Predictive Lead Scoring hilft Ihnen, verkaufsbereite Leads individueller vorherzusagen

Customer Analytics: Predictive Lead Scoring für bessere Ergebnisse

(Co-Autor: Michael Ziegler)

Lead Scoring hilft im Rahmen vom Lead Management dabei zu entscheiden, wann ein Lead potenziell bereit für den Kauf ist, um so vom Marketing zum Vertrieb „übergeben“ zu werden. Mit modernen Analytics-Tools können die Variablen, die so ein Scoring ausmachen, flexibel nach Erfolgsrate und Lead-Verhalten angepasst werden. 

Lead Scoring: was macht einen kaufbereiten Kunden aus?

Sie kennen das sicher auch: Sie laden ein Whitepaper zu einem B2B-Thema herunter, das Sie interessiert und wundern sich, dass Sie dafür nicht nur Ihre E-Mail-Adresse sondern auch Ihre Telefonnummer in einem Formular angeben müssen. Doch das Thema ist interessant und es ist ja nicht Ihre Privatnummer. Drei Tage später ruft ein freundlicher Vertriebsmitarbeiter an: Sie haben ja vor einigen Tagen Interesse an dem Whitepaper gezeigt, ob Sie denn an den Software-Lösungen des Herausgebers interessiert wären? Natürlich nicht, denken Sie, ich wollte mich doch nur etwas informieren. Höflich wimmeln Sie den Vertriebler ab und fragen sich, ob so ein Ansatz wirklich erfolgreich ist.

Lead Scoring: Wann ist ein Lead kaufbereit?

Lead Scoring soll genau diese „Cold Calls“ (auch bekannt als „Kaltakquise“) verhindern, indem ein Punktemodell eingeführt wird, das anhand verschiedener Kriterien einstufen soll, wie kaufbereit ein Lead ist bzw. wie hochwertig, um ihn an den Vertrieb zu übergeben, damit dieser den Lead kontaktiert, wenn dieser auch wirklich kaufbereit ist.

Die Variablen setzen sich je nach Unternehmen, Branche und Produkt aus unterschiedlichen Elementen zusammen: Kundenverhalten, Interaktionsrate, Klick- und Öffnungsraten von E-Mails, aber auch Hierarchien (ein CEO eines Unternehmens wird für üblich schneller an den Vertriebsmitarbeiter übergeben als ein Werkstudent desselben Unternehmens) oder Branchen (je nach Produkt/Angebot sind nicht alle Branchen relevant). Jede Variable erhält eine individuelle Gewichtung. Fallen genügend „gewichtige“ Werte zusammen und erreichen eine von Vertrieb und Marketing festgelegte Punktzahl (Score), so wird der Vertrieb automatisch darauf hingewiesen und kann sich den Lead nun genauer ansehen.

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Und was ist Predictive Lead Scoring?

Beim Predictive Lead Scoring wird das ganze Verfahren durch Kundendatenanalysen unterstützt und flexibler nach Erfolgsraten hin optimiert. Anstelle die Gewichtung der Variablen festzulegen, prüft ein Algorithmus kontinuierlich, welche Variablen ein Lead für gewöhnlich erfüllt, kurz bevor er zum Kunden konvertiert.

Dadurch, dass der Algorithmus sich aus Daten der bestehenden Kunden bedient und deren Verhalten vor der Konversion auswertet, können so die Werte der Variablen für das Lead Scoring viel spezifischer ermittelt werden. Marketing und Vertrieb müssen also nicht darüber brüten, ob nun ein Klick auf einen Blogbeitrag mehr Einfluss auf das Lead Scoring haben sollte als das Lesen einer E-Mail. Der Algorithmus schaut sich an, wie die unterschiedlichen Leads sich verhalten und macht daran fest, für welchen Lead der Klick auf den Blogbeitrag aussagekräftiger ist als das Lesen der E-Mail. Das Lead Scoring wird also individualisiert und es lernt zusätzlich stetig aus den Kundendaten der Bestandskunden (und der abgesprungenen Kunden). So können beispielsweise auch Verhaltensweisen berücksichtigt werden, die darauf hinweisen, dass ein Lead noch nicht kaufbereit ist.

Ein Beispiel aus dem Sport:

Stellen Sie sich eine Fußballmannschaft vor, die genau eine Taktik hat. Selbst, wenn sie sehr gut ist, wird es immer gegnerische Mannschaften geben, bei der die Taktik nicht „zündet“ und ein gegnerisches Tor nach dem anderen erzielt wird. Wenn Sie jedoch nun Ihre Taktik je nach Gegner anpassen, indem Sie diesen in seinem Spielverhalten beobachten und auswerten, haben Sie eine viel größere Chance, den Pokal nachhause zu nehmen.

Ähnlich ist es beim Predictive Lead Scoring. Anstelle alle Leads gleich zu behandeln und anhand einer starren „Scoring-Tabelle“ zu bewerten, kann so jeder Lead individuell nach seinem Verhalten, seiner Interessen und seinen Eigenschaften bewertet und besser betreut werden.

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