7단계로 효과적인 리드 스코어링 시스템 만들기

리드 스코어링은 중요한 문제를 해결합니다. 영업 팀이 최고의 기회에만 집중할 수 있도록 하여 막다른 리드에 시간을 낭비하지 않습니다.

좋은 리드 스코어링 모델은 다음과 같은 방법으로 리드의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구매할 가능성이 얼마나 되는지,
구매 사이즈 ,
구매 기간

... 따라서 영업 팀은 항상 가장 인기 있고 가장 큰 잠재 고객에게 초점을 맞춥니다.

또한 리드 스코어링 시스템을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

육성이 필요한 리드 식별 및 타겟팅 — 점수가 낮은 리드는 관심과 참여를 높이기 위해 추가 육성이 필요할 수 있습니다. 마케팅 자동화를 사용하면 다양한 점수로 리드를 분류하고 판매 준비가 된 리드로 개발하기 위해 특별히 구축된 육성 캠페인에 넣을 수 있습니다.

목표 시장 및 판매 프로세스에 대한 가정 테스트 — 고객의 특성과 구매로 이어지는 행동 패턴을 얼마나 잘 이해하고 있습니까? 리드 스코어링을 예측 모델로 생각하고 시간이 지남에 따라 계속해서 개선하고 개선할 수 있습니다. 정확하면 파이프라인의 리드를 사용하여 수익을 예측할 수 있습니다.

"열광적인 팬" 및 "순 프로모터" 식별 — 리드 스코어링 도구를 사용하여 시간 경과에 따른 고객 참여를 추적할 수 있으므로 회사에서 매우 만족하고 참여도가 높은 팬을 식별할 수 있습니다. 이러한 고객은 기회가 있을 때 귀하를 추천할 준비가 되어 있는 경우가 많으며 자동화된 캠페인을 통해 이를 권장할 수 있습니다. 회사의 이러한 챔피언은 약간의 특별한 대우를 받을 자격이 있습니다.

리드 논의 및 평가 방법 표준화 — 리드의 품질과 양을 논의하기 위해 마케팅 및 영업 공통 언어를 제공함으로써 자연스럽게 조화를 이룰 것입니다. 마케팅은 각 리드 요소가 얼마나 중요한지에 대한 숫자 값을 가지며 특정 기준과 일치하는 리드를 더 많이 생성하기 위해 특정 요소를 대상으로 하는 인바운드 마케팅을 변경할 수 있습니다.

마케팅 메시지 추가 수정 — 최고의 리드가 약간 다른 마케팅에 반응한다는 것을 알 수 있습니다. 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 연락처를 분류하여 관심이 덜한 리드에 대해서는 작동하지 않을 수 있는 다양한 접근 방식을 테스트할 수 있습니다. 이러한 리드에 더 자주 연락하거나 클릭 유도문안으로 더 적극적으로 연락할 수 있습니다.

귀하의 리드 스코어링 시스템은 규칙만큼 훌륭합니다…

가장 흔한 실수는 다음과 같습니다.

적합도와 관심도 모두에서 점수를 받지 못함 — 리드 특성(적합성)이 중요하고 행동(관심도)이 중요합니다. 두 카테고리 모두에서 여러 규칙이 필요하고 포인트 사이에 어느 정도 고르게 분포되어 있으므로 두 차원을 따라 리드에 액세스하고 있습니다.

변덕스러운 채점 — 규칙을 보고 "음, 중요하므로 XX점을 주겠습니다."라고 말하는 것은 쉽습니다. 그러나 이러한 추측은 논리적인 포인트 분포를 생성하지 않을 것입니다. 몇 가지 큰 규칙을 실행하여 리드가 높은 점수를 받을 수 있도록 하는 불균형 시스템으로 끝납니다. 아래에 설명된 프로세스는 규칙 범주 간에 점수를 나누도록 요청하여 이 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 따라서 규칙 간에 점수를 나누기 전에 균형 잡힌 점수 분포로 시작합니다.

