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  • 리드 스코어링이란?

    리드 스코어링이란?

    리드 스코어링(Lead Scoring)이란?

    (참조 자료: What Is Lead Scoring?)

    성공적인 마케팅 팀은 매주 수백 개의 리드를 생성할 수 있어야 합니다. 또한 영업 담당자는 누구에게 먼저 연락할지 우선 순위를 정하고 누구에게 연락하지 않을지 결정해야 합니다.

    해결책은 바로 리드 스코어링(Lead Scoring)입니다.

    이를 통해 리드에 대한 후속 조치에서 애매한 추측을 배제합니다. 마케팅 팀은 언제 리드를 영업팀에 넘겨야 하는지 명확히 알 수 있습니다. 또한 영업팀은 오로지 거래 성사에만 집중할 수 있습니다.

    본 게시물에서는 아래에 대해 설명합니다:

    • 리드 스코어링 방법론
    • 예측 리드 점수 및 소프트웨어
    • 리드 스코어링 모델의 예시
    • 리드 품질 향상을 위한 팁

    리드 스코어링이란?

    리드 스코어링(Lead Scoring)은 다양한 속성과 데이터 포인트를 기반으로 리드의 순위를 매겨 해당 리드의 구매율을 평가하는 프로세스입니다. 미리 정해진 척도를 사용하면 비즈니스에 가치 있는 리드를 식별하고 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다;

    다음 기준에 따라 리드의 점수를 매기는 모델을 구축할 수 있습니다:

    리드스코어링 시스템(또는 모델)을 사용하면 잠재 고객에게 포인트 값을 부여할 수 있습니다. 일정 포인트가 쌓이면 검증이 된 리드가 됩니다. 이는 구매 가능성이 높다는 의미이며 영업 담당자가 이들에게 연락할 수 있습니다. 스코어링 모델에서 가장 높은 점수를 받은 리드에게 먼저 연락을 취해야 합니다.

    리드 스코어링의 정의는 훌륭하게 들리지만 과연 리드 스코어링을 어떻게 계산할 수 있을까요?

    모든 기업들은 각기 다른 방식으로 이를 수행합니다. 일반적으로 구매 고객이 된 리드와 그렇지 않은 리드의 속성을 평가해야 합니다. 그런 다음 다양한 속성을 평가하여 어떤 속성이 비즈니스에 적합한 리드를 설명하는지 결정할 수 있습니다.

    다음은 다양한 속성에 대한 리드 스코어링의 몇 가지 예입니다:

    • 가격 페이지 방문 시 +5점
    • 채용 페이지 방문 시 -10점
    • 웨비나에 참여하거나 백서를 다운로드하면 +5점
    • 프로모션 이메일을 열면 +10점
    • 리드가 중간 관리자라면 +10점, 기업의 의사 결정권자라면 +25점을 받습니다.

    리드 스코어링이 중요한 이유?

    Gleanster Research에 따르면 전체 리드의 25%만이 검증되고 전환 가능성이 있다고 합니다. 그리고 그 중 79%가 실제 세일즈로 전환되지 않을 것이라 이야기합니다. 결국 100명의 리드 중 5명의 고객만 남게 된다는 결론이 나옵니다.

    리드 스코어링은 영업 프로세스에서 리드가 어느 단계에 있는지 파악하는 데 도움이 되기 때문에 영업과 마케팅 모두에게 중요합니다. 이는 리드를 계속 육성시킬지(MQL) 아니면 영업팀에 넘길지(SQL)를 결정하는 데 매우 중요합니다.

    리드 스코어링 방법론은 구매 주기가 길고 리드와의의 직접적인 인터렉션이 필요한 고관여 제품이나 서비스에서 특히 중요합니다.

    리드 스코어링의 목적은 한편으로는 시간을 절약하고, 리드 제네레이션 비용을 낮추고, 마케팅과 영업 간의 협업을 강화하기 위한 것입니다. 단지 이 뿐만 아니라 리드 스코어링은 모든 세일즈 퍼널의 모든 단계에서 개인화된 유형의 메시징으로 리드에게 접근하기 때문에 더 나은 구매 경험을 제공할 수 있습니다.

    스코어링 모델을 구축하기 전에 고려해야 할 사항은?

    구매 주기가 상당히 짧고 리드의 구매가 비교적 쉽게 성사되는 제품이라면 리드 스코어링 프로세스를 도입하는 것이 비즈니스 모델에 맞지 않을 수 있습니다. 그리고 리드 스코어링에 투자하기 전에 리드를 분류시키기 위해 관련 데이터 포인트들을 캡처해야 합니다. 예를 들어, 리드 검증 기준은 리드 캡처 양식의 입력 필드 값들과 일치해야 합니다.

    또 한 가지 고려해야 할 사항은 순위를 매길 리드의 숫자가 충분한지 여부입니다. 리드의 숫자가 부족하다면 리드 제네레이션에 더 많은 시간을 할애하는 것이 좋습니다. 마찬가지로, 영업 담당자가 많은 리드들을 쫓느라 바쁘고 전환율까지 좋은 경우에는 리드 스코어링이 적합하지 않을 수 있습니다. 하지만 많은 리드가 들어오는데 영업 담당자가 품질이 좋지 않거나 전환율이 낮다고 불평한다면 리드 스코어링이 필요합니다.

    예측 스코어링(Predictive Scoring)이란?

