高性能スコアリング モデルを構築するための 5 つの重要なルール

リード スコアリングは多くのことを教えてくれ、チームがバイヤーズ ジャーニー全体を通じて価値の高い販売機会をうまく特定するのに役立ちますが、それはあなたが使用しているリード スコアリング モデルと同じくらい良いものです。

すべてのビジネスはユニークです。 類似の製品を提供している競合他社があったとしても、異なる理想的な顧客プロファイル (ICP) をターゲットにし、異なるバイヤーズ ジャーニーを持ち、克服すべき異なる問題点を持ち、異なる主要業績評価指標 (KPI) を持っている可能性があります。 つまり、リード スコアリング モデルも一意である必要があります。

そのため、リード スコアリング モデルを構築したい場合、ブレッドクラムのようなツールは、いくつかの重要な質問をして、ビジネスについてさらに学び、モデルの提案を行います。 ただし、これらのモデルのカスタマイズは完全にあなた次第です。

ビジネスに実際に役立つリード スコアリング モデルを構築する準備はできましたか? 従うべきスコアリング モデルを構築するための 5 つの重要なルールについて説明します。

スコアリング モデルを構築するための 5 つのルール

分かった分かった。 誰もが「[タスクをここに挿入] を達成するための 5 つのルール」を持っていますが、そのほとんどは一般的なものか、せいぜい単なる逸話的なものです。

この投稿は少し異なります。 あらゆる業界や企業規模の何千ものリード スコアリング モデルを分析した後、これらの 5 つのルールを作成しました。 すべての企業 (およびそのリード スコアリング モデル) は異なりますが、これらの 5 つのルールは常に当てはまります。

1.フィット + アクティビティ =

ほとんどのツールはフィット感かアクティビティのどちらかを見る傾向があるため、リード スコアリングは評判が悪いですが、実際には両方が必要です。

参考のために：

• フィットは、顧客が理想的な顧客プロファイル (ICP)にどれだけ一致するかを決定する、顧客の「人口統計学的」または企業特性を定義します。 例としては、会社の業界、規模、年間売上高、または一緒に仕事をしている連絡先の役職などがあります。 適合は方程式の重要な部分です。
• 活動は、見込み客があなたのビジネスでどのような行動をとったかを定義します。 彼らはメーリングリストにサインアップしましたか? 無料試用版をどのくらいの頻度で使用していますか? 彼らはあなたのサイトのどのページにアクセスしていますか? 彼らはサポートチケットを提出しましたか? これらの要因はすべて、どのリードが意気込みが高く、どれがそうでないかを判断する上で重要な役割を果たします。

モデルのフィット感とアクティビティ面の両方を備えてください。 見込み客/顧客が誰であるかだけでなく、彼らがブランドや製品にどのように関与しているかも重要です.

今日でも、ほとんどのスコアリング モデルは適合度が過大になる傾向があることに注意してください。 確かに、理想的な顧客を特定することは重要ですが、購入の準備が整った時期を理解し、その兆候を見つけられるようにすることも同様に重要です。 特に、優れたリード スコアリング ツールは実際にはコンタクト スコアリング ツールとして機能するため、アップセルやクロスセルなどの価値の高い販売機会を特定するためのモデルも用意する必要があります。

したがって、Reddit が言うように、これが TL;DR です。フィット カテゴリを使用して、理想的な顧客プロファイルに適合する人を特定し、アクティビティ カテゴリを使用して、それらがいつ適合するかを理解します。

最初のアクティビティ モデルを構築するための簡単な方法をいくつか紹介します。

• 価格ページまたは製品ページへのアクセス
• eBook のダウンロードまたはウェビナーへの参加
• 製品主導の成長シグナル: 試用登録、製品内での使用など。

2. シンプルに: 3 ～ 5 個のデータ ポイントから始める

時には、シンプルな方が良いこともあります…。 特に、新しいリード スコアリング モデルを初めて使用する場合はなおさらです。 これは、モデルの強力な基盤を構築するのに役立ち、さまざまな追加データ ポイントをテストして最適化できます。

フィットとアクティビティの 3 ～ 5 のカテゴリは、それぞれがリードの準備状況を整理するための情報を提供するのに十分な実際のモデルを提供しますが、何が機能しているかを確認できないほど多くのデータに悩まされることはありません。そうではないこと、またはデータを完全に混乱させる可能性さえあります。

モデルの各面に 3 ～ 5 のカテゴリを用意するとよいでしょう。 どちらを選ぶべきかどうやってわかりますか? Reveal は、最も影響力のあるフィールド/データ ポイントを特定することから始めます。

3 ～ 5 個のデータ ポイントは、最も強力なデータ ポイントの一部です。 あなたのチームは、見込み顧客のコンバージョンの高い指標であることがわかっているいくつかのコア データ ポイントについて、すでに確固たる考えを持っている可能性があります。

たとえば、年間収益が 100 万以上の企業は、100 万未満の企業よりもコンバージョンする可能性がはるかに高いことや、無料試用版ではなくデモに直接ジャンプしたユーザーもコンバージョンする可能性が高いことを知っている可能性があります。

販売、マーケティング、製品の各チームと話し合って、どのデータ ポイントから開始し、そこから進むべきかを判断します。

また、どの適合特性に注目すればよいかわからない場合は、Reveal が現在の ICP を明らかにして相関関係を検証します。 仕組みの詳細については、こちらをご覧ください。

