マーケティングオートメーションのプロセス⑮

マーケティングオートメーションツールの本質的な機能を代表するのは何と言ってもスコアリング機能でしょう。

そもそも、このツールは、「誰が」「どのページを」「どのくらい」見ているかを数値化して、本当のニーズは何かという予測を立てるためのものです。

 

この予測、または可視化をどのように行うかということを考えていくと、それこそがまさにスコアリングなわけですから、もっとも重要な機能であると位置付けられますね。

スコアリングとは文字通り得点化です。

 

1.商品ページを見た人→○点

2.お問い合わせフォームを通過した人→○点

3.無料コンテンツのダウンロードをした人→○点

 

一般的に、下に行くほど購入の意欲が高いであろうと推測される行動ですから、3の行動に対する得点がいちばん高いと言うことになります。

 

このスコアリングで高得点がついたサイト訪問者は、おそらくは買ってくれる見込みが高いわけで、そうなると、この得点順にアプローチまたは営業していけば、非常にクロージング率や受注率が向上しやすくなるということになります。

 

BtoBでの重要性

 

 

BtoBのビジネスシーンにおいて、スコアリングを行うことは昔から当然でした。新規開拓の営業がテレアポ先を決める時に、四季報やウェブで企業の規模や売上、直前期の利益などをチェックすることも、言ってみればスコアリングなのです。

 

飲食に関わるガスの業界でも色んな事例があります。

 

LPガスの営業マンが中華料理店の裏などに置いてあるガスボンベに印刷してある会社名から現在使用中の納入業者を探り当て、その企業の提示額より安い提案書を持って訪問、提案することも、言ってみれば「スコアリング」です。

もちろん、システム化されたものではないですし、広い地域における定量的な観測に基づくものでもありません。

しかしスコアして優先順位を決めるという本質はこのようにあったわけです。

最近のネットやSNS,またはツールの発達によってこのスコアの概念が一新、または捉え直すことが推奨されるようになってきました。

既存製品を既存顧客に売るだけで企業が生き延びていける状況ではなくなった昨今、既存顧客に新規商品を打っていかなくてはいけません。

つまり、今までの人脈には含まれない事業所や部門に出向いて、新たな切り口で提案や商談を行う必要が出てきたのです。

新規商品で解決できる課題やシチュエーションを探し出してこなくては、提案や商談が空ぶってしまいます。

 

 

誰にどんな提案をしたらいいかわからない状況では売ることはできませんよね。

だからこそ、探し出すために、昔からあるスコアの概念を再考または発展させる必要が出てきたのです。

 

スコアリング対象

 

マーケティングオートメーションツールを使いスコアリングの事例でもっとも研究しなくてはいけないのは、

属性
行動

 

の2つです。

行動は、その名の通り、サイト訪問者の閲覧行動です。

「どのページを何階層まで閲覧したか」

「どのコンテンツをダウンロードしたか」

「見た動画はどれか」

という行動に基づいてのスコアリングです。

 

 

 

 

 

 

一方、属性については、サイト訪問者の部署や役職についての情報です。

役職が重役だと、これはかなり高い配点バランスで高スコアになります。

なので、もし、サイト訪問が乏しくても、重役クラスがお問い合わせフォームを通過したとかの事例なら、ハイスコアリングとなることもあり得ます。

重役クラスでなくても、完全に自社商品またはサイトのファン的な状態になって下さったお客様がいるなら、「囲い込んで引き付けることい成功した」ということです。

なお、この状態を「エンゲージ」という言葉で表現することもありますので覚えておきましょう。

この段階になれば、営業の訪問対象や電話での御用聞きなど、いろんな行動が選択肢に上がってきます。

 

こういった属性情報の重要性は国や習慣によっても異なってきます。

 

日本においては、サイト訪問者の所属している企業の情報が大事になることが多いでしょう。

 

所属企業の規模や業種が自社製品のサービスが適用できるターゲットとして適切なのかどうか、という点はかなり重要です。

そもそも、中堅以上の日本企業では、役員クラスが何かしらの選定に関わるケースは皆無に近いでしょう。

 

そこまで育ててきた部下やスタッフに商品選定や価格交渉を任せて、承認する側に立って責任を負うというスタイルが伝統的にも多いです。

つまり、営業としてはアプローチしなくてもいい、またはする機会がないということになるやすいです。

 

 

スコアリングは対象によって変える

 

このように、いろんな対象によって必要な情報も変わってきます。

だからこそ、スコアリングでいろんな観点を数値化することはとても便利ですし、アドバンテージも生まれます。

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