Die guten ins Töpfchen, die schlechten ins Kröpfchen. Ohne den Support vieler Vögelchen hätte Aschenputtel diese Task nie vor der Deadline erledigt. Je stärker Du den Hahn über Marketing aufdrehst, desto mehr Interesse und Leads wirst Du (hoffentlich) generieren. Doch Du wirst auch jede Menge Leads einsammeln, die zwar Interesse am Thema haben, aber wahrscheinlich nie Kunden werden. Deswegen benötigst Du ein System, um die Leads zu identifizieren, die ein wenig mehr oder andere Aufmerksamkeit benötigen. Sofern Dir nicht eine gute Fee und eine Vogelschaar beiseite stehen, ist Lead Scoring der beste Weg um die gute Leads ins Töpfchen und die schlechten Leads ins Kröpfchen zu sortieren und den Vertrieb mit „heißen“ Leads zu versorgen.

Lead Scoring – Eine Definition

Als Lead Scoring bezeichnt man Verfahren zur Bewertung von Leads hinsichtlich Ihrer Wertigkeit für das Unternehmen. Der jeweilige Wert eines Leads bestimmt ob, in welcher Form und mit welcher Dringlichkeit ein Lead durch Marketing oder Vertrieb nachverfolgt wird.

Kriterien für die Bewertung

Für die Bewertung von Leads solltest Du zumindest zwei Dimensionen heranziehen:

Explizite Merkmale
Explizite Merkmale sind demografische Informationen einer Person, die beschreiben ob ein Prospect dem idealen Zielkunden entspricht bzw. nahe kommt. Dazu gehören z.B.:

  • Unternehmensdaten (z.B. Industrie, Unternehmensgröße)
  • Personenbezogen Daten (z.B. Aufgabe oder Funktion im Unternehmen)
  • Kontaktdaten

Diese Information liefert Dir der Prospect meist direkt, z.B. über das Ausfüllen einer Webform, können aber auch indirekt generiert werden. Demografische Informationen zum Unternehmen wie z.B. Unternehmensgröße oder Standort kannst Du über Drittquellen erhalten, sofern Du die E-Mail-Domain des Unternehmen erfasst hast. Angaben zur Funktion im Unternehmen lassen sich über soziale Netzwerke wie LinkedIn und Xing ergänzen.

Implizite Merkmale
Implizite Merkmale bilden das Verhalten eines Prospects ab. Dazu gehören z.B.:

  • Digitale Interaktion (wie häufig werden welche Seiten auf Deiner Webseite besucht)
  • Die Registrierung für eine Trialversion
  • Das Abonnieren Deines Newslettes
  • Das Herunterladen eines E-Books oder Whitepapers
  • Offline Interaktion (z.B. Anruf oder Treffen auf einer Veranstaltungen)

Modellierung der Bewertungen

Als Nächstes ordnest Du jedem Merkmal einen Wert zu. Je stärker ein Merkmal auf ein Kaufinteresse schließen lässt, desto höher ist dessen Wert. Welche demografischen Merkmale hat Dein idealer Zielkunde? Wie sieht die ideale Buyers Journey aus? Am Anfang kann das nur auf der Basis von Annahmen erfolgen und sollte von Marketing und Vertrieb gemeinsam definiert werden. Deine erste Bewertungstabelle kann dann so aussehen:

Explizite Merkmale

Explizite Merkmale

Implizite Merkmale

Implizite Merkmale

Um den Score für einen Lead zu errechnen, kannst Du eindimensional vorgehen, d.h. die Werte für explizite und implizite Informationen einfach zu einer Summe addieren. Je höher die Summe, desto besser der Lead. Der Vorteil dieses Vorgehens liegt darin, dass Du ein einfaches Ergebnis erhälst und im Laufe der Zeit weitere Dimensionen hinzufügen kannst:
Score < 30 = Cold Lead
Score >30 und <60 = Warm Lead
Score > 60 = Hot Lead

Empfehlenswerter ist es aber die Ergebnisse für explizite und impliziete Merkmale getrennt in zwei Dimensionen auszuweisen:
Score explizit < 10 = D
Score explizit 11-20 = C
Score Explizit 21-30 = B
Score Explizit > 30 = A

Score implizit < 10 = 1
Score implizit 11-20 = 2
Score implizit 21-30 = 3
Score implizit > 30 = 4

Daraus ergibt sich eine Bewertungsmatrix von D4 bis A1:

Bewertung

Der Vorteil von diesem Vorgehen ist eine feinere Abstufung der Lead Scores, die Dir eine genauere Bearbeitung der Leads ermöglichen. So kanst Du Leads die einen Wert A2 anders behandeln als ein Lead mit dem Score B1, auch wenn beide in der Summe die gleiche Punktzahl gesammelt haben.

Manuelles, automatisches und predictive Lead Scoring

Lead Scoring lässt sich nicht über Nacht einführen, sondern ist ein iterativer Lernprozess, bei dem Du mehrere Stufen durchlaufen wirst. Zudem ist es nicht sinnvoll schon zu Beginn (d.h. wenn nur wenige Leads generiert werden) mit Kanonen auf Spatzen zu schießen und diese durch Predictive Lead Scoring zu bewerten.

