허브스팟 리드 스코어링 설정 가이드 | MQL·SQL 기준 잡는 법과 점수표 예시

리드 스코어링은 들어온 문의 건의 중요도를 점수 매긴 다음,
영업팀에서 먼저 연락할 대상을 규칙으로 정하는 작업입니다.

이번 주에 들어온 문의 40건 중 먼저 전화할 5건을 어떻게 고르고 계신가요?

온보딩 현장에서 자주 보는 모습이 있습니다.
문의는 쌓이는데 연락의 우선순위는 담당자의 감각에 의존하고,
마케팅팀과 영업팀이 ‘좋은 리드’에 대해 서로 다르게 정의하는 상황입니다.

리드 스코어링은 이 감각을 합의된 규칙으로 바꾸는 작업입니다.
이번 글에서는 리드 스코어링의 기준 설계, 허브스팟 설정, 분포 검증 순서로
점수표와 MQL·SQL 구간 예시까지 정리해보겠습니다.

리드 스코어링이 필요한 순간

아래 두 가지 증상이 생기면, ‘점수 기준’을 만들 때입니다.

• 문의가 응대 가능량을 넘을 때: 모든 문의에 같은 속도로 연락하면, 정작 도입 의사가 높은 고객이 우선순위에서 밀립니다.
• 마케팅팀과 영업팀이 리드 품질 문제로 부딪칠 때: 마케팅은 ‘리드를 충분히 넘겼다’고, 영업은 ‘쓸 만한 리드가 없다’고 말하는 상황입니다.

여기서 점수를 매기는 목적을 오해하면 안 됩니다.
리드 스코어링은 고객을 평가하는 일이 아니라, ‘연락의 우선순위’에 대해 팀끼리 합의하는 일입니다.
즉, 점수가 높은 고객에게 먼저 연락하자는 팀 간의 약속인 거죠.

점수를 매기기 전에 좋은 리드의 기준 정하기

리드 스코어링의 배점 항목은 데이터 목록이 아니라, 이미 성사된 거래에서 나옵니다.

배점을 주기에 적절한 항목을 찾으려면,
최근 성사된 거래 10~20건을 펼쳐 놓고 공통점을 찾아보는 것이 좋습니다.
문의한 사람의 직책, 회사 규모, 계약 전에 방문한 페이지, 처음 들어온 경로 같은 것들입니다.

공통점을 찾을 때는 세 가지 자료를 함께 봅니다.

1. 영업팀 논의: 계약까지 한 고객이 초기에 어떤 신호를 보였는지 담당자의 경험을 모읍니다.
2. 고객 인터뷰: 고객이 왜 문의했고 무엇과 비교했는지 직접 듣습니다.
3. 데이터 확인: 허브스팟에 쌓인 방문·이메일·폼 기록으로 앞의 두 가지가 실제와 맞는지 확인합니다.

한 가지 자료를 기준으로 항목을 정하면 기준이 한쪽으로 기웁니다.
세 가지 자료를 모두 참고해야 영업팀도 마케팅팀도 납득하고, 기준이 오래 유지됩니다.

리드 스코어링 배점 항목 네 가지

배점 항목은 네 묶음으로 나눕니다.

허브스팟 리드 스코어링 도구에서는 앞의 두 묶음이 각각

• 적합도 점수(속성 기준)와
• 참여 점수(행동 기준)에 해당합니다.

프로필: 직책·회사 규모·문의 제품

‘이 사람이 우리 고객이 될 조건을 갖췄는가’를 봅니다.
직책과 결정 권한, 회사 규모, 문의한 제품이 대표적인 프로필 항목입니다.

B2B에서는 개인보다 회사 단위로 점수를 매기는 편이 맞을 때가 있습니다.
한 회사에서 여러 명이 동시에 자료를 받아 가는 경우가 그렇습니다.

