ในปัจจุบันจะเห็นได้ว่า การใช้เทคโนโลยีในใช้ Data เพื่อการทำ Personalized Marketing เป็นจุดหมายใหม่ที่นักการตลาดที่จะสนใจในการทำการตลาดในยุคต่อไป เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารให้ Communicate with the Right Offer To the Right TargetAt the Right Moment แต่การจะทำให้ประสบความสำเร็จได้นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเลยจากประสบการณ์ของผู้เขียนเอง สำหรับผู้อ่านที่สนใจในเรื่องดังกล่าว สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ในบทความก่อน ที่ผู้เขียนแชร์ประสบการณ์ไว้ในบทความ เช็คลิสต์ความพร้อมก่อนลงทุนใน Mar Tech เพื่อทำ Personalization (at scale)
โดยการใช้ data และ เทคโนโลยี นั้นหากเรามีความพร้อมก็สามารถพัฒนาการทำงานขององค์กรเราได้อย่างมาก ซึ่งนอกจากการทำ Personalized Marketing แล้ว การทำ Personalized Sales ก็เป็นอะไรที่น่าสนใจไม่แพ้กัน ซึ่งบางองค์กร การทำ Personalized Sales อาจได้ผลมากกว่า Personalized ในฝั่ง Marketing ด้วยซ้ำ ซึ่งงาน Personalized sales นี้เป็นหนึ่งในงานหลักของผู้เขียนที่ได้วางแผนให้องค์กรขนาดใหญ่ในปีที่ผ่านมาได้เลย
การทำ Personalized Sales ด้วยการใช้ data และ เทคโนโลยี ทำอย่างไร มุมไหน ได้บ้าง
[ในที่นี้ ผู้เขียนขอเขียนจากประสบการณ์ที่ได้ทำการวางแผนให้องค์กร ทั้ง B2C และสำหรับ ธุรกิจ B2B จากการใช้ Platform อย่าง Salesforce มาเป็นกรณีศึกษา ซึ่งผู้อ่านสามารถนำหลักการไปใช้ได้เลยโดยไม่จำเป็นต้องมี Platform หรือสามารถใช้ Platform อื่นก็ได้เช่นกัน ผู้เขียนอยากเน้นว่า การวางแผนและกลยุทธ์เป็นสิ่งที่สำคัญ มากไม่ว่าคุณจะลงทุนใน Platform ใดก็ตาม]
การทำ Personalized Sales ด้วยการใช้ data และ เทคโนโลยี หรืออาจเรียกว่า Sales CRM ก็ได้ โดยหลักการจะเป็นการเพิ่มอัตราการปิดการขาย (sales conversion) ให้สูงขึ้น ด้วยการทำงานผสานและรับไม้ต่อจากทีมการตลาดที่นำส่ง Lead หรือลูกค้ามุ่งหวังมาให้ (prospect) แล้วเข้าสู่กระบวนการขายและปิดการขายให้ได้รับผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น รวมไปถึงสามารถเก็บข้อมูลตั้งแต่เป็นลูกค้ามุ่งหวัง จนถึงเป็นลูกค้าแล้วได้มากขึ้น ด้วยการมี data และการใช้ เทคโนโลยี
โดยเหตุผลนึงที่หลายองค์กรหันมาให้ความสำคัญการทำ Personalized Sales กันมากขึ้น เนื่องจากในปัจจุบัน ต้นทุนการได้ Lead หรือ ลุกค้ามุ่งหวังมา 1 ราย มีต้นทุน โดยเฉพาะค่าโฆษณาสูงขึ้นมากๆ ไม่ว่าจะเป็นจากช่องทาง Facebook หรือ IG นั้นราคา cost per lead สูงขึ้นอย่างน่าตกใจสำหรับหลายๆ ธุรกิจ ดังนั้น เมื่อได้รับ Lead มาแล้ว การปิดการขายเพื่อเปลี่ยนจาก Lead หรือ ลูกค้ามุ่งหวัง ให้เป็นลูกค้าให้ได้ จึงมีความสำคัญมากขึ้น เพื่อให้คุ้มกับค่าโฆษณาหรือต้นทุนที่ทางฝ่ายการตลาดลงทุนไปเพื่อให้ได้รับ Lead มา
