더 나은 판매 결과를 얻기 위한 11가지 리드 스코어링 모범 사례

좋은 리드 스코어링 모범 사례를 구현하면 리드 품질이 크게 향상될 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 잘 정의된 리드 스코어링 시스템을 갖춘 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 리드 적격률이 192% 더 높은 것으로 나타났습니다. 그러나 강력한 리드 평가 모델을 만드는 것은 단순히 리드 상호 작용에 임의의 포인트를 할당하는 것이 아닙니다.

인구통계학적 통찰력, 행동 분석, 지속적인 최적화를 혼합하여 잠재 고객에 대한 미묘한 이해를 발전시키는 것입니다.

성공적인 마케터 중 68%가 수익 성장을 위한 가장 효과적인 전략으로 콘텐츠와 참여를 기반으로 한 리드 스코어링을 꼽았으며, 역동적이고 잘 구성된 리드 스코어링 시스템이 단순한 선택이 아니라 필수라는 것은 분명합니다.

이 블로그 게시물에서는 더 많은 리드를 확보하는 데 도움이 되는 리드 스코어링 모범 사례와 모델에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

리드 우선순위를 정하는 데 도움이 되는 11가지 유용한 리드 스코어링 모범 사례

시작하자!

1. 구매자 페르소나 이해

구매자 페르소나를 만드는 것은 리드 스코어링의 전략적 단계로, 실제 데이터를 통해 잠재 고객을 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 리드 스코어링 프로세스는 정확성과 관련성을 보장하기 위해 실제 데이터를 기반으로 해야 합니다. 이 접근 방식은 가장 유망한 리드를 식별하는 데 있어 정확성과 관련성을 보장합니다.

데이터 기반 페르소나 만들기

• 1단계 — 데이터 수집 : 먼저 CRM 시스템에서 정보를 수집하고 시장 조사를 수행합니다.여기에는 구매 내역, 마케팅 캠페인과의 상호작용, 고객 피드백이 포함됩니다.
• 2단계 — 프로필 작성 : 연령, 성별, 위치 등 인구통계 정보를 포함하는 상세한 프로필을 개발합니다.산업, 직무, 회사 규모 등 전문적인 속성을 더 깊이 알아보세요.
• 3단계 - 요구 사항 및 과제 분석 : 다양한 페르소나의 고유한 요구 사항과 과제를 이해합니다.예를 들어, 스타트업의 마케팅 관리자는 대기업의 C레벨 임원과 비교하여 우선순위가 다를 수 있습니다.

페르소나 속성과 리드 스코어링의 영향을 평가합니다.

• 이상적인 고객 프로필에 맞춰 정렬: 리드 의 특성이 이상적인 고객 프로필과 얼마나 일치하는지에 따라 리드에 점수를 매깁니다.이를 통해 올바른 잠재고객을 타겟팅하는 데 집중적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.
• 산업 및 회사 규모 : 귀하의 제품이 중간 규모 기술 회사를 위해 설계된 경우 이 부문의 리드는 더 높은 점수를 받아야 합니다.
• 직위 및 의사결정력 : 직위가 의사결정에 미치는 영향을 고려합니다.제품의 대상 의사결정자와 일치하는 제목의 리드가 점수 매기기에서 우선순위를 매겨야 합니다.

이러한 세부 페르소나를 리드 평가 모델에 통합하면 리드 우선 순위를 보다 효과적으로 지정할 수 있습니다.

이 방법은 전환 가능성이 가장 높은 리드에 노력을 집중함으로써 영업 팀의 효율성을 향상시킵니다.

2. 고객 여정 매핑

고객 여정을 이해하는 것은 리드 스코어링의 핵심입니다. 이 여정은 일반적으로 여러 주요 단계로 구성되며 각 단계는 리드의 참여 또는 구매 준비 상태에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다.

이러한 단계를 매핑하고 리드 평가 시스템에 맞춰 조정하면 의사 결정 프로세스에서 리드의 위치를 ​​보다 정확하게 평가할 수 있습니다.