허브스팟은 연락처(Contact)뿐 아니라, 회사(Company)와 거래(Deal)에도
점수를 만들 수 있습니다.
따라서 한 회사에서 여러 명이 관심을 보인 경우에는, ‘회사’에 점수를 매깁니다.

[화면 1] 프로필(적합도) 그룹 : 직함·직원 수·관심 제품 규칙에 각 10점을 주고, 그룹 제한을 30점으로 두었습니다.

행동: 페이지 방문·이메일 반응·자료 다운로드

리드가 ‘지금 관심이 있는가’를 봅니다.
가격·문의 페이지 방문, 방문 횟수, 이메일 오픈·클릭, 자료 다운로드가 여기에 해당합니다.

이러한 행동 점수는 최근에 한 행동인지가 핵심입니다.
1년 전 가격 페이지를 방문한 것과, 어제 방문한 것은 의미가 다르기 때문입니다.

허브스팟의 ‘점수 감소 기능(Score decay)’을 사용하면
1·3·6·12개월 중 지정한 주기마다 행동 점수를 일정 비율로 자동으로 줄여 줍니다.

[화면 2] 행동(참여) 그룹과 점수 감소 : 그룹 단위로 ‘감소 점수’를 켜고 3개월마다 50%씩 줄도록 설정했습니다.
규칙마다 ‘감쇠 적용됨’이 표시됩니다.

감점 항목: 경쟁사·학생·개인 메일

감점이 없으면 점수는 오르기만 합니다. 경쟁사 도메인, 채용·학생 문의, 개인 메일 주소,
장기간 반응이 없는 리드는 점수를 깎아 목록 아래로 내립니다.

[화면 3] 감점 그룹 : 경쟁사 도메인은 30점, 개인 메일 도메인은 10점을 뺍니다.

직접 확인해야만 아는 항목

예산, 도입 시점, 결정 구조처럼 통화해야 알 수 있는 정보는 점수로 만들지 않습니다.
대신 속성으로 남겨 영업팀이 확인한 뒤, 직접 입력하게 합니다.
추정만으로 점수를 주면 근거 없는 숫자가 섞이고, 영업팀이 점수를 믿지 못하게 되기 때문입니다.

점수표 예시와 배점 요령

아래는 B2B 서비스 기업을 가정한 리드 스코어링 점수표 예시입니다.
업종과 영업 방식에 따라 항목과 점수는 달라집니다.

또, 점수표의 ‘최근 30일’처럼 기간 조건이 필요한 규칙은
점수 감소를 끈 별도의 이벤트 그룹에 둡니다.

처음에는 전 항목에 같은 점수를 줍니다.
처음부터 항목마다 다른 배점으로 점수를 주면, 항목 간의 차이에 근거가 없어집니다.

같은 점수로 몇 주 운영해 분포를 본 뒤, 성사 거래와 관련이 깊은 항목의 점수를 올립니다.
위 표는 그렇게 조정한 뒤의 모습입니다.

항목은 10~15개 안에서 끝냅니다.
콘텐츠나 자료마다 모두 점수 기준을 주기 시작하면 항목이 너무 빽빽해져서
다음 달에는 아무도 유지하지 못합니다.

MQL·SQL 기준, 경계는 어디에 둘까

먼저 MQL과 SQL의 차이에 대해 알아보겠습니다.

• MQL: 마케팅팀이 영업에 넘길 만하다고 판단한 리드
• SQL: 영업팀이 실제 연락 대상으로 받아들인 리드

MQL과 SQL의 경계를 정하는 것이 리드 스코어링의 마지막 결정입니다.
구간 예시는 다음과 같습니다.

허브스팟에서는 점수마다 임계값을 정해 높음·중간·낮음으로 나눌 수 있습니다.
적합도와 참여도를 합친 통합 점수는 A1부터 C3까지 9개 등급으로 표시됩니다.

알파벳은 적합도, 숫자는 참여도로 구분되어 있기 때문에,
‘조건은 맞는데 아직 관심이 약한 리드(A3)’처럼 상태를 한눈에 구분할 수 있습니다.

