lead-scoring

リードスコアリング

ICPとの適合度、エンゲージメント行動、購買意向のシグナルを組み合わせた体系的なスコアリングモデルで、リードに優先順位を付けます。

このスキルを使う場面

• 新しいリードスコアリングモデルを設計する
• インバウンドリードに優先順位を付けて、SDRによるフォローアップを行う
• 営業への引き継ぎに使うMQLのしきい値を設定する
• ソース別にリードの質を分析する
• リードスコアを基準にマーケティング費用を最適化する

方法論の基盤

HubSpotのリードスコアリング手法とForresterのB2B購買ジャーニー調査に基づき、次の要素を組み合わせます。

• 企業属性／人口統計上の適合度（どのような相手か）
• 行動スコアリング（何をしているか）
• 意向シグナル（購買の準備状況）
• マイナススコアリング（対象外の判定）

Claudeが行うことと、あなたが決めること

Claudeが行うこと	あなたが決めること
スコアリングモデルの構成を設計する	自社のポイント配分
リードスコアを計算する	引き継ぎに使うMQLのしきい値
購買意向の強い行動を特定する	どの行動を最も重視するか
スコア別にリードを分類する	営業フォローアップの優先順位
モデルの改善案を提案する	モデルの重み付けの調整

このスキルでできること

1. モデル設計 - 適合度＋行動＋意向を組み合わせたスコアリングの枠組みを作成する
2. スコア計算 - リードデータにモデルを適用する
3. しきい値設定 - MQL／SQLの適格レベルを定義する
4. セグメンテーション - ルーティング用にスコア別にリードをグループ化する
5. 最適化 - スコアとコンバージョンの相関を分析する

使い方

モデルを設計する場合：

Help me create a lead scoring model for [Business Type].

Our ICP:
- Company size: [Range]
- Industries: [List]
- Titles: [Target titles]
- Geography: [Regions]

Key buying signals we track:
- [List website pages, content, actions]

Current conversion rates:
- Lead to MQL: X%
- MQL to SQL: X%
- SQL to Won: X%

リードをスコアリングする場合：

Score this lead:

Company: [Name]
Size: [Employees]
Industry: [Industry]
Title: [Contact title]
Location: [Geography]

Behavior (last 30 days):
- [List pages visited, content downloaded, emails opened]

手順

ステップ1：適合度スコアを定義する（0～40ポイント）

企業属性：

条件	ポイント
企業規模がICPに合致	+10
対象業界に該当	+10
対象地域に該当	+5
売上高が対象範囲内	+5
企業規模が小さすぎる	-10
対象外の業界	-20

連絡先の属性：

条件	ポイント
役職が意思決定者	+10
役職がインフルエンサー	+5
役職がエンドユーザー	+3
学生／個人用メールアドレス	-15
競合他社のドメイン	-40

ステップ2：行動スコアを定義する（0～40ポイント）

コンテンツへのエンゲージメント：

アクション	ポイント
料金ページを訪問	+15
導入事例をダウンロード	+10
製品デモ動画を視聴	+10
ブログ記事を閲覧	+2
1回のセッションで5ページ以上閲覧	+5
7日以内に再訪問	+5

直接的なエンゲージメント：

アクション	ポイント
デモリクエストフォームを送信	+30
営業へのお問い合わせフォームを送信	+25
無料トライアルに登録	+20
ウェビナーに登録	+10
ニュースレターに登録	+3
メールを開封	+1
メール内のリンクをクリック	+3

ステップ3：意向スコアを定義する（0～20ポイント）

サードパーティの意向シグナル：

シグナル	ポイント
自社カテゴリーを調査中（Bombora/G2）	+15
競合他社との比較検索	+10
関連職種の求人掲載	+5
資金調達の発表	+5
導入済みテクノロジーが一致	+5

