왜 리드 스코어링이 중요한가?
모든 리드에게 동일한 자원을 투입할 수는 없습니다. 특히 B2B의 긴 의사결정 주기에서는 전환 가능성이 높은 리드부터 집중해야 ROI가 개선됩니다.
- 세일즈 팀의 시간과 리소스를 우선순위화
- 온도 높은 리드를 놓치지 않고 빠르게 접촉
- 마케팅과 세일즈 간 MQL/SQL 기준 일치
리드 스코어링은 그 판단 기준을 데이터 기반으로 만드는 핵심 기법입니다.
구매 의향 신호의 종류
리드의 ‘관심’을 ‘의향’으로 구분하려면 다음과 같은 시그널을 추출해야 합니다:
- 행동 시그널: 가격 페이지 방문, 데모 신청, 케이스 스터디 다운로드
- 콘텐츠 소비: 블로그 3회 이상 방문, 이메일 오픈 + 클릭
- 조직 시그널: 업종, 규모, 직책 등 ICP(이상적 고객군) 일치 여부
- 기술 스택 시그널: 당사 솔루션과 호환되는 기술 사용 여부
이러한 시그널은 단순 조회보다 맥락의 깊이와 행동의 연속성으로 판단해야 정확도가 올라갑니다.
리드 스코어링 모델 설계
효율적인 스코어링 모델은 크게 두 축으로 나뉩니다:
- Fit 점수: 프로필 기반 — 산업군, 직무, 규모, 기술 적합도
- Intent 점수: 행동 기반 — 페이지뷰, 클릭, 다운로드, 신청 등
예시 모델:
- 직급이 팀장급 이상: +10점
- 지난 7일 내 데모 신청: +30점
- 이메일 3회 미열람: -5점
- 기술 스택 불일치: -15점
스코어링 기준은 과거 SQL로 전환된 리드 데이터를 기반으로 역산하는 것이 이상적입니다.
인텐트 데이터의 활용
1st-party 데이터 외에도 다음의 3rd-party 인텐트 데이터를 함께 활용하면 스코어링 정확도가 상승합니다:
- G2, Capterra 등 리뷰 플랫폼 활동 이력
- 업계 뉴스 구독/검색 패턴
- Intent 신호 제공업체 (ex. Bombora, Demandbase)
특정 키워드군을 중심으로 급격한 관심 변화가 포착되면 고관여 전환 가능성이 높은 리드로 우선 추출할 수 있습니다.
MQL과 SQL의 정렬 전략
마케팅과 세일즈 간 불일치가 발생하면 파이프라인 효율이 떨어집니다. 다음 기준을 통해 정렬하세요:
- MQL 기준: Fit + Intent 점수가 일정 기준 이상일 때 자동 분류
- SQL 전환 조건: 세일즈 접촉 후 응답 + 명확한 관심사 확인
- 정렬 도구: CRM 시스템에서 양쪽 데이터 연동 및 트리거 자동화
HubSpot, Salesforce 등에서는 자동 스코어링 규칙을 생성하고, Slack 알림 연동으로 실시간 대응할 수 있습니다.
실무 체크리스트
- ICP 기반 Fit 점수 정의 (산업군, 직책 등)
- 행동 이벤트별 Intent 점수 매핑
- CRM과 자동 연동된 스코어링 시스템 구축
- MQL 기준 정의 및 세일즈팀과 정기 리뷰
- 이탈 리드 대상 재활성화 캠페인 시나리오 작성
- 전환된 리드 데이터 기반 스코어 가중치 튜닝
결론
리드 스코어링은 단순한 숫자 매기기가 아닙니다. 의향이 있는 리드를 먼저 식별하고, 고객 여정의 다음 행동을 예측하는 전략적 수단입니다. 지금 여러분의 CRM 안에 잠든 고의향 리드를 깨우고, 세일즈 리소스를 가장 가치 있는 곳에 배분하세요. 그것이 데이터 기반 B2B 전환의 출발점입니다.
0 댓글