Lead Scoring bezeichnet das Bewerten von Anfragen und Kontaktanbahnungen im B2B- oder B2C-Bereich. Diese Bewertung kann in Form von einem Score-Wert, echten Abschlusswahrscheinlichkeiten oder einem erwarteten Umsatz stattfinden. Indem Sie aktiv Lead Scoring in Ihrem Unternehmen verwenden, lassen sich Vertriebsprozesse optimieren.
In diesem Artikel erfahren Sie warum Lead Scoring im B2B und B2C eine wichtige Rolle spielen und wie Sie Ihre Leads am besten bewerten. Außerdem zeigen wir Ihnen anhand von Beispielen, wie andere Unternehmen das Lead Scoring in der Praxis einsetzen.
Schauen wir uns das Thema Lead Scoring gemeinsam in dieser Reihenfolge an:
- Was bedeutet Lead Scoring eigentlich?
- Warum ist Lead Scoring so wichtig?
- Der Prozess des Lead Scorings: Wie bewerte ich einen Lead?
- Die Unterschiede von Lead Scoring im B2B und im B2C-Bereich
- Anwendungsbeispiele des Lead Scorings im B2B- vs. B2C-Bereich
- Das Fazit zum Lead Scoring
- FAQ zum Lead Scoring
Was bedeutet Lead Scoring eigentlich?
Lead Scoring (eng. to score = bewerten) ist in seiner simpelsten Form das Bewerten von Leads. Dabei werden neugewonnene Leads auf Basis ihrer expliziten Daten (Vollständigkeit des Profils) und ihrer impliziten Daten (Reaktion des Leads auf Kommunikation) genauestens betrachtet und schließlich mit Punkten oder einem Score-Wert versehen. Leads mit einer hohen Punktzahl werden als Kunden oder als Kontakte mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für eine gelungene Geschäftsbeziehung betrachtet.
Somit dient das Lead Scoring als Orientierung für die Vertriebs- und Marketingmitarbeiter, die dann ihre Zeit und Ressourcen effektiv in die Konvertierung von qualitativen Neukunden mit einem hohen Kundenbindungs- und Kaufpotenzial fließen lassen.
Warum ist Lead Scoring so wichtig?
Lead Scoring ist besonders für Marketing- und Vertriebsstrategien wichtig, um die verfügbaren Ressourcen (Mitarbeiter oder Marketing- / Vertriebsbudget) möglichst effizient einzusetzen. Die analytische Bewertung von Leads ermöglicht es uns, Entscheidungen aufgrund objektiver, belastbarer Daten zu treffen. Sie gibt vor, wo genau sich ein Lead im Entscheidungsprozess befindet, und welche Marketing- oder Vertriebs-Maßnahmen am erfolgversprechendsten sind.
Beispiel: Lead Scoring im B2B
Ein Hersteller von Lebensmittelzusätzen, der international agiert, sammelt hunderte Leads jede Woche. Die potenziellen Neukunden melden sich in Newslettern an oder haben direkten Kontakt zu einem Vertriebsmitarbeiter.
Alle Leads anzuschreiben und zu beraten kann nicht die Lösung sein, aber welche Leads haben großes Potenzial?
Das lässt sich nur mit Hilfe von Lead Scoring sagen.
Beispiel: Lead Scoring im B2C
Ein Fashion Unternehmen aus dem Bereich E-Commerce generiert seine Leads über das Anmelden zu einem Newsletter. Einmal angemeldet, bekommen die Leads fast täglich interessante Angebote oder andere Contents geschickt.
Allerdings muss das Unternehmen dabei zwischen hochwertigen und weniger wichtigen Leads unterscheiden: alle Leads mit dem qualitativ gleichen Content zu befeuern führt nur zu unnötigen Marketing-Ausgaben.
Damit das Marketing-Budget gerecht verteilt wird, verwenden wir das Lead Scoring.
Checkliste: Wann sollten Sie Lead Scoring verwenden?
