남미미의 매거진

리드 너처링과 리드 스코어링은 어떻게 할까?(2)

남미미

2020.06.10 17:48 조회수 818
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이 글은 Medium에 게시된 글을 직접 번역한 글입니다. 전문 번역가가 아니므로 대량의 오역 및 의역이 있을 수 있습니다.

(원문: How To Design Lead Nurturing, Lead Scoring, and Drip Email Campaigns)

 

1편 "리드 너처링과 리드 스코어링은 어떻게 할까?(1)" 읽으러 가기 >

 


2.1.2 잠재 고객의 적합성(Fit)과 페인 포인트(Pain)가 리드 스코어링 전략의 핵심인 이유

리드 스코어링 시스템에 대해 더 알아보기 전에, 리드 스코어링을 왜 해야 하는지부터 다시 생각해봅시다. 리드 스코어링은 우리 비즈니스의 리드에 우선순위를 부여하고, 리드 전환 성공률(Close rate를 의역했습니다), 세일즈 사이클을 줄이는 데 그 목적이 있습니다.


리드 적합성(Fit)과 페인 포인트(Pain) 측면에서의 리드 스코어링

State of Sales Productivity Report에 따르면, 영업 사원들은 그들의 업무 시간 중 겨우 32%를 판매에 사용하고 있다고 하는데 이것은 꽤 비효율적으로 보입니다. 영업 사원들이 오직 그들의 가용 가능한 시간 중 3분의 1밖에 잠재 고객이나 고객과 상호작용하는 데 쓰지 못한다는 점에서,“세일즈 생산성이 추가 수익을 드라이브할 수 있는 가장 중요한 지점이다”라는 말은 일리가 있어 보입니다.


리드 스코어링은 고객 생애 가치(CLV: Customer Lifetime Value)를 기반으로 리드에 중요도를 부과함으로써 세일즈 조직의 생산성을 높이는 주요 전략입니다. 리드에 우선순위를 매긴다는 것은 영업 사원이 자신의 대부분의 시간을 실제 구매 의사가 높은 잠재 고객을 상대하는 데 사용할 수 있게 하여 회사 전체의 리소스가 보다 효과적으로 사용됨을 의미합니다.


‘The Sales Acceleration Formula’의 저자 Mark Roberge는 인바운드나 아웃바운드 상관없이 모든 리드는 적합성(Fit)과 페인 포인트(Pain) 관점에서 분석될 수 있다고 말합니다. 아웃바운드 세일즈와 인바운드 세일즈 접근 사이의 차이점은 리드에 대해 비즈니스와의 적합성을 찾고 페인 포인트를 정의하기 위한 최초 단계의 접근법에 있는데요, 아웃바운드 세일즈의 경우 일단 특정한 페인 포인트를 가지고 있는 리드에게 접근한 이후에 해당 리드가 우리 비즈니스의 진짜 타깃인지를 판단한다는 점이 아웃바운드와 다른 점입니다.


인바운드로 생성되는 리드가 많을수록 리드 스코어링과 우선순위 책정은 더 중요해집니다. 이 두 가지가 잘 되지 않으면 우리는 중요하지 않은 리드에 시간을 낭비하거나, 무의미한 리드 사이에 묻힌 진짜 중요한 리드를 놓쳐버리기 쉽죠.


 이미지 출처: “The Sales Acceleration Formula”, Mark Roberge


리드 스코어링은 본질적으로 리드의 적합성과 페인 포인트를 평가하기 위한 과학적인 접근법입니다. 리드 스코어링은 다음 물음들에 대한 정량적인 답변을 제공합니다.


PAIN(페인 포인트): 잠재 고객, 즉 리드는 우리 비즈니스가 해결해 줄 수 있는 페인 포인트를 경험했는가? 잠재 고객이 매일 겪는 페인 포인트들 중에서, 우리가 해결해 줄 수 있는 그것이 다른 것들에 비해 얼마나 중요한가? 

FIT(적합성): 이 잠재 고객은 우리와 맞는가? 우리 비즈니스를 구매할 만한 예산을 가지고 있는가? 우리 비즈니스를 도입, 활용할 만한 여력이 되는가?


이렇게 산출한 적합성과 페인 포인트가 리드 스코어링을 드라이브합니다. 리드의 스코어는 잠재 고객이 우리의 이상적인 고객 프로파일에 얼마나 들어맞는지, 그리고 그의 행동 데이터를 기반으로 봤을 때 잠재 고객이 얼마나 많은 페인 포인트를 가지고 있는지를 보여줍니다.


