Lead Scoring schlägt einen anderen Ansatz für die Kundenakquise vor. Diese Methode ermittelt die Nähe der Interessenten eines Unternehmens zur Kaufentscheidung und konzentriert sich dabei auf die „besten“ potenziellen Kunden: Diese Klassifizierung vereinfacht das Lead Management erheblich. Dank anerkannter wissenschaftlicher Quellen definieren wir das Lead Scoring eindeutig und erläutern außerdem die 4 Gründe, warum dieses Konzept Ihre Vertriebsleistung steigert.
Kontaktieren Sie uns für Ihre B2B-Marktforschung
Zusammenfassung
Was versteht man unter Lead Scoring?
Beim Lead Scoring werden die Leads eines Unternehmens nach ihrer Rentabilität klassifiziert. Benhaddou & Leray, 2017 weisen darauf hin, dass dieser Prozess unter das Kundenbeziehungsmanagement fällt. Im Allgemeinen wird diese Bewertung anhand von zwei Kriterien berechnet, die dem Lead eigen sind:
- die Eigenschaften des Leads: Tätigkeitsbereich, Zuständigkeit innerhalb des Unternehmens, Größe der Unternehmensstruktur, etc.
- und das Verhalten: Kundenerfahrung, Kontakthistorie, Interesse an einem Angebot, usw.
Letztendlich übersetzt das Lead Scoring das „Potenzial“ eines potenziellen Kunden, d.h. die Wahrscheinlichkeit, dass er ein Kunde wird. Auf diese Weise können Unternehmen:
- ihre vorrangigen Ziele auswählen
- privilegierte Kontakte zu diesen Kunden herstellen
- aber auch ihre Marketingstrategien personalisieren.
Duncan & Elkan, 2015 geht sogar noch weiter. In der Tat wäre dies eine der effektivsten Methoden, um Interessenten über Lead-Management-Systeme zu qualifizieren. Es hängt alles von dem Modell ab, das für die Bewertung verwendet wird. Und das aus gutem Grund: Die prädiktivsten Systeme liefern wertvolle Daten, um hochqualifizierte Leads zu erhalten. Schließlich ist ein gutes Lead-Scoring-Modell ein großer Vorteil für die Verbesserung der internen Zusammenarbeit. (Wu et al, 2023)
Die untrennbare Verbindung zwischen Lead Scoring und der Marketingautomatisierung
Hier interessieren wir uns für den positiven Beitrag der Marketingautomatisierung zum Lead Scoring. In diesem Fall analysiert Nygård & Mezei, 2020, die Zusammenhänge zwischen maschinellem Lernen und Lead Scoring. Das Ziel der Studie besteht also darin, die Kaufwahrscheinlichkeit von Interessenten zu bewerten. Die Autoren verglichen daher 4 anerkannte Ansätze des maschinellen Lernens, um diese Bewertung zu automatisieren. Ihre Schlussfolgerung ist eindeutig: Random-Forest-Klassifikatoren schneiden aus 2 Gründen am besten ab:
- die Gesamtleistungsbewertung ist höher als die der anderen 3 untersuchten Systeme
- die Interpretation ist einfach.
Wie bereits in der Einleitung erwähnt, vereinfacht das Lead Scoring außerdem den Kontakt zwischen Marketing- und Vertriebsteams in derselben Struktur. Dann macht die Lead Scoring-Automatisierung Sinn: Sie trennt die Interessenten nach den Bedürfnissen des Unternehmens. Mit anderen Worten: Einige Leads werden an die Vertriebsabteilung weitergeleitet, während andere in den Datenbanken der Marketingmanager verbleiben (Järvinen & Taiminen, 2015)
Die 4 Vorteile von Lead Scoring für die Vertriebsleistung
Wie zu Beginn des Artikels versprochen, konzentrieren wir uns in diesem Abschnitt auf die Vorteile dieser Marketingstrategie. Gemäß den Ergebnissen der Studie von Februar 2023 gibt es 4 solcher Vorteile:
- mehr Kundenkonversionen
- geringere Aufwendungen für die Kundenakquise
- höhere Markeneinnahmen
Identifizierung der besten Leads
Lead Scoring eignet sich ideal zur Steigerung der Konversionsraten
Dieser Marketingprozess vereinfacht den Durchlauf von Leads durch den Marketingtrichter. Infolgedessen erhöht sich die Anzahl der Kundenkonversionen. Das prädiktive Modell von Kazemi et al. (2015) gibt uns einen Einblick in diesen Bereich. Diese Studie nutzt das Lead Scoring und ermittelt, welche Interessenten am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen werden. Durch diese Methode können die Autoren die Kundenzufriedenheit erhöhen.
IntoTheMinds bewertet Ihre Kundenzufriedenheit
Bei der Anwendung auf einen Möbelhersteller erwies sich das Modell auf mehreren Ebenen als effektiv:
- Verwaltungskosten: Rückgang um 8% im Jahresvergleich
- Gewinne: 15% mehr als im Vorjahr
- Umsatz: mehr Kunden durch erhöhte Konversionsrate.
Fallstudien bei Coca-Cola zeigen sehr ermutigende Ergebnisse. Darüber hinaus zeigen Meire et al. (2017) die Kosteneffektivität und Effizienz von Lead-Scoring-Systemen bei der Kundenakquise. Ihr Modell zur Entscheidungshilfe integriert mehrere Datenquellen: soziale Netzwerke und finanzielle Gewinne. Das System steigert die Rücklaufquote der Interessenten, nämlich um +4,75% während des gesamten Experiments. So profitiert das Unternehmen ohne zusätzliche Kosten für Marketingmaßnahmen von einem finanziellen Gewinn von 11 Millionen Dollar!
