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スコアリング

MAツールを活用したスコアリングの方法と重要性

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MA(マーケティングオートメーション)ツールには、見込み客に点数を付けて、興味度や購買確度を可視化する「スコアリング機能」があります。スコアリングは、客観的な営業活動を行うために欠かせない機能です。

そこで今回は、スコアリングの概要や重要性、具体的なスコアリングの方法などについて詳しくご紹介します。

スコアリングとは

スコアリングとは、リードの属性や行動に対して点数(スコア)を付け、興味度や購買確度の可視化を行うことです。商品に対する興味度はリードによって異なるため、一律なアプローチでは効率的な営業活動が行えません。

しかし、スコアリングでリードの興味度を可視化すれば、自社の製品やサービスを購入する確率が高いリードを客観的に選別して、営業担当に受け渡すことができます。

スコアリングが求められる理由

スコアリングが求められる主な理由は、以下の2つです。

マーケティング部と営業部の連携が強まる

スコアリングによってリードの興味度を数値で表せば、興味度の高い「ホットリード」の定義を客観的に決めることができます。両部門間に「スコアが〇〇点以上になったリードは営業がフォローする」などの共通認識があれば、連携強化とスムーズな営業活動が実現するでしょう。

マーケティング部と営業部でリードの定義が異なると、それぞれの活動に疑念が生じ、両部門間で対立が起こりやすくなるので注意が必要です。

リードの情報を最大限に活用できる

スコアリングでリードの興味度を可視化すれば、抱えているリードの情報を放置することなく、中長期的に活用することができます。セミナーや展示会で獲得したリードは、名刺の交換をしただけで放置されてしまうケースも少なくありません。とくに人材不足に悩む企業では、この傾向が見られることが多くあります。

リードの購買確度は、セミナー参加後も時間の経過とともに変化しています。中長期的に変化するリードの興味度をスコアにして把握できなければ、商談の機会損失につながってしまうのです。

MAツールには購買確度の高いリードを自動的に抽出する機能もあるので、慢性的な人手不足に悩む企業でも、リードの獲得から営業のパスまでを効率的に行えます。

スコアリングの方法

ここからは、スコアリングの具体的な方法をご紹介していきます。

属性でスコアリングする

リードの属性によってスコアリングする方法です。自社の製品やサービスに適した業種や従業員数によってスコアを付けていきます。対象が個人の場合は、決裁権のありそうな職種や役職に高い点数を付けるといいでしょう。

・具体例
従業員数:100人未満は5点、100人以上は10点、500人以上は15点
役職:係長は5点、課長は10点、部長15点
など

行動でスコアリングする

リードの行動に応じてスコアを付ける方法です。セミナーに参加した、ホームページを見た、カタログをダウンロードした、といった具体的な行動によってスコアを付けていきます。

・具体例
メールの開封:2点
資料のダウンロード:10点
セミナーに参加:15点
など

ホットリードを抽出する

属性と行動のスコアを合わせて一定の基準を超えたリードは、購買確度の高い「ホットリード」として抽出します。

ホットリードの定義を「50点以上」と決めた場合の例は以下の通りです。

「従業員数100人以上:10点」
「役職が部長:15点」
   +
「資料をダウンロードした:10点」
「セミナーに参加した:15点」

合計50点

50点に達した時点でMAツールが自動的に「ホットリード」として抽出し、営業担当にアラートを送信します。

スコアリングは効果の測定が重要

スコアの付け方やホットリードの定義を決めて運用を開始したあとも、スコアリングに関連するプロセスは継続的に見直す必要があります。例えば、市場に変化があったときや新たな商品の提供時などには、スコアリングのモデルを見直して、ホットリードとして抽出すべき基準を最適化しましょう。

マーケティング部と営業部で情報共有の機会を設けることも大切です。ミーティングなどで両部門の知見に基づいたスコアリングモデルの分析を行い、改善点の把握と精度の向上を目指します。

とくに議論したいのは以下のような点です。

  • 優良顧客となったリードは最高点を有していたか?
  • スコアが高かったのに失注した案件の割合はどのぐらいか?
  • スコアが高いリードの行動履歴
  • 役職や企業規模といった属性セグメントの検証

議論の結果によっては、スコアの評価を変更する必要もあるでしょう。このような効果測定や議論を繰り返せば、自社に適した精度の高いスコアリングが実現します。

スコアリングの注意点

スコアリング機能の運用では注意しなければいけない点もあります。

導入前の準備は入念に

MAツールのスコアリング機能を本格導入する前に、既存のリードでスコアリングモデルをテストしておきましょう。テストで採用するリードは受注・失注案件から無作為に選択します。そのうえで属性や行動を検証してスコアを割り当て、アプローチをする対象として条件を満たしたサンプルの割合を調べてみましょう。

なお、スコアリング機能に限らず、MAツールの各機能を導入する場合には、最小限の対象からテスト的に運用を行い、効果と検証を繰り返しながら導入の範囲を広げていくのが理想です。

行動履歴の時系列も重視する

行動によるスコアリングは、その行動が「いつ行われたのか」も考慮しましょう。BtoBは商品の認知から購入までに長い時間がかかるため、過去にスコアの高い行動をしていても、現状の購買確度は下がっていることがあります。

ホットリードの抽出条件は、あくまでもスコアの合計です。そのため、商品やサービスによっては、「資料の請求」や「商品の問い合わせ」があった時点で営業にアラートが送られるようにするなど、スコアリングとは別のアプローチ体制を整えておく必要もあります。

まとめ

今回は、MAツールを活用したスコアリングの重要性や、具体的なスコアリングの方法などについて解説しました。

リードに対してスコアを付与すれば、アプローチの優先順位が明確になります。人海戦術が通用しなくなりつつある近年では、勘や経験に頼らないスコアリング機能の導入は必要不可欠と言えるでしょう。

また、効果的なスコアリングのモデルがすぐに見いだせるケースは稀です。導入後も、効果の測定と改善を繰り返しながら、自社に適した精度の高いモデルを構築していけるようにしましょう。

[スコアリング] MAツールを活用したスコアリングの方法と重要性

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