    데이터베이스에 불과 몇 개의 연락처만 있다면 데이터의 패턴을 찾고 B2B 리드 스코어링을 미세 조정하는 일은 매우 복잡해집니다. 그러나 좋은 소식은 영업 리드 스코어링 모델을 CRM 소프트웨어에 구축하여 정확한 결과를 얻을 수 있다는 것입니다;

    마케팅 도구는 머신 러닝과 AI를 통해 예측 리드 스코어링을 사용하여 프로세스를 자동화시킵니다. 알고리즘을 통해 B2B 고객 데이터를 훨씬 빠르게 분석하고 사람으로 인한 실수 가능성을 아예 차단할 수 있습니다. 영업 개발 담당자의 번거로움을 덜어주고 마케팅팀과 더 잘 협력할 수 있도록 도와줍니다.

    또한 예측 스코어링 소프트웨어는 고객을 세분화하고 분석할 과거 데이터가 충분한 경우 전환율, 고객 생애 가치, 그리고 기타 주요 지표들을 예측하는 데 도움이 됩니다.

    물론 예측 스코어링에도 어느 정도 한계점이 있습니다.

    예측 리드 스코어링에 지나치게 의존하면 비즈니스가 새로운 기회로 확장하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 관련성은 높지만 기존에는 잘 몰랐던 리드들을 잘 인식하지 못할 수 있습니다.

    리드 스코어링 소프트웨어는 어떻게 선택하나요?

    리드 스코어링 모델을 구축하는 것이 리드 스코어링을 수동으로 추적하는 것보다 훨씬 쉽습니다. HubSpot 나 기타 영업 자동화 도구와 같은 많은 인기 CRM은 이미 리드 스코어링 기능을 포함하고 있습니다. 따라서 리드 스코어링 도구를 검색하기 전에 현재 사용 중인 CRM에 관련 기능이 있는지 살펴보세요.

    리드 스코어링 도구를 선택할 때는 파이프라인이나 기회 관리, 보고, 이메일 마케팅, 연락처 동기화와 같은 기본 옵션들을 살펴보세요. 추적, 라우팅, 예측 기능과 같은 고급 옵션도 확인할 수 있습니다.

    HubSpot, Salesforce 혹은 ActiveCampaign와 같은 인기 스코어링 툴들을 찾아보시기 바랍니다.

    리드 스코어링 모델에는 어떤 것들이 있나요?

    잠재 고객에 대해 수집한 다양한 유형의 데이터를 기반으로 리드의 점수를 매길 수 있습니다. 다음은 잠재 고객의 순위를 매기기 위한 스코어링 모델을 개발할 수 있는 몇 가지 모델들입니다.

    1. 구매 의도 모델(Purchase intent model)

    의도 데이터는 리드의 전환율을 측정하는 데 도움이 됩니다. 리드의 웹 활동을 분석하여 제품을 적극적으로 고려하고 있는지 여부를 알려주게 됩니다. 다양한 디지털 소스(퍼스트 혹은 써드파티)에서 의도 데이터를 수집하여 리드가 구매 여정에 진입하는 시점을 정확히 파악할 수 있습니다. 의도 데이터에 기반한 리드 스코어링 모델을 사용하면 이러한 리드들을 조기에 식별 및 확보할 수 있습니다.

    2. 기업 및 인구통계학적 모델(Firmographic and/or demographic model)

    B2B 리드 스코어링은 인구 통계 정보에 대한 B2C 스코어링 프로세스만큼이나 기업 데이터에 따라 달라집니다. 리드 양식을 만들어 관련 정보를 유도하고 이상적인 고객 프로필 또는 구매자 페르소나에 맞는 리드에 점수를 할당할 수 있습니다;

    다음은 B2B를 위한 리드 스코어링의 간단한 예입니다:

    기업 및 인구통계학적 모델
    기업 및 인구통계학적 모델

    3. 온라인 행동 모델(Online behavioral model)

    리드가 웹사이트나 온라인에서 수행하는 작업과 행동에 점수를 할당할 수도 있습니다. Salesforce와 같은 리드 스코어링 소프트웨어는 알고리즘을 사용하여 리드 순위를 계산합니다. 가격 페이지 방문이나 양식 작성과 같은 다양한 작업에 숫자 값을 할당하여 자동으로 점수를 생성하고 업데이트합니다. 블로그에서 어떤 활동이나 콘텐츠 유형이 비즈니스에 가장 가치가 높은지 확인할 수 있습니다.

    온라인 행동 리드 스코어링 모델
    온라인 행동 리드 스코어링 모델

    Salesforce에서는 리드의 위치, 업종, 직책, 회사 규모 등 다양한 기준을 사용하여 리드 등급 시스템을 설정할 수 있습니다.

    4. 참여 모델(Engagement models)

    리드의 브랜드 참여도에 따라 점수를 매겨 제품이나 서비스에 대한 리드의 관심도를 측정할 수 있습니다. 이메일 마케팅에서 리드 스코어링을 한다는 것은 열람률과 클릭률을 추적하는 것을 의미합니다. 다양한 유형의 이메일에 서로 다른 점수를 부여하면 더 세분화할 수도 있습니다. 예를 들어, 프로모션 이메일을 열었을 때 더 높은 점수를 부여할 수 있습니다.

    마찬가지로 소셜 미디어 채널에서의 인터렉션(및 그 빈도)을 추적하고 좋아요, 댓글 또는 공유에 대한 리드 점수를 매길 수 있습니다. 리드가 일정 점수(예: 이메일 4건 이상 열기)를 쌓으면 영업팀에 넘겨야 할 때라고 결정할 수 있습니다.

