予測リードスコアリングとは何ですか? AI により、より人間味のあるマーケティングが可能になります

マーケターは未来を語るために水晶玉を必要としていたのです。 現在、Act-On AI 予測リード スコアなどの予測リード スコアリング モデルの出現により、目標到達プロセスにおけるリードの進捗状況の予測が少し簡単になりました。

従来のリード スコアリングは依然としてその役割を果たしていますが、AI と機械学習を使用してリード スコアリングを強化および改良することで、潜在的な見込み客をこれまでより簡単に特定できるようになります。 Act-On 独自の AI 予測リード スコアなど、予測リード スコアリングの世界を深く掘り下げてみましょう。 定義、予測スコアリングと手動スコアリングの違いについて説明し、いくつかの潜在的な使用例を示します。

予測リードスコアリングとは何ですか?

この最先端の方法論は、高度な機械学習とデータ分析技術を活用して、顧客に転換する可能性に基づいてリードにスコアを割り当てます。 これは、役職、業界、企業規模などの事前に決定された基準に大きく依存する手動リード スコアリングの制約を超えています。 代わりに、AI ベースのリード スコアリングは、過去のリードの行動、エンゲージメント パターン、人口統計情報などの多数のデータ ポイントを詳しく調べ、ポジティブな結果に基づいて常に更新します。 このアプローチにより、マーケティング担当者は情報に基づいた意思決定を行うことができ、コンバージョンの可能性が高いリードに重点を置くことができます。

たとえば、新しい Act-On AI 予測リード スコア機能は、機械学習モデルを使用して、連絡先が販売につながる可能性を予測します。 スコアは毎日更新され、新しい接触行動がシステムに入るにつれて時間の経過とともに変化します。

手動のリード スコアリングと AI による予測リード スコアリングの違いは何ですか?

従来のリードのスコアリングは、事前に定義された基準と手動の評価に大きく依存しています。 基本レベルのリードの優先順位付けは提供できますが、機械学習の力を通じて AI 予測リード スコアリングがキャプチャできる複雑なパターンや行動のニュアンスが見落とされることがよくあります。 要するに、より主観的なのです。

AI 予測リード スコアリング モデルは、膨大な量のデータを分析することで、顧客の行動の隠れたパターンを特定できます。 Act-On AI 予測リード スコアでは、トレーニングされた機械学習モデルを使用して、特定の行動をポジティブな結果に関連付け、連絡先ごとに毎日新しいスコアを生成します。 私たちは ML 傾向モデルを設計して、リードが最終的に成約成立または成約損失になる可能性が高いパターンを特定しました。

さらに、この方法は時間の経過とともに適応および改善され、新しいデータに基づいて予測を継続的に改良しますが、現在のリードスコアリングモデルは手動で更新する必要があります。 AI リード スコアリングにより、リードのコンバージョンの可能性をより客観的に把握できます。

しかし、正直に言うと、私たちは完全に客観的または主観的になりたいわけではありません。 マーケティングは科学ではなく芸術です。 多くの場合、手動リード スコアリングと予測リード スコアリングの両方を組み合わせてバランスをとることが、洗練されたマーケティング組織にとって最善の道です (ブログでさらに詳しく説明します)。

AI 予測リード スコアリングの使用例

現時点では、予測リード スコアリング モデルは、現在の手動リード スコアリング システムを完全に置き換えるものではなく、補足するものであることに留意することが重要です。 すべての企業には、リードをスコアリングする際に考慮する必要がある独自のスコアリング基準があります。

したがって、予測リードスコアの使用例のリストを読んでください。 一般的には AI 予測スコアリング、特に Act-On AI 予測リード スコアを最大限に活用するのに役立ちます。

