マーケティングオートメーション（MA）ツールは、見込み顧客の育成や有効な商談数の最大化に対して使用されています。実際にMA市場が成長していることから、多くの企業でMAツールが導入されています。そのため、MAツールの導入を検討する企業も増加しつつあります。
そして、見込み顧客に点数を付け、細分化するリードスコアリングを行うことによって効率的に見込み顧客を獲得できる営業が可能となります。今回はスコアリングの概要や具体的な方法、メリットについて解説します。
- ▼この記事で分かること
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- リードスコアリングとは？
- リードスコアリングの方法
- リードスコアリングの効果を高める効果測定
- リードスコアリングのメリットとデメリット
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Contents
リードスコアリングとは？
リードスコアリングとは、リードの見込み度合いに対して点数付け（スコアリング）を行うことです。リードは、自社製品やサービスに対する見込み顧客のことで、スコアリングは点数付けを意味します。
リードスコアリングを実施することにより、自社製品やサービスを購買する可能性の高い顧客の選別が可能です。スコアの基準は企業によってさまざまですが、見込み度合いの高い＝スコアの高いリード群をホットリードと呼びます。
またスコアリングは、「外面的情報」「内面的情報」「行動情報」という3つの情報に基づいて行います。
マーケティングオートメーションとは？
上述したリードスコアリングを実施するには、マーケティングオートメーションの活用が効果的です。まずはマーケティングオートメーションについて簡単におさらいしておきましょう。
マーケティングオートメーションとは、見込み顧客の獲得やより効率的な営業を支援するためのマーケティング施策を支援するためのツールです。大規模システムを形成できるものや担当者単位で管理できるものなど、それぞれのニーズにあわせて商品を選択することが可能です。
例えば、新規の顧客を獲得する場合、下記のようにその獲得経路は多岐にわたります。
- Webサイト
- セミナー
- 展示会
- FAX/DM
- 広告運用
- 対面営業
どの方法であっても、具体的な数値を測れるツールがなければ、適切なコンテンツや情報を提供することさえも難しい状況にあるといえるでしょう。加えて、新規商談を行うとしても、「どのような温度感を持つ顧客に対してアプローチすればいいか」を経験や勘などに頼る方法ではすでに対応しきれなくなっているのが現状です。
そこでマーケティングオートメーションを使用し、適切なアプローチや見込み顧客の行動に対するスコアリングで、マーケティングの成果を最大にすることができます。
マーケティングオートメーションのスコアリング機能
リードスコアリングは、マーケティングオートメーションのスコアリング機能を活用することで、効率的かつ効果的に購買意欲や関心度の高いリードを抽出することができます。
マーケティングオートメーションでは、事前に「資料請求なら20点」、「セミナー参加なら30点」といったように顧客行動の仮説を立てるシナリオ設計をしておくことで、定義したシナリオに沿って自動でスコアリングを行うことができます。
このように見込み顧客の行動を客観的に数値化することで、それぞれの見込み顧客に合った施策を行うことができます。
リードスコアリングが必要な理由
リードスコアリングは、見込み顧客の行動に対して評価をつけるものです。
見込み顧客の興味・関心が多角化したとしても、製品やサービスのデモの申し込みなど購買につながる行動を起こしている場合などには、高く点数を付けられます。
そのうえで、リードスコアリングが必要となる理由をみていきましょう。リードスコアリングが必要な理由は次の2つです。
1.営業とマーケティングの連携強化
営業とマーケティングの現場でよく起こるのが、「マーケティングは受注につながらないリードばかり提供する」「営業はせっかくリードを提供してもアプローチしない」という対立です。これは、それぞれの立場が定義する「リード」が異なるために起きることです。
リードスコアリングによって、「リードスコアが〇〇点以上の場合は営業がフォローする」など、事前に定義の共通認識を持っておくことで、連携を強化することにつなげることができます。
2.保有するリストの最大限活用する
セミナーや展示会で取得したリードは、そのほとんどが情報収集段階と想定されます。よって一度フォローしたあとは放置されてしまうこともよくあります。
もし放置されてしまったら、メールマーケティングなどのナーチャリングによって変化していく見込み顧客の購入確度の変化に気づくことができません。そのため、リードスコアリングで顧客の見込み度合いを可視化することが必要となってくるのです。
リードスコアリングの具体的な方法
ここでは、リードスコアリングを実施する場合の具体的な方法についてみていきましょう。
1.外面的情報のスコアリング
1つ目の情報は、直接商談しなくともリードを判別できる見込み顧客の属性情報です。
自社製品・サービスの過去の取引から、以下のように振り分けます。
