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スコアリングとは?意味や仕組み、効果的な設定方法を徹底解説

スコアリングとは?意味や仕組み、効果的な設定方法を徹底解説

スコアリングとは?意味や仕組み、効果的な設定方法を徹底解説

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ビジネス界で注目を集めている「スコアリング」についてご存知でしょうか。スコアリングは、効率的な集客や営業活動を実現してくれるマーケティング手法のひとつです。

しかし、その仕組みや効果的な設定方法について、疑問や不安を抱えている方も多いはずです。本記事では、スコアリングの基本概念から実践的なノウハウまで、徹底的に解説します。マーケティングの効率化や売上向上を目指す方は、ぜひ役立ててください。

スコアリングとは?基本概念と重要性

スコアリングとは、顧客やリードの行動や属性、状況などをさまざまな角度から数値化し、優先度を可視化する手法です。見込み客の選定や抽出のため、マーケティング施策で用いられています。

対象となる顧客のWeb サイトの訪問回数、メールの開封率、資料のダウンロード数などの行動データや、企業規模、業種、役職などの属性データを基準にスコアリングします。

これによって高スコアの顧客を優先的にアプローチすることが可能となり、営業リソースを効率的に配分できるようになるのがメリットです。

スコアリングが注目される背景と理由

スコアリングが注目される背景には、ビジネス環境の急速な変化があります。

現在はデジタル化により顧客の行動が多様化し、膨大なやりとりや通信記録が蓄積されるようになりました。スコアリングは、この膨大なデータを整理し、価値ある情報へと変換する手法として注目されているのです。

また、コスト削減や効率化の要求が高まる中、スコアリングは限られたリソースを使用する手段としても有効と言われています。

特にBtoB領域では、複雑な購買プロセスや長い商談期間が一般的であり、スコアリングによる顧客の優先順位が極めて重要になってきます。

適切なスコアリングを行うことで、成約率の高い顧客に集中的にアプローチすることができ、結果として営業活動の生産性向上や売上拡大につなげられるでしょう。

MAツールにおけるスコアリング機能の役割

多くのMA ツールには、無料で利用できるスコアリング機能が実装されています。MAツールのスコアリング機能には以下のようなものがあります。

  • 自動的な評価
    顧客の行動や属性に基づいてリアルタイムでスコアを入力し、常に最新の行動を把握

  • セグメンテーション
    スコアに基づいて顧客を細分化し、より的確なターゲティングを実施

  • 営業とマーケティングの連携強化
    ハイスコアの旅行者を営業部門に自動的に通知、部門間の情報共有がスムーズに

  • カスタマイズされたコミュニケーション
    顧客のスコアや行動履歴に基づいて、最適なコンテンツや提案を自動的に配信

このように、MAツールにおけるスコアリングは、スコアリングそのものの時間を短縮してくれるだけでなく、データ重視のマーケティング戦略をさらに効率的にしてくれます。

スコアリングがもたらすメリットと効果

ここからは、スコアリングがもたらすメリットと効果について紹介していきます。

  • マーケティングと営業の効率化・生産性向上
  • 部門間連携の強化とスムーズな情報共有
  • 収益最大化に向けた施策の最適化
  • 人的リソースの有効活用と業務の自動化
  • 効果測定とPDCAサイクルの実践

マーケティングと営業の効率化・生産性向上

スコアリングによってリードを特定できるため、営業チームは望ましい顧客に集中できます。これにより、成約率の向上と営業サイクルの短縮も可能になります。

高スコアのリードに優先的にアプローチすることで、限られた営業リソースを効果的に活用できるのがメリットです。これは特に、人員と時間に制約のある中小企業にとって大きなメリットとなります。

スコアリング結果を分析すれば施策の結果を把握でき、より効果的なマーケティング戦略の立案・実行が可能になるでしょう。

また、スコアリングを自動化すれば多数のリードを確実に管理し、ビジネスの拡大にも柔軟に対応できます。

部門間連携の強化とスムーズな情報共有 

スコアという客観的な指標を通じて、マーケティングと営業が同じ基準で顧客を評価できることから、部門間のコミュニケーションがより円滑になります。

ハイスコアのリードが発生した際は、自動的に営業部門に通知することも可能です。これにより、営業チームは迅速にアクションできるでしょう。

さらに、営業活動の結果をスコアリングモデルにフィードバックすることで、マーケティング施策の改善にもつながります。この循環により、両部門の協力関係をさらに強化できるのも大きなメリットです。