[화면 4] 임계값과 A1~C3 등급 : 설정 탭에서 적합도(A·B·C)와 참여(1·2·3) 임계값을 정하면 9개 등급으로 표시됩니다.

SQL을 정할 때는 구간 점수뿐만 아니라,
영업팀에서 한 주에 소화할 수 있는 건수를 기준으로 잡는 편이 현실적입니다.

예를 들어 영업 담당자 두 명이 주당 20건에 연락할 수 있다면,
한 주의 SQL은 20건 안팎이 되도록 경계를 조정합니다.

허브스팟 리드 스코어링, 설정하는 순서

허브스팟의 리드 스코어링 도구는 마케팅 허브 또는 세일즈 허브 Professional 이상의
정식 버전에서 쓸 수 있습니다. 설정 순서는 다음과 같습니다.

1. 점수 만들기: 마케팅 > 리드 스코어링에서 점수 만들기를 누르고, 오브젝트(연락처·회사·거래)와 점수 유형(적합도·참여·통합)을 고릅니다.

[화면 5] 리드 스코어링 시작 화면 : 마케팅 > 리드 스코어링에서 ‘처음부터 시작하기’ 또는 ‘AI로 시작하기’를 고릅니다.

[화면 6] 스코어 유형 선택 : 스코어링할 대상(연락처·회사·거래)과 방법을 고릅니다.
화면에서는 통합 점수가 ‘연락처 합산 스코어’로 표시됩니다.

2. 항목별 조건과 점수 입력: 속성 그룹에는 직책·회사 규모 같은 적합도 조건을, 이벤트 그룹에는 페이지 방문·폼 제출 같은 참여 조건을 넣고 점수를 입력합니다. 그룹마다 최대 점수를 정해 한 묶음이 점수를 독점하지 않게 합니다.

[화면 7] 적합도 규칙 입력 : 직함에 팀장·이사·대표가 포함되면 10점을 더하는 규칙입니다.

[화면 8] 참여 규칙과 고급 옵션 : 도입 문의 폼 제출에 15점을 줍니다. 고급 옵션에서 기간·빈도·감쇠를 더할 수 있습니다.

3. 감점 조건 추가: 조건마다 ‘점수 빼기’를 선택해 경쟁사 도메인·개인 메일 같은 항목을 차감합니다.

[화면 9] 점수 빼기 : 점수 입력란 옆 드롭다운에서 ‘빼기’를 고르면 감점 규칙이 됩니다.

4. 점수 제한·점수 감소·임계값 설정: 점수 제한(예: -100~100)을 정하고, 행동 조건에는 점수 감소를 설정합니다. 설정 탭에서 높음·중간·낮음 임계값을 입력합니다.

[화면 10] 점수 제한 : 적합도·참여 점수는 각각 −100~100부터 −1,000~1,000까지 범위를 고를 수 있습니다.

[화면 11] 감소와 기간은 함께 쓸 수 없음 : 이벤트 그룹에 감소를 켜 두면 규칙에 기간(예: 최근 30일)을 추가할 수 없습니다. 기간 조건이 필요하면 그룹의 감소를 꺼야 합니다.

[화면 12] 점수 속성 : 점수를 만들면 적합도·참여·총점·임계값 속성이 함께 만들어집니다.

5. 테스트 후 검토 및 활성화: 특정 연락처로 리드 점수를 테스트하고, 분포 미리 보기로 여러 레코드의 점수 쏠림을 확인한 뒤 활성화합니다.

[화면 13] 연락처로 테스트 : 예시 연락처로 테스트하면 규칙 3개가 맞아 적합도 30점, 참여 0점, A3 등급이 나옵니다.

[화면 14] 분포 미리 보기(등급) : 활성화 전에 연락처가 어느 등급에 몰리는지 확인합니다.

[화면 15] 분포 미리 보기(점수 구간) : 연락처가 한 구간에 모두 몰려 있다면 규칙을 다시 살펴봐야 합니다.

