Was ist Lead Scoring?
Lead Scoring bewertet Kontakte mit Punkten nach Passung und Interesse. So bauen Sie ein Modell, das Ihr Vertrieb wirklich nutzt, mit Beispielen.
Oleksandr Grygoriev · Aktualisiert:
Inhaltsverzeichnis
Lead Scoring ist ein Verfahren, bei dem Kontakte anhand fester Kriterien Punkte erhalten, damit der Vertrieb erkennt, wer zuerst angesprochen werden sollte. Gewertet werden meist zwei Dinge: wie gut ein Kontakt zur Zielgruppe passt und wie viel Interesse er zeigt. Ab einem vereinbarten Punktestand gilt er als reif für ein Gespräch.
Die Idee kommt aus einer alltäglichen Situation: Am Montagmorgen liegen vierzig neue Kontakte im System, und der Vertrieb hat Zeit für zehn Anrufe. Wen ruft er an? Ohne Regel entscheidet das Bauchgefühl oder die Reihenfolge im Posteingang.
Wozu Lead Scoring dient
Lead Scoring ist in erster Linie ein Werkzeug zur Priorisierung. Es sorgt dafür, dass die knappe Zeit im Vertrieb bei den Kontakten landet, bei denen ein Gespräch am wahrscheinlichsten zu einem Auftrag führt. Gleichzeitig schafft es eine gemeinsame Sprache zwischen Marketing und Vertrieb. Statt „Die Leads aus der Kampagne taugen nichts“ lässt sich sagen: „Von den Kontakten über 60 Punkten haben wir mit der Hälfte gesprochen.“
Viele Unternehmen unterscheiden dabei zwei Stufen: den Marketing Qualified Lead (MQL), der die Punkteschwelle erreicht hat, und den Sales Qualified Lead (SQL), den der Vertrieb nach einem ersten Kontakt als echte Verkaufschance bestätigt.
So funktioniert Lead Scoring
Ein Scoring-Modell kombiniert meist zwei Arten von Merkmalen:
| Art | Frage | Beispiele für Kriterien |
|---|---|---|
| Passung (explizit) | Passt der Kontakt zu unseren Kunden? | Branche, Unternehmensgröße, Region, Position der Person |
| Interesse (implizit) | Wie konkret ist der Bedarf? | Besuch der Preisseite, Download eines Leitfadens, Anmeldung zum Webinar, Antwort auf eine E-Mail |
Jedes Kriterium bekommt Punkte, positive wie negative. Eine Geschäftsführerin aus der Zielbranche bringt mehr als ein Student, eine Bewerbung auf eine Stelle zieht Punkte ab, weil sie kein Kaufinteresse zeigt. Viele Modelle lassen Verhaltenspunkte mit der Zeit verfallen: Wer vor einem Jahr einmal die Preisseite besucht hat, ist heute nicht mehr „heiß“.
Neben solchen Regelmodellen gibt es prädiktives Lead Scoring. Hier berechnet ein statistisches Modell aus früheren Abschlüssen, welche Merkmale zu einem Auftrag geführt haben. Das setzt allerdings genug historische Daten voraus, mehr dazu unter Predictive Analytics.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Anbieter von Zeiterfassungssystemen: Unternehmen ab 50 Mitarbeitenden bekommen Punkte, kleinere nicht, weil das Produkt erst ab dieser Größe wirtschaftlich ist. Ein Klick auf „Preise“ zählt mehr als drei gelesene Blogartikel.
- Handwerksbetrieb mit Onlineformular: Ein einfaches Scoring reicht: Anfrage aus dem Einzugsgebiet, Leistung aus dem Kernangebot, Wunschtermin in den nächsten Wochen. Wer alle drei erfüllt, wird am selben Tag zurückgerufen.
- Industriezulieferer: Kontakte von bestehenden Kunden erhalten Zusatzpunkte, weil Folgeaufträge dort wahrscheinlicher sind als bei neuen Firmen.
Lead Scoring, Lead Nurturing und Lead-Qualifizierung
Lead Scoring bewertet, Lead Nurturing entwickelt. Das Scoring sagt, wer bereit ist, das Nurturing sorgt dafür, dass mehr Kontakte bereit werden. Beide greifen ineinander: Kontakte unter der Schwelle bleiben in der Nurturing-Strecke, Kontakte darüber gehen an den Vertrieb.