너무 단순한 리드 스코어링 시스템 사용 — 단순함에 힘이 있는 것은 사실이지만 몇 가지 규칙만 있는 리드 스코어링 시스템은 최고의 리드를 식별하고 우선 순위를 정할 만큼 충분히 미묘하지 않습니다. "괜찮은" 리드를 "나쁜" 리드에서 나눌 수 있지만 "최고 중 최고" 리드는 그들이 속한 더미의 맨 위에 있지 않습니다. 구매 준비가 완료된 리드와 미지근한 리드를 구분하는 3~4가지 규칙은 기대할 수 없습니다.

다음은 가장 관심 있는 최고의 잠재 고객을 식별하는 리드 스코어링 규칙을 식별하기 위한 7단계 계획입니다. 이 단계를 따르면 리드의 우선 순위를 효과적으로 지정할 수 있을 만큼 충분히 복잡한 리드 스코어링 규칙 세트를 만들고 적합성과 행동을 모두 고려하는 범주적으로 균형 잡힌 포인트 분포를 갖게 됩니다.

1. 무엇이 필요합니까?

리드가 고객이 되기 위해 통과해야 하는 최소 기준 을 설정하는 것부터 시작하십시오. 융통성 없는 자격입니다. 그것이 정말로 필수적인 것이 아니라면 여기에 나열하지 마십시오.

예를 들어 고객은 18세 이상이어야 합니다. 또는 지역 서비스 지역 내에 있어야 합니다.

2. 타겟 시장은 누구입니까?

다음 으로 목표 시장이 일반적으로 가지고 있는 자질을 식별하십시오 .

기존 고객 기반에 익숙하다면 이러한 속성 중 많은 부분을 빠르게 나열할 수 있을 것입니다.

1단계의 최소 자격과 달리 이는 고객의 일반적인 특성이지만 반드시 필요한 것은 아닙니다.

요점은 일반적인 고객과 가장 유사한 잠재 고객을 찾는 것입니다. 기존 고객 기반과 유사하다면 제품에도 적합할 것입니다.

이것은 마케팅 팀이 당신의 타겟 시장이 누구인지에 대한 광범위한 조사를 수행하여 맞춤형 메시지를 찾아 그들과 대화할 수 있기 때문에 대답할 준비가 되어 있는 질문일 수 있습니다.

그러나 영업 팀은 매일 시장에 이야기하기 때문에 여기에서도 의미 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

3. 당신의 이상형은 누구인가요?

이제 이러한 리드가 더 높은 점수를 받을 수 있도록 "완벽한" 고객의 특성 을 식별하려고 합니다.

어떤 리드가 다른 리드보다 더 나은지 고려하십시오. 이상적인 리드의 특성과 특성은 무엇입니까? 이것은 영업 팀에게 더 잘 제기되는 질문이지만 마케팅의 의견을 받는 것을 소홀히 하지 마십시오.

이는 특정 규모의 예산, 고위 경영진과의 거래 또는 짧은 구매 기간과 같은 것일 수 있습니다.

4. 고객은 어떻게 행동합니까?

우리는 이제 리드의 특성과 품질에서 리드의 행동으로 초점을 이동하고 있습니다. 이러한 규칙은 가장 참여도가 높고 관심이 있는 리드를 식별하는 데 도움이 됩니다.

리드가 참여할 수 있는 모든 가능한 행동 을 나열하는 것으로 시작하십시오. 일부 행동은 다른 행동보다 더 중요하지만 모든 행동에 점수 값을 할당하는 것이 도움이 될 수 있습니다(매우 작은 값일지라도). 따라서 중요하지 않은 것처럼 보인다고 해서 아무 것도 남겨두지 마십시오.

다음을 사용하는 것이 좋습니다.

• 이메일 열기
• 이메일 클릭
• 이메일 답장
• 이메일 전달
• 소셜 미디어 공유
• 웹 페이지 방문
• 웹사이트 세션
• 연락 요청
• 다운로드 및 양식 제출
• 무료 평가판
• 제품 데모

후속 캠페인이 있는 경우 개별 행동으로 분류하십시오.

여기에 포함된 다양한 클릭 유도문안은 무엇입니까?

이러한 행동 중 일부는 "중요한 전환 행동"(대부분의 리드가 고객이 되기 전에 거치는 행동)입니다.

