จะรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้าที่คุณคุยคือ “คนที่ใช่” ในการขายแบบ B2B
ในสมรภูมิการขายแบบ B2B Enterprise สิ่งที่น่ากลัวที่สุดไม่ใช่การโดนปฏิเสธนะครับ แต่คือการ “หลงดีใจว่าคุยถูกคน แล้วใช้เวลานั่งจีบอยู่ตั้งนานแต่สุดท้ายว่าวดีล” เพราะมารู้ทีหลังว่าลูกค้าที่คุยอยู่ไม่มีพาวเวอร์เหี้ยอะไรเลยในการขายครั้งนี้ นักขายกว่า 80% มักตกหลุมพราง “ลูกค้าที่คุยง่าย คือคนที่ใช่”ประจบเอาใจผู้จัดการหรือพนักงานตัวเล็กๆ หรือคุยกับ User ที่ต้อนรับเราอย่างดี แต่พอถึงเวลาตัดสินใจซื้อกลับเงียบกริบ ซื้อคู่แข่งอีกต่างหาก เหตุผลคือคนเหล่านี้ไม่มีอำนาจตัดสินใจนั่นเองครับ
บทความนี้เราจะคัดกรองความจริงด้วยวิทยาศาสตร์ เพื่อเช็คว่าลูกค้าที่กำลังดีลอยู่คือ “คนที่ใช่” หรือเป็นแค่ “ไข้ที่ชล” ด้วย 4 วิธีนี้ครับ
1. เช็คอำนาจการตัดสินใจ ด้วย B-A-N-T Model
คนคุยง่ายส่วนใหญ่จะไม่มีอำนาจ ส่วนคนมีอำนาจส่วนใหญ่มักคุยยาก เข้าถึงยาก หน้าที่ของคุณคือการยิงคำถามเชิงกลยุทธ์เพื่อสแกนหา Economic Buyer ให้เจอตั้งแต่มีตติ้งแรก วิธีเช็กคือ แทนที่จะถามลูกค้าว่า “พี่มีงบเท่าไหร่ครับ” แต่ให้ถามด้วยภาษาธุรกิจว่า “สำหรับโครงการนี้การอนุมัติงบลงทุน ต้องไปที่คณะกรรมการมั้ยครับ เพื่อผมจะได้ช่วยจัดเตรียมเอกสารคำนวณ ROI สรุปตัวเลขหน้าเดียวส่งให้พี่ใช้เสนอเข้าบอร์ดได้ง่ายที่สุดครับ”
คนที่ใช่: จะตอบโครงสร้างการอนุมัติและคนสำคัญในบอร์ดบริหารได้เป็นฉากๆ ส่วน คนที่ไม่ใช่ จะอ้ำๆ อึ้งๆ แล้วบอกว่า “เดี๋ยวส่งราคามาก่อน แล้วพี่ค่อยเสนอผู้ใหญ่ให้” อะไรทำนองนี้ครับ
เพิ่มเติมคือถ้าลูกค้าบอกข้อมูลตาม BANT Model ได้ครบ ก็จะรู้ได้ว่าคนนี้คือตัวจริง เช่น
B = บอกงบประมาณที่ตั้งเอาไว้เรียบร้อยแล้วตามโจทย์
A = บอกผู้มีอำนาจตัดสินใจ หรือตัวลูกค้ามีอำนาจตัดสินใจ มีผลต่อการซื้อขายจริง
N = บอกโจทย์ความต้องการจริงๆ และให้ข้อมูลการบ้านได้ชัดเจน
T = บอกช่วงเวลาที่ต้องการซื้อได้ชัดเจน
2. สแกนตำแหน่งด้วย “Matrix Account Mapping”
ในองค์กรใหญ่ระดับ Fortune 500 หรือบริษัทมหาชน คณะกรรมการตัดสินใจซื้อจะมีขั้นต่ำ 6-10 คนเสมอ แถมตำแหน่งยังคละๆ กัน คุณต้องแยกแยะให้ออกว่าคนที่คุยอยู่ทำหน้าที่อะไรในดีลนี้
– คนข้างในที่เชียร์เรา: คนนี้คือคนสำคัญที่สุด อาจจะไม่ใช่คนเซ็นอนุมัติ แต่พวกเขาเป็นคนส่งข้อมูลวงใน ส่งพิมพ์เขียว หรือบอก Pain Point หลังบ้านให้เราฟังล่วงหน้าเพื่อเอาไปทำ Spec-In หรือทำการล็อกสเปกออก TOR ให้เรา ส่วนใหญ่มักจะเป็น User หรือ Manager ฝั่งที่ได้ใช้สินค้าเราจริงๆ
