแทนของคุณเข้าใจว่าพวกเขามีลำดับความสำคัญสูงกว่า

โซลูชันการให้คะแนนลีดที่เหมาะสมเหมาะสำหรับการระบุผู้ที่แสดงความสนใจในแบรนด์ของคุณ ในขณะที่กรองผู้ที่อาจลงเอยด้วยการสร้างลีดที่ไม่ก่อผล

นี่เป็นข้อได้เปรียบแม้เมื่อทำงานกับลูกค้าแบบ B2B – โซลูชันการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของคุณสามารถระบุคะแนนที่ต่ำกว่าสำหรับลีดที่เป็นไปได้ตามขนาดของบริษัทหรือภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ที่บริษัททำธุรกิจ สิ่งที่ต้องทำคือกำหนดสิ่งที่บริษัทของคุณจะประกาศว่าเป็น "ผู้ซื้อในอุดมคติ" และกระบวนการให้คะแนนสามารถเริ่มต้นได้ เราเขียนแนวทางในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่ตรงกับข้อมูลเฉพาะ ซึ่งรวมถึงเกณฑ์โดยปริยาย เกณฑ์เชิงลบ และวิธีตัดสินความอยู่รอดของข้อมูลที่เก็บรวบรวมของคุณ

อะไรคือจุดอ่อนของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบดั้งเดิม?

แม้ว่าการให้คะแนนลีดแบบเดิมจะดีสำหรับบริษัทที่กำลังเติบโต แต่ก็มีจุดอ่อนสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น ลองมาดูบางส่วนที่อาจส่งผลต่อกำไรของคุณ:

• ไม่มีประโยชน์หากไม่มีลูกค้าเป้าหมายจำนวนมาก
• จะไม่มีประโยชน์หากตัวแทนของคุณไม่ได้ให้คะแนนลีดแบบเรียลไทม์
• ต้องมีการกำหนดจุดข้อมูลเฉพาะล่วงหน้า หากเป็นธุรกิจใหม่ จุดข้อมูลเหล่านี้อาจไม่เป็นที่รู้จักเสมอไป
• โอกาสในการขายอาจไม่ถูกต้องเสมอไปเมื่อใช้ระบบนี้ เนื่องจากระบบนี้ใช้การตัดสินใจของตัวแทนและนักการตลาด

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ จึงควรใช้ระบบที่มีความคล่องตัวมากขึ้น ปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่เป็นส่วนใหญ่ของธุรกิจสมัยใหม่ ซึ่งเป็นเหตุว่าทำไมการให้คะแนนแบบคาดการณ์ล่วงหน้าที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องจึงถูกนำมาใช้ทั่วทั้งองค์กร

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้คืออะไรและจะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร

การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ออกแบบมาเพื่อใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณโดยตรงเพื่อค้นหาลูกค้าในอุดมคติของคุณ การให้คะแนนลีดแบบดั้งเดิมอาจสะดุดเนื่องจากความผิดพลาดของมนุษย์ แต่การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้จะป้องกันข้อผิดพลาดส่วนใหญ่ได้

ซอฟต์แวร์ CRM สามารถใช้เพื่อระบุค่าการให้คะแนนสำหรับลูกค้าของคุณ และโซลูชันการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้จะดำเนินการให้คะแนนนี้โดยอัตโนมัติ "การทำนาย" ในการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้หมายถึงการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย ซึ่งอิงตามชุดของอัลกอริธึม อัลกอริธึมเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อค้นหาลูกค้าที่สมบูรณ์แบบหรือใกล้เคียงที่สุดของคุณ เพื่อให้เจ้าหน้าที่ของคุณไม่ต้องคาดเดา โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณได้ติดตามประสิทธิภาพการโทรโดยใช้ข้อมูลการบันทึกการโทร

ด้วยการใช้ข้อมูลในอดีตและข้อมูลประชากร ทำให้สร้างชุดข้อมูลที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น เนื่องจากทั้งหมดนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง โซลูชันการคาดการณ์จะรับเกณฑ์ที่ทีมการตลาดของคุณจะพลาดไป ซึ่งสามารถสร้างลีดที่มีคุณภาพในระดับที่สูงขึ้นได้ ส่วนที่ดีที่สุด? เนื่องจากทำได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ กระบวนการต่างๆ จึงสามารถทำงานพร้อมกันได้ ซึ่งทำให้ทีมของคุณมีเวลาว่างสำหรับงานอื่นๆ

ซอฟต์แวร์ประเภทนี้ไม่เพียงแต่ดึงมาจากชัยชนะที่สำคัญเท่านั้น แต่ยังวิเคราะห์สิ่งที่ใช้ไม่ได้ผลเพื่อให้คะแนนผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า นอกจากนี้ยังดูข้อมูลที่ลูกค้ามีเหมือนกันเพื่อสร้างข้อมูลประชากรที่ทีมของคุณสามารถให้คะแนนและนำไปใช้ได้

