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매주 Sai는 귀하의 가중치 ICP 평가 기준을 사용하여 점수가 매겨지지 않은 모든 리드를 평가하고, 시트에 점수와 등급을 기입하며, 어떤 기준에서 점수를 얻거나 잃었는지 기록합니다.
대부분의 리드 스코어링은 같은 방식으로 실패합니다. 누군가 스프레드시트에 평가 기준을 만들고, 이틀 동안 수동으로 리드 50개의 점수를 매기지만, 51번째 리드부터는 멈추게 됩니다. 두 달 뒤 영업팀은 다시 리스트를 처음부터 끝까지 훑게 되고, 평가 기준은 아무도 열어보지 않는 탭으로 전락합니다. 사실 평가 기준을 만드는 것보다 더 어려운 것은 매주 들어오는 모든 리드에 이를 꾸준히 적용하는 것입니다.
Sai는 귀하가 한 번 정의한 가중치 ICP 평가 기준을 가져와 시트에서 아직 점수가 없는 모든 리드에 적용합니다. 웹사이트, LinkedIn, 공개 뉴스를 통해 각 기업을 조사하고, 기준별로 점수를 부여한 뒤 100점 만점의 점수, 등급, 가장 중요한 기준, 그리고 확인할 수 없었던 정보를 시트에 기록합니다. 이 작업은 일정에 따라 실행되므로 목요일에 들어온 리드도 월요일 아침이면 평가가 완료됩니다.
가중치는 전체 메커니즘의 핵심입니다. 어떤 속성이 실제로 계약 성사를 예측하는지 명확하게 정의하도록 강제하기 때문입니다. 아래 설정을 시작점으로 삼아 귀하의 실제 계약 성사 패턴에 맞게 수치를 조정하세요.
리드당 5개의 열(점수, 등급, 주요 이유, 누락된 정보, 평가 근거)이 기존 행 옆에 기록됩니다. 기존 데이터는 이동하거나 삭제되지 않으며, Sai가 증거를 찾을 수 없는 기준으로는 점수를 매기지 않습니다. 확인할 수 없는 속성은 0점으로 처리되고 '누락된 정보'에 명시되므로, 파이프라인 검토 시 낮은 점수에 대한 이유를 항상 설명할 수 있습니다.
점수가 없는 리드만 처리하므로 실행 비용이 저렴하며, 귀하가 수동으로 입력한 값은 유지됩니다. 특정 행에 '재평가(Rescore)' 플래그를 설정하면 현재 평가 기준에 따라 다시 평가됩니다. 이는 가중치를 변경할 때 중요하며, 한 번의 실행으로 전체 리스트를 새로운 기준에 맞춰 업데이트할 수 있습니다. '평가 근거' 열에는 각 점수를 산출할 때 사용된 평가 기준 버전이 기록됩니다.
한 분기 동안의 계약 성사 데이터를 확인한 후 등급별 성과를 비교해 보세요. 만약 C등급 리드가 B등급과 동일한 비율로 계약이 성사되고 있다면, 리드가 아니라 가중치가 잘못 설정된 것입니다. 이를 다음 작업과 결합하세요. 시트에 대한 정기적인 분석 어떤 기준이 실제로 계약 성사와 실패를 가르는지 확인하고, 매주 다음 작업을 통해 데이터를 계속 업데이트하세요. 동일한 시트에 추가되는 잠재 고객 목록. 초기 단계 기업이 귀하에게 적합하다면, 매주 새로 시작하는 스타트업을(를) 추가하고, 다음을 통해 타겟팅 자체를 확인하세요. 정기적인 시장 조사. 다음과 같은 스코어링 프레임워크는 BANT 및 MEDDIC 아직 수주 실적이 없는 경우 합리적인 시작점이 될 수 있습니다.