【無料】営業とマーケの連携を促進するリード スコアリング テンプレート
営業とマーケティングの連携強化に活用できるスコアリングテンプレートです。
カスタマイズしやすいテンプレートには、ワークシートと計算ツールが含まれています。
自社のビジネスに適したリード スコアリング フレームワークを作成しましょう。
スコアリングの基礎知識
最初に、スコアリングの基本的な意味や概要から確認していきましょう。
スコアリングとは何か
スコアリング（scoring）とは、リード（見込み客）を見極めるための手段です。新規顧客の開拓に取り組み、多くのリード情報を入手したら、その中の誰が、本当にあなたの会社の商品・サービスに興味を持っている人なのか、見極めなければなりません。
この見極めを行わずに、すべての人に等しくアプローチしていては、限られた時間や費用、スタッフの労力をロスしてしまうからです。
そこで、最も見込み度が高い（つまり、顧客になる可能性が高い）人物から、優先的にマーケティング活動や営業活動をできるように、得点を付けて、優先順位を明確にします。これが、スコアリングです。
なぜスコアリングが重要なのか
スコアリングが重要な理由は、限られた営業・マーケティングリソースを、より成果につながりやすいリードへ集中できるようになるためです。
たとえば、展示会やウェビナーの開催によって100件のリードを獲得したとします。しかし、その100人全員が同じ熱量で商品やサービスに興味を持っているとは限りません。資料をダウンロードしただけの人もいれば、料金ページを何度も閲覧している人や、問い合わせフォームから具体的な相談をしている人もいます。
後者のようなリードは、すでに導入を検討している可能性が高く、優先的にフォローすべき対象といえるでしょう。しかし、リード数が増えるほど、営業担当者が一人ひとりの行動履歴を確認し、優先順位を判断することは難しくなります。その結果、本来すぐにアプローチすべき有望なリードへの対応が遅れたり、成約の可能性が低いリードに多くの時間を費やしてしまったりすることがあります。
そこで役立つのがスコアリングです。
リードの属性や行動に応じて点数を付与することで、「今すぐ営業が対応すべきリード」と「引き続き情報提供を行うべきリード」を客観的に分類できます。また、スコアリングは営業部門だけでなく、マーケティング部門にもメリットがあります。どのような行動を取ったリードが実際の成約につながりやすいのかを分析できるため、より効果的な施策の立案や改善にも活用できるからです。
このようにスコアリングは、営業活動の効率化だけでなく、マーケティングと営業の連携を強化し、企業全体の成果向上を支える重要な仕組みとなっています。
リードジェネレーション・リードナーチャリング・CRMとの関係
スコアリングは、以下のような周辺概念と、密接に関連しています。
リードジェネレーション（見込み客の創出）：新たな見込み客を創出する活動。スコアリングは、このリードジェネレーションで創出したリードを評価するために使用されます。
リードナーチャリング（有望な見込み客への育成）：見込み客の関心を引きつけ、成約につなげるための情報提供やコミュニケーションの活動。スコアリングは、優先的にナーチャリング対象とするリードを特定したり、ナーチャリングの効果を測定したりするために使用されます。
CRM（顧客関係管理）：顧客との関係を管理し、最適化するための戦略やシステム。スコアリングは、CRMシステムの一部として組み込まれ、顧客との関係をより効果的にマネジメントするために使用されます。
それぞれの詳細は、以下の記事にて、ご確認ください。
スコアリングで数値を割り当てる要素
スコアリングでは、数値の「ポイント」という形で、値を割り当てるのが一般的です。
スコアを算出する際の要素は、大きく「明示的なデータ」と「非明示的なデータ」に分けられます。
明示的なデータ：直接聞いた情報
明示的なデータは、入力フォームやアンケートなどを通じて、見込み客自身によって共有された情報を指します。
役職・企業規模・業界などがその例です。
非明示的なデータ：推測される情報
非明示的なデータは、見込み客の行動やビジネス上のやり取りから、間接的に推測または収集される情報を指します。
非明示的なデータを理解するには、見込み客の行動をモニター・追跡して、収集したデータを分析するプロセスが必要です。
リードスコアリングの無料テンプレート
上記で掲載した表の画像は、HubSpot英語版で提供されている、リードスコアリングの無料テンプレートを日本語訳したものです。
4つのGoogle スプレッドシートから構成されており、スコアを自動計算するシートも付属しています。ただし、スコアリングをスプレッドシートで手動管理する場合、顧客ごとにスコアを個別に計算する必要があるため、注意が必要です。
