スコアリングとは？
マーケティングや営業の分野における「スコアリング」は、「リードスコアリング」とも称され、保有する見込み客（リード）に対して、その属性情報や行動履歴に基づいて購入意欲を評価し、確度を数値化するプロセスを指します。例えば、顧客の所属する業界、企業規模、役職、あるいはウェブサイトへの訪問回数、滞在時間、資料ダウンロードといった行動パターンにそれぞれポイントを設定し、総合的なスコアを算出します。
この手法は特にBtoBマーケティングにおけるマーケティングオートメーション（MA）システムで利用されることが多く、スコアリングを通じて見込み客の製品・サービスに対する関心度や理解度に応じたきめ細やかなアプローチを実現します。
活用場面と目的
見込み客の管理と育成は、獲得したリード情報を適切に分類し、育成プロセスを経て質の高いリードへと転換させる一連の流れで構成されており、この中にリードスコアリングが組み込まれています。
スコアリングは、リードクオリフィケーション（見込み客の選別・絞り込み）と密接な関係にあります。獲得直後の見込み客データは、通常「個人情報」と「流入元（例：展示会、オンライン広告など）」といった基本的な情報のみが登録されています。その後、リードナーチャリングのフェーズにおいて、様々なコンテンツを通じて見込み客とコミュニケーションを図る中で、そのアクション一つ一つからスコアが加算されていきます。
このスコアリングによって「製品への興味関心度の高さ」という客観的なデータを持つことが可能になり、この数値がリードクオリフィケーションの重要な指標となります。
リードクオリフィケーションにおける役割
リードクオリフィケーションとは、獲得した見込み客の中から、自社の製品やサービスにとって成約に繋がりやすい、質の高いリードを特定するプロセスを指します。リードスコアリングは、この選別プロセスにおいて非常に客観的かつ具体的な評価基準を提供します。例えば、ウェブサイトへのアクセス頻度が高い、特定のホワイトペーパーをダウンロードした、料金ページを複数回閲覧したなどの行動は、見込み客の購買意欲が高いことを強く示唆します。これらの行動に適切なスコアを付与することで、「なんとなく関心がありそう」といった主観的な判断ではなく、明確な数値に基づいて確度の高いリードを絞り込むことが可能になります。
この仕組みにより、営業担当者は膨大なリードリストの中から、優先的に接触すべき「ホットリード」に焦点を当てることができ、営業活動における無駄を削減し、効率性を飛躍的に向上させます。リードスコアリングは、見込み客の「現在の」関心度だけでなく、将来的な成約の可能性をも予測する上で欠かせない指標となるのです。
営業活動の最適化
リードスコアリングは、営業活動の効率を大幅に向上させる基盤となります。見込み顧客の購買意欲の高低を明確に数値化することで、それぞれのリードに合わせた最も効果的なアプローチを計画できるようになります。高いスコアを持つリードに対しては、営業チームが積極的に商談へと繋げ、具体的な提案を通じて成約を目指すという、直接的なアクションに集中することができます。
一方で、スコアが低いリードに対しては、すぐに営業が介入しても成果が見込みにくいと判断し、ナーチャリングプログラムを通じて顧客の関心やニーズを育成したり、あるいは顧客の状況に合わせた別の製品への誘導を検討するなど、長期的な視点での戦略的な関係構築を目指します。このように、貴重なリソースを無駄にすることなく、個々の見込み顧客の現在の状況と購買段階に応じたパーソナライズされた営業活動を展開できるため、顧客体験の質を高めることにも寄与します。
リードスコアリングの意義
リードの特性に応じてタグ付けし、個別のセグメントに分類して「One to One」の施策を展開するマーケティングオートメーション（MA）の普及に伴い、リードスコアリングの重要性は飛躍的に高まっています。現代のデジタルマーケティングおよび営業戦略において、リードスコアリングは以下の点で不可欠な役割を果たします。
営業とマーケティングの連携強化
リードスコアリングの導入は、営業部門とマーケティング部門が共通の基準でリードを評価するための土台を築きます。共通の評価軸がない場合、「マーケティングが提供するリードは質が低い」「営業は常にリードの不満を言う」といった部門間の認識の相違や対立が生じがちです。しかし、リードスコアリングを用いることで、客観的なスコアに基づいてリードの確度を明確に示すことができ、このような摩擦を防ぐことが可能になります。
結果として、営業とマーケティングの間の協力体制が強化され、成約という共通の目標に向かって、より一体感のある活動を展開できるようになります。スコアリングによって、マーケティングが創出するリードがどの程度の成熟度であるか、営業がどのフェーズのリードに注力すべきかが明確になるため、各部門の役割と責任が明確になり、シームレスな連携体制が構築されます。
既存リストの戦略的な活用
リードスコアリングは、単に購買意欲の高いリードを特定するだけでなく、現時点での関心が低いリード層を浮き彫りにする効果もあります。これらの低スコアリードを可視化できることで、その状態に応じた戦略的なアプローチが可能になります。
