KI-Lead-Scoring für mehr Geschäftserfolg

Lead Scoring braucht dringend ein Upgrade. Statische, regelbasierte Lead-Scoring-Methoden haben schon immer Wünsche offen gelassen. Tatsächlich zeigte eine Studie von Openprise aus 2021, dass nur 35% der Marketer überzeugt waren, Leads wirklich genau bewerten zu können.

Aber die aktuellen Entwicklungen beim KI-basierten Lead Scoring sollen viele der bisherigen Probleme lösen: Abhängigkeit von oberflächlichen Einblicken, starre Bewertungsmodelle, die sich nicht anpassen, und unvollständige Daten – das sind nur einige Beispiele.

Du willst wissen, wie Lead Scoring mit KI funktioniert? In diesem Guide erfährst du alles, was du wissen musst – von den Vorteilen über die besten KI-Lead-Scoring-Tools bis hin zu konkreten Anwendungsfällen.

Was ist KI-Lead-Scoring?

KI-Lead-Scoring bedeutet, dass künstliche Intelligenz (KI) genutzt wird, um zu bewerten, wie gut ein Lead passt und wie hoch seine Kaufbereitschaft ist. Anstatt sich auf Bauchgefühl oder manuelle Regeln zu verlassen, analysiert KI große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen, um den Wert eines Leads für das Vertriebsteam zu bestimmen.

Beispiele für KI-Lead-Scoring sind:

• Leads werden danach bewertet, wie ähnlich sie früheren, konvertierten Leads sind.
• Lead-Score-Schwellenwerte werden automatisch auf Basis vergangener Conversions angepasst.
• Es werden First- und Third-Party-Daten aus mehreren Quellen kombiniert.
• Analyse von Gesprächsprotokollen, um Kaufsignale zu erkennen.
• Leads werden markiert, wenn sie nicht mehr aktiv sind oder ein Abwanderungsrisiko zeigen.
• Empfehlungen für die nächsten Schritte werden gegeben.

Lead-Scoring mit KI ist eine Verbesserung gegenüber manuellen und regelbasierten Methoden, weil es das Rätselraten und menschliche Vorurteile ausschließt. Statt starrer Regeln passt KI ihre Vorhersagen laufend an, sobald neue Daten verfügbar sind. Das Beste daran: Wenn es richtig umgesetzt wird, hilft KI-Lead-Scoring dabei, weniger Zeit mit unqualifizierten Leads zu verbringen und die Abschlussraten zu steigern.

Wie KI das Lead-Scoring verändert hat

Die Idee, Leads zu bewerten und zu priorisieren, wurde um die Jahrtausendwende mit dem Boom des internetbasierten Marketings populär. Die ersten Scoring-Modelle waren mit viel Handarbeit verbunden und anfällig für Vorurteile und Inkonsistenzen. Aber mit dem technischen Fortschritt wird Lead-Scoring immer einfacher umzusetzen und die Vorhersagen werden genauer.

Heute setzen viele Marketing-Plattformen KI in ihrem Lead-Scoring-Software ein. Dieser Wandel von statischem zu dynamischem Scoring macht Lead-Scoring weniger arbeitsintensiv und einfacher mit dem Wachstum der Sales Pipeline zu verbinden. Um besser zu verstehen, was KI-Lead-Scoring bedeutet, schauen wir uns kurz an, wie sich Lead-Scoring entwickelt hat.

Manuelles Lead Scoring

Beim manuellen Lead Scoring werden bestimmten Merkmalen oder Aktionen Werte beziehungsweise Punkte zugewiesen. Der Gesamtwert eines Leads ergibt sich dann aus diesem System. Unternehmen begannen Anfang der 2000er Jahre, diese Art des Lead Scorings einzusetzen, um die steigende Anzahl und unterschiedliche Qualität der durch digitales Marketing generierten Leads besser zu verwalten.

Doch obwohl manuelles Lead Scoring dabei hilft, eine Struktur zur Priorisierung von Leads zu schaffen, sind diese Systeme nicht datengetrieben. Sie basieren auf Annahmen und Vorurteilen. Außerdem sind sie zeitaufwendig, arbeitsintensiv und können sich nicht an schnell veränderndes Käuferverhalten anpassen. Zum Beispiel könnte das Vertriebsteam entscheiden, dass das Ansehen einer Preisseite ein stärkeres Kaufsignal ist als das Öffnen einer E-Mail, auch wenn es dafür keine Daten gibt.

