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Der ultimative Leitfaden: So entwickeln Sie ein Lead Scoring-Modell

Von Joseph Ambs | 19.02.2019
 

lead-scoring-modell

Wer mit Inbound Marketing startet, macht sich anfangs primär Gedanken darüber, wie er möglichst viele Leads generieren kann. Ist hier allerdings erst mal ein gewisses Quantum erreicht, rückt die Qualität der erreichten Leads in den Fokus – und damit zwangsläufig die Lead Scoring-Methode.

Übersicht

Was bedeutet Lead Scoring?

Einfach ausgedrückt, versteht man unter Lead Scoring die meist numerische Bewertung bereits generierter Leads. Im Mittelpunkt stehen dabei alle von den Lead-Kontakten bereits übermittelten Daten sowie die Klassifizierung der Leads in divergente Parameter. Ebenso finden die operativen Vorgänge, die Leads auf Ihrer Website vornehmen, Berücksichtigung bei der Evaluation. Dank Lead Scoring können Leads somit priorisiert werden. Mit dem Ziel der Erhöhung der Sales-Conversion-Rate hilft dies wiederum den Marketing- wie den Sales-Abteilungen dabei, konstruktiv auf Leads zu reagieren.


Erfahren Sie mehr über das Konzept von Lead Scoring im folgenden Video:

 

 

Es gibt kein einheitliches Modell für die Punktebewertung von Leads. Eine gebräuchliche Praxis ist jedoch, zunächst zu analysieren, welche der bisherigen Kontakte bereits zu Kunden geworden sind und welche nicht. Zudem evaluieren Sie die bislang bekannten Angaben zur Person und die bisherigen Interaktionen mit Ihren Inhalten. So erkennen Sie schnell, welcher Lead zu ihren Produkten oder Serviceangeboten beziehungsweise zu Ihrem Geschäftsmodell passt – und welcher nicht.

Individuelle Lead Scoring-Modelle

Anhand der gesammelten Daten können Sie Ihr Punktesystem und somit Ihr Lead Scoring-Modell erstellen, das die Merkmale Ihrer Zielgruppe definiert. Hier stellen wir Ihnen verschiedene Lead Scoring-Modelle vor, basierend auf der Klassifizierung erhobener Daten von Usern, die sich bereits mit Ihrem Unternehmen beschäftigen:

1. Demographische Informationen

Überlegen Sie zunächst, welche Zielgruppe Sie ansprechen wollen und erkennen Sie anhand der Antworten auf demographische Abfragen, wie gut ein Lead Ihren anvisierten Zielpersonas entspricht. Je besser ein Kontakt zu Ihren Ansprüchen passt, desto mehr Punkte vergeben Sie an den Lead. Leads, die weniger oder gar nicht Ihrer Zielgruppe entsprechen, teilen Sie entsprechend weniger Punkte zu. Merken Sie, dass einzelne Leads überhaupt nicht in Ihre Zielkategorie passen, haben Sie die Möglichkeit, negative Bewertungen zu vermerken. Zusätzliche Punkte vergeben Sie hingegen beispielsweise, wenn Interessenten Daten von sich zur Verfügung stellen, die lediglich optional abgefragt wurden. Denn daran lässt sich ein gesteigertes Interesse an Ihren Inhalten erkennen. 

2. Unternehmensdaten

Vermutlich haben Sie Ihr B2B-Geschätsmodell auf spezifizierte Unternehmen ausgerichtet, die Sie primär oder ausschließlich ansprechen wollen. Fragen Sie also im Sinne Ihres Bewertungssystems die Branche Ihrer Kontakte ab oder auch die Größe des Unternehmens. So können Sie wiederum die Relevanz Ihrer Leads entsprechend differenzieren. 

3. Online-Engagement

Beziehen Sie die Online-Interaktionen Ihrer Leads in das Scoring mit ein. Berücksichtigen Sie hierbei die Anzahl der Seitenaufrufe, welche Pages die User angesehen haben sowie welche und wieviele Angebote heruntergeladen wurden. Überprüfen Sie all diese Erhebungen in regelmäßigen Abständen und passen Sie Ihre Bewertungen jeweils an, um immer ein aktuelles Bild Ihrer Leads zu haben.

4. E-Mail-Verhalten

Öffnungs- und Klickraten von Leads, die sich für Ihr E-Mailing angemeldet haben, sagen ebenfalls viel über das Interesse des Kontakts an Ihrem Unternehmen aus. Das Lead Scoring verrät Ihnen außerdem, wie engagiert sich Leads durch Ihre Mailings klicken – und damit auch, wie relevant jeder einzelne Lead für Ihr Sales-Team ist.

5. Social Media-Engagement

Das Interesse eines Leads an Ihrem Angebot können Sie auch daran erkennen, wie engagiert er auf Ihre Social Media-Angebote reagiert. Checken Sie also, ob Leads Ihre Inhalte teilen und inwieweit sie sich mit Ihren Tweets und Facebook-Posts beschäftigt haben.