例えば、過去にセミナーに参加したものの、その後具体的な購買行動に繋がっていないリードに繰り返し同じアプローチを続けても、成果に結びつく可能性は低いかもしれません。しかし、なぜ購買行動に至らないのかを「製品の価値が十分に伝わっていない」「顧客の現在の課題にフィットしていない」といった仮説を立て、適切な情報提供や別の解決策を提示することで、将来的な成約へと繋がる可能性は十分にあります。獲得したビジネス機会を最大化する観点からも、リードスコアリングは極めて重要な取り組みです。保有するリスト全体から潜在的な価値を持つリードを発掘し、最大限に活用するためにも、スコアリングは不可欠なプロセスといえます。
米国ではAIスコアリングが主流、予測も行うように
マーケティングオートメーション（MA）技術の進化は、高度な自動スコアリングの実現を加速させています。自動配信されるコンテンツを通じた見込み顧客とのコミュニケーションとその反応を基に、AIと機械学習による自動スコアリングが導入され、さらに大規模なデータからの予測モデリングも活用され始めています。
AIスコアリングは、従来のルールベースの手法では見過ごされがちな複雑な行動パターンや相関関係を自動で学習し、より精度の高い予測を可能にします。この能力により、コンバージョン（成約）といった見込み顧客の将来的な行動を予測し、マーケティング・営業活動の円滑化に貢献しています。現在、パーソナライズされたOne to One施策を展開するためには、リードスコアリングの導入が不可欠な状況です。
国内の現状
日本国内においても、リードスコアリングを導入する企業が着実に増加しています。これは、2022年にSATORIが実施したMAツール活用実態調査の結果からも明らかです。2020年のデータと比較して、スコアリングを活用している企業が顕著に増えていることが確認できます。
この調査では、リードスコアリングを「頻繁に利用する」機能として挙げた企業が22.4％に上ります。まだ使いこなせていない企業を含めると、さらに多くの企業がこの取り組みに関心を持ち、進めていると推測されます。SATORIの機能の中で4番目に高い利用率となっており、MAツール運用におけるリードスコアリングの重要性が浮き彫りになっています。
2020年度の同様の調査では、わずか14.8%だったことを鑑みると、わずか2年間で活用が飛躍的に伸びていることが見て取れます。今では、MAツール導入と並行してリードスコアリングの仕組みを構築することが、成功への必須条件となっています。
リードスコアリングの仕組みと3つの採点基準
リードスコアリングにおいて、個々の見込み顧客に付与するスコアは、主に以下の3つの視点から決定されます。これらの視点は、顧客の購買意欲を多角的に評価し、より精度の高いリード選定を可能にする上で極めて重要です。競合記事でも同様に、顧客の外的情報（属性）、内的情報（興味）、行動情報（活性度）の3要素が挙げられており、これらを総合的に判断することで、リードの確度を綿密に測ることが可能となります。
１）顧客の属性（手動スコアリング） - 外面的情報
この採点基準は、リードの企業規模、業種、役職、所在地など、比較的変動が少なく、取得しやすい外部情報に基づいて評価されます。例えば、顧客が意思決定権を持つ役職者であれば＋5点、すでに競合他社の製品を利用している場合は＋5点といったように、担当者のポジション、顧客企業の業種・規模、競合製品の利用状況に応じて、事前に重み付けを設定します。顧客が意思決定権限を持っていたり、製品・サービスへの理解度が高いといった属性情報は、商談成立の可能性に大きく影響を与えるためです。
他社の記事では、リードの業界が自社のターゲット層と一致していれば+20点、決裁権を持つ役職者であればさらに+10点といった具体的な加点例が示されています。外的情報は、リード獲得の時点で比較的容易に手に入ることが多いため、早い段階で一定のスコアリングを実施できる点が大きな利点です。自社の理想とするターゲット企業像との適合度が高いほど、より高スコアが割り当てられ、結果として営業アプローチの優先順位が向上します。
２）顧客の興味（自動スコアリング） - 内面的情報
この基準は、見込み顧客がコンテンツとの接点を通じて示す内発的な関心や、彼らが抱える具体的な課題を評価するものです。具体的には、展示会やセミナーへの参加、ウェビナーの視聴、無料トライアルの利用、あるいは比較表・料金表、サービスサポートページなどの閲覧といった行動に対して点数が加算されます。これらの行動から、見込み顧客が自社の製品やサービスにどの程度の興味を持っているかを把握し、その検討段階に合わせた適切なフォローアップを行うことが可能になります。
例えば、ある競合記事では、社内情報の分散による課題とその解決策を紹介するコンテンツを読んだ後、社内情報の一元管理ソリューションに関するホワイトペーパーをダウンロードした場合に+10点といった具体例が挙げられています。これは、リードのニーズと製品が合致した際にスコアリングを行うことを示しています。内的な情報については、リードの行動からある程度の推測は可能ですが、現在利用しているサービスへの不満点や抱える詳細な課題など、より深い情報を得るには、コミュニケーションを通じて信頼関係を築く必要があり、情報の入手難易度は高い傾向にあります。
３）顧客の活性度（自動スコアリング） - 行動情報
この基準は、見込み顧客が起こした行動の頻度と、その行動から経過した時間、すなわち情報の「鮮度」を評価するものです。前述の2）で評価される行動も、それが最近のものであるか、あるいは時間が経過しているかによって、顧客の関心度の高まりは異なります。数ヶ月前に頻繁に活動していた顧客は、すでに他社製品やサービスを導入している可能性もあれば、何らかの理由で検討を中断しているケースも考えられます。
