리드 스코어링 모델의 가장 중요한 5가지 구성요소

새로운 리드를 유치하고 유지하는 것과 관련하여 어떤 회사도 자격이 없는 리드에 시간을 할애하거나 큰 잠재력을 보유한 리드를 육성할 기회를 놓치고 싶어하지 않습니다. 그러나 사례별로 리드 품질과 판매 준비 상태를 평가하는 것은 힘들고 시간 소모적인 작업이 될 수 있습니다.

운 좋게도 이 프로세스를 훨씬 더 객관적이고 자동화할 수 있는 방법이 있습니다. 바로 여기에서 리드 스코어링이 필요합니다.

이 블로그 게시물은 리드 육성 블로그 시리즈에 대한 확실한 가이드의 일부입니다.

기본 사항: 리드 스코어링이란 무엇입니까?

리드 스코어링은 리드 순위를 매기기 위한 사용자 지정 가능한 규칙 기반 시스템으로 어떤 리드가 차갑고, 미지근하거나, 뜨겁다는 것을 구별하여 마케팅 및 영업 팀이 노력을 집중해야 할 위치에 대해 더 잘 알 수 있습니다. 다시 생각해보면, 더 뜨거운 리드는 전환에 가깝고, 더 차가운 리드는 더 많은 육성이 필요하거나 현재 구매 결정을 내릴 준비가 되지 않았거나 자격이 없습니다. (더 많은 리드 생성 용어는 여기에서 편리한 용어집을 확인하세요.)

자동화된 리드 스코어링 시스템은 인구 통계(즉, 산업, 직위, 회사 규모, 성별)뿐만 아니라 (일반적으로) 0-100 포인트 시스템에서 점수를 생성할 때 잠재 고객의 행동을 고려합니다. 행동에는 회사 사이트 방문부터 이메일 열기, 온라인 양식 작성에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 문제는 개인 모델에 필요한 지침을 결정하는 데 있습니다.

가장 중요한 것 분류하기

자, 자세히 살펴보겠습니다. 사려 깊고 포괄적인 리드 스코어링 시스템을 만들기 위해서는 무엇이 필요할까요? 다음은 고려해야 할 절대적으로 필요한 상위 5가지 구성 요소입니다.  

1. 묵시적 기준과 명시적 기준

이 두 종류의 기준을 구별하면 리드 스코어링 시스템을 더 잘 이해할 수 있습니다. 명시적 채점에는 리드가 직접 공유한 정보를 사용하여 자격 수준을 측정하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 사이트 방문자가 방문 페이지 양식에 제공한 정보입니다.

반면 암시적 점수는 리드의 관심 수준을 추론하기 위해 판매로 리드를 유도하는 활동을 추적하는 것을 기반으로 합니다. 현대 마케팅 세계에서 행동과 그 추적은 모두 기본적으로 디지털입니다. 일반적으로 추적되는 행동에는 가장 많이 방문한 페이지, 이메일 열기, 공유 게시물 및 다운로드한 콘텐츠가 포함됩니다.

묵시적 기준과 명시적 기준을 모두 고려하면 회사에서 집중하려는 리드 유형과 후보자 풀에서 어떤 리드가 눈에 띄는지 명확하게 시각화할 수 있습니다.

2. 계층화된 행동 채점

자동화된 리드 자동화 모델의 주요 기능은 리드가 취하는 조치에 다양한 중요성을 할당하는 것입니다. 이러한 기준을 구성하는 가장 좋은 방법은 다음을 포함할 수 있는 다양한 범주에 걸쳐 관련 리드 행동의 전체 목록을 컴파일하는 것입니다.

• 당신의 웹사이트
• 이메일 캠페인
• 정보 양식
• 다운로드 가능한 콘텐츠
• 직접 이벤트
• 웨비나
• 회사 대표와 직접 상호 작용

다음 단계는 더 까다롭습니다. 중요도에 따라 각 범주의 작업에 순위를 매기고 적절한 포인트 값을 할당해야 합니다. 이메일을 여는 것이 링크를 클릭하는 것만큼 중요합니까? 전시회에서 부스를 방문하는 것만큼 회사 사이트의 홈페이지를 방문하는 것이 중요합니까? 시간을 내어 보다 효과적이고 정확한 채점 시스템을 만들기 위한 옵션을 생각해 보십시오.

