スーパーチャージセールスのためのSaaSリードスコアリングのエキスパートガイド

SaaS ビジネスの成長に関して言えば、リードジェネレーションは戦いの半分に過ぎません。 これらの見込み客は、まだ変換する必要があります。

無料試用版であろうとデモのリクエストであろうと、リードを獲得した場合、あなたは正しいことをしていますが、これらのリードの質を営業チームに効果的に伝え、最高の機会を確実に変換するにはどうすればよいでしょうか?

ここでリード スコアリングの出番です。リードを分析してランク付けし、見込み客を変換するために必要なツールを営業チームに提供できる一連のルールとプロセスを構築することで、すぐに利益を得ることができます。

リード スコアリングに慣れていない場合は、このガイドで知っておく必要のあるすべての情報を入手できます。

探しているものをすぐに見つけられるように、関連するセクションへのリンクを以下に示します。

リードスコアリングとは何ですか?

リード スコアリングが SaaS ビジネスにとって重要なのはなぜですか?

購入者に変わる顧客を特定する

営業チームに情報を提供

従来型と予測型のリード スコアリング

SaaS リード スコアリング要因とは?

SaaS リード スコアリング モデルの作成方法

リードスコアリングとは何ですか?

あなたのビジネスがインバウンドの見込み客を獲得したら、それらを顧客に変える可能性に基づいて、これらのどれを優先するかを判断する必要があります. リード スコアリングは、リードを評価し、選択した要因に基づいてリードに値を割り当て、コンバージョンの可能性によってランク付けするプロセスです。

リード スコアリングは、 SaaS ツールの販売を促進するための重要なマーケティング戦略として機能し、マーケティング チームと営業チームの間の架け橋となります。 マーケターはセールスに引き継がれるリードを生成しますが、これらの見込み客がスコアリングされていない場合、セールスは質の低いリードに時間を浪費することになる可能性があります。

リード スコアリングが SaaS ビジネスにとって重要なのはなぜですか?

リード スコアリングはセールス ファネルの重要な部分であり、これは SaaS 企業にとっても例外ではありません。 次のことが可能になります。

購入者に変わる顧客を特定する

SaaS 業界では、デモをリクエストしたり、問い合わせを送信したり、無料試用版やフリーミアム アカウントにサインアップしたりした見込み客が、最も質の高い見込み客になります。 リード スコアリングにより、営業チームはこれらの顧客を特定し、優先順位を付けることができます。

ウェブサイト、ソーシャル メディア、カスタマー サポートなど、豊富なタッチポイントと接触する見込み客を高く評価してください。 無料試用期間中の顧客は、販売およびマーケティング チームとの接触が増えるほど、コンバージョンに至る可能性が高くなります。

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販売およびマーケティングチームに情報を提供

リード スコアリングは、コンバージョンの可能性に基づいてリードをランク​​付けするだけではありません。 潜在的な顧客を適切にターゲティングできるように、販売およびマーケティング チームに多くの有用な情報を提供します。

収集されてリード スコアリングに含まれる情報は、顧客のチームとアカウントの規模、製品の使用頻度、ニーズなどで構成される場合があります。 これは、営業チームが最良の機会を特定するのに役立つだけでなく、その顧客に適切な価格プランとオファーを提供するために必要な情報も提供します。

リード スコアリングは、すべての SaaS ビジネスが実装すべき多くのマーケティング戦略の 1 つにすぎません。 より価値のある SaaS マーケティング戦略を身に付けるには、こちらから ebook をダウンロードできます。

従来型と予測型のリード スコアリング

従来のリード スコアリングと予測リード スコアリングはどちらも、データを使用してリードを定義およびランク付けします。 従来のリード スコアリングと予測リード スコアリングの違いは何ですか?

従来のリード スコアリングは、マーケティング担当者が利用可能なデータを使用して手動でリード スコアリングを実行する場合です。 SaaS リード スコアリング モデルは通常、次のデータを使用します。

• 明示的データとは、顧客がメール、デモ、または無料試用版にサインアップしたときにフォームを介して共有されるデータです。これには、名前、メールアドレス、会社名などの個人情報が含まれます。

• 暗黙的データは、提供された明示的データを使用して発見できるデータです。検索エンジンまたはインテリジェンス プラットフォームを使用すると、会社名または電子メール アドレスを使用して、会社の規模、業界、従業員数、場所、Web サイト アドレス、およびソーシャル メディア アカウントを調べることができます。 一部の SaaS ビジネスは、顧客が無料試用版にサインアップするときにこの情報を要求します。

• 行動データは、潜在的な顧客が製品とどのようにやり取りするかに基づいて収集されます。たとえば、無料試用版にサインアップした場合、サインインの頻度、ソフトウェアの使用時間、アカウントを使用している人数を分析できます。

マーケティング担当者は、このデータを収集して分析し、リード スコアリング ファクターに基づいてリードをスコアリングします (詳細は後述)。

このデータは、 SaaSビジネス向けの堅牢なコンテンツ戦略の開発など、他のマーケティング活動にも貢献するため、リード スコアリングを超えて価値があります。 マーケティング担当者は、製品がどのように使用されているかについて収集された情報から、誰が無料の試用版やデモを選んでいるか、どのような種類のコンテンツを重視しているかに基づいて、ターゲット ユーザーを特定するのに役立ちます。