주요 단계 식별

1. 인지 단계: 잠재 고객이 귀하의 제품이나 서비스를 처음으로 알게 되는 단계입니다.블로그 게시물, 소셜 미디어 광고, 뉴스 기사 또는 기타 유용한 정보를 접했을 수도 있습니다. 리드 스코어링에서 이 단계의 작업에는 웹사이트 방문이나 소셜 미디어 페이지 팔로우가 포함될 수 있습니다. 이러한 조치는 중요하지만 리드가 아직 발견 초기 단계에 있으므로 일반적으로 점수가 낮습니다.
2. 고려 단계 : 이 시점에서 리드는 문제에 대한 솔루션으로 제품이나 서비스를 적극적으로 고려합니다.그들은 더 많은 정보를 찾고 옵션을 비교하고 있습니다. 이 단계의 작업에는 백서 다운로드, 뉴스레터 가입, 웹 세미나 참석 등이 포함됩니다. 이러한 행동은 더 높은 관심도를 나타내며 인식 단계의 행동보다 더 높은 점수를 받아야 합니다.
3. 결정 단계 : 리드가 구매 결정에 가까워지는 중요한 단계입니다.여기에서 수행되는 작업은 리드의 의도를 가장 잘 말해 줍니다. 예를 들어, 제품 데모 요청, 문의 양식 작성, 영업 대화 참여 등은 모두 강력한 관심 지표입니다. 이러한 행동은 추가 참여 또는 구매에 대한 명확한 의도를 보여주기 때문에 리드 평가 모델에서 가장 높은 점수를 보장합니다.

각 단계에서 액션 기반 채점 구현

• 인식 활동 : 점수에는 블로그 게시물 방문 시 5점, 소셜 미디어 팔로우 시 10점이 포함될 수 있습니다.이는 관심을 나타내는 초기 터치포인트입니다.
• 고려 사항 조치: 자세한 가이드를 다운로드하거나 웹 세미나에 참석하는 등 보다 적극적인 조치를 취하면 20~30점을 얻을 수 있습니다.이러한 리드는 귀하의 제안을 더 잘 이해하기 위해 시간을 투자하고 있습니다.
• 결정 조치: 데모 요청, 자세한 문의 양식 작성 등 가장 시사적인 조치는 50점 이상을 획득할 수 있습니다.이러한 리드는 판매 대화에 참여할 분명한 준비가 되어 있음을 보여줍니다.

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3. 행동 데이터 점수 매기기

리드 스코어링에서 행동 데이터는 리드의 참여 및 관심 수준에 대한 창을 제공합니다.

이 섹션에서는 비즈니스와의 상호 작용을 기반으로 리드를 효과적으로 평가하여 보다 역동적이고 대응력이 뛰어난 리드 관리 프로세스를 보장하는 방법을 살펴봅니다.

행동 데이터에는 리드가 귀하의 비즈니스에 대해 취하는 다양한 조치가 포함됩니다. 이러한 작업에는 웹사이트 방문, 이메일 상호작용, 콘텐츠 다운로드, 소셜 미디어 참여가 포함됩니다. 각 행동은 구매 여정에서 리드의 관심 수준과 위치에 대한 통찰력을 제공합니다.

이러한 상호 작용에 점수를 할당하면 리드의 관심도와 참여 수준을 더 정확하게 측정할 수 있으므로 영업 팀이 리드의 우선 순위를 효과적으로 지정하고 이에 따라 지원 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

행동 데이터에 대한 채점 시스템 초안 작성

다음은 리드 작업과 해당 포인트가 포함된 표입니다.

채점 모델 구현

CRM 시스템이 이러한 행동 행동을 자동으로 추적하고 점수를 매길 수 있는지 확인하세요.

이러한 통합은 최신의 정확한 리드 채점 시스템을 유지하는 데 중요합니다. 또한 특정 비즈니스 상황에 맞게 채점 모델을 맞춤화하세요. 예를 들어, B2B 회사는 특정 행동에 대해 B2C 회사와 다르게 점수를 매길 수 있습니다.