Lead Score = Fit Score + Pain Score


요점 정리: 만약 여러분이 리드 스코어링 전략을 성공적으로 수립하여 세일즈 생산성을 획기적으로 올리고 싶다면, 우선 리드 적합성과 리드의 페인 포인트가 여러분 비즈니스의 인바운드&아운 바운드 활동에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 완벽한 이해가 선행되어야 합니다. 그런 다음에 리드의 적합성과 페인 포인트를 평가하는 시스템이 이미 있는지도 확인해야 하고요.




2.1.3 리드 스코어링 시스템 디자인하는 법

리드 스코어링 시스템의 가장 기본적인 형태는 각 리드에 숫자로 된 점수를 매긴 뒤 점수에 따라 3, 4개의 그룹으로 나누는 것입니다.


예를 들어 리드의 프로필 정보와 그들이 어떻게 제품 및 웹사이트와 상호작용 하는지에 따라 점수를 측정하기로 해봅시다. 리드 스코어에 따라 우리는 잠재 고객을 A, B, C, D 같은 등급이나 ‘hot’, ‘warm’, ‘cold’와 같은 라벨을 달아서 분류할 수 있겠죠. 이때 리드 스코어와 분류를 아래와 같이 정리해봅니다:


A lead (100점 이상) > SDR - ready(세일즈 활동 대상자)

B lead(75점-99점 사이) 

C lead(50점-74점 사이)

D lead(50점 이하)


여기서 문제점이 하나 있는데요, A 리드에게 바로 세일즈 활동을 시작해도 된다는 점에 대해서는 모두 이견이 없겠지만, 나머지 B, C, D 리드를 (점수를 떠나서) 어떻게 개념적으로 이해해야 할지를 정하기가 쉽지 않다는 점입니다. 이 세 그룹이 모두 아직은 세일즈 활동을 하기에는 적절하지 않다는 점을 제외하면 더 그렇죠. 그룹 C와 D의 차이점을 정의하는 것은 마케팅팀과 세일즈팀 사이에서 큰 혼란을 불러일으킬 수도 있습니다.


Marketo는 ‘The Definitive Guide to Lead Scoring’에서 각 리드의 행위적인 항목과 프로필에 대한 항목을 분리해 별도로 점수를 측정한 후, 하나의 테이블 상에서 그 점수를 다시 합치는 작업을 통해 리드가 어떤 우선순위를 가지게 되는지를 보라고 이야기합니다. 


더 알아보기: 필요하다면 위에서 언급한 마케토의 ‘The Definitive Guide to Lead Scoring’를 읽어보세요. 이 가이드는 리드 스코어링 시스템에 대해 도움이 되는 정보를 제공하는 한편, 이메일 오픈이나 클릭, 웹사이트 PV 등 허영 지표 추적까지 제안하여 리드 스코어링 구현을 좀 더 어렵게 만들고 있긴 합니다. 이어질 설명을 보면 아시겠지만 리드 스코어링을 A, B, C, D로 나누는 것은 사실 그렇게 도움이 되지 않을 수도 있습니다.

개인적인 생각으로는 리드 스코어링에 이렇게 접근하는 것은 일을 복잡하게 만들기만 하는 것 같습니다. 사실 리드 스코어링의 목표는 ‘우선순위 정하기’입니다. 그러니까 인공적으로 리드 스코어링 카테고리를 만들어서 시스템을 복잡하게 만들지 말고, 그냥 단순한 점수 채점을 통해 리드가 SDR-ready score에 얼마나 도달했는지만 확인하는 건 어떨까요?  


우리의 마케팅 시스템에 진입한 모든 리드는 딱 하나의 목표점을 가지고 있습니다. SDR-ready score, 즉 세일즈 하기에 충분한 단계에 진입하는 것이지요. 그러니까 결국 여러분의 세일즈 팀과 아직 만나지 못한 모든 리드는 아래와 같이 딱 두 개의 그룹으로 나눌 수 있는 겁니다


1) 세일즈 단계에 들어설 준비가 되지 않은 리드

2) 지금 세일즈 단계를 시작해도 되는 리드


단순하게 두 가지 단계(세일즈 준비가 되었는지 아닌지)로 나눈 것을 다시 A, B, C, D 네 개로 나누거나, (‘hot’, ‘warm’, ‘cold’ 같은) 추상적인 다른 단계로 나누는 것은 사실 아무런 도움이 안 됩니다.


