Lead Scoring คืออะไร ? ให้คะแนนกลุ่มเป้าหมาย เพื่อสร้างยอดขายได้อย่างคุ้มค่า : [ MarTech Basic EP.13 ]

การทำการตลาดในยุคดิจิทัลเต็มไปด้วยข้อมูลมหาศาล ทั้งจากเว็บไซต์ สื่อสังคมออนไลน์ อีเมล หรือแพลตฟอร์มโฆษณาต่างๆ ทุกจุดสัมผัสของลูกค้ากับแบรนด์ ล้วนทิ้ง “ร่องรอยดิจิทัล” ไว้

การจัดการกับข้อมูลเหล่านี้จึงไม่ใช่เรื่องง่าย และหนึ่งในวิธีที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถแยกแยะว่า “ใครคือกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อจริง” ก็คือ Lead Scoring หรือ “การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย”

Lead Scoring ในมุมมองการตลาด คือ กระบวนการจัดลำดับความสำคัญของ “Lead” หรือลูกค้าเป้าหมาย โดยให้คะแนนแต่ละคนตามพฤติกรรม ความสนใจ และคุณสมบัติที่สอดคล้องกับ “ลูกค้าในอุดมคติ” ของธุรกิจ ยิ่งลีดใดมีคะแนนสูง แสดงว่ามีโอกาสกลายเป็นลูกค้าจริงมากขึ้น

นั่นคือ Lead Scoring เป็น เครื่องมือเชิงเทคโนโลยี ที่ช่วยประมวลผลข้อมูลลูกค้าจากหลายแหล่ง แล้วคำนวณออกมาเป็นคะแนนแบบอัตโนมัติ 

ทีมขายและการตลาดไม่จำเป็นต้องเสียเวลาติดต่อทุกคน แต่เลือกคุยกับคนที่มีโอกาสซื้อสูงสุดก่อน เพื่อเพิ่ม Conversion Rate คือเมื่อเน้นไปที่กลุ่มที่ “พร้อมซื้อ” ยอดขายก็มีโอกาสปิดดีลได้สูงขึ้น ลดการสูญเสียเวลาหรือค่าใช้จ่ายในการไล่ตามลีดที่ไม่มีศักยภาพ

ตัวอย่าง

1. ธุรกิจซอฟต์แวร์ B2B มีลีด 100 รายที่เข้ามาลงทะเบียนทดลองใช้ หากทุกคนได้รับการติดต่อเท่ากัน ทีมขายอาจใช้เวลามากเกินไป แต่ถ้าใช้ Lead Scoring เช่น

• คนที่เข้ามาใช้งานระบบบ่อย ดาวน์โหลด Whitepaper และเปิดอีเมลแทบทุกฉบับ อาจได้คะแนนสูง
• ส่วนคนที่เพียงแค่สมัครแต่ไม่เคยใช้งานจริง อาจได้คะแนนต่ำ

 … เมื่อเรียงลำดับแล้ว ทีมขายจะรู้ทันทีว่า ควรโฟกัสกับลีดกลุ่มใดก่อน

2. ร้านค้าออนไลน์ใช้ Lead Scoring แบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่ม เช่น ลูกค้าที่เข้ามาดูสินค้าซ้ำเกิน 3 ครั้งใน 7 วัน แต่ยังไม่กดสั่งซื้อ จะได้รับคูปองส่วนลดพิเศษทางอีเมล ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายจากลูกค้ากลุ่มนี้ได้มาก

3. ธนาคารใช้ Predictive Lead Scoring เพื่อประเมินว่าใครมีแนวโน้มจะสมัครบัตรเครดิตใหม่ โดยดูจากพฤติกรรมธุรกรรมเดิมๆ เมื่อคะแนนสูง ระบบจะส่ง SMS โปรโมชั่นไปโดยตรง

วิธีการ

1. Rule-based Scoring: นักการตลาดกำหนดเกณฑ์เอง เช่น
   1. เปิดอีเมล +5 คะแนน
   1. คลิกลิงก์ในอีเมล +10 คะแนน
   1. เข้าหน้า “ราคา” ของเว็บไซต์ +20 คะแนน
   1. ไม่ตอบกลับเกิน 30 วัน -15 คะแนน
      
      
2. Predictive Scoring: ใช้ Machine Learning วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าในอดีต แล้วคาดการณ์ว่าใครมีแนวโน้มจะซื้อ โดยอัตโนมัติ ข้อดีคือระบบจะเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้ตลอดเวลา