인구통계학적 점수와 마찬가지로 행동 점수 모델도 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 이를 통해 점수는 진화하는 마케팅 전략 및 고객 행동과 일치하게 유지됩니다.

4. 실행 가능한 점수 임계값 설정

현실적인 점수 매기기 임계값을 설정하는 것은 효과적인 리드 점수 매기기 시스템의 중요한 측면입니다. 이러한 임계값은 리드가 추가 영업 참여 또는 육성을 위해 충분한 자격을 갖춘 것으로 간주되는 시점을 결정합니다.

이 프로세스에는 과거 데이터에 대한 세심한 분석과 다양한 시장 부문 또는 제품 라인에 대한 이해가 포함됩니다.

올바른 리드 점수 임계값 수준 결정

과거 판매 데이터를 살펴보세요. 리드가 일반적으로 고객으로 전환되는 점수를 나타내는 패턴을 찾으십시오.

이 분석을 통해 "적격 리드"에 대한 벤치마크 점수를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 전환된 대부분의 리드의 점수가 60점 이상인 경우 이것이 임계값의 시작점이 될 수 있습니다.

판매 데이터와 함께 전환율을 분석하세요.

특정 점수 수준에서 높은 전환율은 효과적인 임계값을 나타낼 수 있습니다. 반대로, 낮은 전환율은 조정이 필요함을 시사할 수 있습니다.

임계값이 너무 높으면 전달되는 리드가 너무 적어질 수 있고, 임계값이 너무 낮으면 영업팀에 자격 없는 리드가 넘쳐날 수 있습니다.

균형을 맞추는 것이 중요합니다. 여기에는 시행착오, 임계값 조정, 리드 품질 및 영업팀 효율성에 대한 영향 관찰이 포함됩니다.

다양한 세그먼트에 대한 임계값 조정

• 부문별 임계값 : 다양한 시장 부문이나 제품 라인에 고유한 임계값이 필요할 수 있습니다.예를 들어, 프리미엄 제품군은 긴 판매 주기와 더 높은 고객 가치로 인해 더 높은 임계값을 가질 수 있는 반면, 보다 표준적인 제품은 더 낮은 임계값을 가질 수 있습니다.
• 구매자 행동에 따른 맞춤 설정 : 다양한 세그먼트에서 고유한 구매 행동이 나타날 수 있습니다.일반적으로 결정을 내리는 데 시간이 더 오래 걸리는 세그먼트의 경우 리드가 실제로 판매 준비가 되었는지 확인하기 위해 더 높은 임계값이 필요할 수 있습니다.
• 정기적인 검토 및 조정: 시장 상황과 소비자 행동은 시간이 지남에 따라 변합니다.현재 시장 역학에 맞춰 임계값을 정기적으로 검토하고 조정하세요. 이는 업계 변화의 속도에 따라 분기별 또는 반년마다 수행될 수 있습니다.
• 피드백 루프: 영업팀의 피드백을 통합합니다.현재 기준을 충족하는 리드가 판매 참여 준비가 되었는지 또는 조정이 필요한지에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

가능한 점수 매기기 임계값을 설정하고 정기적으로 조정하면 리드 점수 시스템이 가장 유망한 리드를 효과적으로 식별할 수 있습니다.

이러한 관행은 판매 프로세스의 효율성을 향상시키고, 전환 가능성이 높은 리드를 육성하는 데 마케팅 노력이 집중되도록 합니다.

더 읽어보기: 더 많은 거래를 성사시키기 위한 리드 평가 모델

5. 인구통계학적 데이터 점수 매기기

인구통계학적 데이터를 리드 평가 모델에 통합하려면 각 리드의 이면에 있는 스토리(산업, 역할, 회사 규모, 위치)를 이해하고 이러한 요소가 제품의 가치 제안과 어떻게 일치하는지 이해해야 합니다.