리드를 A, B, C, D 네 단계로 나누는 것은 마케터로 하여금 잠재 고객이 목표 지점에 도달하기까지 남은 단계가 얼마인지 알 수 있게 해 준다고 반박할 수 있습니다. 하지만 SDR-ready socre가 어디인지를 찾아내는 것만으로도 리드 스코어링은 충분히 힘든 작업입니다. 각 카테고리나 등급 별 스코어링의 범위를 세우는 작업은 사실 ROI 측면에서도 의미 있는 작업이 아닐 겁니다.


많은 회사들이 최적화와는 거리가 먼, 그리고 리드가 가지고 있는 진짜 문제를 보여주는 게 아니라 단지 점수의 편차를 보여줄 뿐인 리드 스코어링에 그치고 마는 것은 참 안타깝습니다.



리드 스코어링은 수치화 & 지속 가능해야 합니다.

리드 스코어링이란 리드에 우선순위를 매기고 계속해서 리드를 키워나가는데 그 목적이 있음을 명심합시다. 지속 가능한 스코어링이란 세일즈 가능한 상태라는 목표를 0과 무한대 사이에서 하나의 숫자 목표점으로 찍어놓고, 리드가 거기에 도달했을 때 SDR로 이동시키는 작업을 의미합니다. 




2.1.4 목표 스코어(혹은 세일즈 가능한 상태)는 무엇이고 그 지점은 어떻게 설정하는가

리드 스코어링에서 목표 점수(혹은 세일즈 가능한 상태)란 특정 리드가 일정 수준의 적합성(FIT)과 페인 포인트(PAIN POINT)에 도달하여 그다음 단계로 진입할 수 있도록 세일즈 팀에 넘겨줘야 하는 지점을 의미합니다. 


만약 여러분이 이제 막 리드 스코어링 프로세스를 만들기 시작했다면, 잠재고객이 우리 제품이나 서비스를 구매하기 위해서 어떤 행동 패턴을 보이는지 분석하기 시작해야 합니다. 이상적인 목표 리드 스코어는 10%에서 15% 정도의 리드 종료율(전환율)과 연결되어야 합니다. 다시 말해 세일즈팀에게 전달된 리드 중 10%에서 15%가 세일즈 사이클 내에서 전환되어야 한다는 것을 의미합니다. 


이 프로세스를 더 효과적으로 만드는 방법은 SDR로 넘겨주는 스코어 점수가 어느 정도가 적당한지 계속해서 테스트하면서 최적화하는 것입니다. 만약 세일즈팀의 리소스가 충분하다면 SDR에 넘겨주는 점수 수준을 해당 지점에서 넘겨준 총 리드 대비 전환율이 8%에서 10% 정도 되도록 낮게 잡아서(의역: 세일즈에 넘겨주는 리드의 총량이 많아지도록 목표 리드 점수를 낮은 수준으로 잡는다는 뜻) 실제로 세일즈맨이 잠재고객 라이프 사이클의 이른 단계에서 세일즈를 시작했을 때 더 많은 전환이 일어나는지를 확인해볼 수 있습니다. 반면 만약 세일즈팀이 전달받은 세일즈 준비된 리드에게 48시간 내에 연락할 수 업을 정도로 리소스에 여유가 없다면, 세일즈에 넘겨주는 목표 점수를 최종 젼환율 15%에서 20% 수준으로 상향 조정할 수 있습니다.


세일즈에 넘겨주는 목표 점수와 전환율의 상관관계는 매우 중요합니다. 만약 점수에 도달해서 세일즈팀에 넘겨준 리드의 최종 전환율이 10% 미만이라면, 세일즈팀에 넘겨준 그 리드들이 전환이 될 정도로 충분히 성숙하지 않았다는, 그래서 결국 세일즈팀의 시간을 낭비하고 말았다는 의미를 가집니다. 반면에 리드의 최종 전환율이 20% 정도로 높은 수준을 보인다면, 우리는 더 많이 성장할 수 있는 기회를 놓치고 있는 건지도 모릅니다. 


목표 점수는 각 회사마다 다를 겁니다. 그리고 그 어떤 회사도 처음부터 적절한 목표 점수를 설정하지 못할 거고요. 다른 그 어떤 중요한 것들과 마찬가지로, 최적의 목표 점수를 설정하기 위해서는 계속 테스트하면서 최적화 지점을 찾는 것이 왕도입니다.


