Die 4 besten Lead-Scoring-Modelle im Jahr 2023
Im heutigen hart umkämpften Geschäftsumfeld ist die Maximierung Ihrer Marketing- und Vertriebsanstrengungen unerlässlich. Eine wirksame Strategie ist der Einsatz eines Lead-Scoring-Modells, einer Methode zur Einstufung potenzieller Kunden auf der Grundlage ihres wahrgenommenen Wertes für Ihr Unternehmen. Dieser Blog befasst sich mit den besten Lead-Scoring-Modellen im Jahr 2023, einschließlich Beispielen.
Was sind Lead-Scoring-Modelle?
Lead-Scoring-Modelle sind strategische Tools, die von Marketing- und Vertriebsteams verwendet werden, um einem Lead auf der Grundlage verschiedener Kriterien Punkte zuzuweisen, aus denen sich der Score eines Leads ergibt. Diese Punktzahl hilft den Vertriebs- und Marketingteams, heiße Leads von kalten Leads zu unterscheiden. Zu den Bewertungskriterien gehören u. a. die Berufsbezeichnung des Leads, die Größe des Unternehmens und die Interaktionen mit der Preisseite des Unternehmens. InvestGlass Automation wird aktiv zur Weiterleitung von Leads eingesetzt. Die Filter innerhalb des Automatisierungstools helfen bei der dynamischen Bewertung von Leads.
Es gibt verschiedene Lead-Scoring-Modelle. Zu den gängigen gehören demografische, verhaltensbezogene, prädiktive und kollaborative Modelle. Jedes Modell hat seine eigene Lead-Scoring-Formel, die auf der Grundlage der von den Vertriebs- und Marketingteams festgelegten Kriterien Punktwerte hinzufügt oder abzieht. Beim negativen Scoring werden beispielsweise Punkte abgezogen, wenn ein Lead eine Aktion durchführt, die darauf hindeutet, dass er nicht gut zu uns passt, und somit eine negative Punktzahl erhält. Umgekehrt führen positive Aktionen zu einer höheren Lead-Bewertung.
Bei einem demografischen Lead-Scoring-Modell könnte das Marketingteam beispielsweise numerische Werte auf der Grundlage der Berufsbezeichnung, der Unternehmensgröße oder der Branche eines Leads zuweisen. Bei einem verhaltensbasierten Modell hingegen werden Leads auf der Grundlage von Aktionen wie dem Öffnen von E-Mails, dem Besuch einer Website oder dem Herunterladen eines Whitepapers bewertet.
Was ist der Lead-Scoring-Algorithmus?
Der Lead-Scoring-Algorithmus bildet das Rückgrat des Lead-Scoring-Prozesses. Er ist die Formel für die Lead-Bewertung, mit der verschiedenen Aktionen und Merkmalen Punktwerte zugewiesen werden, die dann kombiniert werden, um die endgültige Lead-Bewertung zu erhalten. Die Lead-Scores können in einer oder zwei Dimensionen erstellt werden. Alle Leads können relevante Leads sein, aber Sie sollten einen Weg finden, die "Passung" mit dem "Verhalten" abzugleichen.
Bei einem expliziten Scoring-System beispielsweise vergeben Vertriebsteams Punktwerte auf der Grundlage von beobachtbaren, expliziten Daten wie den vom Lead bereitgestellten Informationen oder der Unternehmensgröße des Leads. Beim impliziten Scoring werden die Punkte auf der Grundlage der Aktionen des Leads vergeben, z. B. beim Herunterladen von Inhalten oder beim Besuch der Preisseite. Jeder Algorithmus integriert sowohl implizites als auch explizites Scoring, um die endgültige Punktzahl zu berechnen.
Predictive Lead Scoring, ein hochentwickelter Lead Scoring-Algorithmus, nutzt maschinelles Lernen, um die Konvertierungswahrscheinlichkeit eines Leads auf der Grundlage der Daten früherer Leads vorherzusagen. Dieses prädiktive Lead-Scoring-Modell bietet ein differenzierteres Verständnis von Leads und ermöglicht es dem Vertriebsteam, sich auf die besten Leads zu konzentrieren.
Evaluierung eines Lead-Scoring-Modells und eines Lead-Scoring-Prozesses
Die Bewertung eines Lead-Scoring-Modells beinhaltet die Überprüfung seiner Effektivität bei der Identifizierung der qualifiziertesten Leads. Dies geschieht häufig durch die Überprüfung der Fähigkeit des Modells, heiße Leads von kalten Leads zu unterscheiden und so den Vertriebsmitarbeitern bei der Priorisierung der Leads zu helfen, die am wahrscheinlichsten konvertieren werden.