    5. 네거티브 스코어링 속성(Negative scoring attributes)

    일부 리드와의 인터렉션은 브랜드에 대한 관심이 거의 없거나 감소하고 있음을 나타냅니다. 네거티브 리드 스코어링은 리드가 아닌 사람들을 전체 프로세스에서 제외시키거나 순위를 조정하는 방법입니다. 예를 들어,

    • 이메일 구독에서 수신 거부
    • 채용 페이지 탐색
    • 직책에 ‘학생’을 입력
    • 유효하지 않은 이메일 주소 제출
    • 연락처가 경쟁업체인 경우
    • 내부 직원
    • 친구 또는 친척

    이러한 사람들은 모두 학업 등 다양한 이유로 이메일을 열거나 웹사이트를 탐색할 수 있습니다. 따라서 이들을 추적하지 않아야 합니다. 연락처 이메일 주소에 파트너 또는 경쟁사가 포함되어 있으면 무려 1천 점을 감점할 수도 있습니다. 이렇게 하면 긍정적인 조치를 취하더라도 영업 리드 스코어링 시스템에서 강제로 제외됩니다.

    HubSpot과 같은 리드 점수 소프트웨어는 네거티브 및 포지티브 섹션에 설정된 기준에 따라 점수를 지속적으로 업데이트합니다.

    리드 품질 향상을 위한 리드 스코어링 베스트 프랙티스

    리드 스코어링이 어려울 필요는 없습니다. 다음은 리드를 식별하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 리드 스코어링 팁입니다.

    리드 스코어링 베스트 프랙티스
    리드 스코어링 베스트 프랙티스

    1. SQL(Sales Qualifed Lead) 정의&기준

    가장 먼저, 리드 전환에 기여하는 요소들을 식별해야 합니다. 혹은 어떤 속성을 통해 리드의 품질이 떨어진다고 판단할 수 있을까요? B2B 리드 스코어링에서는 해당 리드의 회사 규모와 예산을 우선적으로 고려하는 반면, 로컬 기반의 비즈니스는 지리적인 데이터에 중점을 둘 수 있습니다.

    2. 전환 프로세스를 고려하세요.

    리드의 행동을 분석하면 리드가 전환에 얼마나 근접했는지 판단할 수 있습니다. 예를 들어, SQL이 보통 세일즈 데모를 요청하기 전에 뉴스레터를 먼저 구독하는 경우, 언제 디스커버리 콜을 해야하는지 알게 될 것입니다.

    3. 모든 작업 및 속성에 포인트 할당

    전환에 가까운 행동에 더 높은 가치 포인트를 할당하세요. 홈페이지 방문이나 뉴스레터 신청과 같이 신규 리드가 수행하는 작업은 가격 책정에 대해 영업팀에 문의하는 것만큼 중요하지 않아야 합니다.

    리드는 다양한 행동에 대해 점수를 쌓을 수 있으므로 연락처에 연락하기 전에 검증되기 위한 최소 점수가 얼마인지 생각해 보세요.

    4. 점수 평가 및 조정

    리드 스코어링 프로세스를 설정하고 잊어버리지 마세요. 고객 여정은 시간이 지남에 따라 변화할 가능성이 높으므로 스코어링 모델을 조정해야 합니다. 이를 통해 지속적으로 타겟팅된 리드를 생성할 수 있습니다.

    결론

    • 리드 스코어링은 리드의 품질을 평가하고 구매 가능성을 검증하는 훌륭한 방법입니다. 이 프로세스는 마케팅 팀과 영업 팀이 공유할 수 있습니다.
    • 기업 특성, 온라인 행동 활동, 브랜드 참여도 등 다양한 기준에 따라 리드의 순위를 매길 수 있습니다.
    • 구매 의도 데이터와 구매자 의도 데이터는 리드 스코어링 모델을 크게 향상시킬 수 있습니다. Gartner의 보고서에 따르면, 최근 인텐트 마케팅의 발전 덕분에 의도 데이터가 주목받고 있습니다.
    • 예측 리드 스코어링은 프로세스를 자동화하고 리드 스코어링 모델을 실시간으로 최적화하는 데 도움이 됩니다. HubSpot과 같은 CRM 소프트웨어는 팀에 정확한 데이터를 제공합니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • MQL – SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드

    MQL – SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드

    MQL – SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드

    (참조 자료: A Complete Guide on MQL to SQL Conversion Rate)

    MQL(Marketing Qualified Lead)에서 SQL(Sales Qualified Lead)으로의 전환율은 모든 B2B 마케터가 알아야 할 중요한 요소입니다. 마케팅과 영업이 하고 있는 노력이 얼마나 효과적인지 평가하는데 큰 도움이 됩니다.

    MQL - SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드
    MQL – SQL 전환율 향상을 위한 완벽 가이드

    이 지표는 특히 B2B 리드 제네레이션 캠페인의 효과를 측정하는데도 중요한 지표입니다.

    그렇다면 MQL – SQL 전환율은 어떻게 측정할 수 있을까요?

    그에 앞서 우선 MQL과 SQL에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 각각의 의미를 정리하자면 아래와 같습니다.

    MQL(Marketing Qualified Lead)

    MQL은 특정 기준을 충족시키는 리드로, 영업팀에서 즉시 활용할 수 있는 잠재 고객입니다. 마케팅 캠페인에 대한 참여도에 따라 자체적으로 정한 기준을 충족할 경우, 리드들이 검증(Qualified)되어집니다. 예를 들어, PPC 캠페인(구글 애즈)이나 페이스북 같은 소셜미디어 플랫폼을 통해 중소기업들을 타깃으로 캠페인을 진행했다면, 여기서 제품에 관심을 보이는 리드들은 해당 범주에 속하게 됩니다.

    SQL(Sales Qualified Leads)

    SQL은 영업팀으로부터 사전 검증을 받은 리드입니다. 세일즈팀은 SQL을 리드로 사용하여 관심 시장의 관심사와 타깃 기업의 매출과 규모 등을 판단할 수 있습니다.