ทีนี้ การทำ Personalized Sales เราสามารถวางแผนหรือกลยุทธ์เพื่อเพิ่มยอดขาย ในแต่ละกระบวนการขายตั้งแต่รับไม้มาจนถึงการปิดการขาย ได้ดังนี้
1. การหา Lead (Lead acquisition)
ส่วนนี้ส่วนมากจะเป็นหน้าที่ของฝ่าย marketing มีมุมที่น่าสนใจหลายประเด็นในการเพิ่ม Lead quality และ quantity ซึ่งผู้เขียนขอไม่ลงรายละเอียดในบทความนี้ แต่ฝ่ายขายก็สามารถทำงานร่วมกับฝ่าย marketing ได้ ในส่วนของการให้ input ของ ลักษณะ profile ของลูกค้าที่ควรจะไปหา หรือ feedback lead ที่ส่งมาว่า มี quality อย่างไรบ้าง แบบไหนกลุ่มไหนที่ สามารถปิดการขายได้ดี ที่สำคัญคือ อยากให้เก็บข้อมูลใดบ้างเป็นต้น เพื่อปิดการขายได้ดีขึ้น เป็นต้น การทำงานร่วมกันจะทำให้สามารถหา lead ที่มีคุณภาพขึ้นมาได้
Focus KPI: No. of Lead, data collection level, Cost per Lead, Contactable rate, Cost per conversion to sales
2. การคัดกรองและจัดลำคับความสำคัญ ของ Lead และการทำ Automation (Lead Prioritization and Lead Automation)
เมื่อได้รับ Lead หรือรายชื่อผู้มุ่งหวังมาแล้วอาจมีจำนวนที่มาก เมื่อเทียบกับจำนวนฝ่ายขายของเรา การคัดกรองหรือการจัดลำดับความสำคัญ ของ Lead เพื่อส่งไปให้ฝ่ายขาย ก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะ เวลาหรือความเร็วในการติดต่อ Lead กลับไป มีผลต่อการตัดสินใจซื้อ เราเลยต้องสกรีนและจัดลำดับความสำคัญของ Lead การจัดลำดับความสำคัญ ทำได้หลายแบบ เช่น Hot / Warm / Cold หรือการให้คะแนนของ Lead แต่ละ Lead จากคุณสมบัติ อายุ อาชีพ ระดับรายได้ เป็นต้น หรือมองลึกลงไปถึงระดับการมีส่วนร่วมกับแบรนด์ได้เลย ขอยกตัวอย่าง Salesforce เราเก็บ interaction จากผู้มุ่งหวังที่มากดหรือดูบทความบน web ของเรา คนที่ดูเยอะและไปจนถึงหน้าโปรโมชั่นและค้นหาผู้เทนจำหน่าย นั้นแสดงความต้องการการซื้อสูงมาก เลยได้คะแนนมาก จัดเป็น hot lead และระบบ automation จะแสดงเนื้อหาหรือข้อมูล ให้ผู้มุ่งหวังรายนี้ตามระดับความสนใจที่ข้อมูลที่ดูไปแล้ว ซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก ผู้มุ่งหวังที่เข้ามาดูแค่หน้า home หรือ product รวมๆ ระดับความสนใจอาจแค่ warm และระบบจะแสดงเนื้อหาข้อมูล เพื่อเพิ่มระดับความสนใจต่อไปได้ เป็นต้น
(ส่วนนี้รายละเอียดการคิดอีกมากที่น่าสนใจค่อนข้างมาก และแตกต่างกันทั้งรูปแบบธุรกิจ B2C และ B2B ผุ้เขียนขอเขียนลงลึกในบทความถัดไปในการใช้ data และ technology จากประสบการณ์ของผุ้เขียนบนองค์กรขนาดใหญ่)
Focus KPI: Contactable rate, Time to contact (each lead level), Score increasing rate, Conversion rate (each lead level)
3. การจ่าย Lead ไปยังผ่ายขาย (Lead Assignment & Matching to Sales Team)
