많은 조직에서 영업팀은 수많은 잠재고객을 확보하고도 그 중 상당수가 전환으로 이어지지 않는다는 사실을 알게 됩니다. 실익이 없는 잠재 고객을 쫓느라 시간과 리소스를 낭비하는 것은 너무나 익숙한 일입니다. 리드를 육성하는 데 수많은 시간을 투자했지만 대부분의 잠재고객이 가치 있는 고객으로 전환하지 못했다고 상상해 보세요. 이러한 일반적인 문제점은 에너지를 낭비할 뿐만 아니라 성장을 저해하고 마케팅 예산을 낭비하게 됩니다. 이 글에서는 리드 스코어링 모델을 개선하여 자동화 전략을 혁신함으로써 잠재력이 높은 잠재 고객을 정확히 찾아내고 보다 효율적이고 수익성 있는 고객 확보를 추진하는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다.
리드 스코어링이란 무엇인가요?
리드 스코어링은 인구 통계 정보, 행동 데이터, 참여 수준 등 미리 정의된 기준에 따라 각 리드에 값을 할당하는 데 사용되는 방법론입니다. ‘인기 있는’ 리드를 나머지 리드와 구분하는 데 도움이 되는 필터라고 생각하면 됩니다. 리드 스코어링을 사용하면 모든 리드를 동일하게 취급하는 대신 유료 고객으로 전환할 가능성이 높은 리드의 우선순위를 정할 수 있습니다.
리드 스코어링의 이점
우선 순위가 지정된 영업 노력
리드에 점수를 할당하면 잠재력이 가장 높은 잠재 고객에게 집중할 수 있는 영업 팀을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. 즉, 품질이 낮은 리드에 낭비하는 시간을 줄이고 가치가 높은 리드를 전환하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
마케팅 효율성 향상
리드 스코어링은 가장 참여도가 높고 자격을 갖춘 리드만 육성 워크플로우에 참여하도록 함으로써 마케팅 자동화를 간소화합니다. 이를 통해 캠페인의 전반적인 효율성이 향상되고 리소스 낭비가 줄어듭니다.
영업과 마케팅 간의 연계 강화
리드 스코어링 모델을 잘 구현하면 영업팀과 마케팅팀 간에 공통의 언어가 만들어집니다. 양측 모두 양질의 리드를 구성하는 요소에 동의하면 협업이 개선되고 일반적으로 전환율이 상승합니다.
ROI 개선
양보다 질에 초점을 맞춘 리드 스코어링은 마케팅 및 영업 활동의 투자 수익률(ROI)을 높이는 데 직접적으로 기여합니다. 리소스가 더 효과적으로 할당되어 판매 주기가 단축되고 수익이 증가합니다.
데이터 기반 의사 결정
리드 스코어링은 어떤 속성과 행동이 전환을 가장 잘 예측하는지에 대한 측정 가능한 인사이트를 제공합니다. 이 데이터는 전반적인 전략을 개선하는 데 도움이 되며, 시간이 지남에 따라 더 현명하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 메이커스페이스 소프트웨어를 통합하면 사용자 참여도와 프로젝트 성공률을 추적하여 데이터 기반 의사결정을 더욱 강화할 수 있습니다.
리드 스코어링의 혜택은 누구에게 있나요?
마케팅 팀
마케터의 경우, 리드 스코어링은 퍼널을 따라 이동해야 하는 리드를 식별하여 육성 프로세스를 개선합니다. 이를 통해 참여 가능성이 가장 높은 잠재고객에게 맞춤화된 콘텐츠와 홍보 활동을 제공할 수 있습니다.
영업 팀
영업 전문가는 아웃리치 활동의 우선순위를 정하기 위한 명확한 로드맵이 있으면 도움이 됩니다. 리드 점수가 높은 관심도 또는 참여도를 나타내면 잠재고객이 더 직접적인 영업 대화를 할 준비가 되었다는 신호입니다.
비즈니스 리더
경영진은 리드 스코어링을 통해 파이프라인 품질과 예측을 명확하게 파악할 수 있습니다. 이는 전략적 이니셔티브를 실제 고객 행동과 일치시켜 전반적인 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
SaaS 및 B2B 기업
영업 주기가 길고 복잡할 수 있는 SaaS 및 B2B와 같은 산업에서는 리드 스코어링이 특히 유용합니다. 의사 결정권자를 식별하고 가치가 높은 리드가 적절한 관심을 받을 수 있도록 하여 궁극적으로 영업 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.