이는 무료 평가판이나 판매 데모 요청과 같은 것일 수 있습니다. Google Analytics 데이터를 철저히 분석하면 이러한 행동이 명확해집니다.

중요한 전환 행동을 별표로 표시하여 규칙에 포인트를 연결해야 할 때 적절하게 강조할 수 있도록 합니다.

5. 시스템 결정

많은 회사의 경우 간단한 1 – 100 리드 스코어링 척도로 충분하지만 스코어링 구조에 숫자를 추가하면 추가 옵션이 열립니다.

회사에서 다양한 유형의 리드를 처리하는 경우 천 자리 숫자를 사용하여 리드를 분류할 수 있습니다. 예를 들어, B2B 시장에서 리드를 1, 2 또는 3으로 "중소 기업", "중견 기업" 또는 "대기업"으로 분류할 수 있습니다. 따라서 2089점의 리드는 중간 규모 기업으로 평가됩니다. 89점으로.

1단계에서 최소 자격을 식별한 경우 리드의 점수를 사용하여 다른 요소와 별도로 자격을 부여할 수 있습니다. 이렇게 하면 나쁜 리드가 영업 팀에 전달되지 않습니다(얼마나 많은 행동 기반 규칙이 실행되는지에 상관없이). 이렇게 하려면 특정 "필수" 기준에 대해 100점 블록을 제공할 수 있으므로 리드는 필요한 모든 기준과 일치하는 경우에만 자격 임계값에 도달합니다.

예를 들어, 미국의 특정 지역에 있는 리드가 필요하고 특정 부서에 연락처가 있고 특정 산업에 속해 있을 수 있습니다. 이러한 각 기준에 대해 100포인트를 제공함으로써 리드는 300포인트에 도달할 때만 판매 준비가 됩니다. 10자리와 1자리 숫자는 보다 유연한 리드 특성 및 참여를 기반으로 점수를 더욱 세분화합니다. 따라서 점수가 389인 리드는 영업 팀으로 전달되지만 점수가 289인 리드는 전달되지 않습니다.

6. 포인트 분배

이제 시스템과 일련의 규칙이 있으므로 포인트를 분배하는 것이 중요합니다 .

앞서 언급했듯이 단순히 논리만으로 각 규칙의 중요성을 판단하는 것은 매우 쉽기 때문에 규칙을 보고 점수를 부여하고 싶은 유혹이 있지만, 이는 문제로 이어질 수 있으므로 유혹을 물리칩니다.

대신 규칙 범주에 최대값을 할당하여 시작하십시오. 여기에서 각 범주의 개별 규칙에 포인트를 분배할 수 있습니다.

이렇게 하면 다양한 요소에 적절한 가중치를 부여하는 균형 잡힌 시스템을 갖게 됩니다. 이 접근 방식은 단순히 목표 시장과 일치하거나 참여도가 높은 행동을 보이기 때문에 리드 점수가 높은 리드 점수 시스템을 방지합니다. 높은 점수를 얻으려면 두 가지 모두가 필요합니다.

특성 규칙(1-3단계)과 행동(4단계) 간에 점수를 균등하게 나누어 적합성 및 관심 기반 규칙에 적절한 가중치를 부여할 수 있습니다.

리드가 행동으로 50점(100점 만점)만 얻을 수 있다면 이상적인 특성과도 일치하지 않는 한 정상에 오르지 못할 것입니다. 그러나 50점이면 참여가 높은 점수의 주요 요소이며 참여 리드가 점수를 높일 수 있는 기회가 충분합니다.

2단계에서 만든 "적합" 규칙과 3단계에서 만든 "이상적인 잠재 고객" 규칙에 동일한 가중치를 부여하여 최고의 리드가 자신을 구별할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 따라서 25점(100점 만점)을 분배하면 "좋은 적합성"이 되고 "이상적인" 리드는 추가로 25점을 얻을 수 있습니다.

"중요한 전환 행동"과 "관심 표시" 행동에 동일한 가중치를 부여할 수도 있습니다. 이렇게 하면 리드는 관심에 대해 높은 평가를 받을 수 있지만 중요한 행동을 한 적이 있는 사람만큼 높은 순위를 차지하지는 않습니다.