収益最大化に向けた施策の最適化

スコアリングによって高スコアのリードに基づいてリソースを投入できるので、マーケティングの効果を最大限に高めることができます。そのため、限られた予算でも高い収益を生み出すことが可能になるのです。

また、既存顧客のスコアリングで販売の可能性が高い顧客を洗い出し、クロスセルやアップセルで顧客単価を向上させることも可能です。

スコアリングデータ分析により、顧客ニーズや市場のトレンドを把握できるのもメリットといえるでしょう。新商品開発や既存商品の改善にも活用でき、より市場ニーズに合った製品やサービスの提供につながります。

人的リソースの有効活用と業務の自動化

高スコアなリードへの集中により、営業担当者は無駄な時間を削減し、成約可能性の高い案件に注力できます。これによって営業担当者ひとりひとりの生産性が向上していきます。

スコアに基づいて適切なコンテンツと情報を自動的に提供できるのも特徴です。マーケティング部門の負担を軽減しつつ、効果的な営業が可能になるのです。

また、スコアリングと連動してワークフローを自動化しておけば、データ入力やリードなどの分類といった反復作業を削減できます。従業員はより創造的で戦略的な業務に集中できるため、組織全体の戦力アップにもつながるでしょう。

効果測定とPDCAサイクルの実践

スコアリングは、効果測定とPDCAサイクルもスムーズにしてくれます。

客観的な指標でマーケティング施策や営業活動の効果を評価でき、経験に頼らずデータに基づいた意思決定が可能になります。

マーケティング施策のスコアを分析すれば、効果的な施策・改善が必要な施策の特定も従来のような工数をかけることなく可能になるでしょう。リアルタイムでスコアを受け取れるため、施策の効果をすぐに確認し、迅速に軌道修正することもできます。

また、定期的に見直し・改善することで、常に変化する市場環境や顧客のニーズに応えることができます。PDCAサイクルを効果的に回せるようになり、組織の競争力強化も可能になるのです。

スコアリング分析の判断基準と評価軸

ここからは、スコアリングの判断基準と評価軸について紹介していきます。

  • アトリビュート(属性)に基づく評価
  • インタレスト(興味関心)に基づく評価
  • アクティビティ(行動・活動状況)に基づく評価

アトリビュート(属性)に基づく評価

アトリビュート(属性)に基づくスコアリングでは、顧客のプロフィール情報を活用し、自社ビジネス・商材にとって理想的なリードを高く評価します。

主なスコアリング基準には以下のような項目があります。

  • 企業規模(従業員数、など)
  • 業種 
  • 地理的位置 
  • 企業の成長段階 
  • 予算規模 
  • 役職

例えば、自社ビジネスや商材に合わない見込み客がホームページにアクセスしたりe-bookをダウンロードしたりしていても、その顧客には時間をかけてはいけません。その顧客は自社のターゲットにはなりえず、営業しても商材購入には至らない可能性が高いためです。

必ずこのアトリビュートによるスコアリングで顧客を評価し、自社ビジネス・商材にマッチした顧客に営業を行います。

企業属性を活用したスコアリング

企業属性を活用したスコアリングは、BtoBビジネスにおいて特に有効です。一般的に以下のような企業属性が使用されています。

  • 年間収益:ターゲットとする企業規模に応じてスコアを設定
  • 従業員数:組織の規模を示す指標として活用
  • 業種:自社製品・サービスとの親和性が高い業種に高いスコアを付与 
  • 企業成長率:急成長している企業は新規投資のため、高いスコアに
  • 技術採用状況:自社製品と関連する技術の採用状況に基づいてスコアを設定

これらの属性でスコアリングすれば、より精緻な企業評価が可能になります。「年間10億円以上、IT業界、従業員100人以上」といった条件に合致する企業を高スコアと判断することも可能です。

