들어가며
리드 스코어링은 성과를 만들기 위한 마케팅과 세일즈 협력의 중요 아교 역할을 합니다. 마케팅팀이 정성스럽게 너쳐링한 리드의 가치를 세일즈팀이 이해하여 움직이고, 세일즈팀의 현장 인사이트가 다시 스코어링 로직을 업데이트하는 선순환을 만들어 성과를 높이기 때문입니다.
리드를 자동으로 평가하고 그에 따른 액션까지 자동화할 수 있다면 획기적인 변화가 생길 거 같지만, 현실에서는 너무 복잡하거나, 제한적 경험에 의존한 스코어링 설계 탓에 스코어링의 본질인 마케팅 적격 리드 분류의 결정적 단서를 놓치는 실수도 빈번하게 발생합니다.
잠재고객이 구매 단계에 어느 단계에서, 어떻게 상호작용을 하는지를 정확하게 분석하고 이를 영업팀으로 연결해주기 위한 실무밀착형 실질적인 스코어링 실전 전략 5가지를 인바운드 마케팅의 대표 주자 허브스팟의 블로그에 살을 붙여 재구성해보았어요.
1. 점수는 작게
리드 스코어링 모델을 만들 때 자주 하는 실수 중 하나가 특정 행동에 너무 과한 점수를 주거나, 점수의 한계를 정하지 않아 지나치게 높은 점수가 쌓이는 것입니다. 점수 범위가 너무 넓으면 점수를 해석하는 데 혼란이 발생합니다.
만약 연락처(contact)의 점수가 0-100 사이라면, 47점과 72점의 명확한 차이를 이해하거나 행동으로 연결하기 어렵습니다. 반면 1-5 범위로 움직이면 [1-2 낮음] [3 양호] [4-5 우수]라는 명확한 해석이 가능해집니다. 작은 범위를 사용하기 때문에 4점과 5점이 나뉘는 ‘좋음’과 ‘훌륭함’의 미묘한 차이도 더 명확하게 잡아낼 수 있죠. 그뿐만 아니라 점수 범위가 작을수록 스코어링 모델의 복잡성을 통제하기 쉽습니다.
큰 점수 범위가 사용되면 특정 행동이 지나치게 높거나 낮게 평가되는 위험도 있습니다. 범위가 작아야, 프라이싱 페이지 조회, 데모요청과 같이 더 의미 있는 고객 행동을 단순한 웹페이지 조회와 구분하여 세일즈 팀이 고객 구매 의도를 더 쉽게 간파할 수 있습니다.
2. 반복되는 행동에는 누적 점수를, 누적 점수에는 한계를
리드 스코어링 모델은 다양한 고객의 행동을 조합하여 고객이 특정 마일스톤에 도달할 수 있도록 설계합니다. 스코어링의 기준이 되는 행동은 이메일 열람, 미팅 신청, 양식 제출 등 아주 다양하기 때문에, 행동의 빈도와 횟수를 고려하여 점수를 부여하고, 반복 행동에 대한 누적 점수까지 고려해야 합니다.
예를 들어 뉴스레터의 링크를 10번 이상 클릭하거나, 웹페이지를 10번 이상 조회한 리드의 반복 행동은 백서를 2번 다운로드한 연락처와 동일한 우선순위를 가져야합니다. 단순히 행동의 경중에 따라 점수를 달리하는 데서 그치지 않고, 반복 행동에 대한 점수 누적까지 고려할 때, 정확하게 리드의 관심도를 평가할 수 있습니다.
하지만 반복된 행동에 대한 점수를 무한정 누적하는 경우, 오히려 정확한 해석이 어려울 수 있으므로, 각 행동에 대한 점수 상한선을 설정하는 것이 좋습니다.
3. MQL은 리스트로 바로 분리하자
‘정돈된 데이터, 효율적인 커뮤니케이션, 적은 작업량’은 마케팅 자동화 솔루션을 쓰든 안 쓰든 마케터들이 업무 프로세스를 만들 때의 공통적인 지향점입니다. 리드 스코어링을 통해 MQL로 분류된 리드를 하나의 리스트로 구분하여 정리하면, 리드가 MQL로 넘어가면서 해야 하는 후속 작업들은 물론, 그 이후 단에서 발생하는 상호작용에도 더 빠르게 반응할 수 있습니다.