– คนมีอำนาจตัดสินใจซื้อ: พวกนี้ส่วนใหญ่คือ C-Level, CEO ที่ไม่สนใจฟีเจอร์ แต่สนใจแค่ตัวเลขผลกำไร การลงทุน
วิธีเช็ค: ถ้าคนที่คุณคุยอยู่พยายามไม่ให้คุณเข้าพบแผนกอื่น ไม่ยอมให้นัดคุยกับฝ่ายที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะฝ่ายบริหาร รั้งคุณไว้ให้คุยกับพวกเขาแค่คนเดียว แปลว่าคุณกำลังคุยผิดคนและมีโอกาสว่าวดีลสูงมาก
3. ลูกค้าบอกโจทย์และปัญหาภายในที่แท้จริงให้เราทราบ
ลูกค้า “ทางผ่าน” มักจะคุยกับคุณตามมารยาทแค่นี้น พยักหน้าหงึกๆ และบอกว่าของเราเจ๋ง ของเราดี สินค้าคุณแจ๋วมาก อะไรทำนองนี้ แต่ไม่เคยบอกปัญหา อุปสรรค ความท้าทาย หรือส่งดาต้าจริงให้เราเพื่อออกแบบโซลูชั่นเลย
คนที่ใช่: พวกเขาจะยอมบอกปัญหา (Pain Point) ที่แท้จริงขององค์กรหรือหน่วยงานของพวกเขา ยอมเล่าเรื่องความเสี่ยง ความท้าทายให้เราฟังอย่างตรงไปตรงมา เพราะพวกเขามองเห็นเราเป็นที่ปรึกษาทางธุรกิจและมีความเชี่ยวชาญ ที่จะมาช่วยแก้ปัญหาและทำให้พวกเขาได้หน้าจริงๆ
4. ความไวในการตอบสนองตอนติดตามงาน
วิทยาศาสตร์การขายบอกคุณผ่านระบบ CRM เสมอว่า พฤติกรรมของความสนใจจะมาจากความเร็วในการตอบสนองเป็นหลัก
วิธีเช็ค: ลองส่งเอกสารสำคัญหรือสรุปแผนธุรกิจบางอย่างไปให้ แล้วติดตามงานทุกช่องทางที่เหมาะสม
คนที่ใช่: ต่อให้ลูกค้าจะยุ่งมาก แต่ถ้าโซลูชั่นของเราแก้ปัญหาให้พวกเขาได้จริง ลูกค้าจะรีบเปิดอ่าน รีบฟีดแบ็ก ดึงทีมงานเข้าประชุมนัดถัดไปอย่างสบายใจ แต่ถ้าส่งไปแล้วเงียบกริบ ไลน์ไม่ตอบ โทรไปก็อ้างว่ายุ่งตลอดเวลา ยื้อเวลาไปเรื่อยๆ (ทั้งๆ ที่วิจัยชี้ว่า 80% ของดีลใหญ่ปิดได้ในการตามงานครั้งที่ 5-12) แปลว่าลูกค้าไม่ได้เห็นคุณค่าในตัวเรา หรือเรากำลังคุยผิดคนนั่นเองครับ
นักขายระดับ Elite ไม่ใช้เวลาทั้งชีวิตไปกับการจีบคนไม่มีพาวเวอร์… แต่เราใช้เทคโนโลยี AI และสถิติใน CRM คัดกรองเพื่อเดินเข้าหา ‘คนที่มีอำนาจเซ็นและกุมความเสี่ยง’ ขององค์กร คุยให้ถูกคน รุกฆาตให้ถูกพฤติกรรม ยอดร้อยล้านถึงจะไหลเข้าบริษัทแบบแม่นยำครับ
🔥 Sales Mastery VICTOR AI B2B Enterprise (รุ่นที่ 101)
🔥 หลักสูตรระดับ Executive ที่จะเปลี่ยนทีมขายของคุณให้เลิกเดาใจลูกค้า แต่หันมาวางระบบสากล คัดกรองคีย์แมนตัวจริง และปิดดีลปลาวาฬได้อย่างแม่นยำด้วยวิทยาศาสตร์และ AI!
📅 วันเรียน: 27 – 28 มิถุนายน 2569 🕙 เวลา: 10.00 – 17.00 น.
📍 สถานที่: Novotel Bangkok Sukhumvit 20
🎟️ [ REGISTER NOW ]
📱 LINE Official: @sales100million
Comments
0 comments