    이러한 리드들은 이미 검증되어 있기 때문에 면밀한 스크리닝 과정을 거칠 필요가 없습니다.

    이제 MQL과 SQL이 각각 무엇인지, 어떻게 전환되는지 알아보았습니다. 이제 MQL에서 SQL로 가는 전환율을 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

    MQL – SQL로의 전환율이란?

    MQL – SQL 전환율을 계산하는 공식에는 여러가지가 있습니다.

    가장 간단한 방법은 SQL 수를 MQL 수로 나누는 것입니다.

    또 다른 방법은 한달 동안 생성된 SQL 수를 확인하여 같은 기간 동안 생성된 전체 MQL 수로 나누는 것입니다. 보통 이를 MQL – SQL 전환율이라고 부릅니다.

    마지막 방법은 세일즈로 전환된 리드의 수를 해당 기간 동안 생성된 전체 리드 수로 나누는 것입니다. 이를 Lead – SQL 전환율이라고 합니다.

    MQL – SQL 전환율은 언제 사용되는가?

    MQL – SQL 전환율은 여러가지 수단으로 사용될 수 있습니다.

    • 마케팅 활동들의 효과를 측정하기 위해
    • 리드가 얼마나 자주 전환되는지 그 빈도를 확인하기 위해
    • 영업팀이 SQL을 생성하는 일을 얼마나 잘 하고 있는지 확인하기 위해
    • 개별 B2B 팀 혹은 담당자의 성과를 측정하기 위해
    • 또한 MQL – SQL 전환율을 활용하여 자사의 영업 마케팅 퍼포먼스를 다른 기업과 비교할 수 있습니다.

    MQL – SQL 전환율은 Lead – SQL 전환율과 어떻게 다른가?

    MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 리드 제네레이션 전략을 이야기할 때 자주 접하게 되는 용어입니다. 두 용어 모두 비슷해보일 수 있지만 의미와 용법이 다릅니다.

    MQL – SQL 전환율은 SQL 수와 MQL 수간의 비율이며, Lead – SQL 전환율은 SQL로 전환된 리드 수를 생성된 전체 리드 수로 나눈 값입니다. 이 비율은 세일즈 전환율(Sales Conversion Ratio) 혹은 Lead – Sales 전환율이라고도 부릅니다.

    MQL – SQL 전환율이 필요한 이유는?

    MQL – SQL 전환율은 영업팀의 성과를 측정하는데 매우 효과적인 지표입니다. 또한 마케팅 캠페인의 효과를 측정하고 전환을 증대시키는데 큰 도움이 됩니다.

    비즈니스가 시장에 침투하는데 도움이 되는 많은 전략과 도구들이 있습니다. Ansoff 매트릭스를 통해 시장과 제품 개발을 결정할 수 있지만, 리드 제네레이션과 충성 고객으로의 전환을 위해서는 새로운 방법이 필요합니다. MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는데 뿐만 아니라 전환율 향상에도 큰 도움이 됩니다.

    MQL – SQL 전환율 공식

    MQL – SQL 전환율과 Lead – SQL 전환율은 다음과 같은 공식을 활용하여 계산할 수 있습니다.

    MQL / SQL = 세일즈로 전환된 리드 수 / 생성된 총 리드 수

    MQL – SQL 전환율은 어떻게 계산할 수 있을까?

    MQL – SQL 전환율 공식

    생성된 SQL 수 / 생성된 MQL 수*100 = MQL – SQL 전환율

    MQL – SQL 전환율을 계산하는 것은 무척 쉽습니다. 다음과 같은 간단한 지침을 따르세요.

    1. 생성된 MQL과 SQL 숫자를 파악하세요.

    특정 기간 동안 생성된 MQL과 SQL 숫자를 파악하세요. 예를 들어, 한달 동안 진행된 세일즈 캠페인에서 총 100개의 MQL이 생성되고, 이 중 40개가 성공적으로 세일즈로 전환되었다고 하면, MQL 대 SQL 비율은 40/100 = 0.4 또는 40%입니다. 평균적으로 MQL 10개 중 4개가 세일즈로 전환된다는 이야기입니다.

    2. 생성된 전체 리드 숫자를 계산하세요.

    같은 기간 동안 생성된 리드 수를 계산합니다. 예를 들어, 한달 동안 진행된 세일즈 캠페인에서 100개의 리드가 생성되었다고 하면, 리드 제네레이션 수치는 100입니다.

    3. 생성된 SQL 수를 나누고, 100을 곱하세요,

    생성된 SQL 수를 MQL 수로 나눈 다음에 100을 곱하여 백분율로 표현합니다. 예를 들어, MQL 100개 중 40개가 SQL로 전환되었다고 가정하면 MQL에서 SQL로 변환하는 비율은 40/100 x 100 = 40%입니다.

    계산 공식을 선택하는 방법은 보유하고 있는 정보에 따라 다릅니다. 가장 간단한 방법은 위와 같이 SQL 수를 생성된 총 MQL 수로 나누는 것입니다.

    그러나 이는 매우 중요한 요소인 ‘기간’을 무시하기 때문에 비교를 위한 적절한 값을 확인할 수 없습니다. 예를 들어, 12월에 100개의 MQL이 생성되고 해당 월에 40개가 세일즈로 전환되는 경우, MQL 대 SQL 비율은 40%입니다. 그러나 1월에 20개의 MQL만 생성되고 그것이 모두 세일즈로 전환되는 경우, 1월의 MQL – SQL 전환율은 100%가 됩니다. 만약 기간을 고려하지 않고 전체 값을 구한다면 또 다른 값이 나왔을 것입니다.

