Issuu on Google+

Datenanforderungen für Lead Scoring Lead Qualifizierung mit Data Mining

Für eine effiziente Steuerung der Akquise von Neukunden ist es notwendig, die Spreu vom Weizen zu trennen. Um Leads zu bewerten, kann man bereits vorhandene Informationen nutzen. So kann sich Ihr Vertrieb auf die besten Leads konzentrieren. Aber welche Daten braucht man und welche Qualität ist notwendig? Ein Einstieg in das Thema. Wieso eigentlich Lead Scoring

Lead Scoring ermöglicht die Priorisierung der Leads nach ihrer Erfolgsaussicht

Das sollten Sie versuchen herauszufinden:    

Branche Standort Größe Rechtsform

Lead Scoring ist eine elementare Aufgabe der Akquisesteuerung. Durch die Analyse der bereits bekannten Informationen zu einem Lead gelingt es, jeweils die Leads zu identifizieren, die bei denen die Aussichten gut, mittelmäßig oder schlecht sind. So kann man sich um die besten Leads zuerst kümmern. Und bevor man die schlechten Leads kontaktiert, sollte man neue Leads generieren. So sollte die Zielstellung sein. Für die Bewertung der einzelnen Leads werden die Informationen genutzt, die bereits bekannt sind. Das kann sehr unterschiedlich und uneinheitlich sein. Klassischerweise wird der Vertrieb aufgrund persönlicher Erfahrungswerte und aussagekräftigen Indikatoren wie z.B. Branche, Umsatz oder Region organisiert. Mit Hilfe moderner Data Mining-Verfahren können wir Muster in den vorhandenen Daten ermitteln, um das Potential des Verkaufserfolgs zu identifizieren. Diese sehr effiziente, analytische Vorgehensweise führt zu einer nennenswerten Steigerung der Trefferquote. Im Folgenden skizzieren wir die Anforderungen an die Daten für erfolgreiches Lead Scoring. Das gilt unabhängig davon, ob man die Leads mit Erfahrungswissen bewertet oder mit modernen Data Mining-Verfahren.

Nur wenige Must-have-Informationen In den meisten Fällen kann bereits auf den Stammdaten, die zu den meisten Leads einfach zu erhalten sind, sehr gut bewertet werden. Die Erfahrung zeigt, dass die Kenntnis über die Branche, den Standort, eine Idee hinsichtlich der Größe und gegebenenfalls die Rechtsform schon wichtige Indikatoren liefern, die eine belastbare Priorisierung der Leads ermöglicht. Häufig kennt man - zumindest nach dem ersten substanziellen Kontakt - auch noch die Position des Ansprechpartners oder gar des Entscheiders. Damit hat man schon ein sehr gutes Bild für die Bewertung. In einigen Fällen spielen noch spezifische Informationen eine Rolle. Dies kann beispielweise die Exportquote sein. Für die Lead Bewertung reicht hier - im Gegensatz zum Reporting - eine Schätzung.


Datenanforderungen für Lead Scoring Mut zur Lücke - denn die ist wertvoll Es ist kein Reporting – Lücken können genau das sein, wonach Sie suchen

Unsere Kunden sagen manchmal, dass ihre Daten für ein Lead Scoring nicht gut genug wären. Diese Einschätzung stammt meistens aus Erfahrungen mit Reporting. Ist dort ein Wert falsch oder fehlt er, ist sofort das Vertrauen erschüttert. Für die Bewertung von Kontakten braucht man aber kein Reporting. Es geht um die Suche nach kaufentscheidenden Indikatoren. Wir sehen sogar häufig in den Daten unserer Kunden einen Zusammenhang zwischen spärlichen Daten und meist schlechten Chancen, ins Geschäft zu kommen. Denn je größer das Interesse an einem Produkt ist, desto eher sind Interessenten auch bereit, Informationen über sich Preis zu geben. Lücken in den Daten können also sehr wertvolle Hinweise darauf sein, dass ein Lead vielleicht nur Infomaterial oder Preise in Erfahrung bringen wollte - ohne echtes Kaufinteresse. Die eigenen Ressourcen gilt es dann vorsichtig einzusetzen. Wie viel mehr kann man erreichen, wenn man die 10% "schlechtesten" Leads nicht kontaktiert? Durch die konsequente Priorisierung der Leads nach den Erfolgsaussichten steigern unsere Kunden ihre Trefferquote im weit zweistelligen Prozentbereich. Welche Indikatoren sind bei Ihnen wichtig?

Die G|PREDICTIVE Gradient GmbH G|Predictive ist Ihr Anbieter für Predictions-as-a-Service

G|PREDICTIVE hat es sich zum Ziel gesetzt, den Nutzen von komplexen Big Data-Analysen so einfach und günstig wie möglich für jedermann verfügbar zu machen, damit Unternehmen jeder Größe die maximalen Wettbewerbsvorteile aus Ihren Daten ziehen können. Zu den Kunden zählen u.a. Bayer, Otto, AxRo, Frontline Shop oder die Hamburger Sparkasse zu seinen Kunden.

Kontakt: Björn Goerke Geschäftsführender Gesellschafter G|PREDICTIVE Gradient GmbH Telefon: E-Mail: Internet:

040 - 209316 - 211 bg@gpredictive.de www.gpredictive.de


Datenanforderungen für Lead Scoring