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้ใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่แตกต่างกันเพื่อสร้างวิธีการ มีการใช้ “การถดถอยโลจิสติก” ในหลาย ๆ วิธี การถดถอยโลจิสติกเป็นอัลกอริธึมการขุดข้อมูลที่จะคำนวณความน่าจะเป็นของลูกค้าที่ถูกสร้างขึ้นจากโอกาสในการขาย

การถดถอยโลจิสติกเป็นไปตามสูตร และสามารถลดจำนวนลีดที่ไม่ดีได้อย่างมาก ตามเนื้อผ้า นักการตลาดสร้างอัลกอริทึมเหล่านี้โดยใช้ Excel ด้วยแบบจำลองการคาดการณ์ สิ่งนี้ทำได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องทำงานเพิ่มเติมจากทีมของคุณ

เครื่องมืออื่นที่ใช้โดยระบบการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้คือ "ฟอเรสต์สุ่ม" อัลกอริธึมประเภทนี้จะสร้างฟอเรสต์ของ “แผนผังการตัดสินใจ” ที่สามารถใช้ทำแผนที่พฤติกรรมของลูกค้าของคุณได้ ตัวอย่างเช่น การใช้วิธีนี้จะสร้างฟอเรสต์เสมือนของผลลัพธ์การตัดสินใจ และเครื่องมือจะใช้ฟอเรสต์ของการตัดสินใจนี้เพื่อกำหนดว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนใจมากกว่า

วิธีการนี้ใช้การสุ่ม ซึ่งเมื่อขยายขนาดขึ้นไป สามารถช่วยระบุปัจจัยบางอย่างที่อาจผลักดันให้เกิด Conversion

ประโยชน์ของการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ล่วงหน้าคืออะไร

ประโยชน์หลักของการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้คือต้องอาศัยการคาดเดาอย่างมากจากช่องทางการขายของคุณ ตัวแทนของคุณจะ:

• ขจัดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์
• ตัดสินใจอย่างมั่นใจด้วยข้อมูลที่หลากหลาย
• ค้นพบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ระหว่างชุดข้อมูล
• มีมุมมอง 360 องศาว่าข้อมูลแต่ละชิ้นเชื่อมต่อกันอย่างไร

การคาดการณ์คะแนนลูกค้าเป้าหมายและ KPI ของคอลเซ็นเตอร์

ความก้าวหน้าในการให้คะแนนลีดเชิงคาดการณ์กำลังค่อยๆ ทำให้วิธีการแบบเดิมมีประสิทธิภาพน้อยลง อัลกอริธึมที่กำหนดคะแนนสำหรับลีดจะได้รับการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีมูลค่าเพิ่มขึ้น

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายนั้นต้องใช้ชุดข้อมูลจำนวนมากเสมอ แต่การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์ได้ลดระดับความต้องการนี้อย่างต่อเนื่องด้วยวิธีการและอัลกอริธึมที่เหมาะสมยิ่งขึ้น การดำเนินการนี้ทำได้ง่ายขึ้นเนื่องจากโซลูชันการคาดการณ์เหล่านี้สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งบุคคลที่สามในลักษณะที่ไร้รอยต่อเพื่อสนับสนุนข้อมูลที่รวบรวมได้

โครงข่ายประสาทเทียมยังถูกใช้ในโซลูชันสมัยใหม่ ซึ่งจะช่วยให้ตัดสินใจเกี่ยวกับการให้คะแนนแบบอินทรีย์มากขึ้น โครงข่ายประสาทเทียมช่วยให้โซลูชันจัดทำแค็ตตาล็อกข้อมูลอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นจากแหล่งต่างๆ ในเวลาเดียวกัน

นี่ไม่ใช่เทคโนโลยีที่ศูนย์ติดต่อสามารถเพิกเฉยได้ มีความก้าวหน้ามากเกินไปที่จะเป็นส่วนสำคัญในการเพิ่มผลผลิตและลดเวลาในการจัดการโดยเฉลี่ยในซอฟต์แวร์คอลเซ็นเตอร์ในปัจจุบัน คุณสามารถทำคะแนนนำแบบเดิมได้หรือไม่? แน่นอน แต่คุณไม่ต้องการโซลูชันที่สามารถประเมินลีดหลายพันคนพร้อมกันในขณะที่ทีมของคุณทำงานอื่นที่มีประสิทธิผลมากกว่าหรือไม่

อัลกอริธึมการทำนายคุณสมบัติลูกค้าเป้าหมาย

ในหลายกรณี การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์สามารถใช้อัลกอริทึมเพื่อกำหนดปัจจัยการให้คะแนนอย่างอิสระ แต่เกณฑ์ทั่วไปบางอย่างอาจใช้ในการประเมินลูกค้าเป้าหมายเหล่านี้ สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึง:

