Marketoスコアリング導入の重要性
Marketo（Adobe Marketo Engage）を導入したものの、「どのリードに優先的にアプローチすべきか分からない」「営業に渡すリードの質が安定しない」といった悩みを抱えていませんか？
B2B企業のマーケティング担当者の多くが、リードの優先順位付けに課題を感じています。「スコアリングはどう設計すればいいの？」「属性スコアと行動スコアの配分は？」「運用しながらどう改善する？」といった疑問は尽きません。
この記事では、Marketoのスコアリング機能の基本から、設計方法、実装手順、運用のベストプラクティスまで、実務で使える具体的な手順を解説します。
この記事のポイント:
- スコアリングは「属性スコア」（企業規模・役職など）と「行動スコア」（サイト閲覧・資料DLなど）の2軸で設計することが基本
- 最初はシンプルな設定から始め、運用しながら少しずつ改善していくことが成功のポイント
- 既存の受注・失注データでスコアリングモデルをテストし、精度を検証してから本格運用を開始すべき
- 営業部門からのフィードバックを取り入れ、PDCAサイクルを回すことでスコアリング精度を継続的に向上させる
- 2024年、Adobe Marketo EngageにAIを活用したライフサイクルエンジンが登場し、継続的なリード評価が可能に
Marketoスコアリング導入の重要性
(1) リードの優先順位付けによる営業効率化
B2B企業のマーケティング活動では、多くの見込み顧客（リード）を獲得しますが、すべてのリードが同じ購買意欲を持っているわけではありません。スコアリングは、見込み顧客の購買意欲や適合度を数値化して優先順位をつける手法で、営業効率化に不可欠です。
スコアリングによる効果:
- 購買意欲の高いリードに営業が集中できる
- 営業の成約率が向上する
- マーケティングと営業の連携がスムーズになる
- リードナーチャリングの質が向上する
Adobe Marketo Engageは世界最大級のマーケティングオートメーション（MA）ツールで、高度なスコアリング機能を提供しています。
(2) MA市場の拡大とスコアリングの位置づけ
2024年1月、ITRが国内MA市場のBtoB・BtoC別市場規模推移を発表しました。MA市場は継続的に拡大しており、B2B企業におけるMAツールの導入が加速しています。
スコアリングはMAツールの中核機能の一つで、適切に設計・運用することで、マーケティング活動の投資対効果（ROI）を最大化できます。
リードスコアリングの基礎知識
(1) スコアリングとは何か
リードスコアリングは、見込み顧客の購買意欲や適合度を数値化して優先順位をつける手法です。具体的には、以下の情報を基にスコアを算出します：
外面的情報（属性スコア）:
- 企業規模（従業員数・売上高）
- 業種・業態
- 部署・役職
内面的情報（属性スコア）:
- 予算規模
- 導入時期
- 意思決定権限
行動情報（行動スコア）:
- Webサイト訪問回数・閲覧ページ
- メール開封・クリック
- 資料ダウンロード・ウェビナー参加
これらの情報を総合的に評価し、購買意欲が高いと判断されたリードを営業に渡します。
(2) 属性スコアと行動スコアの違い
Marketoのスコアリングは、「属性スコア（Demographic Scoring）」と「行動スコア（Behavioral Scoring）」の2軸で設計することが基本です。
属性スコア:
- 企業情報や役職など、変わりにくい静的な情報
- ターゲットペルソナに合致するほど高得点
- 例：従業員数1000人以上 +10点、部長以上 +15点
行動スコア:
- サイト訪問やメール開封など、変化する動的な情報
- 購買意欲の高い行動ほど高得点
- 例：料金ページ閲覧 +5点、資料DL +10点、ウェビナー参加 +20点
両方を組み合わせることで、「自社のターゲットに合致し、かつ購買意欲が高い」リードを正確に特定できます。
(3) MQL（Marketing Qualified Lead）の設定
MQL（Marketing Qualified Lead）は、マーケティング部門が購買意欲が高いと判断した見込み顧客です。スコアリングでは、一定の閾値（例：70点以上）を超えたリードをMQLとして営業に引き渡します。
MQL設定のポイント:
- 過去の受注データを分析し、受注につながったリードの平均スコアを参考にする
- 営業部門と協議し、営業が対応可能な件数を考慮する
- 閾値は固定せず、運用しながら調整する
スコアリングモデルの設計方法
(1) 過去データ分析による基準設定
スコアリングモデルの設計は、過去の受注・失注データの分析から始めます。
分析手順:
1. 受注データの抽出:
- 過去1年間の受注リードをリストアップ
- CRMやSFAから属性情報を取得
2. 共通属性の特定:
- 受注につながった企業規模・業種・役職を分析
- 高い相関が見られる属性を特定
3. 行動パターンの分析:
- 受注に至ったリードがどのページを閲覧したか
- どの資料をダウンロードしたか
- メール開封率・クリック率はどうだったか
4. スコア配分の仮設定:
- 相関の高い属性・行動に高得点を設定
- 最初はシンプルな配分から始める
この分析により、自社のビジネスに最適化したスコアリングモデルを構築できます。
(2) 属性スコアの項目と配点設計
属性スコアは、自社のターゲットペルソナに合致するほど高得点を設定します。
一般的な属性スコア項目:
企業規模:
- 従業員数1000人以上：+15点
- 従業員数100-999人：+10点
- 従業員数100人未満：+5点
業種:
- ターゲット業種（例：製造業、IT業）：+10点
- その他業種：+5点
役職:
- 経営層（社長・役員）：+20点
