Lead Scoring: Leads mit Punkten priorisieren für IT-Unternehmen

Montagmorgen, im Postfach liegen zwölf neue Anfragen. Eine kommt vom IT-Leiter eines Maschinenbauers mit 180 Mitarbeitenden, der zweimal die Preisseite angesehen hat. Eine andere von einer Studentin, die für ihre Bachelorarbeit recherchiert. Beide stehen im CRM als „neuer Lead“. Wen rufst du zuerst an?

Lead Scoring beantwortet genau diese Frage. Jeder Lead bekommt Punkte dafür, wie gut er zu deinem Angebot passt und wie viel Interesse er zeigt. In diesem Beitrag bekommst du ein fertiges Punkteschema für IT-Dienstleister, Systemhäuser und Softwareanbieter, eine Matrix für die nächsten Schritte und eine Anleitung, wie du das Modell nach einigen Wochen nachschärfst. Begriffe wie MQL oder ICP erklärt das IT-Marketing-Glossar.

Lead Scoring ist ein Punktesystem, mit dem du Leads nach ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit sortierst. Jeder Kontakt bekommt Punkte für bestimmte Merkmale und Aktionen, und ab einer festgelegten Punktzahl ist er reif für den Vertrieb. Im Glossar findest du die Kurzfassung unter Lead Scoring.

Die Punkte stammen aus zwei Quellen, die du getrennt betrachten solltest. HubSpot unterscheidet in seinem Leadscoring-Tool genau so: Fit-Scores bewerten Eigenschaften wie Berufsbezeichnung oder Unternehmensgröße, Interaktions-Scores bewerten Aktionen wie Website-Besuche, CTA-Klicks oder geöffnete E-Mails. Ein kombinierter Score verbindet beides.

Manche nennen die Fit-Bewertung auch Lead Grading. Gemeint ist dasselbe: Wie gut entspricht das Unternehmen deinem Ideal Customer Profile?

Lead Scoring arbeitet vor dem ersten Gespräch, BANT im Gespräch. Das Scoring nutzt Daten, die du ohnehin hast, und sortiert damit deine Anrufliste. Die BANT-Methode klärt im Telefonat Bedarf, Entscheidungsweg, Zeitplan und Budget, also Dinge, die kein Formular und kein Klick verrät.

Daraus ergibt sich eine klare Arbeitsteilung:

Der häufigste Denkfehler: Ein hoher Score sei schon eine Qualifizierung. Ein Score misst Wahrscheinlichkeit, nicht Gewissheit. Ob es ein Projekt, ein Budget und einen Entscheider gibt, erfährst du nur im Gespräch.

Lead Scoring lohnt sich, sobald mehr Anfragen hereinkommen, als dein Team am selben Tag gründlich bearbeiten kann. Dann entscheidet die Reihenfolge darüber, ob die guten Leads warm angerufen werden oder erst nach Tagen. Wie wichtig das Tempo ist, zeigte schon 2011 die Studie „The Short Life of Online Sales Leads“ im Harvard Business Review: Die meisten Unternehmen reagieren auf Online-Anfragen viel zu langsam. Im Glossar heißt das Thema Speed-to-Lead.

Typische Anzeichen, dass ein Scoring fehlt:

Kommen bei dir nur wenige Anfragen pro Woche, brauchst du kein ausgefeiltes Modell. Dann reicht es, jede Anfrage schnell anzurufen und im Gespräch zu qualifizieren. Ein einfaches Fit-Raster schadet trotzdem nicht, denn es zwingt dich, dein Ideal Customer Profile aufzuschreiben.

Das folgende Modell ist bewusst einfach gehalten. Es funktioniert in einer Tabelle genauso wie in einem CRM mit Scoring-Funktion. Die Punktwerte sind unser Vorschlag als Startpunkt für IT-Unternehmen, keine Norm. Passe sie an dein Angebot an.

Bevor du Punkte vergibst, brauchst du eine klare Beschreibung deines besten Kunden. Schau dir die Kunden an, mit denen du am liebsten arbeitest und am besten verdienst. Welche Größe haben sie, in welcher Branche sind sie, wer hat bei ihnen unterschrieben, welche Technik setzen sie ein? Diese Merkmale werden zu deinen Fit-Kriterien.

Vergib für jedes Merkmal Punkte, gewichtet nach Wichtigkeit. Begrenze den Fit-Score auf 50 Punkte, damit er mit der Interaktion vergleichbar bleibt.

Interaktion misst, wie konkret das Interesse gerade ist. Eine Projektanfrage zählt deshalb viel mehr als ein geöffneter Newsletter. Auch hier gilt eine Obergrenze von 50 Punkten.

HubSpot erlaubt solche Obergrenzen ausdrücklich: Es gibt ein Limit für den Gesamtscore und optional für jede Gruppe von Kriterien. So verhinderst du, dass jemand nur durch viele Newsletter-Klicks nach oben rutscht.

Minuspunkte sortieren aus, was nie ein Kunde wird. Sie werden vom Fit-Score abgezogen, der dadurch auch unter null fallen kann. HubSpot nennt als Beispiel einen Kontakt, der viel mit Marketinginhalten interagiert, sich aber vom Newsletter abgemeldet hat. Für IT-Unternehmen kommen typische Fälle hinzu:

Statt einer einzigen Zahl hilft eine Matrix aus Buchstabe und Ziffer. HubSpot nutzt für kombinierte Scores die Labels A1 bis C3: Der Buchstabe steht für den Fit, A ist hoch und C niedrig. Die Ziffer steht für die Interaktion, 1 ist hoch und 3 niedrig. Ein interaktionsfreudiger Kontakt, der nicht passt, wäre also C1.