見込み客の数が数十人程度であれば、手動管理も可能ですが、数百人や数千人規模になると、そのアプローチは現実的ではなくなります。このような状況では、効率的な管理のためにツールの導入が不可欠となります。
ツールに関する詳細は、以下で解説します。
スコアリング実践の流れ
「ツールを使ってスコアリングをするとは、具体的にどんな感じなのか？」と疑問を持たれる方は、多いようです。
以下では、前出・HubSpotの予測リードスコアリングを例に、詳細をご紹介します。予測リードスコアリングでは、機械学習アルゴリズムを使って、リードの「成約可能性」と「優先順位」を算出します。
成約可能性
予測リードスコアリングでの成約可能性は、「今後90日以内に顧客として成約する確率」を表しています。
たとえば、成約可能性のスコアが【22】のリードは、次の90日以内に顧客として成約する可能性が22％である、という考え方です。この機能を実際に使用されている、intelliflo社のDan Moody氏は、以下のとおり述べています。
「リードスコアリング機能は非常に便利です。 営業担当者は毎日ダッシュボードをチェックし、重点的に対応する必要のあるリードを確認しています。 有望なリードの特定ではなく、営業活動に集中できるようになりました」
スコアリング機能は、Marketing Hub ProまたはEnterpriseで利用できます。まずは無料版のHubSpot CRMでデータの蓄積から始めることも可能です。
優先順位
優先順位は、成約可能性のスコアに基づいて、リードを階層分けしたランキングです。
［非常に高い／高い／中程度／低い、成約済］の分類があります。各階層は、成約可能性のスコアに基づいて、全体のリードの25％ずつに分類されます。
たとえば、スコア上位25％のリードは［非常に高い］に分類され、スコア下位25％のリードは［低い］に分類されます。
スコア算出に使われる要素
HubSpotは、次のデータを分析して、スコアを算出しています。
【アナリティクス情報】
- ページビュー数
- ページビューの平均数
- Webサイト訪問数
- Facebook、LinkedIn、Xでのクリック数
- 最後の訪問または最後のクリックからの経過日数
など
【CRMからの情報】
- ログされたメモの数
- 最後に商談を予約してからの日数
- 最後に連絡を取った日からの日数
- 次のアクティビティまでの日数
- 電話番号や携帯電話番号があるかどうか
- リードが登録されてからの日数
- 最後に更新されてからの日数 メールがフリーメールドメインかどうか（例：Gmail）
- ライフサイクルステージプロパティの値
など
【企業情報】
- 会社の売上高 使用している技術 従業員数
など
【自社（あなたの会社）の企業情報】
- CRMにおけるコンタクト数
- 会社の売上高
- 使用している技術
- 業界
- 従業員数
など
これらのデータをもとに、HubSpotはスコアリングを自動的に行います。
参考：Determine likelihood to close with predictive lead scoring（英語）
スコアリングの実際：予測リードスコアリングの場合
ツールを用いてスコアリングを行う場合、CRMと連携したMAまたはSFAの導入が一般的なアプローチとなります。
CRM・MA・SFAの概要
まず、CRM・MA・SFAの概要は、以下をご覧ください。
出典：CRMとは？基本の意味からツールの必要性・事例までわかりやすく解説
|
略語（略す前の語） |
日本語訳 |
対象顧客 |
対象部署 |
|
CRM （Customer Relationship Management） |
顧客関係管理 |
潜在顧客〜プロモーター（推奨者）まですべての顧客 |
マーケティング部門 営業部門 カスタマーサポート部門 システム部門 その他（顧客接点を持つすべての部門） |
|
MA （Marketing Automation） |
マーケティングオートメーション |
おもに潜在顧客〜見込み客 |
マーケティング部門 |
|
SFA （Sales Force Automation） |
営業支援システム |
おもに見込み客〜新規顧客 |
営業部門 |
スコアリングを実践するプロセスとしては、以下の流れとなります。
- CRMシステムにスコアリングに必要なデータを蓄積する。
- MAまたはSFAのスコアリング機能を活用して、スコアリングを実行する。
機械学習による予測スコアリングの重要性
リードスコアリングは、ExcelやGoogle スプレッドシートなどを活用して手動で構築することも可能です。
一般的には、まずリード全体の顧客転換率を算出し、その後、業種や企業規模、資料ダウンロード、無料トライアル申込みといった属性・行動ごとの成約率を分析します。そして、成約率の高い属性や行動にポイントを割り当てることで、スコアリングモデルを作成します。