個人属性を活用したスコアリング

個人属性を活用したスコアリングは、BtoCビジネスにおいて重要な役割を果たします。主に以下のような個人属性を評価基準として扱います。

  • 役職:意思決定権の高い役職(例:CEO、CTO、部長)に高いスコアを付与
  • 部署:自社製品・サービスに関連する部署(例:IT部門、マーケティング部門)を重視
  • 勤続年数:会社での経験や影響力を反映させるため、長期勤続者に高いスコアを付与
  • 学歴・資格:特定の業界や職種で重要視される学歴や資格保有者を高く評価
  • 過去の購買履歴:既存顧客の場合、過去の取引実績に基づいてスコアを調整

たとえば、「IT部門の部長、勤続10年以上、ITセキュリティ資格保有」といった条件に合致する個人を高スコアとすることができます。

ただし、個人情報の取り扱いには十分な注意が必要です。ポリシーを遵守し、適切な情報管理を行います。また、情報システムの時間とともに変化する可能性があるため、定期的な更新と検証が必要です。

インタレスト(興味関心)に基づく評価

インタレストスコアリングは、顧客の興味や関心を評価基準にします。顧客の行動や選択から得られる興味関心に基づいて、よりよい顧客像を生み出せるのが特徴です。

スコアリングに使用するのは以下のような項目です。

  • 閲覧したWebコンテンツ 
  • ダウンロードした資料のテーマ 
  • 参加したウェビナーやイベントの種類 
  • 検索したキーワード 
  • SNSの使用や交流の属性

これらの情報は、Webサイトの行動トラッキングやCookieの利用、フォーム入力、SNSなどから取得できます。

インタレストスコアリングのメリットは、顧客の現在のニーズや課題をより正確に把握できる点です。

一例をあげると、「クラウドセキュリティに関する記事を頻繁に閲覧し、関連するホワイトペーパーをダウンロードしている顧客は、セキュリティに高い関心を持っていると判断でき高いスコアを付与する」などがインタレストスコアリングに相当します。

アクティビティ(行動・活動状況)に基づく評価

アクティビティスコアリングは、顧客の具体的な行動や活動状況を評価するためのものです。

以下のような項目がスコアリングに使用されます。

  • Webサイトの訪問頻度と滞在時間 
  • メールの開封率とクリック率 
  • 資料のダウンロード数 
  • 問い合わせやデモ依頼の回数 
  • ソーシャルメディアでの交流(いいね、シェア、コメントなど) 
  • イベントやウェビナーへの参加

これらの行動データは、Web サイトのアクセス解析ツール、メールマーケティングツール、CRMシステムなどを通じて収集されます。

アクティビティスコアリングの大きなメリットは、顧客の現在の関心度と購買準備状態をリアルタイムで把握できる点です。

例えば、「過去1週間で5回以上サイトにアクセスし、製品ページを閲覧し、価格表をダウンロードし、さらに問い合わせフォームに記入した」という顧客は、高い購買意欲を持っていると判断でき、高いスコアを付与することができます。

ただし、行動は短期的な変動が大きく、適切な期間設定と評価が必要です。また、複数の行動に応じて評価することで、より精度の高いスコアリングが可能になるでしょう。

リード・スコアリングの具体的な分析方法とやり方

ここからは、スコアリングの具体的な分析方法とやり方について紹介していきます。

  • スコアリングの準備段階で行うべきこと
  • スコアリングモデルの設計と構築
  • スコアリングの運用とモニタリング
  • スコアリングの最適化と改善サイクル