    이는 40%의 전환율을 보여주는 보고서가 리드 전환이 적었던 기간에 작성되었음을 명확하게 보여줍니다. MQL – SQL 전환율에 대한 정확한 값을 구하려면 ‘기간’을 고려한 2번째, 혹은 3번째 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

    좋은 MQL – SQL 전환율은?

    일반적으로 이상적인 MQL – SQL 전환율의 벤치마크는 약 13% 정도입니다. 즉, 각 마케팅 캠페인은 100개의 MQL 중에서 최소 13개의 SQL를 성공적으로 생성해야 합니다.

    SQL 전환이 낮은 이유는?

    다음과 같이 여러 이유가 있습니다.

    • MQL이 SQL로 전환되는데 적지 않은 시간이 걸립니다. 잠재 고객이 고객으로 전환되는데 시간이 걸리기 때문입니다. 즉 마케팅 캠페인이 1월에 시작된 경우, 생성되는 SQL 수를 계산하는데 몇 달이 더 걸릴 수 있습니다.
    • 리드가 세일즈로 전환하기에 충분히 검증되지 않았거나 자격이 없기 때문입니다. 이 경우, 검증 기준 리스트를 다시 확인해서 업데이트해볼 필요가 있습니다.
    • 마케팅 캠페인의 타깃팅이 잘못된 오디언스를 향하고 있을 수도 있습니다.
    • 영업팀이 마케팅 캠페인에서 생성되는 영업 기회를 제대로 다루지 못하고 있을 수도 있습니다. 이 경우, 적절한 내부 교육을 통해 세일즈 전환을 촉진시킬 수 있습니다.

    MQL – SQL 전환율의 중요성

    MQL – SQL 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 알 수 있습니다. 또한 특정 캠페인이 다른 캠페인보다 우수한 성과를 거두는지 그 이유와 영업팀이 리드를 고객으로 전환하는데 필요한 기술과 지식을 갖추고 있는지 확인하는데 도움이 됩니다.

    예를 들어, MQL – SQL 전환율이 평균보다 낮다는 것은 타깃 시장이 캠페인에 반응하지 않거나, 영업팀이 리드를 고객으로 전환시킬 수 없다는 것을 의미합니다. 그런 다음, 두 영역을 모두 검토하여 전환을 향상시켜야 합니다.

    MQL – SQL 전환율을 사용하면 마케팅 캠페인의 성공 여부와 캠페인을 시작하기 전에 어떤 변화가 필요한지, 아닌지를 판단할 수 있습니다.

    MQL – SQL 전환율을 어떻게 시각화할 수 있을까?

    MQL – SQL 전환율을 시각화할 수 있는 방법에는 여러가지가 있습니다. 예를 들어 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 여기서 x축은 생성된 리드 수를 나타내고 y축은 성공적인 전환 수를 나타냅니다.

    또 다른 방법은 슬라이스의 크기가 세일즈로 전환된 리드 수를 표현하고, 각 슬라이스의 백분율이 총 리드의 전환 백분율을 표현하는 파이 차트를 사용하는 방법입니다.

    y축은 SQL 수를 나타내고, x축은 시간을 나타내는 꺾은선형 차트를 사용할 수도 있습니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 MQL에서 SQL로 전환율이 어떻게 변화하는지를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 시각화는 단순히 차트에만 국한되지 않으며, 시각화 라이브러리가 잘 있는 경우 모든 차트를 사용하여 이해관계자들이 쉽게 이해할 수 있는 데이터를 표시할 수 있습니다.

    MQL – SQL 전환율 시각화 예시

    단순한 시각화를 고집할 필요는 없기 때문에 ChartExpo에서 제작한 멋진 데이터 시각화 템플릿을 살펴보도록 하겠습니다.

    아래 차트는 Group Column 차트입니다. 데이터를 나란히 볼 수 있고 비교할 수 있습니다.

    또한 막대 혹은 선을 동시에 보여주는 다른 시각화를 통해 MQL – SQL 전환율 변화 추이를 파악하는 건 어떨까요?

    동일한 데이터를 다른 시각화와 함께 표시하여 나란히 비교할 수 있습니다.

    MQL – SQL 전환율을 나타내는 또다른 아름다운 시각화에는 Radar 차트와 Polar 차트가 있습니다.

    위에서 소개한 모든 데이터 시각화 템플릿은 각자의 니즈와 목표에 따라 다르게 선택하면 됩니다.

    MQL – SQL 전환율을 향상시키는 방법(단계별 가이드)

    MQL – SQL 전환율이 너무 낮다면 우선적으로 생성되는 리드 숫자(MQL)를 많이 늘려야 합니다. 아래 단계에 따라 그 작업을 수행할 수 있습니다.

    1단계: MQL이 세일즈로 전환되지 않는 이유 파악하기

    MQL – SQL 전환율을 높이려면 먼저 생성되는 리드 수(MQL)가 적은 이유부터 파악해야 합니다. 문제를 식별하기 위해 다음과 같은 몇 가지 질문을 던질 수 있습니다.

    • MQL이 왜 세일즈로 전환되지 않는가?
    • 무엇이 전환을 막고 있는가?
    • 제안/제품, 가격, 그리고 리드 품질 아니면 다른 문제인가?

    MQL이 세일즈로 넘어가지 않는 이유에 대해서는 아래에서 그 정보를 찾아볼 수 있습니다.

    우선 과거 캠페인을 살펴보고 캠페인 성과를 분석할 수 있을 것입니다.

    다른 유사한 캠페인의 성과와도 비교해야 합니다. 이를 통해 MQL이 세일즈로 넘어가지 않는 이유를 알 수 있습니다.

    MQL을 검토하는 동안, 그 프로파일을 보고, 무엇이 MQL들로 하여금 전환되게 만드는지 판단할 수 있습니다. 또한 웹사이트 트래픽 데이터를 확인하여 전환율이 높은 소스에서 리드들이 오고 있는지 확인해야 합니다.