Das Scoren von Leads bringt eine Menge Vorteile mit sich, vor allem, wenn die Menge von Leads sich nicht mehr kosteneffizient abarbeiten lassen.
Die folgende Checkliste soll Ihnen als Unterstützung dienen, abzuwägen, ob es an der Zeit ist, ein Lead-bewertungssystem in Ihrem Unternehmen einzuführen.
Sie sollten ein Lead-Scoring-System implementieren, wenn Sie…
- …keinen Überblick über Ihre Leads haben und eine manuelle Bearbeitung dieser für den Vertriebler oder Marketingmitarbeiter nicht mehr zu schaffen ist.
- …nicht wissen, welche Anfragen Sie priorisieren sollen.
- …Ihr Marketingbudget effektiver planen wollen, um Ressourcen zu sparen.
- …komplexe Vertriebsprozesse haben.
- …qualitativ schwache Leads akquirieren.
Nachdem Sie nun einschätzen können, ob sich das Implementieren eines Lead-Scoring-Systems für Sie lohnt, lassen Sie uns gemeinsam die Vorteile der Anfragen-Bewertung betrachten.
Die Vorteile des Lead Scorings
Insgesamt lassen sich viele Vorteile durch das Bewerten von Leads verzeichnen. Die größten Vorteile finden sich im Vertriebsprozess. Hier finden Sie eine kurze, übersichtliche Auflistung dieser Vorteile:
1. Wir sparen Zeit und Kosten: Vertriebler wissen, welcher Lead wertvoll ist und priorisieren diesen
2. Erfolgreiche Akquise von Neukunden: Vertriebler akquirieren qualitativ hochwertige Neukunden durch gezielte Ansprache
3. Ein gemeinsames System für Marketing und Sales: Ineinander verzahnte und effektive Prozesse
4. Optimierte Budget-Planung: Sowohl Mitarbeiter als auch Ressourcen werden optimal für Leads mit hohem Potenzial eingeplant und verwendet
Wie wir sehen, bietet das Lead Scoring viele Vorteile für die Akquise von Neukunden aber wie funktioniert das Bewerten von Leads überhaupt? Lassen Sie uns hierfür in den nächsten Abschnitt einsteigen.
Der Prozess des Lead Scorings: Wie bewerte ich einen Lead?
Wir bewerten Leads hinsichtlich ihrer Vertriebsreife und ihrer Relevanz für das Verkaufsziel. Wichtig hierbei ist, dass die Abteilungen „Marketing“ und „Vertrieb“ eng zusammenarbeiten. Sie bestimmen gemeinsam den Schwellenwert für die Vertriebsreife eines Leads. Sobald wir also einen Lead – durch das Lead Scoring – als „reif“ einstufen, folgt die Übergabe dieses von der Marketingabteilung zum Vertrieb. Das Sales-Team versucht dann potenzielle Kunden mit einem hohen Score zu konvertieren.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten Leads zu bewerten. Schauen wir uns zunächst eine einfache Methode an.
Ein einfaches zweidimensionales Scoring-Modell (einfache Lead Scoring-Methode)
Für diese Methode benötigen wir implizite und explizite personenbezogene Daten der Leads. Diese dienen uns als Grundlage für eine zweidimensionale Bewertung eines Kontakts. Schauen wir uns den Prozess etwas genauer an:
Explizite Daten sind die Profildaten zur Person. Hierunter fallen unter anderem demografische Daten oder Informationen zum Unternehmen, zur Entscheidungsbefugnis oder zur Branche des Kontakts.
Diese Informationen können wir beispielsweise durch Datenformulare erlangen und schließlich – mit Berücksichtigung des Verkaufsziels – bewerten: A (=hohes Potenzial) bis D (= kein Potenzial).
Die Auswertung der expliziten Daten bildet Dimension 1 in unserem Lead-Scoring-Modell.
Implizite Daten sind wiederrum Daten zur Aktivität des Leads. Sie geben die Interaktion des Kontakts mit Marketingmaßnahmen wieder: welche E-Mails hat der Lead geöffnet, welche Links hat er angeklickt, welchen Content hat er heruntergeladen?
