レポート
2024.12.19(木) 公開
見込み客の優先度を評価する〜リードスコアリング分析〜
1. 概要
リードスコアリングとは、見込み顧客（リード）の購買意欲や商談成立の可能性を定量的に評価し、スコアリングする手法です。この手法により、営業やマーケティングチームはどのリードに優先的にアプローチすべきかを判断できます。この記事では、ChatGPTを用いてリードスコアリングの具体的な方法と、それを基にしたビジネス戦略の立案について解説します。
2. 具体的な例
リードスコアリングを行う際の手順は、まず、リードに関連するデータ
（例: 顧客の属性、行動履歴、Webサイトの訪問頻度、メールの開封率など）を収集・整理します。
次に、これらのデータに基づいて、リードが実際に購買に至る可能性を予測するためのスコアリングモデルを作成します。このモデルは、過去の成功事例や失敗事例を学習し、リードのスコアを決定するために、統計手法や機械学習アルゴリズムを活用します。
スコアリングが完了したら、得られたスコアに基づいてリードを優先度順に分類し、高スコアのリードに対して優先的に営業リソースを割り当てます。これにより、営業活動の効率化と成果の向上が期待できます。
以下にリードスコアリングを実行するためのサンプルデータを準備しました。このデータは見込み顧客の属性や行動に関する情報を含んでおり、「リードID」、「会社の規模」、「業界」、「年間収益」、「ウェブサイト訪問数」、「メール開封数」、「コンテンツダウンロード数」、「ウェビナー参加数」、「デモリクエスト数」、「ソーシャルメディアエンゲージメント」、「最初の接触からの期間」、「リードソース」、「予算」、「意思決定者の有無」の各列を含んでいます。
これらの情報を基に、ChatGPTを用いてリードスコアリングを実行します
以下に、リードスコアリングの実行例を示します。
プロンプト例：
添付したデータを用いて、顧客の購買意欲を評価し、営業の優先度を決定してください。 分析結果には用いた手法、結果の概要、および営業現場での具体的な活用方法を含めてください。また、算出した営業の優先度は添付したデータにlead_scoreという列で追加してCSVデータで出力してください。
ChatGPTからの回答例：
分析が完了しました。以下に結果の概要と営業現場での活用方法を説明します。また、算出したリードスコアを含むCSVファイルを出力しました。
分析手法
今回のリードスコアリングでは、ウェブサイト訪問数、メール開封数、コンテンツダウンロード数、ウェビナー参加数、デモリクエスト数、およびソーシャルメディアエンゲージメントに基づいて、各リードの購買意欲を評価しました。これらの指標に重みを付け、総合的なリードスコアを算出しています。
結果の概要
リードスコアは0から100の範囲で評価され、高いスコアほど購買意欲が高いとされています。スコアが高いリードは、商談の成功率が高く、積極的な営業アプローチが有効です。特に、ウェブサイト訪問数やメール開封数が多いリードは優先度が高くなります。
営業現場での活用方法
営業チームは、リードスコアが高い顧客に対して優先的にアプローチし、個別の提案やデモンストレーションを提供することで、商談の成立率を高めることができます。一方、低スコアのリードには、フォローアップのための自動化されたメールキャンペーンやコンテンツ配信を通じて、購買意欲を徐々に高めることが推奨されます。
リードスコアを基に営業活動を最適化することで、リソースの効果的な配分が可能となり、営業効率が向上することが期待されます。
以下のリンクから、リードスコアが追加されたCSVファイルをダウンロードできます:
リードスコア付きCSVファイルをダウンロード
ダウンロードできるCSVファイルは以下のようにリードスコアが追加されています。
この記事の著者
データサイエンティスト
市川 太祐
医師・医学博士。名古屋市立大学客員准教授。データサイエンティスト。データを用いた意思決定に長年取り組む。予防医療から電子カルテデータ、ライフログデータまで幅広い分析経験を持つ。「R言語徹底解説」（共立出版）、「データ分析プロジェクトの手引き」 （共立出版）等、データ分析関連の著書・訳書多数。
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