Wichtige Merkmale:

• Verwendet feste Regeln zur Punktevergabe.
• Die Punktzahlen ändern sich nur selten, außer sie werden manuell aktualisiert.
• Stützt sich auf menschliches Urteilsvermögen oder Annahmen.
• Schwer zu skalieren und zu pflegen, wenn das Lead-Volumen steigt.

Beispiel

Sarah, eine freiberufliche Marketingberaterin, erhält eine Anfrage von einer lokalen Immobilienagentur, die sich für SEO und E-Mail-Marketing interessiert. Sie öffnet ihre manuelle Lead-Scoring-Tabelle und bewertet den Lead in fünf Kategorien:

• Branchen-Fit (Immobilien): +10
• Angefragte Leistungen passen zu ihrem Angebot: +10
• Budget ist flexibel bei 2.000 $ pro Monat: +10
• Kleines Team von 6 Personen (ideale Kundengröße): +5
• Startbereit ab nächsten Monat: +5

Der Lead erreicht insgesamt 40 von 50 möglichen Punkten und landet damit in ihrem "High-Priority"-Bereich. Daraufhin markiert Sarah den Lead in ihrem CRM und plant sofort ein Kennenlerngespräch.

Automatisiertes Lead Scoring über das CRM

Automatisiertes Lead Scoring ist der Prozess, bei dem Software automatisch Punkte an Leads vergibt, basierend auf vordefinierten Regeln oder Verhaltensweisen. Das hilft Unternehmen dabei, die vielversprechendsten Interessenten ohne manuellen Aufwand zu priorisieren. Lead Scoring entwickelte sich weiter, als Marketing-Automatisierungsplattformen und CRMs wie Salesforce, Marketo und HubSpot immer leistungsfähiger und verbreiteter wurden. Das war eine notwendige Entwicklung in einer zunehmend datenreichen Umgebung.

Obwohl es weiterhin regelbasiert war, war automatisiertes Lead Scoring schneller, konsistenter und leichter zu skalieren als manuelles Lead Scoring. Es tat sich aber weiterhin schwer, sich an komplexe oder einzigartige Käuferverhalten anzupassen.

Wichtige Merkmale:

• Holt Daten aus Tools wie HubSpot oder Salesforce, um Leads zu bewerten.
• Punkte ändern sich automatisch anhand des Verhaltens der Leads.
• Reduziert Vorurteile, da für jeden Lead die gleichen Regeln gelten.
• Spart Zeit und lässt sich problemlos bei wachsendem Lead-Volumen skalieren.
• Bleibt regelbasiert.

Beispiel

Jake führt eine kleine Webdesign-Agentur mit einem Team von fünf Leuten. Er nutzt ein CRM mit automatisiertem Lead Scoring, um eingehende Anfragen zu priorisieren.

Wenn eine neue Anfrage von einer Bäckereikette für einen Website-Relaunch reinkommt, vergibt das System Punkte nach vordefinierten Regeln:

• +10 für die Branche Lebensmittel & Getränke (eine bevorzugte Nische),
• +10 für die Auswahl von „Kompletter Website-Aufbau“ als Service,
• +10 für ein angegebenes Budget über 3.000 Dollar,
• +5 für den Wunsch, innerhalb von 2 Wochen zu starten.

Der Lead erhält automatisch eine Punktzahl von 35 und wird als „hohe Priorität“ markiert. Das CRM fügt den Kontakt direkt zu Jakes „Hot Leads“-Pipeline hinzu und löst eine Follow-up-E-Mail aus, in der freie Termine für ein Kennenlerngespräch angeboten werden.

Prädiktives Lead Scoring

Prädiktives Lead Scoring nutzt Algorithmen, um große Datensätze zu analysieren und die Merkmale sowie Aktionen zu erkennen, die am häufigsten zu Conversions führen. Es entstand Mitte der 2010er-Jahre, als Fortschritte im Bereich Machine Learning und Datenanalyse es ermöglichten, über regelbasierte Modelle hinauszugehen. Unternehmen wie Salesforce und HubSpot begannen, prädiktive Funktionen in ihre Software zu integrieren. Damit begann der Übergang zu objektiveren und datenbasierten Lead-Scoring-Modellen.

Diese Systeme waren ein Fortschritt, weil sie kontinuierlich dazulernen und sich selbst optimieren. Dadurch konnten sie Vorurteile aus dem Prozess nehmen und sich an verändertes Verhalten anpassen.