従来のリード スコアリングと予測リード スコアリングの主な違いは、人間が関与する範囲です。 従来のリード スコアリングとは異なり、予測リード スコアリングは AI と機械学習を使用してデータを収集し、リードを整理および分析し、スコアを割り当て、ランク付けします。

予測リード スコアリングでは、コンバージョンを達成した、または達成しなかった以前の顧客のデータなど、他の情報も使用できます。 過去のリードに基づいてリード コンバージョンの成功につながった要因を特定することにより、予測リード スコアリングは正確な結果を提供します。

SaaS ビジネスに最適なのは、従来の先行スコアリングと予測先行スコアリングのどちらですか? 考慮すべき長所と短所を次に示します。

従来のリード スコアリング	予測リードスコアリング
長所
コントロール。従来のリード スコアリングでは、収集するデータ、リード スコアリング ファクター、およびセールス チームへの提示方法を完全に制御できます。 これは、ビジネスの変化に合わせてリード スコアリング モデルを常に改良および更新できることを意味します。 統合。従来のリード スコアリングを使用するマーケターは、モデルと結果を営業チームの顧客関係管理 (CRM) プラットフォームと簡単に統合できます。	時間の節約。マーケティング担当者は、潜在的な行動データの収集や、リードの整理、分析、ランク付けに時間を費やす必要はありません。 リード スコアリング ソフトウェアがすべてを行います。 正確。予測リード スコアリングは、従来のリード スコアリングよりもはるかに多くのデータを収集することで、リードに関する最も正確なデータを提供し、それらをインテリジェントにランク付けできます。
短所
時間がかかる。データを収集し、整理して分析し、リード スコアリング要因に従ってランク付けするには、時間と労力がかかり、マーケターがリードの生成と変換に集中できなくなる可能性があります。 全体像はありません。過去のデータを収集し、SaaS 業界全体でリードを比較することは、マーケティング担当者にとって大きなタスクであり、通常、従来のリード スコアリングには含まれていません。	後ろ向き。予測リード スコアリングは過去のデータに焦点を当てているため、ビジネスが前進し変化するにつれて、正確な情報が得られない場合があります。 コントロールが少ない。予測リード スコアリング ツールを自分で構築しない限り、収集されるデータ、データのランク付けに使用される要素、および結果の表示方法に対する制御と柔軟性が犠牲になります。

SaaS リード スコアリング要因とは?

独自のリード スコアリング モデルを作成している場合は、リードをランク​​付けするために使用する要因を検討する必要があります。 リード スコアリング ファクタは、各リードのスコアの基準であり、リードの優先度の高さを決定します。

SaaS マーケティングチームが含めることができるいくつかの要因を次に示します。

1. 顧客適合。あなたのソフトウェアは、この顧客のニーズにどの程度適合していますか? 会社は B2B または B2C で、ソフトウェアはどちらに適していますか? 見込み客の問題を解決できれば、質の高い見込み客として評価される可能性が高くなります。
2. 機会の大きさ。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最大の機会 (多くのソフトウェア ニーズを持つ企業への高価値の販売など) を特定し、これらに優先順位を付けるのに役立ちます。
3. バジェット。見込み顧客の予算をスコアリングに含めることで、顧客が支払う意思がある金額に関する重要な情報を営業チームに提供できます。 これは、販売チームが適切な価格プランでターゲットを絞ることができることを意味します.
4. エンゲージメントのレベル。エンゲージメント レベルなどの行動データは、マーケティング担当者や営業チームが、ソフトウェア デモの使用頻度やメールの開封率、クリックスルー率などの情報に基づいて、顧客がコンバージョンする可能性を確認するのに役立ちます。
5. 意思決定者と連絡を取る。マーケティング担当者は、暗黙的なデータを使用して、無料試用版またはデモにサインアップした人が会社の意思決定者であるかどうかを確認できます。 そうでない場合、リード スコアリング モデルで上位にランク付けされない可能性があります。

SaaS リード スコアリング モデルの作成方法

SaaS リード スコアリング モデルを作成するには、利用可能なデータ、必要なデータ、およびビジネスにとって特に重要な要素を把握する必要があります。 要因を特定し、それに基づいてポイントを割り当てます。

SaaS リード スコアリング モデルは次のようになります。

各リードに割り当てるスコアは、ビジネスの理想的な顧客プロファイルと、会社が使用する標準的な販売プロセスによって異なります。 リード スコアリングには、万能のアプローチはありません。 代わりに、販売およびマーケティング プロセスを分析して、モデルに適したルール、評価、およびスコアを作成する必要があります。

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ニック・ブラウン

ニック・ブラウンは、SaaS SEO エージェンシーであるアクセラレータ エージェンシーの創設者兼 CEO です。 Nick はいくつかの成功したオンライン ビジネスを立ち上げ、Forbes に寄稿し、本を出版し、英国の代理店から、現在は米国、APAC、EMEA で事業を展開し、160 人の従業員を抱える企業へと急速に成長しました。 彼はかつてマウンテンゴリラに突撃されたこともある