- 見込み顧客になりやすい企業の業種・規模・地域 等
- 登場人物の職種・役職・人数 等
自社のターゲットとなる地域や、自社製品やサービスを購買しやすい業種や部署には、高得点を付けるなど区別することで、自社の製品やサービスに関心を持ちやすいリードを抽出できます。
企業規模であれば、例えば従業員数100人未満の企業は5点、100人以上の企業は10点、500人以上の企業は15点のようにスコアリングします。
登場人物のスコアリングであれば、決裁権のありそうな役職が高いリードには高得点を付けましょう。係長は5点、課長は10点、部長なら15点などのスコアリングをします。
2.内面的情報のスコアリング
2つ目の情報は「リードの要求や課題などのニーズ、関心や現在抱えている問題」といった直接リードとコミュニケーションを取ることで把握できる情報です。
内面的情報によるスコアリングは、自社サイトのフォームを通じたリードからの質問内容や、電話による問い合わせ内容を評価するなど、実際に顧客とやり取りした内容から点数付けする方法が主な方法です。
内面的情報によるスコアリングは、リードとのコミュニケーションが不可欠であり、スコアリングする項目の設定が難しいとされます。加えて、直接、顧客とコミュニケーションを取る機会が少ないマーケティング部門だけではわからない課題なども見込み顧客が抱えている可能性も否定できません。
そのため、営業部門の代表者などと綿密な話し合いを行ったうえで点数を決定することが大切です。
3.行動情報のスコアリング
3つ目の情報は、リードとなる顧客が「セミナーに参加した」「Webサイトを閲覧した」「資料のダウンロードを行った」など、自社の提供・公開している情報やサービスにどれだけ関心があるのかを、リードの行動から判断する情報です。
リードの起こした行動から評価できるため、行動情報によるスコアリングは比較的容易です。自社セミナーへ参加すれば15点、資料をダウンロードすれば10点、フォーム問い合わせがあれば20点のようにスコアリングします。
スコアが同じリードが多数発生するときは、アクティブなリードに高スコアを付けることでリードを絞り込みます。スコアリングを行う場合は、サンプル数が重要となるため、マーケティング部門だけでなく、営業部門の情報も含めたうえでスコアリングを行っていきましょう。
例：外面的情報
| 情報システム | 営業 | マーケティング | |
|---|---|---|---|
| 部長 | 20 | 0 | 5 |
| 担当者 | 10 | 0 | 1 |
例：行動情報
| web訪問 | 資料ダウンロード | セミナー参加 | |
|---|---|---|---|
| 部長 | 5 | 20 | 50 |
一度スコアリングの点数を決定したとしても、市場の動向などに合わせて変化させていく必要もあります。
加えて、商談とならなかった場合なども検証しなければ、有効なスコアリングを行うことが難しくなるといえます。商品が購入されたかどうかも重要であるものの、どのような点数を持つ職種・役職の人がどのような行動を行うのか、冷静に検討・分析しましょう。
save_altリードスコアリングの精度はPDCAを回して上げていこう
リードスコアリングの精度は、繰り返し高めていく必要があります。とくに各項目に割り振った評価点などは随時見直していきましょう。
この際、一般的に言われるPDCAサイクルを意識し、運用していくことが重要です。PDCAはそれぞれ下記の頭文字を合わせたものです。
- P：Plan(計画)
- D：Do(実行)
- C：Check(評価)
- A：Action(改善)
営業とマーケティングで話し合いを重ねながら、点数の評価は変更していく必要があります。例えば、役職で比較する場合「部長に5点、課長に3点」から「部長は3点、課長は1点」などのように、アプローチ結果を振り返りながらスコアを見直すことが重要です。
また、PDCAサイクルを回す場合、それなりのコストやリソースが必要となります。サイクルを回しながらデータを蓄積し、ある程度の期間で評価を確認するなどの工夫を行っていきましょう。
効果測定を行うことで、現状の施策の改善、商談や成約率の向上、効果測定期間の変更など自社に合ったリードスコアリングが可能になります。
リードスコアリングによって得られるメリットとデメリット
顧客情報は効果的なマーケティング戦略に欠かせない材料です。しかし、情報を効果的に活用することができず、ストックするだけの企業も少なくありません。
これらの膨大なデータを分析・活用するための鍵となりえるのがリードスコアリングです。リードスコアリングによって、どのようなメリットが得られるかを詳しくみていきましょう。
メリット
- メリット1：営業活動の効率アップ
- スコアが高く、購買意欲が高いと判断されるホットリードが抽出できたら、すみやかに営業担当者に共有し、アプローチをかけましょう。
購買意欲が高いか低いかわからない顧客に手当たり次第アプローチするよりも、購買意欲の高い少数の顧客にアプローチする方が効率的な受注につながるでしょう。適切なリードスコアリングでリードを振り分けることで、営業にかかる負担・手間を軽減できます。
- メリット2：営業とマーケティングの連携強化