SDR-ready(세일즈 가능한 상태)

= 리드의 최종 전환율이 10%에서 15% 사이에 도달할 수 있는 리드 점수


그 밖에: 최근 Engagio의 리드 너처링 사례를 매우 흥미롭게 봤습니다. Engagio는 그들의 잠재 고객의 가치를 측정하는 그들만의 시스템을 가지고 있는데요, 특이하게도 이메일을 읽었는지 아닌지가 아니라 잠재고객이 이메일을, 혹은 비디오나 웹사이트를 보는데 얼마만큼의 시간을 썼는지를 기준으로 리드 스코어링 하고 있었습니다. 이것은 누구나 시도해봐도 될만한 흥미로운 접근법인데요, 다만 저는 아직 다른 회사들이 이 모델을 제대로 사용하는 것을 보지 못했는데 왜냐면 제대로 측정하기가 매우 어렵기 때문입니다. 또 한 가지 이 방법을 사용할 때 주의해야 할 점은 어떤 제품을 오래 사용한 리드가 꼭 높은 점수를 가진 리드이지는 않을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 페이스북에서 오랜 시간을 보내는 사용자는 높은 가치를 가지고 있을 수는 있습니다. 하지만 만약 우리 플랫폼에서 가급적 적은 시간을 보내는 것이야말로 우리가 제공하는 가치인 경우라면 어떨까요? 이야기는 달라지겠죠.


예를 들어볼게요. 최근 저는 한 공공기관 웹사이트에서 낚시 면허를 신청하는데 20분의 시간을 썼습니다. 이것이 제가 해당 웹사이트에 높은 가치를 부여하고 있다는 것을 의미할까요? 전혀 아닙니다! 오히려 그 반대입니다. 저는 그 모든 단계가 30초 이내, 혹은 더 빨리 끝나기를 원했거든요.


2.2 리드 스코어링을 드라이브하는 요인은 무엇인가? 


Lead Score = FIT Score + PAIN score


효과적인 리드 스코어링 전략에는 잠재 고객에 점수를 매기는 두 가지의 데이터가 포함됩니다.


1. 프로파일 / 데모그래픽 = FIT

2. (잠재고객의) 행동 = PAIN


 

 

 

잠재고객의 ‘프로파일’ 데이터는 어떻게 선별되고 측정할 수 있을까 

프로파일(데모 그래픽) 정보는 잠재고객이 우리의 마케팅 자동화 프로세스나 CRM 프로세스에 진입했을 때(혹은 사인 업 단계에 들어왔을 때)와 같이 비교적 초기 단계에 측정됩니다. 

프로파일 데이터는 보통 잠재고객에 대해 다음과 같은 중요한 다섯 가지 요소를 포함합니다.

이메일

직함

소속회사

지역

규모

여러분의 회사나 제품에 따라 각 항목의 중요도는 다를 수 있고, 이런 중요도는 리드 스코어에 반영되어야 합니다. 상황에 따라서는 다음과 같은 질문들을 던져볼 수 있습니다


Email

개인 이메일인가요, 아니면 회사 이메일인가요? 보통 회사 이메일 계정을 제공한 리드가 더 높은 점수를 얻는데, 이는 이 고객이 회사 차원에서 당신과 이야기할 의향이 있다는 뜻이기 때문이죠.


직함

비록 지금 당장은 직함은 빼고 이메일만 물어보더라도, 추후에 이 리드의 정체를 더 소상히 밝힐 방법을 계속 생각하고 있어야 합니다. 이 리드가 매니저, VP 혹은 C-level이라면 당연히 그렇지 않은 잠재고객보다 더 높은 점수를 받아야 합니다.

직함은 이 잠재고객이 구매 과정에서 어떤 의사결정을 할 수 있을지를 예측하게 합니다. 단지 더 높은 점수를 매기기 위해서만 필요한 게 아닌 거죠. 당신의 제품이 기술적이거나 비쌀수록 구매 의사결정에 관여할 수 있는 사람은 꽤 여러 명이 될 수 있습니다. 그들은 모두 다른 아젠다와 다른 목표를 가지고 있을 수 있고요. 그래서 각기 다른 의사결정 참여자(의사 결정자, 인플루언서, 최종 사용자 등)에게 각각에 맞는 드립 이메일 캠페인을 설계하는 것이 좋습니다. 이 부분은 뒤에서 더 자세히 다룰게요. 