Damit wir auch hier eine Bewertung durchführen können, verteilen wir für jede Aktion des Leads Punkte. Je höher die Aktivität des potenziellen Kunden mit den Nurturing-Maßnahmen ist, desto mehr Punkte bekommt dieser: 10 (= hohe Aktivität) bis 1 (= keine Aktivität).
Das Ergebnis der impliziten Daten ergibt die zweite Dimension in unserem Scoring-Modell.
So entsteht für jeden Lead eine Lead-Scoring-Matrix aus den expliziten und impliziten Daten des Kontakts (siehe folgende Abbildung). Durch die Ergebnisse der Matrix-Auswertung, folgt schließlich eine Einteilung des Leads in eine spezielle – vorher definierte – Kategorie: Kategorie A (= hohes Konvertierungspotenzial) bis Kategorie D (= kein Konvertierungspotenzial). Mit dieser Grundlage hat das Sales-Team gute Voraussetzungen, einen Abschluss zu konvertieren.
Die Vorteile der einfachen Scoring-Methode
- Wir benötigen nur wenig Daten
- Das Ergebnis dient als allgemeine Orientierung
Die Nachteile der einfachen Lead-Scoring-Methode
- Das Ergebnis ist ein einzelner Wert (schwache Aussagekraft)
- Ein hoher manueller Aufwand
Sehen wir uns nun eine Methode an, die auf der Basis von Machine-Learning-Prozessen arbeitet und das Lead Scoring präzisiert.
Lead Scoring auf Grundlage von maschinellem Lernen (Lead-Scoring-Prognose)
Der große Vorteil von Machine-Learning-Prozessen ist, dass wir aus Daten der Vergangenheit lernen können und diese dann in die Zukunft projizieren. Für das Lead Scoring sieht dieser Prozess wie folgt aus:
- Zunächst sammeln wir die historischen Daten der Kunden, die erfolgreich konvertiert wurden und einen guten Umsatz generieren.
- Anschließend bereiten wir die vorhandenen Daten so auf, dass ein Algorithmus sie lesen kann.
- Der Algorithmus lernt aus den Daten der Vergangenheit und findet Muster und Zusammenhänge.
- Schließlich werden die entstandenen Modelle in einem Testverfahren validiert, sodass am Ende das beste Modell trainiert werden kann.
- Das Machine-Learning-Modell wird dann in der echten Umgebung implementiert. So liegt für jeden Lead eine präzise Abschlusswahrscheinlichkeit vor.
Indem der Algorithmus aus den Daten der Vergangenheit lernt, erkennt er Muster in den Profildaten der neuen Leads und bewertet diese in Echtzeit. So liegt dem Sales-Team ein vollautomatisiertes System vor, durch welches sie eine präzise Schätzung bekommen, welcher Lead höchstwahrscheinlich konvertiert.
Außerdem lassen sich zwei Machine-Learning-Modelle kombinieren: Die Abschlusswahrscheinlichkeit und der zu erwartende Umsatz. Durch diese Kombination wird das Lead Scoring maximal optimiert. Denn nun sehen Vertriebsmitarbeiter nicht nur, welcher Lead womöglich konvertiert, sondern ebenfalls, welcher Lead in der Zukunft einen hohen Umsatz generieren wird.
In der folgenden Grafik sehen wir, wie ein Ergebnis einer Lead-Score-Prognose aussieht. Um einen guten Überblick zu erlangen, teilen wir die Leads zusätzlich in Segmente.
Die Vorteile der Lead-Scoring-Prognose auf Basis von maschinellem Lernen
- Eine präzise Prognose für jeden Lead
- Es werden hunderte Variablen verarbeitet: Schätzung ist sehr genau
- Der Prozess ist vollautomatisiert und aktuell
- Das Kombinieren von Umsatzprognose und Abschlusswahrscheinlichkeit ist möglich
Die Nachteile der Lead-Scoring-Prognose aus Basis von maschinellem Lernen
- Es gibt keine!