So muss beispielsweise ein Lead-Scoring-Modell, das zu viele oder zu wenige für das Marketing qualifizierte Leads ergibt, möglicherweise neu kalibriert werden. Ebenso kann ein Scoring-Modell Anpassungen erfordern, wenn das Vertriebsteam feststellt, dass Leads mit hoher Punktzahl nicht konvertieren oder wenn Leads mit niedrigerer Punktzahl durchweg zu Kunden werden.
Außerdem kann die Länge des Verkaufszyklus einen Hinweis auf die Wirksamkeit des Lead-Scoring-Modells geben. Wenn das Modell dazu beiträgt, den Verkaufszyklus zu verkürzen, funktioniert es wahrscheinlich gut. Wenn der Verkaufszyklus hingegen zu lang ist oder Geschäfte häufig nicht zustande kommen, ist es vielleicht an der Zeit, Ihre Lead-Scoring-Strategie zu überdenken.
Es ist interessant, dieses Ergebnis mit einem intelligenten Prozess zu verfolgen, um die Aufgabe der Kundenbetreuer zu vereinfachen. Basierend auf einer Aufgabe kann das InvestGlass Kalender- und E-Mail-System E-Mails und SMS mit einer direkten Agenda des Kundenbetreuers an Ihre Interessenten senden. Diese Verbindung von Formularen, Automatisierung und E-Mail ist der beste Weg, um das Lead Nurturning effizient zu verwalten.
Die 4 besten Lead-Scoring-Modelle im Jahr 2023
- Demografisches Scoring: Bei diesem Modell geht es um die Bewertung von Leads auf der Grundlage demografischer Daten wie Berufsbezeichnung, Unternehmensgröße, Standort und Branche. Die Zuweisung von Punktwerten für diese Faktoren hilft Ihnen, sich auf Leads zu konzentrieren, die zu Ihrer Zielgruppe passen.
- Verhaltensbasiertes Scoring: Beim Behavioral Scoring werden Punkte auf der Grundlage des Verhaltens eines Leads oder seines Engagements für Ihr Unternehmen vergeben. Dazu können Website-Besuche, Engagement in sozialen Medien, E-Mail-Interaktion und Downloads von Inhalten gehören.
- Prädiktives Scoring: Predictive Lead Scoring nutzt maschinelles Lernen, um eine große Anzahl von Datenpunkten aus früheren Kundenverhalten und Trends zu analysieren. Es wird vorhergesagt, welche Leads am ehesten konvertieren werden, sodass Marketing- und Vertriebsteams ihre Bemühungen auf diese Leads mit hohem Potenzial konzentrieren können.
- Kollaboratives Scoring: Bei diesem Modell werden demografische und verhaltensbezogene Daten mit Erkenntnissen Ihres Vertriebsteams kombiniert, was zu einem umfassenderen Scoring-Modell führt. Es ermöglicht Ihren Vertriebs- und Marketingteams, bei der Bewertung von Leads zusammenzuarbeiten.
Schlüsselelemente der Lead-Bewertung: Fit vs. Interesse, wiederkehrende Kunden und verschiedene Personas
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Lead-Bewertung ist die Unterscheidung zwischen Passung und Interesse. "Fit" bezieht sich darauf, wie gut ein Lead Ihrem idealen Kundenprofil entspricht. Hier kommen demografische Informationen wie Berufsbezeichnung, Branche und Unternehmensgröße ins Spiel. Leads mit hoher Übereinstimmung, aber geringem Interesse, können mit einer maßgeschneiderten Lead-Nurturing-Strategie gepflegt werden, um ihr Interesse zu wecken.
Auf der anderen Seite bezieht sich "Interesse" auf den Grad des Engagements eines Leads für Ihr Unternehmen, der durch seine Aktionen wie Website-Besuche, Downloads von Inhalten oder E-Mail-Interaktionen gemessen wird. Leads mit hohem Interesse, aber geringer Passung sind vielleicht noch nicht bereit für eine direkte Verkaufsansprache, können aber dennoch durch eine andere Marketingstrategie kultiviert werden. Die Scoring-Regeln lassen sich ganz einfach mit dem Automatisierungstool von InvestGlass einrichten.