회사

잠재고객이 속한 회사를 정확히 파악하는 게 필요한 이유는, 이 회사가 당신의 타깃 리스트에 포함되어 있는지를 확인할 수 있기 때문이죠. 속해 있다면? 물론 더 높은 점수를 받게 될 겁니다. 이때 타깃 리스트는 account-based 세일즈 전략(역: 계정 맞춤형으로 설계하는 세일즈 전략의 일종)에 기반합니다. 만약 여러분의 아웃바운드 캠페인 타깃이 인바운드 채널을 통해 인입, 전환했면, 그 타깃은 아마도 여러분의 아웃바운드 커뮤니케이션을 보았을 가능성이 높을 겁니다


지역

리드가 속한 지역이 중요한 이유는 단지 우리가 전 세계의 고객을 대상으로 마케팅하지 않아서가 아니라, 심지어 그렇다고 하더라도 각 시장마다 다른 전환 잠재력을 가지고 있기 때문입니다. 미국과 동유럽 시장이 다른 것처럼 나라마다 차이가 있을 수도 있고, 캘리포니아와 미시시피처럼 주마다(도시마다) 다를 수도 있죠. 


규모

리드가 속한 회사의 규모는 이 리드에게 기대할 수 있는 이익 수준과 구매력을 가늠해볼 수 있게 합니다. 만약 여러분이 영업사원 수만큼 필요로 해지는 무언가를 판매해야 할 경우, 조직 내 전체 영업사원 수와 같은 더 자세한 숫자를 리드 정보로 파악해야 합니다. SaaS나 기업용 솔루션 회사라면 잠재고객 데이터를 더 보강할 수 있는 솔루션을 사용해서라도 잠재고객에 대한 보다 전체적인 그림을 그리고 그에 맞게 점수를 측정해야 합니다.



행동 데이터는 어떻게 측정할 수 있을까

프로파일 데이터는 비교적 쉽게 찾고 측정할 수 있는 반면, 잠재고객의 행동에 대한 데이터는 좀 더 까다롭죠. 일단 프로파일 요소들보다 훨씬 더 다양한 보기가 있습니다. 또 프로파일 데이터는 일단 잠재고객이 사인 업이나 특정 프로세스에 진입하면 쉽게 수치화해서 점수를 매길 수 있는 반면, 행동 데이터는 다변적인 데다가 계속해서 모니터링하며 관찰해야 하거든요.


SaaS 회사들이 인입된 잠재 고객의 프로파일 데이터를 확인하고 측정하는데 도움을 줄 수 있는 반면, 안타깝게도 행동 데이터를 측정하는 걸 와주는 솔루션은 없습니다. 물론 사용자가 우리 제품과 어떻게 상호작용하는지를 보게 해주는 솔루션은 있지만, 결국 사용자를 전환까지 끌고 가는 무언가를 만들어 내는 건 여러분의 몫입니다. 어떤 제3의 솔루션도 제품 사용 데이터와 전환 사이의 연결을 만들어주지는 못하거든요. 


행동 데이터에는 다음과 같은 두 가지가 있습니다.

1. 제품과의 인게이지먼트

2. 제품과 상관없는 인게이지먼트


 

 



제품과의 인게이지먼트란 잠재고객이 여러분의 제품을 사용하면서 취하는 해동입니다. 이건 사실 제품과 상관없는 인게이지먼트라는 행동 데이터보다 훨씬 중요합니다. 행동 데이터가 전환과 밀접하게 관련이 있는 경우, 제품과의 인게이지먼트 및 제품 사용에 대한 데이터는 제품과 관련 없는 행동들보다 훨씬 더 전환에 높은 영향을 미치니까요.


제품 인게이지먼트에는 이런 것들이 있을 수 있는데요,

재방문(재사용) 율

제품이나 서비스의 핵심 액션을 완료했는지 여부(예: 제안서 작성 혹은 서명)


제품과 상관없는 인게이지먼트란 잠재고객이 제품과 상관없는 곳에서 취한 행동입니다. 예를 들면,

백서나 업계 동향 자료 다운로드 

웨비나 등록

가격 정보나 FAQ 등 정보성 페이지에의 방문


웹사이트 방문이나 이메일 오픈과 클릭과 같은 작은 액션에 점수를 주는 것은 가급적 지양해야 합니다. 이런 액션들은 사실 호기심에 기반하여 일어나며, 아주 적은 시간 투자만으로도 가볍게 해 볼 수 있는 것이니까요. 



