リードスコアリングモデルの5つの最も重要なコンポーネント

新しいリードを引き付けて維持することになると、資格のないリードに時間を費やしたり、大きな可能性を秘めたリードを育成する機会を逃したりすることを望んでいる企業はありません。 しかし、リードの品質と販売の準備状況をケースバイケースで評価することは、疲れ果てて時間のかかる作業になる可能性があります。

幸いなことに、このプロセスをより客観的で自動化する方法があります。そこで、リードスコアリングが役立ちます。

このブログ投稿は、リード育成ブログシリーズの決定的なガイドの一部です。

基本：リードスコアリングとは何ですか？

リードスコアリングは、リードをランク​​付けするためのカスタマイズ可能なルールベースのシステムであり、コールド、ルークウォーム、レッドホットのいずれかを区別して、マーケティングチームとセールスチームがどこに注力するかをより正確に把握できるようにします。 復習として、より高温のリードは変換に近づいていますが、より低温のリードは、現時点で購入を決定するために、さらに育成する必要があるか、準備ができていないか、資格がありません。 （より多くのリード生成用語については、こちらの便利な用語集をご覧ください。）

自動化されたリードスコアリングシステムは、人口統計（つまり、業界、役職、会社の規模、性別）だけでなく、（一般的に）0〜100ポイントのシステムでスコアを生成するときに見込み客の行動を考慮に入れます。 行動には、会社のサイトへのアクセスから、電子メールの開封、オンラインフォームへの記入まで、あらゆるものが含まれます。 課題は、個人モデルに必要なガイドラインを決定することにあります。

最も重要なことを分析する

それでは、詳しく見てみましょう。思慮深く包括的なリードスコアリングシステムを作成するには何が必要ですか？ 考慮すべき絶対に必要なコンポーネントのトップ5を次に示します。  

1.暗黙的および明示的な基準

これらの2種類の基準を区別することで、リードスコアリングシステムをよりよく理解できます。 明示的なスコアリングでは、リードが直接共有する情報を使用して、リードの資格レベルを測定します。 たとえば、サイト訪問者がランディングページフォームで提供する情報。

一方、暗黙のスコアリングは、リードを販売に向けて駆り立てるアクティビティを追跡して、リードの関心のレベルを推測することに基づいています。 現代のマーケティングの世界では、行動とその追跡の両方が主にデジタルです。典型的な追跡された行動には、最も訪問されたページ、電子メールの開封、共有された投稿、ダウンロードされたコンテンツが含まれます。

暗黙的基準と明示的基準の両方を考慮に入れることで、会社がどのようなリードに焦点を合わせようとしているのか、候補者のプールからどのリードが目立つのかを明確に視覚化することができます。

2.段階的行動スコアリング

自動化されたリード自動化モデルの主な機能は、リードが実行するアクションにさまざまな程度の重要性を割り当てることです。 これらの基準の整理を開始する最良の方法は、さまざまなカテゴリにわたる関連するリード行動の完全なリストを編集することです。これには、次のものが含まれます。

• あなたのウェブサイト
• メールキャンペーン
• 情報フォーム
• ダウンロード可能なコンテンツ
• 対面イベント
• ウェビナー
• 会社の代表者との直接のやり取り

次のステップは難しいです。各カテゴリのアクションを重要度の順にランク付けし、フィッティングポイント値を割り当てる必要があります。 メールを開くことは、リンクをクリックするのと同じくらい重要ですか？ あなたの会社のサイトのホームページにアクセスすることは、見本市であなたのブースに近づくことと同じくらい重要ですか？ より効果的で正確なスコアリングシステムを作成するためのオプションをじっくり考えてください。

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行動リード資格のもう1つの側面は、グローバルスコアとローカルスコアを区別することです。 グローバルレベルでのリードスコアリングは、すべてのリードに同じ基準があらゆる機会に適用されることを意味します。 ただし、インタラクティブコンテンツメディアのように、特定のリードをより詳細に調べたり、より具体的なレベルでデータを収集したりする場合は、ローカルレベルまたはキャンペーン固有のレベルで個別のスコアリングルールを作成する必要があります。

目標は、あなたが持っているすべての情報を最大限に活用することです！

3.人口統計スコアリング

人口統計上のリードの資格は、リードの行動ではなく、リードのアイデンティティに基づいています。 モデルの静的で洗練されていない要素ですが、それでも不可欠であり、見落とされるべきではありません。 関連する人口統計基準は、次のような詳細です。

• リードの出身国
• 業界
• 位置
• 会社の規模と種類
• 収益

特定の人口統計学的特徴がリードのスコアにどのような影響を与えるかを決定するときは、購入者のペルソナに相談して、適切と思われる個人またはビジネスの一般的なプロファイルを理解することが役立ちます。

4.負のスコアリングと劣化

ポジティブに考え、適格なリードのスコアを高くすることに焦点を当てることは良いことですが、差別を最小限に抑えると、「適格」とマークされた販売に送られるリードの品質が全体的に低下する可能性があります。 このため、リードが特定の失格に遭遇したときにポイントを差し引く負のリードスコアリングを実装することが重要です。基準。

人口統計学的観点から、たとえば、これは、リードが不適合な業界にいるか、不利な立場にあることを意味する可能性があります（おそらく意思決定者ではなく準レベルの従業員）。 行動基準は別の問題です。 会社の電子メールをスパムに移動するというリードの決定から、プロの電子メールアドレスではなく個人の電子メールアドレスをランディングページフォームに入力することまで、すべてのポイントを取り消すことができます。

同様に、リードの行動が停滞した場合に、リードのスコアが一定期間にわたって低下するためのルールを確立する必要があります。 これは決して罰を意味するものではありません。 見込み客が会社とやり取りしていない場合は、いつ再エンゲージメントを試みるかを知ることが重要です。

5.マーケティングと販売の間の協力

最後に、リード管理を含む多くのプロセスと同様に、優れたリード資格システムを作成するには、営業チームとマーケティングチームの目標を調整することが不可欠です。 セールスはスコアリング基準を確立するプロセスに関与する必要があり、彼らの意見は「良い」リードの定義に貴重な貢献をする可能性があります。

2015年の調査によると、B2Bマーケターの46％は、リードを自動的にアラートまたは販売にルーティングするリードスコアリングしきい値を設定していません。 これは、引き継ぎプロセスが合理化されておらず、関係者全員にとって貴重な時間とリソースを消費していることを意味します。 ソリューション？ 相互に合意したしきい値を設定して、営業チームが合意した資格のしきい値に達した場合にのみ適切なリードが割り当てられるようにします。

リードスコアリングモデルの実装

要約すると、適切に設計されたリードスコアリングシステムの主なコンポーネントには、段階的スコアリング、複数のタイプの基準、および主に自動化されたプロセスである必要があるものを締めくくる常識が含まれます。 実装は、バイヤープロファイルの作成から始まり、調査とテスト、テスト、テストを行います。

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