이를 통해 판매 팀의 노력이 전환 가능성이 가장 높은 리드에 집중되도록 하여 판매 프로세스를 최적화하고 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

효과적인 리드 스코어링은 인구통계 데이터의 전략적 사용에 달려 있습니다. 먼저 인구통계를 선택하는 방법은 다음과 같습니다.

• 1단계: 귀하의 제품이나 서비스와 자연스럽게 어울리는 산업을 식별하십시오.기술 기반 솔루션의 경우 IT 및 기술 산업이 더 적합할 수 있습니다.
• 2단계: 구매 프로세스에 직접적으로 관련된 직무에 집중합니다.B2B 제품의 경우 '구매 관리자' 또는 'IT 책임자'와 같은 역할이 더 관련될 수 있습니다.
• 3단계: 회사 규모가 중요합니다.선도 기업의 규모는 기업의 요구 사항에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 대규모 조직의 경우 요구 사항이 더 복잡하고 예산도 더 높을 수 있습니다.
• 4단계: 지리적 정렬 — 귀하의 제품이나 서비스가 시장 입지가 가장 강한 곳이나 확장 중인 곳을 고려하십시오.목표 시장의 집중도가 높은 지역을 우선시해야 합니다.

각 인구통계에 점수를 할당합니다.

• 업계 표준에 대한 벤치마킹 : 업계 벤치마크를 살펴보고 해당 부문의 리드 품질을 가장 잘 예측하는 인구통계학적 요인이 무엇인지 파악하세요.
• 사용자 정의를 위해 내부 데이터 사용: 판매 및 고객 데이터를 분석하여 역사적으로 고품질 리드와 상관관계가 있었던 인구통계학적 요인을 식별합니다.이러한 통찰력을 바탕으로 채점 모델을 맞춤설정하세요.
• 점수 척도 조정: 다양한 인구통계의 상대적 중요성을 반영하도록 점수 척도를 조정합니다.예를 들어, 업계 조정이 제품에 중요한 경우 회사 규모와 같은 다른 요소보다 리드 점수가 더 높을 수 있습니다.
• 동적 점수 조정 : 시장 상황 변화에 따라 인구통계학적 점수를 조정할 준비를 하십시오.점수 기준을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 현재 시장 동향 및 내부 판매 전략과 일치하는지 확인하세요.

6. 부정적인 점수 및 부패율

모든 조치가 리드 점수에 긍정적인 영향을 미치는 것은 아닙니다.

부정적인 점수와 감쇠율은 점수 시스템이 리드의 현재 관심과 참여 수준을 정확하게 반영하도록 하는 필수 구성 요소입니다.

네거티브 스코어링 및 감쇠율은 리드 스코어링 시스템에 정교함을 더해줍니다. 이를 통해 마케팅 팀은 점수가 높을 뿐만 아니라 현재 관심을 갖고 참여하고 있는 리드에 집중하여 판매 프로세스의 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

더 정확한 결과를 얻으려면 마이너스 점수를 구현하세요.

부정적인 점수에는 리드의 관심 감소 또는 타겟 고객과의 불일치를 나타내는 특정 행동 또는 비활동에 대한 점수가 차감되는 것이 포함됩니다.

이 접근 방식은 점수 인플레이션을 방지하여 리드 채점 시스템의 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

• 이메일 구독 취소: 리드가 메일링 목록에서 구독을 취소하면 포인트가 차감됩니다.이 조치는 분명히 관심 상실을 나타냅니다.
• 비활성: 리드가 일정 기간 동안 이메일, 웹사이트 또는 기타 통신 채널에 참여하지 않은 경우 포인트 차감이 시작됩니다.예를 들어 60일 이상 '상호작용 없음' 상태를 유지하면 점수가 감점될 수 있습니다.
• 관련 없는 상호 작용: 채용 정보 또는 투자자 관계 섹션과 같은 판매 중심이 아닌 페이지를 방문하면 이러한 방문이 구매 의도와 일치하지 않으므로 포인트가 차감될 수 있습니다.
• 잘못된 인구통계 : 추가 정보를 통해 리드의 인구통계가 대상 고객과 일치하지 않는 것으로 밝혀지는 경우(예: B2B 컨텍스트의 학생 상태) 점수가 감소해야 합니다.