反対に、ここ数週間の間に頻繁にWebサイトを訪問しているような顧客には、いち早くアプローチすることで商談成立の可能性を格段に高めることができるでしょう。例えば、Webサイトへの直近〇日以内のアクセス履歴や、直近1週間に〇回以上のアクセスがあったかなど、行動からの経過時間の短さや行動頻度の高さを活性度として加点します。競合記事においても、「同じスコアのリードであっても、直近で行動を起こしているか否かで成約確率は異なります」と指摘されており、行動情報の鮮度はリードの購買意欲を測る上で非常に重要な要素となります。
このように、これら3つの異なる視点から、顧客の状況に応じて適切なスコアを付与し、そのスコアに基づいて期待する次のアクションへと繋げていくことが肝要と言えます。
リードスコアリングのメリット
リードスコアリングの導入と効果的な運用は、企業に多岐にわたる恩恵をもたらします。これは単なる見込み顧客の数値化に留まらず、組織全体の効率性向上と生産性強化を目的とした戦略的なアプローチです。具体的なメリットは以下の通りです。
効率的な営業活動の実現
リードスコアリングは、購入意欲の有無や度合いを明確に可視化します。これにより、営業チームは購買意欲が高いと判断されたリードに対して、より積極的かつ優先的にアプローチすることが可能となり、不要な工数を削減しつつ、成果に繋がりやすい営業活動に注力できるようになります。例えば、高スコアのリードには、具体的な製品デモンストレーションや個別相談の機会を提供し、成約へと直結するアクションに集中します。
その一方で、スコアが低いリードに対しては、すぐに営業が介入するのではなく、マーケティング部門がナーチャリング施策を通じて関心を高めるための情報提供を行います。このように、見込み顧客の検討状況や関心度合いに応じた最適なアプローチが可能となり、結果として顧客満足度の向上にも貢献します。Salesforce Sales CloudのようなCRM/SFAツールは、顧客情報と案件情報の一元管理、円滑な情報共有、そしてデータの明確な可視化を通じて、こうした営業効率化を強力に後押しします。
営業とマーケティングの機能最適化
リードスコアリングの導入は、営業チームとマーケティングチームそれぞれの役割分担を明確にし、各部門が専門とする活動に最大限注力できる環境を創出します。具体的には、マーケティング部門は、まだエンゲージメントスコアが低い見込み客に対して、彼らの関心や抱える問題に合致した情報提供（コンテンツ配信）、ウェビナーやイベントの企画、メールによる継続的な育成活動などを通じて、見込み客の育成とスコア向上を図ります。
その結果、一定の基準を超えて購買意欲が高まった見込み客は、「ホットリード」として営業部門へと引き渡されます。これにより、営業チームは購買確度の高いリードに絞り込んで営業活動を展開できるため、商談の効率化と成約率の大幅な改善に貢献します。このように、リード一つひとつに対し、営業とマーケティングが重複なく、最も効果的なタイミングでアプローチできる体制が整うことで、部門間のスムーズな連携が促進され、組織全体の効率性と生産性が飛躍的に向上します。
スコアリング実装の進め方と重要ポイント
このセクションでは、MA（マーケティングオートメーション）ツールを活用したリードスコアリングの具体的な導入手順と、その効果を最大限に引き出すための鍵となる要素について掘り下げていきます。リードスコアリングは、一度システムに組み込んだらそれで完了ではなく、市場や顧客の変化に合わせて継続的に評価し、調整していくことが極めて重要です。
1. スコアリング基準の策定
最初に手掛けるべきは、顧客が最終的な購入に至るまでのプロセスにおける行動パターンを明確にすることです。既に述べたように、リードスコアリングを構築する際には、主要な3つの側面から検討を進めることが肝要です。このうち、「静的な属性（デモグラフィック情報など）」は比較的容易に収集・分析できますが、「行動（ウェブサイト閲覧履歴など）」や「エンゲージメント（メール開封率など）」といった側面からスコアリングを設計する際には、自社の顧客が実際にどのようなステップを踏んで成約に至るのか、その検討プロセス全体をできる限り詳細な仮説として描き出すことが求められます。この仮説構築の段階においては、マーケティング部門の専門知識だけでなく、顧客と日々直接対話し、商談を進めている営業部門の知見を取り入れることが極めて重要となります。
営業チームが提供するスコアリングの観点
顧客がどのようなニーズや課題を抱え、それらの課題に対してどのような検討経路を辿り、最終的な意思決定を下すのか――これらの要素について、営業担当者はリードスコアリングの設計に必要な深い洞察を持っています。例えば、顧客が直面しているビジネス課題の具体性、その課題解決の喫緊度、意思決定プロセスに関与する主要人物、そして予算の確保状況などは、成約に直接的に影響する極めて重要な情報源です。
これらのデータは、見込み客の関心度や行動履歴に基づいたスコアリングの基準を設定する上で、欠かせない要素となります。スコアリングのモデルを構築する際には、営業担当者と見込み顧客との対話から得られる、ビジネス課題の質や緊急性といった要素も、その後の見込み客の行動を予測し、スコアに反映させる上で重要な考慮点として含めるべきです。
マーケティングサイドからの評価軸
