LEAD-SCORING

Lead Scoring ist ein automatisierter und bei uns KI-gestützter Prozess, der die Qualität und Relevanz von Leads nach einem individuellem Algorithmus bewertet. Dieser Wert, der als Score bezeichnet wird, basiert auf verschiedenen Kriterien, die den Grad des Interesses und die Wahrscheinlichkeit des Abschlusses eines Geschäfts anzeigen. Durch diese Bewertung können Vertriebsressourcen effektiver eingesetzt werden. 

Hier sind einige der Kriterien, die beim Lead Scoring berücksichtigt werden:

Interaktionshistorie: Welche Aktionen hat der Lead auf der Website durchgeführt? Dazu gehören Downloads von Ressourcen, besuchte Seiten, ausgefüllte Formulare und andere Interaktionen.

Demografische Informationen: Informationen wie die Branche, Unternehmensgröße, Position des Leads und Standort können wichtige Indikatoren für die Relevanz eines Leads sein.

E-Mail-Aktivität: Wie hat der Lead auf E-Mails reagiert? Öffnungen, Klicks und Abmeldungen können Aufschluss darüber geben, wie interessiert der Lead an den bereitgestellten Informationen ist.

Verhaltensweisen im Verkaufstrichter: Wo befindet sich der Lead im Verkaufstrichter? Ein Lead, der bereits mehrere Schritte im Trichter absolviert hat, ist  weiter fortgeschritten als ein neuer Lead.

Browsing-Verhalten: Wenn der Lead die Website durchsucht, gibt dies Hinweise darauf, wonach er sucht und welche Produkte oder Dienstleistungen für ihn relevant sind.

Social-Media-Aktivität: Die Interaktion des Leads mit den Social-Media-Plattformen  kann ebenfalls in das Scoring einbezogen werden.

Lead-Quelle: Die Herkunft des Leads, ob durch organische Suche, Social Media, Pay-per-Click-Anzeigen oder andere Kanäle, kann seine Qualität beeinflussen.

Das Lead Scoring ermöglicht es Vertriebsaktivitäten zu optimieren, indem man sich auf diejenigen Leads konzentriert, die am wahrscheinlichsten zu zahlenden Kunden werden. Es trägt dazu bei, den Vertriebsprozess effizienter zu gestalten, die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb zu verbessern und letztendlich die Conversion-Raten zu steigern.

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