Was ist Lead-Scoring? (+ wie Sie ein Lead-Scoring-Modell aufbauen)

Was ist Lead-Scoring?

Lead-Scoring bedeutet, dass Sie die Leads bewerten, die Sie durch Ihre Marketing-Maßnahmen akquirieren. Grundsätzlich hat Lead-Scoring zwei Ziele.

• Das erste ist es, die interessanten (oder «heißen») Leads von den uninteressanten zu unterscheiden. Sie geben damit nur jene Leads an Ihren Vertrieb weiter, die qualifiziert sind.
• Das zweite ist es, den Lead besser «kennenzulernen», also Responseverhalten und Interaktionen richtig zu intepretieren. Das stellt sicher, dass jeder Lead den zu ihm und seiner Kaufbereitschaft passenden Content ausgespielt erhält. 

Man unterscheidet dabei zwischen explizitem und implizitem Lead-Scoring. Explizite Merkmale sind solche, die der Lead selbst «mitgibt», z.B. wenn er ein Formular auf Ihrer Website ausfüllt. Implizite Merkmale sind jene, die Sie durch das Verhalten des Leads sammeln.

Beispiele expliziter Merkmale

• B2C: Name, Geschlecht, Alter, Wohnort
• B2B: Unternehmensname und -größe, Industrie

Beispiele impliziter Merkmale

• B2C und B2B: PDF-Download, Newsletter-Anmeldung, Website-Verhalten, Themen-Präferenz, Social Media-Interaktion

Beim Lead-Scoring bewertet das Marketing die Leads mit Punkten. Hat ein Lead genügend solcher Score-Punkte «gesammelt», dann gilt er als «heiß». Er ist aus Marketing-Sicht kaufbereit und wird daher an den Sales übergeben, wo die weitere Bearbeitung des Leads folgt.

Welche Merkmale sollen beim Lead-Scoring bewertet werden?

Zu dieser Frage gibt es keine allgemein gültige Antwort, aber einige Tipps. Analysieren Sie Ihr bestehendes Kundenportfolio, um wiederkehrende Merkmale zu erkennen. Bedienen Sie z.B. hauptsächlich Unternehmen einer bestimmten Unternehmensgröße? Sind Ihre Käuferinnen großteils weiblich? Oder gibt es Unterseiten auf Ihrer Website, die häufig aufgerufen werden, bevor ein Kaufabschluss erfolgt?

Beantworten Sie bei der Etablierung eines Lead-Scoring-Systems die folgende Fragen.

• Wer sind meine Kunden? 
• Welche Merkmale weisen meine Kunden häufig auf?
• Wie signalisieren meine Kunden Ihre Kaufbereitschaft?
• Wie bewerten Sie welches Merkmal?
• Wann gebe ich einen Lead an den Vertrieb weiter?

Bauen Sie Ihr Lead-Scoring auf

Hier ist Ihre Schritt-für-Schritt-Anleitung

Egal ob Sie Ihr Lead-Scoring-Modell neu aufbauen oder ob Sie bereits eine Marketing-Automation im Einsatz haben und Ihr Scoring verbessern möchten: Unsere Infografik zeigt, wie Sie Leads einfach und effizient bewerten.

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Wie viele Lead-Scores brauchen Sie?

Diese Frage hängt davon ab, wie Sie Ihre Marketing-Strategie und vor allem Ihre Marketing-Automation aufgebaut haben. Grundsätzlich gilt: Überlegen Sie sich ein Scoring-Modell pro Buyer-Persona. 

Woher kommen die Daten für das Lead-Scoring?

Die Gretchenfrage hinter allen datenbasierten Entscheidungen: Haben Sie überhaupt Zugriff auf die Daten, die Sie benötigen? Wie oben erwähnt werden einige Informationen zum Lead bereits beim ersten Touchpoint abgefragt, weitere ergeben sich durch Aktivitäten des Leads. Für einen holistischen Ansatz sollten Sie die Daten für Ihr Lead-Scoring aus mehreren Quellen beziehen.