• ปริมาณการประมวลผลรายปี: ธุรกิจบางแห่งมีรายได้จากการขายทางออนไลน์ที่สูงกว่าธุรกิจอื่นๆ ระบบการให้คะแนนแบบคาดการณ์ล่วงหน้าสามารถค้นหาสิ่งเหล่านี้และจัดให้อยู่ในลำดับความสำคัญที่สูงขึ้น
• ประเทศ IP: หากองค์กรของคุณทำธุรกิจเฉพาะในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง โซลูชันการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์จำนวนมากสามารถกรองสิ่งเหล่านี้ออกตามที่อยู่ IP ของลูกค้าเป้าหมาย เพื่อให้แน่ใจว่าทีมของคุณจะเข้าถึงลิงก์ที่ใช้งานได้เท่านั้น
• ข้อมูล Firmographic: หากลูกค้าเป้าหมาย B2B คนใดคนหนึ่งของคุณใช้ระบบ CRM ที่คล้ายกันหรือมีข้อมูลที่มีให้ผ่านแอปที่ให้ข้อมูลเชิงลึก การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อให้คะแนนแก่ผู้ติดต่อรายนี้ได้
• การโต้ตอบ: ผู้ติดต่อของคุณคลิกลิงก์อีเมลจากบริษัทของคุณหรือไม่ นี่เป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญว่ามีความสนใจ และระบบคาดการณ์จะทำให้ผู้ติดต่อรายนี้สูงขึ้นเมื่อให้คะแนน
• การวิเคราะห์เว็บ: ผู้ติดต่อของคุณเยี่ยมชมไซต์ใดบ้าง หากผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณได้เข้าชมไซต์หรือไซต์ของคุณในประเภทธุรกิจเดียวกัน ซอฟต์แวร์อาจระบุคะแนนที่สูงกว่าให้กับผู้ติดต่อ

เครื่องมือให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้ดีที่สุดคืออะไร

ปัจจุบัน มีโซลูชันมากมายในตลาดสำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายแบบคาดการณ์ล่วงหน้า ในส่วนนี้ เราจะนำเสนอสี่ตัวเลือกที่ทนทานที่สุดแก่คุณ เพื่อให้คุณสามารถแยกข้าวสาลีออกจากแกลบได้โดยใช้แรงน้อยลง

1. HubSpot

หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของโซลูชันการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายที่คาดการณ์ได้ของ HubSpot คือข้อเท็จจริงที่ว่ามันรวมอยู่ในหนึ่งในแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในตลาดในปัจจุบัน โซลูชันของพวกเขาพร้อมให้ใช้งานสำหรับลูกค้าระดับองค์กรทุกราย ซึ่งเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการประสบการณ์แบบร้านค้าครบวงจรที่ดี

โซลูชันมาพร้อมกับโมเดลเริ่มต้นที่อิงตามรูปแบบที่ใช้โดยลูกค้าที่ประสบความสำเร็จ แต่มีความสามารถในการปรับแต่งได้จำนวนมากสำหรับผู้ที่ต้องการ

โซลูชันนี้สมบูรณ์แบบสำหรับผู้ที่ได้จัดเก็บผู้ติดต่อที่มีส่วนร่วมและไม่ได้มีส่วนร่วมใน HubSpot ซอฟต์แวร์ที่มาในแอพจะกำหนดว่าลูกค้ารายใดอยู่ในหมวดหมู่คะแนนนำต่ำ ปานกลาง หรือสูง ซอฟต์แวร์ยังให้แผนภูมิวงกลมตามเกณฑ์การวิเคราะห์หลายประการ

2. อนุมาน

แตกต่างจาก HubSpot เพราะ Infer เป็นแพลตฟอร์มการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายโดยเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อกับ CRM หรือโซลูชันการตลาดอัตโนมัติ ซอฟต์แวร์ใช้การเชื่อมต่อ API แบบสดที่ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับโซลูชัน CRM ที่มีอยู่ในปัจจุบันหรือจะพร้อมใช้งานได้อย่างราบรื่น

ซอฟต์แวร์นี้ยังช่วยให้ผู้จัดการสามารถใช้จุดข้อมูลหลายพันจุดได้อย่างราบรื่นโดยอิงจากข้อมูลบริษัท เทคโนโลยีหรือข้อมูลประชากร ซอฟต์แวร์ยังมีข้อมูลในตัวของบริษัท 19 ล้านแห่งและผู้มีแนวโน้มเป็นลูกค้า 42 ล้านราย เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์คาดการณ์ที่ดีที่สุด จะใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุรูปแบบทั้งใน B2B และผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าโดยใช้ข้อมูลที่ดึงมาจาก CRM ของคุณ