- リードスコアリングの運用により、今すぐアプローチすべきホットリードが明確になったら、営業担当者はスコアリングが高いリードのみにアプローチしていけば問題ありません。
同時並行で、マーケティング担当者はスコアリングが低いリードに対してリードナーチャリングなどのマーケティング施策を試みることが大事です。そして、低いリードのスコアを高めて、ホットリードへ変換したのちに、営業へリードを渡しましょう。
このように、リードに対しての動きが営業とマーケティングで重複することなく、双方の担当者で最適な活動を展開することで、部門間の連携強化と企業としての効率的な活動につながります。
「顧客育成につながる！リードナーチャリングの8つの施策例」
- メリット3：見込み顧客情報の最大限の活用
- リードスコアリングはホットリードの選別だけでなく、コールドリードと呼ばれる低スコアのリードの洗い出しも可能です。コールドリードは、今は低スコアであっても、いつ見込み度合いが上がりホットリードになるかわかりません。
しかし、こうした場合もアプローチの除外対象とするのではなく、マーケティング担当による継続的なアプローチで、スコアが変わったタイミングを掴めるようにしましょう。
コールドリードに対して、マーケティング施策はいくつかあるため、ステップメールでの段階的なアプローチや、アクセス解析から得た興味関心への定期的なアプローチをすることで、見込み顧客の情報を最大限に活用できます。
「徹底解説！マーケティングオートメーションにおけるステップメールとは」
デメリット
- デメリット1.スコアリングは簡単ではない
- MAツールを導入している企業で、スコアリング機能の活用が難しく使いこなせていないと感じている企業は多いようです。
これは、どの行動に対して、何点付与するのかといったスコアリング設定に正解がなく、設定の仕方によっては精度の低いスコアリング結果となってしまうことが要因と考えられます。
これを改善するには、継続的に効果測定を行うことでスコアリングの精度を徐々に高めていくことが求められます。
- デメリット2.ホットリードではない場合も
- 見込み顧客の中には、点数の高い行動を起こしたとしても、サービスや商品の購入につながらないパターンも少なくありません。そのため、行動によって点数をつける場合には、それがいつ行われたものなのかまで考慮し、アプローチを行う必要があります。
特にBtoBの場合は、購入の検討から実際の行動に移すまでにある程度の時間が必要となります。過去に購買意欲の高い行動を見せていても、現状ではすでにその興味・関心の確度は下がっていることもあるので、注意が必要です。
リードスコアリングを実施する際の注意点
リードスコアリングは、マーケティング施策や営業活動を行ううえで重要な指標となります。しかし、全ての行動を点数化する必要はないなど、注意しなければならない点も存在していることから、ここではリードスコアリングの注意点について見ていきましょう。
リードスコアリングは、行動を点数化することを意味します。しかし、場合によっては、点数を付けなくてもよい行動がいくつかあります。
例えば、下記のような顧客の行動はスコアに反映する必要はないといえるでしょう。
- 資料請求
- Webページからの問い合わせ
これらのアクションを取った見込み顧客は、しっかりと導入検討のフェーズが上がっていることが想定されるでしょう。そのため、スコアをつけるよりも、即営業フォローをしたほうが、結果的にサービスや商品の購入に近いと考えられます。
リードスコアリングの将来の展望
ではリードスコアリングは、今後どのような展望が期待されるでしょう。
AI技術の発展
リードスコアリングは、マーケティングや営業活動において非常に重要な役割を果たしていますが、将来的にはさらなる進化が期待されています。
まず、AIの発展により、リードスコアリングの精度が向上すると予想されます。AIは大量のデータを分析し、優れた予測モデルを作成することができます。これにより、リードスコアリングの精度が高まり、より正確な予測が可能になるでしょう。
データソースの多様化による精度向上
データの取得や分析技術も進化しているため、リードスコアリングに使用されるデータの種類や量も増えることが予想されます。例えば、ソーシャルメディアやインターネットの利用履歴など、様々なデータが今後リードスコアリングに活用される可能性があります。
さらに、リードスコアリングは単にリードの優先順位付けに留まらず、リードのニーズや行動パターンを予測することが求められるようになるでしょう。これにより、よりターゲットに合ったマーケティング施策や営業戦略を展開することができるようになります。
このように、リードスコアリングは今後ますます重要性を増し、進化していくことが予想されます。マーケティングや営業の効果を最大化するためにも、企業はリードスコアリングの導入と改善に積極的に取り組むことが求められるでしょう。
おわりに
見込み顧客に対して得点を付け、購買意欲の高い見込み顧客へのアプローチを可能にするリードスコアリングについて解説しました。見込み顧客に対してアプローチの優先順位を付けることは、今後のマーケティング活動において重要な手法です。
MAツール導入時には、適切なスコアリングを策定し、改善を繰り返しながら、その効果を最大限に発揮しましょう。