การเชื่อมโยงกับเครื่องมืออื่น

• CRM (เช่น Salesforce): เมื่อคะแนนลีดถึงเกณฑ์ ระบบสามารถส่งข้อมูลให้ทีมขายทันที
• CDP (Customer Data Platform): ใช้ข้อมูลพฤติกรรมจากหลายช่องทาง เช่น เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน โฆษณา มาประมวลผลร่วมกัน
• Marketing Automation Platform (เช่น HubSpot, Marketo): ระบบจะส่งอีเมล แคมเปญ หรือข้อความอัตโนมัติให้กับลีดตามคะแนนที่ได้รับ

Lead Scoring ในทาง Marketing Automation

บทบาท

ในระบบ Marketing Automation Lead Scoring ถือเป็นหัวใจสำคัญ เพราะระบบ Automation ไม่ได้ทำแค่ส่งอีเมลหรือโฆษณาอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังต้อง “ตัดสินใจ” ว่าควรทำอะไรกับลีดแต่ละคน

ตัวอย่างการทำงาน

• ลีดที่มีคะแนนต่ำ: ระบบอาจส่งเนื้อหาเพื่อการศึกษา (Educational Content) เช่น บทความหรือวิดีโอ เพื่อบ่มเพาะความสนใจ
• ลีดที่มีคะแนนปานกลาง: ระบบอาจส่งโปรโมชั่นหรือรีวิวจากลูกค้าจริง เพื่อกระตุ้นการตัดสินใจ
• ลีดที่มีคะแนนสูง: ระบบอาจแจ้งทีมขายให้โทรหาทันที หรือส่งคูปองส่วนลดปิดการขาย

ฉะนั้น การมี Lead Scoring ทำให้ระบบ Automation “ฉลาด” กว่าเดิม เพราะไม่ใช่การยิงแคมเปญสุ่ม แต่เป็นการเลือกข้อความที่เหมาะกับแต่ละคนในเวลาที่ใช่

ความท้าทายของ Lead Scoring

แม้ว่า Lead Scoring จะมีประโยชน์มาก แต่ก็มีความท้าทายหลายด้าน

• การกำหนดเกณฑ์ที่เหมาะสม: หากคะแนนถูกตั้งขึ้นแบบไม่สมเหตุสมผล อาจทำให้ทีมขายพลาดโอกาส
• ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์: หากระบบไม่ได้เก็บข้อมูลครบถ้วน คะแนนที่ได้ก็ไม่แม่นยำ
• ความซับซ้อนในการปรับใช้: การใช้ Predictive Scoring อาจต้องลงทุนใน AI หรือเครื่องมือขั้นสูง

ดังนั้น หลายองค์กรจึงนิยมเริ่มต้นจาก Rule-based Scoring ง่ายๆ ก่อน แล้วค่อยพัฒนาไปสู่ Predictive เมื่อมีข้อมูลเพียงพอ

Lead Scoring ใช้กับการตลาดแบบออฟไลน์ผ่านหน้าร้านจริงได้เช่นกัน

หลายคนเข้าใจว่า Lead Scoring ใช้ได้เฉพาะในโลกออนไลน์ เพราะมันดูเหมือนจะต้องพึ่งข้อมูลดิจิทัลเท่านั้น แต่ในความเป็นจริงแล้ว Lead Scoring สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับการตลาดแบบออฟไลน์ (Offline Marketing) ผ่านหน้าร้านจริงๆได้เช่นกัน

เพราะ Lead Scoring คือการประเมินว่าใครมีแนวโน้มเป็นลูกค้าจริง ฉะนั้น ไม่ว่าจะเป็นออนไลน์หรือออฟไลน์ก็เหมือนกัน เพียงแต่ในหน้าร้านจริง เราอาจไม่ได้มีพฤติกรรมการคลิกหรือการเปิดอีเมล แต่เราจะมี พฤติกรรมทางกายภาพ หรือ ข้อมูลจากการโต้ตอบตรงๆ ที่เอามาใช้ให้คะแนนได้

ตัวอย่างการใช้ Lead Scoring ในร้านค้าจริง

 ร้านค้าปลีก

• พฤติกรรมการเดินเลือกสินค้า: ลูกค้าที่หยิบจับสินค้า ลองหลายครั้ง หรือนำสินค้ามาวางที่เคาน์เตอร์สอบถาม อาจได้คะแนนสูงกว่าคนที่แค่เดินดูผ่านๆ
• จำนวนครั้งที่มาเยี่ยมร้าน: ลูกค้าที่เข้ามาซ้ำบ่อย แสดงความสนใจมากกว่าลูกค้าที่มาแค่ครั้งเดียว
• การถามพนักงาน: ลูกค้าที่สอบถามเรื่องราคา โปรโมชั่น หรือคุณสมบัติสินค้า มีแนวโน้มซื้อมากกว่า