6. Spam-Erkennung

Vergeben Sie nicht nur Punkte für positive Aspekte, sondern auch Negativ-Bewertungen, etwa wenn Sie bei Leads einen begründeten Verdacht haben, dass es sich um Spam-Kontakte handelt. Anhand ausgefüllter Formularfelder lassen sich Fakes primär bei B2B-Kontakten zum Beispiel an schlechter Grammatik erkennen oder an der Eingabe der traditionellen „QWERT“-Schlüsselwörter. Auch anhand angegebener E-Mail-Adressen können Sie Spam erkennen, wenn angebliche Firmen beispielsweise simple Google-Mail- oder Yahoo!-E-Mail-Adressen verwenden. In diesen Fällen entziehen Sie dem Lead einfach Bewertungspunkte.

Relevante Daten für ein Lead Scoring-Modell

Kombinieren Sie Daten für Ihr Lead Scoring-Modell aus Informationen durch Ihr Vertriebsteam, eigene Analysen, aber auch mit Daten aus Kundenbefragungen. So erhalten Sie umfassende Parameter, die für Sie bei der Umwandlung von Leads in Kunden wertvoll sind.

Rückmeldungen aus dem Vertrieb bringen für die Steigerung der Conversion Rate wichtige Erkenntnisse von Mitarbeitern, die direkt beim Kunden oder auch schon bei Interessenten vor Ort sind und in einer intensiven, meist persönlichen gegenseitigen Kommunikation stehen.

Auch die harten Daten Ihrer Marketinganalysen spielen bei der Erstellung des Lead Scoring-Modells eine große Rolle. Finden Sie dabei heraus, welche Marketingmaßnahmen zu Umstellungen im gesamten Funnel führen. Vergeben Sie Punkte für heruntergeladene Inhalte, die konvertierte Kontakte in Leads umgewandelt haben sowie eine höhere Anzahl von Punkten an User, die Inhalte herunterladen, die erfahrungsgemäß konvertierte Kontakte in Kunden umgewandelt haben.

Sprechen Sie schließlich mit Ihren Kunden, um auch Meinungen berücksichtigen zu können, die sich gegebenenfalls von denen Ihrer Verkaufsteams unterscheiden. Berücksichtigen Sie dabei sowohl Kunden, die in kurzen wie auch langen Verkaufszyklen involviert waren. Führen Sie zudem Kundeninterviews, um zu erfahren, was für deren Kaufentscheidung ausschlaggebend war.

Brauchen Sie mehr als nur einen Lead Score?

Wenn Sie Stammkunden taxieren, reicht ein einziges Modell zur Lead-Bewertung aus. Expandiert Ihr Unternehmen aber, müssen Sie es womöglich auf erweiterte Produktlinien, neue Personas oder zusätzliche Regionen fokussieren. Ihr Bewertungssystem sollte in jedem Fall immer auch die Divergenz Ihrer Kontakte widerspiegeln.

Mit einer Inbound Marketing-Software wie HubSpot können Sie auch mehrere Lead-Scoring-Systeme erstellen. So erhalten Sie die Flexibilität, verschiedene Kontaktgruppen auf unterschiedliche Weise zu qualifizieren.

Beispielsweise können Sie verschiedene Lead Scores erstellen für unterschiedliche Produktlinien, die über differenzierte Vertriebsteams an verschiedene Arten von Kunden verkauft werden. Ihre Lead Scores schneiden Sie dann auf die jeweilige Käufervariante und das spezifische Interesse an jedem Tool zu. Die Ergebnisse sind für Sie ausschlaggebend bei der Entscheidung, welche Leads Sie an die passenden Vertriebsteams übergeben.

Unterscheiden Sie Kunden auch nach ihrer Interoperabilität (etwa der richtigen Branche) sowie ihrem Interessen-Niveau (etwa dem gezeigten Engagement beim Umgang mit Ihren Online-Inhalten). Wenn beide Optionen eine Priorität haben, können Sie sowohl eine Engagement- als auch eine Fit-Score erstellen, so dass Sie die Reichweite von Kontakten mit hohen Werten in beiden Kategorien priorisieren können.

Haben Sie immer im Blick, dass die Parameter für Neuinteressenten oft völlig anders aussehen als für Bestandskunden. Wächst Ihr Unternehmen, können Sie sich auf Up-Selling oder Cross-Selling ebenso konzentrieren wie auf das Neugeschäft. Während für Bestandskunden die Anzahl eingereichter Kundensupporttickets, das Engagement bei einem Onboarding-Berater und die aktuelle Aktivität mit Ihren Produkten analysiert werden müssen, können Sie sich bei potenziellen Neukunden zunächst auf deren demografische Entwicklung und das Engagement auf Ihrer Website konzentrieren.

