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Lead-Scoring durch Automation

In Marketing und Vertrieb spielt die kontinuierliche Verbesserung der Lead-Qualität eine essenzielle Rolle. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Judith Wester | 02.06.2021
Lead-Scoring durch Automation © Freepik
 

In Marketing und Vertrieb spielt die kontinuierliche Verbesserung der Lead-Qualität eine essenzielle Rolle. Der Lead-Scoring Ansatz hilft bei der richtigen Bewertung vorhandener Leads und spart Ihnen nicht nur Zeit, sondern auch Geld.

Was ist Lead-Scoring?

Der Ausdruck "Scoring" stammt vom englischen Verb "to score" und bedeutet "bewerten" oder "einstufen".  Als Lead wird der Ausgangspunkt jeder neuen Kundenbeziehung bezeichnet. Er stellt in der Regel qualifizierte Kontakte – also potenzielle Neukunden - dar.

Fasst man beide Begriffe zusammen steht Lead Scoring im weiteren Sinne für eine Vorgehensweise im Kundenbeziehungsmanagement (CRM). Dabei geht es speziell um Neukundengewinnung. Im engeren Sinne steht es für die Möglichkeit, Leads anhand einer Skala einzuordnen, um so Prioritäten für die weitere Kundenbearbeitung in Vertrieb oder Sales vorzugeben. Das Ziel ist, die Qualifikation der potenziellen Kunden auf dieser Skala zu steigern und sichtbar zu machen. So können Informationen zu Verkaufschancen im Vertrieb gewonnen werden. Außerdem bietet Lead-Scoring die Möglichkeit Maßnahmen im Marketing zielgerichtet auf qualifizierte Leads zuzuschneiden.

Wozu dienen Lead-Scoring-Modelle?

Ohne Lead-Scoring-Modelle ist die Bewertung der potenziellen Verkaufschancen bei den bestehenden Leads kaum möglich. Als Grundlage für die Erstellung eines solchen Modells sind kundenspezifische explizite und implizite Daten notwendig. Diese beispielsweise werden über Befragungen aus einem unternehmensinternen CRM-System, von externen Datenbanken und Quellen sowie über das Monitoring des Webseitenverhaltens der User gewonnen. Explizite Daten stellen dabei Informationen über den Endkunden dar, wie Geschlecht, Alter oder Wohnort. Implizite Informationen geben Auskunft über dessen Verhalten, speziell digital auf Webseiten und anderen Kanälen eines Unternehmens. Auf Basis dieser Daten und einer Bewertung kann dann ein unternehmensspezifisches Lead-Scoring-Modell erstellt werden, das Sie dann auf alle Ihre Leads anwenden können.

Wie funktioniert die Bewertung von Leads für das Scoring-Modell genau?

Explizites Scoring, also die Bewertung der expliziten Informationen, erfolgt beispielsweise über eine ABC-Analyse und eine entsprechende Einordnung der potentiellen Neukunden. Implizites Lead-Scoring kann beispielweise über die Vergabe von Punkten für ein bestimmtes Verhalten umgesetzt werden. Die so entstehende Kombination (in unserem Beispiel aus einem Buchstaben und einer Zahl) gibt das Potenzial eines Leads vor.

Einen weiteren Ansatz beschreibt das Sales-Funnel-Modell. Hierbei wird eine vorgegebene Menge an Leads, Schritt für Schritt nach gewonnen Daten klassifiziert, sortiert und selektiert. Das Ziel ist die Reduktion der Gesamtmenge potenzieller Neukunden in mehreren Phasen auf einen Kern besonders guter Leads zur weiteren Bearbeitung. Dieses Modell ist besonders hilfreich, wenn Sie über eine kleines Vertriebsteam verfügen dessen Ressourcen besonders effizient geplant werden müssen.

Viele Unternehmen verfolgen zudem das Ziel eines automatischen Lead-Scoring durch den Einsatz von Algorithmen. Die Lead-Scoring Automation. Diese Lead-Scoring-Automation lässt sich hervorragend in Ihre Marketing Automation einbinden. Mithilfe von Machine Learning Prinzipien werden die Algorithmen und somit der Scoring-Prozess und die Ergebnisse kontinuierlich verbessert und geschärft. So können Sie potenzielle Leads auch besser prognostizieren. In diesem Zusammenhang ist dann häufig von Predictive Lead Scoring die Rede.

 

Was bringt Lead Scoring meinem Unternehmen?

Mithilfe dieses Ansatzes werden die Ressourcen in Marketing, Vertrieb und Sales besonders effizient genutzt. Jede Maßnahme einer Kampagne ist auf Grundlage der Bewertung perfekt an die Interessen und Präferenzen eines qualifizierten Leads anpassbar. Weiterhin können sich alle unternehmensinternen Abteilungen auf diese Qualifikation verlassen und dabei auf eine einheitliche Datenbasis zugreifen, was den Grad der interdisziplinären Zusammenarbeit enorm fördert. Langfristig lassen sich Absatz und Umsatz durch die effizientere und effektivere Ausnutzung der gewonnenen Verkaufschancen steigern und die Conversion-Rate der potenziellen Neukunden - von Lead zu Kauf - erhöht sich.

Worauf müssen Sie bei der Umsetzung besonders achten?

Die Menge der benötigten Leads für eine sinnvolle Kategorisierung ist von unterschiedlichen Faktoren abhängig. Solche Faktoren können beispielsweise von der Unternehmensgröße, -branche oder der übergeordneten Marketingstrategie abhängen. Auch die Umsetzung von Marketing Automation in Ihrem Unternehmen spielt eine Rolle. Hier bietet sich die Festlegung spezifischer Buyer Personas an. Diese bieten bei der Auswahl des Scoring-Modells eine sehr gute Orientierung. Eine Faustregel besagt: pro Persona ist ein festgelegtes Modell notwendig. Die Anzahl und Art der genutzten Systeme und Methoden ist ebenfalls entscheidend – fangen Sie ruhig klein an und erweitern Sie Ihren Fundus an Modellen Schritt für Schritt – immer bezogen auf die Anforderungen und Ressourcen. Eine weitere Voraussetzung ist der Grad der internen Kommunikation und ebenso die Auswahl des zugrunde liegenden Scoring-Systems. Ein geschlossener Feedback-Loop erhöht die Effizienz des Controllings und Monitorings der gewonnenen Leads und muss in jedem Fall für eine erfolgreiche Umsetzung beachtet werden.

Ab in die Praxis: Die Schritt-für-Schritt Anleitung für ein erfolgreiches Lead-Scoring

1. Kampagne zur Lead-Generierung planen - wo und wie gelangen Sie an die kundenspezifischen Daten?

2. Explizite Daten ermitteln - via E-Mail-Marketing oder Landingpages

3. Implizite Daten ermitteln - via Verhaltensbeobachtung auf Webseiten und anderen Kanälen

4. Scoring-Modell auswählen und Vorgehensweise festlegen - wie möchten Sie Ihre Leads bewerten?

5. Scoring-Werte für explizite und implizite Daten festlegen - bspw. Punktevergabe und/oder ABC-Analyse

6. Zielkategorien für Leads definieren - erreichbar in Abhängigkeit der erhaltenen Punktewerts

7. Lead Scoring durchführen

8. Controlling und Monitoring - kontinuierlich lernen und verbessern