Die Lead-Bewertung ermöglicht es Unternehmen, ihre Leads nach verschiedenen demografischen und verhaltensbezogenen Faktoren einzustufen und so zu ermitteln, bei welchen potenziellen Kunden die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Abschlusses besonders hoch ist. Wird dieses Mittel richtig eingesetzt, spart es den internen Vertriebs- und Marketingteams Zeit und Geld, da sie sich ganz gezielt auf die aussichtsreichsten Leads konzentrieren können.
Ohne entsprechende Tools sehen sich Unternehmen aber häufig mit gewaltigen Herausforderungen konfrontiert. Bei der Bestimmung der relevanten Kriterien sind unterschiedlichste Faktoren zu berücksichtigen. Außerdem müssen riesige Bestände an Kundeninformationen gesichtet und analysiert werden. Ein weiteres Problem besteht darin, dass sich durch aktuelle Marktentwicklungen oder Änderungen im Kundenbedarf und Verbraucherverhalten immer wieder die Rahmenbedingungen ändern und die Bewertungsmodelle deshalb äußerst flexibel sein müssen.
Lead-Scoring-Software mit KI-fähigen Prognosetools ermöglicht es Unternehmen, diese Herausforderungen zu meistern und genauere Einblicke zu erhalten.
Die Evolutionsgeschichte der Lead Scoring-Tools
- Die Anfänge: Manuelle Lead-Bewertung Noch vor gar nicht langer Zeit, vor den aktuellen Entwicklungen im Bereich Software und Technologie, wurde die Bewertung von Leads tatsächlich manuell vorgenommen. Dazu wurden ausführliche Recherchen zu potenziellen Kunden angestellt und die entsprechenden Informationen in eine Tabelle eingetragen. Anhand dieser Tabelle konnten dann die einzelnen Werte berechnet werden. Der ganze Ablauf war aufwendig, zahlte sich aber aus: Unternehmen, die 2012 Methoden zum Lead Scoring nutzten, realisierten einen um 77 % größeren ROI-Anstieg bei der Lead-Generierung als Unternehmen, die auf Lead Scoring verzichteten – ein Trend, der sich fortsetzen dürfte.
- Optimierung des Prozesses: Lead-Bewertung mit CRM-Unterstützung Nach und nach gingen Unternehmen dazu über, den Prozess mithilfe von CRM-Systemen (Customer Relationship Management) zu automatisieren und zu vereinfachen. CRM bietet die Möglichkeit, Daten zu jedem einzelnen Lead zu sammeln und einzupflegen und sie dann anhand der gewählten Kriterien von der Software bewerten zu lassen. Bei diesen Daten handelt es sich größtenteils um demografische Angaben und explizite Informationen zu potenziellen Kunden. Anders ausgedrückt: Mit einem CRM-System allein bleiben zahlreiche nützliche implizite Daten unberücksichtigt. Vertriebs- und Marketingteams müssten also weiterhin viel Zeit in die Lead-Recherche investieren, um verlässliche Bewertungen vorzunehmen und diejenigen potenziellen Interessenten herauszufiltern, die voraussichtlich nicht kaufen werden. 84 % der Unternehmen mit CRM-System nutzen dieses zur Lead-Bewertung. Die Vorteile dieses Ansatzes stehen also außer Frage. Statt ein komplett neues System zur Lead-Bewertung zu entwickeln, wurde das bisherige Modell um den Aspekt der Marketingautomatisierung erweitert.
- Die nächste Stufe: Marketingautomatisierung Mit dem zunehmenden Einsatz von Marketingautomatisierung begannen Unternehmen, das Online-Verhalten von Leads zu verfolgen und bestimmte Arten von impliziten Informationen zu erfassen. Die Verknüpfung von Marketingautomatisierung und CRM ermöglichte eine gleichzeitige Automatisierung und Optimierung der Prozesse. Damit waren Unternehmen in der Lage, mehr und unterschiedlichere Daten zu analysieren und zu vergleichen. So ließ sich z. B. mithilfe von Marketingautomatisierung erfassen, wie oft ein potenzieller Kunde eine Website besuchte. Anschließend konnte der Score entsprechend angepasst und diese Information im Profil des Leads im CRM-System berücksichtigt werden. Die Mechanismen für Marketingautomatisierung konnten diese Aktionen zwar nachverfolgen, waren aber häufig nicht intelligent genug, um feinere Details zu unterscheiden – etwa die Frage, ob der Besuch auf der Website im Zusammenhang mit einem konkreten Interesse des Kunden steht oder ob sich hier einfach jemand ohne Kaufabsicht auf der Website umsieht. Aus einem Demand Gen Report geht hervor, dass „irreführende Kaufsignale“ für 61 % der Befragten zu den größten Herausforderungen bei der Lead-Bewertung gehören. Die Zeit scheint also reif zu sein für die nächste Evolutionsphase: Predictive Lead Scoring mit künstlicher Intelligenz.