スコアリングの準備段階で行うべきこと

スコアリングの準備段階では、効果的なスコアリングシステムのための基盤を構築していきます。

スコアリングに必要な準備は以下のとおりです。

目標の明確化 

  • スコアリングの目的(例:リードの質の向上、営業効率の改善)を明確に定義
  • 具体的なKPIを設定し、スコアリングの成功基準を指定

理想的な顧客イメージ(ペルソナ)の作成

  • 自社製品・サービスに最適な顧客イメージを詳細に描き出し
  • 企業規模、業種、役職、課題、購買行動などの要素を含む

データの収集と整理 

  • 既存の顧客データを判断し、成約に至ったリードの特徴を洗い出す
  • 必要なデータの種類と収集方法を特定

スコアリング基準の検討

  • アトリビュート、インタレスト、アクティビティの各カテゴリーで、どの要素を評価するか決定
  • 各要素の重要度を検討し、配点の基準を作成

ステークホルダーとの合意形成 

  • 営業、マーケティング、経営陣などの関係部門とスコアリング基準について合意を形成
  • 各部門の意見を取り入れ、組織全体で活用できるスコアリングシステムを構築

ツールの選定 

  • スコアリングを実施するためのツール(MAツールやCRMなど)を選定

テストの実施 

  • 小規模なサンプルデータを使用して、スコアリングモデルのテスト
  • 結果を分析し、必要に応じて調整

教育とトレーニング 

  • 関係者にスコアリングの目的、仕組み、活用方法について教育
  • 特に営業チームが新しいシステムを効果的に活用できるようトレーニング

これらの準備により、効果的で組織に適合したスコアリングシステムを構築することができます。また、準備段階でのコミュニケーションと合意形成は、導入後のスムーズな運用にも大きく貢献しますので、確実に行いましょう。

スコアリングモデルの設計と構築

スコアリングモデルを設計する際は、以下のような要素を関係部署と検討を重ね、段階的に構築していきます。

スコアリング要素の選定

  • アトリビュート(企業規模、業種など)
  • インタレスト(閲覧内容、ダウンロード資料など) 
  • アクティビティ(サイト訪問頻度、メール開封率など) 
    各カテゴリーから、自社のビジネスモデルに適した要素を選択

重み付けの決定 

  • 各要素の重要度に応じて付与ポイントを決定
    例:企業規模(最大20ポイント)、役職(最大15ポイント)、サイト訪問(1回につき2ポイント)