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행동 리드 자격의 또 다른 측면은 글로벌 스코어링과 로컬 스코어링 을 구별하는 것입니다. 글로벌 수준의 리드 스코어링은 모든 경우에 동일한 기준이 모든 리드에 적용됨을 의미합니다. 그러나 대화형 콘텐츠 매체와 같이 특정 리드를 더 자세히 조사하거나 보다 구체적인 수준에서 데이터를 수집하는 데 관심이 있는 경우 로컬 또는 캠페인별 수준에서 별도의 점수 규칙을 만들어야 할 수 있습니다.

목표는 당신이 가지고 있는 모든 정보를 최대한 활용하는 것입니다!

3. 인구통계학적 점수

인구통계학적 리드 자격은 행동보다는 리드의 신원을 기반으로 합니다. 모델의 정적이고 덜 정교한 요소이지만 여전히 필수적이며 간과되어서는 안 됩니다. 관련 인구 통계 기준은 다음과 같은 세부 정보입니다.

• 리드의 출신 국가
• 산업
• 위치
• 회사 규모 및 유형
• 수익

특정 인구 통계 기능이 리드 점수에 어떤 영향을 미칠지 결정할 때 구매자 페르소나에게 문의하여 적합하다고 생각하는 사람 또는 비즈니스의 일반적인 프로필을 이해하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

4. 네거티브 스코어링 및 저하

긍정적으로 생각하고 적격 리드의 점수를 높이는 데 집중하는 것이 좋지만 최소한의 차별은 "적격"으로 표시된 판매로 전송되는 리드의 품질이 전반적으로 저하될 수 있습니다. 이러한 이유로 리드가 특정 부적격 조건을 충족할 때 점수를 차감하는 부정적인 리드 스코어링을 구현하는 것이 중요합니다.기준.

예를 들어 인구 통계학적 관점에서 이것은 리드가 부적합한 산업에 있거나 불리한 위치에 있음을 의미할 수 있습니다(아마도 의사 결정권자보다는 준회원 수준의 직원). 행동 기준은 다른 문제입니다. 회사 이메일을 스팸으로 옮기는 리드의 결정에서부터 개인 이메일 주소를 전문적인 이메일이 아닌 방문 페이지 양식에 넣는 것까지 모든 것에 대해 점수를 깎을 수 있습니다.

마찬가지로, 리드의 행동이 정체되면 일정 기간 동안 리드의 점수가 저하되는 규칙을 설정해야 합니다. 이것은 결코 처벌을 의미하지 않습니다. 잠재 고객이 회사와 상호 작용하지 않는 경우 다시 참여를 시도할 때를 아는 것이 중요합니다.

5. 마케팅과 영업의 협력

마지막으로, 리드 관리와 관련된 많은 프로세스와 마찬가지로 영업 및 마케팅 팀의 목표를 일치시키는 것은 훌륭한 리드 자격 시스템을 만드는 데 필수적입니다. 영업팀은 점수 기준을 설정하는 과정에 참여해야 하며 영업팀의 의견은 "좋은" 리드를 정의하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

2015년 연구에 따르면 B2B 마케터의 46%가 리드를 판매로 연결하거나 자동으로 경고하는 리드 점수 임계값을 설정하지 않았습니다. 이는 핸드오프 프로세스가 간소화되지 않고 관련된 모든 사람의 소중한 시간과 리소스를 소모하고 있음을 의미합니다. 해결책? 영업 팀이 동의한 자격 임계값을 충족한 경우에만 올바른 리드가 할당되도록 상호 합의된 임계값을 설정합니다.

리드 스코어링 모델 구현

요약하면, 잘 설계된 리드 스코어링 시스템의 주요 구성요소에는 계층화된 스코어링, 여러 유형의 기준, 그리고 대부분 자동화된 프로세스여야 하는 것을 보완하기 위한 약간의 상식이 포함됩니다. 구현은 구매자 프로필을 개발하는 것으로 시작한 다음 조사 및 테스트, 테스트, 테스트합니다.

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