Lead Scoring mit KI: nach Fit und Timing priorisieren

Ein Lead ist nicht „gut" oder „schlecht", sondern passend oder unpassend — und aktuell oder nicht. Trennen Sie beide Achsen konsequent: Fit beschreibt Branche, Größe, Geschäftsmodell und Rolle. Timing beschreibt den Anlass: Wachstum, Tool-Wechsel, neue Verantwortliche, regulatorischer Druck.

Hoher Fit ohne Timing gehört ins Nurturing. Hohes Timing ohne Fit ist Ablenkung. Nur die Kombination rechtfertigt einen Anruf am Montagmorgen.

• Firmografie: Mitarbeiterzahl, Branche, Standorte, Geschäftsmodell.
• Rollenabdeckung: existiert die Funktion, die Ihr Problem verantwortet?
• Technologie: Tools, die Ihre Lösung ergänzen oder ersetzen.
• Wachstumssignale: Stellen, Finanzierung, neue Märkte.
• Anlass-Aktualität: Alter des stärksten Timing-Signals.
• Evidenzabdeckung: wie viele Kriterien sind überhaupt belegt?

Starten Sie einfach: Fit und Timing je 50 Prozent, innerhalb der Achsen gleich gewichtet. Definieren Sie drei Stufen — A (sofort bearbeiten), B (Sequenz), C (Nurturing) — statt hundert Punktwerte, die niemand interpretiert.

Kalibrieren Sie erst mit echten Ergebnissen: Welche Merkmale hatten Ihre letzten gewonnenen Deals gemeinsam? Diese Merkmale bekommen mehr Gewicht, nicht die, die sich am leichtesten messen lassen.

Ein Score, den ein AE nicht erklären kann, wird ignoriert. Jeder Punktwert braucht deshalb eine Zeile Begründung und eine Quelle. Fehlt die Quelle, sinkt nicht der Score, sondern die Abdeckung — und die Lücke wird als Data Gap ausgewiesen, statt geraten zu werden.

Scoring nützt nur, wenn es die Arbeitsreihenfolge bestimmt: Liste anreichern, scoren, Stufe ins CRM zurückschreiben, Sequenz je Stufe unterschiedlich fahren. Danach messen, ob die A-Stufe tatsächlich besser konvertiert — und die Gewichtung entsprechend anpassen.