Um keine Zeit mit der Gewinnung von Interessenten zu verschwenden, die Ihr Produkt wahrscheinlich nicht kaufen werden, müssen Sie Ihr Targeting und Scoring verfeinern. Dazu können Sie die Verhaltensanalyse von Interessenten mit Marketing-Automatisierung kombinieren.
Lead-Scoring, auch verhaltensbasiertes Lead-Scoring genannt, ist im B2B-Bereich besonders wichtig. Es ist ein entscheidender Hebel für erfolgreiche Marketingkampagnen, da es Ihnen ermöglicht, Ihre Marketingaktivitäten zu optimieren und Ihre Kampagnen gezielter auszurichten. Die relevantesten Informationen über Ihre potenziellen Kunden präzise zu erfassen und zu filtern, ist jedoch nicht immer einfach. Mit einer guten Marketing- wird alles einfacher und Ihre Bemühungen werden effizienter.
Woraus besteht die B2B-Kundenbewertung?
Beim Lead-Scoring wird jedem potenziellen Kunden basierend auf seinem Engagement – also seinem Verhalten gegenüber Ihrer Marke und Ihrem Produkt – eine Punktzahl zugewiesen. Beispielsweise gilt ein potenzieller Kunde als „aufwärmend“, wenn er sich die Preisseite ansieht. Kurz gesagt: Verhaltensbasiertes Scoring liefert ein klares Bild der Kaufbereitschaft Ihrer potenziellen Kunden.
Akquise-Strategie optimieren können . Sie eignet sich besonders gut zur Segmentierung Ihres Web-Traffics. Das Verhalten von Interessenten auf einer oder mehreren Websites lässt sich in einen Score umrechnen. Ebenso können Sie anhand ihres Verhaltens beim Empfang von E-Mails (Öffnungen, Klicks) ihre Position im Sales Funnel bestimmen.
Es gibt drei Hauptstufen der Kundenbindung: Information, Überlegung und Entscheidung. Die Botschaft, die Sie an potenzielle Kunden senden, entwickelt sich in jeder Phase des Akquisitionsprozesses weiter. Sie können Ihre Informationsinhalte personalisieren, je nachdem, wie stark Ihre potenziellen Kunden mit Ihnen interagieren. Tatsächlich ist es unerlässlich, Ihre Zielgruppe zu informieren, bevor Sie Ihre Dienstleistungen präsentieren.
Welche verschiedenen Arten von Lead-Scoring gibt es für potenzielle Kunden?
Potenzialbewertung nach Dichte
Die Dichtebewertung quantifiziert die Customer Journey auf einer Website. Sie hilft Ihnen, das Besucherverhalten zu kategorisieren und diejenigen zu identifizieren, die kontaktiert werden sollten. So erhalten Sie ein genaues Bild davon, wann und wie Sie mit ihnen in Kontakt treten sollten. Wichtige Faktoren sind beispielsweise die Verweildauer und die Anzahl der Klicks.
Bewertung von Interessenten nach Kategorisierung
Kategorisierungsbasiertes Scoring ermöglicht die Optimierung Ihrer Web-Tracking- und Retargeting-Kampagnen. Diese Klassifizierung hilft, irrelevante Besucher bei Folgekampagnen auszusortieren. Seiten werden entsprechend der potenzieller Kunden .
- sowohl die Top-Seiten als auch die Preisseiten
- lauwarme Seiten wie Produktblätter,
- und Ausschlussseiten wie Stellenangebote.
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Können B2B-Interessenten automatisch bewertet werden?
KI hilft dabei, Daten über Ihre Kunden zu sammeln
Künstliche Intelligenz hat die Marketingwelt unbestreitbar erobert. Im B2C-Bereich ist sie für Marketingabteilungen bei der Umsetzung ihrer digitalen Strategien unverzichtbar geworden. Im B2B-Bereich gestaltet sich die Situation etwas komplexer, da die Erhebung relevanter Unternehmensdaten nicht einfach ist.
Diese Daten sind für die Vertriebsakquise unerlässlich. Sie müssen sowohl quantitativ als auch qualitativ sein, um eine effektive Leadgenerierung zu ermöglichen. Magileads hat sich dank seiner Datenbank mit über 20 Millionen B2B-Kontakten zu einem führenden Anbieter im Bereich der Geschäftskundenakquise entwickelt . Deep Learning benötigt in der Tat große Datenmengen, um potenzielle Kunden zu segmentieren. Deep Learning, auch als „Deep Learning“ bezeichnet, ist eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens, die versuchen, Daten mithilfe strukturierter Architekturen verschiedener nichtlinearer Transformationen mit einem hohen Abstraktionsgrad zu modellieren.
Marketingautomatisierung zur Segmentierung Ihrer Interessenten
Diese Kontaktliste ermöglicht es Ihren Marketingteams, qualifizierte Leads zu generieren, die Ihre Vertriebsmitarbeiter anschließend in Kunden verwandeln können. Magileads aktualisiert seine Datenbank nahezu täglich, sodass Sie stets mit zuverlässigen und relevanten Daten arbeiten.
