5 つのリード スコアリングの例と 5 つのヒント

独自のデジタル ゲームを作成することを夢見たことはありますか? リードスコアリングを試してみてください。

リードジェネレーション、リードナーチャリング、リードクオリフィケーションを含むゲームです。 プレイヤーは Web トラフィックから入り、レベル 1 (マーケティング) から始めます。 次に、作成したスコアリング システムとしきい値に基づいて、目標到達プロセスを移動するときにポイントを収集します。 十分なポイントが貯まると、次のレベルである販売に進みます。

そして、それが最初の課題に直面するときです。見込み客がポイントを獲得する必要があるものを決定し、データを収集してゲーム全体を追跡する方法を決定します。 リードスコアリングに入ります。 選択できるリード スコアリング モデルはたくさんあります。インスピレーションを得るのに役立ついくつかの例を紹介しましょう。

リード スコアリングとは何ですか? また、その利点は何ですか?

リード スコアリングは、見込み客がリードになる可能性と、リードが顧客になる準備ができているかを評価できるシステムです。 ゲームでのキャラクターのクラスのように、リード スコアリング モデルは、割り当てられた数値を持つさまざまなメトリックとチェックポイントに基づいて構築されます。これは、プレーヤーがゲームで収集するポイントによく似ています。

訪問者があなたのサイトに入るとゲームが始まります。 適切であると判断し、積極的にターゲットにしたいプロスペクトを追加します。 何がポイントを獲得するのかを理解したら、改善されたリードジェネレーションプロセスのメリットを享受し始めることができます.

リード スコアリングにより、質の高いリードを特定できるだけでなく、セールス ファネルを通じてリードを育成することもできます。 この方法は、目標到達プロセスを正確に定義し、さまざまな目標到達プロセスのさまざまなタイプのリードに関連するコンテンツを作成するのに役立ちます。 つまり、可能性の低いリードに時間と労力を浪費するのをやめることができます。 SQL ステータス (販売資格のある見込み客) は測定可能であるため、営業チームは真に資格のある見込み客を獲得できます。

リード スコアリング モデルで何を測定する必要がありますか?

異なるリード スコアリング モデルは、異なる側面に優先順位を付けます。 すべての基準がすべてのビジネスに同じ重みを持っているわけではないため、これは理にかなっています。

どういう意味ですか？ たとえば、化粧品や履物などの一部の製品では、リードが適切かどうかを判断する上で性別が非常に重要です。 しかし、食品配達サービスのようなものになると、それはあまり問題になりません。 代わりに、この場合、訪問者の場所がより重要になる可能性があります。

しかし、視聴者の人口統計は全体像の一部にすぎず、最も決定的な要因でさえないかもしれません. リード スコアリング モデルは通常、次のような人口統計とその他のパラメーターで構成される共同作業です。

• 一般的な適合– 選択された人口統計学的パラメーターは、通常、スコアリング システムの基礎となります。 ユーザーが適切かどうかを判断するために、B2B 企業は BANT 要素 (予算、権限、必要性、時間) を追加します。 訪問者は意思決定の立場にいますか? 会社は成長段階にありますか？ 彼らはあなたの製品を本当に必要としているでしょうか？
• 関心度– 必要性は関心度に影響を与えます。 オンライン視聴者の行動を監視し、あなたのタイプの製品またはソリューションへの高い関心を示すパターンを評価します。 他にどの関連サイトにアクセスしますか? ソーシャル メディアでの彼らの関心は何ですか? システム内に同じアカウントまたは会社からの追加の見込み客がいますか? いる場合、その数とその人数は?
• 行動– ウェブサイトとコンテンツのエンゲージメント指標を測定および追跡します。 これらは、ファネルを通じて見込み客を容易にするのに役立つスコアリング メカニズムの要素です。 彼らはあなたのブログを読むだけですか、それともゲート付きコンテンツもダウンロードしますか? 彼らはウェビナーにサインアップし、質問をしてきますか? それとも、サインアップしたのに現れなかったのですか? これは、購入にどれだけ近いか (または遠いか) を示し、アプローチをパーソナライズするのに役立ちます。

