Wie entwickeln Sie Ihren eigenen Lead Score? – Teil 1: Die Fakten

Beim Lead Scoring weisen Sie jedem potenziellen Kunden (Lead) eine Wertung (Score) zu. So sehen alle Beteiligten auf einen Blick, welche die vielversprechendsten Kontakte sind und wer sich um diese jeweils am besten als nächstes kümmert – siehe Mehr Effizienz durch Lead Scoring.

Doch wie genau kommt dieser Score zustande? Gibt es da eine geheime Formel?

Die schlechte Nachricht:
Wie so oft gilt: Es gibt keine Lösung, die für jeden Fall geeignet ist.

Doch die gute Nachricht ist:
Eine eigene Formel zu entwickeln ist kein Hexenwerk. Vielmehr ist es recht einfach und vor allem bietet die Entwicklung der Formel die Gelegenheit, intern einmal gründlich über die Prozesse nachzudenken, wie Sie mit Ihren potenziellen Kunden so umgehen, dass diese sich bestens beraten fühlen – und schließlich auch zum Abschluss kommen.

Der Score setzt sich zusammen aus einzelnen Punktwerten, die jeweils dafür vergeben werden, wenn ein Lead eine Eigenschaft erfüllt. Ist er zum Beispiel Vorstand, bekommt er 10 Punkte. Ist er lediglich Projektmitarbeiter, bekommt er 3 Punkte.

Es gibt auch negative Werte, wenn der Lead zum Beispiel eine Mailadresse bei einem Massenprovider statt seinen Firmenaccount verwendet – das gibt z.B. –15 Punkte.

Am Ende werden im einfachsten Fall alle Punktwerte addiert und die resultierende Zahl ist dann Ihr Lead Score.

Nun ein konkretes Beispiel, wie die Berechnung des Lead Score für ein fiktives Unternehmen aussehen könnte.

Die harten Fakten

Folgende Hintergrundinformationen zum jeweiligen Lead bzw. dessen Unternehmen geben folgende Punktzahlen für den Score:

Die weichen Fakten

Zusätzlich zu den harten Fakten, die Sie abfragen oder selbst recherchieren müssen, kommt das Verhalten des Lead, das sich über Tracking/Analytics herausbekommen lässt. Es geht etwa um Folgendes:

Hat Preisdetails-Seite besucht
Hat Webinar besucht
Hat Einführungs-Video gesehen
Hat Detail-Video gesehen
Hat White Paper heruntergeladen
Hat mit Support/Sales gechattet
Hat um Rückruf gebeten
Hat gemailt
Hat eMail-Newsletter abonniert
Hat Newsletter gelesen
Hat Link in Newsletter geklickt
Hat Newsletter abbestellt
Hat Website seit >6 Wochen nicht besucht
Hat “Jobs”-Seite besucht

Alle oben aufgeführten Faktoren sind nur rein beispielhaft zu verstehen. Für Ihr Unternehmen, Ihre Branche, Ihr Produkt können ganz andere Faktoren oder Werte sinnvoll sein. Aber das obige Beispiel zeigt, wie so etwas aussehen könnte.

Das Ergebnis

Am Ende haben Sie für jeden Lead einen Punktwert, wenn Sie einfach alle Ergebnisse addieren. Das Schöne daran ist die Flexibilität der Methode: Jede Information, die Sie bekommen, verbessert die Genauigkeit der Prognose für Ihren Lead. Haben Sie einen Lead, von dem Sie nur sehr wenig wissen, dann hat er automatisch einen niedrigen Wert.

Wissen Sie zum Beispiel nur, dass die Person Ihren Newsletter abonniert hat, dann hat er nach unserem Beispiel einen Lead Score von 4. Das klassifiziert ihn als uninteressant. Vielleicht ist es aber ein absoluter Traumkunde. Sie müssen aber keine Sorge haben, dass Sie das nicht merken. Denn wenn es so ist, wird er mehr tun, außer Ihren Newletter abonnieren. Er wird ihn lesen und dann auf einen Link klicken. Auf Ihrer Site lädt er sich dann ein White Paper herunter und sieht ein Video. Im Download-Prozess des White Papers können Sie über ein Formular natürlich einige relevante Daten (siehe oben “Die harten Fakten”) abfragen, um das Score-Konto weiter anzureichern.

Oder er fordert mehr Informationen an und verrät etwa in seinem eMail-Footer seine Position im Unternehmen. Das ist der Moment, in dem Sie diese Informationen erfassen sollten und die relevanten Recherchen zu seinem Unternehmen anstellen. So kommt der Lead möglicherweise über 40 Punkte, was der Schwellwert sein kann, an dem ein Lead vom Marketing- zum Sales-Team übergeben wird.

Ein alternativer Lead Score

Ein anderer Ansatz statt der einfachen Addition ist die Bewertung nach dem Schema “A1 D4″.

Dabei hält man die beiden Werte getrennt. Statt sie aber als fixe Zahlenwerte zu kommunizieren, verwendet man die Buchstaben A bis D für die harten Fakten und die Ziffern 1 bis 4 für die weichen Fakten.

A bzw. 1 steht für das beste Viertel, D bzw. 4 für das schlechteste.

Ein Lead mit bestem Score bei den Firmendaten, aber schlechten Verhaltens-Werten hat dann z.B. A4. Eine nicht qualifizierte Person eines uninteressanten Unternehmens, die aber sehr intensiv recherchiert, hätte D1.

Ein weiterer Vorteil dieses Scores ist, dass sich die Bezugsgröße nicht ändert, wenn Sie Ihren Score optimieren. Führen Sie etwa eine neue Verhaltens-Messung ein, dann wird der maximal mögliche Score größer. Ein Lead, der 20 Punkte hat, hat dann plötzlich z.B. nicht mehr 50 Prozent der möglichen Punkte, sondern nur noch 45 Prozent.
Dieser Problematik entgehen sie, wenn Sie die “A1 D4″-Kategorisierung nutzen.

Soweit zu den Grundlagen. Im nächsten Teil der zweiteiligen Serie geht es darum, wie Sie Ihren Score eichen und weiter optimieren.




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