우수한 인재를 채용하는 것은 시간이 많이 소요되는 과정이지만, 자동화를 통해 채용 업무를 간소화하고 개선할 수 있습니다. 채용 자동화를 구현함으로써 기업은 수작업을 줄이고 지원자 경험을 개선하며 채용 주기를 단축할 수 있습니다.
채용 자동화의 주요 이점:
- 효율성 향상: 이력서 심사, 면접 일정, 후속 이메일과 같은 반복적인 작업을 자동화하면 채용 담당자의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
- 향상된 후보자 경험: 맞춤화된 커뮤니케이션과 시기적절한 응답은 채용 프로세스 전반에 걸쳐 후보자의 참여를 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 기반 채용 결정: AI 기반 분석은 사전 정의된 기준에 따라 후보자의 적합성을 평가하여 편견을 줄이고 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 협업 개선: 채용 자동화 도구는 지원자 추적 시스템(ATS) 및 PeopleHR과 같은 HR 플랫폼과 통합되어 채용 관리자와 채용 담당자 간의 원활한 조율을 보장합니다.
- 확장성: 자동화된 워크플로를 통해 품질 저하 없이 대량의 지원자를 쉽게 처리할 수 있으며, 글로벌 채용을 원하는 경우 EOR의 도움을 받아 새로운 시장으로의 성장을 지원할 수도 있습니다.
채용 자동화를 활용하면 기업은 우수한 후보자와의 소통에 집중하고 채용 결과를 개선하며 원활한 온보딩 프로세스를 보장할 수 있습니다.
채용 프로세스를 위한 채용 자동화 최고의 인재를 채용하는 것은 시간이 많이 소요되는 과정이지만, 자동화를 통해 채용 업무를 간소화하고 개선할 수 있습니다. 채용 자동화를 구현하면 수작업을 줄이고, 지원자 경험을 개선하며, 채용 주기를 단축할 수 있습니다.
채용 자동화의 주요 이점:
- 효율성 향상: 이력서 심사, 면접 일정, 후속 이메일과 같은 반복적인 작업을 자동화하면 채용 담당자의 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
- 향상된 후보자 경험: 맞춤화된 커뮤니케이션과 시기적절한 응답은 채용 프로세스 전반에 걸쳐 후보자의 참여를 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 기반 채용 결정: AI 기반 분석은 사전 정의된 기준에 따라 후보자의 적합성을 평가하여 편견을 줄이고 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 협업 개선: 채용 자동화 도구는 지원자 추적 시스템(ATS) 및 HR 플랫폼과 통합되어 채용 관리자와 채용 담당자 간의 원활한 조율을 보장합니다.
- 확장성: 자동화된 워크플로우를 통해 품질 저하 없이 대량의 지원자를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
채용 자동화를 활용하면 기업은 우수한 후보자와의 소통에 집중하고 채용 결과를 개선하며 원활한 온보딩 프로세스를 보장할 수 있습니다.
리드 점수를 적용하는 방법: 단계별 가이드
1단계: 이상적인 고객 프로필(ICP) 정의하기
이상적인 고객에 대한 명확한 그림을 그리는 것부터 시작하세요. 업종, 회사 규모, 직무, 매출 등의 요소를 고려하세요. 이 프로필은 나중에 점수를 할당하는 기준이 됩니다. 예를 들어, 중견 기술 기업을 위해 설계된 SaaS 제품이라면 해당 설명과 일치하는 리드에 우선순위를 부여하세요.
2단계: 주요 속성 및 행동 파악하기
리드의 전환 가능성을 가장 잘 나타내는 데이터 포인트를 결정합니다. 이는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다:
- 인구통계학적 속성: 직책, 업종, 회사 규모 및 위치와 같은 요소를 포함합니다.
- 행동 지표: 웹사이트 방문, 콘텐츠 다운로드, 웨비나 참석, 이메일 참여와 같은 행동을 살펴보세요.
이러한 기준을 문서화하고 이러한 기준이 ICP에 어떻게 부합하는지 결정하세요. 예를 들어 인구통계학적 기준에 부합할 뿐만 아니라 제품 데모에 참석하는 리드에게는 더 높은 점수를 부여할 수 있습니다.
3단계: 각 기준에 점수 할당하기
각 속성 및 행동에 특정 점수 값을 부여하는 점수 시스템을 개발합니다. 이는 숫자 범위(예: 1~10)처럼 간단할 수도 있고, 예측력에 따라 여러 요소에 가중치를 부여하는 보다 복잡한 알고리즘일 수도 있습니다. 예를 들어, 데모 참석이 전환과 높은 상관관계가 있는 경우 단일 웹사이트 방문에 비해 더 높은 가중치를 할당할 수 있습니다.