    2단계: 문제를 식별하고 개선합니다.

    1단계에서 파악한 이유에 따라 MQL – SQL 전환율을 향상시키기 위한 비즈니스 영역에 집중해야 합니다.

    예를 들어, 낮은 전환율의 주요 원인 중 하나가 품질이 낮은 리드를 생성시키는 소스라고 가정해봅시다. 이 경우, 품질 높은 리드를 생성시키는데 도움을 줄 수 있는 에이전시를 고용할 필요가 있습니다.

    3단계: 새로운 마케팅 캠페인 런칭

    2단계에서 파악된 문제를 해결한 후, 동일한 오퍼/제품을 사용하거나 구매 가능성이 더 높은 다른 오퍼/제품을 사용하여 MQL을 SQL로 높이는 새로운 마케팅 캠페인을 진행합니다.

    4단계: MQL – SQL 전환율 모니터링 및 증가 여부 확인

    새로운 마케팅 캠페인이 시작된 후 일정 기간(1~2주)이 지난 후 전환율을 모니터링하여 증가 여부를 확인해야 합니다. 이 단계의 목표는 이전 단계에서 얻은 결과를 분석하고 데이터 기반의 결정을 내리는 것입니다.

    5단계: 영업팀이 리드에게 적극적으로 연락하도록 유도하세요. 

    영업팀이 리드에게 적극적으로 연락을 취하여 가능한 빨리 그들을 확보하여 영업 기회를 만드는 것이 필요합니다. 이를 통해 세일즈로 전환되는 MQL 수를 증가시킬 수 있습니다.

    6단계: 경쟁사의 전략을 확인할 수 있습니다.

    경쟁사의 전략에 대해 자세히 알고, 잠재고객들의 눈높이에 맞춰 캠페인 성과를 끌어올리세요. 이는 더 높은 전환으로 이끄는 동시에 시장에 있는 다른 비즈니스들과 차별화하여 경쟁할 수 있게 만듭니다.

    7단계: 제품, 서비스 또는 브랜드에 관심을 보인 잠재 고객들을 위한 맞춤형 리드 너처링 이메일

    잠재 고객들에게 개인화된 리드 너처링 이메일들을 발송할 수 있습니다. 이러한 이메일은 잠재 고객이 세일즈로 전환되기에 충분할 정도로 매우 유익하고 흥미로워야 합니다.

    8단계: 고객들의 피드백을 수집합니다. 

    기존 고객이 자사로부터 구매했는지 그 이유를 파악하는 것도 중요합니다. 고객의 피드백과 기타 정보들을 수집하여 새로운 타깃 오디언스를 식별하고 기존 고객이 재구매할 수 있는 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다.

    9단계: 영업팀에게 세일즈 팔로업을 위한 교육 진행

    효과적인 팔로업을 위해 영업팀을 교육시켜야 합니다. 최초 연락 이후 5~7일 이내에 리드에게 연락을 취할 수 있도록 노력해야 합니다.

    이렇게 하려면, 팀에게 적절하고 효율적인 팔로업 일정을 미리 만들어야 합니다. 팔로업은 고객 반응도를 높이고 세일즈 피칭 시간을 단축시켜주기 때문에 영업 프로세스의 필수적인 부분입니다.

    10단계: 자동화 도구를 사용하여 관심을 보인 리드들을 자동으로 팔로업하기

    리드와 고객들과의 연락을 유지하는 것은 고객 유지(customer retention)에 매우 중요한 부분입니다. 경쟁력을 유지하려면 마케팅 자동화 화 전략을 구현하는 것이 중요합니다.

    사용 가능한 여러 이메일 자동화 도구 중 하나를 선택하여 이메일 드립 캠페인을 진행할 수 있습니다.

    11단계: 생애 고객 관계 구축에 집중하기

    개인화된 이메일을 보내고 자주 소통함으로써 고객과의 관계를 형성하기 위해 노력하세요. 고객은 그 자체만으로 가치있다고 느낄 것이고 이는 향후 고객의 재구매율을 높일 것입니다.

    12단계: 온라인 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 소셜미디어 참여 등을 통해 강력한 브랜드 이미지 구축하기

    인터넷, 특히 페이스북과 같은 소셜미디어 플랫폼을 통해 고객과 연결합니다. 업계와 관련된 흥미로운 블로그 게시물로 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하여 좋은 브랜드 이미지를 구축하세요. 여기에는 고객에게 도움이 될 수 있는 다양한 프로모션도 포함될 수 있습니다.

    13단계: 구글 트렌드를 활용하여 시장에서의 트렌드를 모니터링하기

    구글 트렌드와 같은 도구를 사용하여 타깃 오디언스가 원하는 것을 파악해보세요. 이렇게 하면 고객이 원하는 제품과 서비스를 개발하는데 도움을 받을 수 있습니다.

    14단계: 업계 내 사람들에게 인기있는 다른 경쟁 서비스나 제품 찾아보기

    다양한 업계 커뮤니티 및 포럼 등을 방문하여 업계 다른 사람들에게 어떤 제품이나 서비스가 인기가 있는지 알아봐야 합니다. 이를 통해 잠재 고객이 무엇을 찾고 있는지 파악하여 효과적인 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다.

    15단계: 기존 업계 리더들을 따라하지 말기

    예를 들어, 웹사이트 디자인에 관한 한 업계 다른 리딩 기업을 따라하지 마세요. 시간과 노력이 많이 들더라도 경쟁사와 차별화되는 효과적인 마케팅 전략을 개뱔해야 합니다.

    좋은 MQL – SQL 전환율이란?

