리드 스코어링

Lead Scoring(리드 스코어링)은 두 축으로 점수를 매깁니다. 하나는 '적합도(Fit)' — 회사 규모, 산업, 직무처럼 ICP와 얼마나 가까운가. 다른 하나는 '관심도(Engagement)' — 가격 페이지 방문 횟수, 이메일 오픈, 데모 신청 같은 행동 신호. 두 점수의 조합으로 'Hot/Warm/Cold' 같은 등급을 자동 부여합니다.

잘 만든 스코어링의 가치는 '영업이 누구에게 먼저 전화할지'를 흔들림 없이 정해준다는 것입니다. 매일 새로 들어오는 수백 개의 리드 중 상위 10%만 추려내는 것만으로도 영업 효율이 크게 올라갑니다.

함정은 점수 모델이 한 번 만들면 끝이 아니라는 점입니다. 시장 상황·제품 변화에 따라 '예전엔 Hot이던 신호가 지금은 의미 없는 신호'가 되기도 합니다. 분기마다 모델을 점검하고, 가능하면 실제 전환 데이터로 점수 가중치를 학습시키는 머신러닝 기반 스코어링으로 진화시키는 흐름이 일반적입니다.