Leadgenerierung

Was ist eigentlich Lead Scoring?

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Der Mensch ist kein rein rationales Wesen. In unserem Inneren tobt ein ständiger Kampf zwischen Abwägung und Versuchung. Wie soll es da gelingen, die Kaufwahrscheinlichkeit potenzieller Kunden zu ermitteln?

Was ist Lead Scoring?

Lead Scoring hilft dem Marketing, die Spreu vom Weizen zu trennen. Im Kern geht es darum, eine Vorhersage über den Umsatz und Gewinn eines potenziellen Kunden zu machen. Dazu wird das bisherige Informations- und Reaktionsverhalten aller Kunden herangezogen. Daraus resultiert ein Satz an Regeln, welche die Ergebnisse aus dem expliziten und impliziten Scoring (engl. to score = bewerten) unterschiedlich gewichtet.

Explizites und implizites Scoring

Beim expliziten Scoring bedienst Du Dich der Informationen, welche Du von Webseiten-Besuchern direkt erhälst, 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)

Wie funktioniert Lead Scoring?

Schritt 1

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

Lead Scoring Beispiel

Schritt 2

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

Sobald Euer Lead (fast) den Gesamt-Lead-Score (von Dir festgelegt) erreicht hat, wird er zu einem Marketing Qualified Lead (MQL) und kann dem Vertrieb zur weiteren Verarbeitung gereicht werden.

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Da das 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 begrenztem Wissen über ein System mit Hilfe mutmaßender Schlussfolgerungen Aussagen über das System getroffen werden.

Mehr Erfolg verspricht Lead Scoring auf Basis selbstlernender Systeme („Machine Learning“). Hier vergleicht eine Software permanent die Korrelationen zwischen den Regeln und den resultierenden Erfolg, um das Regelwerk sukzessive zu verbessern. Jedoch muss der Mensch zunächst entscheiden, welche Variablen überhaupt herangezogen werden. Und da wären wir wieder beim ständigen Kampf zwischen Abwägung und Versuchung. 😉

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