    이상적인 MQL – SQL 전환율 벤치마크는 리드 소스에 따라 조금씩 다릅니다. 예를 들어, 웹사이트 리드는, 약 31.3%라는 MQL – SQL 전환율 벤치마크를 보여줍니다.

    기존 고객/직원 추천, 웨비나, 이벤트, 그리고 이메일 캠페인은 각각 24.7%, 17.8%, 4.2%, 0.9%의 전환율을 보여줍니다.

    MQL – SQL 전환율은 어떻게 구할 수 있을까?

    SQL 수 / MQL 수 = MQL – SQL 전환율

    세일즈 퍼널에서는 전환율이 백분율로 표시됩니다.

    결론

    MQL – SQL 전환율은 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는데 사용되는 지표입니다. 영업팀과 마케팅팀간의 효과적인 커뮤니케이션으로 매출 증대 및 고객 만족도 향상 등의 목표를 달성하게 만들 수 있습니다. 기존 시장 전략을 무작정 고수할 수는 없습니다. 검증된 리드들의 사이클에 맞춰 마케팅을 진행해야 합니다.

    MQL – SQL 전환율은 업계, 회사 규모, 시장 상황 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. MQL – SQL 전환율에 어떤 요인이 영향을 미치는지 알게되면 이를 높이기 위한 다양한 전략을 구사할 수 있습니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • Marketing Qualified Lead (MQL)의 정의

    Marketing Qualified Lead (MQL)의 정의

    Marketing Qualified Lead (MQL)의 정의

    (참조 자료: The definition of a Marketing Qualified Lead (and what it’s not))

    Marketing Qualified Lead (MQL)는 브랜드가 마케팅 활동을 통해서 제공한 것에 대해 관심을 보였거나 혹은 다른 리드(Lead)보다 구매 고객으로 전환할 가능성이 더 높은 리드입니다. 이러한 MQL은 자신의 연락처 정보를 자발적으로 제출하거나, 프로그램에 참여하거나, 장바구니에 제품을 넣었거나, 웹사이트에 반복하여 방문하는 등의 작업을 수행하여 자발적으로 브랜드와 참여한 리드들을 말합니다.

    이들은 관심과 호기심을 느끼고 있지만, 아직 구매 단계까지는 나아가지 않은 상황입니다. 그러나 그들은 다른 평범한 리드들보다는 세일즈 메시지에 대해서는 더 잘 받아들이는 편입니다. 전체 고객 여정을 생각해본다면, 아직 구매 전환을 위한 대화를 시작하지 않았다면 자신의 이메일 주소를 제출할 일은 없을 것입니다. MQL은 브랜드의 제품이나 서비스에 관심을 가지고 있는 리드로써, 브랜드는 그들이 필요한 모든 솔루션을 제공할 수 있습니다. 

    MQL은 고객이 되기 위한 첫 단계를 밟은 상태이며 추가적인 실제 구매 관련 연락을 받을 준비가 된 리드입니다. 일반적인 프로세스로 보면, Marketing Qualified Lead (MQL)는 구매에 대한 대화를 시작한 이후에 Sales Qualified Lead (SQL)로 전환한 후, 실제 구매 고객으로 전환됩니다. 

    Marketing Qualified Lead (MQL)란 무엇이며 그들은 무엇을 할까요? 

    Marketing Qualified Lead (MQL)는 제품 구매에 관심을 보이고 있는 단계에 있습니다. 세일즈 메시지에 대해서 거부감을 느끼기 보다는 호의적으로 받아들이고 있으며, 구매하진 않았지만 브랜드와 참여하기 위한 초기 단계를 밟았습니다. 마케팅 노력이 리드를 이끌어 낼 수 있는 반면에, 리드의 행동은 마케터로 하여금 이 리드들을 MQL로 여길 수 있도록 유도하는 것입니다. 이러한 리드들은 마케터가 제공하는 것을 정독하기 위해 일종의 능동적인 접촉 행동을 취합니다.

    Marketing Qualified Lead의 행동 예시

    • 평가판 버전의 소프트웨어나 무료 백서 다운로드
    • 데모 버전의 소프트웨어 다운로드
    • 온라인 제출 양식 제출(옵트인)
    • 뉴스레터 구독을 위한 이메일 주소 제출
    • 사이트 즐겨찾기나 위시리스트에 제품 추가하기
    • 장바구니에 제품 담기
    • 반복적인 사이트 방문 및 오랜 시간을 사이트에서 보냄
    • 사이트 방문을 위해 광고 클릭
    • 자세한 제품 정보 및 상담을 위해 연락하기

    이는 가장 일반적인 행동 중 일부이지만 전체 리스트는 아닙니다. 전환 가능성이 높은 리드가 누구인지 파악하는 가장 좋은 방법은 리드 스코어링(lead scoring), 분석, 제품 제공 및 인구 통계와 같은 수많은 데이터에 달려있습니다. 그러나 구매 준비가 된 리드를 찾고 구매 가능성이 전혀 없는 리드를 식별하여 제거하는 것은 이제 시작입니다.

    Marketing Qualified Lead (MQL)를 식별하는 방법

    MQL를 식별하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 고객 여정 및 기존 고객 행동을 분석하는 것입니다. Marketing Qualified Lead (MQL)의 정의가 모든 업계나 회사에 공통적으로 적용될 수 없기 때문에 자신의 비즈니스에 적합한 MQL 정의를 개발하는 것이 중요합니다. 

