人物スコアリングモデルの作成
人物スコアリングは、会社と最もエンゲージメントが高く、理想的な顧客プロファイルである人物を特定するのに役立ち、それらのリードを販売チームと共有して取引を成立させることができます。 Adobe Marketo Engageのリード/人物スコアリングプログラムを使用して、売上高と共に、引継ぎを行うリードを決定します。 これは、最低限の行動スコアリング、人口統計スコアリングまたはその両方によって決定できます。
このチュートリアルでは、Marketo Engageチャンピオンの Christina Zuniga と Katja Keesom が提案した 3 つの演習を順を追って説明します。 どのアクティビティと特性が、見込み客が購入に興味を持ち、最適であり、適切であるかを示す重要な指標であるか（行動スコアリング）、および市場全体のニュアンスを考慮して、それに従います。
人物スコアリングモデルを開発および使用する理由
データベースには多くのリードがあるかもしれませんが、製品やサービスを今すぐ購入する準備ができているのはどのリードかをどのように把握していますか？ マーケティング組織はリードの品質と販売準備を最適化しようとするため、スコアリングモデルはここで役に立ちます。
Marketo Engageデータベースのユーザーをスコアリングすることにより、生成された引合の適格度を測定し、営業準備完了の条件を設定できます。 これにより、マーケティングチームはマーケティングプログラムを通じてデータベース内の他のユーザーを育成し続けながら、最もクローズする可能性が高いリードに焦点を当てることができます。
演習 1 – 行動スコアを使用した購入者の関心の決定
行動スコアリングとは、見込み客が実行する追跡可能なアクションに、製品やサービスへの関心と購入意図を示す数値を提供することです。 例えば、web サイトを訪問すると興味を示し、価格ページを訪問すると意図を示す場合があります。 これに対し、採用情報ページにアクセスすると、その人物は購入する予定がないことを示す場合があります。
手順 1 – 販売プロセスに重要な、または組織にとって価値のある見込み客アクティビティのリストを作成します。 営業チームと協力して、リードが購入する意図を持っていることを示すアクティビティを決定すると、販売に合わせて基準を調整し、クローズした取引の観察に基づいて優先順位を付けるのに役立ちます。 セールスチームに尋ねることができる質問をいくつか紹介します。
- どのアクティビティが良いリードと悪いリードを示していますか？
- リードが消費するコンテンツの種類のうち、購入する意図が強いのはどれですか？
手順 2 – 見込み客が製品に興味がないことを示すアクションをリストします。 Marketo Engageでトラッキング可能なアクティビティを必ずリストアップしてください。
例 1a – 購入の意図を示すアクティビティ
手順 3 – 販売ハンドオフしきい値スコアの分析と選択
- ステップ 1 で定義したアクティビティの一部をリードが実行して十分な関心があることを示し、合計スコアがこのしきい値を超えると、リードは営業に引き渡されます。 このしきい値は、個々の行動に割り当てるスコアのベンチマークを設定するのに役立つ数値です。
- しきい値の数は、ユーザーがブランドに対応するために複数のインタラクションを完了する必要があるように、十分な大きさにする必要があります。 例えば、1 つのメールの開封が十分な修飾子である可能性は低くなります。 開始したばかりの場合は、100 のしきい値を使用して、そこからスコアリングするユーザーを構築してみてください。
- 高しきい値または低しきい値の設定は、セールスチームがビジネスオポチュニティの獲得と発展に最も関心を持っているリードに応じて異なります。 最近の販売取引に関する既存のデータがある場合は、それを分析し、成功した取引でユーザーが実行したアクションを確認します。 これにより、認定されたセールス・リードに対するタッチ・ポイントの数を特定し、そこから閾値の数値を推定できます。
例 1b – 販売ハンドオフのしきい値：
手順 4 – 「例 1a – 購入の意図を示すアクティビティ」に一覧表示されている各アクティビティにスコアを割り当てます。
- アクティビティには、見込み客の全体的なリードスコアを上げるために興味を示す正の行動スコアを、興味がないことを示すために負のスコアを使用します。
- 「例 1b – 販売ハンドオフのしきい値」のしきい値をベンチマークとして使用して、アクションの重要度に対する行動スコアを決定します。 例えば、デモを依頼する見込み客は、すぐにセールス部門に問い合わせる必要があります。 そのアクションに、見込み客のハンドオフしきい値と等しいポイント値を割り当てると、最も合理的です。 一方、ホワイトペーパーをダウンロードすることは、購入興味の指標としては強くないので、より少ないポイントの価値があるはずです。