[화면 16] 검토 및 켜기 : 켜면 점수 속성이 생기고, 기존 레코드가 소급 계산되며(최대 30분), 이후 계속 업데이트된다고 안내합니다.

6. 점수 구간별 리스트와 워크플로우 연결: 구간별 리스트를 만들고, 담당자 배정·알림 워크플로우의 등록 기준으로 연결합니다.

[화면 17] 세그먼트에서 점수 속성 사용 : 점수 속성 4개를 세그먼트 필터로 쓸 수 있습니다.

[화면 18] SQL 구간 세그먼트 : 임계값이 A1·A2·B1인 연락처만 모읍니다. 예시 계정에서는
점수 대신 통합 등급(A1·A2·B1)으로 SQL 구간을 잡았습니다. 행동 기록이 없어 아직 비어 있습니다.

[화면 19] 워크플로 등록 조건 : 임계값이 A1·A2·B1이 되면 워크플로에 등록되도록 설정했습니다.

여기서 가장 많이 놓치는 부분은 5단계, ‘테스트’입니다.
리드 스코어링을 활성화하는 순간 기존 레코드도 소급해 평가되므로,
활성화하기 전에 분포 미리 보기로 점수가 한쪽에 몰리지 않는지 반드시 체크해봐야 합니다.

[화면 20] 켠 뒤 안내되는 다음 단계 : 레코드에서 점수 보기, 워크플로 설정, 세그먼트 만들기로 이어집니다.

워크플로우의 속성 값 증가·감소 액션으로 점수를 움직이는 방법도 있습니다.
다만 규칙이 여러 워크플로우에 흩어지면 관리가 어렵습니다.

그러니 점수 규칙은 리드 스코어링 도구에서 관리하고,
워크플로우는 담당자 배정과 알림 설정에 쓰는 편이 낫습니다.

리드 스코어링에서는 AI의 도움을 받을 수도 있습니다.
단, 과거 전환 데이터로 점수를 제안하는 ‘AI 스코어링’은 마케팅 허브 Enterprise 전용이며, 전환·미전환 각 25건 이상의 연락처(최소 50개)가 필요합니다.

하지만, AI 스코어링을 쓸 수 없는 Professional이라도
앞의 점수표처럼 규칙 기반으로 시작하면 연락의 우선순위를 정하기에는 충분합니다.

기준이 맞는지 분포로 확인하기

점수 기준이 맞는지는 개별 점수가 아니라 분포로 판단합니다.
‘점수대별 연락처 수’를 리포트로 뽑아 보면 문제가 드러납니다.

• 상위 구간에 아무 연락처도 없다: 점수 조건이 너무 엄격하거나, 행동 데이터가 쌓이지 않고 있습니다.
• 절반 이상이 상위 구간에 몰려 있다: 점수 가산 항목을 충족하기 쉽거나, 감점이 되지 않고 있습니다.
• 성사된 거래의 점수가 낮다: 점수 항목과 실제 구매 신호가 일치하지 않습니다.
  

[화면 21] 활성화 후 스코어 분포 : 계산이 끝나면 평균·최소·최대 점수와 등급별 연락처 수가 나옵니다. 예시 계정은 참여 1·2 구간이 비어 있어 행동 데이터가 쌓이지 않은 상태입니다.

4주 단위로 성사된 거래의 점수를 확인하고, 맞지 않는 항목은 점수를 조정하거나 뺍니다.
이와 같은 점수대별 분포 리포트는 대시보드에 한 번 고정해 두면 매번 새로 뽑지 않아도 됩니다.

임계값에 도달했을 때의 후속 작업 자동화

리드 점수가 임계값에 도달했을 때, 최소한 아래의 네 가지는 자동으로 일어나야 합니다.