부패율 관리

이 표에는 다양한 부패 기준과 해당 비율이 설명되어 있습니다.

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7. 영업 및 마케팅 조정

영업팀과 마케팅팀 간의 조정은 리드 스코어링의 성공에 중요한 요소입니다. 기업은 가장 효율적인 방법으로 리드를 평가하고, 육성하고, 후속 조치를 취할 수 있습니다.

이러한 조정은 판매로 전달되는 리드의 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 마케팅 및 판매 퍼널의 전반적인 효율성도 향상시킵니다.

공동작업 기준을 개발하는 방법은 다음과 같습니다.

• 공동 워크숍 : 영업팀과 마케팅팀이 함께 모여 리드 평가 기준을 정의하고 합의하는 정기 워크숍입니다.이러한 세션에서는 적격 리드를 구성하는 요소에 대한 각 팀의 관점을 이해하는 데 중점을 두어야 합니다.
• 공유 정의: 리드 스코어링을 위한 공유 언어 및 정의를 개발합니다.예를 들어, 마케팅에서 '핫 리드'로 간주하는 것은 영업팀이 해당 용어를 이해하고 있는 내용과 일치해야 합니다.
• 피드백 루프 : 영업팀이 리드 품질에 대한 통찰력을 마케팅에 다시 제공하는 지속적인 피드백 루프를 설정합니다.이 피드백은 리드 점수 기준을 개선하는 데 중요합니다.

영업 및 마케팅 통찰력 통합

판매 데이터를 활용하여 전환되는 리드와 그 이유를 파악하세요.

이 분석은 어떤 행동과 특성이 더 높은 점수를 받아야 하는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그 외에도 정기적으로 영업팀을 참여시켜 모델 리뷰 점수를 매깁니다. 리드에 대한 직접적인 경험은 어떤 양의 데이터로도 완전히 포착할 수 없는 실용적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.

마케팅 측면에서는 다양한 마케팅 캠페인의 결과를 분석하여 어떤 유형의 리드를 유치하고 있는지 확인하세요. 이는 가장 효과적인 캠페인에 맞춰 점수 모델을 조정하는 데 도움이 됩니다.

마케팅은 어떤 콘텐츠가 리드의 반응을 이끌어내는지 추적해야 합니다. 특정 유형의 콘텐츠에 대한 높은 참여도는 리드 품질을 나타내는 강력한 지표가 될 수 있습니다.

8. 다양한 제품 및 서비스에 대한 맞춤형 채점

다양한 제품 또는 서비스에 대한 맞춤형 채점을 통해 리드가 특정 관심 분야 및 잠재적 가치의 맥락에서 평가될 수 있습니다.

이러한 관행을 통해 리드의 특정 관심사와 각 제품 또는 서비스의 고유한 판매 포인트에 맞춰 리드를 평가하고 육성하므로 보다 타겟화된 마케팅 노력과 보다 효율적인 판매 프로세스가 가능해집니다.

제품 특성에 맞게 점수를 조정하세요.

복잡성이 높은 제품에는 더 긴 의사 결정 프로세스가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 제품에 관심이 있는 리드는 판매 준비가 된 것으로 간주되기 전에 더 높은 참여 점수가 필요할 수 있습니다.

특히 컨설팅 또는 맞춤형 서비스의 경우 점수 매기기는 서비스 문의 또는 상담과 같은 상호 작용을 강조해야 합니다.

고가치 제품이나 프리미엄 서비스는 다양한 인구통계의 관심을 끌 수 있습니다. 이러한 제품에 대한 점수는 잠재적 구매자의 고유한 특성을 반영해야 합니다.

