Vertrieb, Marketing & Kundenservice

Lead Scoring mit Machine Learning: Opportunities gezielt priorisieren

Wenn Vertriebsteams jedem Lead gleich viel Zeit widmen, landen Anrufe bei Kontakten, die nie kaufen, während aussichtsreiche Opportunities liegen bleiben. Für Sales Operations, Vertriebsleitung und Marketing wird nachvollziehbar, wie prädiktives Lead Scoring aus Firmografie-, Verhaltens- und Interaktionsdaten eine Abschlusswahrscheinlichkeit errechnet. Sie bauen selbst ein Scoring-Modell, leiten Follow-up-Regeln ab und klären Governance, Datenschutz und Akzeptanz im Team. Danach steuern Sie Ihre Pipeline nach nachvollziehbaren Scores statt nach Gefühl.

Für wen

Sales Operations, Vertriebsleitungen und Marketingverantwortliche, die Leads und Opportunities auf Datenbasis priorisieren wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Abschlusswahrscheinlichkeiten modellieren und die Pipeline danach ausrichten

Das nehmen Sie mit

  • Regelbasiertes und prädiktives Lead Scoring grenzen Sie sicher voneinander ab, einschließlich der nötigen Datenqualität.
  • Ein eigenes Lead-Scoring-Modell aus Firmografie-, Verhaltens- und Interaktionsmerkmalen haben Sie aufgebaut.
  • Scores fließen über Follow-up-Regeln und CRM-Integration in konkrete Vertriebsschritte ein.
  • Die Wirkung belegen Sie über Conversion und Zykluszeit.
  • Governance, Modellpflege, Datenschutz und die Überzeugungsarbeit im Team sind Teil Ihres Fahrplans.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangslage: Streuverluste sichtbar machen

    • Streuverluste im Vertrieb: Aufwand für Leads, die nicht abschließen, systematisch senken
    • Regelbasiertes Punkteschema versus prädiktives Lead Scoring
    • Datenqualität als Voraussetzung: Dubletten, leere Pflichtfelder und veraltete Kontakte im CRM
    • Live-Demo: Scoring-Dashboard, auf dem aussichtsreiche Leads sofort hervortreten
    • Ihre Praxis: nach welchen Kriterien Ihr Team Leads heute auswählt
  2. Teil 2

    Modul 2 – Modellbau: Merkmale wählen, Abschlusschancen berechnen

    • Merkmale aus Firmografie (Branche, Größe), Verhalten (Webbesuche, Downloads) und Interaktion (Termine, Antworten)
    • Abschlusswahrscheinlichkeit je Lead und Opportunity modellieren
    • Übung: Aus Beispieldaten entwickeln Sie ein Lead-Scoring-Modell
    • Erklärbarkeit: offenlegen, welche Merkmale einen Score treiben, damit der Vertrieb ihn annimmt
  3. Teil 3

    Modul 3 – Einsatz: Vom Score zur nächsten Vertriebsaktion

    • Scores in Vertriebsprozesse und CRM integrieren
    • Vom Score zur Handlung: welche Aktion ein hoher, mittlerer oder niedriger Wert auslöst
    • Übung: Sie definieren Follow-up-Regeln je Score-Bereich
    • Zusammenspiel von Marketing und Vertrieb: wann ein Lead übergeben wird
    • Wirkung messen über Conversion und Zykluszeit
  4. Teil 4

    Modul 4 – Verankerung: Pflege, Datenschutz und Rückhalt im Team

    • Governance und Modellpflege: wer das Modell verantwortet und wann es neu trainiert wird
    • Datenschutz beim Scoring von Kontakten und Ansprechpartnern
    • Fallstudie: Einführung eines prädiktiven Scorings im Vertrieb
    • Das Team überzeugen: Einwände erfahrener Verkäuferinnen und Verkäufer aufgreifen
    • Ihr Fahrplan zur priorisierten Pipeline

VoraussetzungenVertriebserfahrung und ein sicherer Umgang mit CRM-Daten werden erwartet.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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