Lead-Scoring, im Sales-Kontext.
Lead-Scoring bewertet Interessenten nach Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses. KI-gestuetzt oder rule-based. Foundation fuer Priorisierung.
Lead-Scoring weist jedem Interessenten einen numerischen Wert zu, der die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses indiziert. Rule-based: explizite Regeln pro Verhalten und Demographie. ML-based: trainiertes Modell auf historischen Deals. Hybrid: kombiniert beides. Pflicht-Achsen: Fit (passt zu Idealkunde), Intent (zeigt Kauf-Interesse), Timing (jetzt bereit). Score ueber Threshold loest Sales-Outreach aus. Vermeidet manuelle Priorisierung und verlorene Hot-Leads.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Eine B2B-SaaS-Plattform scort Leads ueber Custom-Modell, das auf 200 historischen Deals trainiert wurde. Win-Rate stieg 18 Prozent.
- Eine Beratung mit rule-based Scoring: Decision-Maker plus Pricing-Page-Sicht plus Demo-Anfrage = 80 Score = Sales sofort.
Folge-Fragen
Wie viele Lead-Scoring-Features?
ML-Modell: 10-30 Features. Rule-based: 5-10 Regeln. Mehr verwaessert das Signal.
Wie trainiere ich ein ML-Modell?
Mindestens 200 historische Deals (Win plus Lost). Features aus CRM, Website-Tracking, Demographie. Logistic Regression oder Random Forest als Start.
Wie validiere ich Scoring?
AB-Test: 50 Prozent Leads mit Score-Routing, 50 Prozent ohne. Win-Rate vergleichen ueber 90 Tage.
Lead-Scoring in der Praxis.
Wo dieser Begriff in deinem Geschaeft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.
Lead-Scoring