ธุรกิจบริการทางการเงิน

• ลูกค้าที่มานั่งพูดคุยเพื่อขอข้อมูลการลงทุน/สินเชื่อ → ได้คะแนนสูง
• ลูกค้าที่เพียงหยิบโบรชัวร์แล้วเดินออก → ได้คะแนนต่ำ
• ถ้าเคยกรอกฟอร์มลงทะเบียนหรือให้เบอร์ติดต่อ → คะแนนยิ่งสูง

โชว์รูมรถยนต์

• ลูกค้าที่เข้ามาทดลองขับรถ → ได้คะแนนสูงมาก
• ลูกค้าที่แค่เดินดูรอบๆ โดยไม่ติดต่อพนักงาน → คะแนนต่ำ
• ลูกค้าที่พาเพื่อนหรือครอบครัวมาด้วย (แสดงถึงการตัดสินใจจริงจัง) → ได้คะแนนเพิ่ม

นำ online มาช่วยเก็บข้อมูลเพื่อนำมาคิดคะแนน

แม้จะเป็นออฟไลน์ แต่ปัจจุบันมีหลายวิธีช่วยให้เก็บข้อมูลได้ใกล้เคียงออนไลน์ เช่น

• CRM/Point of Sale (POS): ทุกครั้งที่ลูกค้าซื้อ พนักงานบันทึกไว้ในระบบ → ใช้เป็นประวัติในการให้คะแนน
• Loyalty Program: สมาชิกบัตรสะสมแต้ม ทำให้ติดตามพฤติกรรมการซื้อต่อเนื่องได้
• Mobile App / QR Code: ร้านค้าออฟไลน์จำนวนมากใช้ QR Code ให้ลูกค้าสแกน → ผูกพฤติกรรมหน้าร้านกับข้อมูลออนไลน์
• พนักงานขายบันทึก: ในธุรกิจ B2B หรือสินค้าราคาแพง พนักงานขายมักบันทึกความสนใจ/คำถามของลูกค้าไว้ในระบบ CRM → นำไปให้คะแนนได้

ความท้าทายของ Lead Scoring ออฟไลน์

• ข้อมูลขึ้นอยู่กับพนักงาน: ถ้าพนักงานไม่บันทึกอย่างละเอียด ข้อมูลก็จะไม่สมบูรณ์
• ความยากในการวัดพฤติกรรม: เช่น การเดินเลือกของในร้าน เราอาจไม่รู้ละเอียดเท่ากับการคลิกออนไลน์ เว้นแต่จะใช้เทคโนโลยีเสริม (เช่น กล้อง AI, Heatmap ในร้านค้า)
• ต้องผสม Online + Offline: ลูกค้าหลายคนดูข้อมูลออนไลน์ก่อน แล้วมาซื้อที่หน้าร้าน ดังนั้นคะแนนจะต้องเชื่อมกันทั้งสองช่องทาง

สรุป

Lead Scoring ใช้ได้ทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ต่างกันที่วิธีเก็บข้อมูล:

• ออนไลน์ → พฤติกรรมดิจิทัล (คลิก, เปิดอีเมล, สมัครสมาชิก)
• ออฟไลน์ → พฤติกรรมที่หน้าร้าน (เข้ามาบ่อย, ทดลองสินค้า, คุยกับพนักงาน, สมัครบัตรสมาชิก)

ดังนั้น หากธุรกิจคุณมีหน้าร้านจริง Lead Scoring จะช่วย “จัดลำดับลูกค้าที่ควรโฟกัส” ได้จริงๆ โดยเฉพาะถ้าเชื่อม Online + Offline เข้าด้วยกัน จะยิ่งทำให้มุมมองของลูกค้า (Customer 360° View) ครบถ้วน และทีมขาย/การตลาดทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

และสิ่งสำคัญที่สุด คือการบันทึกข้อมูลลูกค้าเข้าสู่ระบบ CDP เพื่อเชื่อมคะแนนและนำไปใช้จริง ไม่อย่างนั้นคะแนนก็จะเป็นเพียง “ความรู้สึก” ของพนักงานขาย ไม่สามารถต่อยอดเป็นกลยุทธ์ได้