Stufe 1: Manuell – Da die Auswahl und das Finetunen der Bewertungskriterien auf den Erfahrungen beruhen, welche Leads für Dein Unternehmen tatsächlich die wertvollsten sind, ist es sinnvoll so früh wie möglich mit dem Scoring zu beginnen, selbst wenn die Bewertung jedes einzelnen Leads anfangs noch manuell erfolgt.

Stufe 2: Automatisiert – Du hinterlegst die Bewertungsmatrix in einem Marketing Automation Tool, dass dann alle eintreffenden Leads hinsichtlich dieser Regeln überprüft und daraus den Lead Score generiert. Das System lernt jedoch nicht dazu, das heißt Du musst die hinterlegten Regeln im Laufe der Zeit selber anpassen.

Stufe 3: Predictive – Für das Scoring werden nicht nur die expliziten und impliziten Informationen herangezogen. Durch den Abgleich mit Datenpunkten von Drittanbietern wird ein umfassender digitaler Fingerabdruck gebildet, der nicht nur die Interaktion mit Deiner Webseite berücksichtigt. Dieser Fingerabdruck wird mit dem Deinen erfolgreichen Leads abgeglichen und auf dieser Basis wird der Lead Score gebildet. Das System greift also auf weitaus mehr Informationen zurück, lernt welche Leads am besten konvertieren und passt die Regeln für das Lead Scoring eigenständig an.

Auf Scoring folgt Nurturing

Lead Scoring ist nur dann sinnvoll, wenn Du gleichzeitig definierst, was mit einem Lead in Abhängigkeit von seinem Score passiert. Und das geht über die Frage hinaus, ob ein Lead „heiß“ genug ist, um an den Vertrieb übergeben zu werden oder nicht. Auch die Leads, die nicht an den Vertrieb übergeben werden, sondern erst einmal weiterhin vom Marketing bespielt werden, sollten je nach Lead Score unterschiedlich behandelt werden. Definiere also unterschiedliche Nurturing-Pfade in Abhängigkeit vom Lead Score.

Was Du beachten solltest

Damit Lead Scoring gute Resultate liefern kann, musst Du einige Dinge beachten:

  • Übertreibe nicht mit der Granularität der Bewertungsmatrix. Lead Scoring soll Dir dabei helfen, die Leads in den passenden Betreuungspfad zu lenken. Deswegen solltest Du nicht mehr Abstufungen im Lead Scoring definieren als Du auch sinnvolle Betreuungspfade aufsetzen kannst.
  • Sofern Du nicht auf Predictive Lead Scoring setzt, musst Du die Regeln für die Modellierung fortlaufend anpassen. Welche expliziten und impliziten Merkmale haben gewonne Kunden tatsächlich und sind diese beim Lead Scoring entsprechend hoch bewertet? Führen Merkmale, die Du hoch bewertest tatsächlich zu einer höheren Abschlusswahrscheinlickeit? Diese Überprüfung solltest Du mindestens alle 6 Monate durchführen.
  • Lead Scoring kann zu „selbsterfüllenden Prophezeihungen“ führen – Wenn Du Leads aufgrund eines Merkmales höher bewertest und dadurch intensiver betreust kann diese bessere Betreuung zu einer höheren Abschlusswahrscheinlichkeit führen. Das Merkmal selbst war dann vielleicht nicht der entscheidende Faktor. Deswegen solltest Du auch immer wieder Tests durchführen, um Deine Annahmen bzgl. der hochbewerteten Merkmale zu widerlegen.
  • Scores für implizites Verhalten müssen wie Punkte in Flensburg ein Verfallsdatum haben. Bewertungspunkte, die z. B. durch den Besuch einer Webseite gesammelt wurden, müssen nach 2-3 Monaten verfallen, damit die Einstufung eines Leads sein Interesse an Deinem Produkt realistisch widergeben.
  • Anstatt negativen Scores kannst auch Kriterien definieren, die ausschließen, dass überhaupt ein Lead und damit ein Lead Score erstellt wird. Z.B. aufgrund der Domain eines Wettbewerbers oder bei Besuch der Karrierewebseite

Fazit

Lead Scoring hilft Dir nicht unmittelbar, mehr und bessere Leads zu generieren. Aber es ist notwendig, um die „heißen“ Leads zu identifizieren und jedes Lead passend betreuen zu können. Langfristig hilft es Dir, Deine Marketing-kanäle zu optimieren, in dem Du diese nicht nur nach der Anzahl der generierten Leads sondern auch nach deren Qualität beurteilen kannst. Gutes Lead Scoring basiert auf kontinuierlichem Lernen, deswegen gilt  “Simpel starten, nach und nach ausbauen und feintunen” (Renè Kulka). So hilft Die Lead Scoring die guten ins Töpfchen und die schlechten ins Kröpfchen zu packen, damit Dir die Zeit bleibt, auf die Party des Prinzen zu gehen.

Quellen und weitere Informationen:

The Secrets Of Successful Lead Scoring – EBook von DemandGen

Lead Scoring – von Oracle Marketing Cloud

Two approaches to scoring leads: Fit vs. Behavior – von Infer

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