リードクオリフィケーションとは?スコアリングに頼らない「架電すべき熱いリード」の見つけ方

リードクオリフィケーションとは?スコアリングに頼らない「架電すべき熱いリード」の見つけ方
  • リードを渡しても、営業部門に放置されて追客されない

  • MAのスコアリング機能で高得点のリードに電話しても、反応が薄くアポにつながらない
  • 「ホットリード」の定義があいまいで、誰に優先的にアプローチすべきかわからない

集めたリードの中から「今すぐアプローチすべき顧客」を選別するプロセス、すなわち「リードクオリフィケーション」の設計がうまくいっていないと、なかなか商談や受注につながりません。

特に、MAツールを導入している企業でよくある失敗が、複雑な「スコアリング」だけに頼りすぎてしまうケースです。行動履歴を細かく点数化しても、それが必ずしも「購買意欲」と直結するとは限らないのです。

本記事では、教科書的な定義だけでなく、現場で機能する「実用的なリードクオリフィケーション」の設計方法について解説します。スコアリングのような複雑な計算式ではなく、顧客の具体的な「行動」に着目した、商談化率を高めるための選別手法をお伝えします。

  • この記事の要点

リードクオリフィケーション(リード選別)とは、獲得・育成した見込み顧客の中から、購買意欲が高く、営業担当者が優先的にアプローチすべき対象を選別するプロセスのこと。

MAツールを使った手法としては「スコアリング(=積み上げ式)」「行動検知(=タイミング検知)」の2つ。

スコアリングは設計に工数・高度なマーケ知識が必要で、メンテナンス含め難易度が高い。

リードクオリフィケーションの本質は、検討度の数値化ではなく、「顧客の検討フェーズが変わったサイン(行動)」を見逃さず、適切なタイミングで営業につなぐこと。

リードクオリフィケーションとは?デマンドジェネレーションにおける「選別」の役割

リードクオリフィケーション(リード選別)とは、獲得・育成した見込み顧客の中から、購買意欲が高く、営業担当者が優先的にアプローチすべき対象を選別するプロセスのことです。

リードジェネレーション・リードナーチャリングとの違いと全体像

MAツールとは

BtoBマーケティングにおける案件創出活動(デマンドジェネレーション)は、一般的に以下の3つのステップで構成されます。

  1. リードジェネレーション(獲得):展示会やWeb広告、資料ダウンロードなどで接点を作る段階。
  2. リードナーチャリング(育成):メルマガやセミナーなどで情報提供を行い、興味関心を高める段階。
  3. リードクオリフィケーション(選別):高まった関心を検知し、営業に引き渡す段階。

どんなにリード獲得しても、育成(ナーチャリング)を行っても、最後の「選別(リードクオリフィケーション)」の精度が低ければ、営業は確度の低い顧客対応に追われることになります。あるいは逆に、せっかく温度感が高まっている顧客を見逃してしまうリスクもあります。

関連記事:リードナーチャリングとは?手法5選と実践の手順をBtoB事例で解説

なぜ今重要なのか:営業リソースの不足と「放置リード」の問題

多くの企業では、マーケティング担当者が獲得するリードの数に対し、インサイドセールスやフィールドセールスの人数が不足しています。すべてのリードに電話をかけ、詳細なヒアリングを行うことは物理的に不可能です。

明確な選別基準がないと、営業担当者は「手当たり次第に電話する」か、あるいは「自分が知っている企業だけ対応する」という行動を取りがちです。
その結果、マーケティング部門が渡したリードの多くが未対応のまま放置される事態も。

限られた営業リソースで最大の成果を上げるためには、確度の高いリードだけを抽出し、営業に「これだけは必ず対応してください」と依頼できる状態を作ることが不可欠です。

リードクオリフィケーションの手法・基本の流れ



リードクオリフィケーションで重要なことは、事前の設計です。
「どのような見込み顧客がアポにつながるのか」をしっかり定義するのがポイントになります。

  1. カスタマージャー二ーマップを設定する
  2. 営業とマーケティング部門で「ホットリード」を定義する
  3. MAツールにホットリードの条件を設定する
  4. ホットリードが検出されたら営業がアプローチする
  5. 商談化率・受注率を振り返り、ホットリードの定義をチューニングする

【前提】リードの検討度を見極めるための3つの判定軸

リードを選別する際は、主に以下の3つの軸を組み合わせます。

  • 属性:企業規模、業種、役職、決裁権の有無など。自社のターゲット条件(BANT条件など)に合致しているか。
  • 興味関心:どのような課題解決策を探しているか、どの商材に関心があるか。
  • 行動:Webサイトの閲覧履歴、メールの開封・クリック、セミナー参加など。

