リードスコアリング解説：営業が実際に使うモデルの作り方

リードスコアリングとは、コンタクトやアカウントに数値を付け、限られた営業リソースを、成約する可能性のもっとも高いリードに向ける手法です。目的はそれがすべてです。スコアは売上を予測しませんし、クオリフィケーションの代わりにもなりませんし、レポートでもありません。それは行列の順序です。

この手法が解決する問題は、ある規模になって初めて現れます。月30件のリードなら、インサイドセールス担当は全部読みますし、どんなモデルもその判断には勝てません。300件なら、担当はリストの上から手をつけ、下は永久に触られません。そしてスコアがなければ、リストの上とは「もっとも新しく届いたもの」を意味します。スコアリングは、新しさを可能性の高さに近いものへ置き換えます。

ここから2つの帰結が出ます。ひとつめ、スコアを作る価値があるのは、対応能力よりリードが多いときだけです。そうでなければ、どのみち全部処理される行列に順序を付けているだけです。ふたつめ、モデルは使う人にとって読めるものでなければなりません。なぜこのリードが82点なのか分からない担当者は、静かに「新着から電話する」やり方に戻りますし、あなたがそれに気づくのは四半期後です。

どのモデルも2種類の入力を使います。明示的シグナルは、リード本人やデータソースが明言していること、つまり属性です。暗黙的シグナルは、リードが行ったこと、つまり行動です。どちらも重要で、壊れ方が異なります。

よくある間違いは、暗黙的シグナルを回数で重みづけすることです。ブログを10回見たのは意向ではなく、購読者です。料金ページを1回見て、2日後に再訪したのは、はるかに少ないイベント数で示された意向です。行動は、発生回数ではなく、その人にとってのコストと、意思決定のどの段階にいるかを示す度合いで重みづけしてください。

明示的データの欠損も正直に扱いましょう。企業規模が空欄なのは、小さな会社という意味ではありません。不明としてスコアリングし、あとで情報補完に埋めさせてください。そうしないと、短いフォームに出会った人を体系的に低く評価することになります。

適合度と意向をひとつの合計に畳んでしまうのが、モデルが壊れるもっともよくある道筋です。両者は別の問いに答えており、組み合わせごとに取るべき行動も違います。

適合度は、その会社が自社の対応でき、販売できる種類の相手かを問います。規模、業種、地域、予算、そして自社が実際に解決する課題を抱えているかどうか。意向は、その相手が今まさに動いているかを問います。何を見て、何を求め、それがどれだけ最近か。

2つのスコアとして保てば、4つの象限が取るべき行動を教えてくれます。適合度が高く意向も高いなら、今日電話します。適合度が高く意向が低いなら、拒否ではなくナーチャリングの対象です。そのアカウントは来四半期も持っておく価値があります。適合度が低く意向が高いのが危険な象限です。熱心だが成約しない、あるいは解約するリードで、混合スコアで上位に浮かび上がると担当者の1週間を食いつぶします。適合度も意向も低いなら、行列に入れるのではなく除外します。

ひとつの数字では、2つめと3つめのケースを区別できません。適合度から作られた40点と、意向から作られた40点は、リスト上でまったく同じに見えるからです。ツールがどうしても1つの数字を要求するなら、せめて両方の構成要素を保存し、その内訳を隣に表示してください。

手作業で、小さく始めましょう。監査できる15個のルールは、監査できないブラックボックスに勝りますし、半日で組み上げられます。

1. 目標を定義する。「良いリード」ではなく、数えられるもの。たとえば実施された初回商談、あるいは90日以内の成約です。
2. 候補シグナルを挙げる。今日、大半のリードについて取得できるものに限ります。10件に1件でしか存在しないシグナルは、どれほど予測力がありそうでも使えません。
3. 過去を振り返る。直近の受注・失注案件を取り、シグナルごとに、それが存在する場合としない場合で成約率がどう違うかを確認します。ほとんど動かないものは落とします。
4. 整数で配点する。固定の尺度、たとえば適合度0〜100、意向0〜100で。重みは丸い数字だけにします。根拠を説明できない精度はノイズです。
5. 取り置いた過去データで検証する。本番の行列に触れる前に、このモデルは前四半期の受注案件を上位に並べられたかを確かめます。
6. ルールを書き出す。営業チームがあなたに聞かずに読める場所へ。

どのツールを使うにせよ、スコアリングのルールとリード獲得のソースは同じシステムに置くべきです。収集の段階で埋まらなかった項目から計算されたスコアは、数字をかぶった初期値にすぎません。Growmindrはリードがワークスペースに入った時点でスコアリングし、寄与したルールをコンタクトレコード上で見えるようにします。担当者は、その数字がどこから来たのかを見てから、どこまで信じるかを決められます。