ステップ4：マイナススコアリングを適用する

シグナル	ポイント
メール配信を停止	-10
メールがバウンス	-20
90日以上エンゲージメントなし	-15
スパムとして報告	-30
競合他社	-100

ステップ5：しきい値を設定する

スコア範囲	適格レベル	アクション
80-100	高確度MQL	すぐに営業電話をかける
60-79	中確度MQL	24時間以内にSDRがアプローチ
40-59	マーケティング適格	ナーチャリングシーケンス
20-39	初期段階	教育コンテンツ
0-19	不適格	モニタリングのみ
負の値	対象外	配信対象から除外

例

例1：スコアリングモデルの設計

入力：

Help me create a lead scoring model for B2B SaaS (marketing automation).

Our ICP:
- Company size: 50-500 employees
- Industries: Tech, E-commerce, SaaS
- Titles: VP Marketing, Director Marketing, CMO
- Geography: US, Canada, UK

Key buying signals:
- Pricing page, demo request, case studies
- Marketing automation category on G2

出力：

## Lead Scoring Model: Marketing Automation SaaS

### Fit Score (Max 40 points)

**Company Fit (20 points)**
| Criteria | Points |
|----------|--------|
| 50-500 employees | +10 |
| 500-1000 employees | +5 |
| <50 or >1000 employees | +0 |
| Tech/E-commerce/SaaS industry | +10 |
| Adjacent industry (Retail, Media) | +5 |
| Non-target industry | +0 |

**Contact Fit (20 points)**
| Criteria | Points |
|----------|--------|
| VP/Director Marketing, CMO | +15 |
| Marketing Manager | +10 |
| Marketing Coordinator | +5 |
| Non-marketing title | +0 |
| US/Canada/UK | +5 |
| Other geography | +0 |
| Personal email (@gmail) | -15 |
| Competitor domain | -40 |

### Behavior Score (Max 40 points)

**High-Intent Actions**
| Action | Points |
|--------|--------|
| Demo request submitted | +25 |
| Pricing page visit | +15 |
| Case study download | +10 |
| Product tour completed | +10 |

**Engagement Actions**
| Action | Points |
|--------|--------|
| 3+ pages in session | +5 |
| Return visit (7 days) | +5 |
| Webinar registered | +8 |
| Blog post read | +2 |
| Email clicked | +3 |
| Email opened | +1 |

### Intent Score (Max 20 points)

| Signal | Points |
|--------|--------|
| G2 category research | +10 |
| Competitor comparison | +8 |
| Marketing hire posting | +5 |
| Series A/B funding | +5 |

### Negative Scoring

| Signal | Points |
|--------|--------|
| Unsubscribed | -10 |
| No activity 90 days | -15 |
| Email bounced | -20 |
| Competitor | -100 |

### Thresholds

| Score | Status | SLA |
|-------|--------|-----|
| 70+ | 🔥 Hot MQL | Call within 5 min |
| 50-69 | 🟢 MQL | SDR contact 24hr |
| 30-49 | 🟡 Nurture | Email sequence |
| <30 | Monitor | No outreach |

例2：個別リードのスコアリング

入力：

Score this lead using the model above:

Company: GrowthTech Inc
Size: 180 employees
Industry: SaaS
Title: VP of Marketing
Location: San Francisco, US

Behavior (last 30 days):
- Visited pricing page (2x)
- Downloaded "Email Automation Guide"
- Attended webinar "Marketing Automation 101"
- Opened 4 emails, clicked 2
- Visited 8 pages total

Intent: Showing on G2 for marketing automation research

出力：

## Lead Score: GrowthTech Inc

### Overall Score: 83/100 🔥 HOT MQL

### Score Breakdown

**Fit Score: 35/40**
| Factor | Points | Notes |
|--------|--------|-------|
| Company size (180) | +10 | Perfect ICP |
| Industry (SaaS) | +10 | Target industry |
| Title (VP Marketing) | +15 | Decision maker |
| Location (US) | +5 | Target geography |
| **Subtotal** | **35** | |