- 部長以上：+15点
- 課長以上：+10点
- 一般社員：+5点
予算規模:
- 予算あり：+15点
- 検討中：+10点
- 未定：+5点
これらの配点は企業によって異なるため、自社のターゲットに合わせて調整することが重要です。
(3) 行動スコアの項目と配点設計
行動スコアは、購買意欲の高い行動ほど高得点を設定します。
一般的な行動スコア項目:
Webサイト訪問:
- 料金ページ閲覧：+5点
- 事例ページ閲覧：+5点
- トップページ訪問：+2点
コンテンツダウンロード:
- ホワイトペーパーDL：+10点
- 資料請求：+15点
- 導入ガイドDL：+10点
イベント参加:
- ウェビナー参加：+20点
- セミナー参加：+25点
- 展示会名刺交換：+10点
メールエンゲージメント:
- メール開封：+2点
- メールクリック：+5点
行動の重要度に応じて、適切な配点を設定します。
(4) 時間軸を考慮したスコア減算
行動スコアは「いつ行われたか」も重要です。古い行動は減点するなど、時間軸を考慮した設計が必要です。
スコア減算の例:
- 30日間アクションなし：-5点
- 60日間アクションなし：-10点
- 90日間アクションなし：-20点
これにより、最近アクティブなリードを優先的に営業に渡すことができます。
Marketoでのスコアリング実装手順
(1) スマートキャンペーンの作成
Marketoでは、スマートキャンペーンを使ってスコアリングを実装します。
作成手順:
1. スマートキャンペーンの新規作成:
- 「マーケティング活動」から「新しいスマートキャンペーン」を選択
- 名前を設定（例：「行動スコア：資料DL」）
2. スマートリストの設定:
- トリガーや条件を設定（例：「フォームに入力」「Webページを訪問」）
3. フローアクションの設定:
- 「スコア変更」アクションを追加
- 加算または減算する点数を設定
4. スケジュールの設定:
- 実行タイミングを設定（通常は「トリガー時に毎回実行」）
これでスコアリングが自動的に実行されます。
(2) スコア変更フローアクションの設定
スコア変更フローアクションでは、以下のパラメータを設定します：
変更:
- 「+5」（加算）
- 「-5」（減算）
スコアフィールド:
- 「スコア」（行動スコアの場合）
- 「属性スコア」（属性スコアの場合）
Marketoでは、行動スコアと属性スコアを別々のフィールドで管理し、合計値で評価することが推奨されます。
(3) テンプレート活用による迅速な構築
Adobe公式のスコアリング完全ガイドでは、実践的なワークシートとテンプレートが提供されています。
テンプレート活用のメリット:
- ベストプラクティスに基づいた設計
- 中央プログラムとローカルコピーの2バージョン推奨
- 迅速な構築が可能
テンプレートをインポートし、自社の要件に合わせてカスタマイズすることで、短期間でスコアリングを実装できます。
スコアリング運用とPDCAサイクル
(1) 営業フィードバックの収集と反映
スコアリングは初期設定だけでは機能しません。営業部門からのフィードバックを取り入れ、継続的に改善することが重要です。
フィードバック収集の方法:
定期ミーティング:
- 月1回、マーケティングと営業で会議を設定
- MQLの質を評価（受注率、商談化率など）
営業アンケート:
- 「渡されたリードの質はどうか？」
- 「スコアが高いリードは本当に購買意欲が高いか？」
データ分析:
- MQLから受注までのコンバージョン率
- スコア別の商談化率
これらのフィードバックを基に、スコア配分を調整します。
(2) スコアリング精度の検証と調整
スコアリング精度を検証し、PDCAサイクルを回すことで継続的に改善します。
検証・調整のサイクル:
Plan（計画）:
- フィードバックを基に改善点を特定
- スコア配分の見直し案を作成
Do（実行）:
- 新しいスコアリングルールを適用
- 過去データで精度をテスト
Check（評価）:
- 商談化率、受注率の変化を測定
- MQLの質を評価
Act（改善）:
- 効果があれば継続、なければ再調整
- 次のサイクルに進む
スコアリングは「絶対値」ではなく、「閾値」として活用することが重要です。常に改善を続けることで、精度を高めていきます。
(3) AIを活用した継続的なリード評価
2024年、Adobe Marketo EngageにAIを活用したライフサイクルエンジンが登場しました。
AI活用の特徴:
- 継続的なリード評価とスコアリングが可能
- ライフサイクルステージ管理の自動化
- 機械学習により、スコアリング精度が自動的に向上
AIを活用することで、手動でのスコア調整の負担が軽減され、より正確なリード評価が実現します。
※最新の機能や料金は、Adobe Marketo Engage公式サイトで確認してください。（この記事は2025年1月時点の情報です）
まとめ：効果的なスコアリング実現のために
Marketoのスコアリング機能を最大限に活用するためには、属性スコアと行動スコアの2軸での設計、シンプルな設定から始めるアプローチ、そして営業部門との連携によるPDCAサイクルが不可欠です。
次のアクション:
- 過去の受注データを分析し、受注につながった属性・行動を特定する
- シンプルなスコアリングモデルを設計し、テンプレートを活用して実装する
- 既存の受注・失注データでスコアリング精度をテストする
- 営業部門と定期ミーティングを設定し、フィードバックを収集する
- PDCAサイクルを回し、スコア配分を継続的に改善する
- AI活用スコアリングの最新動向を調査し、導入を検討する
適切なスコアリング運用により、営業効率化とマーケティングROIの最大化を実現しましょう。