スコアしきい値の設定 

  • 「ホットリード」「ウォームリード」などの分類基準となるスコアしきい値を決定
    例:80ポイント以上=ホットリード、50~79ポイント=ウォームリード

減点システムの導入

  • 時間経過や無反応に応じて減点する仕組みを組み込み、スコアの鮮度を保つ
    例:最後の接触から30日経過で5ポイント減点

複合条件の設定

  • 複数の条件を組み合わせた評価基準を設定
    例:「CEOかつIT業界」で10ポイントを追加

動的スコアリングの導入

  • リアルタイムの行動に応じてスコアが変動する仕組みを構築
    例:価格ページの閲覧で即時に10ポイント追加

テストと調整

  • 過去のデータを使用したモデルをテストし、精度を検証
  • 実際の成約率との相関を調べ、必要に応じて重み付けやしきい値を調整

可視化ツールの整備 

  • スコアの変動や分布を視覚的に把握できるダッシュボードを作成
  • 営業チームが直感的に理解できるインターフェースを設計

これらは市場環境や顧客行動の変化に応じて、モデルは常に進化させていく必要があります。定期的な見直しと改善は欠かせません。

スコアリングの運用とモニタリング

スコアリングの運用とモニタリングは、構築したモデルを効果的に活用し、効果的に改善していくための重要なプロセスです。以下に、主要なポイントと実践方法を紹介します。

定期的なデータ分析 

  • 週次や月次でスコアの分布や変動を分析
  • ハイスコアリードの特徴や、スコア上昇パターンを把握

KPIの追跡

  • 選択した KPI(例:商談化率、成約率)とスコアの相関を監視
  • 目標値との乖離があればその原因を探って調整

リアルタイムモニタリング 

  • 高スコアリードの発生や急激なスコア変動をリアルタイムで把握 
  • 重要な変化があった場合、即座に営業チームに通知する仕組みを構築

異常値の検出と対応 

  • 通常異なるスコアパターンを示すリードを特定し、その原因を分析
  • 必要に応じて、異常値に対する特別な対応策を実施

セグメント別の分析 

  • 業種、企業規模、地域などのセグメント別にスコアリングの効果を分析 
  • セグメントごとに最適化されたスコアリングモデルの構築を検討

スコアリングの最適化と改善サイクル

スコアリングの最適化と改善サイクルは、効果的なリード評価システムを維持・向上させるために不可欠なプロセスです。以下に、主要なポイントと実践方法を紹介します。

定期的な効果測定と分析 

  • 月次や四半期ごとにスコアリングの効果を計算し、KPIとの相関関係を調査
  • 成約率や商談化率など、ビジネス目標との整合性をとる

フィードバックの収集と反映

  • 営業チームや顧客からの定期的なフィードバックを収集
  • 現場の声や顧客の反応を基に、スコアリングモデルを調整

セグメント別の最適化 

  • 業種、企業規模、地域などのセグメントごとに最適なスコアリングモデルを構築
  • 各セグメントの特性に合わせて、評価基準や重み付けを調整

部門をまたいだ改善チームを結成 

  • 営業、マーケティング、データ分析の専門家からなるチームを結成
  • 多角的な視点から、スコアリングモデルの改善策を検討

改善サイクルを実践することで、スコアリングシステムの効果を最大限に高め、変化する市場環境に柔軟に対応することができます。

スコアリングの課題と注意点

ここからは、スコアリングの課題と注意点について紹介していきます。

  • スコアリングの精度と信頼性の問題
  • スコアリングルールの設定における難しさ
  • ツール導入にかかるコストと工数の壁
  • データ量と品質の確保の重要性

スコアリングの精度と信頼性の問題

不十分なデータ量や偏ったデータセットは、スコアリングの精度を低下させます。そのため定期的にデータクレンジングを徹底し、質の高いデータを常に維持しなければなりません。

たとえば「市場環境や顧客行動の急激な変化に対応できず、スコアリングが現実と乖離してしまう」という課題がある場合は、リアルタイムデータの活用と、定期的なモデルの更新で対策します。また、予測モデルを組み込み、将来の傾向も考慮すると効果的です。

特定の基準に過度に重きを置くと、重要なリードが失われるという課題もあります。その場合は多角的な評価基準を設定し、定期的に各基準の重要度を見直すなどの対策が必要です。

このように、スコアリングは最初に設定したものがすべてではありません。完璧なスコアリングモデルは存在しないため、常に改善と最適化を続けることが大切です。

スコアリングルールの設定における難しさ

スコアリングルールの設定は効果的なリード評価システム構築のために欠かせない要素ですが、同時に多くの課題を伴います。

課題が多い理由は、業種や商材によって重要な基準が異なり、普遍的なルールが存在しないからです。顧客の購買行動や意思決定プロセスが複雑な場合、余計に難しさを感じることもあるでしょう。

そのほかにも、経過や市場環境の変化によって重要度が変動する、「ホットリード」などの基準のしきい値設定が困難など、スコアリングルールは課題が多い部分です。

スコアリングの設定を間違えると営業活動が少なくなったり、それによって機会損失してしまったりするため、非常にデリケートな部分と言えるでしょう。

ツール導入にかかるコストと工数の壁

スコアリングツールの導入は、多くの企業にとって課題が多い部分です。

多額の初期コスト、複雑な設定プロセス、そして導入後の運用にかかるリソースの確保、運用の工数などの課題がクリアしづらいためです。

しかし、このような課題に対して、使いやすさを考えたMAツールが登場しています。弊社のMAツール「Engage Cros」は、これらの課題を解決できる特徴を備えています。

【Engage Crosの特徴】

直感的なユーザーインターフェース
複雑な設定を必要とせず、マーケティング担当者が直感的に操作できるデザインを採用しています。

スムーズな導入プロセス 
スコアリングやマーケティングの知識がなくても、ガイダンスに従って簡単に導入できます。

コスト
初期投資を抑え、多くの企業に導入しやすい価格帯を実現しています。

サポート
充実したサポート体制の導入から運用まで、専門チームが丁寧にサポートします。

コストと工数の問題をあらゆる視点からサポートするのがEngage Crosの特徴です。MAツール導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