1. 販売およびマーケティング投資のためのリードの優先順位付け: 予測リード スコアリングにより、コンバージョンの可能性が最も高いリードに重点的に取り組むことができるため、リードの優先順位付けに革命が起こります。 これにより、営業チームとマーケティング チームは、結果が得られる可能性が最も高い場所に時間とリソースを投資することができ、その結果、リード管理がより効率的になり、コンバージョン率が向上します。
2. ファネルの各段階でセグメントを構築し、分割して征服する: 予測リード スコアリングを使用して、コンバージョンの可能性に基づいて見込み顧客をセグメント化します。 予測リードスコア値に基づいてファネルの上部、中間、下部に分類します。 どこに線を引くかは特定のビジネスによって異なりますが、たとえば、ファネルの上部ではスコア 0 ～ 30、ファネルの中間では 31 ～ 65、ファネルの下部では 65 以上となります。 次に、異なるコンテンツで各セグメントを育成し、営業チームのパートナーに BOFU の見込み顧客を優先するよう奨励します。
3. リソースのより効率的な割り当てを計画する: マーケティング リソースを効果的に割り当てることが成功には不可欠であり、予測スコアはそれを行うのに役立ちます。 より高い予測スコアを持つリードに努力を向けることで、予算とリソースを最大限に活用できます。
4. 予測学習を使用して販売と連携する: マーケティング チームと販売チームが効果的に連携できるかどうかは、トップ スピードで鼻歌を歌って進むか、路肩で失速するかの違いを意味します。 予測リードスコアリングにより、部門間の連携が促進され、信頼が構築されます。 予測モデルから高スコアのリードを営業チームに引き渡します。 次に重要なのは、これらのリードが従来のリード スコア モデルのホット リードと比較してどのようにパフォーマンスしたかについてのフィードバックを聞くことです。 そのフィードバックは、手動スコアリングを微調整し、AI スコアリングされたリードに最適なアプリケーションを決定し、販売パートナー間での MQL の受け入れを向上させるのに役立ちます。
5. セールスファネルにおけるリードのポジションに応じたコンテンツを提供する: 予測リードスコアリングソフトウェアを使用すると、個々のリードのニーズや問題点に合ったコンテンツを提供できます。 たとえば、スコアの高いリードは競合他社に対する製品の利点を直接伝えるコンテンツを受け取ることができ、スコアの低いリードはより広範なトピックをカバーする教育リソースで育成できます。 ボーナス: Act-On AI Create などの生成 AI コンテンツ生成を予測スコアと組み合わせて使用​​すると、コンテンツをさらに絞り込むことができます。
6. 新しいリエンゲージメント戦略を考案する: すべてのリードがすぐにコンバージョンするわけではありません。 そこで、再エンゲージメントが役に立ちます。AI リード スコアリングは、再エンゲージメントに値するリードを特定するのに役立ちます。 履歴データと行動パターンを分析することで、過去に関心を示した可能性があるが、コンバージョンに近づくために追加の育成が必要な見込み客を特定できます。
7. セグメンテーション ゲームを次のレベルに引き上げます。効果的なセグメンテーションはターゲットを絞ったコミュニケーションにとって極めて重要であり、予測リード スコアリングはデータにまったく新しい次元を提供します。 予測モデルでのスコアの高さに応じてリードを分類し、「ホット リード」や「ウォーム リード」などの従来のセグメントに対してキャンペーンをテストしてみてください。 予測バージョンのパフォーマンスは優れていますか? それに応じて手動のリードスコアを調整するにはどうすればよいでしょうか?
8. データを活用して理想的な顧客プロファイルを更新および改善する: 高スコアの見込み顧客の属性を分析すると、営業チームにとって理想的な顧客プロファイルを洗練するのに役立ちます。 手動でスコア付けされたリードには以前は現れなかった可能性がある、自動リード スコアで高いスコアを獲得したリードに現れ始めている傾向を探します。 Act-On 予測リード スコアは CRM プラットフォームにフィードバックされ、理解を深めます。 これらの洞察を利用して、ICP へのアプローチを調整します。
9. マーケティング ROI 追跡に次元を追加: 予測リード スコアリングは、マーケティング イニシアチブの成功を追跡する具体的な方法を提供します。 高スコアのリードのコンバージョン率を監視することで、さまざまなキャンペーンや戦略の投資収益率 (ROI) を評価できます。 従来の手動リード スコアと予測スコアの間でリードの ROI を比較してみてください。
10. 見込み客との長期的な関係を構築する: 予測リード スコア ソフトウェアは、即時コンバージョンを実現するだけではありません。 それは永続的な関係を築くことです。 おそらく、予測スコアでは良いスコアを獲得しているものの、手動スコアによるとそれほど良いスコアではないリードのグループを特定したとします。 これらの潜在顧客を育成し、彼らの行動を注意深く観察してください。 彼らがコンバージョンを始めたら、あなたは正しい軌道に乗っていることがわかります。 そうでない場合は、時間をかけてゆっくりと育成して、エンゲージメントと関心を高めることができます。

上記の使用例はすべて、マーケティング機能に次元とインテリジェンスを追加します。 それらを実行するときは、一歩下がって、学んだことをマーケティング戦略への全体的なアプローチに適用してください。 スコアの高いリードは、コンバージョンの成功に寄与する属性や行動に関する貴重な洞察を提供します。 これらの洞察を分析することで、ターゲット ユーザーのニーズや好みに合わせて全体的なマーケティング戦略を調整できます。

手動スコアか予測スコアか? 答えは両方です

手動によるリードスコアリングは非常に主観的なプロセスであることに留意してください。 これには、さまざまな基準に関連付けられた多くの最良の推測とポイントの割り当てが含まれます。 これらのポイントがどのように割り当てられるか、またその理由によっては、アクションと結果の相関関係を追跡するのが難しく、やや恣意的なものになる可能性があります。 Act-On AI 予測リード スコアのようなソリューションは、ユーザーの行動をより客観的に測定するものです。

真に洗練されたマーケティング担当者は、手動スコアリングと予測リードスコアリングの両方の最良の要素を組み合わせます。 手動スコアリングが適切に設定されている場合、どちらのタイプのスコアリングでも購入者の行動を適切に示すことができます。 両方を組み合わせることで、特定のビジネスの複雑かつ独自の販売目標到達プロセス、コンテンツ、および見込み客の購買行動を最も完全に表現できます。

手動でリードスコアを設定し、「一度設定したら忘れる」アプローチを使用している場合、価値の低いリードに時間とエネルギーを費やしている可能性があります。 予測スコアをミックスに追加すると、スコアリング システムの規律と厳密性が向上します。

マーケティングの未来を現在に実現

Act-On AI 予測リード スコアのようなソリューションは、リードの特定、優先順位付け、マーケティングへのアプローチ方法におけるパラダイム シフトを表しています。 AI と機械学習をマーケティング技術と組み合わせることで、より深いレベルで見込み顧客の共感を呼ぶ、パーソナライズされた効果的なキャンペーンを作成できます。

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