ほとんどのモデルは加点しかしません。だから十分な時間が経つと、すべてが高得点になり、順位づけが何も区別しなくなります。

根拠のある失格要因には減点してください。競合のドメイン、法人向け製品に対する個人や学生のアドレス、対応できない国、意思決定に関与しない役職、エスカレーション中の既存顧客など。将来的に意味を持ちうるリードについては、完全な除外より実際の減点を選んでください。マイナス点なら状況が変わったときにスコアリング対象として残りますが、除外は永久に見えなくします。

そして減衰を入れましょう。意向は生ものだからです。料金ページの閲覧は当日は強いシグナル、3週間後には弱いシグナル、四半期後にはシグナルではありません。減衰がないと、3月に調べて消えた人が、今週動いている人より上位に居座り続けます。単純なルールで十分です。意向のポイントは一定期間で失効させる、あるいは30日ごとに半減させる。適合度のポイントは減衰させるべきではありません。会社の規模は変わらないからです。ただし情報補完がレコードを更新したときには再計算してください。

減衰が正しく設定されているかを確かめる簡単なテストがあります。スコア上位20件のリードを取り出し、それぞれが最後に何かをしたのはいつかを見てください。何件も何か月も沈黙しているなら、減衰が遅すぎます。

合意された行動が紐づいていないスコアは飾りです。運用開始前に、階層とそれぞれへの対応を、営業チームを交えて文書で合意してください。

Aのしきい値は、見た目のよさではなく対応能力で決めてください。担当2名で週60件を処理できるなら、しきい値は週およそ60件が該当する位置に置くべきです。80が切りのいい数字だから80、ではありません。人員やリード数が変わるたびに見直しましょう。あるチーム規模に合わせたしきい値は、別の規模では静かに壊れます。低すぎれば階層Aは誰も片付けない滞留になり、高すぎれば最良のリードが階層Bで放置される一方、行列は健全に見えてしまいます。

リードスコアリングモデルは、ある時点に合わせて作られたものです。自社の価格、理想的な顧客像、チャネル、そして市場。この4つはすべて動きますが、モデルはそれに気づきません。再調整は日常的な保守であって、最初の版が間違っていたという告白ではありません。

定期的に見直してください。四半期ごとが妥当な既定値です。そして3つを確認します。

• 識別力。直近四半期のリードをスコア帯に分け、帯ごとの成約率を比べます。帯はきれいに分かれるはずです。80点台が50点台と同じように成約するなら、モデルは順位づけをやめ、数字を割り当てているだけになっています。
• 構成の変化。しきい値を超えるリードの割合が倍になったのに営業成果が変わらないなら、上流で何かが動いています。新しいチャネル、編集されたフォーム、壊れた計測スクリプトなど。スコアはいま、それを測っています。
• シグナルの取得状況。ある項目が収集されなくなったり、連携が壊れたりすると、ルールは静かに死にます。大半のレコードで欠けているシグナルは、ルール一覧では健全に見えたまま精度を削ります。

価格を変えたとき、新しいセグメントに参入したとき、訪問者の構成が異なるチャネルを開いたときは、定期スケジュール外の見直しを行ってください。そして定性的なシグナルを軽視しないこと。営業が「スコアがずれている気がする」と言い始めたら、たいてい彼らが正しく、しかも数字より四半期ほど早く気づいています。

壊れたモデルは、いくつかの見分けやすい形で失敗します。

• 購買ではなく反応を採点している。ニュースレターの開封やブログの閲覧は、自社コンテンツへの興味とは相関しますが、予算や決裁権とは相関しません。決して買わない人のスコアを膨らませます。
• 2つの製品にひとつのモデル。異なる2種類の買い手に売っているなら、モデルも2つ必要です。混ぜたモデルは両方にとって間違っており、しかも逆方向に間違っています。
• アカウントの文脈を欠いた個人スコア。同じ会社の中堅3人がそれぞれ45点なのは、そのうち1人だけよりも強いシグナルですが、個人単位のモデルにはそれが見えません。
• 社内トラフィックとボット。自社チームや自動スキャナーもページビューを生みます。オフィスのIP範囲と既知のクローラーを除外しないと、最高スコアのリードが同僚だった、ということになります。
• 誰も説明していないモデル。重みづけに営業が関わっていなければ、彼らはその行列で仕事をしませんし、あなたはモデルを改善する代わりに数字を弁護することに時間を使うことになります。

これらはモデル自体を見ても分かりません。営業が静かにスコアを無視し始めるという形で表面化します。それが、内部で何かが壊れていることのもっとも信頼できる兆候です。