Verringerte Kosten für die Umwandlung von Leads
Wie wir am Beispiel von Coca-Cola gesehen haben, erhöht das Lead Scoring nicht nur die Konversionsrate, sondern verringert ebenso die Kosten der Kundenkonversion. Wei et al. (2016) zeigen, dass die Kundenwertmatrix die Sales-Performanec konsequent steigert.
In einer anderen Untersuchung gelingt es Soroush et al. (2012), die Kosten für die Berechnung der Kaufwahrscheinlichkeit bei Versicherungsunternehmen zu senken. Die untersuchten Unternehmen reduzierten die Anzahl der Variablen, die bei der Suche nach Leads verwendet werden, um 50%. Die Komplexität des Scoring-Prozesses wird reduziert, und die Kundenkonversionen steigen! Dieser neuartige Ansatz für das Lead Scoring ermöglicht es den Unternehmen schließlich, die besten Interessenten zu geringen Kosten zu finden.
Steigern Sie Ihren Umsatz mit Lead Scoring
Zweitens führt die durch dieses Scoring ermöglichte Steigerung der Kundenkonversionen zu einem höheren Umsatz für das Unternehmen. Thorleuchter et al., 2012 demonstrieren die positiven Einflüsse zwischen:
- der Rate der Akquisition qualifizierter Leads
- der Anzahl der Verkäufe
- und den reduzierten Kosten, die mit dem Kauf und der Pflege von Interessenten-Datenbanken verbunden sind.
Die Ergebnisse sind eindeutig: Interessenten-Datenbanken sind dank der Methoden dieser Autoren relevanter. Bei den untersuchten Unternehmen steigt die Dichte der qualifizierten Leads von 5% auf 18%!
Kundenakquise kann ein langwieriger und teurer Prozess sein. Deshalb identifiziert das Lead Scoring bevorzugt das Quartil Ihrer besten Interessenten.
Lead Scoring zwingt Sie dazu, sich auf die besten Leads zu konzentrieren
Schließlich bleibt die Identifizierung der produktivsten Leads der deutlichste Beitrag des Lead Scoring. Schließlich unterscheidet es sich dadurch von anderen Techniken des Kundenbeziehungsmanagements. Es sind jedoch weitere Maßnahmen erforderlich, um dieses Segment Ihres Kundenstamms zu identifizieren. Sie müssen außerdem die zeitliche Variable in Betracht ziehen. Die besten Marketingteams kümmern sich um die besten Interessenten von heute, aber auch um die von morgen!
Daher hat prädiktives Scoring einen größeren Einfluss auf den Vertrieb als sein traditionelles Gegenstück (Wu et al., 2023). Außerdem kann das traditionelle Lead Scoring zeitaufwendig sein, um die besten Interessenten zu identifizieren. Daher müssen die Marketingbemühungen angemessen prämiert werden, denn sonst ist das Ganze nicht mehr rentabel. Duncan & Elkan, 2015 erklären uns Folgendes:
Die durchschnittliche Konversionsrate liegt bei herkömmlichen Modellen bei nur 5 %, verglichen mit 15 % bei prädiktiven Systemen.
Quellen
- Benhaddou, Y. & Leray, P. (2017). Customer Relationship Management and Small Data — Application of Bayesian Network Elicitation Techniques for Building a Lead Scoring Model. 2017 IEEE/ACS 14th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA).
- Duncan, B & Elkan, C. (2015). Probabilistic Modeling of a Sales Funnel to Prioritize Leads. KDD ’15: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1751–1758.
- Järvinen, J. & Taiminen, H. (2016). Harnessing marketing automation for B2B content marketing. Industrial Marketing Management, 54, 164-175.
- Kazemi, A., Babaei, M. & Mohammad Javad, M. (2015). A data mining approach for turning potential customers into real ones in basket purchase analysis. International Journal of Business Information Systems, 19(2), 139-158.
- Meire, M., Ballings, M. & Van den Poel, D. (2017). The added value of social media data in B2B customer acquisition systems: A real-life experiment. Decision Support Systems, 104, 26-37.
- Nygård, R. & Mezei, J. (2020). Automating Lead Scoring with Machine Learning: An Experimental Study. Machine Learning and Predictive Analytics in Accounting, Finance and Management.
- Soroush, A., Bahreininejad, A. & van den Berg, J. (2012). A Hybrid Customer Prediction System Based on Multiple Forward Stepwise Logistic Regression Model. Intelligent Data Analysis, 16(2), 265-278
- Thorleuchter D., Van den Poel, D. & Prinzie, A. (2012). Analyzing existing customers’ websites to improve the customer acquisition process as well as the profitability prediction in B-to-B marketing. Expert Systems with Applications, 39(3), 2597-2605.
- Wei, J., Lin, S., Yang, Y. & Wu, H. (2016). Applying Data Mining and RFM Model to Analyze Customers‘ Values of a Veterinary Hospital. International Symposium on Computer, Consumer and Control.
- Wu, M., Andreev, P. & Benyoucef, M. (2023). The state of lead scoring models and their impact on sales performance. Information Technology and Management.
Posted in Forschung.