例 1c – 購入の意図を示すスコアリングアクティビティ：
手順 5 - スコアリングは反復プロセスであることに注意してください。 分析用により多くのデータを収集しながら、スコアとしきい値を継続的に確認し、調整します。
演習 2 – 人口統計スコアを使用した適切な適合性の特定
購入意図を示すアクティビティを定義したら、理想的な見込み客プロファイルを使用してスコアリングモデルを完成させる必要があります。 見込み客がさらなる販売の会話に適しているかどうかを特定するには、行動スコアに加えて人口統計スコアを割り当てることが重要です。これにより、モデルの適合性と意図の観点から最適なリードを判断できます。
手順 1 – 理想的な見込み客に対する特性のリストを作成します。
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業界、会社、部門、役割などの属性をリストすることを検討します。 これらの特性が、Marketo Engageインスタンスで使用可能なデモグラフィックフィールドに対応していることを確認してください。
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営業チームと協力して、セールス問い合わせに最も対応し、セールス・オポチュニティにおける主要連絡先となるリードを特定します。
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最近のクローズ済み受注を分析すると、最高の顧客がどのような特徴を持っているかを確認するのに役立ちます。 例：
- 閉ざされたパターンの失われた機会を探ることで、避けたい人口統計データを見つけることができます。
- 販売活動を推進する意思決定者および社内の推進者を特定します。 データを深く掘り下げて、結果をセールスチームの一部とワークショップに持ち込み、結論を検証または調整します。
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また、次の質問の例を使用して、セールスチームにインタビューすることもできます。
- 彼らは通常、どの部門と関わっていますか？
- 製品デモに関与する人物の役職名は何ですか。また、購入を承認する必要がある人物は誰ですか。
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例 2a – 理想的な見込み客特性
手順 2 – 理想的な見込み客プロファイルでの関連性に従って、各特性にスコアを割り当てます。 望ましい特性には正のスコアを使用し、製品に適合しないリードをおこなう特性には負のスコアを使用します。
例 2b - スコアを理想的な見込み客特性および望ましくない見込み客特性に割り当てる
演習 3 - スコアリングモデルにローカルの柔軟性を組み込む
完成した基本的な行動および人口統計スコアリングモデルを使用すると、ローカルの柔軟性を許可することで、次のレベルに進むことができます。 組織がグローバルに活動している場合、ビジネスの価値は市場によって異なる場合があります。 次の演習では、様々な状況でのリードアクティビティや特性の実際のビジネス価値を反映するためにスコアを適用する方法を学びます。
この演習では、ビデオのウォークスルーを使用しますか？ Marketo Engageチャンピオンの Katja Keesom が、スコアリングモデルにローカルの柔軟性を構築する方法を紹介します。
ステップ 1 – 演習 1 と 2 からアクティビティと特性を取得し、アイテムごとに場所や製品ラインによって異なるかどうかを判断します。
例 3a – グローバル市場、ローカル市場におけるシグナル：
- 「デモをリクエスト」フォームに入力しました
- 過去 90 日間インタラクションがない（約 3 か月）
- 展示会にお越しください
- ホワイトペーパーのダウンロード
- 部門
- 役職
- 業界
- 企業規模
手順 2 - ローカル市場のスコアリングマトリックスを定義します。
- 人口統計学的要素と行動要素に対して異なるマトリックスを設定します。
- ローカルチームの意見を求める優先度のトピックを決定します。
- トピック内で評価に使用する値の数を定義します。
- 相対的な価値をグローバルスコアに合わせて個々の値を割り当てます。
- 見込み客がブランドとやり取りする際の一般的なシナリオの定義を検討し、それらの全体的なスコアリングをテストします。
