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リードスコアリングは当てにならない?その原因と精度を上げるポイント

2016/03/15

Author:山岸 勇毅/ワンマーケティング株式会社

リードスコアリングは当てにならない?その原因と精度を上げるポイント

見込み客育成マーケティングオートメーション見込み客の絞込み

マーケティングオートメーションをうまく運用するための重要な機能の1つがリードスコアリングだ。見込み客の属性や様々な行動を数値として見える化し、見込み客の優先順位付けを行う機能だが、運用する中でその精度について考え直す機会は少なからず出てくるだろう。
実際にスコアリングがうまく機能していないという企業の話も聞くことがあるので、今回はスコアリングがうまくいかない原因とどう運用していくべきなのかについて考察したい。

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スコアは当てにならない?

マーケティングオートメーションを導入、運用していくうちに「リードスコアリングの結果があまり当てにならない」という議論が生じることがある。例えば、「スコアの高まったリードに対しアプローチしてみたが、全然アポイントが取れなかった。」「そもそも案件がなかった。」というようなケースだ。

実際、弊社でもリードスコアリングを実施し始めた初期のころは、必ずしもスコアの高い見込み客のアポイントが取れるわけではなく、将来的な案件はありそうなもののまだまだホットは状態ではないようなケースも多々あった。同じような状況に陥っている企業も少なくないのではないかと思う。

スコアリングがうまくいかない原因

スコアリングがうまくいかない原因はいくつか考えられる。

1.十分なリードがない

リードスコアリングを実行するには、ある程度のボリュームの見込み客リストを保有していること、そして今後もリードを獲得していける状態にあることが前提条件だ。活用できていない過去の営業名刺リストや、展示会やセミナーなどから獲得したリストがほとんどのBtoB企業にはあるはずなので、まずはそれらを統合してリードデータを整備すること。
また、現状リード獲得の手段がないと言う場合には、マーケティングオートメーション導入の前にリードジェネレーション施策の強化を検討するべきだろう。

※参考:コンテンツマーケティングとは?
※参考:コンバージョンを向上させる10の方法

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2.データのクレンジングができていない

スコアリングを実行する前に、ターゲットであるかどうかを先に判断すべきだ。競合企業や、一般の個人、学生など、対象外のリードに対してスコアが付与されている状態では、スコアリングの精度はどうしても下がってしまう。リードデータを定期的にクレンジングすることが必要だ。
弊社にもまれにマーケティングやSEO関連の営業電話がかかってくることがあるが、これはまさにデータクレンジングができていない典型的なケースということだ。

※参考: データベースを使った効果的なリード管理とは?

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3.コンテンツがない

見込み客の行動を把握するためには、行動を促すこと、そして行動を起こした先にあるコンテンツが必要だ。
今あるコンテンツで購買プロセスに対応できるかを検討し、さらにコンテンツが必要であれば、それらをを準備すること。本来なら専属のマーケティング担当者を配置し、戦略設計やコンテンツ設計、コンテンツの作成等を社内で実行できることがベストだが、リソースが足りない企業も多いだろう。この場合は、社内体制を考え直す、もしくはコンテンツを制作できる(シナリオ設計も併せて)企業との協業などを検討することをお勧めする。

※参考:BtoB企業のWebサイトにはどのようなコンテンツが必要か?参考事例

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4.スコアの基準が曖昧

どんな属性のリードの、どのような行動に何点加点するのか?インサイドセールスや営業へリードを引き継ぐ閾値を何点と定義するのか?これらは、マーケティングオートメーション導入時に検討すべき項目の1つだが、これが意外と難しい。導入初期段階では、過去の顧客データやなどから仮説立ててスコア基準を決定するしかなく、結果として、「スコアは高いが、ホットリードではなかった」という状態になってしまうことも少なからずあるだろう。しかし、この点に関してはある程度仕方のないことで、それよりも重要なのは、PDCAを回す中で加点方法や閾値を見直すことだ。

リードスコアリングの基本的なことは「リードスコアリングで見込み客の有効度を見極め商談率アップをはかる方法」に記載しているので、そちらでご確認いただきたい。

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5.購買意欲が高まるタイミングを把握できていない

例えばホットリード基準を100点と設定した場合でも、その内容(属性や行動)は見込み客によって大きく異なる。ブログ記事を20記事閲覧したリードと、サービスページを閲覧、さらに資料請求したリードが共に100点に達している場合、購買に近いリードは明らかに後者だ。数値としてのスコアだけでは見えにくい購買行動やタイミングなど、「購買に近いスコアの内容とは何か」をマーケターは突き詰めていかなければならない。

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リードスコアリングの精度を上げるポイント

数値としてのスコア+行動履歴

購買に近いリード、直接問い合わせのるようなリードには、数値上では見えない数日間での急激なスコア上昇や、特定ページ(例えばサービスページや企業情報)の閲覧などの行動が見られることがある。
これらの行動にはもちろんスコアを付与するが、それだけではなく、特定の行動があった場合は営業にアラートを出す、SFAと連携している場合はSFAにも履歴として残すなど、「スコア+特定の行動」を基準とすることで、セールスリードの精度をより上げることができる。

SalesInsight

Marketoでは、スコア、Web上でのアクティビティの他、特定の行動を「注目のアクション」として営業にも簡単に共有できる。

営業との連携

そして、最も重要なのが、他部署、特に直接顧客と接点のある営業との連携だ。
スコアリングだけに限らず、BtoBマーケティングの目的は、どれだけ営業にホットな状態のリードを渡せるか、どれだけ営業効率を上げられるかだ。営業が考える「案件化する可能性のあるリード」と、マーケティングがデータで見て考えるホットリードとはもしかすると差異があるかもしれない。常に営業との連携を保ち、営業活動のフィードバックをもらうこと、それをスコアリングにも活用することが精度を上げる重要なポイントだ。

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企業の購買プロセスが長期化・複雑化している中で、効果的に商談機会を創出するためのソリューションとして注目を集めているMA(マーケティングオートメーション)。

この資料では、

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  • マーケティングオートメーションとは何か?
  • BtoBが活用するために必要なMAの機能
  • MAを活用したBtoBマーケティング実践法

など、MAの概念や役割、マーケティング活動に必要な機能と、BtoB企業がMAを活用するためのポイントについて解説しています。

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