세그먼트별 채점 모델 구현

• 다양한 시장 부문 : 다양한 시장 부문에는 다양한 온라인 행동과 요구 사항이 있을 수 있습니다.예를 들어, 엔터프라이즈 수준의 리드는 소규모 비즈니스 리드와 다르게 점수가 매겨질 수 있습니다.
• 산업별 상호 작용: 특정 산업에서는 특정 상호 작용을 더 높게 평가할 수 있습니다.예를 들어 기술 산업에서는 기술 백서를 다운로드하는 것이 다른 산업보다 높은 점수를 받을 수 있습니다.

동적 점수 조정 활용

• 정기 검토: 각 제품 또는 서비스의 점수 모델을 정기적으로 검토하고 조정하여 관련성과 효율성을 유지합니다.
• 시장 변화에 대한 적응 : 시장 변화, 새로운 제품 기능 또는 고객 선호도 변화에 대응하여 채점 모델을 조정할 준비를 하십시오.
• 데이터 기반 접근 방식 : 데이터 분석을 활용하여 각 제품 또는 서비스에 대한 채점 모델을 지속적으로 개선하고 최적화합니다.

읽어보기: 가치가 높은 잠재 고객을 발견하고 우선순위를 지정하기 위한 리드 스코어링 전략

9. 자동화된 리드 채점 시스템

자동화된 리드 평가 시스템을 마케팅 및 영업 전략에 통합하면 리드 관리 프로세스의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

자동화된 리드 채점 시스템은 리드 관리의 중요한 발전을 나타냅니다.

정확하고 효율적으로 리드를 평가하는 기술을 활용함으로써 기업은 판매 및 마케팅 노력이 가장 유망한 잠재 고객에게 집중되어 궁극적으로 더 나은 전환율과 판매 성공을 이끌 수 있습니다.

리드 스코어링 자동화의 이점을 알아보세요

• 일관성 및 객관성 : 자동화된 시스템은 설정된 기준에 따라 리드를 평가하여 수동 채점에서 발생할 수 있는 주관적 편견을 제거합니다.이러한 일관성을 통해 모든 리드는 해당 행동과 특성에 따라 동등하게 평가됩니다.
• 효율성 및 시간 절약 : 자동화 플랫폼은 리드 평가 프로세스의 속도를 높여 영업 및 마케팅 팀이 전략에 집중하고 잠재성이 높은 리드에 참여하는 데 귀중한 시간을 확보합니다.
• 확장성 : 비즈니스가 성장함에 따라 리드의 양이 크게 늘어날 수 있습니다.자동화된 시스템은 채점 품질을 저하시키지 않고 대량의 리드를 처리할 수 있습니다.
• 실시간 채점 : 새로운 데이터가 들어오면 자동 시스템이 실시간으로 리드 점수를 업데이트하여 영업팀이 리드 참여에 대한 최신 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

마케팅 도구를 사용하여 리드 평가 자동화

• CRM 및 마케팅 도구와의 통합 : 효과적인 자동화를 위해 리드 채점 시스템을 CRM 및 마케팅 자동화 도구와 통합하세요.이러한 통합을 통해 실시간 상호 작용을 기반으로 원활한 데이터 흐름과 점수 매기기가 가능합니다.
• 채점 규칙 설정 : 인구통계 및 행동 데이터를 기반으로 채점에 대한 명확한 규칙을 정의합니다.이러한 규칙은 리드의 전환 가능성을 가장 잘 나타내는 행동과 특성을 반영해야 합니다.
• 교육 및 이해 : 영업 및 마케팅 팀이 자동화 시스템의 작동 방식을 이해하도록 합니다.이러한 이해는 시스템을 효과적으로 사용하고 점수에 따라 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요합니다.

중요 : 자동화된 시스템이 일상적인 채점을 처리하는 동안, 진화하는 마케팅 전략 및 시장 동향에 맞춰 채점 규칙을 정기적으로 검토하고 조정하는 것이 중요합니다.

10. 리드 스코어링의 지속적인 최적화

리드 스코어링 모델을 지속적으로 최적화하는 것은 시간이 지나도 관련성과 효율성을 유지하는 데 중요합니다.