잠재고객과 제품 사이의 상호작용은 빨리 파악할수록 좋습니다

앞에서도 이야기했던 것처럼, 만약 여러분의 회사가 이미 제품시장궁합(Product-Market fit)을 찾았고 대규모의 타깃에 그것을 소구 할 준비가 되었다면, 리드 스코어링은 점점 더 중요해질 것입니다. 초창기에 미리 고객 상호작용과 인게이지먼트를 추적하기 시작하면 미래에 좋은 자산이 됩니다. 종국에 어떤 리드 스코어링 프로세스를 실제로 어떤 액션과 인게이지먼트로 연결할지를 결정해야 할 때 참고할 수 있는 분석 데이터가 생기니까요.


리드에 점수를 부여하는 속도는 여러분의 영업 담당자가 적재적소에 있는 타깃을 찾아내는데 매우 중요합니다.

예를 들어, RapidMiner의 리드 스코어링 프로세스는 하룻밤 사이에 진행됩니다. 그래서 다음날 아침이면 영업 담당자가 타깃이 프로덕트에서 어떤 행동을 했는지를 확인하고 문서나 튜토리얼 가이드 혹은 웨비나를 제공하는 등 다양한 영업 활동을 개시할 수 있죠. RapidMiner의 단기 목표는 리드 스코어링 타임라인을 하룻밤에서 1시간으로 줄이는 것이라고 하네요.



이미 머신러닝에 사용할 만큼 상관관계 및 회귀분석에서 얻은 데이터가 많은 경우라면?

상관관계 및 회귀분석은 고객으로 전환될 가능성이 높은 잠재고객의 인게이지먼트와 액션을 찾아낼 수 있게 하는 것으로 가장 널리 알려진 두 기법입니다. 

만약 여러분이 이미 이 데이터를 가지고 있다면, 예측되는 전환율로 이어지는 잠재고객의 액션과 인게이지먼트의 상관관계 목록을 만들 수 있습니다. 이 목록에서 여러분은 전환율을 높이는 잠재고객 액션과 인게이지먼트 활동이 무엇일지 선택할 수 있죠.


극도로 좁은 범위의 타깃 프로파일의 경우 행동 데이터 점수와 상관없이 SDR-ready 스코어를 얻기도 합니다. 예를 들어 만약 여러분이 Salesforce 체험판을 신청해놓고 실제로는 어떤 액션도 하지 않은 HR팀, 혹은 HR팀의 VP를 타깃으로 SaaS를 판매해야 한다고 생각해보세요. LTV(Life Time Value) 측면에서 가급적 빨리 이 타깃을 전환시키고 싶을 것이고, 이런 부분이 리드 스코어에 반영되어야겠죠. 

이렇게 자동으로 SDR-ready 스코어에 도달하는 프로파일은 전체 리드의 5% 정도를 차지하는 게 적당합니다. 또 여러분의 잠재고객 프로파일에 100% 들어맞는 리드가 여럿 있을 경우라면 이들이 여러분의 아웃바운드 세일즈 캠페인의 타깃 리스트에 있었는지 아닌지에 따라 다른 점수를 부여할 것을 추천합니다.


Panadoc의 잠재고객 행동 데이터 스코어링을 예시로 한번 보시죠. 아래와 같은 요소는 점수를 부여하기 좋은 요소들입니다.

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반면 아래와 같은 것들은 썩 추천하고 싶지 않습니다.

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ㅣ참고: 저는 사실 이메일 인게이지먼트 데이터는 좋은 스코어링 요소가 아니라고 생각하지만, 잠재고객을 우리 제품으로 끌어와 다른 인게이지먼트로 끌어들이는 방법인 것은 분명합니다.ㅣ



각각의 인게이지먼트 행동에 어떤 점수를 줄지 정하는 법

1. 간단한 상관관계 분석

고객 프로필 데이터와 그동안 수집한 사용자 액션을 함께 늘어놓아 봅시다. 그리고 아주 단순하게 고객의 어떤 행동이 이후 구매 전환으로 가장 많이 이어졌는지를 확인하는 거죠.


2. 전환율을 기반으로 인게이지먼트 행동에 우선순위 정하기

1번의 상관관계 분석을 한 이후, 전환율이 높은 순으로 인게이지먼트 행동을 줄 세웁니다.


