Predictive Lead Scoring: Hochwertige Leads anhand von Daten entdecken

Sie erhalten zwei Leads, jeweils aus einer anderen Quelle. Der erste las einen Blogbeitrag auf Ihrer Website. Der zweite ging mehrere Seiten Ihrer Website durch und füllte auch ein Webformular aus.

Letzteres ist eindeutig mehr interessiert, und daher konzentrieren Sie Ihre Bemühungen mehr auf sie.

Aber was ist, wenn Sie ein CRM mit Tausenden von Leads verwalten?

Woher wissen Sie, wer Ihre Website über die organische Suche erreicht hat? Woher wissen Sie, wer die meiste Zeit auf Ihrer Website verbracht hat? Woher wissen Sie, welche Leads gegenüber den anderen maximales Engagement zeigen?

Die Antwort liegt im vorausschauenden Lead-Scoring.

Was ist Predictive Lead Scoring?

Predictive Lead Scoring ist der Lead-Scoring-Prozess, der prädiktive maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Daten aus historischen und bestehenden Kundenbeständen zu analysieren, um die besten potenziellen Kunden in der Zukunft vorherzusagen.

Wie funktioniert Predictive Lead Scoring?

Grundsätzlich erstellt das Predictive Lead Scoring Verfahren für Sie ein ideales Kundenprofil (ICP) auf Basis Ihrer bisherigen Kunden. Dieser ICP wird dann als Modell verwendet, um neue Leads so zu bewerten, dass je näher ein Lead am ICP liegt, desto höher der Lead-Score ist und umgekehrt.

Um das vorausschauende Lead-Scoring besser zu verstehen, vergleichen wir es mit seinem Vorgänger, dem traditionellen Lead-Scoring-Modell.

Lead-Scoring-Modelle: Traditionell vs. Predictive

Was ist ein Lead-Scoring-Modell?

Ein Lead-Scoring-Modell ist, wie der Name schon sagt, ein Modell zur Bewertung von Leads. Einem Lead werden Punkte basierend auf mehreren Faktoren zugewiesen, die von der Branche, in der er arbeitet, bis zu seinem Engagement für Ihre Website variieren.

Das bisherige Kundenverhalten ist der Schlüssel zu Lead-Scoring-Modellen. Wenn Ihre früheren Kunden immer ein hohes Maß an Engagement mit Ihren Inhalten gezeigt haben, wird davon ausgegangen, dass neue Leads mit einem ähnlichen Maß an Engagement eher zu Kunden werden. Diese Leads erhalten somit mehr Punkte als Leads, die dieses Kriterium nicht erfüllen.

1. Das traditionelle Lead-Scoring-Modell

Beim traditionellen Lead-Scoring-Modell wählen Marketingspezialisten manuell einige Schlüsselaktionen aus, basierend auf ihrer eigenen Vorstellung davon, was dazu geführt hat, dass Leads in der Vergangenheit zu Kunden wurden. Diese Aktionen werden dann verwendet, um das Potenzial zukünftiger Leads zu bewerten.

Marketer verlassen sich jedoch auf ihre eigene Interpretation und Beurteilung des traditionellen Lead-Scoring-Modells. Und dies könnte Raum für menschliche Fehler, Fehlinterpretationen und Fehleinschätzungen lassen. Sie können am Ende einer Aktion, die möglicherweise nicht relevant ist, zu viel Gewicht zuweisen, oder Schlüsselaktionen zu wenig zuweisen.

Aus diesem Grund wird das traditionelle Lead-Scoring-Modell heute meist durch das Predictive Lead-Scoring-Modell ersetzt.

2. Das prädiktive Lead-Scoring-Modell

Das prädiktive Lead-Scoring-Modell behebt die Mängel des traditionellen Lead-Scoring-Modells, indem es keinen Raum für menschliche Fehler lässt und den gesamten Prozess automatisiert.

Es verwendet maschinelle Lernalgorithmen und prädiktive Modellierungstechniken, um zukünftige Kunden auf der Grundlage des Verhaltens früherer Kunden vorherzusagen.

Aber wie genau passiert das? Genau das werden wir als nächstes besprechen.

Wie automatisieren Sie Lead-Scores?

Machine-Learning-Algorithmen erkennen Trends aus Kundendatenbanken, indem sie historische und bestehende Kundendaten analysieren. Dies kann verschiedene Kundenkontaktpunkte wie das Besuchen von Zielseiten, das Ausfüllen von Webformularen, das Ansehen von Webinaren, das Öffnen von E-Mails usw. umfassen. Es verwendet diese Trends, um Muster zu ermitteln, und erstellt ein ICP, um zukünftige Leads zu bewerten.

