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title: "Lead Scoring"
description: "Lead Scoring은 적합도와 참여도를 기준으로 리드에 점수를 매기는 방법입니다. 적합한 잠재 고객을 우선순위화하고 파이프라인을 가속하는 스코어링 모델 구축법을 알아보세요."
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## B2B 영업에서 Lead Scoring이 작동하는 방식

Lead Scoring 모델은 두 가지 축으로 잠재 고객을 평가합니다. 적합도 점수는 고정된 속성에 점수를 부여합니다. 직책(영업 부사장이면 +10점, 인턴이면 +2점), 기업 규모(ICP가 200~1,000명 규모라면 +15점), 업종(SaaS라면 +10점), 지역(타깃 시장이면 +5점) 등입니다. 참여도 점수는 행동에 점수를 부여합니다. 가격 페이지 방문(+20점), 백서 다운로드(+10점), 이메일 3통 열람(+5점), 웨비나 참석(+15점) 등입니다.

합산 점수는 라우팅을 결정합니다. 적합도와 참여도가 모두 높은 리드는 Marketing Qualified Lead(MQL)로 바로 영업팀에 전달됩니다. 적합도는 높지만 참여도가 낮은 리드는 육성(nurture) 시퀀스로 들어갑니다. 적합도가 낮은 리드는 참여도와 무관하게 우선순위가 낮아집니다. 고급 모델은 사람의 가정이 아니라 실제 전환 데이터를 기반으로 AI가 스코어링 기준에 가중치를 부여합니다.

## Lead Scoring이 영업팀에 중요한 이유

Lead Scoring이 없으면 영업팀은 모든 리드를 동일하게 취급하여, 타깃 계정의 부사장에게 쏟는 노력을 무료 가이드를 다운로드한 학생에게도 똑같이 쏟게 됩니다. Lead Scoring은 성사 가능성이 가장 높은 기회에 영업 역량을 배분하는 선별 체계를 만듭니다. Lead Scoring 프로세스가 성숙한 기업은 영업 생산성이 30~50% 향상되었다고 보고합니다. 담당자가 애초에 구매하지 않을 리드에 시간을 낭비하지 않기 때문입니다.

## SalesMind AI가 지능형 Lead Scoring을 구현하는 방식

SalesMind AI는 AI 기반 프로필 분석으로 LinkedIn 잠재 고객을 실시간으로 스코어링합니다. [Prospect Intelligence](/ko/platform/prospect-intelligence) 엔진이 각 잠재 고객을 귀사의 ICP 기준과 대조하고, LinkedIn 활동을 분석해 참여 신호를 파악한 뒤, 아웃리치 우선순위와 메시징 전략을 결정하는 적격 점수를 부여합니다. 양식 제출과 웹사이트 방문에 의존하는 기존 Lead Scoring과 달리, SalesMind AI는 잠재 고객의 직무 프로필과 실시간 행동 신호를 기반으로 점수를 매기므로 잠재 고객이 귀사 웹사이트를 방문하기도 전에 스코어링이 가능합니다.

## 자주 묻는 질문(FAQ)

### Lead Scoring과 Lead Grading의 차이는 무엇인가요?

Lead Scoring은 행동 참여도(리드가 무엇을 하는지)를 측정합니다. Lead Grading은 인구통계학적 적합도(리드가 누구인지)를 측정합니다. 가장 효과적인 선별 시스템은 두 가지를 모두 활용합니다. 어떤 리드는 점수는 높지만(매우 적극적) 등급은 낮을 수 있고(적합도가 낮음), 반대의 경우도 있습니다. 점수와 등급이 모두 높은 리드만 영업 아웃리치의 우선순위로 삼아야 합니다.

### 리드가 영업 대응 가능 상태가 되려면 몇 점이 필요한가요?

스코어링 척도는 기업마다 다르므로 보편적인 기준점은 없습니다. 보정 방법은 영업팀에 전달된 리드 중 60~70%가 담당자에게 수락되도록 MQL 기준점을 설정하는 것입니다. 수락률이 50% 미만이면 기준점이 너무 낮은 것이고, 80%를 초과하면 리드를 너무 오래 붙잡아 전환 시점을 놓치고 있을 수 있습니다.

### 리드 점수는 시간이 지나면서 감소해야 하나요?

그렇습니다. 참여 신호는 시간이 지날수록 관련성이 떨어집니다. 어제의 가격 페이지 방문은 6개월 전 방문보다 훨씬 더 중요한 의미를 갖습니다. 모범 사례는 행동 점수에 시간 감쇠(time-decay)를 적용해 비활성 상태가 한 달 지속될 때마다 점수 값을 10~20% 낮추는 것입니다. 이렇게 하면 스코어링 모델이 과거의 관심이 아닌 현재의 구매 의향을 반영하게 됩니다.