Wiederkehrende Kunden nehmen im Lead-Scoring-Modell eine besondere Stellung ein. Sie haben bereits ein gewisses Maß an Interesse und Übereinstimmung gezeigt, indem sie in der Vergangenheit einen Kauf getätigt haben. Folglich haben sie oft einen höheren Lead-Score und können eine andere Lead-Scoring-Strategie rechtfertigen, um aus ihrer nachgewiesenen Loyalität und ihrem Engagement Kapital zu schlagen.
Schließlich ist es wichtig, dass Sie Ihre Lead-Bewertung für verschiedene Personas anpassen. Nicht alle Leads sind gleich, und was für eine Persona funktioniert, muss nicht unbedingt auch für eine andere gelten. Ein Kleinunternehmer kann beispielsweise andere Interessen und Bedürfnisse haben als ein Manager in einem großen Unternehmen. Daher sollte Ihr Lead-Scoring-Modell diese Unterschiede widerspiegeln.
Durch die Berücksichtigung dieser Elemente - Passung versus Interesse, wiederkehrende Kunden und verschiedene Personas - können Sie ein differenzierteres und effektiveres Lead-Scoring-System entwickeln. Dies wiederum ermöglicht Ihren Vertriebs- und Marketingteams, ihre Bemühungen besser zu priorisieren und anzupassen, was zu einer effizienteren Lead-Konvertierung und einem gesünderen Verkaufszyklus führt.
Wie kann InvestGlass Ihre Lead-Scoring-Modelle unterstützen?
InvestGlass ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihren Lead-Scoring-Modellen entscheidende Vorteile für den Vertriebsprozess bietet. Es integriert Vertriebs- und Marketingdaten an einem Ort und ermöglicht es Ihnen, ein umfassenderes und genaueres Lead-Scoring-Modell zu erstellen. Ganz gleich, ob Sie demografische, verhaltensbasierte oder prädiktive Modelle verwenden, die umfassenden Datenanalysefunktionen von InvestGlass stellen sicher, dass Sie auf die relevantesten und aktuellsten Daten zurückgreifen.
Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz von InvestGlass spielen eine entscheidende Rolle bei der prädiktiven Lead-Bewertung. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens kann InvestGlass große Datenmengen analysieren, aus Mustern lernen und zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Auf diese Weise können Sie potenzialstarke Leads mit größerer Präzision identifizieren, so dass sich Ihr Vertriebsteam auf Leads mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit konzentrieren kann.
Darüber hinaus bietet InvestGlass eine Marketing-Automatisierungslösung, die die Effizienz Ihres Lead-Scoring-Prozesses steigert. Sie kann Leads auf der Grundlage vordefinierter Kriterien automatisch Scores zuweisen und diese Scores in Echtzeit aktualisieren, wenn Leads mit Ihrem Unternehmen interagieren. Dies stellt nicht nur sicher, dass Ihre Lead-Bewertungen immer die aktuellsten Daten widerspiegeln, sondern spart Ihrem Team auch wertvolle Zeit und Ressourcen.
Eine der beeindruckendsten Funktionen von InvestGlass ist die Fähigkeit, mehrere Lead-Scoring-Modelle zu verarbeiten. Das bedeutet, dass Sie verschiedene Scoring-Modelle für verschiedene Kunden-Personas, Produktlinien oder Geschäftsbereiche implementieren können, um Ihre Lead-Scoring-Strategie weiter zu verfeinern. Unser Team hilft Ihnen gerne dabei, eine Lead-Scoring-Methode zu finden, die Ihren Erwartungen entspricht. Das Swiss sovereign CRM ist flexibel und passt sich an jedes Geschäftsmodell an.
Darüber hinaus unterstützt InvestGlass einen kollaborativen Ansatz zur Lead-Bewertung. Es ermöglicht Ihren Vertriebs- und Marketingteams, bei der Lead-Bewertung zusammenzuarbeiten und so eine ganzheitlichere Sicht auf jeden Lead zu erhalten. Dies kann zu einem besseren Verständnis, einer höheren Genauigkeit und letztendlich zu erfolgreicheren Konversionen führen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass InvestGlass eine Reihe von Funktionen und Möglichkeiten bietet, die den Prozess präziser, effizienter und effektiver machen können, ganz gleich, ob Sie Ihr bestehendes Lead-Scoring-Modell verfeinern oder ein neues von Grund auf aufbauen. Seine Fähigkeit zur Integration, Analyse und Automatisierung macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für jedes Unternehmen, das seine Lead-Scoring-Strategie verbessern möchte.