マーケティング部門には、Webサイトでの行動履歴、ダウンロードされた資料、メールの開封率、セミナーやウェビナーへの参加状況、さらにはコールセンターへの問い合わせ履歴など、多岐にわたる顧客データが集約されていることでしょう。これらのデータは、特定のサービスページを繰り返し閲覧している、特定のテーマに関するブログ記事を深く読み込んでいる、動画コンテンツを最後まで視聴しているといった形で、見込み顧客が抱く具体的な関心度や潜在的なニーズを浮き彫りにする貴重な手掛かりとなります。
これらの情報は、企業と顧客間のインタラクションを通じて得られるものであり、各見込み顧客が現在どの程度の検討段階にあるかを推測する上で極めて重要です。特に営業担当者がまだ接触していない見込み顧客の場合、これらの情報を用いてその検討深度や購買意欲の高まりを判断し、成約に至る可能性を予測した上で、個別最適なアプローチを展開するための羅針盤となります。
スコア要素設定時の留意点
リードスコアリングの導入において、最初から複雑で多数の評価項目を設定することは、往々にして非効率的であり、運用上の障壁となりがちです。まずは、これまでの営業・マーケティング活動で蓄積された経験に基づき、「高い確度で成約に至った」既存の優良リードを特定し、彼らがどのような属性を持ち、どのような行動パターンを示していたかを詳細に分析することから始めるのが賢明です。
この分析結果を基盤として、実際に成約に結びつきやすい行動や属性に焦点を当てて、評価項目を考案していきます。まずはシンプルな項目設定からスタートし、実際の運用を通じて段階的に詳細化していくアプローチが、無駄なコストを抑えつつ、効果的なスコアリングモデルを構築するための鍵となります。肝要なのは、設定した評価項目が実際のビジネス成果にどれだけ貢献しているかを、常に客観的な視点で検証し続けることです。
2. スコアリングの活用
スコア設定が完了した後は、いよいよ実際の運用フェーズへと移行します。まずは、既存の顧客情報に基づき、業種や企業規模といった静的な属性情報には特定の点数、自社サイトの主要ページ（製品・サービス詳細、料金プランなど）の閲覧といった行動履歴には個別の点数を付与するなど、簡潔なスコア設定から開始します。その後、運用を重ねながら適宜スコア基準を見直し、その精度を着実に向上させていくことが重要です。
スコアリングの結果、全体合計スコアが特定の基準値を超えた場合や、前述した複数の評価軸がすべて基準を満たした場合など、確度の高い見込み顧客（ホットリード）と判断する条件を明確に定義します。これらの条件を満たした見込み顧客は、速やかに営業部門へと連携されます。連携されたリードは、すでに十分な購買意欲を持っていると推測されるため、営業担当者は迅速にアポイントメントを設定し、商談を前に進めることが期待されます。
試験運用と改善サイクル
スコア項目を策定したら、まず既に活動している既存のリードに対して試験的にスコアリングを適用してみましょう。この試験運用を通じて、設定したスコア項目が実際のリードの行動や最終的な成約実績とどの程度一致しているかを確認できます。例えば、「この行動には高得点を与えたが、実際には成約に結びつきにくい」といった、想定と実態との間にギャップが見つかることもあります。
既存リードでの試験運用で得られた情報をもとに、スコア項目の調整や重み付けの変更を行い、精度を高めていきます。次に、新規のリードにもスコアリングを適用し、新たなフィードバックを収集します。新規リードからのデータは、既存リードでは見えなかった新たな課題や改善のヒントをもたらすことがあります。もし問題点が明らかになった場合は、マーケティング部門と営業部門が再度連携し、解決策を検討します。この試験と改善のサイクルを繰り返すことで、より実用的で効果的なリードスコアリングモデルを確立することが可能になります。
3. スコア値の修正とPDCA
リードスコアリングでは、基本的にスコアを基に潜在顧客の購入意欲を判断し、適切なタイミングで営業部門に連携します。しかし、単純なスコア設定のままでは、たとえスコアが高くても実際の成約に至らないケースや、逆にスコアが低いと判断され検討が進んでいないと思われたリードが、他社へ流れてしまうリスクも存在します。このような状況が明らかになった場合、速やかにその原因を分析し、スコア設定のレビューや最適化をPDCAサイクルに乗せて継続的に行うことが不可欠です。
スコアリングの評価基準と実際のコンバージョン率の関係性を定期的に検証し、必要に応じてスコアの配点や評価項目そのものを見直します。例えば、特定のアクションに高いスコアを設定していたにもかかわらず、そのアクションを取ったリードの成約率が低い場合、その行動のスコアを減らすか、あるいは別の効果的な行動のスコアを増やすといった調整が必要です。データに基づき、PDCAサイクルを回しながらリードスコアリングの精度を絶えず向上させるため、定期的なレビュー期間を設けるなどの仕組みを構築すると良いでしょう。
スコアリング精度を高めるための注意点
リードスコアリングを最大限に活用し、その正確性を高めるためには、いくつかの重要なポイントを理解し実践することが求められます。これらの点を押さえることで、スコアリングが個人の判断に左右されることなく、真にビジネスの成長に貢献する強力なツールとして機能するでしょう。
スコア付けの基準を統一する