データ量と品質の確保の重要性

スコアリングの精度と信頼性を高めるためには、十分なデータ量とデータの確保が不可欠です。

十分なサンプルを集めることで、長年にわたるデータ収集、季節変動、トレンドの影響を取り入れられるため、優れた顧客イメージを構築できます。

また、データ入力プロセスでは人為的なエラーが必ず発生します。データ品質の向上のためにはデータクレンジングを徹底し、不正確なデータや重複を排除することも欠かせません。

データの鮮度を保つためには、リアルタイムデータ検証システムを導入し、正確性を維持することも必要です。定期的にデータ品質をチェックし、問題を早期に発見・解決していきましょう。

効果的なスコアリング設計のポイント

ここからは、効果的なスコアリング設計のポイントについて紹介していきます。

  • ビジネス目標に即した評価項目の設定
  • 定期的な見直しと改善の継続
  • 顧客管理・データ管理の徹底

ビジネス目標に即した評価項目の設定

効果的なスコアリングを実施するためには、ビジネス目標に則した評価項目を設定することが大切です。

例えば、長期的な目標が「顧客満足度向上」だった場合、評価項目が「売上拡大」になっていると効果的なスコアリングは実施できません。

数値化しやすい指標(ウェブサイト訪問回数など)と定性的な指標(問い合わせ内容の質など)を組み合わせることで包括的な評価項目が設定できます。

売上増加・顧客獲得数・顧客生涯価値(LTV)向上など、短期的な目標と長期的な目標のバランスを考慮して定めると効果的です。

定期的な見直しと改善の継続

目標値に届いているか、課題の改善は必要か、など定期的な見直しや改善は欠かせない要素です。

例えば、定期的な効果測定では月次や四半期ごとにスコアリングの精度と効果を評価し、KPI(成約率、リードの質、営業効率など)との相関関係を調べます。ここで課題が見つかった場合は必ず調整と改善が必要です。

技術の進化に対応するためにスコアリングの精度向上を図ったり、新しい分析テクノロジーでデータ統合やリアルタイム分析を行ったりと、最新テクノロジーの活用も必要になるでしょう。

これは単なる技術的な調整ではありません。市場環境や顧客の変化に柔軟に対応し、競争力を維持・向上させるためにも、この継続的な改善プロセスが役立ちます。

顧客管理・データ管理の徹底

スコアリングの基本となるのは顧客データですから、顧客管理とデータ管理の徹底はスコアリングのかなめといっても良い部分です。

定期的なデータバックアップで災害時や事故時のデータ損失を防止したり、クラウドストレージの活用で安全なデータ保管を行ったり、とにかくデータ管理に関しては徹底して行わなければいけません。

さらに、運用で重要なのはデータクレンジングの定期実施です。重複データの削除、誤入力の修正など、定期的なデータ清掃を行います。これによってデータの一貫性と正確性を維持することができ、スコアリングの精度も維持できます。

そのほかにもデータ品質の監視と改善・データアクセス権限の管理など、データ管理に関する要素はたくさんあります。それらひとつひとつを確実に設計していきましょう。

まとめ:スコアリングの戦略的な活用に向けて

本記事では、スコアリングの基本概念から実践的なノウハウまで、包括的に解説してきました。スコアリングは、顧客の価値を数値化し、効率的なマーケティングや営業活動を実現する強力なツールです。

効果的な活用には、さまざまな課題と考慮すべきポイントがあります。以下に主なポイントをまとめました。

  • スコアリングは顧客の行動や属性を数値化し、優先度を可視化できる
  • スコアリングの種類はアトリビュート(属性)、インタレスト(興味関心)、アクティビティ(行動)
  • 企業属性と個人属性の両面からのアプローチ
  • ビジネス目標にした評価項目を設定する
  • データ量と品質の確保が運用の課題
  • ツール導入にかかるコストと工数の壁がある
  • 顧客管理・データ管理の徹底が重要

スコアリングは、適切に設計・運用することでマーケティングと営業の効率を高められるうえに、顧客満足度の向上にも繋げられる手法です。

戦略的に活用するためには、単なる数値化ツールとしてではなく、顧客理解を深め、ビジネス全体の最適化を図るための手段として捉えるようにするのが大切です。

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