핵심 요약
리드의 구매 가능성을 수치화하는 평가 체계.
정의
리드 스코어링(Lead Scoring)은 리드의 속성(산업·직급·회사 규모 등)과 행동(콘텐츠 소비·이메일 오픈·가격 페이지 방문)에 점수를 부여해 구매 가능성을 수치화하는 방법이다. 일정 점수 이상이면 MQL로 자동 전환된다.
왜 중요한가 (B2B 엔지니어링 기업 관점)
B2B 엔지니어링 기업에게 리드 스코어링이 중요한 이유:
- 영업 우선순위 자동 설정: 수백 건 리드 중 누구에게 먼저 연락할지 결정해준다.
- 타이밍 포착: 점수 급상승 리드는 “지금 구매 준비 중” 신호다.
- 데이터 기반 합의 도구: 영업-마케팅 리드 전달 기준이 객관화된다.
엔지니어링 제품은 구매 여정이 길고 리드마다 맥락이 다르다. 스코어링 없이는 “누가 지금 진짜 관심 있는지” 판별이 주관적이다.
퍼널해커의 관점
퍼널해커는 리드 스코어링을 “복잡한 점수 수학”이 아니라 “명확한 신호 포착”으로 본다.
스코어링 체계는 단순할수록 좋다. 100개 항목으로 점수를 매기면 유지 관리 불가능이다. 퍼널해커는 핵심 10~15개 신호만으로 스코어링 체계를 구성한다.
또한 스코어는 “가산점”과 “감점”을 모두 갖는다. 90일 이상 비활동은 감점이다. 감점 없는 스코어는 과대평가된다.
흔한 오해
- ❌ “점수가 높으면 SQL”: 높은 점수는 “관심 강도”일 뿐. 구매 권한과 별개다.
- ❌ “스코어링 모델은 한번 만들면 끝”: 최소 분기마다 실제 전환 데이터로 보정해야 한다.
실전 적용 시 주의점
- 실제 “클로즈된 딜”의 스코어링 이력을 역추적해 모델을 보정한다.
- 행동 점수는 “최근성(recency)“을 반영한다. 6개월 전 방문과 어제 방문을 같게 보면 안 된다.
- ICP 적합도(핏 스코어)와 행동 점수를 분리 관리한다.
관련 용어
- MQL vs SQL — 스코어링이 결정하는 구분
- 마케팅 오토메이션 — 스코어링 실행 인프라
- BANT — 스코어링의 질적 보완
- CRM — 스코어 저장·활용 기반
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