리드 스코어링을 왜 해야 하는가?
이번 글에서는 리드스코어링에 대해서 소개해보도록 하겠습니다.
처음 B2B 마케팅을 시도하는 기업이라면 마케팅 시작 후 상담문의가 발생하는 것이 즐겁고 신기한 일일 것입니다.
그러나, 곧 깨닫는 사실이 있습니다.
발생하는 상담문의의 가치가 똑같지 않다는 것입니다. 상담문의가 10개가 들어오더라도 어떤 고객들은 1순위로 대응해야 하고, 어떤 고객들은 후순위로 대응해야 합니다. 또, 어떤 고객들은 아에 대응조차 하지 않는 것이 유리한 경우도 있습니다.
이처럼 리드(Lead)란? 우리말로 직역하자면 ‘잠재고객’정도로 해석 할 수 있습니다.
그렇다면, 리드 스코어링 (Lead scoring)이란? 수집되는 잠재고객에게 점수를 부여하여 우선 순위를 정하는 것이라고 볼 수 있습니다.
따라서, 회사소개서를 보내거나 제안서를 발송하는 등의 간단한 업무도 쌓이게 되면 많은 업무 소요가 될 수 있기 때문에,
애초에 우리의 고객이 아닌 고객들은 과감하게 대응을 하지 않거나 약식대응을 하는 것이 내부 리소스 절감에 도움이 됩니다.
1970년대부터 사용해오던 ‘BANT 분석’이라는 프레임워크
대부분의 B2B 업계에서 꾸준히 사용해오던 오래된 프레임 워크가 하나 있습니다.
바로 ‘BANT’ 분석을 활용한 리드 스코어링입니다.
BANT는 예산(Budget), 권한(Authority), 필요(Need), 그리고 시간 계획(Timeline)의 약자로,
영업 및 마케팅에서 잠재 고객이나 리드를 평가하는 데 사용되는 프레임워크입니다.
많은 B2B 기업에서 ‘BANT’ 프레임워크를 사용하여 영업 및 마케팅 팀은 더 많은 고객으로 전환될 가능성이 높은 잠재고객에게 집중하고 있습니다.
즉, 영업의 기회가 높은 고객에게 더 많은 리소스를 투여하는 것입니다. 그러나, 오랫동안 업계에서 사용되어 오던 ‘BANT’ 분석도 한계가 있습니다.
정보취득의 채널중에서 온라인의 비중이 커지고 있기 때문에 실무에서 잘 맞지 않는 부분도 생기게 된 것입니다.
더 자세한 내용은 아래의 글을 참고 해주시기 바랍니다.
고객들의 어떤 항목에 가산점을 부여 하느냐가 가장 큰 관건.
리드 스코어링과 관련된 해외 자료를 찾다보면 잠재고객에게 점수를 부여하기 위한 다양한 시도들을 찾아 볼 수 있었습니다.
예전부터 사용해 오던 BANT의 모델에서는 고객이 직접 기입한 예산, 도입시기, 금액 등의 자료에 근거하여 점수를 부여하게 됩니다.
그러나, 지금 시대의 마케팅은 온라인의 행동 분석이 가장 중요한 요소가 되었습니다.
따라서, 온라인의 행동에 따라 아래와 같이 점수를 부여하는 재미있는 리드 스코어링 모델을 발견 할 수 있었습니다.
위와 같이 고객의 특정 행동에 따라서 점수를 부여하는 것입니다.
당연히, 가격페이지를 열람하거나 e-브로셔를 다운로드 하는 행동들은 확실한 전환이라고 볼 수 있을 것 같습니다.
또, 웨비나를 시청한 것들도 매우 관여도 높은 고객으로 볼 수 있습니다.
또, 이를 중복으로 체크하거나 누적으로 체크한다면 정말 의미있는 자료가 될 수 있습니다.
위의 프레임 워크에 관심이 있으신 분들 이라면 원문 출처인 아래의 글을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.
[참고자료] Lead Scoring: The B2B Guide to Targeting the Best Prospects
리드 스코어링을 구현하기 위한 기술적인 한계를 어떻게 극복할 수 있을까?
위와 같이 요즘 시대의 디지털 마케팅은 모두 마케팅 테크와 관련이 있습니다.
또, 어떻게 고객정보를 필터링 하고 관리 하느냐가 큰 관건입니다. 이때문에 데이터 분석의 중요성은 약 5년전부터 꾸준히 화두가 된 것 같습니다.
이때부터 이전에는 사용하지 않던 ‘그로스 마케터’라는 말이 등장하기 시작했고 구글 애널리틱스와 같은 데이터 분석툴의 인기가 높아졌습니다.
따라서, 구글 애널리틱스를 활용하여 특정 페이지를 열람한 고객을 분석하거나, 특정 버튼을 클릭한 유저들을 분석하기 시작했습니다.
그런데 구글 애널리틱스도 한계가 있었습니다. 구글 애널리틱스로 분석 할 수 있는 유저들은 누군지 알 수 없는 익명의 방문자이기 때문에,
웹페이지의 전체적인 추이는 알 수 있지만 특정 고객의 정보 까지는 알 수 없습니다.
그리고, 자체적으로 이러한 시스템을 구축 하려는 시도들도 있었으나,
데이터를 분석한다는 것이 워낙 높은 수준의 기술력을 요구하는 일이라 쉽게 진전되지 못했던 것 같습니다.
CRM과 마케팅 자동화의 시대
상담문의를 접수한 고객들 중에서 내가 원하는 가산점 항목을 충족하는 고객 리스트를 자동으로 만들어주고,
또, 미리 셋팅되어 있는 워크플로우에 의해서 맞춤형 이메일도 보내고, 카카오톡도 보내는 등의 마케팅이 이루어지고 있다면 얼마나 좋을까요?
이러한 시도들은 이미 마케팅 자동화 솔루션을 통하여 실무에 구현되고 있습니다.
[참고자료] B2B 마케팅 자동화? 딱 이미지 3장으로 설명합니다
또, 우리는 허브스팟이라는 마케팅 자동화 솔루션에 주목할 필요가 있습니다.
허브스팟은 오래전부터 CRM 기반의 인바운드 마케팅을 지향해온 소프트웨어로 리드 스코어링 기능이 아주 잘 구현되어 있습니다.
아래와 같이 특정 페이지 조회나, 체류시간, 그리고 마지막 클릭 등 다양한 웹페이지 행동 데이터들에 가산점을 부여 할 수 있기 때문에,
구매결정을 내릴 수 있는 의사결정자에게 집중을 해야 하는 B2B 마케팅이나, 비교적 구매 결정 과정이 길게 발생하는 고관여 마케팅에서,
효과적으로 사용 할 수 있습니다.
앞으로의 마케팅은 마케팅 테크과 고객데이터를 잘 활용해야 살아 남을 수 있는 시대가 올 것 같습니다.
