เมื่อพูดถึงการทำ การตลาด B2B หรือ Business-to-Business ในยุคที่ข้อมูลและการวัดผลมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ การวางกลยุทธ์ให้ ชัดเจน-วัดผลได้-ปรับปรุงได้ จึงเป็นหัวใจสำคัญครับ บทความนี้พาทุกคนมารู้จักกับ The Revenue Engineering Framework ที่ผมมีโอกาสได้ไปเรียนจากคลาส Workshop Class: The Ultimate B2B Strategy with Agentic AI & Sales ของคุณสาโรจน์ อธิวิทวัส Founder of Wisible พามาดูกันครับว่า The Revenue Engineering Framework คืออะไร ตอบโจทย์ B2B ได้ยังไง
The Revenue Engineering Framework คืออะไร The Revenue Engineering Framework เป็นโมเดลการทำงานเชิงกลยุทธ์ที่ยึด Revenue Target เป็นหลัก โดยคำนึงถึง Data ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เช่น
อัตราการปิดการขาย (Win Rate)
มูลค่าดีลเฉลี่ย (Avg. Deal Value)
จำนวนครั้งในการพบลูกค้า (Visits)
ขั้นตอนการเข้าหาลูกค้าที่ชัดเจน (Sales/Account Workflow)
ซึ่ง Framework นี้มุ่งเน้นให้ทีมขายและการตลาดสามารถออกแบบกลยุทธ์และการปฏิบัติงานในทุกขั้นตอนได้อย่าง Precision และ Measurable เพื่อลดความสูญเปล่าในการทำงาน และช่วยบริหาร Pipeline ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดครับ
3 จุดเด่นของ The Revenue Engineering Framework สำหรับธุรกิจ B2B 1. วางแผนจาก Revenue Target เป็นแกน
แทนที่จะมองแค่จำนวน Leads หรือกิจกรรมการตลาดที่ทำได้ Framework จะเริ่มจาก “อยากได้รายได้เท่าไร” แล้วสร้างเส้นทาง (Roadmap) อย่างเป็นขั้นเป็นตอน เพื่อให้ถึงเป้าหมายนั้น
2. ใช้ข้อมูล Data ขับเคลื่อน ทีม B2B มีข้อมูลที่ค่อนข้างเจาะจง เช่น ประเภทอุตสาหกรรม งบประมาณการจัดซื้อ กระบวนการตัดสินใจดังนั้นการนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มาใช้ร่วมกับค่าเฉลี่ยที่วัดได้จริง เช่น Win Rate, Visit-to-DealCreate% ทำให้การ Forecast แม่นยำ และเลือกเน้นโอกาสที่มีศักยภาพได้ตรงจุดครับ
3. Measurable วัดผลได้จริง
KPIs มีการกำหนดไว้ชัดเจน เช่น จำนวนดีล, มูลค่ารวม, เปอร์เซ็นต์ Conversion หรือ Win Rate สามารถย้อนกลับมาดูได้ว่าแต่ละทีม/บุคคล กำลังทำได้ตามเป้าหรือไม่ และจุดไหนควรปรับปรุง
องค์ประกอบของ The Revenue Engineering Framework 1. Set Revenue Target ตั้งเป้าหมายรายได้ทำการกำหนดเป้ารายได้รายปีแล้วย่อยลงมารายเดือนให้ชัดว่าต้องการเท่าไหร่ เช่น ปีนึง 120 ล้าน ตกเดือนละ 10 ล้าน เพื่อใช้เป็นจุดอ้างอิงในการวางกลยุทธ์และคำนวณ Pipeline ต่อไปครับ
2. Know Your Metrics เข้าใจตัวชี้วัดหลักของทีมระบุค่า Win Rate, Avg. Deal Value, Visit-to-DealCreate% ฯลฯ จาก Data ของธุรกิจ เพื่อใช้คำนวณย้อนกลับว่าเราต้องการ Pipeline ปริมาณเท่าใด ถึงจะมีโอกาสบรรลุรายได้ตามเป้าได้ชัดเจนและถูกต้องมากยิ่งขึ้นครับ
Win Rate : อัตราสำเร็จในการปิดดีล เช่น 25%Avg. Deal Value : มูลค่าเฉลี่ยของดีลที่ปิดสำเร็จ เช่น 1MVisit-to-DealCreate% : อัตราส่วนระหว่าง จำนวนครั้งที่เข้าไปพบลูกค้า/ติดต่อ เทียบกับ จำนวนดีลที่สามารถสร้าง/เปิดโอกาสการขายได้ครับ
3. Pipeline Target ตั้งเป้าปริมาณโอกาสการขาย และมูลค่าที่ต้องมีใน Pipeline
และ Avg. Deal Value ตกดีลละ 1 ล้านบาท ทำให้ควรจะดีลที่สามารถสร้าง/เปิดโอกาสการขาย (Deal Qty) 40 ดีลนั่นเองครับ และสุดท้ายจาก Visit-to-DealCreate 75% หมายความว่าจากการที่เราไปหาลูกค้า 100 คน มี 70 คนที่เราสามารถสร้าง/เปิดโอกาสการขายได้ (Deal Qty) ดังนั้นถ้าเราอยากสร้าง/เปิดโอกาสการขายได้ 40 ดีล เราต้องไปหาลูกค้า 54 คนนั่นเองครับ
สิ่งสำคัญใน Step นี้คือ หาว่า Account to Engage ต้องมีกี่คนเพื่อที่เข้าสู่ Step ต่อไปครับ
