Predictive Lead Scoring
Kurzdefinition
KI-Modelle, die automatisch Leads auf Basis der Konversionswahrscheinlichkeit bewerten, trainiert auf Ihren historischen Daten.
Ausführliche Erklärung
Traditionelles Lead Scoring verwendet manuelle Regeln (CEO = 20 Punkte, Preisseite angesehen = 15 Punkte, etc.). Predictive Lead Scoring verwendet Machine Learning, um Muster in Tausenden von Deals zu finden: Welche Kombination von Attributen (Jobtitel, Unternehmensgröße, Verhalten, Timing) führt zur Konversion? Das Modell lernt aus Ihren gewonnenen und verlorenen Deals und prognostiziert für neue Leads deren Konversionswahrscheinlichkeit. Dies ist genauer als manuelles Scoring, weil ML subtile Muster findet, die Menschen übersehen. Tools wie HubSpot, Salesforce Einstein oder 6sense haben Predictive Scoring. Der Vorteil ist, dass Ihre SDRs automatisch auf die Leads fokussieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren, was die Effizienz dramatisch erhöht. Unternehmen, die Predictive Lead Scoring nutzen, sehen 30-50% höhere Konversionsraten, weil der Aufwand in die richtigen Leads fließt.
Synonyme
Beispiele
Ein Lead hat mittleren Jobtitel (VP = 15 Pkt.) und kleines Unternehmen (50 Mitarbeiter = 10 Pkt.). Manuelle Bewertung: 25/100 = niedrige Priorität. Aber Predictive Model sieht, dass diese Combo + kürzliche Finanzierung + Tech Stack = 85% Konversionswahrscheinlichkeit. Lead bekommt hohe Bewertung und SDR ruft sofort an → Deal abgeschlossen.
Nach 6 Monaten sieht das Modell, dass Webinar-Teilnehmer mit @gmail-Adressen schlecht konvertieren (5%) trotz hoher Engagement-Scores. Modell gewichtet diese Leads herunter, sodass SDRs sich auf Firmen-E-Mail-Adressen mit 40% Konversion konzentrieren → 3x bessere Effizienz.
Wann verwenden Sie dies?
Implementieren Sie Predictive Lead Scoring, sobald Sie 500+ historische Leads haben (KI braucht Daten zum Lernen). Nutzen Sie es zunächst neben manuellem Scoring, validieren Sie die Genauigkeit, dann wechseln Sie vollständig. Überprüfen Sie vierteljährlich, ob das Modell noch passt - Ihr ICP kann sich weiterentwickeln.
Match-day Ansatz
Match-day implementiert Predictive Lead Scoring in Ihrem CRM und stellt sicher, dass es tatsächlich genutzt wird. Wir sorgen zuerst für saubere Daten (Garbage in = Garbage out), trainieren das Modell auf Ihren gewonnenen/verlorenen Deals und integrieren die Scores in Ihren SDR-Workflow. Entscheidend: Wir machen es umsetzbar - hochbewertete Leads gehen direkt in die SDR-Warteschlange mit Kontext, warum sie hoch bewertet wurden. Wir überwachen auch die Modellleistung und trainieren vierteljährlich mit neuen Daten neu.
Verwandte Begriffe
Marketing Qualified Lead (MQL)(MQL)
Ein Interessent, der Interesse an Ihrem Marketing gezeigt hat, aber noch nicht bereit für ein Verkaufsgespräch ist.
Sales Qualified Lead (SQL)(SQL)
Ein Interessent, der vom Vertrieb qualifiziert wurde und bereit für einen aktiven Verkaufsprozess ist.
Predictive Analytics
KI-gesteuerte Analysen, die vorhersagen, welche Leads, Deals oder Aktionen die höchste Erfolgswahrscheinlichkeit haben.
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