Was ist eigentlich Lead Scoring?

Was ist eigentlich Lead Scoring?

Der Mensch handelt oft völlig irrational. In seinem Inneren tobt ein ständiger Kampf zwischen Abwägung und Versuchung. Wie kann es da gelingen, die Kaufwahrscheinlichkeit eines potenziellen Kunden zu vorherzusagen? Mithilfe von Lead Scoring!

Was ist Lead Scoring?

Lead Scoring hilft Dir dabei, die Spreu vom Weizen zu trennen und eine Vorhersage über den Ertrag eines individuellen Users oder Kunden zu machen. Dazu gehört u. a. die Kaufwahrscheinlichkeit. Dazu werden Erfahrungswerte wie z. B. das Informations- und Reaktionsverhalten bestehender Kunden herangezogen. Auf Lead Scoring (alternative Schreibweise: Leadscoring) folgt häufig die Lead-Qualifizierung.

Zum Einsatz kommt das Bewerten von Leads vor allem im B2B-Umfeld, wo auf Inbound-Marketing gesetzt wird. Hier variiert die Qualität der Leads häufig sehr stark.

Explizites Scoring vs. implizites Scoring

Beim expliziten Scoring bedienst Du Dich der Informationen, welche Du von Webseiten-Besuchern direkt erhältst, wie z. B. die Position, Branche und Unternehmensgröße.

Hingegen greifst Du beim impliziten Scoring auf Daten zu, welche durch das Nutzerverhalten anfallen. Dazu gehören zum Beispiel

  • die Klicks auf bestimmte Seiten
  • die Verweildauer auf bestimmten Seiten
  • die Anzahl Downloads
  • die Quelle bzw. der Kanal des Leads
  • der genutzte Client (Desktop/Mobile)

Was ist ein Lead-Scoring-Modell?

Ein Lead-Scoring-Modell ist ein vordefinierter Algorithmus, auf dessen Basis sich ein Lead Score berechnet. Ein simples Lead-Scoring-Modell kann so aussehen:

Lead-Scoring-Modell

Wie funktioniert Lead Scoring?

Schritt 1: Bewertungskriterien bestimmen

Lege Dir zunächst die Bewertungskriterien für die Leads fest und vergebe Punkte für explizites und implizites Scoring.

lead-scoring-beispiel

Exkurs: Prädiktoren

Beim treaditionellen Lead Scoring muss der Mensch im Vorwege bestimmen, welche Faktoren überhaupt in einem kausalen Zusammenhang mit der Kaufwahrscheinlichkeit stehen und sich für Vorhersagen eignen. Diese Faktoren werden auch Prädiktoren genannt.

Beispiel: Die vorhergesagte Tageshöchstemperatur ist ein guter Prädiktor zur Kalkulation des Speiseis-Umsatzes.

Schritt 2: Lead Score berechnen

Berechnet anschließend den Lead Score für Eure Leads.

Besucher A: 20 Punkte + 30 Punkte + 50 Punkte = 100 Punkte
Besucher B: 0 Punkte + 30 Punkte + 0 Punkte = 30 Punkte

Schritt 3: Leads gemäß Score weiterleiten

Sofern der ermittelte Lead-Score einen festgelegten Schwellenwert überschritten hat, wird er zu einem Marketing Qualified Lead (MQL) und kann dem Vertrieb zur weiteren Verarbeitung gereicht werden.

lead-scoring

Achtung: Da so ein festes Regelwerk von heuristischen Annahmen ausgeht, ist es ziemlich anfällig für Fehler und Ungenauigkeiten.

Exkurs: Heuristik

Heuristik bezeichnet die Kunst, mit begrenztem Wissen und wenig Zeit spürbare Erfolge zu erzielen. Basis ist ein analytisches Vorgehen, bei dem mit vorhandenem Wissen über ein System mithilfe mutmaßender Schlussfolgerungen Aussagen über das System getroffen werden.

Technische Umsetzung

Implementiert werden Lead-Scoring-Modelle normalerweise in CRM-Systemen und Marketing Clouds. Hier lassen sich fast immer Events definieren, welche der User potenziell auslösen kann. Zum Beispiel der Download eines Whitepapers. Jedem dieser Events werden dann manuell Punkte für das Scoring vergeben.

Plattformen wie Salesforce ermöglichen auch Predictive Lead Scoring auf Basis von KI. Entweder über externe API Service wie BigML oder mithilfe von Salesforce Einstein.

Was sind die Grenzen des Lead Scorings?

Die Basis von Lead Scoring sind Daten. Ist die Datenqualität schlecht, sind auch die Ergebnisse aus dem Lead Scoring häufig unbrauchbar. Deshalb ist es empfehlenswert, möglichst verschiedene, evaluierte und zuverlässige Datenquellen anzuzapfen. Andernfalls werden zu häufig fehlerhafte Informationen generiert und es kommt zu Fehlentscheidungen.

Datenqualität

Fazit

Konventionelles Lead Scoring (auf Basis von Annahmen) ist fehleranfällig. Häufig werden auch unbrauchbare Prädiktoren herangezogen. Mehr Erfolg verspricht Lead Scoring auf Basis selbstlernender Systeme ("Machine Learning"). Dazu werden große Datenmengen nach Mustern durchsucht.

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Über den Autor
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Moin aus Hamburg! Mein Name ist Frank und ich beschäftige mich bereits seit 25 Jahren mit E-Mail- und Content-Marketing. Als Diplom-Wirtschaftsinformatiker interessiert mich vor allem die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Falls Du mehr zu einem Thema wissen willst oder selbst als Autor*in in Aktion treten möchtest, melde Dich!