効率的なリード スコアリング モデルを構築するための 5 つのヒント

マーケティングとセールスの共同作業にする

これは単なる良いヒントではありません。 リード スコアリング システムを効果的にするには、マーケティング チームと営業チームが協力する必要があります。 両者は、スコアを追跡して属性を付与するメトリクスについて合意する必要があります。 営業チームとして、あなたは実際の顧客に近づき、マーケティング チームが初期段階で何に注意すべきかを理解するのを助けることができます。

たとえば、マーケティング マネージャーは、購買決定が通常チーム リーダーまたはエグゼクティブのどちらによって行われるかを知る方法がありません。 彼らはずっと前にそれらをSQLとして渡しました。

既存の顧客が顧客になるまでのジャーニーを調査します。 どのくらいかかりましたか？ 彼らはどのくらいの頻度でエンゲージメントを行い、購入を決定する前に何回エンゲージメントを行いましたか? チームは、リードがマーケティングからセールスに移行する SQL ステータスを確立するスコアのしきい値を決定する必要があります。

負のスコアを追加

時間の経過とともに、見込み客は行動に対してより多くのポイントを収集します。 中には、購入するつもりのない訪問者もいるかもしれませんのでご注意ください。 フリーランサーは複雑なマーケティング自動化ツールを手に入れることはありませんが、たとえばブログを読むことはできます。 医学生は、医療機器を必要としているからではなく、調査のために医療機器サイトを訪れます。 そして忘れてはならないのは、あなたの競争相手はあなたが何をしようとしているのかを知りたがっていて、頻繁に飛び込んでくるかもしれないということです。

そのような訪問者を特定する場合は、負のスコアを設定します。 これが潜在的な顧客ではないことを示す要因または行動を考えてみてください。 たとえば、販売していない国から訪問した人は、スコアから 10 ポイント減点される可能性があります。 競合他社は -20 などを取得します。

アトリビューションを分析する

どのマーケティング活動や特定のオンライン行動が売り上げにつながっているかを調べます。 ここでも、マーケティングとセールスが密接に連携する必要があります。 アトリビューション チャネルを分析することで、セールスは成功したマーケティング戦術を特定し、マーケティングがスコアリング モデルに適切な数値を割り当てるのに役立ちます。

これには、所有していないコンテンツも含まれる場合があります。 たとえば、顧客の大部分が、ソリューションの付加価値を認識させる関連ツールを使用している可能性があります。 または、あなたの会社を特集した特定の科学記事を読んだかもしれません。 彼らはあなたの名前に出くわしましたが、調べる価値があります。

スコアリング システムを最適化する

アクションはそれだけではありません。 スコアリング システムを構築した後、スコアリング システムがどの程度うまく機能しているかを監視し続けます。 カスタマー サクセス チームから情報を得て、実際の顧客の人口統計データとリード スコアリング システムのデータを比較します。 ジョイスティックから手を離さないでください。 リードの行動は時間の経過とともに変化する可能性があります。

たとえば、マーケティングがより効果的になるにつれて、リード サイクルが短くなる可能性があります。 または、潜在的な顧客のソーシャルメディアへの関与に向かう傾向がある可能性があります. 勝利の結果を出し続けるには、それに応じてスコアを追跡し、微調整する必要があります。

きちんとしたデータベースを維持する

実際には、多くの見込み客について多くのデータを収集します。 重複したデータや古い情報はリード スコアリングを台無しにする可能性があり、より低い結果で一生懸命働くことになります。 たとえば、誰かが別のデバイスを使用してサイトにアクセスしている可能性があり、同じ人がサインアップしたときに、CRM で 2 つのリードを作成することになる可能性があります。これは理想的ではありません。 CRM は常に最新のデータで更新する必要があります。

5 つのリード スコアリングの例

各リード スコアリング システムは独自のものです。 まず、B2B バイヤーのペルソナ プロファイルを定義して、どの人口統計学的要因が適合するかを選択する必要があります。 また、潜在顧客と既存顧客のセールス エンゲージメント データを分析したいと考えています。 バイヤージャーニーをよく理解し、高い関心レベルを示す行動パターンを特定します。

