Unternehmen investieren viel Marketingbudget in die Leadgenerierung, doch nicht jeder Kontakt hat den gleichen Wert für die Sales-Aktivitäten. Einige Leads sind sofort relevant, andere benötigen noch mehr Informationen oder entwickeln erst später echtes Interesse. Um diese Unterschiede sichtbar zu machen, setzen Unternehmen auf Lead Scoring. Es ist ein bewährtes Verfahren im Lead Management, mit dem sich Leads anhand von Daten, Aktivitäten und Verhalten bewerten lassen, um den Vertriebsprozess effizienter zu gestalten.

Was ist eine Leadbewertung?

Lead Scoring bedeutet im Kern nichts anderes als eine Leadbewertung anhand eines Punktesystems. Jeder Kontakt erhält Punkte, die sein Potenzial widerspiegeln. Dabei geht es nicht nur um offensichtliche Merkmale wie Unternehmensgrösse oder Position, sondern auch um das Verhalten: Öffnet ein Lead regelmässig E-Mails, besucht die Website mehrfach oder lädt ein Whitepaper herunter, steigt sein Score. Je höher der Score, desto grösser die Chance, dass ein Lead zu einem Kunden wird.

Die Bewertung erfolgt in der Regel über zwei Dimensionen: explizite Kriterien wie Branche, Budget oder Position oder auch demographische Merkmale wie Alter und Geschlecht und implizite Kriterien wie Klicks, Downloads oder Interaktionen. Beide Bereiche zusammen ergeben ein umfassendes Bild über den Status eines Leads im Lead Management Prozess.

Wie funktioniert Lead Scoring?

Ein Lead Scoring Modell basiert meist auf einer Kombination von demografischen Daten und beobachtetem Verhalten. Unternehmen legen fest, welche Aktivitäten wie viele Punkte wert sind. Ein Download kann beispielsweise 20 Punkte bringen, die Anmeldung zu einem Webinar 40 Punkte. Mit zunehmender Punktzahl wird ein Lead als immer wichtiger eingestuft und kann an Sales übergeben werden.

Beispiel: Ein Marketingteam definiert, dass Leads mit mehr als 80 Punkten als Marketing Qualified Leads (MQLs) gelten und an den Vertrieb weitergegeben werden. Dort werden sie weiter qualifiziert, bis ein Sales Qualified Lead (SQL) entsteht. Dieser strukturierte Prozess sorgt dafür, dass die Ressourcen in Marketing und Sales effizienter eingesetzt werden und keine Zeit an wenig relevante Kontakte verloren geht.

Gerade zu Beginn eines Lead-Prozesses liegen häufig noch keine vollständigen Angaben zu den Leads vor – etwa zu Alter, Region, Branche oder Unternehmensgrösse. Hier bietet die 3rd-Party-Data-Anreicherung eine wertvolle Ergänzung. Externe Datenquellen liefern zusätzliche Informationen, mit denen sich explizite Kriterien präziser bewerten lassen. Dadurch verbessert sich insbesondere der Zielgruppen-Score, weil das System eine fundiertere Einschätzung zur Passgenauigkeit eines Leads treffen kann. So entsteht bereits in frühen Phasen ein vollständigeres Bild, selbst wenn ein Lead im CRM nur wenige eigene Angaben hinterlegt hat.

Neben klassischen, regelbasierten Ansätzen kommen zunehmend Machine-Learning- oder KI-Modelle zum Einsatz. Diese Systeme erkennen Muster in grossen Datenmengen und lernen selbstständig, welche Merkmale und Verhaltensweisen am stärksten auf einen erfolgreichen Abschluss hindeuten. So können sie im Laufe der Zeit präzisere Vorhersagen treffen als ein rein statisches Modell.

In der Praxis empfiehlt sich oft ein hybrider Ansatz, bei dem ein statisches Modell zunächst die Basis bildet, während parallel ein KI-Modell mittrainiert wird. Durch regelmässige Performance-Vergleiche lässt sich erkennen, wann die KI bessere Ergebnisse liefert und das ursprüngliche Modell ablösen kann.