เมื่อเราได้ทำการจัดลำดับความสำคัญและคัดกรอง Lead เรียบร้อยแล้ว เรารุ้ระดับความสนใจ ผลิตภัณฑ์ที่สนใจ และ Profile เรียบร้อยแล้ว การจ่าย Lead ไปยังฝ่ายขายที่เหมาะสมกับ Lead นั้นๆ ก็สำคัญไม่แพ้กัน ยกตัวอย่าง ประกันชีวิต ตัวแทนที่รับ Lead แต่ละท่านก็อาจมีแตกต่าง ไปเช่น
- ความถนัดบน ผลิตภัณฑ์ บางคนถนัดแต่ ออมทรัพย์ อุบัติเหตุ แต่ไม่ถนัด unit link การลงทุนเลย แต่ Lead สนใจการลงทุน ก็อาจปิดการขายไม่ได้
- ช่วงอายุ บางคนอายุ มากก็อาจคุยกับ Lead อายุน้อย ไม่ค่อยคลิกกันเท่าไหร่
- ระดับ Profile หรือกลุ่มอาชีพ บางทีตัวแทนรับราชการ จะเข้าไปเสนอราชการด้วยกัน ก็จะหาจุดขายได้ชัดเจนเป็นต้น
ผู้อ่านจะเห็นได้ว่าการใช้ data จาก step ที่2 มีความสำคัญมากในการจ่ายงานมา step ที่ 3 นี้
Focus KPI: Assignment time, Conversion rate
4. ระบบช่วยกระบวนการขาย (Sales Tools & Support) มาถึงขั้นการกระบวนการขายเพื่อปิดการขาย การใช้ data และ technology มาช่วยได้ในหลายส่วนเลย ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- การเห็นข้อมูลผู้มุ่งหวัง ที่เห็นทั้ง profile ความสนใจ และ interaction กับแบรนด์ ทำให้สามารถชวยพูดคุยและนำเสนอได้ตรงจุด
- หน้าจอขาย สามารถออกแบบให้ช่วยแนะนำสินค้าทีควรนำเสนอให้ match กับผู้มุ่งหวังได้ เช่นกรณี Salesforce ผุ้เขียนการที่เราวางกลยุทธ์เพื่อให้ระบบ นำเสนอ “Next best offer” มาแสดงให้ฝ่ายขายนำไปนำเสนอกับผู้มุ่งหวังได้เลย (ทั้งการใช้ AI และ ไม่ใช้ AI) ส่วนนี้การคิดกลยุทธ์สำคัญมากเพื่อให้ใช้ Salesforceได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
- ระบบบริหาร สามารถบันทึกตารางงาน Task , Event และตั้ง reminder และ auto remind ทั้งฝ่ายขายและส่งไปยังผุ้มุ่งหวังได้เช่นกัน อาทิ วันนัดนำเสนอสินค้า เป็นต้น โดยระบบสามารถบันทึกทุการติดต่อกับผุ้มุ่งหวังบนระบบได้เลย สามารถกลับมา track ได้ทั้งหมด ทั้งที่เราติดต่อไป และที่ลูกค้าติดต่อมายังเราหรือ call center ก็ตาม
- Personalized sales script มีการแนะนำ sales script ที่เหมาะกับ customer profile ในแต่ละลูกค้า รวมไปถึง offer หรือ promotion แล้วนำมาวิเคราะห์ ตัวอย่างนึงที่ผู้เขียนวางแผนให้คือ Personalized ให้ฝ่ายขาย บน script ที่แตกต่างกันของแต่ละ product ที่ลูกค้ามุ่งหวังสนใจและเปรียบเทียบอยู่ เช่น เทียบกับ แบรนด์ A อยู่ script ที่ระบบแนะนำขึ้นมาจะเป็นจุดที่เราเด่นกว่าแบรนด์ A เป็นต้น
- ระบบช่วยในการวิเคราะห์ จาก portfolio หรือ re-engage หาก Lead นั้นเป็นลูกค้าเดิมอยู่แล้ว เช่น การส่งเตือนเมื่อใกล้หมดอายุ เพื่อเสนอต่ออายุ ในผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ในเวลาที่เหมาะสมได้ หรือ เสนอขาย up/cross จาก profile ที่เหมาะสมจากข้อมูลที่เก็บเข้ามา เพื่อนำเสนอได้ตรงจุดมากขึ้น จึงเป็นที่มาของการเก็บข้อมูลให้เห็นเป็น customer single view หรือ customer360 ที่หลายองค์กรเริ่มทำกันแล้ว
Focus KPI: conversion rate, customer satisfaction rate, Sales effort score and labor utilization