4. Breakdown #Account to Engage to Each Segment แบ่งกลุ่มลูกค้า และ 5. Set Priority จัดลำดับความสำคัญลูกค้า
จากลูกค้าทั้งหมด 54 คนที่ต้องไปหา ทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามศักยภาพหรือตามสถานะ เช่น Prospective ลูกค้าใหม่, Active ลูกค้าปัจจุบัน, Inactive ลูกค้าเคยซื้อแต่หยุดไปครับ โดยพิจารร่วมกับ Step 5. Set Priority จัดลำดับความสำคัญว่าเราสามารถไปหาลูกค้ากลุ่มไหนเท่าไหร่ โดยมองจากโอกาส และความเสี่ยง เพื่อจัดลำดับว่าใครมี High Potential สูงสุด โดยใช้ Data เข้ามาร่วมตัดสินใจครับ
6. Set Strategy เลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสม และ 7.Set Workflow ออกแบบขั้นตอนการเข้าหาลูกค้าพอเราได้กลุ่มลูกค้ามาแล้ว Step ที่ 6 ก็ทำการ Set Strategy ของแต่ละกลุ่มเลยครับ ตัวอย่างกลยุทธ์หลัก ๆ เช่น
Penetrate: ลูกค้าใหม่ (Prospective) → ทำ Introduce Offer หรือ Personalized Outreach เพื่อสร้างโอกาส
Retention / Cross-sell / Up-sell: ลูกค้าปัจจุบันที่ยังซื้ออยู่ → รักษาฐานลูกค้าเดิม พร้อมกระตุ้นซื้อสินค้าหรือบริการที่เกี่ยวข้องเพิ่ม
Win-Back: กลุ่มที่เคยซื้อแล้วหยุด → กระตุ้นกลับมาซื้อด้วยแคมเปญเฉพาะ เช่น Limited-Time Offer, โปรโมชั่นพิเศษ
หลังจากนั้นเราก็ไปสู่ Step ที่ 7 การ Set Workflow การเข้าหาลูกค้าให้เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มครับ ว่าแต่ละกลุ่มมรวิธีการเข้าหาแบบไหนที่จะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
8. Measure Result วัดผลลัพธ์ของดีลที่ปิดได้
ใน Step นี้จะทำการวัดจำนวนดีลที่ปิดได้จริง ในแต่ละกลุ่ม/กลยุทธ์ และคูณด้วย Avg. Deal Value เพื่อดูมูลค่ารายได้ที่เกิดขึ้นจริงครับ
9. Total Account to Engage สรุปจำนวนลูกค้าที่ต้องเข้าหาต่อเดือน และ 10. Actual Revenue สรุปรายได้จริงเทียบเป้าหมาย
Step ที่ 9 เป็นการคำนวณซ้ำเพื่อให้แน่ใจว่าการแบ่ง Segment และการตั้งเป้า Pipeline ครอบคลุม “ทั้งหมด” ที่ต้อง Engage เช่น 16 (Prospective) + 27 (Active) + 11 (Inactive) = 54 ราย
และ Step ที่ 10 ดูว่ายอดขายที่เกิดขึ้นจริงจากการวัดผลลัพธ์ข้อ 8 มาสรุปว่าได้เท่าไร เมื่อเทียบกับเป้าหมายรายเดือน/รายปี หากไม่ถึงเป้า ต้องย้อนดูว่า ขั้นตอนหรือกลยุทธ์ ใดที่ทำได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ หรือ จำนวนการเข้าหาลูกค้าไม่มากพอ เพื่อปรับปรุงในรอบถัดไปครับ
ซึ่งจากทั้งหมดนี้สามารถสรุปการทำงานของ The Revenue Engineering Framework ด้วยภาพง่าย ๆ นี้ครับ
สรุป The Revenue Engineering Framework สำหรับ การตลาด B2B ที่ Marketer ควรรู้
ขอบคุณภาพจาก Shutterstock AI Generator : a confident businesswoman standing in a high tech office, digital data charts floating around her, representing a modern b2b company making data driven decisions, cinematic lighting, shallow depth of field
The Revenue Engineering Framework เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับธุรกิจ B2B ที่ต้องการสร้างระบบบริหารการขายและการตลาดโดยใช้ข้อมูลเป็นตัวนำ ตั้งแต่การกำหนดเป้าหมายรายได้ การออกแบบ Workflow การแบ่งกลุ่มลูกค้า การตั้งกลยุทธ์เฉพาะ ไปจนถึงการวัดผลลัพธ์จริงและปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง
ในยุคที่การแข่งขันสูงและลูกค้ามีทางเลือกมากขึ้น ธุรกิจ B2B ที่มี Framework ชัดเจนย่อมได้เปรียบในด้านการวางแผน การบริหารทีม และการใช้ทรัพยากรให้คุ้มค่า จึงไม่แปลกใจที่หลายองค์กรใหญ่เลือกนำ The Revenue Engineering Framework มาประยุกต์ใช้เพื่อเร่งการเติบโต สร้างความได้เปรียบ และเพิ่มยอดขายได้อย่างยั่งยืนครับ
บทความที่แนะนำให้อ่านต่อ