Für das Modell oben schlagen wir diese Grenzen vor: Fit A ab 35 Punkten, B von 20 bis 34, C unter 20. Interaktion 1 ab 30 Punkten, 2 von 10 bis 29, 3 unter 10. Jedes Feld der Matrix bekommt eine feste nächste Aktion. Als MQL gelten in diesem Modell die Felder A1, A2 und B1: Diese Leads ruft der Vertrieb an.

Wichtig ist das Feld A3. Diese Kontakte passen perfekt, zeigen aber gerade kein Interesse. Sie gehören nicht auf die Anrufliste, sondern in eine gezielte Ansprache, etwa mit Account-Based Marketing. C1 dagegen ist oft eine Falle: viel Aktivität, aber kein passender Kunde. Ein kurzer Blick lohnt sich, ein langes Verkaufsgespräch meist nicht.

Interesse ist vergänglich. Ein Download vor acht Monaten sagt wenig über heute. Deshalb sollten Interaktionspunkte mit der Zeit sinken. HubSpot bietet dafür den Score-Verfall: Die Punkte eines Ereignisses sinken in festen Abständen von 1, 3, 6 oder 12 Monaten. Im Beispiel aus der HubSpot-Dokumentation bringt ein Formular 10 Punkte, bei 50 Prozent Verfall pro Monat sind es nach 30 Tagen noch 5 und nach 60 Tagen 0.

Fit-Punkte verfallen dagegen nicht. Die Größe eines Unternehmens ändert sich nicht, nur weil es drei Monate still war. Wenn du mit einer Tabelle arbeitest, reicht eine einfache Regel: Interaktionen zählen nur, wenn sie in den letzten 90 Tagen passiert sind.

Das erste Modell ist immer eine Schätzung. Prüfe es, sobald du genug Gespräche geführt hast, bei regelmäßigem Lead-Eingang meist nach sechs bis acht Wochen. Nimm die Leads, die im Anruf zu SQLs geworden sind, und die, die durchgefallen sind, und vergleiche ihre Punkte:

HubSpot rechnet bestehende Datensätze rückwirkend neu, wenn du einen Score änderst, und zeigt vor dem Aktivieren eine Vorschau der Verteilung. In einer Tabelle erledigt das eine Formel. Halte die Änderungen klein und ändere nicht alles auf einmal, sonst weißt du nicht, was gewirkt hat.

Zurück zum Montagmorgen. So sieht das Modell für die beiden Anfragen aus dem Einstieg aus:

Das Beispiel zeigt, warum die Trennung von Fit und Interaktion so wichtig ist. Hätte das System nur Aktivität gezählt, läge die Studentin mit 24 Punkten sogar vor einem passenden IT-Leiter, der eine Fallstudie geladen und ein Webinar besucht hat (18 Punkte). Erst der Fit macht den Unterschied sichtbar.

Es gibt drei Wege, Lead Scoring umzusetzen. Welcher passt, hängt vor allem davon ab, wie viele abgeschlossene Leads du schon hast.

Für prädiktives Scoring nennen die Anbieter konkrete Mindestmengen. Bei Microsoft Dynamics 365 Sales braucht das Modell mindestens 40 qualifizierte und 40 disqualifizierte Leads, die im gewählten Trainingszeitraum angelegt und abgeschlossen wurden. Dieser Zeitraum liegt zwischen drei Monaten und zwei Jahren. Bei HubSpot sind für KI-Scores mindestens 50 Kontakte nötig, davon 25 konvertierte und 25 nicht konvertierte, und die Funktion setzt Marketing Hub Enterprise voraus.

Das klingt nach wenig, ist es für viele IT-Mittelständler aber nicht. Wer im Monat eine Handvoll qualifizierter Anfragen bekommt, braucht lange, bis genug sauber abgeschlossene Leads zusammenkommen. Und die Daten müssen gepflegt sein: Ein Lead, der nie als gewonnen oder verloren markiert wurde, hilft keinem Modell. Starte deshalb mit Regeln, pflege die Ergebnisse im CRM und steige später um, wenn die Datenbasis reicht.

Die meisten Modelle scheitern nicht an der Technik, sondern an der Pflege.

Das beste Scoring nützt nichts, wenn die A1-Leads trotzdem drei Tage liegen bleiben. In vielen IT-Unternehmen ist genau das der Engpass: Die Geschäftsführung kennt die heißen Leads, hat aber zwischen Projekten und Support keine Zeit für den Anruf.

Dafür haben wir bei Stockmann Digital Consulting das Zusatzpaket Cracked Code Plus entwickelt. Unser Telefonteam ruft die Leads aus deinen Kampagnen in der Reihenfolge ihres Scores an, qualifiziert sie im Gespräch und übergibt dir nur die Termine, die sich lohnen, mit Protokoll. Ob das für dein Unternehmen passt, klären wir in der kostenlosen Wachstumsanalyse.

Lead Scoring sorgt dafür, dass die richtigen Leads zuerst angerufen werden. Für IT-Unternehmen reicht dafür ein einfaches Modell, solange es regelmäßig gepflegt wird.

Wie du im Anruf selbst vorgehst, liest du im Beitrag BANT-Methode: Leads qualifizieren im IT-Vertrieb. Wie Anfragen über KI-Assistenten entstehen, erklärt GEO für IT-Unternehmen. Alle Beiträge findest du im Blog.