リードスコアリングの基準が不明確だと、評価にばらつきが生じ、結果として属人化する原因となります。例えば、「コンテンツを長時間閲覧している」という項目だけでは、「長時間」の具体的な定義が人によって異なるため、スコアリングの客観性が損なわれます。これを避けるには、「〇分以上閲覧した人」のように、具体的な数値を用いて明確に基準を定めることが重要です。
また、商材やサービスによってターゲットとなる顧客層や購入に至るまでのプロセスは異なるため、最適なスコアリングの設定も変わってきます。したがって、スコアリングの評価基準は、マーケティング、営業、製品開発といった関連部署が部門横断的に議論を行い、それぞれの専門知識を結集して策定するようにしましょう。明確で統一された基準は、リードスコアリングの公平性と信頼性を確保する上で必須となります。
さらに、スコアの配点については、初期段階から細かく厳密な点数を刻むことは推奨しません。その理由は、初期のリードスコアリングではまだ不明な点が多く、試行錯誤が必要だからです。あまりに細分化しすぎると、後の調整の余地が少なくなり、点数自体が形骸化してしまい、活用されなくなるケースが多く見られます。
複数の行動から総合的に判断する
リードスコアリングを実施する際は、単一の行動や属性だけでリードの確度を判断するのではなく、複数の情報源から多角的に評価することが肝要です。例えば、Webサイトの特定のページを一度閲覧しただけで高スコアを付与しても、それが一時的な興味に過ぎない場合、実際のコンバージョンには繋がりづらいことがあります。
特にBtoBマーケティングにおいては、購買検討から意思決定までの期間が長く、顧客は多様な情報を参照し比較検討することが一般的です。そのため、最新のアクションだけでなく、過去の行動履歴、閲覧したコンテンツの多様性、メールのエンゲージメント、さらにはプロファイルデータなどを組み合わせることで、より精度の高い購入意欲を把握することが可能になります。例えば、以前ダウンロードしたホワイトペーパーの種類と、最近閲覧した価格ページの組み合わせなど、リードの一連の行動履歴から傾向を読み解くことが重要です。
過度な行動スコア化を避ける
リードスコアリングは非常に効果的な戦略ですが、リードが行う全ての行動を無理に数値化する必要はありません。特に、見込み客がすでに購買検討の段階にあると明確に判断できる行動、例えば「見積もり依頼」などは、スコアリングシステムを介してアプローチの優先度を検討するよりも、営業担当者がタイムリーに直接見積もりを提示し、具体的な予算や要望についてフォローする方が、成約に至る可能性は飛躍的に高まります。
全ての行動をスコア化するのではなく、その行動が自社のマーケティング活動や営業活動にとってどれほど重要であるかという視点で評価を行うことが肝要です。
スコアリングは、営業が直接アプローチする前のナーチャリング段階でのリードの優先順位付けや、営業部門への引き渡し条件を判断する際に効果的に機能します。どの行動に対してスコアリングを適用し、どの行動に対しては即座の直接アプローチを行うべきかは、自社の営業プロセスやリードの特性に合わせて柔軟に決定することが賢明です。
スコアの自動減衰機能の考慮
リードの購買意欲や関心度は、時間の経過とともに変動する性質を持っています。数ヶ月前に高い行動スコアを記録したリードであっても、その後の活動が見られない場合、既に他社製品を導入していたり、検討自体を中断している可能性も考えられます。このように、時間経過に伴うリードの「関心度の鮮度」の低下を正確に反映させるために、「スコア減衰」の機能を取り入れることが重要です。
スコア減衰とは、リードのエンゲージメントや特定のイベントによって加算されたスコアが、時間の経過とともに自動的に減少していくメカニズムです。例えば、あるフォーム送信で10ポイントが加算されたとしても、1ヶ月ごとに50%減衰するように設定すれば、1ヶ月後には5ポイント、2ヶ月後には2.5ポイントと、その行動の重要度が時間と共に自然に低下していきます。多くのMAツールには、この減衰間隔（1ヶ月ごと、3ヶ月ごと、6ヶ月ごと、12ヶ月ごとなど）を設定する機能が備わっています。スコア減衰を導入することで、常に最新の興味関心度を反映した、より精密なリードの優先順位付けが可能となり、営業担当者が最も優先的にアプローチすべきリードを見落とすリスクを最小限に抑えることができます。
スコアリングの応用例
リードスコアリングにおいては、スコア設定の精度を向上させるための継続的なPDCAサイクルだけでなく、既に設定されている項目以外にも活用可能な情報源がないかという多角的な視点から検討を加えることが重要です。
スコアリング運用の一例
ここでは、私たちのチームが経験した特徴的な事例をご紹介します。
これは「興味関心度のスコア化」に関するものです。ある自動車販売会社のケースで、顧客はウェブサイトを通じて興味のある自動車について問い合わせを行う仕組みでした。私たちは、単なる問い合わせ車両の在庫情報だけでなく、関連度の高い車両をレコメンドすることで、さらなる商談率向上を目指しました。
一般的に、問い合わせがあった車両の情報を基にスコアリングを行うことが多いでしょう。例えば、車両のカテゴリー、ボディカラー、価格帯、新車か中古車か、といった要素です。
しかし、これだけの情報では顧客の潜在的な興味やニーズを見落とすことがあります。そこで私たちは、顧客のウェブサイト上での閲覧履歴データを取得し、AIを用いてスコア化する手法を導入しました。これにより、より拡張性が高く、顧客の潜在的な関心に合致する車両をレコメンドできるレベルまでスコアの精度を引き上げることに成功しました。