これらを総合的に判断し、「自社のターゲットであり(属性)(興味関心)、かつ今まさに検討行動をとっている(行動)」状態を見極めていきましょう。

1.カスタマージャー二ーマップを設定する

カスタマージャーニーマップとは

まずは、顧客が認知してから購買に至るまでのプロセスを可視化した「カスタマージャーニーマップ」を作成または確認します。

一般的に、顧客が商談につながるのは「比較検討段階」以上です。
顧客が「情報収集段階」から「比較検討段階」に移るときに、どのような行動をとるかを洗い出します。
例えば、「課題解決型のコラムを読んでいる状態」から「料金ページや導入事例を何度も見ている状態」への変化などが、検討フェーズ移行のサインとなります。

関連記事:【BtoB向け】カスタマージャーニーマップの作り方:複数関係者×長期検討を可視化するテンプレート

2.営業とマーケティング部門で「ホットリード」を定義する

ホットリード・コールドリード・ウォームリードの違い

ここが最も重要な工程です。マーケティング部門だけで「これがホットリードだ」と決めてはいけません。必ず営業部門の責任者を巻き込み、合意形成を図ってください。

実際にアポ打診や商談を行っているのは営業です。その知見をもとに「ホットリード」を定義することで、精度を上げることができます。

  • 「資料請求直後のリードは、5分以内に架電する」
  • 「料金ページを見ただけの段階では、まだ電話しないでほしい」
  • 「部長職以上の人がセミナーに参加したら、必ずフォローする」

など、具体的なアクションレベルで認識を合わせていきましょう。

関連記事:営業に喜ばれるホットリードとは?自社に合う作り方・見つけ方・育て方

3.MAツールにホットリードの条件を設定する

定義が決まったら、それをMAツールの設定に落とし込みます。

主な手法は以下の2つです。

スコアリングとは

  • スコアリング:メール開封=1点、Web訪問=3点のように加点し、一定点数を超えたら通知。

行動検知とは

  • 行動検知:「料金ページを見た」「特定資料をDLした」など、特定の行動があった瞬間に通知。

スコアリングは設計に高度なマーケティングスキルが求められるだけでなく、運用開始後も継続的な調整作業が発生します。一方、行動検知は「特定の行動が発生したら通知する」というシンプルな仕組みであり、設定も運用も比較的容易です。

特にBtoB企業では、顧客の検討期間が長期化しやすく、さらに組織の意思決定により検討温度が急激に変化することがあります。そのため、徐々に点数を積み上げるスコアリングよりも、「今この瞬間の具体的な行動」を捉える行動検知のほうが、実態に即した判定が可能になるといえるでしょう。

関連記事:【商談数1.3倍の裏側】スコアリングでは見抜けない“検討タイミング”を捉えた行動検知活用術

関連記事:スコアリングとは|仕組み・設計・効果測定まで徹底解説

4.ホットリードが検出されたら営業がアプローチする

設定した条件に合致するリードが発生したら、MAツールからSFA/CRMやチャットツールに自動通知を飛ばし、インサイドセールスが即座にアプローチします。

この際、「なぜ今連絡したのか(例:〇〇の事例ページをご覧になっていたので)」という文脈(行動履歴)を営業に伝えると、会話のきっかけを作りやすくなります。

5.商談化率・受注率を振り返り、ホットリードの定義をチューニングする

一度決めたホットリードの定義、MAへの設定が正解とは限りません。

「ホットリードとして通知されたが、実際はまだ検討段階ではなかった」
「逆に、ノーマークだったリードから受注が生まれた」

といった営業からのフィードバックをもとに、スコアリングや行動検知の条件を毎月見直し、精度を高めていきましょう。

「スコアリング」によるリードクオリフィケーションが現場で失敗しやすい理由

多くの企業がリードクオリフィケーション=スコアリングと考え導入しますが、実は運用がうまくいかずに形骸化するケースが少なくありません。

なぜ失敗しやすいのか、その原因を探り、事前に対策できるようにしておきましょう。

  • 誤検知:行動量(点数)の高さと「購買意欲」を混同してしまう
  • 遅延:点数が積み上がった頃には、すでに他社で検討が進んでいる
  • 形骸化:配点基準が複雑すぎて、実態に即したチューニングができない

失敗要因①誤検知:行動量(点数)の高さと「購買意欲」を混同してしまう

スコアリングの最大の落とし穴は、「行動量=購買意欲」という前提にあります。

例えば、Webサイトのあらゆるページを閲覧し、資料を片っ端からダウンロードしているユーザーがいたとします。スコアは高くなりますが、その正体は「勉強熱心な新入社員」や「リサーチ中の競合他社」であることも多いのです。