B2B Lead Scoring vs. B2C Lead Scoring

Die Anforderungen unterscheiden sich zwischen B2B Lead Scoring und B2C Lead Scoring. Im B2B-Umfeld spielen Kundendaten wie Unternehmensgrösse, Branche und Entscheidungsbefugnis eine entscheidende Rolle, während im B2C-Bereich eher demographische Daten oder das individuelle Verhalten – etwa Reaktionen auf eine E-Mail oder eine Teilnahme an einer Kampagne – im Vordergrund stehen können. Diese Unterschiede machen es notwendig, die Scoring-Modelle jeweils ganz spezifisch auf das Unternehmen und die Zielgruppe anzupassen.

Warum ist Lead Scoring wichtig?

Die Einführung von Lead Scoring ermöglicht es, Leads besser zu priorisieren und den Vertriebsprozess effizienter zu gestalten. Unternehmen erhalten dadurch eine klare Übersicht über den Status ihrer Leads und können gezielt dort investieren, wo die Erfolgschancen am höchsten sind. Gleichzeitig verbessert sich die Kommunikation zwischen Marketing und Sales, da beide auf derselben Datenbasis arbeiten und nachvollziehen können, warum ein Lead bewertet oder weitergegeben wurde.

Langfristig führt dies zu höheren Conversion Rates, einer besseren Nutzung des Marketingbudgets und einer messbaren Steigerung des Umsatzes.

Lead Scoring und Lead Nurturing im Zusammenspiel

Lead Scoring funktioniert besonders gut in Kombination mit Lead Nurturing. Während Scoring den aktuellen Wert eines Leads ermittelt, sorgt Nurturing dafür, dass Kontakte mit passendem Content weiterentwickelt werden. So kann ein zunächst wenig interessierter Kontakt durch gezielte Informationen und wiederholte Interaktionen einen höheren Score erreichen und schliesslich konvertieren.

Praxisbeispiel: Wie Qmart Lead Scoring in einem Kundenprojekt umgesetzt hat

Ausgangslage und Herausforderungen

In der Ausgangslage zeigte sich, dass Leads zwar im CRM vorhanden waren, jedoch keine systematische Priorisierung stattfand.

• Für das Marketing bedeutete dies, dass wertvolle Vertriebs-Ressourcen oft auf kalte oder wenig relevante Leads verteilt wurden.
• Die Sales-Kollegen erhielten viele Kontakte, hatten aber kaum Anhaltspunkte für deren Bewertung, Wert oder Abschlusswahrscheinlichkeit.
• Prognosen, wie viele Abschlüsse oder welches Umsatzvolumen in den kommenden Monaten realistisch war, liessen sich nicht zuverlässig darstellen.

➔ Für effizientes Lead Nurturing sollte ein effizientes Lead Scoring Modell erstellt werden.

Vorgehen und Lösungsansatz: Entwicklung eines Scoring-Modells

1. Definition der Grundlagen:
Einführung einer neuen Lead-Struktur im CRM, Definition von Kontakt-Logiken und Anbindung aller relevanten Leadquellen.

2. Erarbeitung der Bewertungslogik:

• Expliziter Score bewertet, wie gut ein Lead strukturell zur definierten Zielgruppe passt – etwa anhand von demografischen Merkmalen, Unternehmensgrösse oder Branchenzugehörigkeit.
• Impliziter Score misst das Interesse eines Leads, basierend auf beobachtbarem Verhalten wie Klicks, Downloads oder Interaktionen mit Newslettern und Website-Inhalten.