Die Lead-Qualifizierung im engeren Sinn ist dagegen das Gespräch selbst. Hier prüft der Vertrieb Bedarf, Budget, Zeitrahmen und Entscheidungsweg, was kein Punktesystem ersetzen kann. Wie gut das Scoring funktioniert, zeigt sich später an der Conversion-Rate vom MQL zum Auftrag.
Grenzen und typische Fehler
- Zu viele Kriterien: Ein Modell mit dreißig Regeln versteht bald niemand mehr. Fünf bis zehn gut begründete Kriterien sind für den Anfang genug.
- Punkte aus dem Bauch: Die Gewichtung sollte sich an echten Abschlüssen orientieren. Schauen Sie nach einigen Monaten nach, welche Kriterien Aufträge tatsächlich vorhergesagt haben, und passen Sie an.
- Kein Rückkanal: Wenn der Vertrieb nicht zurückmeldet, welche Kontakte gut waren, lernt das Modell nie dazu.
- Datenschutz: Für Cookies und ähnliche Technik, die das Verhalten auf der Website erfasst, brauchen Sie nach § 25 TDDDG in der Regel eine Einwilligung. Außerdem gehört in die Datenschutzerklärung, dass Sie Kontakte auf diese Weise bewerten. Eine Entscheidung mit rechtlicher Wirkung darf nach Art. 22 DSGVO nicht allein automatisiert fallen; für die Frage, wen der Vertrieb zuerst anruft, ist das selten ein Problem, eine kurze Prüfung durch Ihre Datenschutzberatung lohnt sich trotzdem.
In der Praxis: Erst einfach, dann genauer
Die meisten Unternehmen brauchen am Anfang kein kompliziertes Modell, sondern drei bis fünf klare Regeln und ein Feld im CRM. Bei der Neukundengewinnung erfassen wir jede Anfrage mit Kanal, Ort und Leistung. Daraus lässt sich schnell ablesen, welche Anfragen zu Aufträgen werden und welche Merkmale ein Scoring berücksichtigen sollte.
Wo Kontakte aus mehreren Quellen zusammenkommen, etwa aus Website, Kampagnen und Messen, führen wir sie per Systemintegration in einem CRM zusammen, damit Punkte nicht an doppelten Datensätzen verloren gehen.
Häufige Fragen
Ab wie vielen Kontakten lohnt sich Lead Scoring?
Sobald Ihr Vertrieb nicht mehr jeden Kontakt zeitnah persönlich bearbeiten kann. Bei wenigen Anfragen pro Woche genügt oft eine einfache Checkliste, bei vielen Kontakten aus Kampagnen und Downloads zahlt sich ein Punktesystem aus.
Welche Software brauche ich für Lead Scoring?
Viele CRM- und Marketing-Automation-Systeme bringen Scoring-Funktionen mit. Für ein Regelmodell mit wenigen Kriterien reicht oft schon ein Feld im CRM, das bei bestimmten Ereignissen automatisch hochgezählt wird.
Was ist ein guter Schwellenwert?
Den gibt es nicht allgemein. Legen Sie einen Startwert fest, prüfen Sie nach einigen Wochen, wie viele Kontakte über der Schwelle tatsächlich Gespräche wurden, und verschieben Sie die Grenze, bis Menge und Qualität zu Ihrer Vertriebskapazität passen.
Brauchen Sie Unterstützung?
Unsere Experten helfen Ihnen, die richtigen SEO- und Digitalstrategien für Ihr Unternehmen umzusetzen.
Erstgespräch vereinbarenWeitere Artikel im Wiki-Lexikon
Was ist ein KPI-Dashboard?
Was ein KPI-Dashboard zeigen sollte, welche Kennzahlen Geschäftsführung und Vertrieb brauchen, woher die Daten kommen und wie oft sie aktuell sein müssen.
Begriff öffnenWas ist der Sichtbarkeitsindex?
Der Sichtbarkeitsindex fasst Google-Rankings einer Domain in einer Zahl zusammen. Wie er entsteht, was er aussagt und wo er täuschen kann.
Begriff öffnenWas ist die Absprungrate?
Absprungrate einfach erklärt: Berechnung in GA4 und Matomo, warum ein hoher Wert nicht immer schlecht ist und wie Sie die Kennzahl richtig nutzen.
Begriff öffnenWas ist die Click-Through-Rate (CTR)?
CTR einfach erklärt: wie sich die Klickrate berechnet, wo Sie sie in der Search Console finden und wie Title und Snippet sie verbessern.
Begriff öffnen