데이터, 피드백, 시장 동향을 기반으로 모델을 정기적으로 업데이트하면 판매 및 마케팅 활동이 항상 최신의 실행 가능한 통찰력에 맞춰 조정될 수 있습니다.

지속적인 최적화의 주요 측면을 이해합니다.

판매 및 마케팅 데이터를 정기적으로 분석하여 추세와 패턴을 파악하세요.

이러한 통찰력을 사용하여 점수 기준을 구체화하세요. 예를 들어, 특정 행동이나 인구통계가 지속적으로 전환으로 이어지는 경우 점수 모델에서 더 높은 가중치를 부여해야 합니다.

그 외에도 업계의 변화에 ​​계속 주목하세요. 신기술이나 신흥 경쟁자 등 시장 역학의 변화는 구매자 행동에 영향을 미치고 점수 모델을 조정해야 할 수 있습니다.

브랜드와 고객의 상호 작용이 어떻게 발전하는지 모니터링하세요. 고객이 콘텐츠, 웹 사이트 또는 영업 팀과 소통하는 방식이 변경되면 점수 기준을 조정해야 한다는 신호일 수 있습니다.

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11. MQL에서 SQL로의 전환 추적

MQL(마케팅 적격 리드)에서 SQL(판매 적격 리드)로의 전환율을 추적하는 것은 리드 평가 시스템과 전체 판매 프로세스의 효율성을 측정하는 중요한 척도입니다.

추적은 마케팅 노력이 판매 목표에 얼마나 잘 부합하는지, 개선이 가능한 부분을 이해하는 데 도움이 됩니다.

MQL(Marketing Qualified Lead)은 마케팅 활동에 대한 참여를 기반으로 다른 사람들보다 고객이 될 가능성이 더 높은 것으로 간주되는 리드입니다. SQL(Sales Qualified Lead)은 영업팀이 직접 판매 후속 조치를 취할 가치가 있다고 인정한 리드입니다.

MQL에서 SQL로의 전환율은 마케팅 리드가 얼마나 효과적으로 검증되고 영업 담당자에게 전달되는지를 나타내는 핵심 지표입니다. 낮은 전환율은 마케팅이 아직 판매 준비가 되지 않은 리드를 전달하고 있음을 의미할 수 있습니다.

효과적인 전환추적을 위한 다양한 전략 구현

• MQL 및 SQL에 대한 명확한 기준을 설정하고 동의합니다. 이러한 명확성을 통해 마케팅 팀과 영업 팀 모두 이러한 용어를 통일적으로 이해할 수 있습니다.
• MQL에서 SQL까지 리드의 여정을 추적할 수 있는 CRM 시스템을 활용하세요. 이 시스템은 리드가 MQL에서 SQL로 이동하는 시점에서 상호 작용과 참여를 기록할 수 있어야 합니다.
• 전환 데이터를 정기적으로 분석하여 추세, 패턴, 개선 영역을 파악하세요. MQL을 SQL로 변환하는 데 걸리는 시간, SQL이 되는 MQL의 비율 등의 요소를 찾아보세요.

전환 데이터를 활용하여 리드 품질 개선

전환 데이터를 사용하여 영업과 마케팅 간의 피드백 루프를 만듭니다.

이 루프는 MQL의 품질에 대해 마케팅에 알리고 리드 점수 및 자격 기준 조정을 안내해야 합니다. 업종, 관심 제품, 리드 소스 등 다양한 세그먼트별로 전환 데이터를 분류하세요. 이 분석을 통해 전환율이 더 높은 세그먼트와 그 이유를 확인할 수 있습니다.

그 외에도 전환 데이터의 통찰력을 사용하여 마케팅 전략, 리드 육성 프로그램 및 영업 접근 방식을 개선합니다.

예를 들어, 특정 유형의 콘텐츠가 지속적으로 높은 전환율과 연관되어 있는 경우 마케팅은 해당 콘텐츠를 더 많이 만드는 데 집중할 수 있습니다.

