Was ist lead Scoring? Lead Unter Scoring versteht man im Allgemeinen den Prozess, Leads und Kunden anhand eines auf verschiedenen Kriterien basierenden Modells einen numerischen Wert (Score) zuzuweisen und sie so zu kategorisieren und zu qualifizieren. In dieser Artikelserie möchte ich Ihnen neben dem klassischen und weit verbreiteten Scoring weitere Möglichkeiten vorstellen, wie Marketing und Vertrieb vom lead Scoring profitieren können.
Lead Scoring 101
Grundsätzlich können die Kriterien, die für die Qualifikation in einem lead Scoring-Modell benötigt werden, in zwei Hauptkategorien unterteilt werden:
- Wir sprechen von demografischen Daten, unter denen Informationen über den "Typ" eines Kunden zusammengefasst werden. Klassische Beispiele für diese Kategorie sind Unternehmensgröße, Branche, Jahresumsatz oder geografischer Standort.
- Die zweite Kategorie von Daten beschreibt das Verhalten von Leads in der Kommunikation und Interaktion mit Ihrer Marke oder Ihrem Unternehmen. Beispiele für Daten aus dieser Kategorie, die in praktisch jeder Marketingabteilung vorhanden sein sollten, sind Interaktionsdaten mit Marketing-E-Mails (Öffnen von E-Mails, Klicken auf einen Link), Besuche auf der Homepage, Downloads von Informationsmaterial wie Gated Content oder das Ausfüllen eines Webseitenformulars.
Die Möglichkeiten scheinen unbegrenzt, da in beiden Kategorien zusammen mehr als 250 Datenpunkte berücksichtigt werden können.
Je nach individueller Relevanz werden demografische und verhaltensbezogene Kriterien unterschiedlich gewichtet, d.h. als unterschiedlich große Zahlenwerte dargestellt. Wichtigen Kriterien wird eine höhere Relevanz und damit ein höheres Gewicht zugewiesen als weniger wichtigen. Welche der zahlreichen Kriterien als wichtiger und welche als unwichtiger eingestuft werden, ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich und richtet sich u.a. nach strategischen Überlegungen und Unternehmenszielen.
Liegt bereits ein gewisses Minimum an Daten aus CRM-, ERP-, Marketing Automatisierung oder ähnlichen Systemen vor, empfiehlt es sich, die aus der Analyse dieser Daten gewonnenen Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen als Grundlage für die numerische Bewertung der Kriterien zu nutzen. Gerne unterstützen wir Ihr Unternehmen bei der Umsetzung Ihrer individuellen Ziele in ein lead Scoring-Modell:
Kontakt wir unterstützen Sie bei der Erstellung eines lead Scoring-Modells
Überschreitet nun die einem lead zugewiesene Punktzahl durch Erfüllung verschiedener Kriterien eine individuell festgelegte Grenze, so wird die Konvertierung des lead zu einem Kunden als wahrscheinlicher angesehen und kann eine Reihe verschiedener Reaktionen auslösen. Sehr oft wird die lead zur weiteren Bearbeitung an die Vertrieb Abteilung übergeben. Neben diesem recht häufigen Anwendungsfall gibt es noch zahlreiche weniger bekannte Vorteile, die in anderen Anwendungsfällen beschrieben werden.
Use Case 1: Negative Punktezahl
Eine oft vernachlässigte Möglichkeit, die Genauigkeit und Aussagekraft eines lead Scoring-Modells zu erhöhen, ist die Verwendung von negativen Zahlenwerten für uninteressante oder unerwünschte Ausprägungen bestimmter Kriterien zusätzlich zu den bekannten positiven Zahlenwerten für Kriterien (Beispiel: Klick in einer E-Mail = +5). Dies verleiht dem Modell Tiefe, indem es eine weitere Dimension der Qualifikation hinzufügt. Aus zwei Optionen werden drei:
- Eine lead wird durch Zuweisung eines positiven Wertes (Positiv) qualifiziert;
- Eine lead wird nicht qualifiziert, indem man ihr keinen Wert zuweist (Neutral);
- Eine lead wird durch die Zuweisung eines negativen Wertes (Negative) disqualifiziert.