Wenn diese Kaufparameter für verschiedene Arten von Verkäufen unterschiedlich aussehen, sollten Sie unbedingt erwägen, mehrere Lead Scores zu erstellen. 

Der Lead Scoring-Wert

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, einen Lead Scoring-Wert zu berechnen. Wir stellen drei mögliche Wege vor:

1. Manuelles Lead Scoring

Ihre Lead-to-Customer-Konversionsrate entspricht der Anzahl der Neukunden, die Sie gewinnen, geteilt durch die Anzahl der Leads, die Sie generieren. Verwenden Sie diese Konversionsrate als Maßstab. Wählen Sie basierend auf den Gesprächen, die Sie mit Ihrem Vertriebsteam, Ihren Analysten, etc. geführt haben, unterschiedliche Attribute aus und selektieren Sie Kunden, von denen Sie glauben, dass sie qualitativ hochwertige Leads sind. Sie können problemlos fünf verschiedene Personas oder fünf verschiedene Modelle entwickeln – solange Ihre Bewertung auf den zuvor genannten Daten basiert.

Berechnen Sie die individuellen Abschlussraten einzelner Attribute. So finden Sie heraus, mit welchen Reaktionen Sie reagieren sollten und wie viele User durch Ihre Maßnahmen zu qualifizierten Leads (und letztendlich zu Kunden) werden.

Vergleichen Sie die Abschlussraten einzelner Kontakte mit Ihren übergreifenden Raten und weisen Sie die Punkte entsprechend zu. Achten Sie auf die Raten einzelner Kontakte, die deutlich höher sind als Ihre Gesamtrate. Wählen Sie dann aus, welchen Kontakten Sie wie viele Punkte zuweisen möchten und versuchen Sie, bei den Punktwerten so konsistent wie möglich vorzugehen.

2. Logostic Regression Lead Scoring

Bei Data-Mining-Techniken, also der systematischen Anwendung computergestützter Methoden zum Aufspüren von Mustern, Trends oder Zusammenhängen in vorhandenen Datenbeständen, wird in Excel eine Formel erstellt, die Auskunft darüber gibt, ob ein Lead einem Kunden nahe kommt. Es handelt sich dabei um einen ganzheitlichen Ansatz, der alle Kundenattribute, wie Branche, Unternehmensgröße, oder ob jemand beispielsweise eine Studie angefordert hat oder nicht, berücksichtigt.

3. Predictive Lead Scoring

Die Erstellung eines Lead Scores kann große Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben: Optimierung des Lead-Handoff-Prozesses, Erhöhung der Lead Conversion Rate, Verbesserung der Rep-Produktivität, und dergleichen mehr. Bei einer manuellen Durchführung kann die Entwicklung eines Bewertungssystems allerdings sehr zeitaufwendig werden.

Wenn Sie Feedback von Ihrem Team erhalten und die Ergebnisse testen, müssen Sie Ihr Lead Scoring-System regelmäßig optimieren, um immer auf dem neuesten Stand zu bleiben. Daher ist es unabdingbar, dass die Technologie das manuelle Setup und die kontinuierliche Optimierung übernimmt, so dass Ihrem Team mehr Zeit bleibt, Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen. Hierbei kommen wir zu der Bedeutung prädiktiver Bewertung: Predictive Lead Scoring nutzt maschinelles Lernen, um tausende von Datenpunkten zu analysieren sowie Ihre besten Leads zu identifizieren. Dabei scannt das System, welche Parameter Ihre Kunden gemeinsam haben und welche nicht. Daraus wiederum entwickelt Predictive Lead Scoring eine Formel, die Ihre Kontakte nach Relevanz sortiert, basierend auf ihrem Potenzial zur Kunden-Transformation. So können Sie Leads priorisieren, damit Sie diejenigen, die (noch) nicht interessiert sind, nicht unnötig bedrängen und diejenigen, die es sind, gezielt ansprechen.

Wie bei jeder Anwendung des maschinellen Lernens wird Ihr Predictive Score mit der Zeit kontinuierlich intelligenter, so dass sich Ihre Lead-Follow-up-Strategie von selbst optimiert.

Fazit

Ein sorgfältiger Einsatz von Lead Scoring hilft dabei, Leads besser einzuordnen und sie gezielter zu klassifizieren. Dem Marketing wird aufgezeigt, ob beziehungsweise ab wann ein Lead qualifiziert genug für die Übergabe an den Vertrieb ist. Die Versorgung des Vertriebs mit hochwertigen Leads nimmt zu, der gesamte Prozess der Neukundengewinnung gestaltet sich effizienter und effektiver.

 

Das 1x1 der Leadgenerierung

 

Themen: Lead Scoring, Lead Management, Markerting Automation

Autor: Joseph Ambs

Joe Ambs verantwortet als Leiter des Content Management bei NetPress alle Texte und steuert die externen Autoren.

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