Wichtige Merkmale:

• Nutzt Algorithmen, um Muster zu erkennen und Leads zu bewerten.
• Bewertet Leads anhand der Wahrscheinlichkeit einer Conversion, nicht nur nach festen Kriterien.
• Modelle verbessern sich mit jeder neuen Datenerfassung.
• Modelle werden auf bestimmte Vertriebsergebnisse und Customer Journeys zugeschnitten.
• Übertrifft manuelle und regelbasierte Systeme oft bei der Priorisierung hochwertiger Leads.

Beispiel

Maya betreibt eine kleine Digitalagentur, die sich auf Social-Media-Kampagnen für lokale Dienstleistungsunternehmen spezialisiert hat. Ihr CRM nutzt prädiktives Lead Scoring. Das bedeutet, es analysiert historische Daten, um Muster bei Leads zu erkennen, die wahrscheinlich konvertieren.

Wenn eine neue Anfrage von einem Reinigungsdienst eingeht, schaut das System auf Faktoren wie Unternehmensgröße, Verhalten auf der Website und E-Mail-Interaktionen. Dinge, die Maya nicht manuell bewertet hat. Es erkennt, dass dieser Lead drei Preis-Seiten angesehen, zwei E-Mails geöffnet hat und dem Profil früherer Kunden entspricht, die schnell konvertiert sind. Basierend auf dem Machine-Learning-Modell des CRMs erhält der Lead einen prädiktiven Score von 88 von 100. Das ist überdurchschnittlich hoch. Der Lead wird automatisch an die Spitze von Mayas Pipeline verschoben, mit der Empfehlung, innerhalb von 24 Stunden nachzufassen.

KI-Lead-Scoring

KI-Lead-Scoring nutzt fortschrittliche Techniken wie natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analyse des Nutzerverhaltens, um noch detailliertere Einblicke zu liefern. Es hat sich aus dem prädiktiven Lead-Scoring entwickelt, als künstliche Intelligenz-Technologien zugänglicher wurden und in CRM- sowie Marketingplattformen integriert wurden. Produkte wie Salesforce Einstein und HubSpot KI gehörten zu den ersten großen Anbietern, die KI-Lead-Scoring in den Mainstream gebracht haben.

KI-Systeme greifen auf eine breitere Palette von Datenquellen zu und passen sich kontinuierlich an Veränderungen im Kaufverhalten an. Es ist ähnlich wie prädiktives Lead-Scoring, nutzt aber deutlich mehr Daten aus einer größeren Bandbreite an Signalen. Es funktioniert außerdem in Echtzeit und wird mit der Zeit immer intelligenter, da es das Konversionsverhalten deiner potenziellen Kunden lernt.

Wichtige Merkmale:

• Nutzt komplexe Algorithmen, um Leads zu bewerten und zu scoren.
• Aktualisiert die Scores in Echtzeit, sobald neue Daten oder Verhaltensweisen auftreten.
• Kann Hunderte von Variablen gleichzeitig analysieren.
• Zieht Daten aus mehreren Quellen heran.
• Passt die Bewertungslogik an deine spezifischen Unternehmensziele und Konversionshistorie an.
• Geht über prädiktive Analysen hinaus und empfiehlt, welche Maßnahmen du ergreifen solltest.
• Lässt sich einfach skalieren, wenn das Lead-Volumen steigt.

Beispiel

Lena führt eine Boutique-Beratung für HR, die mit Startups und wachsenden Teams zusammenarbeitet. Sie nutzt ein CRM mit KI-gestütztem Lead Scoring, das kontinuierlich aus ihren vergangenen Abschlüssen, Kundentypen und Verkaufszyklen lernt.

Wenn sich ein neuer Lead über ihre Website anmeldet, prüft die KI dutzende Datenpunkte. Dazu gehören Unternehmensgröße, LinkedIn-Aktivität, Jobtitel, E-Mail-Interaktionen und Klicks auf der Website. Sie erkennt, dass Leads von Tech-Startups mit 10-50 Mitarbeitenden, die ihre Preisseite zweimal ansehen und auf die erste E-Mail antworten, besonders wahrscheinlich zu Kundschaft werden.

Die KI vergibt diesem neuen Lead einen Score von 92 von 100 und liefert dazu eine Erkenntnis: „Hohe Interaktion + Profil passt zu bisherigen Kundinnen und Kunden.“ Lena erhält sofort eine Benachrichtigung und eine Empfehlung, wann der beste Zeitpunkt für einen Anruf ist – basierend auf dem bisherigen Verhalten des Leads.