Wir empfehlen Ihnen die Implementierung eines Lead-Scoring-Systems auf der Basis von Machine Learning, da Sie mit dieser Methode eine zuverlässige Schätzung erlangen, die den Erfolg Ihres Vertriebsteams garantiert.
Schauen wir uns nun gemeinsam die Unterschiede des Lead Scorings im B2B- und B2C-Bereich an.
Die Unterschiede von Lead Scoring im B2B und im B2C-Bereich
Das Bewerten von Leads im B2B- und im B2C-Bereich unterscheidet sich voneinander. Im B2B-Bereich ist beispielsweise ein Lead meist nur ein Kontakt eines gesamten Entscheidungsapparats (eines Buyer Centers). So ist es wichtig zu berücksichtigen, welche Position er im Unternehmen hat. Auch sollte bedacht werden, dass möglicherweise weitere Leads dieses Entscheidungsapparats aus verschiedenen Hierarchien folgen.
Im B2C-Bereich kann man wiederrum davon ausgehen, dass ein Lead auch gleichzeitig ein Entscheider ist. Der potenzielle Kunde trifft also allein die Entscheidungen und seine Unternehmensposition spielt keine Rolle.
Um Ihnen einen guten Überblick über die Unterschiede in den beiden Business-Bereichen zu verschaffen, haben wir eine Tabelle erstellt. In dieser finden Sie eine Gegenüberstellung der maßgeblichen Unterschiede beim Lead Scoring.
| Lead Scoring im B2B | Lead Scoring im B2C | |
| Personen hinter Leads | Teil eines Entscheidungsapparats | Alleiniger Entscheider |
| Anzahl der Leads | Tausende | Millionen |
| Wertbeitrag | Eher gering pro Lead | Hoch pro Lead |
| Explizite Daten | Branche, Mitarbeiteranzahl, Jahresumsatz, Position des Leads in Unternehmen | Geschlecht, Alter, Wohnort |
| Implizite Daten | Allgemeine Interaktion mit dem Unternehmen (Interaktion mit Nurturing-Kampagnen, Website, Informationen über Produkte) – Zusätzlich direkter Kontakt mit Vertriebsmitarbeitern | Allgemeine Interaktion mit dem Unternehmen (Interaktion mit Nurturing-Kampagnen, Website, Informationen über Produkte) |
| Warum wird Lead Scoring verwendet? | Herausfinden, welcher Lead wahrscheinlich konvertiert | Präferenzen von Kunden besser verstehen, um Angebote zu individualisieren |
Nun, da wir einen guten Überblick über die Unterschiede des Lead Scorings im B2B- und B2C-Bereich haben, lassen Sie uns diese anhand von zwei Beispielen konkretisieren.
Anwendungsbeispiele des Lead Scorings im B2B- vs. B2C-Bereich
Wir haben bereits zwei Beispiele für das Lead Scoring im B2B- und B2C-Bereich im Abschnitt „Warum ist Lead Scoring so wichtig“ kurz beleuchtet. Hier ging es zum einen um einen Hersteller für Lebensmittelzusätze (B2B) und um ein Unternehmen aus der Fashion E-Commerce-Branche (B2C). Lassen Sie uns diese Beispiele genauer betrachten.
B2B: Welche Leads lassen sich zu guten Geschäftspartnern akquirieren?
Der Hersteller von Lebensmittelzusätzen ist schon seit Jahren im internationalen Raum tätig. Täglich kümmern hunderte Vertriebsmitarbeiter um bereits bestehende Kunden, und gleichzeitig um neue Interessenten. Das Unternehmen akquiriert die Leads indirekt über Newsletter oder direkt über Vertriebsmitarbeiter.
Was ist die Herausforderung für das Unternehmen?