읽어보기: 리드 육성: 전략이 포함된 완벽한 가이드

마무리 생각

성공적인 리드 스코어링 시스템으로 가는 길은 지속적인 발전에 있습니다.

데이터 기반 접근 방식을 수용하고 영업 및 마케팅 팀과 긴밀하게 협력하며 변화하는 시장 역학을 반영하도록 정기적으로 전략을 개선하십시오.

효과적인 리드 스코어링 모델은 정해진 것이 아닙니다. 비즈니스와 함께 성장하는 역동적인 도구로서 모든 리드가 실현되기를 기다리는 기회가 되도록 보장합니다.

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자주 묻는 질문(FAQ)

1. 리드 스코어링을 AI와 통합하여 향후 고객 행동을 예측할 수 있습니까?

그렇습니다. AI를 리드 스코어링과 통합하는 것이 점점 인기를 얻고 있습니다.

AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 미래의 고객 행동과 선호도를 예측할 수 있습니다. 이 통합을 통해 과거와 현재의 상호 작용뿐만 아니라 잠재적인 미래 참여도 고려하여 보다 미묘한 점수를 매길 수 있습니다.

AI는 사람의 눈에는 보이지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있으므로 리드 스코어링 시스템이 더욱 예측 가능하고 사전에 예방될 수 있습니다.

2. 제품 기반 비즈니스와 비교하여 서비스 기반 비즈니스의 리드 스코어링은 어떻게 변화합니까?

서비스 기반 비즈니스의 경우 리드 스코어링은 상담 요청이나 자세한 서비스 질문과 같은 참여의 깊이와 특정 문의를 강조하는 경우가 많습니다.

대조적으로, 제품 기반 비즈니스는 제품 데모 요청이나 전자상거래 상호작용과 같은 활동에 더 집중할 수 있습니다. 주요 차이점은 상호작용의 성격에 있습니다. 서비스 기반 점수는 개인화된 참여에 더 큰 비중을 두는 반면, 제품 기반 점수는 구매 준비를 나타내는 행동에 중점을 둘 수 있습니다.

3. 소셜 미디어 참여를 기반으로 리드 점수를 매기는 것이 유익한가요?

전적으로.

소셜 미디어 참여는 리드의 관심과 브랜드에 대한 지지를 나타내는 강력한 지표가 될 수 있습니다.

콘텐츠 공유, 댓글 달기, 소셜 미디어 토론 참여 등의 활동은 리드의 참여 수준을 반영하여 점수를 매길 수 있습니다. 이는 고객 여정의 대부분이 온라인에서 이루어지고 소셜 미디어가 의사 결정에서 중요한 역할을 하는 오늘날의 디지털 시대에 특히 관련이 있습니다.

4. 소규모 기업이 제한된 리소스로 리드 스코어링을 효과적으로 구현할 수 있는 방법은 무엇입니까?

소규모 기업은 관심이나 구매 의도를 나타내는 주요 고객 행동을 기반으로 하는 간단한 수동 리드 채점 시스템으로 시작할 수 있습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 점차적으로 보다 정교한 시스템을 채택하여 비용 효율적이고 확장 가능한 자동화 도구를 통합할 수 있습니다. 성공적인 전환에 부합하는 몇 가지 중요한 행동을 식별하고 이에 따라 리드를 평가하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

5. 회사는 리드 스코어링 모델을 얼마나 자주 수정해야 합니까?

리드 스코어링 모델을 수정하는 빈도는 고객 행동 변화, 시장 동향, 신제품 또는 서비스 출시 등 여러 요인에 따라 달라집니다.

일반적으로 점수 모델을 적어도 2년에 한 번씩 검토하고 잠재적으로 업데이트하는 것이 좋습니다.

그러나 시장이나 고객 기반에 중대한 변화가 발생하는 경우 모델의 정확성과 효율성을 유지하기 위해 더 자주 수정해야 할 수도 있습니다.