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Mehr Erfolg mit Lead Scoring

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Erschienen in Apr I 2022 | Marketing Automation
Level: Advanced

Lead ist nicht gleich Lead: Als erfolgreiche Online-Marketer:innen sind wir ständig auf der Suche nach potenziellen Käuferinnen und Käufern. Wir generieren Leads, um datenschutzkonform an die Mail-Adressen und/oder Telefonnummern dieser Personen zu kommen und um sie damit personalisiert anzusprechen. Verschiedene Leads haben aber verschieden hohe Wahrscheinlichkeiten, tatsächlich zu konvertieren. Als Quelle nutzen wir morefire.

Ein Lead-Scoring-System ist nichts anderes als ein Punkte-System. Sofern Kundinnen und Kunden vorher als Lead registriert wurden, bekommen sie für jeden Kontakt mit deinem Unternehmen Punkte. Je mehr Punkte ein Lead hat, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er oder sie auch konvertiert und desto mehr Marketing-Aufwand und -Budget kannst du in diese Person investieren. Ggf. kannst du auch einen Schwellenwert festlegen, ab welchem Leads anders behandelt werden. Beispiel: Alle Leads mit mehr als 50 Punkten bekommen einen anderen Newsletter, als solche mit weniger als 50 Punkten.

🆒 Scoring-Systeme lassen sich in allen gängigen CRM- und E-Mail-Marketing-Tools umsetzen.

Welche Daten geben Punkte?

  • Demographische Daten: Demographische Daten können dann Punkte geben, wenn sie auf das Profil deiner Persona zutreffen. Der Name ist hier irrelevant, aber Daten wie der Wohnort, die Position in der Firma oder auch die Berufserfahrung können hier interessante Insights geben.
    Beispiel: Ein:e Manager:in, der oder die Entscheidungsbefugnisse hat, ist für dein Marketing vielleicht interessanter als ein Trainee, der gerade erst ins Unternehmen eingestiegen ist.
  • Unternehmensspezifische Daten: Hier geht es um das Unternehmen, für welches dein Lead tätig ist: Größe, Mitarbeiterzahl, Branche etc. All dies können Lead-treibende Faktoren sein. Es kommt ganz darauf an, welches Produkt du verkaufen möchtest.
  • Verhaltensspezifische Daten: Hierzu zählen alle Kontakte, die ein Lead mit deinem Unternehmen hatten: Websitebesuche, Downloads, Antworten auf E-Mails etc.

Je nachdem, wie wichtig die einzelnen Daten sind, vergibst du für jeden Datenpunkt eine entsprechende Punktzahl. Dafür gibt es leider keine Anleitung – welche Daten wichtig sind, hängt allein von deinem Unternehmen, deinen Unternehmenszielen, deinen Produkten und deiner Zielgruppe ab.

Der Prozess – So baust du dein Lead-Scoring-System auf

  • Schritt 1: Datensammlung
    Zunächst überlegst du dir, wie dein „idealer“ Lead aussieht und welche Stufen ein Kunde oder eine Kundin vom ersten Kontakt bis zum Kauf durchläuft. Anschließend findest du alle erdenklichen Datenpunkte und Kontakte, für welche du potenziell Punkte vergeben könntest. Alle diese Daten bekommst du in deinen CRM-Daten, deinen Webanalyse-Berichten und ggf. auch von deinem Kundensupport.
  • Schritt 2: Gewichtung der gesammelten Daten
    Nun evaluierst du die in Schritt 1 gesammelten Daten: Welche Daten sind für einen Lead unabdinglich? Welche wären „nice to have“ und welche sind eher nebensächlich? Anhand dieser Einstufung kannst du nun verschieden hohe Punktzahlen vergeben.
    Beispiel: Als E-Mail-Marketing Agentur bietest du zwei E-Books an: „Leitfaden für Lead-Scoring“ und „Die ersten 60 Tage mit uns als Agentur“. Derjenige, der das zweite E-Book herunterlädt, hat offensichtlich mehr Interesse, deine Dienstleistung in Anspruch zu nehmen als diejenige, die das erste E-Book herunterlädt. Demzufolge bekommt der Download des zweiten E-Books mehr Gewicht, ergo mehr Punkte.
  • Schritt 3: Lead Scoring im Automation-Tool umsetzen
    Nun musst du die zuvor festgelegten Punkte in deinem Marketing-Automation-Tool umsetzen. Jedes Tool funktioniert hier etwas anders, deswegen lohnt es sich, in die FAQs oder den Hilfe-Bereich des jeweiligen Tools einzulesen.
  • Schritt 4: Optimierung
    Lead Scoring ist kein einmaliger Prozess. Wir empfehlen dir, den Prozess regelmäßig (z.B. alle 3 – 6 Monate) zu optimieren. Dazu solltest du kritisch auf die folgenden Fragen blicken:

    • Sind die Leads mit dem besten Score auch die, die am Ende konvertiert sind?
    • Sind noch alle Datenpunkte genauso relevant, wie sie es davor waren?
    • Gibt es Muster, die sich aus den gewonnenen und verlorenen Leads ableiten lassen? Und vor allem: Gibt es Muster bei den Leads, die einen hohen Score haben, aber am Ende nicht konvertiert sind?

Negative Scores 🚫 Es gibt auch negative Kriterien, also Eigenschaften, die eher dagegen sprechen, dass du einen Lead als Kunden oder Kundin haben möchtest. Beispiele dafür wäre ein Newsletter-Opt-out oder das nicht-Beantworten einer wichtigen Mail.

Ein Beispiel für Lead Scoring
🔍 Alles Weitere zum Lead-Scoring findest du bei morefire.