一方で、忙しい決裁者は、必要な「料金表」と「導入事例」だけをピンポイントで見て、問い合わせてくることがあります。この場合、スコアは低くても購買意欲は非常に高い状態です。

失敗要因②遅延:点数が積み上がった頃には、すでに他社で検討が進んでいる

スコアリングは「積み上げ式」であるため、一定の点数に達するまでに時間がかかります。

例えば、「メールを5回開封し、Webサイトを10ページ閲覧したらホットリード」という基準を設けていると、その行動が完了した頃には、顧客はすでに競合他社と商談を進めているかもしれません。

機会損失を防ぐには、積み上げよりも「タイミング」を逃さないことが重要です。

失敗要因③形骸化:配点基準が複雑すぎて、実態に即したチューニングができない

「メール開封は1点、クリックは3点、セミナー参加は10点…」といった複雑な配点設計を行うと、メンテナンスが困難になります。

「なぜこの顧客は80点なのか?」と営業に聞かれた際、マーケター自身も即答できず、営業は「よくわからない数字」としてスコアを無視するようになってしまいます。

複雑すぎるツール設計や機能は、現場の混乱を招き、運用を停滞させる原因となります。

スコアリングだけに頼らない!精度を高める具体的な判定手法

こうしたスコアリングの失敗を避ける対策の1つとして、点数だけでなく「特定の重要な事実」に基づいて選別を行うのがおすすめです。

  • 属性データによる最低条件を設ける
  • 行動検知で再検討タイミングを察知する
  • 「料金ページ閲覧」「資料請求」など特定の行動を重視する

属性データによる最低条件を設ける

まず、行動を見る前に「属性」でフィルタリングを行います。

自社のサービスが「従業員数100名以上」を対象としているなら、それ未満の企業のリードがいくらWebサイトを見ていても、優先度は下がります。

お問い合わせフォームの項目や、企業データベースとの連携を活用し、ターゲット外のリードをクオリフィケーション対象から外す(あるいは優先度を下げる)ことで、営業が無駄な架電をする時間を削減します。

行動検知で再検討タイミングを察知する

再検討タイミングは行動検知で簡単に察知することができます。

例えば「過去に名刺交換したが、しばらく連絡がなかった顧客(休眠リード)」が、半年ぶりにWebサイトを訪れたり、メールのリンクをクリックしたりしたタイミングは、絶好のアプローチ機会です。

行動検知により、こうした顧客が課題を思い出したり、再検討を始めたりした瞬間を逃さず捉えることができます。

「料金ページ閲覧」「資料請求」など特定の行動を重視する

最も確実性が高いのが、検討度の高いページの閲覧を検知する方法です。

閲覧していると検討度が高いと判断できるページの例

  • 料金ページ:予算感を確かめている可能性が高い。
  • 導入事例・実績ページ:自社に近い事例を探している、社内稟議の材料を集めている。
  • 機能詳細ページ:具体的な運用イメージを持とうとしている。

これらのページを閲覧したリードは、「今、検討している」と判断できるため、スコアが低くても「ホットリード」とみなすべきです。

「料金ページを見た瞬間に営業へSlack通知を飛ばす」といったシンプルなルールの方が、複雑なスコアリングよりも営業にとって納得感があり、即座に行動に移しやすくなります。

まとめ

BtoBマーケティングにおけるリードクオリフィケーションの本質は、複雑な計算式による数値化や可視化ではありません。重要なのは、「顧客の検討フェーズが変わったサイン(行動)」を見逃さず、適切なタイミングで営業につなぐことです。

数値化にこだわらず、営業部門と連携し、「どんな行動があったら電話をするか」というシンプルなルールから始めてみてください。

もし、MAツールの導入や乗り換えをご検討中で、「複雑なスコアリングを使いこなす自信がない」「まずは簡単に成果を出したい」とお考えであれば、私たちの提供する「ferret One for MA」が力になれるかもしれません。難しいシナリオ設計が不要な「行動検知」機能で、初めての方でもすぐにホットリード創出を始めることができます。

ferret One for MA
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ferret One for MAは、誰でも・簡単に使いこなせることをコンセプトとしたMAツールです。 「これ、現場で使える!」と思ってもらえるようなヒントを発信中。 MAやナーチャリングの運用をもっと身近に、もっと簡単に。 Twitter:@ferret_One_

登録番号 IA180169
適用規格 ISO/IEC 27001:2022 / JIS Q 27001:2023