예를 들어, MQL 리스트 내 리드들은 라이프사이클 스테이지를 MQL 분류에 맞춰 업데이트할 수 있고, 해당 스테이지에 도달한 리드에게 영업담당자를 지정하는 작업도 리스트 단위로 간편하게 처리할 수 있습니다. 그 외에 MQL 이후에 이루어져야 하는 마케팅/세일즈 작업의 대상을 안정적으로 관리하여 적시 대응이 가능하죠.
4. 점수 구간 3등분
리드 스코어링의 점수 범위를 세분화하여 구간을 나누면, 각 리드가 어느 단계에 있는지를 보다 직관적으로 구분할 수 있습니다. 점수를 기준으로 리드의 상태를 나누는 것이죠. 특정 점수를 초과한 리드는 ‘관심 있는 리드’, 일정 점수 사이는 ‘마케팅 적격 리드’ 이런 식으로 말이에요.
일반적으로 리드 점수 범위를 3개의 구간으로 나누고, 리드가 어디에 속하는지에 따라 그에 맞는 후속 조치를 정의하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또, 리드 점수 구간에 따라 마케팅과 영업 팀이 보다 명확하게 리드를 분류하여 단계에 맞는 R&R과 전략을 짤 수 있습니다.
첫번째 점수 구간은 ‘너쳐링이 필요한 리드’입니다. 상대적으로 점수가 낮은 리드로, 아직 충분한 상호작용이 일어나지 않거나, 초기 단계 마케팅 이메일이 필요한 단계입니다. 이 구간에 속한 리드들은 블로그 구독을 장려하고, 교육적 콘텐츠가 포함된 이메일을 보내어 관심을 유도할 수 있습니다.
두 번째 점수 구간은 ‘참여 리드’입니다. 전체 스코어링 점수의 중간을 차지하는 리드들로, 이메일을 열람하거나 웹사이트에 방문하는 등 마케팅 메시지에 어느 정도 반응을 보이는 리드들입니다. 이 구간의 리드들에게는 기본적인 교육 콘텐츠보다는 웨비나 초대, 제품 데모 등 특화된 제안이나 이벤트 초대와 같은 더 개인화된 접근이 필요합니다.
세번째 점수 구간은 ‘마케팅 적격 리드’, 즉 MQL 구간입니다. 고점 구간의 점수를 가진 리드들로, 마케팅 활동에 강하게 반응하고, 세일즈와 직접적인 상호작용을 시작할 준비가 된 리드들입니다. 이들에게는 세일즈 전환을 위한 활동을 시작하는 것이 매우 중요합니다. 직접 영업 담당자가 연락하고, 1:1 미팅을 진행하거나, 구체적인 구매 제안을 할 수 있습니다.
5. 역동적인 점수 조정
일반적으로 고객이 특정 서비스나 제품에 관한 조사를 시작할 때가 구매의지가 가장 높습니다. 리드의 행동은 시간이 지남에 따라 변하고, 구매 의지도 달라지기 때문에, 리드 스코어링도 그에 맞게 동적으로 조정되어야 합니다.
리드는 시간이 지남에 따라 더 다양한 행동을 취할 수 있습니다. 예를 들어, 이전에는 뉴스레터만 읽던 리드가 백서를 다운로드 하고, 나아가 웨비나에 참여하는 경우가 있을 수 있습니다. 이 경우에는 해당 리드의 점수를 높여 관심도의 변화를 반영하여야 대화의 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.
반면 매번 뉴스레터의 링크까지 클릭하던 리드가 6개월간 아무 반응이 없다면, 해당 리드의 점수는 시간이 흐름에 따라 일정 부분 하향 조정이 필요합니다. 장기적으로 비활성화된 리드가 계속해서 동일한 점수를 유지한다면 정확한 상태를 파악할 수 없기 때문입니다.
마치며
리드 스코어링 모델의 성패는 고객 행동의 뉘앙스를 정확하게 읽어낼 수 있는가에 달려있습니다. 비즈니스마다 고객과 접점을 만드는 최적의 방식, 고객들의 행동 및 반응 패턴은 모두 다르므로, 리드 스코어링 모델을 구축하고 적용하는 과정에서 실험과 피드백을 통해 지속해서 개선해 나가세요. 고객의 관심과 행동에 맞는 리드 스코어링으로 더 많은 성과를 만들 수 있을 거에요!
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