3. Scoring entlang der Customer Journey und für verschiedene Produktbereiche:

• Explizite Scores werden anhand ausgewählter demographischer Daten definiert. Implizite Scores werden anhand spezifisch definierten Verhaltens festgelegt.
• Diese beiden Scores werden je nach Zielgruppe und Phase im Prozess kombiniert.
• Die Gewichtung wird gemeinsam festgelegt, erfolgt dynamisch und kann je nach Marktbedingungen angepasst werden.

4. Integration von Business-Regeln:
Bestimmte Verkaufschancen werden unabhängig vom Score höher priorisiert, wenn sie strategisch wichtig sind.

Ergebnis: Ein flexibles und messbares System

Das Projekt resultierte in einem mehrstufigen Scoring-System:

• Explizite und implizite Scores wurden für verschiedene Produktschwerpunkte definiert, sowohl für die Anbahnungsphase als auch für bestehende Kundenbeziehungen.
• Eine dynamische Gewichtung erlaubt, das Unternehmensportfolio aktiv zu steuern – mit stärkerem Fokus entweder auf langfristige Kundenentwicklung oder auf kurzfristige Abschlusswahrscheinlichkeit.
• Ergänzend wurde eine Third-Party-Daten-Anreicherung eingesetzt, um fehlende explizite Kriterien – etwa demografische Informationen oder Branchendaten – von externen Quellen zu ergänzen und so die Qualität des Zielgruppen-Scores zu erhöhen.
• Ebenfalls wurde ein Machine-Learning- bzw. KI-gestütztes Scoring-Modell eingesetzt, das parallel zum statischen Modell trainiert werden könnte, um langfristig zu prüfen, ob die KI-basierte Bewertung präzisere Ergebnisse liefert.

Damit war die Basis geschaffen, um Leads mit hohem Score direkt an Sales zu übergeben, während Leads mit mittleren Werten gezielt über Lead Kampagnen und Nurturing-Massnahmen weiterentwickelt werden konnten. Gleichzeitig konnte eine klare Übersicht über den Sales Funnel und Prognosen zum Abschlussvolumen in den kommenden Monaten erstellt werden. Lead Scoring ist somit auch die ideale Basis für Marketing Automation.

Erfolgskontrolle und kontinuierliche Optimierung

• KPIs wie Conversion Rates pro Score-Klasse sollten laufend gemessen und mit den Ausgangswerten verglichen werden.
• Vertriebsprozess-Kennzahlen wie Bearbeitungszeiten, Anzahl Kontakte bis zum Abschluss oder zusätzliche Geschäftsabschlüsse pro Scoreklasse geben Aufschluss über die Effizienz.
• Monitoring von Schwellenwerten helfen zu prüfen, ab welchem Score eine Verkaufschance eröffnet werden sollte.

Auf Basis dieser Daten kann das Lead Scoring Modell konsequent weiterentwickelt werden: Kriterien können ergänzt, Gewichtungen angepasst und Regeln verfeinert werden. So entsteht ein Prozess, der sich mit jeder Iteration weiterentwickelt, effizienter wird und langfristig die Performance von Marketing, Marketing Automation und Sales steigert.

Fazit

Zu den zentralen Fragen vieler Unternehmen zählt: Was genau ist ein Lead? Was ist Leadqualifizierung? Wie funktioniert Lead Scoring? Ein Lead ist eine natürliche Person, die sowohl Neu- aber auch Bestandskunde (aus einem anderen Produktbereich) sein kann und sich entlang der Customer Journey in verschiedenen Phasen befinden kann. Während Leadqualifizierung den gesamten Prozess der Bewertung umfasst, ist Lead Scoring das konkrete Punktesystem, mit dem Leads messbar bewertet werden.

Qmart unterstützt Unternehmen dabei, Lead Scoring Modelle aufzubauen, die individuell auf ihre Ziele, Märkte und Kunden zugeschnitten sind. So werden aus vielen unübersichtlichen Kontakten strukturierte Prozesse, die Marketing und Sales effizienter machen und dafür sorgen, dass Leads zum richtigen Zeitpunkt den entscheidenden Impuls bekommen.

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