Im B2B-Vertrieb erfordert jeder Lead ein umfangreiches Nurturing. Die Lösung muss auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten werden. Unmengen an Zeit und Energie werden verschwendet, wenn all diese Bemühungen einem Lead mit geringem Potenzial zugutekommen. Aber maschinelles Lernen im Predictive Lead Scoring stellt sicher, dass diese Bemühungen auf die Leads gerichtet sind, die am wahrscheinlichsten konvertieren.

Wie Slintel erweiterte Daten für Ihre Lead-Bewertungsanforderungen bereitstellt

Unbegrenzte Lead-Einblicke

Slintel bietet Ihnen frische, aktualisierte und genaue Lead-Einblicke für Ihre Lead-Scoring-Anforderungen. Dafür verfolgen wir regelmäßig über 286 Millionen Leads von über 14,5 Millionen Unternehmen.

Darüber hinaus bietet Ihnen Slintel genau die richtigen technografischen, firmografischen und demografischen Informationen, die Sie benötigen, um Ihre Leads genau zu bewerten. Sobald Sie Zugriff auf unsere genauen Lead-Einblicke haben, können Sie Leads nach Ihren Kriterien bewerten und die richtigen Konten für Ihr Unternehmen priorisieren.

Quelle

„Lead-Scoring mag einfach klingen. Wenn Sie jedoch möchten, dass Ihr Sales-Dev-Team qualifiziertere Meetings durchführt, benötigen Sie starke Einblicke in „Fit vs Interest“ und das erhalten Sie von Slintels Lead Insights!“

– Jason Dsouza, Senior Associate, Rev Ops bei 6sense

Kaufen Sie Intent Scores für Ihre Leads

Die Kaufabsicht einer Person oder Organisation kann als Wahrscheinlichkeit definiert werden, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu kaufen. Die Kaufabsicht eines Unternehmens kann durch die Untersuchung und Bewertung von Verhaltensweisen wie Webseitenbesuchen, Medienkonsum, Demo- oder Besprechungsanfragen, Downloads von Begleitmaterial, Teilnahme an Veranstaltungen und Formularübermittlungen abgeleitet werden.

Quelle

Slintel zeigt Ihnen für jede Organisation, die Sie ansprechen möchten, eine Bewertung der Kaufabsicht an. Der Kaufabsichts-Score Ihrer Kunden kann verwendet werden, um das Lead-Verhalten zu bestimmen. Ihr prädiktives Lead-Scoring-Modell kann dieses Verhalten dann mit dem Verhalten Ihrer früheren oder bestehenden Kunden vergleichen und so Ihren Lead-Score ermitteln.

Genaue Lead-Daten und Lead-Anreicherung

Ungenaue Lead-Daten in Ihrem CRM können Ihre Lead-Scores stark beeinträchtigen. Dies kann dazu führen, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter Leads mit immensem Kaufpotenzial als sinnlose Leads fehlinterpretieren, was zu mehreren verpassten Gelegenheiten führt.

Um zu verhindern, dass Sie etwas verpassen, hat Slintel die genauesten, aktualisierten Lead-Informationen, um Ihr CRM zu füllen. Sie können nicht nur Ihre vorhandenen Lead-Informationen mit genaueren Informationen aktualisieren, sondern auch die Lücken in fehlenden Datenfeldern mit korrekten Informationen ausfüllen.

Genauere Lead-Daten führen unbestreitbar zu besseren Lead-Scores und weniger verpassten Gelegenheiten.

Quelle

Alternative Leads, um Ihre Optionen offen zu halten

Manchmal ist ein Lead möglicherweise nicht die beste Wahl für Sie, selbst wenn er von einer Organisation mit immensem Kaufpotenzial stammt. Dies kann verschiedene Gründe haben, die von fehlender Entscheidungsbefugnis bis hin zu mangelnder Reaktionsfähigkeit trotz Ihrer Versuche, Kontakt aufzunehmen, reichen. In solchen Szenarien ist es immer besser, alternative Lead-Optionen von demselben Konto zu haben.

Als Slintel-Benutzer erhalten Sie über ein einziges Konto Zugriff auf mehrere Leads, die alle mit den erforderlichen Kontaktdaten versehen sind. Auf diese Weise wissen Sie, dass Sie mit allem ausgestattet sind, was Sie brauchen, um Ihre Leads mit der höchsten Punktzahl zu kontaktieren.

Schauen Sie sich Slintel noch heute an!