    자사 비즈니스에 최적화된 MQL의 정의를 수립하는 방법은 다른 리드나 구매자의 습관을 조사하는 것부터 시작합니다. 여기에는 비즈니스 또는 조직과 같은 인구 통계학적 데이터, 위치, 직위 및 기업 규모를 조사하는 것이 포함될 수 있습니다. 고객 습관은 유용한 지표이기도 하므로 MQL들이 마케팅 에셋과 인터렉션하는 형태를 조사할 수도 있습니다. 성공적으로 구매 고객이 된 다른 리드와 비교하여 어떻게 행동하는지 분석하십시오. 

    행동 기록 검토: 구매할 준비가 되었을 때, 고객이 얻은 성과는 무엇입니까? 과거에 판매가 어떻게 이루어졌는지와 그들이 구매를 하기까지 어떤 경로를 거쳤는지 확인하시기 바랍니다. 

    고객 피드백 받기: 잠재 리드로부터 어떤 피드백을 얻었나요? 그들이 특히 마케터가 바꿀 수 있는 그 어떤 것들을 미루고 있나요? 경험적 데이터와 정서적 데이터 모두 필요합니다. 

    트렌드 분석: 성공한 리드들은 어떤 공통점이 있나요? 어떤 페이지와 제안 및 광고가 최고 품질의 MQL로 전환시켰나요? 이 분석은 마케터가 현재 하고 있는 작업이 맞는지 확인하고 세일즈를 위해 일하는 것에 집중할 수 있도록 합니다.

    경쟁 우위 확인: 무엇이 리드가 경쟁자보다 여러분을 선택하게 합니까? 현재 마케팅 효과와 전술을 포함하여  모든 수준에서 경쟁 구도에서의 여러분의 위치를 솔직하게 이해해보세요.

    Marketing Qualified Lead이 아닌 것은?

    앞서 정의한 바에 따르면 MQL은 단순한 리드나 보증된 고객이 아닙니다. 과대 평가하지도 말고, 과소평가하지도 마세요. Marketing Qualified Lead란 단순히 브랜드에 일정 수준의 관심과 참여도를 보이고 더 많은 것들을 오픈할 수 있는 사람들입니다. 그들이 그 이상으로 넘어가서 구매 준비가 되었다고 표시한 경우, 그들은 더 이상  MQL이 아니라 Sales Qualified Lead (SQL)이 됩니다. 

    Marketing Qualified Lead (MQL) Vs. Sales Qualified Lead (SQL)

    Marketing Qualified Lead와 Sales Qualified Lead의 차이점은 해당 리드의 구매 의사가 있느냐 없느냐에 달려있습니다. MQL은 브랜드의 제품이나 서비스에 대해 매우 흥미를 가지고 있는 상태입니다. SQL은 구매를 고려하고 있는 상황입니다.

    차이점을 극명히 보여주는 한 예시를 들어보겠습니다. 어느 한 고객이 어느 대형 쇼핑몰을 쇼핑하고 있다고 가정해보십시오.  여기서 Marketing Qualified Lead는 매장을 가볍게 둘러보거나 쇼윈도를 감상하는 윈도우 쇼핑(window shopping)하는 사람들입니다. 매장 안으로 들어감으로 인해서 어느 정도 제품에 관심이 있다는 것을 보여주지만 아직은 무언가를 살 가능성만 있는 쇼핑객들입니다. 반면에 Sales Qualified Lead는 자신이 보고 싶어하는 제품이 있는 매대로 직접 가거나, 상담을 받기 위해 매장 직원을 부릅니다. 

    SQL은 그 관심도를 이미 증명하였으며, 구매에 많은 관심을 보입니다. 이들은 일반적으로 상세 가격에 대해 문의하고, 보다 구매 정보를 요청하고, 제품 체험 등을 받고 싶어합니다. 

    MQL은 구매를 보장하는 리드가 아닙니다. 

    모든 Marketing Qualified Lead가 Sales Qualified Lead로 전환될 거라 생각하지 마세요. 고객이 관심을 표한다 할지라도 모든 리드가 항상 세일즈 퍼널 프로세스를 따라 그대로 다음 단계로 넘어가지는 않습니다. 리드가 명확하게 구매 준비가 되어 있지 않는 상황에서는 마치 리드인 것처럼 그들을 접근하게 되면 이들은 마케터의 퍼널에서 완전히 떠나갈 것입니다.

    MQL은 단순한 리드가 아닙니다.  

    Marketing Qualified Lead는 제품이나 서비스에 높은 관심을 보입니다. 그들은 단지 브랜드를 수동적으로 바라보는 것이 아니라 자신들의 호기심과 관심도를 충족시키기 위해 다양한 행동으로 브랜드와 인터렉션하게 됩니다. 일반적인 리드는 이와는 다릅니다. 매장에 있는 쇼핑객에 대한 예를 들어보면, 일반적인 리드는 상점 앞을 지나가는 모든 사람들이 될 것입니다. 가까이에 있기 때문에 브랜드를 알아 들을 수 있고 언젠가는 문을 열고 들어올 수도 있겠지만 걸어도 아직은 별로 주의를 크게 기울이지 않는 편입니다. 

    모든 MQL이 마케터가 원하는 행동을 하지는  않습니다.

    때로는 정말 매장 안을 흝어보기만 하고 걸어나오는 이들은 브랜드가 무엇을 하든 상관없이 매장 밖을 나오게 될 것입니다. 때로는 이러한 사람들이 베타 버전의 소프트웨어 혹은 e북을 다운로드하여 자신의 호기심만 채우고 실제 구매는 안할 수도 있습니다. 누군가가 일반적인 리드가 되는 중에 많은 요소가 있을 수 있으며 저품질의 리드를 제거하고 고품질의 리드에만 집중할 수 있는 것은 많지 않습니다. 리드와 MQL의 차이점을 비즈니스에 가장 적합한 것으로 정의하세요. 

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

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