Lead-Scoring-Modell

Entwerfen Sie ein dokumentiertes Lead-Scoring-Modell, fundiert durch die tatsächliche Conversion-Historie Ihres CRM – gewichtete Attribute, klare MQL- und SQL-Schwellenwerte und ein echter Lead, bewertet als durchgerechnetes Beispiel.

Für Demand-Gen-Manager Marketing Ops Sales Ops & RevOps Startup-Marketing-Leads
Beispiel-Prompt für den Joy-Assistenten

Entwerfen Sie ein Lead-Scoring-Modell für [Produkt] auf Basis der Closed-Won-Daten unseres CRM: gewichtete Attribute auf einer 100-Punkte-Skala, MQL- und SQL-Schwellenwerte und ein aktueller Lead, bewertet als durchgerechnetes Beispiel.

So kann es aussehen

Ein anschauliches Beispiel. Ihr Ergebnis hängt von Ihren Quellen, Daten und Anfragen ab.

Entwerfen Sie ein Lead-Scoring-Modell für unsere Logistik-Operations-Plattform auf Basis der Closed-Won-Daten unseres CRM: gewichtete Attribute auf einer 100-Punkte-Skala, MQL- und SQL-Schwellenwerte und ein aktueller Lead, bewertet als durchgerechnetes Beispiel.

Ich habe die Gewichte auf die Closed-Won-Abschlüsse der letzten 12 Monate in Ihrem verbundenen CRM gestützt – 214 Conversions. Seniorität und Preisseiten-Besuche sagten die Conversion deutlich stärker voraus als Branche oder E-Mail-Öffnungen, und die Gewichte spiegeln das wider.

Lead-Scoring-Modell – Entwurf

Das Modell bewertet jeden Lead mit bis zu 100 Punkten über sechs Attribute. Senioritäts-Passung trägt mit 25 Punkten das größte Gewicht, Preisseiten-Besuche und Demo- oder Webinar-Aktivität je 20 – diese drei Signale tauchten in über 80 % Ihrer Closed-Won-Abschlüsse auf.

Attributgewichte – 100-Punkte-Skala

Senioritäts-Passung25
Preisseiten-Besuch20
Demo oder Webinar20
Unternehmensgrößen-Passung15
Branchen-Passung10
E-Mail-Engagement10
  • MQL – 55 Punkte oder mehr. Geht ins Nurturing mit Benachrichtigung an den Vertrieb. In Ihrer Historie springt die Conversion von 4 % unterhalb dieser Linie auf 19 % oberhalb – dieser Sprung ist der Grund, warum der Schwellenwert bei 55 liegt.
  • SQL – 75 Punkte oder mehr. Geht innerhalb eines Werktags an einen AE zur Kontaktaufnahme; Leads über 75 schlossen zu 31 % ab.
  • Unter 55 – bleibt im Nurturing. Wird neu bewertet, sobald neue Aktivität im CRM eingeht.

Durchgerechnetes Beispiel – ein am Dienstag angelegter Lead, Zeile für Zeile bewertet.

AttributPriya Nair, Ops Director bei Meridian LogisticsPunkte
Senioritäts-PassungDirector-Ebene, Operations – exakter ICP-Treffer25 / 25
Preisseiten-BesuchHat die Preisseite diese Woche zweimal besucht20 / 20
Demo oder WebinarFür das Webinar registriert, aber nicht teilgenommen0 / 20
Unternehmensgrößen-Passung240 Mitarbeitende – innerhalb des Zielbands 100–50015 / 15
Branchen-PassungAngrenzend (3PL) statt Kernbereich Fracht5 / 10
E-Mail-Engagement4 der letzten 6 Sendungen geöffnet, ein Klick6 / 10

Priya erreicht 71 Punkte – ein klarer MQL, vier Punkte unter SQL. Eine Demo-Buchung oder eine Webinar-Teilnahme bringt sie über 75, und genau das sollte ihre nächste Nurturing-E-Mail anbieten.

Soll ich die Leads dieser Woche gegen das Modell bewerten, oder testen, wie viele sich mit einem MQL-Schwellenwert von 60 Punkten qualifizieren würden?

Von der CRM-Historie zum Scoring-Modell

Das Lead-Scoring-Modell betrachtet die Closed-Won-Historie Ihres CRM, um zu sehen, welche Attribute der Conversion tatsächlich vorausgingen, und entwirft dann ein vollständiges Scoring-Modell – gewichtete Attribute auf einer 100-Punkte-Skala, MQL- und SQL-Schwellenwerte an echten Conversion-Sprüngen und ein durchgerechnetes Beispiel, damit alle die Rechnung sehen können.

  1. Verbinden Sie Ihre CRM-Daten

    Richten Sie Joy auf Ihr verbundenes CRM oder fügen Sie eine Lead-Historie-Datei zum Knowledge Center hinzu. Entscheidend ist, welche Leads konvertierten und was Sie vorher über sie wussten.