このアプローチの結果、関連車両のクリック率は市場平均の3%だったものが、驚くべきことに20%まで改善しました。
このように、スコアリングは単にリードを評価・選別するだけでなく、顧客の隠れたニーズを引き出し、効果的なアプローチへと繋げるための「価値創造型スコア化」としても適用できるのです。
MAツールのスコアリング機能の現代的進化
現代のマーケティングオートメーション（MA）プラットフォームは、単なるリードの点数計算を超え、より洗練された柔軟なスコアリング機能を提供することで、マーケティングと営業活動の効率化、そしてパーソナライゼーションを強力に推進しています。特にHubSpotのような業界リーダーのMAツールでは、スコアリングのアプローチが著しく進化し、多角的な視点からリードを評価できるようになりました。また、Account Engagement（旧Pardot）も、AIを活用した高精度なスコアリング機能で注目を集めています。
HubSpotにおける新たなリードスコアリング機能の導入
以前からHubSpotにはリードスコアリングの仕組みが存在していましたが、全く新しい「リードスコアリング」機能が導入されました。これは、これまでのプロパティを活用したスコアリングとは一線を画し、独立した専用機能として確立されています。
専用機能化とスコア評価軸の多角化
従来のスコアリングが特定のプロパティを利用して設定されていたのに対し、新しい機能は独立した専用メニューとして提供され、設定と管理のプロセスが格段に直感的になりました。
スコアリングのアプローチも大きく進化し、2つの主要なタイプに分かれました。旧来は一つのプロパティで様々な要素を統合していましたが、新機能ではリードの行動履歴に基づく「エンゲージメントスコア」と、業種や従業員数といった属性情報に基づく「適合スコア」の二種類が導入されました。これにより、リードが「何をしているか」と「誰であるか」という両側面から、より詳細かつ多角的な評価が可能になりました。当初は別々に管理する必要がありましたが、2024年11月のアップデートにより複合スコアの作成が実現し、エンゲージメントスコアと適合スコアを統合した総合的な評価もシームレスに行えるようになっています。
参照 : Hubspotリード スコアリング ツールを理解する.https://knowledge.hubspot.com/ja/scoring/understand-the-lead-scoring-tool
スコア値の管理と制御の向上
これまでの機能ではスコアの上限が設定されていなかったため、非常に高い、あるいは非現実的な数値になるケースが見られました。しかし、新機能では点数に上限値を設けることが可能になり、リードスコアの管理が格段に容易になりました。この上限設定は、スコア全体に対して適用できるだけでなく、特定のグループ単位でも設定が可能です。例えば、全体の最大値を100点としつつ、Webアクセス関連の項目は最大80点に制限するといったように、各スコア項目グループの重要度に応じて、より柔軟かつ戦略的にスコアを整理・調整できるようになっています。
自動化と精度の飛躍的向上
新しいHubSpotのリードスコアリング機能は、自動化と評価精度の両面で大きな進化を遂げています。旧バージョンでは難しかった「特定の行動が繰り返されるごとにポイントを加算する」といった、よりきめ細やかな動的スコアリングが可能になりました。例えば、特定のページを複数回訪問するたびにスコアが加算される設定や、もちろん一度きりの加点設定も柔軟に行えます。
さらに、時間の経過とともにスコアを自動的に減少させる「スコア減衰」という独自の機能も導入されました。これにより、過去の行動の重要性が徐々に薄れていくことを反映できます。例えば、フォーム送信で10ポイント獲得しても、毎月50%減衰する設定にすれば、その関心度が時間とともに自然に低下します。スコア減衰は過去のデータにも適用されるため、古い履歴に影響されすぎることなく、リードの現在の活性度を常に正確に把握可能です。加えて、この新機能では、設定を行う以前のアクションも評価対象となるため、スコアルールを適用すると、過去に遡って全ての行動に基づいた計算結果を自動的に提示する便利な側面も持ち合わせています。
直感的なUIと強力な連携
新スコアリング機能は、ユーザーインターフェース（UI）が洗練され、視覚的に分かりやすく操作性が格段に向上しました。加えて、カスタマイズ可能な閾値を設定することで、リードを三段階のラベル（「高」「中」「低」）で自動分類する機能が搭載されました。旧機能にはこのような分類機能はありませんでしたが、これによりリードの優先順位付けが一目で把握できるようになります。
このラベルデータはプロパティとして保存されるため、この値をトリガーとしてワークフローを自動化するなど、HubSpotの他のツールとの連携が非常にスムーズに行えます。コンタクトの詳細画面の右サイドバーには、スコアの専用カードが表示され、その中の「スコア履歴を見る」からは、これまでのスコア変動の履歴を詳細に確認することが可能です。
運用における柔軟性の拡大
新しいスコアリング機能は、その運用面での柔軟性も大幅に強化されています。旧バージョンでは不可能だったスコアを一時的にゼロにリセットする機能が実装されました。具体的な活用例としては、商談がクローズした見込み客のスコアをリセットし、彼らが再び検討フェーズに入った際にゼロから新しいスコアリングを開始する、といった運用が可能になります。