3. 각 인게이지먼트 행동에 점수 할당하기

가장 간단한 방법은 전환율을 단순 숫자로 치환하는 것입니다. 예를 들어 잠재고객이 여러분의 앱 내에서 문서를 만들었을 때 전환율이 25%까지 올라간다면, ‘앱 내에서 문서 만들기’라는 인게이지먼트 행동에 25점을 부여하는 것이지요.



‘속도’와 ‘패턴 분석’이 리드 스코어링에서 중요한 이유

리드 스코어링과 너처링에서 ‘속도(Velocity)’가 의미하는 것이 무엇인지 이해하기 위해서, 아래 몇몇 잠재고객 예시를 살펴봅시다


예시 1: 잠재고객 A

잠재고객 A는 우리 제품의 무료 체험판을 신청했습니다. 당연히 높은 리드 점수를 받겠죠. 하지만 A는 제품 대시보드에 접속한 것 외에는 어떤 다른 행동도 하지 않았습니다. A는 이미 SDR-ready 스코어에 도달했지만, 사실 그가 다시 우리 제품에 관심을 보이며 돌아오는 시점은 2주가 지난 뒤였습니다.


예시 2: 잠재고객 B

잠재고객 B는 무료 체험판을 신청했을 뿐 아니라 (우리가 종종 ‘아하 모먼트’라고 부르는) 첫 번째 가치 단위를 통과, 온보딩 프로세스를 완료한 ‘액티브 유저’가 되었습니다.



A와 B 모두 SDR-ready 스코어에 도달했지만 아주 큰 차이를 확인할 수 있죠? A가 2주에 걸쳐 달성한 프로세스를 B는 하루 만에 끝내버렸습니다. 잠재고객 B는 A에 비해 월등히 빠른 속도를 보였는데, 이런 양상은 종종 B가 더 많은 Pain Point를 가지고 있고, 그래서 우리 제품에 더 높은 관심을 가지고 있다는 것을 의미합니다. 그러므로 이런 리드(즉 빠르게 온보딩하는 리드)에 대해서는 SDR팀에서 더 빨리 응대할 필요가 있겠죠.


Velocity = (Profile + Behavior)/Time

빠른 속도는 더 높은 점수를 부여받아야 합니다.


 

기여 분석 vs 패턴 분석(첫 번째 터치 vs 최종 터치) 

첫 터치와 마지막 터치의 기여도를 다룬 글은 정말 많습니다. 일단 기여 분석이(Attribution)이 무엇인지를 잠시 짚고 넘어가야 할 것 같네요. 기여 분석이란 우리가 원하는 결과물을 가져올 수 있는 사용자/잠재고객의 행동이 무엇인지를 찾아나가는 과정입니다. 리드 너처링에서라면 유료 고객이 되거나 SDR-ready 상태가 되는 것이 우리가 원하는 목표점이 되겠죠.


마케터인 우리는 첫 번째와 마지막 터치(마케팅 활동)의 기여도를 측정하는데 집중하지만, 고객이 ‘실제로 어떻게 구매하는지’를 파악하기 위해서 패턴 분석도 중요하다는 걸 자주 간과하곤 합니다. 


조금 더 간단히 설명하기 위해 트랙과 필드(Track and Field)를 예시로 들어볼게요. 운동선수가 올림픽 챔피언이 되는데 더 크게 영향을 미치는 것은 무엇일까요? 그의 첫 번째 운동일까요 아니면 마지막 운동일까요? 누군가는 가장 처음 레이스를 뛰어본, 그래서 운동선수로써의 영감을 불어넣은 그 시합이 더 중요하다고 할 테고, 또 어떤 사람은 본 경기 전에 뛴 warm up 경기의 중요성을 이야기하겠죠. 두 가지 모두 중요하겠지만, 좋은 성과를 만들어내는 데 있어서 가장 중요한 건 긴 기간에 걸쳐 이뤄진 연습의 패턴입니다. 한참 앞에서 살펴본 Joe Girard의 인사 카드 역시 같은 맥락입니다. 그의 성공은 그가 잠재고객에게 보냈던 첫 번째 카드 때문도, 그렇다고 마지막 카드 때문도 아닙니다. 긴 시간에 걸쳐 ‘카드를 보낸’ 규칙적인 패턴 때문입니다.



리드 너처링과 리드 스코어링은 어떻게 할까? (1) 편 보기

* (3) 편에서 계속됩니다.(번역 예정)


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