Lead Scoring – Priorität durch Punkte
TL;DR - die Kurzfassung
Was ist Lead Scoring?
Lead Scoring bewertet Leads anhand vordefinierter Kriterien mit Punkten. Je mehr Punkte, desto höher die Kaufwahrscheinlichkeit und Priorität.
Ein Beispiel:
- Whitepaper-Download: +10 Punkte
- Webinar-Teilnahme: +20 Punkte
- Wiederholter Website-Besuch: +5 Punkte
- Unternehmensgröße passt zum ICP: +15 Punkte
- Entscheidungsbefugnis (C-Level): +20 Punkte
Ab 50 Punkten: Lead wird MQL
Ab 80 Punkten: Lead wird SQL und geht an den Vertrieb
Warum ist Lead Scoring wichtig?
Nicht jeder Lead ist gleich wertvoll. Lead Scoring hilft, die richtigen Prioritäten zu setzen:
- Effizienz: Vertrieb fokussiert sich auf die besten Leads
- Timing: Leads werden zum optimalen Zeitpunkt kontaktiert
- Qualität: MQL-zu-SQL-Conversion steigt, weil besser qualifiziert wird
- Skalierung: Automatisierte Bewertung statt manueller Prüfung
Kriterien für Lead Scoring
Lead Scoring berücksichtigt zwei Dimensionen:
1. Explizite Daten (Firmografische Kriterien)
- Unternehmensgröße
- Branche
- Standort
- Umsatz
- Jobposition des Kontakts
Frage: Passt das Unternehmen zum Ideal Customer Profile (ICP)?
2. Implizite Daten (Verhaltensbasierte Kriterien)
- Website-Besuche und besuchte Seiten
- Content-Downloads
- E-Mail-Öffnungen und Klicks
- Webinar-Teilnahme
- Social-Media-Interaktionen
Frage: Wie stark ist das Interesse und Engagement?
Lead Scoring in der Praxis
Ein funktionierendes Lead-Scoring-System kombiniert beide Dimensionen:
Beispiel:
Ein C-Level-Manager (hoher expliziter Score) aus einem Zielunternehmen lädt ein Whitepaper herunter (+10), nimmt an einem Webinar teil (+20) und besucht die Preisseite dreimal (+15).
Gesamtscore: 65 Punkte → MQL
Nach weiteren E-Mail-Interaktionen (+10) und einem Demo-Request (+25):
Gesamtscore: 100 Punkte → SQL, Übergabe an Sales
Lead Scoring richtig aufsetzen
Best Practices:
- Datenbasiert: Analysiere historische Daten – welche Leads wurden zu Kunden?
- Iterativ anpassen: Lead Scoring ist kein Set-and-Forget – teste und optimiere
- Negatives Scoring: Ziehe Punkte ab für unerwünschtes Verhalten (z.B. Abmeldung vom Newsletter)
- Transparenz: Marketing und Vertrieb müssen das System verstehen und akzeptieren
- Automation: Nutze Marketing-Automation-Tools zur automatischen Bewertung
Häufige Fehler beim Lead Scoring
- Zu komplex: Zu viele Kriterien verwirren und verlangsamen
- Zu statisch: Scoring-Modell wird nie angepasst
- Nur Verhalten: Firmografische Fit wird ignoriert
- Keine Abstimmung: Vertrieb akzeptiert die Scores nicht
Häufig gestellte Fragen zu
Lead Scoring
Lead Scoring bewertet Leads mit Punkten basierend auf Verhalten und Firmendaten, um qualifizierte Leads zu identifizieren und zu priorisieren.
Explizite Daten (Unternehmensgröße, Branche, Position) und implizite Daten (Website-Besuche, Downloads, E-Mail-Interaktionen, Webinar-Teilnahme).
Das hängt vom individuellen Scoring-Modell ab. Typisch: Ab 50 Punkten MQL, ab 80 Punkten SQL. Die Schwellen sollten datenbasiert festgelegt werden.
Regelmäßig – idealerweise quartalsweise. Analysiere, welche Leads zu Kunden wurden und passe Gewichtungen entsprechend an.
Punkte werden abgezogen für unerwünschtes Verhalten – z.B. Newsletter-Abmeldung, lange Inaktivität oder Besuch der Karriere-Seite (kein Kaufinteresse).
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