Dadurch, dass die Vertriebsmitarbeiter sowohl Bestandskunden als auch Neukunden täglich betreuen müssen, haben sie kaum Zeit Leads zu bewerten und zu priorisieren. Denn das ist besonders im B2B-Bereich nicht einfach: hier haben wir es nicht mit einem einzelnen Entscheider zu tun, sondern mit einem ganzen Entscheidungsapparat. Das bedeutet, dass die expliziten Daten genau betrachtet und bewertet werden müssen:
- Für welches Unternehmen arbeitet der Lead?
- Auf welcher Hierarchie-Ebene befindet sich der Lead?
- Wie viele Mitarbeiter und welches Umsatzpotenzial hat das Unternehmen des Leads?
- Welche Produkte sind interessant?
- U.v.m.
Außerdem bedeutet das erfolgreiche Konvertieren eines Leads nicht sofort, dass wir einen guten Wertbeitrag gewinnen: da es sich hier abermals um eine einzelne Person eines komplexen Entscheidungsapparats handelt, kann zu Beginn nicht mit einem Abschluss gerechnet werden. Möglicherweise folgen weitere Leads derselben Firma mit Personen aus höheren oder niedrigeren Hierarchie-Ebenen mit mehr oder weniger Entscheidungsmacht.
Da die Betreuung von Bestandskunden und Neukunden bereits viel Zeit der Vertriebler in Anspruch nimmt, bleibt kaum Zeit für das Analysieren von Leads. So bearbeiten die Vertriebsmitarbeiter einen Lead nach dem anderen, ohne dabei auf eine Priorisierung zu achten. Der Outcome: Die Energie der Mitarbeiter wird gleichermaßen für Leads mit hohem und Leads mit niedrigem Potenzial verwendet. Auf diese Weise erlangen schwache Leads zu viel Aufmerksamkeit und starke Leads zu wenig.
Wie können wir diesen Konflikt lösen?
Indem wir einen Lead-Scoring-Prozess implementieren, lassen sich die Leads erfolgreich bewerten und priorisieren. Idealerweise basiert dieser Prozess auf maschinellem Lernen: indem Algorithmen die Muster der vergangenen Interaktionen mit Leads lernen, können wir die zukünftigen Leads anhand ihrer Profildaten bewerten. So bekommen wir eine Priorisierung der Leads in Echtzeit. Diese Priorisierung unterstützt das Sales-Team bei der Lead-Betreuung, indem es ihnen unter anderem angibt:
- Welcher Lead einen besonders hohen Wertbeitrag mit sich bringt
- Welcher Lead mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertiert
Nach der Implementierung des Lead-Scoring-Systems -welches auf maschinellem Lernen basiert – können die Vertriebsmitarbeiter gezielt Leads betreuen, die eine hohe Abschlusswahrscheinlichkeit aufzeigen. Auf diese Weise profitiert das Unternehmen mit mehr Umsatz und dem effizienten Einsatz von Personalkosten.
B2C: Welcher Lead wird zum guten Kunden und welche Inhalte interessieren diesen?
Das Fashion-Unternehmen aus dem Bereich E-Commerce beschäftigt sich schon seit Jahren mit der Optimierung der Neukundenakquise. Die Akquise findet hauptsächlich durch das Anmelden zu Newslettern statt. Täglich generiert das Unternehmen so tausende neue Leads. Diese Leads sollen dann durch passende Marketing-Maßnahmen konvertiert werden.
Was ist nun die Herausforderung des Unternehmens?
Sind die Leads erstmal im System, findet das Lead-Nurturing statt. So sollen die potenziellen Neukunden Angebote zugesendet bekommen, die sie von dem Kauf der Produkte überzeugen. Allerdings haben die Leads unterschiedliche Interessen, sodass eine einheitliche Marketing-Kampagne an dieser Stelle fehlschlagen würde. Das Unternehmen muss also in kürzester Zeit herausfinden:
- Welcher Lead zu welchen Produkten affin ist
- Welche Kampagne welche Lead-Profile am besten anspricht
- Welche Leads ein hohes Potenzial aufweisen und welche vernachlässigt werden können
Wie kann Lead Scoring Marketing-Maßnahmen personalisieren?