4단계: 데이터 소스 통합
에어테이블과 같이 여러 접점의 데이터를 통합된 시스템으로 통합하세요. 여기에는 CRM을 마케팅 자동화 도구, 웹사이트 분석, 소셜 미디어 모니터링 플랫폼과 통합하는 것이 포함될 수 있으며, iPaaS 공급업체는 이러한 통합을 간소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 리드 스코어링 모델이 실시간으로 업데이트될 수 있도록 모든 데이터가 하나의 중앙 허브로 흐르도록 하세요.
5단계: 자격을 갖춘 리드에 대한 임계값 설정하기
판매 준비가 완료된 리드와 추가 육성이 필요한 리드를 구분할 수 있는 컷오프 점수를 결정하세요. 이 임계값은 리드를 마케팅에서 영업으로 넘겨야 하는 시점을 안내합니다. 과거 데이터를 통해 전환과 가장 자주 연관되는 점수를 파악하거나 테스트 및 반복을 통해 결정할 수 있습니다.
6단계: 모델 테스트 및 개선
리드 스코어링 모델을 구현하고 정해진 기간 동안 그 성과를 모니터링하세요. A/B 테스트 또는 파일럿 그룹을 사용하여 점수가 얼마나 정확하게 전환을 예측하는지 확인하세요. 불일치를 분석하고, 영업팀의 피드백을 수집하고, 필요에 따라 가중치와 임계값을 조정하세요. 예를 들어, 임계값보다 낮은 점수를 받은 리드가 간혹 전환되는 경우 컷오프를 낮추거나 특정 행동에 대한 점수를 수정하는 것을 고려하세요.
7단계: 워크플로 자동화
모델이 구체화되면 CRM 및 마케팅 자동화 도구를 사용하여 프로세스를 자동화하세요. 리드가 적격 점수에 도달하면 자동으로 특정 육성 단계로 진입하거나 영업팀에 알림이 전송되도록 트리거를 설정하세요. 자동화를 통해 잠재력이 높은 리드를 간과하지 않고 팀이 신속하게 대응할 수 있습니다.
8단계: 정기적인 모니터링 및 보고
효과적인 리드 스코어링 시스템을 유지하려면 정기적인 보고가 중요합니다. 전환율, 시간 경과에 따른 리드 품질, 리드 스코어링 모델의 전반적인 성과와 같은 주요 지표를 추적하는 대시보드를 개발하세요. 영업팀 및 마케팅팀과 함께 정기적인 검토 일정을 잡아 성과를 평가하고 잠재적인 개선 사항을 논의하세요.
9단계: 시장 및 행동 변화에 맞게 조정하기
시장은 진화하고 고객 행동도 변화합니다. 점수 기준을 주기적으로 재평가하여 관련성이 유지되도록 하세요. 예를 들어, 새로운 마케팅 채널이 매우 효과적인 것으로 입증되면 이를 모델에 통합하는 것을 고려하세요. 모델을 조정하면 최신 트렌드에 부합하고 리드 품질을 지속적으로 정확하게 반영할 수 있습니다.
10단계: 부서 간 협업 촉진
영업팀과 마케팅팀 간의 지속적인 피드백을 장려하세요. 이러한 협업은 시간이 지남에 따라 리드 스코어링 모델을 개선하는 데 필수적입니다. 특히 영업팀은 리드 품질과 전환 장벽에 대한 인사이트를 제공하여 채점 매개변수를 미세 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 정기적인 전략 세션을 통해 모두가 같은 생각을 공유할 수 있습니다.
11단계: 고급 분석으로 모델 확장하기
데이터가 증가함에 따라 고급 분석 및 머신 러닝 기술을 통합하여 리드 점수를 더욱 세분화할 수 있습니다. 이러한 기술은 복잡한 패턴을 식별하고 실시간 행동에 따라 점수를 동적으로 조정할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 고급 분석은 리드 스코어링을 정적인 시스템에서 예측 정확도를 지속적으로 향상시키는 적응형 지능형 모델로 전환할 수 있습니다.
최종 생각
리드 스코어링은 자동화 전략을 개선하고 전환 가능성이 가장 높은 리드에 노력을 집중할 수 있는 강력한 방법입니다. 이상적인 고객을 명확하게 정의하고, 주요 행동과 속성에 의미 있는 점수를 부여하고, 모델을 지속적으로 개선함으로써 마케팅 및 영업 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 매출 성장을 촉진하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
