AI-basiertes Lead Scoring

Traditionelles Lead Scoring basiert auf starren Punktesystemen: 10 Punkte für Website-Besuch, 20 für Whitepaper-Download. Das Problem: Diese Regeln veralten schnell und ignorieren komplexe Muster. AI-basiertes Lead Scoring ändert das grundlegend.

Was ist Predictive Lead Scoring?

Statt manueller Regeln analysiert ein ML-Modell historische Deals und erkennt Muster, die Menschen übersehen:

Welche Kombination von Interaktionen führt zum Abschluss?
Welche Firmengröße und Branche konvertiert am besten?
Zu welchem Zeitpunkt im Sales-Cycle sind Leads am empfänglichsten?

Ergebnis: Ein Score von 0–100 pro Lead, der die Abschlusswahrscheinlichkeit vorhersagt.

Datenquellen für Predictive Scoring

Interne Daten

CRM-Daten: Kontakthistorie, vergangene Deals, Pipeline-Dauer
Website-Verhalten: Seitenaufrufe, Verweildauer, Pricing-Seite besucht
E-Mail-Engagement: Öffnungsrate, Klickrate, Antworten
Event-Teilnahme: Webinare, Demos, Messen

Externe Daten (Enrichment)

Firmendaten: Umsatz, Mitarbeiterzahl, Branche, Wachstumsrate (z. B. via Clearbit, Apollo)
Technografie: Welche Tools nutzt das Unternehmen? (BuiltWith, Wappalyzer)
Intent-Daten: Recherchiert das Unternehmen aktiv Ihre Kategorie? (Bombora, G2)
Social Signals: LinkedIn-Aktivität, Job-Postings (suchen sie AI-Experten?)

Integration ins CRM

HubSpot / Salesforce

Die meisten AI-Scoring-Tools bieten native Integrationen:

Daten-Sync: CRM-Daten automatisch an AI-Modell übertragen
Score-Rückschreibung: AI-Score als Custom Field im CRM speichern
Workflow-Trigger: Bei Score > 80 → automatisch Sales-Qualified markieren
Priorisierung: Sales-Dashboard nach AI-Score sortieren

Feedback-Loop

Der wichtigste Schritt — oft vergessen:

Won Deals: Modell lernt, welche Muster zum Abschluss führen
Lost Deals: Modell lernt, welche Muster nicht konvertieren
Regelmäßiges Retraining: Monatlich oder quartalsweise das Modell aktualisieren

Ergebnisse in der Praxis

Unternehmen mit AI-Lead-Scoring berichten:

30–50 % höhere Konversionsrate durch bessere Priorisierung
20–30 % kürzere Sales-Cycles durch Fokus auf heiße Leads
Vertriebsteam spart 5–10 Stunden/Woche durch weniger Cold Outreach

Wichtig: AI-Lead-Scoring ersetzt nicht das Bauchgefühl erfahrener Vertriebler — es ergänzt es mit Daten. Der beste Ansatz: AI priorisiert, Mensch entscheidet.