5. Dashboard และ Sales Data Analysis
การเอา data จากเครื่องมือเบื้องต้นเหล่านี้ มาทำ dashboard และติดตามประสิทธิภาพการขายของ sales team อาทิ Status tracking หากเป็นใน salesforce จะเห็นในรูปแบบ Kanban ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูล ในแต่ละ Funnel ที่ drop-off ไปและบริหารจัดการได้ง่ายในภาพรวมและภาพย่อย
ลูกค้าที่ทางผู้เขียนออกแบบให้ค่อนข้างชอบในรูปแบบนี้ ซึ่งสามารถ monitor ทีมงาน และนำไปไปปรับปรุงการทำงานของแต่ละคนได้อย่างมีประสิทธิภาพ อีกทั้งยังเห็นได้ด้วยว่าสามารถพัฒนาความสามารถในด้านใด เช่น ความพยายาม, ความใส่ใจ, การให้บริการ หรือทักษะในการปิดการขายได้อีกด้วยในการทำแผนพัฒนาและติดตามรายบุคคล
[สำหรับหัวข้อนี้ 2-5 การใช้ Data และ เทคโนโลยี มีส่วนช่วยอย่างมาก โดยการวางกลยุทธ์และรายละเอียดการคิดค่อนข้างมาก และแตกต่างกันทั้งรูปแบบรุรกิจ B2C และ B2B ผู้เขียนจึงขอเขียนอธิบายเรื่องนี้ในบทความถัดไป หวังว่าจะติดตามอ่านในบทความถัดๆ ไปนะคะ]
อันนี้เป็นอีกหนึ่งมุมในการทำ Personalization ที่จากประสบการณ์เห็นผลทางด้านยอดขาย ที่ดูเหมือนจะได้เร็วกว่าการทำ Personalized Marketing ที่ต้องมีเตรียมทางด้าน data, tech และการเตรียมช่องทางการสื่อสาร ให้มีประสิทธิภาพอีก พอสมควร ซึ่งบางแบรนด์ ก็ถึงขั้นไปลงทุนทำ app และยังต้องไปลงทุน recruit คนมาโหลด app กันจนไปถึงการคิด function features หรือ privileges/rewards เพื่อให้คนกลับเข้ามาใช้อีกเพื่อเก็บ data และให้เป็น communication channel ที่ลูกค้าได้เห็นบ่อยอีก คือเรียกว่าต้องคิดมาให้ครบถ้วน ทั้ง eco-system เพื่อให้ได้ทั้งหมดนี้ก่อน ใช้ทำ personalized marketing ให้มีประสิทธิภาพ ออยมักจะแนะนำให้ลูกค้าเริ่มทำ personalization จากมุมอื่นของธุรกิจก่อน ไม่ว่าจะเป็น sales หรือ service ที่อาศัยการใช้ data และช่องทางที่เข้าถึงได้ ใน moment ที่พร้อมเปิดรับข้อมูลมากกว่า ขนานไปกับการวางแผนสำหรับด้าน marketing
ดังนั้นก่อนจะขึ้น Project Personalization อยากจะให้ลองถามตัวเอง และองค์กรก่อนว่า วัตถุประสงค์คืออะไร และเตรียมความพร้อมไปถึงขั้นไหน เพราะถ้าอยากได้ยอดขายนั้น การทำ Personalization ฝั่ง Sales อาจจะเป็น Quick Win มากกว่าการทำ Personalization ฝั่ง Marketing นะคะ
กัญชลี สำลีรัตน์
ผู้เชี่ยวชาญการวางกลยุทธ์การใช้ Digital, Customer Data และ World class Technology เพื่อขับเคลื่อนองค์กรเข้าสู่ยุค Digital Transformation เป็นผู้ก่อตั้งบริษัท ดิจิเนทีฟ ที่ปรึกษาด้านการทำ Digital Marketing, Online Crisis Management, Personalization และ CRM ให้กับองค์กร
อ่านบทความ Exclusive Insider เพิ่มเติมได้ที่นี่
บทความ Exclusive นี้เผยแพร่บน Marketing Oops! เป็นที่แรกที่เดียว
Copyright© MarketingOops.com