6 wichtige Vorteile von KI-Lead-Scoring

Während manuelle Lead-Scoring-Systeme hilfreich waren, um eine Struktur für die Bewertung von Leads zu schaffen, waren diese Systeme weder skalierbar noch wirklich zuverlässig. KI-Lead-Scoring-Systeme bieten eine intelligentere Lösung, die nicht nur vorhersagt, wer konvertieren wird, sondern auch, warum sie konvertieren und was du tun kannst, um sie weiterzubringen.

Schauen wir uns einige der Vorteile von KI-Lead-Scoring genauer an:

1. Höhere Genauigkeit

Lead-Scoring mit KI sorgt für mehr Genauigkeit, weil es auf echten Daten aus vergangenen Conversions basiert und so Vermutungen und Vorurteile aus der Gleichung nimmt. Anstatt sich darauf zu verlassen, was Sales- oder Marketingteams für einen guten Lead halten, analysiert KI vergangene Conversion-Daten, um herauszufinden, welche Muster und Merkmale bei deinen besten Kunden häufig waren. Dieser datenbasierte Ansatz führt zu präziseren Vorhersagen und besseren Vertriebsergebnissen.

2. Anpassungsfähig und selbstlernend

KI-Modelle passen ihre Algorithmen automatisch an und verbessern sie, sobald sie mehr und neuere Daten sammeln. Während manuelles oder regelbasiertes Scoring statisch bleibt, verfolgt KI, was funktioniert hat und was nicht, damit sie ihr Verständnis davon, was einen guten Lead ausmacht, verbessern kann. Wenn sich zum Beispiel das Kaufverhalten ändert oder ein neuer Marketingkanal bessere Leads liefert, erkennt die KI diese Trends und passt das Scoring entsprechend an – ganz ohne menschliches Eingreifen.

3. Prognostische Einblicke

KI trifft Vorhersagen, indem sie große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, um herauszufinden, welche Eigenschaften und Aktionen mit erfolgreichen Conversions zusammenhängen. Sie nutzt diese Daten, um ein Vorhersagemodell zu erstellen, das die Wahrscheinlichkeit einer Conversion für jeden Lead schätzt. Mit Machine Learning wird das Modell laufend aktualisiert und verbessert, sobald neue Daten verfügbar sind. So werden KI-Lead-Scoring-Modelle mit der Zeit immer intelligenter und machen immer genauere Vorhersagen.

4. Effizienz im großen Maßstab

KI kann riesige Datenmengen verarbeiten und automatisch Scores zuweisen, ohne langsamer zu werden oder Fehler zu machen. So können Sales- und Marketingteams ein höheres Lead-Volumen bewältigen, ohne dass der Arbeitsaufwand proportional steigt.

5. Deckt versteckte Signale auf

KI erkennt Muster, die für Menschen nicht offensichtlich wären. Sie geht über oberflächliche Einblicke wie Jobtitel und Unternehmensgröße hinaus und findet subtile Signale, die stark mit Conversions zusammenhängen. Zum Beispiel kann KI die Konversionsdaten der letzten zwei Jahre analysieren und herausfinden, dass Leads aus einer PPC-Kampagne, die ein Demovideo ansehen und innerhalb einer Woche drei Follow-up-E-Mails öffnen, am wahrscheinlichsten zu Kunden werden. Diese Art von komplexer Analyse wäre auf andere Weise nicht möglich.

6. In CRM-Systeme integriert

Die meisten KI-Lead-Scoring-Systeme integrieren sich entweder nativ oder über eine Drittanbieter-Software in deine CRM-Plattform. So kann dein KI-Modell Daten aus dem CRM abrufen und Lead-Datensätze in Echtzeit aktualisieren. Marketing und Vertrieb können diese Daten dann nutzen, um visuelle CRM-Dashboards zu erstellen und sofort zu sehen, welche Leads am wahrscheinlichsten konvertieren – ganz ohne zusätzliche Schritte oder Komplexität.

Die 4 besten CRMs mit KI-Lead-Scoring

Seit dem Durchbruch von KI Ende 2022 ist KI-Lead-Scoring schnell zu einer Standardfunktion in modernen CRMs geworden. Mittlerweile gibt es Dutzende von Plattformen, die diese Möglichkeit anbieten. Aber ehrlich gesagt bieten nur wenige Anbieter native oder integrierte KI-Lead-Scoring-Funktionen, die für kleine Unternehmen wirklich hilfreich sind.