また、スコア評価の対象となるコンタクトを特定のリストで指定できるようになったため、特定のセグメントのリードにのみスコアリングルールを適用するといった、より戦略的な運用が可能です。もちろん、全てのリードにスコアを付与する選択もできます。リリース当初は減点機能がありませんでしたが、2024年11月のアップデートにより減点ルールも設定可能となり、特定のネガティブな行動（例：ウェブサイトからの離脱、特定のコンテンツへの無反応など）に対してスコアを減少させることが可能になり、リードの質をさらに精緻に評価できるようになりました。
AI活用による予測分析
HubSpotのMarketing Hub Enterpriseの契約プランでは、AIがコンタクトのリードスコアを自動で生成する「AIスコア」機能を利用できます。この機能は、AIがウェブサイト内の行動パターンなどを機械学習によって分析し、高い精度でリードの将来的な行動を予測します。
AIスコアを作成すると、選ばれたコンタクトがAIモデルによって評価・学習されます。この評価されたコンタクトの行動に基づき、AIがスコア計算のための推奨基準を生成します。スコアを生成するには、最低50件のコンタクトが必要で、その内訳はコンバージョンに至ったコンタクト25件と、至らなかったコンタクト25件を含んでいる必要があります。例えば、「開始：MQL」「終了：SQL」「時間枠：30日」と設定した場合、AIは過去30日間に「MQL」から「SQL」へ移行したコンタクトに共通する特性を特定し、そのインサイトに基づいた独自の基準でスコアを生成します。これにより、従来のルールベースのスコアリングでは見落としがちなリードの潜在的な傾向を自動的に発見し、より効果的で的確なアプローチへと繋げることが可能になります。
スコアプロパティと履歴の活用法
マーケティングオートメーション（MA）ツールでスコアロジックを構築すると、通常、そのスコア値を記録するための専用プロパティが自動的に生成されます。このスコアリング機能を有効化すると、既存のレコードも遡って評価され、該当プロパティにスコアが反映されます。その後は、レコードが見込み客のスコアリング条件を満たすたびに、このプロパティ値は自動的に更新され続けます。複合的なスコアリングモデルを採用している場合、総合スコア、エンゲージメントスコア、適合スコアという3種類のプロパティが個別に作成されます。
これらのスコアプロパティは、見込み客の購買意欲を追跡するだけでなく、各種ビュー、セグメント、ワークフロー、レポート作成時のフィルタリング条件として幅広く活用できます。さらに、スコアの数値に応じてレコードをグループ分けするために、「スコアの閾値」を設定することも可能です。この設定を行うと、スコア範囲ごとに異なる色分けされたラベルが付与された追加の閾値プロパティが生成され、特に有望な見込み客を視覚的に素早く識別できるようになります。
リードスコアがどのように機能しているか、そのパフォーマンスを把握するためには、リードスコアの履歴を確認し、過去の推移を分析することが有効です。現在のスコアや過去のスコアに迅速にアクセスしたい場合は、インデックスページのビューにスコアプロパティを列として追加するか、各レコードの右側にあるサイドバーにリードスコアカードを表示させることができます。Marketing Hub Enterpriseをご利用のお客様は、既存のスコアや設定した閾値に基づいた詳細なパフォーマンスレポートも確認可能です。
Account Engagement (旧Pardot) のスコアリングメカニズム
Salesforceが提供するMAツールであるAccount Engagement（旧Pardot）は、その強力なリードスコアリング機能で知られています。Pardotのスコアリングは、AIと機械学習を活用し、ウェブサイトでの行動履歴、メールのやり取りなど、見込み客のデジタル上の足跡を多角的に分析します。これにより、極めて精度の高いリード予測を可能にし、担当者がスコア項目を手動で検討する労力と時間を大幅に削減します。結果として、より戦略的なマーケティング活動や効果的な営業アプローチに集中できるようになります。
Pardotのユニークな点は、見込み客の関心度を示す「スコア」と、自社の理想的な顧客像との合致度を示す「グレード」という、二つの異なる指標を組み合わせてリードを評価する点にあります。このデュアル指標を用いることで、単なる行動量だけでなく、リードの質も考慮に入れた複合的な判断が可能となり、より正確かつ効率的なリードの優先順位付けを実現します。
まとめ
リードスコアリングは、見込み顧客の属性情報や行動パターンに基づいて、彼らの購入意欲を数値化する上で不可欠なマーケティング戦略です。このアプローチを導入することで、営業部門とマーケティング部門間の連携が強化され、成約確度の高いリードに対してより効率的にアプローチできるようになります。これにより、営業活動の生産性向上とコンバージョン率の向上に大きく寄与します。さらに、現時点での購買意欲が低いリードに対しても、適切なナーチャリング施策を展開することが可能となり、保有するリードリスト全体の価値を最大限に引き出すことができます。