しかし、リード数が増加し、収集できるデータの種類が多くなるほど、手動管理には限界が生じます。数百件から数千件のリードについて、属性や行動ごとの成約率を継続的に分析し、スコアを見直し続けるには多くの工数が必要です。
また、複数の要素が複雑に絡み合う成約パターンを人の手だけで見つけ出すことは容易ではありません。そこで重要になるのが、機械学習を活用した予測スコアリングです。
予測スコアリングでは、何千ものデータポイントを解析し、成約に至ったリードと至らなかったリードの特徴を自動的に抽出します。そのうえで、成約確率の高いリードを算出する計算式を導き出します。機械学習を搭載したツールであれば、データが蓄積されるにつれて分析精度も向上していきます。
つまり、担当者が都度ルールを見直さなくても、過去の実績データを学習しながらスコアリングの精度を継続的に高めることが可能です。
多くのリードを効率的に管理し、より高い精度で成約可能性を予測するためには、機械学習を活用した予測スコアリング機能を備えたツールの導入が重要となります。
主要なツール
スコアリングを実現するためのプラットフォームを提供している代表的なベンダーには、HubSpot・Salesforce・Adobe（Marketo）があります。
- HubSpot
中小企業から大企業まで、幅広い規模の企業が利用するAI搭載のカスタマープラットフォームです。無料プランの提供や、直感的な操作性、わかりやすい画面設計が特徴です。サイト行動履歴やメールキャンペーンのデータなど、豊富なデータソースに基づく高度なスコアリングが可能です。 - Salesforce
世界的に広く普及しているCRMプラットフォームを提供しています。顧客データの管理・分析を効率化する多彩な機能を備えています。 - Marketo
Adobeが提供するMarketoは、とくにBtoB大企業において広く利用されています。マーケティング活動から法人営業までの効率化をサポートします。
どのツールが適しているかは、スコアリング以外に必要な機能も含めて、包括的に検討する必要があります。
なお、HubSpotの予測リードスコアリングの詳細な仕組みや活用方法については、以下のページでご確認いただけます。
ツールの選択肢や選定の基準については、以下の記事をご覧ください。
目標達成につながるスコアリングのコツ
最後に、スコアリングで成功するためのコツを5つ、お伝えします。
- まずは「成約につながる行動」を整理する
- 営業部門と連携し、現場感覚をスコアへ反映する
- 顧客インタビューで「購買の決め手」を探る
- 行動データを分析し、スコアを継続改善する
- シンプルな運用を始め、段階的に精度を上げる
まずは「成約につながる行動」を整理する
スコアリングを設計する際は、まず「どのような行動を取ったリードが成約しやすいのか」を整理することから始めましょう。
たとえば、BtoB企業であれば、資料ダウンロード、ウェビナー参加、料金ページの閲覧、無料トライアルの申込み、問い合わせなど、顧客が購買プロセスの中でさまざまな行動を取ります。しかし、これらすべてが同じ価値を持つわけではありません。
過去の成約データを振り返りながら、「成約した顧客は商談前にどのような行動を取っていたか」を洗い出すことが重要です。
まずは成約との関連性が高そうな行動を整理し、優先順位を付けることで、効果的なスコアリングの土台を作れます。
営業部門と連携し、現場感覚をスコアへ反映する
スコアリングはマーケティング部門だけで設計するのではなく、営業部門と連携しながら運用することが重要です。
営業担当者は日々見込み客と接しており、「どのような企業が商談化しやすいのか」「どのような課題を持つ顧客が成約につながりやすいのか」といった現場の知見を持っています。
たとえば、「製品比較資料をダウンロードした企業は商談化しやすい」「特定業界の企業は受注率が高い」といった傾向は、データだけでは見えにくいことがあります。
マーケティング部門が作成したスコアリングルールと、営業現場の感覚にズレがあると、スコアが高いにもかかわらず受注につながらないリードが増えてしまう可能性があります。定期的に営業担当者からフィードバックを収集し、現場の知見をスコアへ反映することが大切です。
顧客インタビューで「購買の決め手」を探る
営業担当者の視点だけでなく、実際に購入した顧客の声を収集することも有効です。
顧客インタビューを実施すると、「なぜ問い合わせをしようと思ったのか」「最終的な購入の決め手は何だったのか」といった、行動データだけでは分からない背景を把握できます。
たとえば企業側は「ウェビナー参加が成約につながった」と考えていても、顧客に話を聞くと「導入事例の記事を読んで自社での活用イメージが持てたことが決め手だった」というケースもあります。