• Analytics: Daten über Website-Verhalten (z.B. was sieht sich der Lead auf der Website ansieht).
• CRM: Daten über den Kundenstatus (z.B. ob eine Firma bereits ein Bestandskunde ist).
• Marketing-Automation: Daten zu Themen-Präferenzen und Interaktion mit Inhalten (z.B. welche Content-Offers hat der Lead bereits downgeloadet hat).
• Third Party Data: Daten aus externen Quellen, um Informationen anzureichern.

Das Anreichern der Informationen mit sogenannter Third Party Data hat den Vorteil, dass Sie so deutlich schneller an Informationen gelangen. Der Score eines Leads (und damit sein Wert) steigt schon früh im Kundenlebenszyklus. Gerade am Anfang wissen Sie über den Lead in der Regel noch wenig – außer jener expliziter Informationen, die er sofort preisgibt. Third Party Data Integration macht es aber möglich, User in Echtzeit zu identifizieren. Füllt der Lead ein Formular aus und schickt es ab, dann ist es möglich, den Datensatz in Echtzeit anzureichern. Der Lead erhält so früher einen ausreichend hohen Score, um ihn an Sales weiterzugeben. 

Ein Beispiel

Der User gibt an, er wäre tätig bei der Firma «Müller und Maier AG». Sobald er das Formular absendet, können Sie über die Schnittstelle diesen Lead sofort anreichern: Sie identifizieren die Firma eindeutig (z.B. mit der D&B D-U-N-S®-Nummer), fügen den Branchen-Code hinzu und wissen über Mitarbeiterzahl oder sogar Bilanzzahlen Bescheid. Anstatt zu warten, dass der Lead Informationen selbst teilt, vervollständigen Sie das Leadprofil viel früher. 

Funktioniert das auch automatisiert?

Dem Daten-Gott sei Dank: Ja, das tut es. Beim Lead-Scoring greifen Sie auf Algorithmen zurück, die nach dem Machine-Learning-Prinzip die Bewertung von Merkmalen und Aktionen laufend anpassen – und zwar basierend auf bereits getätigten Käufen oder Kunden. Der Einsatz von Algorithmen erlaubt es z.B. im Robotic Selling und natürlich in der Marketing-Automation, dass Ihr Lead-Scoring vollautomatisiert über alle beteiligten Systeme hinweg läuft und Maßnahmen selbstständig austeuert.

Was bringt Lead-Scoring langfristig?

Lead-Scoring-Modelle aufzubauen benötigt Zeit und einiges an Hirnschmalz. Es ist aber definitiv ein sinnvolles Investment. Durch Lead-Scoring setzen Sie Ihre Ressourcen deutlich effizienter ein.

• Sie bespielen den Vertrieb nur mit qualifizierten Leads.
• Sie versorgen den Vertrieb mit detaillierten und vollständigen Lead-Profilen.
• Sie erhöhen Ihre Conversion-Rate (von Lead zu Vertragsabschluss / Kauf).
• Sie steuern Ihre Kommunikation effizienter aus.
• Sie setzen Ihr Marketing-Budget effizienter ein.

Fazit: Lead-Scoring ist ein Muss für jene Marketer, die auf Marketing-Automation setzen. Ebenso vereinfacht es die Zusammenarbeit zwischen Sales und Marketing. Beides funktioniert aber nur, wenn die Daten, mittels derer Sie Ihre Leads bewerten, qualitativ hochwertig sind.

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Lead-Scoring ist nur einer von vielen Bausteinen im Bereich Data Driven Marketing. Auf dieser Seite zum Thema "Data Driven Leadmanagement" haben wir noch mehr interessante Insights zu Leadgenerierung, Leadqualifizierung und Marketing-Automation für Sie gesammelt.