1. Kriterien für die Bewertung von Leads

Im Lead Scoring geht es darum, ein ganzheitliches Bild aller Leads zu erhalten und sogenannte „reife Leads“ herauszufiltern. Die Kriterien für die Bewertung von Leads lassen sich in zwei Arten unterscheiden:

a) Level of Qualification (explizites Scoring)
„Wer ist mein Lead und wie gut passt er zu meiner Zielgruppe beziehungsweise meinen Buyer Personas?“

Explizite Informationen beinhalten alle Daten, die Ihr Kontakt Ihnen freiwillig, beispielsweise durch Registrierungsprozesse oder Kontaktformulare, zur Verfügung stellt. Hierzu gehört aber auch die manuelle Recherche über die Social Media-Plattformen oder die Unternehmenswebseite Ihres zukünftigen Kunden. Zu den expliziten Informationen im B2B-Bereich gehören beispielsweise:

• 1. Abteilung und Position des Kontakts innerhalb seines Unternehmens

• 2. Wohnort und Altersgruppe des Kontakts

• 3. Standort und Branche des Unternehmens

• 4. Größe des Unternehmens (Jahresumsatz, Mitarbeiteranzahl)

Praxisbeispiel: Ein Lead, der sich als B2B-Entscheider herausstellt, verfügt in der Regel über einen erhöhten Einfluss auf die Kaufentscheidung und wird von Ihrem Unternehmen als dementsprechend relevant eingestuft.

b) Level of Interest (implizites Scoring)
„Wie oft und in welcher Form interagiert der Lead mit meinen Kommunikationsaktivitäten? Welches Interesse an meinen Produkten beziehungsweise meiner Dienstleistung kann ich daraus ableiten?“

Bei dieser Art wird das Verhalten Ihres Leads analysiert, um zu ermitteln in welcher Phase des Kaufprozesses dieser sich befindet. Fragen Sie sich auch: „Wer führt Aktionen regelmäßig durch, wer hingegen nur sporadisch?“. Typische implizite Informationen beinhalten unter anderem:

• Interaktionen mit Marketing-E-Mails

• Abonnieren eines Newsletters

• Whitepaper oder E-Book-Download

• Interaktionen mit Social-Media-Beiträgen

• Aufrufen von Inhalten, Websitebesuche

• Onlineshop-Registrierung

Es gilt immer zu beachten, dass die Analyse und Bewertung von Leads von Unternehmen zu Unternehmen stark variiert und je nach Lösung individuell überprüft wird. Eine bekannte Methode für das Lead-Scoring ist das sogenannte BANT-Modell, das häufig von B2B-Unternehmen genutzt wird. BANT steht für die Kriterien Budget, Authority, Need und Time, die für jeden Lead individuell überprüft und bewertet werden.

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2. Methoden zur Berechnung

Nach der Beschaffung der impliziten und expliziten Daten zu Ihren zukünftigen Kunden, erfolgt das eigentliche Scoring – nämlich die „Bewertung“ der einzelnen Kriterien. Ein einfaches System ist dabei das eindimensionale Lead-Scoring, wobei die Einflussgröße Punktewerte erhält und diese am Ende addiert werden. Sobald die Summe einen im Vorfeld festgelegten Wert überschreitet, wird der Lead als „heiß“ eingestuft. In der nachstehenden Tabelle finden Sie Beispiele für die Bewertungskriterien:

a) Explizite Informationen

b) Implizite Informationen

Bei einem ähnlichen Grundmodell aus den USA wird der „Level of Qualification“ in Werten von A (höchster Wert) bis D (niedrigster Wert) aufgeteilt, der „Level of Interest“ in Werte von 1 (höchster Wert) bis 4 (niedrigster Wert). Dadurch entsteht am Ende ein Lead-Raster, das Ihnen Ergebnisse zu verkaufsreifen Leads liefert.

Berechnung des expliziten Lead Score

Für den expliziten Lead-Score wird in erster Linie die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses analysiert. Der Leiter einer Einkaufsabteilung würde demnach beispielsweise den Wert 1, also eine sehr gute Note erhalten – denn er übt mit Sicherheit einen wichtigen Einfluss auf den Kaufprozess in seinem Unternehmen aus. Ein Mitarbeiter der Personalabteilung hingegen würde mit der geringsten Note vom Wert 4 bewertet werden.

Berechnung des impliziten Lead Score

Bei der Berechnung des impliziten Scores werden in der Regel Buchstaben verwendet. A bedeutet Interessent und viele gezielte Interaktionen, der Wert D hingegen definiert, dass der Lead eher geringere Aktivitäten aufzeigt. Festzuhalten ist, dass Sie nur aus der Kombination der Berechnungen eine aussagekräftige Bewertung erhalten.

Eine mögliche Endbewertung könnte demnach A (implizit) und 1 (explizit) – also A1 – lauten. Der explizite Score von 1 zeigt an, dass der User Ähnlichkeiten mit Ihrer Buyer Persona aufweist. Am impliziten Score von A kann man das großes Interesse Ihres Leads an Ihrem Angebot erkennen.

3. Automatisiertes oder manuelles Lead Scoring?

Falls Ihr Unternehmen (noch) in den Startlöchern steckt, ist in erster Linie das manuelle Lead-Scoring empfehlenswert, da es kostengünstiger und aufgrund der geringen Datenmenge mit weniger Aufwand verbunden ist. Verzeichnet Ihr Unternehmen hingegen ein starkes Wachstum, steigt auch die Anzahl der Kundeninformationen, weshalb eine automatisierte Software, idealweise gekoppelt mit Ihrem CMS und CRM, effiziente Ergebnisse liefert.

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4. Die häufigsten Fehler im Lead Scoring

a) Zu komplex starten
Versuchen Sie, wenn möglich nicht von Beginn an ein komplexes, aufwendiges System zu entwickeln, dabei schwindet schnell der Überblick und die Handhabung geht mit einem enormen Arbeitsaufwand einher.

b) Neuerungen vernachlässigen
Auch Erneuerungen wie ein Blogbeitrag oder eine neue Unterseite Ihrer Webseite sollten in Ihr Lead Scoring eingebaut werden.

c) Den zeitlichen Aspekt außer Acht lassen
Hat ein Lead ein Verfallsdatum? Ja! Beachten Sie bei einer Bewertung stehts den Zeitraum, in welchem der Lead aktiv war, denn das Bedürfnis eines Kunden vor sechs Monaten hat sich inzwischen (fast) sicher verändert.

5. Weitere Voraussetzung

Prinzipiell sollten für ein erfolgreiches Lead Scoring, Ihr CRM, CMS und Lead-Scoring-System miteinander verknüpft sein, denn je mehr Informationen abgerufen und gesammelt werden, desto präziser sind die Ergebnisse.

Fazit

Lead-Scoring ist die Grundlage für die spätere Kundenpflege und eröffnet Ihnen weitere Möglichkeiten zur Gewinnung von Neukunden. Es gilt zudem als eines der effizientesten Methoden zur Priorisierung und Bewertung von Leads. Zusätzlich ermöglichen die präzisen Analysen Ihrer Kampagnen eine Interpretation der Qualität oder Reichweite Ihrer Inhalte.

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