Schaubild 1: Beispiel dafür, wie sich die Anzahl der Beschäftigten auf den scoring
Insbesondere demografische Daten eignen sich hervorragend, da sie sich im Gegensatz zu verhaltensbezogenen Kriterien viel leichter mit den Merkmalen eines idealen Kundenprofils (oder ICP: Ideal Customer Profile) vergleichen lassen. Ist ein Anbieter von Softwarelösungen zum Beispiel hauptsächlich an Großkunden mit einer bestimmten Mindestanzahl von Mitarbeitern interessiert, könnte die Logik von scoring auf der Anzahl der Mitarbeiter und wie folgt aussehen:
In unserem Beispiel entsprechen große Unternehmen mit vielen Mitarbeitern dem idealen Kundenprofil und erhalten daher einen positiven Score. Auch etwas kleinere Unternehmen können unter Umständen interessant sein und erhalten daher ebenfalls eine positive, wenn auch geringere Punktzahl. Kleine Unternehmen mit weniger als 2.000 Mitarbeitern haben sich im Geschäftsmodell unseres beispielhaften Softwareanbieters als unrentabel erwiesen, weshalb sie von Vertrieb nicht aktiv verfolgt werden sollten. Unternehmen, die zwischen 2.000 und 2.999 Mitarbeiter haben, werden nicht bewertet und sind somit weder qualifiziert noch disqualifiziert.
Ein weiteres Beispiel ist Berufsbezeichnung. Einflussreiche Entscheidungsträger und andere vielversprechende Führungskräfte werden natürlich mit zusätzlichen Punkten belohnt. Andere Berufsbezeichnungen, deren Zuständigkeiten und Einfluss eine geringe Wahrscheinlichkeit für Konvertierung vorhersagen, können durch negative Bewertungen ausgefiltert werden. Dies ist zum Beispiel bei Leads mit der Rolle "Werkstudent" oder "Praktikant" der Fall.
Auch Kriterien wie Firmennamedie auf den ersten Blick für den Zweck eines Scoring-Modells wertlos erscheinen, können durchaus nützlich sein. Eine Auflistung von Mitbewerbern und die damit verbundene Disqualifikation durch Punktabzug hält diese unerwünschten Leads von den langen To-Do-Listen von Vertrieb fern und kann darüber hinaus helfen, eine saubere Datenbank zu führen (siehe Anwendungsfall 3: Bereinigung der Datenbank).
Abbildung 2: Beispiel dafür, wie scoring verwendet werden kann, um Wettbewerber zu disqualifizieren
Dieselbe Logik lässt sich neben den demografischen Daten auch auf zahlreiche Verhaltenskriterien anwenden, denn nicht jede Interaktion mit Ihrer Website oder anderen Kommunikationskanälen wie E-Mail oder soziale Medien ist wertvoll. Besucht ein lead beispielsweise hauptsächlich die Seiten Jobs und Karriere auf Ihrer Unternehmenswebsite, deutet dies darauf hin, dass diese Person eher ein neuer Arbeitskollege als ein neuer Kunde wird und kann daher im Scoring-Modell herabgestuft werden. Auch die Abmeldung von Marketingmitteilungen über einen Abmeldelink in einem Newsletter zeigt relativ deutlich, dass ein lead derzeit kein weiteres Interesse an den Produkten oder services Ihres Unternehmens hat. Diese Aktion spiegelt sich in einer deutlichen Herabstufung des Scores wider.
Der Kreativität und den Möglichkeiten, Kriterien, Qualifikationswerte und zugehörige Zahlenwerte einzustellen, sind fast keine Grenzen gesetzt. Durch ständiges Aktualisieren und Nachjustieren der Stellschrauben kann auch ein einfaches scoring Modell gute Arbeit leisten.
Zusammenfassung
Die in dieser Artikelserie beschriebenen Anwendungsfälle zeigen, dass ein lead Scoring-Modell mehr Möglichkeiten bietet, als es auf den ersten Blick scheint. Selbst ein einfaches lead Scoring-Modell kann eine große Hilfe für Ihr Marketing- und Vertrieb Team sein, da eine vollautomatisierte Auswahl und Qualifizierung von Leads viel manuelle Arbeit einsparen kann.
Das Marketingteam profitiert davon, weil frei werdende Kapazitäten anderweitig genutzt werden können, während die Aktivitäten von Vertrieb effizienter auf vielversprechende Leads fokussiert werden können. Für ein solches Modell spricht auch, dass der Aufwand für die Umsetzung im Vergleich zu anderen Projekten relativ gering ist, sofern die genannten strategischen Grundlagen geschaffen und die technischen Systeme vorhanden sind.
Wir von Avaus beraten Sie gerne umfassend, sowohl in strategischer als auch in technischer Hinsicht. Ich freue mich auf Ihre Fragen, Anregungen oder einen unverbindlichen Austausch über die unten stehenden Möglichkeiten Kontakt .
Use case 2: Segmentierung
Use case 3: Bereinigung der Datenbank
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Geschrieben von Jan Lempenauer