同様のモデルに依存するリード スコアリングの例をいくつか見てみましょう。

1. 人口統計上のリード スコアリング モデル

まず、比較的単純な人口統計学的リード スコアリング モデルを見ていきます。 この例を見ると、何が最も重要かを判断することの複雑さと、さまざまな基準が評価にどのように影響するかがわかります。

ここでの考え方は、見込み客から直接収集した情報に基づいて最適なものを決定することです。 B2B 企業は、多くの場合、サインアップまたはダウンロード フォームを使用します。

リストは続きます。製品とターゲット ユーザーとの関連性に応じてポイント数を割り当てます。 上記の例では、同社は、かなり大きな金融会社に最も役立つものを提供しており、上級幹部を対象としています。

最後まで考えたくなる数字遊びです。 たとえば、従業員数 800 人の企業の CEO は、従業員が 1000 人を超える保険会社のシステム管理者よりも、製品にほとんど関心のない業界の CEO よりも高いスコアを獲得する必要がありますか?

生活を楽にするために、企業はより広いリード セグメンテーションを使用します。 たとえば、人口統計スコアが 3 ～ 10 ポイントのリードは適合しません。11 ～ 25 ポイントはある程度適合し、25 ～ 30 ポイントは適合し、それ以上は最適です。

2. Web サイトのデータに基づくリード スコアリング モデル

次に、スコアリングのアイデアをエンゲージメント関連の Web サイト指標に適用してみましょう。 マーケティング戦略とコンテンツ ファネルに基づいて、リードが購入決定に近づいていることを反映するエンゲージメントのタイプに最高スコアを割り当てます。 ここからゲームが始まります。

あらゆるタイプのタッチポイントやエンゲージメントをコンテンツに追加できます。 たとえば、企業は、平均以上滞在している訪問者のスコアを上げることができます。 エンゲージメントの種類ごとに選択する数値は、あなた次第です。 収集してポイントを割り当てる他のデータと比較して、それがどれほど価値があるかを自問する必要があります。

3. 複合リード スコアリング モデル – 人口統計と行動

スコアを組み合わせると、より正確な全体像が得られ、より多くのポイントを集めることでリードがゲーム内でレベルアップできるようになります。 長軸に人口統計スコア、縦軸に行動スコアを置きます。

これにより、見込み客が顧客になる可能性を評価できるマトリックスが得られます。 グラフの右上に表示される見込み客は、顧客になる可能性が最も高くなります。 左下のリードは最も可能性が低いです。

従来のデッド、コールド、ウォーム、ホット リード構造をマトリックスに適用できるようになりました。

4. 複合リード スコアリング モデル – 関心と適合

このタイプのマトリックスにはさまざまなバリエーションがあります。 行動の代わりに、関心レベルのスコアを設定できます。 ここでは、競合他社のサイトを含む、製品への関心を示している特定の Web サイトにポイントを与えます。 見込み客は、持続可能性や多様性など、ブランドと同じ価値を表すコミュニティのメンバーである可能性があります。

1 つの会社から複数の見込み客がいる場合は、追加のポイントを獲得できます。 つまり、ソーシャル メディアでより頻繁にエンゲージするリードは、より高いスコアを獲得できる可能性があります。 既存の顧客の行動を分析して、どの行動が重要かを判断します。

5. 複合リード スコアリング モデル – 必要性と適合性

この組み合わせで、製品に対する見込み客のニーズを判断しようとします。 これを痛みのスコアと呼ぶこともできます。 このモデルはあまり一般的ではありません。人や企業が何かをどれだけ必要としているかを判断するのは非常に難しいためです。それを測定する唯一の指標はありません。 最初に、何がより強いニーズを表しているか、または示しているかを定義する必要があります。 これは、関心レベルと非常に似ているか、重なる場合もあります。

ゲームを始める準備はできましたか？

リード スコアリング ゲームの作成を開始するのに十分な情報があると思われる場合は、スコアリング システムをサポートするための正確なデータと分析も用意してください。 見込み客のリストの生成やバイヤー ペルソナ プロファイルの作成から、エンゲージメント メトリックの測定やオンラインでの行動の監視まで、Similarweb Sales Intelligence はあらゆるレベルでパフォーマンスを向上させます。