• 담당자 배정: SQL 구간에 들어온 연락처에 영업 담당자를 자동으로 배정합니다.
• 내부 알림: 담당자에게 이메일이나 앱 알림으로 새 SQL을 알립니다.
• 작업 생성: 연락 기한이 있는 작업(task)을 만들어 누락을 막습니다.
• 너처링 중단: 영업팀이 연락을 시작한 리드에게는 마케팅 너처링 메일을 보내지 않습니다.

[화면 22] 워크플로 액션 : 담당자 로테이션 → 내부 이메일 알림 → 작업 만들기 순으로 이어집니다(예시, 꺼 둔 상태).

이 흐름은 마케팅 자동화 설계와 함께 잡아야 점수가 실제 영업 활동으로도 이어집니다.

리드 스코어링에서 자주 나오는 실수 다섯 가지

점수 체계가 폐기되는 이유

공들여 만든 점수 체계가 몇 달 만에 폐기되기도 합니다.
원인은 대체로 ‘보고 문화’에 있습니다.

점수는 리드의 행동과 시간에 따라 계속 변합니다.
그런데 월간 보고서에는 바뀌지 않는 숫자가 필요합니다.

만약, 지난달 보고한 MQL 수가 이번 달에는 달라져 있으면
점수 체계는 믿을 수 없는 지표로 여겨져 폐기됩니다.

따라서 역할을 나누는 게 필요합니다.

• 리드 스코어링 점수는 연락 순서를 정하는 운영용 지표로 두고,
• 보고용 지표는 라이프사이클 단계 전환 건수처럼 고정되는 값으로 따로 만듭니다.

결국, 이렇게 운영용 지표와 보고용 지표를 나누기 위해서는
리드 스코어링의 기준을 설계하기 전에 보고 체계부터 합의하는 과정이 필요합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 어떤 등급부터 사용할 수 있나요?

마케팅 허브 또는 세일즈 허브 Professional 이상 정식 버전에서 사용 가능합니다.
AI 스코어링을 사용하려면 마케팅 허브 Enterprise가 필요합니다.
등급에 따라 만들 수 있는 점수 종류와 개수가 다르므로,
도입 전 허브스팟 공식 문서에서 최신 범위를 확인하시기 바랍니다.

Q2. 점수 항목은 몇 개가 적당한가요?

처음에는 5개 안팎으로 시작해 분포를 보며 늘리고, 10~15개 안팎으로 조정하는 것을 추천합니다.

Q3. 기존 연락처에도 소급 적용되나요?

네. 점수를 처음 활성화하면 기존 레코드도 소급해 평가되고,
이후 레코드 정보나 행동이 바뀔 때마다 점수가 계속 갱신됩니다.

Q4. 마케팅 자동화와 함께 써야 하나요?

점수가 계산되는 것만으로는 소용없습니다.
담당자 배정·알림·너처링 중단 같은 후속 동작을 워크플로우로 연결해야 합니다.

Q5. 점수 대신 A/B/C 등급으로 관리해도 되나요?

됩니다. 허브스팟은 임계값에 따라 높음·중간·낮음 또는 A1~C3 등급으로 보여 주므로,
현장에서는 숫자보다 등급으로 소통하는 편이 더 쉽습니다.

리드 스코어링은 항목 다섯 개와 임계값 하나로 시작해,
분포를 보며 조금씩 늘리는 편이 오래 운영하기에 좋습니다.
우리 회사에 맞는 점수 기준과 MQL·SQL 경계가 고민이시라면 미팅을 신청해 주세요.

경성솔루션의 허브스팟 온보딩에서는
성사 거래 분석부터 설정과 분포 검증까지 함께 진행합니다.
30분 ~ 1시간 무료 미팅을 통해 무엇이 가능하고 어려운지 분명히 나눠 말씀드리겠습니다.

경성솔루션은 무조건 다 된다는 무모한 약속은 하지 않습니다.
정확한 진단을 바탕으로 ‘솔직한 제안’을,
남들에게도 똑같이 제공하는 일괄적인 설명이 아니라 우리 조직만의 정답을 찾아드립니다.

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