Die Plattform unterstützt Sie bei der Entwicklung einer Omnichannel mit den besten Tools zur Kundengewinnung. Dank Marketing-Automatisierung als zentralem Treiber maximieren Sie den ROI Ihrer Marketingmaßnahmen und gewinnen gleichzeitig Zeit für das Wachstum Ihres Unternehmens.
Können wir das Verhalten potenzieller Kunden mithilfe von KI vorhersagen?
Maschinelles Lernen ermöglicht es Ihnen, auf Basis von Verhaltensanalysen relevante Vorhersagen zu treffen. Datenwissenschaftler haben diese Technologie entwickelt, um menschliches Lernverhalten zu simulieren. Damit können Sie empirisch die Mechanismen untersuchen, die die Entscheidungen Ihrer potenziellen Kunden , und deren Verhalten vorhersagen.
Computerprogramme nutzen Deep-Learning-Software, um das Scoring von potenziellen Kunden zu untersuchen und zu analysieren. Es ist spannend zu beobachten, wie sich diese Algorithmen im Laufe der Zeit verbessern. Die detaillierte Analyse ist von entscheidender Bedeutung, da sie es Marketingfachleuten ermöglicht, relevante Schlussfolgerungen über das Profil und das Verhalten potenzieller Kunden zu ziehen. Diese sorgfältige Vorbereitung erleichtert die Entscheidungsfindung und führt zu höherer Effizienz.
Automatisieren Sie Ihre B2B-Akquise mit Magileads
Die Kundengewinnungs- und -bindungsplattform von Magileads ermöglicht die vollständige Automatisierung Ihrer Akquiseprozesse, inklusive Lead-Scoring. Sie bietet innovative Lösungen zur einfachen Leadgenerierung per E-Mail, LinkedIn oder Retargeting-Anzeigen. Dank dieser zielgerichteten und konsistenten Kommunikation können Sie Ihre Botschaften individuell anpassen und potenzielle Kunden je nach deren Interesse – warm, verhalten oder kalt – gezielt ansprechen.
Diese Software lernt kontinuierlich aus den gesammelten Informationen über das Verhalten und die Entscheidungen Ihrer Zielgruppe. Die so gewonnenen KPIs helfen Ihnen anschließend, Ihre Marketingstrategie im Verlauf Ihrer Kampagne zu optimieren.
Wenn KI zur Bewertung von Talenten eingesetzt wird
Expertenreferenzen und glaubwürdige Studien
Studien und Berichte zum Lead-Scoring:
Eine aktuelle Analyse von Forrester (2024) zeigt, dass KI-gestützte Scoring-Lösungen die Lead-Qualifizierung um 68 % verbessern und gleichzeitig die Akquisitionskosten um 32 % senken.
Die MIT Technology Review veröffentlichte eine Studie, die zeigt, wie Vorhersagealgorithmen die aussichtsreichsten potenziellen Kunden mit einer Genauigkeit von 89 % vorhersagen können.
anerkannte Expertin für die Bewertung von potenziellen Kunden
und Forscherin im Bereich der künstlichen Intelligenz im Marketing an der Stanford University, erklärt: „Aktuelle KI-Bewertungsmodelle berücksichtigen mittlerweile Hunderte von Verhaltenssignalen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.“
Marc Dupont, Gründer von SalesPredict AI, betont: „Unsere Technologie identifiziert Muster in historischen Daten, die es uns ermöglichen, das Kundenpotenzial mit beispielloser Zuverlässigkeit vorherzusagen.“.
Direkte Erfahrungsberichte zur Bewertung von Interessenten
„Dank KI-gestütztem Scoring konnten wir unsere Konversionsrate um 40 % steigern und gleichzeitig den Zeitaufwand für die Kundengewinnung halbieren.“ – Paul D., Vertriebsleiter in der Pharmaindustrie
„Die Implementierung eines intelligenten Scoring-Systems hat es uns ermöglicht, unsere Leads effektiv zu priorisieren und unseren Vertrieb zu optimieren.“ – Sophie M., B2B-Marketingmanagerin
„Als Startup ermöglichte uns die automatisierte Bewertung den Zugang zu Analysefunktionen, die sich zuvor nur große Unternehmen leisten konnten.“ – Ahmed K., Gründer eines SaaS-Unternehmens
Benutzererfahrungen
Eine französische Bankengruppe hat ein KI-gestütztes Bewertungssystem implementiert, das die digitalen Interaktionen potenzieller Kunden analysiert. Das Ergebnis: 25 % mehr qualifizierte Termine.
Ein mittelständisches Industrieunternehmen konnte durch den Einsatz eines Verhaltensbewertungsinstruments seinen Verkaufszyklus von durchschnittlich 22 Tagen auf 14 Tage reduzieren.
Weitere Quellen
Der von der Harvard Business Review veröffentlichte Artikel „Die Zukunft des Lead-Scorings“ bietet eine detaillierte Analyse der neuesten Entwicklungen.