Schauen wir uns vier der besten CRMs für kleine Unternehmen genauer an:

1. HubSpot

HubSpot ist ein großartiges CRM für wachsende Unternehmen. Viele der Funktionen wurden mit Blick auf Skalierbarkeit entwickelt, und das gilt auch für das KI-Lead-Scoring. Da es direkt in das HubSpot-CRM integriert ist, brauchst du keine komplizierte Einrichtung oder zusätzliche Drittanbieter-Integrationen. So ist es auch für Teams ohne technisches Know-how leicht zugänglich. Das HubSpot KI-Lead-Scoring-Modell passt sich außerdem kontinuierlich an neue Daten an. So kann es gemeinsam mit deinem Unternehmen wachsen und dich beim Einstieg in neue Märkte unterstützen.

2. Salesforce

Salesforce’s Einstein AI ist vollständig in das Salesforce-Ökosystem integriert und eignet sich daher besonders für Unternehmen, die die Plattform bereits nutzen. Es bietet tiefere Anpassungsmöglichkeiten und fortschrittlichere Modelle als HubSpot AI Lead Scoring und andere Tools in dieser Liste.

Es ist zwar weiterhin zugänglich, kann aber in der Einrichtung und Verwaltung komplexer sein. Bei diesem Tool gibt es definitiv eine größere Lernkurve. Salesforce Einstein AI ist für seine Genauigkeit bekannt, benötigt jedoch oft ein höheres Datenvolumen und mehr technisches Know-how für die Verwaltung.

3. Zoho

Zohos Zia KI-Lead-Scoring ist ein großartiger Einstieg für kleine Unternehmen, die KI ausprobieren möchten, ohne die Kosten und zusätzlichen Funktionen von HubSpot und Salesforce. Zoho bietet dir vorausschauende Einblicke, ohne dass du eine aufwendige Einrichtung oder eine große Datenmenge benötigst. Besonders praktisch ist es für kleine Unternehmen, weil es sich nahtlos mit anderen Zoho-Tools verbindet und der Einstieg sehr günstig ist.

4. Freshsales

Die Freshsales KI-Engine, Freddy AI, ist die ideale Wahl für wachsende Teams, die sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit brauchen. Freshsales ist einfacher zu bedienen als manche andere Tools wie HubSpot oder Salesforce. Das macht es zu einer tollen Option für nicht-technische Teams. Es lässt sich problemlos mit anderen Freshworks-Produkten integrieren und ist perfekt für Teams, die das Ökosystem schon kennen.

Wann sich KI-Lead-Scoring lohnt

KI-Lead-Scoring bedeutet einen großen Fortschritt bei der Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Lead-Scoring.

Das heißt aber nicht, dass es für jeden die beste Wahl ist. Neue oder kleinere Unternehmen setzen oft lieber auf automatisiertes oder sogar manuelles Lead-Scoring, wenn sie noch nicht genug Leads, Daten oder Budget haben, um in KI oder prädiktive Modelle zu investieren.

Hier findest du einen Überblick, wann welche Lead-Scoring-Methode sinnvoll ist.

Schnelle Empfehlungen:

• Gerade erst gestartet? Nutze manuelles oder einfaches regelbasiertes Scoring in deinem CRM.
• Verwaltest du eine wachsende Pipeline? Nutze regelbasiertes Scoring oder ziehe prädiktives Scoring in Betracht, wenn dein CRM das unterstützt.
• Skalierst du oder segmentierst mehrere Funnels? Setze auf KI-gestütztes Lead-Scoring, um individuelle, adaptive Scores in großem Umfang zu erstellen.

Schlussgedanken

Egal, ob du nach Möglichkeiten suchst, KI in deinen Vertriebsprozess zu integrieren, oder ob du eine genauere Methode zur Bewertung von Leads brauchst – KI-gestütztes Lead-Scoring könnte die Lösung sein, nach der du suchst. Es bietet eine spannende Möglichkeit, mit weniger mehr zu erreichen und gleichzeitig messbare Verbesserungen bei den Vertriebsergebnissen zu erzielen. Aber es ist wichtig, CRMs nicht nur anhand der KI-Funktionen zu bewerten, sondern auch danach, wie gut sie insgesamt zu deinem Unternehmen passen.

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