3. 適合モデルは ICP と一致している必要があります

すでに ICP について話し始めていますが、それは非常に重要だからです。 実際、クライアントが現在の ICP がどのように見えるかをすばやく特定できるようにするために、Reveal を作成したことは非常に重要です。

ICP マッチで 60% 以上のヒット率を目指します。 これは、複数のフィールドでデータを検索するか、カテゴリを重複させることで実現できます。

Breadcrumbs がリードを初めてスコアリングしたら、モデルがマークを逃すのではなく、意図したとおりに機能することを確認します。

では、どのように正確にそれを行うのですか？

各カテゴリのヒット率は少なくとも 65% である必要があります。つまり、システムが調べるフィールドの値は 3 回中 2 回です。 ブレッドクラムでは、これがダッシュボードの 1 つに表示され、スコアリングされたコンタクトの数と、ミスと比較したヒットの割合が表示されます。

次の点を確認してください。

• 全体的なヒット率 (チェックされたプロパティの値を持つ連絡先の数)
• ルール一致率 (探している値を持つ連絡先の数)

カテゴリを作成するとき、ブレッドクラムは、入力時にコア情報をリアルタイムで表示するのにも役立ち、モデルの作成中に意思決定を知らせることができるインスタント フィードバックを提供します。

4. アクティビティ モデルは、カスタマー ジャーニーと一致している必要があります

適合モデルが成功するために ICP と一致している必要があるのと同様に、アクティビティ モデルもカスタマー ジャーニーと一致している必要があります。

これが、パーソナライズされたカスタムのリード スコアリング モデルが非常に重要である理由です。 すべてのビジネスのカスタマー ジャーニーは独特であり、リード スコアリング モデルが自分のものと一致していない場合、間違ったシグナルを見ていることになります。

アクティビティ カテゴリ: コンバージョンを予測するカスタマー ジャーニーとタイミングに合わせる必要があります。 プロのヒント: 販売サイクルの長さを考慮し、それに合わせてください。

特定の製品ページを表示した場合、顧客はコンバージョンする可能性が高くなりますか? それとも、無料試用版にサインアップしたり、デモを予約したりした方が、コンバージョンが早くなる (またはより高いレベルでコンバージョンする) のでしょうか? ユーザーがコンバージョン直前にとる行動は? また、同様に重要なことですが、標準的なカスタマー ジャーニーにはどのくらいの時間がかかりますか?

販売およびマーケティング チームはこのことをよく理解しているため、最初のモデルを構築するために必要な情報を提供できます。

5. 100%を目指す

すべてのカテゴリ (各カテゴリの「ベスト マッチ」を含む) の合計が 100% に達する必要があります。

場合によっては 100% を超える見込み客がいる可能性もありますが、これらの見込み客は価値の高い活動 (私たちは「ロケットイベント」と呼んでいます) を行っているため、絶対に追求する必要がありますが、100% を達成できる必要があります。

これは、フィット カテゴリとアクティビティ カテゴリの両方の合計を意味します。 100% に到達する可能性がない場合は、コホートの最下位でスコアを平坦化します。

カテゴリの合計と、各カテゴリの「ベスト マッチ」が 100% に達する必要があります。 場合によっては 100% を超えることもあります。

ロケット イベントは非常にまれであることを覚えておいてください。 そうは言っても、それらが発生した場合は、すぐにそのリードに電話したいと思うでしょう. たとえば、LinkedIn の DM に返信する見込み客は、高い関心を示しています。 そのためのロケット イベントを作成することは、それが発生した瞬間にその意図を明らかにする理想的な方法です。

ロケットを構築したい場合は、非常に高い重みとまれなプロパティ/値のセットアップを使用して、Fit/Activity カテゴリを作成するだけです。 これにより、価値の高い販売機会が発生したときに、それをより正確に特定することができます。

[BONUS] ネガティブでもいい…たまには！

フィットネスまたはアクティビティのカテゴリは、常にプラスのスコアをリードに帰する必要はありません。

私が構築したほとんどのスコアリング モデルには、リードの優先順位を下げるために負のスコアを割り当てるカテゴリが少なくとも 1 つあります。

以下に例を示します。ここ Breadcrumbs には、無料のメール検証ツールがあります。 これは、ターゲットオーディエンスに価値を提供しながら、リードマグネットとして機能するように設計されています. 私たちは実際にこのツールを使用して、新しいリードを選別しています。

これは、独自のリード スコアリング モデルにおける「アクティビティ」です。 無効な電子メール アドレスを持つユーザーに負の重みを割り当てるフィット カテゴリがあります。これにより、営業チームが後戻りして時間を無駄にしないようにします。

同様に、仕事用の電子メールを使用する代わりに、無料の電子メール アカウントでサインアップするユーザーのスコアを下げます。 これは、B2B企業にとって非常にうまく機能します。

一般的な経験則: 最良の顧客が誰であるかだけに注目しないでください。 最悪の顧客を除外することも同様に重要です。否定的な属性を割り当てることで、最も積極的に追求している見込み客が実際に注目すべき見込み客であることを明確にすることができます。

高性能スコアリング モデルを構築する方法: まとめ

リード スコアリング モデルは、注目しているデータ ポイントと同じくらい優れているだけです。そのため、ICP とカスタマー ジャーニーに沿った 3 ～ 5 個のデータ ポイントから始めることが成功に不可欠です。 後でいつでもデータ ポイントを追加し、分割テストを実行して、どのモデルが最も効果的かを判断できます (私たちはそれを支援できます!) が、適切な基盤から始めることが重要です。

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