Software, die für Sie arbeitet: Predictive Lead Scoring
Der Salesforce Bericht State of Marketing kommt zu dem Ergebnis, dass das größte Wachstumspotenzial für die kommenden zwei Jahre bei KI-gestützten Marketingtools oder -technologien zu erwarten ist. Das dürfte daran liegen, dass bei der Entwicklung von KI-Software besonderes Augenmerk auf viele spezifische Herausforderungen von Vertriebs- und Marketingteams gerichtet wurde.
Ganz ähnlich sieht es bei der Lead-Bewertung aus: Predictive Lead Scoring ist speziell dafür konzipiert, die aussagekräftigsten Kriterien Erfolg versprechender Leads zu definieren, Bewertungsmodelle zu erstellen, die präzise auf die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind, und sich flexibel allen neuen Marktbedingungen anzupassen.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Lead-Bewertung bietet mehrere Vorteile:
- Erfassung und Analyse umfangreicherer Datenbestände: Eine KI-fähige CRM-Plattform erzielt bei der Datenerfassung eine besonders hohe Reichweite, denn sie analysiert neben den im CRM-System gespeicherten Kundendaten automatisch auch aktivitätsbasierte Daten (E-Mail, Kalender usw.), Datenströme aus sozialen Medien und sogar IoT-Daten. So können Ihre Tools zur Lead-Bewertung riesige Mengen an eingehenden und historischen Vertriebsdaten sichten und daraus die aussichtsreichsten Leads ermitteln.
- Fein abgestufte Lead Scoring-Modelle: Die Algorithmen für das Predictive Lead Scoring decken gemeinsame Merkmale von Leads auf, die zu Kunden wurden, und jenen, die nicht kauften. Auf Grundlage dieser Informationen kann die Lead-Scoring-Software unterschiedliche Prognosemodelle erstellen, sie anhand eines Beispiel-Datensatzes testen und dann automatisch das Modell auswählen, mit dem die besten Ergebnisse erzielt werden. Sie profitieren von einem optimal aufgesetzten Verfahren zur Lead-Bewertung, das individuell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist und auf verlässlichen Kriterien basiert.
- Größere Genauigkeit und mehr Flexibilität: Durch maschinelles Lernen verbessert die Lead-Scoring-Software im Laufe der Zeit ihre Genauigkeit, indem sie Daten kontinuierlich neu analysiert und neue Erkenntnisse sofort in die Lead-Bewertung einbezieht. Die Informationen können auch herangezogen werden, um die Bewertungsmodelle in regelmäßigen Abständen zu überprüfen und anzupassen. So ist sichergestellt, dass Ihre Lead-Prognosen so präzise wie möglich sind und Änderungen an den Marktbedingungen oder im Kundenverhalten zeitnah berücksichtigt werden.
- Unterstützung bei zusätzlichen Aufgaben: Ein CRM-System mit integrierter KI-Technologie unterstützt Sie auch bei verschiedenen Aufgaben zum Lead Scoring und Lead-Management. Das Spektrum reicht von Account-Einblicken und Abschlussprognosen bis zu Erinnerungen an Nachfassaktionen bei Kunden nach Eintritt bestimmter Ereignisse oder nach Ablauf einer bestimmten Zeitspanne. KI-fähige Software optimiert verschiedene Aufgaben für Sie, sodass Sie sich voll und ganz darauf konzentrieren können, die besten Leads als Kunden zu gewinnen, Ihre Reaktionszeit zu minimieren und die Kundeneinbindung zu verbessern.
Geschäftsabschlüsse und Beziehungspflege mit KI
Predictive Lead Scoring übernimmt bereits heute einen Großteil der aufwendigen Aufgaben zur Datenanalyse und Bestimmung aussichtsreicher Leads.
Vertriebs- und Marketingmitarbeiter erhalten damit die Möglichkeit, sich gezielt um Erfolg versprechende Leads zu bemühen. So können sie mehr Abschlüsse in kürzerer Zeit erzielen und gleichzeitig intensivere Kundenbeziehungen pflegen.
Ausführlichere Informationen zum Einfluss von KI auf Ihr Unternehmen finden Sie in unserem E-Book Künstliche Intelligenz im CRM.