Das Bewerten der Leads, welches auf Machine-Learning-Prozessen basiert, dient als Unterstützung für das Marketing-Team, um Angebote möglichst personalisiert zu versenden. Durch die historischen Transaktionsdaten des Unternehmens, können Algorithmen Muster lernen. Diese Muster lassen sich auf die neugewonnenen Leads projizieren, sodass eine Ähnlichkeit in den Profilen festgestellt wird. Diese Profilähnlichkeit dient als Basis für:
- Eine Priorisierung der Leads nach Konvertierungs-wahrscheinlichkeit
- Personalisierte Marketing-Maßnahmen
- Die Erkenntnis, welcher Lead einen hohen Wertbeitrag mit sich bringt
- U.v.m.
So kann das Marketing-Team gezielt Content produzieren und diesen dann an die passenden Leads versenden. Außerdem erlangen Marketing und Vertrieb Kenntnis darüber, welcher Lead ein potenzieller Top-Kunde werden könnte. Diese Kenntnis nutzen sie, um eine Priorisierung in die Lead-Betreuung zu bringen. So bekommen potenziell zukünftige Top-Kunden einen aufwendigen Katalog versendet mit passenden Rabatt-Codes. Gleichzeitig bekommt der potenziell schwache Kunde weiterhin den kostengünstigen Newsletter zugesendet. So kann das Unternehmen durch das Machine-Learning-Lead-Scoring:
- Ressourcen sparen
- Mitarbeiterzeit effektiv einplanen
- Marketing-Budget zielgerichtet einsetzen
- U.v.m.
Das Fazit zum Lead Scoring
Wie wir feststellen konnten, bietet das Lead Scoring viele Vorteile sowohl für Unternehmen der B2B- als auch für Unternehmen der B2C-Branche. Insbesondere lässt sich die Implementierung eines Lead-Scoring-Systems empfehlen, welches auf Machine-Learning-Prozessen basiert. Denn durch die im Prozess verwendeten Algorithmen, lässt sich eine zuverlässige, vollautomatisierte Prognose entwickeln. Diese Prognose gibt an, welcher Lead, welche Qualitäten für das Unternehmen mit sich bringt und zu welchen Produkten der Lead affin ist.
Wenn Sie sich nun fragen, ob sich ein Lead-Scoring-System – basierend auf maschinellem Lernen – auch in Ihrem Unternehmen implementieren lässt, sind Sie bei uns richtig. Vereinbaren Sie hierzu gerne ein unverbindliches Beratungsgespräch mit uns.
FAQ zum Lead Scoring
Durch Lead Scoring lassen sich neugewonnene Kontakte nach ihrer Qualität für das Unternehmen bewerten. Diese Bewertung findet anhand expliziter- und impliziter Daten statt. Die Ergebnisse des Lead Scoring dienen als Unterstützung für die Vertriebs- und Marketingabteilung.
Beim Lead Scoring analysieren wir die expliziten- und impliziten Daten hinsichtlich der Unternehmensziele. Es gibt mehrere Modelle, um Leads zu bewerten: sie reichen von einfachen zweidimensionalen Modellen bis hin zu komplexeren Modellen basierend auf maschinellem Lernen. Bei dem einfachen Modell versehen wir die Leads mit Punkten bzw. Werten, während wir beim komplexeren Modell Schätzungen für die Zukunft erhalten.
Im B2B-Bereich sind die Leads Teil eines Entscheidungsapparats. Hier müssen wir darauf achten, wie viele Mitarbeiter das Unternehmen des Leads hat, welche Position der Lead in diesem Unternehmen hat (Hierarchie-Ebene) und vieles mehr. Beim B2C-Lead-Scoring bedeutet ein Lead gleich ein Entscheider. Hier sind die Inhalte der Marketing-Kampagnen wichtiger: Welcher Lead ist affin für welches Produkt?
