あらゆるビジネスの目標は、できるだけ多くの顧客を獲得することであり、獲得の不可欠な部分は、ブランドが見込み顧客を有料顧客に変えるための複数段階のプロセスであるリード管理です。ただし、リードのコンバージョン率は一般に低く、全業界の平均は約 3% です。当然のことながら、ほとんどの企業はこのコンバージョン率に不満を抱いており、多くの企業がより良いリードナーチャリングに注力するようになりました。このアプローチでは良い結果が得られますが、企業がコンバージョンの可能性が最も高いリードに重点を置くと、成果はさらに良くなります。ここでリードスコアリングが登場します。以前は手作業で行われていたプロセスですが、人工知能の出現により、よりシンプルかつ効率的になりました。
リードスコアリングとは何ですか?
リードスコアリングは、リードがセールスファネルを通過して購入する可能性に基づいて見込み客を分類するために、営業およびマーケティングチームが使用する重要な戦略です。これは、会社にとっての見込み客の潜在的な価値を評価するための見込み客管理プロセスの重要なステップです。次に、製品またはサービスの購入に最も関心のある見込み客と定義される価値の高い見込み客は、取引を成立させるために営業部門に引き渡されますが、マーケティング チームは価値の低い見込み客を育成する場合があります。
スコアリングプロセスを定義するのは各企業の責任ですが、一般に、人口統計データと行動データの組み合わせを使用してリードに優先順位が付けられます。 B2C ブランドによるリードのスコアリングに役立つ人口統計には、見込み客の平均収入や地理的位置が含まれますが、B2B ブランドは見込み客の企業規模、収益、役職に依存できます。スコアリング プロセスにとってさらに大きな価値があるのは行動データです。これにより、見込み客が特定の製品やサービスに対して持つ関心のレベルについてのより多くの洞察が得られます。したがって、ここではソーシャルメディアのやり取り、Web サイトのアクティビティ、電子メールのエンゲージメントなどの情報が考慮されます。
行動パラメータと人口統計パラメータを徹底的に分析した後、企業は見込み顧客ごとに複合スコアを生成します。次に、リードは適格なホット、ウォーム、またはコールドリードに階層化され、該当するカテゴリに従って処理されます。
リードスコアリングの重要性は何ですか?
ほとんどの企業は新規顧客の獲得に見込み顧客の発掘に依存しているため、見込み顧客のスコアリングはブランドの商品に最も関心のある見込み客を識別するための重要なステップです。スコアリングプロセスを省略したり急ぐ企業は、次のメリットを逃します。
変換率の向上
高度なリードスコアリングは、マーケティングチームと営業チームがそれぞれの役割を果たし、コンバージョン率を高めるのに役立ちます。営業チームは貴重な見込み顧客への取り組みに集中し、マーケティング スタッフは最適化されたマーケティング キャンペーンで他の見込み顧客の関心を高めるように努めます。両チームによるこのような共同の取り組みにより、全体的な生産性が向上し、より多くの見込み客を顧客に変える可能性が高まりました。
より強力な 1TP1458チーム間の仕事
効率的なリードスコアリングのもう 1 つの利点は、営業部門とマーケティング部門の間の協力関係が改善されることです。これは、スコアリング プロセスによりリードの適格性が向上し、製品の購入に強い関心を持つリードのみを営業が確実に受け取り、生産性が 15% 向上するためです。スコアリング プロセスにより、マーケティング戦略の育成に役立つ洞察が得られるため、マーケティング チームの作業も向上します。両方のチームが最適なパフォーマンスを発揮すると、部門間の協力が大幅に向上します。
収入の増加
リードスコアは、企業がより多くの販売を成立させるのに役立ち、収益の増加につながります。注目の見込み客に営業活動を集中させることで、企業はより多くの製品やサービスをより自信を持って販売できるようになります。 MarketingSherpa によると、効率的なスコアリング プロセスにより、売上が 77% 増加しました。 Gleanster Research のレポートでは、リードにスコアを付けた企業は、営業担当者 1 人当たり 431TP1,467T 多くの売上を生み出していることも示しています。
AI はリードスコアリングプロセスをどのように改善できるでしょうか?