  2. Bitten Sie um das Modell

    Benennen Sie das Produkt oder Segment und bitten Sie um ein 100-Punkte-Modell mit MQL- und SQL-Schwellenwerten. Geben Sie Hausregeln gleich mit – "Wettbewerber bekommen immer null Punkte" –, wenn Sie welche haben.

  3. Prüfen Sie Gewichte und Schwellenwerte

    Erhalten Sie die Attributgewichte als Diagramm, die Schwellenwerte mit den Conversion-Belegen dahinter und einen aktuellen Lead, Zeile für Zeile bewertet, sodass das Modell konkret ist statt abstrakt.

  4. Übernehmen Sie es dort, wo Sie arbeiten

    Kopieren Sie das dokumentierte Modell in die Scoring-Regeln Ihrer Marketing-Automation-Plattform und Ihr Team-Wiki, und nutzen Sie das durchgerechnete Beispiel im Übergabegespräch zwischen Vertrieb und Marketing.

  5. Machen Sie daraus einen Klick für Ihr Team

    Speichern Sie diese Anfrage als benutzerdefinierten Befehl auf dem Assistenten Ihres Teams. Starten Sie mit der Marketing-Vorlage, passen Sie sie mit Ihren eigenen Quellen und Formulierungen an – und jedes Teammitglied kann sie mit einem Klick ausführen.

Machen Sie es sich zu eigen

Beleggestützte Gewichte

Das Gewicht jedes Attributs spiegelt wider, wie stark es in Ihren eigenen Daten der Conversion vorausging – nicht eine Vorlage, die jemand 2019 veröffentlicht hat.

Schwellenwert-Logik

MQL- und SQL-Grenzen liegen dort, wo die Conversion-Raten in Ihrer Historie tatsächlich springen, sodass die Linien etwas bedeuten.

Durchgerechnete Beispiele

Jeder Lead wird auf Anfrage Zeile für Zeile bewertet – der schnellste Weg, eine Debatte über 'warum hat sich dieser qualifiziert?' zu klären.

Was-wäre-wenn-Neubewertung

Ändern Sie ein Gewicht oder einen Schwellenwert im Chat und sehen Sie, wie sich das Lead-Volumen des letzten Monats nach den neuen Regeln qualifiziert hätte.

Account-Scoring

Bewerten Sie Accounts statt einzelner Leads für ABM-Programme, mit Intent und Engagement pro Account aggregiert.

Negatives Scoring

Fügen Sie Punktabzüge für Ausschlusskriterien hinzu – Studierende, Wettbewerber, Freemail-Domains –, um die MQL-Warteschlange zu bereinigen.

Verfallsregeln

Definieren Sie, wie Verhaltenspunkte verfallen, damit ein Preisseiten-Besuch vom März einen Lead im September nicht aufbläht.

Modell-Audit

Prüfen Sie Ihr bestehendes Modell gegen aktuelle Closed-Won-Daten und finden Sie die Gewichte, die ihre Punkte nicht mehr verdienen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Lead-Scoring-Modell?

Ein Lead-Scoring-Modell vergibt Punkte für die Attribute und Verhaltensweisen eines Leads – Jobtitel, Unternehmensgröße, Preisseiten-Besuche – und nutzt Schwellenwerte, um zu entscheiden, wer Marketing-qualifiziert (MQL) oder Vertriebs-qualifiziert (SQL) ist. JoySuite entwirft das Modell aus der Conversion-Historie Ihres CRM statt aus generischen Vorlagen.

Wie werden die Attributgewichte bestimmt?

Joy vergleicht Ihre Closed-Won-Abschlüsse mit Leads, die nie konvertierten, und gewichtet jedes Attribut danach, wie stark es die beiden Gruppen trennte. Jedes Gewicht im Ergebnis kommt mit seinem Beleg, sodass das Modell etwas ist, das Ihr Team prüfen und hinterfragen kann.

Wo sollten die MQL- und SQL-Schwellenwerte liegen?

Bei den Punktwerten, an denen die Conversion-Raten in Ihrer Historie tatsächlich springen, nicht bei runden Zahlen. Im entworfenen Modell zitiert jeder Schwellenwert seinen Sprung – zum Beispiel Conversion von 4 % auf 19 % an der MQL-Linie –, sodass die Grenzen belastbar sind.

Bewertet JoySuite Leads in meiner Marketing-Automation-Plattform?

Nein. Joy entwirft und dokumentiert das Modell, bewertet einzelne Leads auf Anfrage im Chat und rechnet Beispiele neu, wenn Sie ein Gewicht ändern. Sie kopieren die finalen Regeln in Ihre Automation-Plattform, die das laufende Scoring im großen Maßstab übernimmt.

Wie oft sollte ein Lead-Scoring-Modell neu gebaut werden?

Prüfen Sie es alle zwei bis drei Quartale oder nach allem, was Ihren Funnel verändert – neue Preise, ein neues Segment, ein neues Produkt. Da Joy auf Abruf aus aktuellen CRM-Daten neu baut, ist eine Auffrischung eine Anfrage statt eines mehrwöchigen Projekts.

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