잠재 고객에 대한 경험에 따라 포인트의 특정 비율을 변경할 수 있습니다. 중요한 점은 포인트를 개별 규칙에 할당하기 전에 논리적인 방식으로 카테고리를 따라 포인트를 나누는 것입니다. 이렇게 하면 점수 분포가 의미 있고 균형 잡힌 점수로 이어지는지 확인할 수 있습니다.

7. 점수 수정 및 조정

계속해서 조정하는 한 리드 스코어링 시스템은 시간이 지남에 따라 계속해서 개선 될 것입니다. 성과를 검토하기 위한 일정을 만듭니다. 매 30일이 처음에는 좋은 시간 프레임일 수 있습니다.
30일 이상의 데이터가 있으면 일부 분석을 시작할 수 있습니다.

전환에 이르게 된 낮은 점수의 리드가 있었습니까?

전환되지 않은 고득점 리드가 많았습니까?

이러한 시나리오를 방지할 수 있는 새로운 리드 스코어링 규칙 또는 포인트 분배 조정을 식별하십시오. 특히 전환으로 이어진 낮은 점수 리드에 초점을 맞춥니다.

일부 훌륭한 리드는 변환되지 않으므로 거기에 약간의 불일치가 예상되어야 하지만 모든 최고의 리드를 식별하고 있는지 확인하고 싶습니다. 전환으로 끝나는 점수가 낮은 리드의 수가 많다는 것은 현재 점수 시스템이 최고의 리드를 모두 식별하지 못할 수 있음을 나타냅니다. 이러한 리드를 자세히 조사하면 포함했을 추가 규칙을 찾을 수 있습니다.

귀하의 리드 스코어링 시스템이 즉시 완벽할 가능성은 낮지만 "전환을 완료한 잠재 고객"에 대한 평균 리드 점수가 "전환하지 않은 고객"의 평균 리드 점수보다 높으면 올바른 방향에 있습니다.

리드 스코어링 사용…

당사의 리드 스코어링 도구는 매우 유연합니다.

연락처에 점수를 매길 수 있고 거래에 점수를 매길 수 있습니다(또는 둘 다). "연락처" 페이지의 왼쪽 상단 모서리에서 리드 스코어링에 액세스할 수 있습니다.

다양한 제품이나 다른 시장이 있는 경우 원하는 만큼 고유한 리드 스코어링 프로그램을 설정할 수 있습니다. 다양한 차원에 따라 고유한 리드 점수를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어, 특성과 참여에 대해 별도의 점수를 가질 수 있습니다. 이메일 상호 작용 및 사이트 추적에 대해 다른 점수를 가질 수 있습니다.

이러한 리드 스코어링 프로그램은 무제한의 규칙을 수용할 수 있습니다. 규칙은 모든 연락처 필드(사용자 정의 필드 포함), 자동으로 추적되는 이메일 열기 및 전달과 같은 동작, 사이트 추적에 의해 추적되는 웹사이트 동작을 기반으로 할 수 있습니다.

ActiveCampaign의 리드 스코어링은 자동화 내에서 리드 스코어를 사용할 수 있다는 점에서 독특합니다. 리드가 if/then 문에 속하는 위치에 따라 리드의 점수를 조정하거나 특정 캠페인을 연 후 점수를 높이는 자동화를 가질 수 있습니다.

리드 점수를 사용하여 자동화를 트리거할 수도 있습니다. 리드가 임계값을 넘으면 자동으로 리드를 배포하거나 리드가 판매 상담 또는 제품 데모에 참여하여 판매를 종료하도록 초대하는 이메일을 보내는 자동화를 가질 수 있습니다.

리드 스코어링은 강력한 마케팅 자동화 도구입니다. 리드 스코어링 규칙의 품질 세트는 마케팅 부서가 더 나은 리드를 생성하고 영업 팀이 최고 품질의 리드에 노력을 집중함으로써 더 많은 리드를 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.

리드 스코어링 규칙을 만들고 완성하는 데 투자할 때마다 새로운 리드가 정확한 적합성과 관심에 따라 처리되고 가장 중요한 곳에 정확히 시간을 집중할 수 있기 때문에 계속해서 성과를 거둘 것입니다.