Die Fallstudie eines Salesforce-Kunden zur Implementierung von Einstein AI für das Lead-Scoring belegt konkrete Steigerungen der Vertriebsproduktivität.
Fünf weitere Zeugenaussagen
„Unsere Konversionsrate stieg um 35 %, nachdem wir eine KI-gestützte Scoring-Lösung für Lead-Scoring eingeführt hatten.“ – Laurent G., Vertriebsleiter
„Dank prädiktiver Analysen können wir jetzt vielversprechende Leads identifizieren, noch bevor diese Kontakt aufnehmen.“ – Emilie T., Marketingautomatisierung
„Dank intelligentem Scoring haben wir unsere qualifizierte Pipeline innerhalb von 3 Monaten verdreifacht.“ – Karim B., Business Developer
„Die Lösung hat sich in weniger als 6 Wochen amortisiert.“ – Nathalie P., Wachstumsmanagerin
„Unsere Vertriebsmitarbeiter verbringen mittlerweile 80 % ihrer Arbeitszeit mit hochqualifizierten Leads.“ – Thomas L., Vertriebsleiter
Fünf Geschichten und Anekdoten über die Bewertung von Nachwuchsspielern
In einem A/B-Test stellte ein Unternehmen fest, dass sein KI-Modell potenzielle Kunden als „heiß“ identifizierte, die von Menschen als „kalt“ eingestuft worden waren. 78 % von ihnen tätigten tatsächlich innerhalb der folgenden 30 Tage einen Kauf.
Ein Scoring-Tool ermittelte, dass ein potenzieller Kunde, der regelmäßig sonntagabends die Preisseite besuchte, eine 92%ige Wahrscheinlichkeit hatte, zum Kunden zu werden. Der Vertriebsmitarbeiter kontaktierte ihn am Montagmorgen und schloss den Verkauf noch am selben Tag ab.
Eine vom Algorithmus entdeckte Anomalie ergab, dass Interessenten, die über den Chat präzise technische Fragen stellten, ein dreimal höheres Potenzial als der Durchschnitt hatten.
Während der COVID-Krise passte ein Unternehmen sein Bewertungsmodell innerhalb weniger Tage an das veränderte Kaufverhalten an und rettete so seine Vertriebspipeline.
Ein skeptischer Verkäufer wurde überzeugt, als eine KI einen potenziellen Kunden identifizierte, den er für uninteressant hielt, der sich aber als größter Kunde des Jahres entpuppte.
Segmentierung nach Unternehmenstyp
| Geschäftstyp | KI-Bewertungsfunktionen | Wichtigste Vorteile |
|---|---|---|
| Tpe | Vereinfachte Modelle, einfache Integration | Sofortige Zeitersparnis |
| KMU | Multikanalanalyse, Personalisierung | Bessere Ressourcenverteilung |
| ETI | Komplexe Algorithmen, angereicherte Daten | Erkennung strategischer Chancen |
| Große Konten | Erweiterte CRM-Integration, prädiktive Analysen | Vertriebsoptimierung |
Diagramm: KI-gestützter Prozess zur Bewertung von Interessenten
[Datenerfassung] → [Verhaltensanalyse] → [Bewertung] → [Priorisierung] → [Vertriebsmaßnahme]
Fragen und Antworten: Bewertung von Interessenten
Wie funktioniert die KI-gestützte Interessentenbewertung?
Die KI-gestützte Bewertung analysiert Hunderte von Datenpunkten (Website-Besuche, E-Mail-Interaktionen, CRM-Daten usw.), um jedem Interessenten eine potenzielle Punktzahl zuzuweisen.
Worin besteht der Unterschied zur traditionellen Punktevergabe?
Künstliche Intelligenz erkennt für Menschen unsichtbare Muster und verbessert sich kontinuierlich durch maschinelles Lernen, im Gegensatz zu den statischen Regeln der klassischen Punktevergabe.
Wie lange dauert die Implementierung einer Lösung?
Die grundlegende Integration dauert 2 bis 4 Wochen, die Genauigkeit des Systems erreicht es jedoch erst nach 3 bis 6 Monaten Nutzung.
Welcher ROI ist von der Interessentenbewertung zu erwarten?
Unternehmen erzielen in der Regel eine 3- bis 5-fache Rendite auf ihre Investition durch Umsatzsteigerungen und Kostenoptimierung.
Benötigt man technische Kenntnisse, um diese Tools zu nutzen?
Moderne Lösungen sind so konzipiert, dass sie von Marketing- und Vertriebsteams ohne besondere technische Expertise eingesetzt werden können.
Wie wählt man die richtige Lösung aus?
Analysieren Sie Ihr Datenvolumen, Ihre Akquisekanäle und Ihre Geschäftsziele, bevor Sie die Marktoptionen vergleichen.
Kann KI die unternehmerische Intuition vollständig ersetzen?
Nein, sie ergänzt sie durch datengestützte Erkenntnisse, aber menschliches Urteilsvermögen bleibt für zwischenmenschliche Nuancen unerlässlich.