**Behavior Score: 38/40**
| Action | Points | Notes |
|--------|--------|-------|
| Pricing page (2x) | +15 | High intent signal |
| Content download | +5 | Educational engagement |
| Webinar attended | +8 | Active learning |
| 8 pages visited | +5 | Deep exploration |
| 4 emails opened | +4 | Engaged with nurture |
| 2 emails clicked | +6 | Taking action |
| **Subtotal** | **38** | |

**Intent Score: 10/20**
| Signal | Points | Notes |
|--------|--------|-------|
| G2 category research | +10 | Active buyer research |
| **Subtotal** | **10** | |

### Qualification: HOT MQL
- **Action Required**: Immediate SDR call (within 5 minutes)
- **Talking Points**: Reference webinar attendance, pricing interest
- **Ask**: "What prompted your marketing automation research?"

### Next Best Actions
1. Call within 5 minutes (hot lead SLA)
2. Reference webinar + pricing page visits
3. Offer personalized demo with VP Marketing use cases
4. Connect on LinkedIn (warm outreach)

このスキルの範囲

このスキルが得意とすること

• スコアリングモデルを体系的に構成する
• 提供されたデータからスコアを計算する
• ベストプラクティスに基づいてしきい値を提案する
• モデルの不足点を特定する

このスキルでできないこと

• CRM データに直接アクセスすること
• 実際のコンバージョン率を把握すること
• 個々のリードの成果を予測すること
• オフラインでのやり取りを考慮すること

人間にエスカレーションするタイミング

• 最終的な MQL のしきい値を設定するとき（営業との合意が必要です）
• 重み付けを決定するとき（ビジネス上の判断が必要です）
• モデルを検証するとき（過去のデータ分析が必要です）
• エッジケースに対応するとき（通常とは異なる企業プロフィール）

反復ガイド

フォローアッププロンプト

• 「従業員数 1000 人以上のエンタープライズ企業のリード向けにモデルを調整してください。」
• 「当社では、どのスコアになったらすぐに電話すべきですか？」
• 「この 5 件のリードのスコアを比較し、順位を付けてください。」
• 「精度を高めるには、どの行動を追加すべきですか？」

モデルの改善サイクル

1. 初期モデルを構築 → デプロイ
2. スコアとコンバージョン率を追跡
3. データに基づいて重みを調整
4. 四半期ごとに新しいシグナルを追加
5. 相関の低い要因を削除

チェックリストとテンプレート

リードスコアリングモデルのテンプレート

## [Company] Lead Scoring Model v[X]

### Fit Score (Max X points)
| Criteria | Points |
|----------|--------|

### Behavior Score (Max X points)
| Action | Points |
|--------|--------|

### Intent Score (Max X points)
| Signal | Points |
|--------|--------|

### Negative Scoring
| Signal | Points |
|--------|--------|

### Thresholds
| Score | Status | Action |
|-------|--------|--------|

### Review Schedule
- Quarterly weight review
- Monthly threshold check

モデル監査チェックリスト

• すべての ICP 基準にポイント値が設定されている
• 購買意欲の高い行動に適切な重みが付けられている
• ネガティブスコアリングによって質の低いリードを除外できる
• しきい値が営業の対応能力と合致している
• 過去 90 日以内にモデルがレビューされている

参考資料

• HubSpot のリードスコアリングガイド
• Forrester の B2B 購買ジャーニー調査
• Marketo のリードスコアリング完全ガイド
• SiriusDecisions のデマンドウォーターフォール

関連スキル

• icp-matching - ICP の詳細な定義
• pipeline-forecasting - スコアを集計して予測
• deal-risk-scoring - MQL 化後の案件の健全性

スキルのメタデータ

• ドメイン：RevOps
• 複雑さ：中級
• モード：centaur
• 価値実現までの時間：モデル設計に 30～60 分、リード 1 件あたり 2 分
• 前提条件：ICP の定義、行動を追跡する機能