AI 導入前にリードスコアリングに使用されていた方法の多くは手動であったため、エラーが発生しやすく、多くの場合時間がかかりました。ただし、人工知能の導入により、スコアリング プロセスの精度と効率が向上し、企業は多くのメリットを享受できるようになりました。
AI がリードのスコアリングを容易にする 4 つの方法を次に示します。
詳細なプロファイルの作成
AI が他のリード スコアリング方法よりも優れている主な機能は、さまざまな堅牢なアルゴリズムを活用した強化されたデータ分析です。これにより、AI は複数のソースから大規模なデータセットを抽出して分析できるようになり、リードの詳細なプロファイルを作成する場合に特に役立ちます。 AI は、自然言語処理や機械学習などの技術を使用して、人間の目には見えないリードの行動パターンを識別できます。
たとえば、ソーシャル メディア アクティビティを分析すると、リードを引き付けるのに最適なプラットフォームが明らかになります。同様に、ページビューや Web ページ滞在時間などの Web サイトのアクティビティを分析すると、リードが見つけている最も魅力的な製品やサービスが明らかになります。したがって、AI は企業がターゲットとしているリードについてのより良い洞察を提供し、効果的な獲得戦略の計画を容易にします。
予測スコアリング
流入する見込み顧客の包括的なプロファイルを構築した後、 CRMデータベースがキャプチャされれば、AI はさらに一歩進んで、コンバージョンを強く示唆するリードの行動パターンを特定できます。これは、統計モデルと機械学習アルゴリズムを組み合わせて複数のソースからの履歴データを分析し、コンバージョンを示すパターンを特定する予測分析によって可能になります。
AI は、コンバージョンの可能性に基づいてリードをスコアリングする予測モデルを構築します。このモデルは新しいデータで時間をかけてトレーニングされるため、信頼性が高まります。その結果、これらの利点によりリードのスコアリングがより効果的になり、営業とマーケティングがより効率的に活動を計画できるようになります。予測スコアの高いリードを優先し、スコアの低いリードに対してブランドの宣伝を続けることができます。
パーソナライゼーション
強力なリードスコアリングプロセスを持つ企業は、効果的に使用すれば、より多くの顧客を維持することができます。前述したように、AI はリードのより完全なプロファイルの作成に役立ち、リードの行動や好みについての洞察を提供します。営業チームとマーケティング チームは、これらの分析情報をパーソナライゼーションの目的で使用できます。たとえば、これらのプロファイルを使用して、パーソナライズされた製品を推奨したり、リードとのつながりを高めるためのカスタム マーケティング コンテンツをデザインしたりできます。これにより、リードを変換する可能性が高まるだけでなく、長期的な関係が改善され、顧客ロイヤルティも向上します。
リアルタイムスコアリング
企業はリアルタイムで起こっている変化に適応する必要があり、AI はリード スコアリングでこれを可能にします。 AI を活用したリード スコアリング モデルは、リードの行動や好みの変化に応じてスコアをリアルタイムで更新できます。たとえば、以前はコールドとして分類されていたリードが、1 つまたは 2 つの製品ページにより多くの時間を費やし始め、関心が高まっていることを示す場合があります。 AI はこのアクティビティの増加を検出し、スコアを更新し、適切なスタッフに行動を起こすよう指示できます。
同様に、機械学習と自然言語処理は、ソーシャル メディアの否定的なコメントなどの否定的な変化を特定し、それに応じてスコアを更新します。その結果、マーケティング担当者は見込み客をすぐに追跡できるようになります。 餌を与える トリガーされたターゲットを絞った電子メールを使用して、企業を売上に近づけます。
結論として、リードスコアリングは顧客獲得の重要な側面であり、細心の注意を払う価値があります。人工知能はリードスコアリングシステムを強化し、その精度と信頼性を即座に向上させることができます。その結果、営業チームとマーケティング チームは戦略を最適化し、リードにより豊富なエクスペリエンスを提供し、ブランドにより多くの収益を生み出すことができます。