- 例えば、一般的な見込み客のジャーニーとしては、ユーザーがコンテンツページで web サイトにアクセスし、クリックスルーして製品ページに移動してパンフレットをダウンロードする場合があります。 あなたはウェビナーの招待状でそれらをターゲットにするでしょう、そして彼らは登録することによってそれに対応しますが、出席しません。 営業が既にこの担当者と話し合うかどうかを検討し、スコアリングモデルでこれらの見込み客が適切な全体スコアに達するかどうかを評価して、その関心レベルを反映させます。
例 3b – 人口統計学的スコアリングマトリックス：
手順 3 – 地域または地域のセールスチームから意見を収集して、全体像を把握します。 例 3c には、個々のスコアが含まれていないことがわかります。 これにより、セールスチームは、レビュープロセスの間、様々なトピックの相対的な価値に焦点を当てることができます。 ただし、他のMarketo Engage管理者向けの背景資料として、完全なモデルを文書化しておく必要があります。
- グローバルな一貫性を保つために調整できないものをロックダウンします（ここでは「トピックの実装」列を参照）。
- ローカルの影響に合わせて何を調整できるかをマークします（「優先度」列と「スコア」列を参照）。
例 3c - スコアリングトピックの相対的な価値：
次の手順
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ユーザースコアリング演習シートをダウンロードして、オフラインでスコアリングモデルを開発します。
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Marketo Engageにおける人物のスコアを作成します。 開始するには、この チュートリアルと デモを確認してください。 Marketo Engage参照ライブラリからリード/人物スコアリングプログラム テンプレートをインポートすると、プログラムを迅速に作成できます。
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次の 2 つのバージョンのスコアリング・プログラムを作成します。
- ローカルで更新できないすべてのスコアリングを実行する中央プログラム。
- 設定可能なスコアリング要素を含むローカルコピー。
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スコアリングプログラム内でトークンとしてスコアリング値を設定します。 これにより、時間の経過と共にスコアを調整する場合でも、一貫性を確保できます。
- トークン化されたスコアの一般的な例としては、デモのリクエストやセールスチームとのミーティングの予約など、しきい値を自動的に満たす価値の高いアクティビティのトークンがある場合があります。 しきい値を満たすために必要な最小スコアを変更した場合でも、1 つのトークンを更新することで、値の高いすべてのアクティビティを一度に簡単に更新できます。
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場所ごとにローカルのスマートキャンペーンを調整：
- どの人口統計と行動活動に 1 回だけスコアを付けるべきか（業界）、および見込み客が適格になるたびにスコアを付けるべきか（ウェビナーに参加するなど）を決定します。 これにより、データ値の変更によってトリガーされた潜在的な連絡先が、販売に関連したものになります。
- 選択肢が相互に排他的であることを確認します。
- 両方のフローステップで更新を行い、ユーザースコアが人口統計スコアと同じ方法で更新されるようにします。 これにより、ユーザースコアは、行動スコアとデモグラフィックスコアの組み合わせに合わせて維持されます。
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プログラムの作成が完了したら、スマートキャンペーンをテストします。 例えば、デモフォームに移動して、テストメールに入力し、Marketo Engageデータベースでテスト担当者のスコアを確認します。
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モデルを作成したら、その人物のスコアが販売ハンドオフしきい値に達した後に、販売に送信するためのアラートの設定を検討します。 アラートの設定について詳しくは、この チュートリアルを参照してください。
作成者
Christina Zuniga、マーケティングオペレーションマネージャー、採用
Adobe Marketo Engage チャンピオン （2017、2018、2020、2021）
Katja Keesom、B2B マーケティングオートメーションコンサルタント、Chapman Bright 氏
Adobe Marketo Engage チャンピオン （2023）
Amy Chiu、Adobe、導入およびリテンション・マーケティング・マネージャ