スコアリングの評価基準は、主に顧客の基本属性、関心度合い、活動の頻度という3つの軸で構成されており、それぞれに適切なポイントを割り振ることでリードの優良度を測ります。効果的なスコアリングを実現するためには、営業とマーケティングが密接に連携し、具体的なスコア項目を設定することが重要です。最初はシンプルな設定から開始し、テスト運用とPDCAサイクルを繰り返し行うことで、精度を継続的に高めていくことが不可欠です。MAツールは、AIによる自動スコアリング、スコアの経時的減衰（スコア減衰）、詳細な履歴管理といった機能を備え、より高度で柔軟なリード評価を支援します。これにより、個々の顧客に最適化されたコミュニケーションの実現が可能となります。リードスコアリングを戦略的に導入し、継続的な改善を重ねることで、ビジネスの成長を加速させることができるでしょう。
よくある質問
リードスコアリングの具体的な内容とは？
リードスコアリングとは、見込み顧客（リード）の持つ属性情報（例：企業規模、役職）や過去の行動履歴（例：ウェブサイト訪問、資料ダウンロード）に基づき、その購買意欲や商談につながる可能性を数値化するプロセスを指します。この手法を用いることで、どのリードが現在最も関心が高く、優先的に接触すべきかを客観的なデータに基づいて判断できるようになります。
リードスコアリングの主要な利点は何ですか？
リードスコアリングを導入することで、主に3つの大きな恩恵が得られます。まず一つ目は、営業活動の最適化です。購買確度の高い見込み客に焦点を絞ることで、営業リソースの無駄を排除し、成約率を飛躍的に向上させることが可能になります。二つ目は、営業部門とマーケティング部門の連携強化です。共通の評価基準を設けることで、両部門間での見込み客に対する認識の齟齬を解消し、よりスムーズで協力的な体制を築くことができます。そして三つ目は、既存顧客リストの価値最大化です。現時点では購買意欲が低いと見られる見込み客も明確にし、適切なナーチャリング（育成）を通じて将来的なビジネスチャンスへと繋げる道を広げます。
スコアリングの基準はどのように設定すべきですか？
スコアリング基準の設定においては、顧客の属性情報、関心（行動履歴）、そして行動の鮮度（活性度）という3つの観点が非常に重要です。まずは、実際に成約に至った既存顧客の特性や行動パターンを詳細に分析することから始めます。その上で、営業チームとマーケティングチーム双方の視点を取り入れながら、成約に繋がりやすい要素には高い点数を、そうでない要素には低い点数を割り振っていきます。初めての導入では、まずはシンプルなルールから運用を開始し、定期的なテスト運用と効果測定を通じて、継続的にその精度を高めていくアプローチが最も有効です。
過去の行動のスコアは時間と共に減少しますか？（スコア減衰について）
はい、多くのマーケティングオートメーション（MA）ツールには、「スコア減衰」と呼ばれる機能が標準で搭載されています。これは、見込み顧客がある行動を起こすことで付与されたスコアが、時間の経過と共に自動的に減少していく仕組みを指します。例えば、1ヶ月前に資料をダウンロードした際の加点分が、日数の経過とともに徐々に目減りしていくように設定できます。この機能により、常にリードの最新の興味関心度を正確に反映したスコアを維持でき、古い情報に影響されることなく、最も適切なタイミングでのアプローチを可能にします。
AIスコアリングとは何ですか？その利点には何がありますか？
AIスコアリングとは、人工知能と機械学習技術を駆使して、見込み客のスコアを自動的に算出する画期的な機能です。従来のルールベースのスコアリングでは捉えきれなかった複雑な行動パターンや、人間が見過ごしがちな潜在的な相関関係をAIが自律的に学習し、より高精度に見込み客の購買意欲や将来的な行動を予測します。主な利点としては、まずスコア設定にかかる労力を大幅に削減できる点が挙げられます。次に、人間では発見が難しい傾向やパターンをAIが見つけ出すことで、新たな洞察が得られること。そして、その正確な予測に基づき、より効率的で成果に繋がるマーケティング戦略や営業戦略を立案できるようになることです。
スコアリングの精度を高めるためにはどうすれば良いですか？
リードスコアリングの精度を向上させるには、まず評価基準を明確にし、特定の個人の主観に依存しない客観性を確保することが不可欠です。次に、単一の顧客行動だけでなく、複数の行動履歴や属性情報から多角的に判断する視点を取り入れること、そして全てのインタラクションを無理に点数化するのではなく、リードの現在の状況や購買プロセスに合わせた柔軟な判断を行うことが求められます。最も重要なのは、スコアリング運用開始後も定期的な効果測定を怠らず、実際の顧客獲得実績とスコア値の相関性を徹底的に分析することです。このPDCAサイクルを通じて、スコア設定の妥当性を常に検証し、継続的な最適化を図っていくことが不可欠です。
営業とマーケティングの連携にリードスコアリングはどのように役立ちますか？
リードスコアリングは、営業とマーケティングの両部門に共通のリード評価指標を提供することで、部署間の協力体制を飛躍的に強化します。マーケティングチームは、設定されたスコア基準に合致する質の高い見込み客を、自信を持って営業チームへ引き継ぐことが可能になります。一方で営業担当者は、高いスコアが付与されたリードに焦点を当てて優先的にアプローチすることで、非効率な活動を削減し、受注へとつながる確率を向上させることができます。結果として、リードの価値に対する双方の認識のズレが解消され、両部門は一体となって、顧客獲得という最終目標へ向けて、より効果的かつ生産的な連携を実現します。