短期間で成約した顧客だけでなく、検討期間が長かった顧客や失注した顧客にもヒアリングを行うことで、購買行動の特徴や意思決定プロセスをより深く理解できるでしょう。
行動データを分析し、スコアを継続改善する
営業や顧客から得た情報は、必ずデータ分析によって検証することが重要です。
たとえば、「料金ページを閲覧したリードは受注しやすい」という仮説があれば、実際にその行動を取ったリードの商談化率や成約率を確認します。逆に、期待していたほど成果に結びついていない行動が見つかることもあります。
また、成約直前の行動だけでなく、初回訪問から問い合わせに至るまでの顧客行動全体を分析することも大切です。どのコンテンツやキャンペーンが成果に貢献しているかを可視化することで、より精度の高いスコアリングモデルを構築できます。
スコアリングは一度設定したら終わりではありません。市場環境や顧客ニーズの変化に合わせて定期的に見直しを行い、継続的に改善していきましょう。
シンプルな運用を始め、段階的に精度を上げる
スコアリングを導入する際によくある失敗が、最初から細かい条件を設定し過ぎることです。
たとえば、「業種」「従業員規模」「役職」「閲覧ページ数」「ダウンロード資料の種類」など、多数の条件を設定すると、一見精度が高まりそうに見えます。しかし、運用や見直しが難しくなり、かえって活用されなくなるケースも少なくありません。
まずは「問い合わせ」「デモ申込み」「料金ページ閲覧」など、成約との関連性が高い重要な指標に絞って運用を開始することをおすすめします。
シンプルなルールで運用しながらデータを蓄積し、その結果を見て条件を追加・調整していく方が、実務では成果につながりやすいでしょう。
【Q&A】リードスコアリングについてよくある質問
リードスコアリングについて、よくある質問をまとめました。
Q1. スコアリングとは何ですか？
スコアリングとは、見込み客（リード）が顧客になる可能性を数値化し、優先順位を付ける手法です。
企業情報や役職などの属性データに加え、資料ダウンロードや料金ページ閲覧といった行動データに点数を割り当てることで、営業やマーケティングが優先的にアプローチすべきリードを判断しやすくなります。
Q2. スコアリングを行うメリットは何ですか？
スコアリングを行うことで、成約可能性の高いリードに営業・マーケティング活動を集中できるようになります。
また、どのような属性や行動が成約につながりやすいのかを分析できるため、施策改善や営業とマーケティングの連携強化にも役立ちます。
Q3. スコアリングにはどのようなデータを活用しますか？
スコアリングでは、企業規模や業種、役職などの「明示的なデータ」と、Webサイトの閲覧履歴や資料ダウンロード、メール開封、問い合わせ履歴などの「非明示的なデータ」の両方を活用します。
これらの情報を組み合わせることで、リードの関心度や購買意欲をより正確に把握できます。
Q4. Excelやスプレッドシートでスコアリングを行うことはできますか？
可能です。過去の成約データをもとに、成約率の高い属性や行動へポイントを割り当てることで、手動でスコアリングモデルを構築できます。
ただし、リード数が増えると管理や見直しの負担が大きくなるため、多くの企業ではCRMやMA、SFAなどのツールを活用して運用しています。
Q5. スコアリングの精度を高めるにはどうすればよいですか？
営業部門からのフィードバック、顧客インタビューによる生の声、実際の行動データ分析を組み合わせながら継続的に改善することが重要です。
また、最初から複雑なルールを作るのではなく、成約との関連性が高い指標から運用を始め、データの蓄積に合わせて調整していくことが成功のポイントです。
精度の高いスコアリングで顧客化を促進しよう
スコアリングは、見込み客の成約可能性を数値化し、限られた営業・マーケティングリソースを最も成果につながりやすいリードへ集中させるための仕組みです。明示的・非明示的データを組み合わせ、営業部門と連携しながら継続的に改善することで、組織全体の顧客化効率が高まっていきます。
スコアリングで成功するためのポイントをまとめておきます。
- まずは「成約につながる行動」を整理する
- 営業部門と連携し、現場感覚をスコアへ反映する 顧客インタビューで「購買の決め手」を探る
- 行動データを分析し、スコアを継続改善する 最初から複雑にし過ぎない
スコアリングの精度はデータの蓄積とともに高まります。まずは成約との関連性が高い指標に絞ってシンプルなモデルで運用を始め、実績データを見ながら段階的に精度を上げていくことが実務では成果につながりやすいアプローチです。
HubSpotのCRMおよびMarketing Hubでは、リードの属性・行動データをもとにしたスコアリング機能と、機械学習による予測リードスコアリングを利用できます。無料プランからデータの蓄積を始め、スコアリング運用の土台を整えることも可能です。