3. ไปป์แคนดี้

แม้ว่าโซลูชันอย่าง Infer นั้นยอดเยี่ยมสำหรับ B2B แบบดั้งเดิม เนื่องจากใช้ชุมชนที่มีแนวโน้มเหมือนกัน โซลูชันอย่าง PipeCandy ทำงานได้ดีในพื้นที่ที่คล้ายกัน เนื่องจากสอดคล้องกับ D2C และอีคอมเมิร์ซ ด้วยเหตุนี้ PipeCandy จึงเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับองค์กรที่กำลังมองหาพันธมิตรหรือขายให้กับบริษัทอื่นในพื้นที่นี้

PipeCandy รวมเข้ากับ CRM ของคุณอย่างง่ายดายเพื่อกำหนดชัยชนะและการสูญเสียเพื่อสร้างผลลัพธ์การให้คะแนนใหม่สำหรับลีดของคุณ การอ่านข้อมูลการวิเคราะห์และเมตริกมีความชัดเจนมาก และนำเสนอภาพที่จัดอย่างกระชับซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อปรับกลยุทธ์ของคุณได้

PipeCandy ทำงานได้ดีสำหรับบริษัทที่มีชุดข้อมูลขนาดเล็กโดยใช้ฟังก์ชัน "Attributeสำคัญ" คุณลักษณะนี้ช่วยให้ผู้จัดการตัดสินใจได้ว่าปัจจัยใดมีค่ามากที่สุดเมื่อให้คะแนนลีด ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้าที่คาดหวังที่มีรายได้สูงขึ้น ซอฟต์แวร์จะช่วยให้คุณปรับเปลี่ยนวิธีการได้อย่างง่ายดาย

4. Maroon.ai

Maroon.ai เป็นซอฟต์แวร์คาดการณ์ที่ไม่เพียงแต่ให้คะแนนลีดเท่านั้น แต่ยังช่วยสร้างลีดใหม่ๆ ด้วย ซอฟต์แวร์นี้ออกแบบมาสำหรับสิ่งที่บริษัทเรียกว่า "การค้นพบบริบทเชิงลึก" ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรค้นพบผู้ซื้อเป้าหมายของตน วิธีนี้ทำให้โซลูชันนี้เหมาะสำหรับใครก็ตามที่เพิ่งเริ่มต้น เพราะจะทำให้กระบวนการที่สำคัญบางอย่างทำงานโดยอัตโนมัติ

ซอฟต์แวร์นี้ยังเหมาะสำหรับการรวมเข้ากับโซลูชัน CRM ที่มีอยู่ เช่น Salesforce และ Informatica และ API สามารถปรับแต่งได้สำหรับผู้ที่ต้องการผสานรวมระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับผลิตภัณฑ์อื่นๆ Maroon มีโครงสร้างการกำหนดราคาที่เปลี่ยนแปลงได้ซึ่งมีตัวเลือกจำนวนมาก – มี Maroon.ai เวอร์ชันฟรีสำหรับองค์กรขนาดเล็กเหล่านั้น

ระบบอัตโนมัติทางการตลาดและการเรียนรู้ของเครื่องสร้างโอกาสในการขาย

ลีดของคุณอาจมีคุณสมบัติเพียง 27 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งหมายความว่าการระบุลีดที่ผ่านการรับรองอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญ ไม่เช่นนั้นอาจนำไปสู่การสิ้นเปลืองทรัพยากร การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ช่วยลดโอกาสของการสูญเสียนี้ โซลูชันเหล่านี้สามารถช่วยให้องค์กรระบุตลาดเป้าหมาย จัดลำดับความสำคัญของลีดที่มีคะแนนสูงกว่า และลดความตึงเครียดของทีมการตลาดและตัวแทนขาย

การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่คุณต้องใช้เพื่อให้เวลาของพนักงานขายของคุณเกิดประโยชน์สูงสุด ยิ่งคุณใช้โซลูชันแบบนี้มากเท่าไร ก็ยิ่งเพิ่ม ROI ของการขยายงานของคุณมากขึ้นเท่านั้น เนื่องจาก AI จะเรียนรู้จากทั้งการชนะและการแพ้

โดยรวมแล้ว ซอฟต์แวร์เช่นนี้สามารถช่วยให้คุณจัดการกระบวนการขายของคุณได้ดีขึ้น เพื่อให้คุณเพิ่มโอกาสในการปิดตามกระบวนการอัตโนมัติเกือบทั้งหมด ดูคำแนะนำในการทำความเข้าใจกระบวนการขายของเรา เพื่อให้คุณสามารถเปลี่ยนโอกาสในการขายเป็นลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว