Die Lead-Qualifizierung und Lead-Priorisierung sind zentrale Bestandteile eines erfolgreichen Vertriebs. In diesem Artikel erweitern wir die in unseren früheren Beiträgen besprochenen Themen. Vor allem bzgl. wie effektivem Lead Management und dem Einsatz von KI im Lead Scoring, um tiefere Einblicke in entsprechende Techniken zu geben.
- Lead-Qualifizierung: Ein Überblick
- Methoden der Lead-Qualifizierung
- Lead-Priorisierung
- Deep-Dive: Web-Crawling
- Integration in CRM-Systeme
Ziel ist es den Prozeß der Lead-Qualifizierung zu verstehen und wie qualifizierte Leads priorisiert werden.
1. Lead-Qualifizierung: Ein Überblick
In der Welt des Vertriebs und Marketings ist die Lead-Qualifizierung der Schlüsselprozess, der bestimmt, welche Leads die Zeit und Ressourcen des Vertriebsteams wert sind. Dieser Prozess ist nicht nur eine Prüfung der Lead-Eigenschaften, sondern auch eine strategische Vorgehensweise, um die Effektivität im Vertrieb zu maximiere
Lead Qualifizierung Definition
Was ist Lead-Qualifizierung bzw. Kunden-Qualifizierung? Lead-Qualifizierung (oder auch Kunden-Qualifizierung oder Account-Qualifizierung genannt) ist der Prozess, durch den potenzielle Kunden (Leads) bewertet und priorisiert werden. Damit wird sichergestellt, dass der Vertrieb sich auf die vielversprechendsten Leads konzentriert. Ergebnis sind die sogenannten „Qualified Leads“. Dies ist später die Basis für die Lead-Selektion; also die Auswahl, welche Leads tatsächlich durch das Vertriebsteam bearbeitet werden.
Anknüpfend an unsere Diskussionen über Lead-Generierung ist die Lead-Qualifizierung der nächste entscheidende Schritt.
Grundlagen der Lead-Qualifizierung
Lead-Qualifizierung beginnt typischerweise mit der Sammlung und Analyse von Daten über potenzielle Kunden. Diese Daten können demografische Informationen, Online-Verhalten, Engagement mit dem Unternehmen und spezifische Bedürfnisse oder Interessen umfassen. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis des Potenzials jedes Leads zu entwickeln.
Bedeutung im Vertriebszyklus
Die Qualifizierung von Leads ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter im Vertrieb effizient eingesetzt werden. Indem man sich auf die Leads konzentriert, die am ehesten kaufen werden, erhöht ein Unternehmen seine Konversionsrate und steigert letztendlich den Umsatz.
Der Prozess der Lead-Qualifizierung
Der Prozess wird in drei Schritte unterteilt:
- Erster Informationen: Der erste Schritt besteht darin, grundlegende Informationen über den Lead zu sammeln. Dies kann durch Websites, sozialen Medien oder durch erste Gespräche erfolgen.
- Bewertung der Bedürfnisse: Hier wird bewertet, inwieweit die Produkte oder Dienstleistungen des Unternehmens den Bedürfnissen des Leads entsprechen. Dies beinhaltet eine Beurteilung des Budgets, der Kaufbereitschaft und der Entscheidungsbefugnisse des Leads.
- Scoring: Viele Unternehmen verwenden ein Lead-Scoring-System, um Leads basierend auf verschiedenen Faktoren zu bewerten und zu priorisieren. Diese Faktoren umfassen demografische Daten, Online Verhalten und Engagement mit dem Unternehmen.
2. Methoden und Techniken der Lead-Qualifizierung
Grundsätzlich sind traditionelle, meist manuelle Ansätze und AI-basierte Tools zu unterschieden. Mit KI automatisieren Unternehmen die Lead-Qualifizierung und präzisieren, was in unserem Artikel über KI im Lead Scoring hervorgehoben wurde.
Traditionelle Ansätze wie BANT und CHAMP basieren hauptsächlich auf manuellen Prozessen. Die Bewertung der Leads erfolgt anhand festgelegter Kriterien. Diese Methoden erfordern eine intensive menschliche Interaktion und Beurteilung, um die Qualität und Priorität eines Leads zu bestimmen.
BANT
(Budget, Authority, Need, Timeline)
Dieses Modell, entwickelt von IBM, ist eine der ältesten und bekanntesten Methoden. Es beurteilt Leads anhand ihres Budgets (haben sie die finanziellen Mittel?), ihrer Autorität (sind sie entscheidungsbefugt?), ihres Bedarfs (haben sie einen echten Bedarf an dem Produkt/Dienstleistung?) und des Zeitrahmens (wann planen sie die Anschaffung?). BANT hilft Vertriebsteams, ihre Bemühungen auf die vielversprechendsten Leads zu konzentrieren, die sowohl die Mittel als auch die Dringlichkeit für einen Kauf haben.
CHAMP
(Challenges, Authority, Money, Prioritization)
CHAMP ist eine modernere Herangehensweise, die zunehmend an Beliebtheit gewinnt. Dieses Modell beginnt mit den Herausforderungen (Challenges) des Leads, was eine tiefere Einsicht in die Kundenbedürfnisse ermöglicht. Autorität (Authority) und Geld (Money) sind ähnlich wie bei BANT. Aber CHAMP fügt die Priorisierung (Prioritization) hinzu, um zu beurteilen, wie dringend der Lead eine Lösung benötigt. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um einen tieferen Dialog mit potenziellen Kunden zu führen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
Beide Modelle bieten strukturierte Ansätze zur Lead-Qualifizierung und helfen Unternehmen, ihren Vertrieb effizienter einzusetzen. Während BANT sich auf grundlegende, leicht messbare Kriterien konzentriert, bietet CHAMP einen ganzheitlicheren Blick auf die spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen der Leads. Für beides Methoden gibt es Lead Qualifizierungs-Vorlagen und Checklisten.
3. Lead-Priorisierung: Traditionelle und Moderne, KI-basierte Ansätze
Die Lead-Priorisierung ist ein entscheidender Schritt im Lead-Management-Prozess, der festlegt, welche der qualifizierten Leads die meiste Aufmerksamkeit und Ressourcen erhalten sollten. Dieser Prozess hat sich von traditionellen zu modernen, KI-basierten Ansätzen weiterentwickelt.
Traditionelle Ansätze:
In traditionellen Systemen basiert die Priorisierung der qualifizierten Leads häufig auf manuellen Bewertungen und festgelegten Kriterien: Wie etwa der Dringlichkeit des Bedarfs, dem Budget des potenziellen Kunden, seiner Position im Kaufzyklus oder seinem Engagement mit dem Unternehmen. Diese Methoden erfordern eine umfangreiche menschliche Beurteilung und ist oft subjektiv und zeitintensiv. Die Herausforderung besteht darin, konsistente und objektive Kriterien über alle Leads hinweg anzuwenden.
KI-basierte Ansätze:
Moderne, KI-basierte Systeme wie blue.LEAD revolutionieren diesen Prozess, indem sie maschinelles Lernen und Datenanalyse nutzen, um Leads zu bewerten und zu priorisieren. Diese Technologien ermöglichen eine tiefere Analyse von Lead-Daten, wie z.B. Verhalten, Interaktionen mit dem Unternehmen und soziodemografische Faktoren.
- Automatisierung und Geschwindigkeit: AI-basierte Systme straffen den Lead-Management-Prozess und erhöhen die Gesamteffizienz. Sie automatisieren Schlüsselaufgaben wie Lead-Erfassung, Scoring und Routing.
- Genauigkeit und Intelligenz: Die Tools verwenden KI, um hochwertige Leads schnell und genau zu identifizieren. Ein Relevanz-Prüfungsmerkmal stellt sicher, dass nur mit Leads interagiert wird, die gut zum Geschäft passen. Darüber hinaus priorisiert ein KI-basiertes Ranking-System die qualifizierten Leads anhand ihrer Wahrscheinlichkeit für einen Abschluss.
4. Deep-Dive: Web-Crawling
Durch Web-Crawling mittels KI in der Lead-Priorisierung erlangen Unternehmen einen signifikanten Vorteil gegenüber reinen Scoring-basierten Ansätzen. Hier haben sich zwei innovative Ansätze herausgebildet:
Lookalike-Ansatz
Dieser Ansatz nutzt Web-Crawling, um Profile von bestehenden, erfolgreichen Kunden zu erstellen und sucht dann nach potenziellen Leads, die ähnliche Merkmale aufweisen. Durch Analyse von Daten (Websites, sozialen Medien und anderen Online-Aktivitäten) identifiziert die KI Lookalike-Leads. Diese weisen eine hohe Ähnlichkeit mit den Top-Kunden des Unternehmens auf und haben somit eine höhere Conversion im Schnitt. Beispiele:
- B2B Smart Data: B2B Smart Data verwendet das Prinzip des statistischen Zwillings, welches bereits seit längerem von erfolgreichen Unternehmen wie Amazon und Co. für Cross- und Up-Selling genutzt wird.
- Chancental: Chancental screent bestehende Kunden oder neue Interessenten über das Prinzip der digitalen Zwillinge. Anschließend reichert es diese mit Potential-Scoring an.
- ZoomInfo: ZoomInfo hilft Vertriebsteams, potenzielle Kunden zu identifizieren, indem es die Websites von Unternehmen analysiert. Nutzer können Unternehmen anhand von Kriterien wie Branche, Standort und Größe suchen. ZoomInfo liefert auch Einblicke in die technologische Ausstattung und Finanzierungsinformationen der Unternehmen.
Inhaltsverständnis-Ansatz:
Hierbei geht es darum, die Inhalte auf den Websites potenzieller Leads zu verstehen und diese Informationen mit dem Sales-Ansatz des Unternehmens abzugleichen. KI-Tools analysieren die Inhalte der Lead-Websites, einschließlich Blogposts, Newsartikel und Produktbeschreibungen, um tiefere Einblicke in deren Bedürfnisse, Interessen und Geschäftsmodelle zu gewinnen. Diese Informationen dienen der Entwicklung einer personalisierten Verkaufsstrategie, die genau auf die Bedürfnisse und Interessen jedes Leads zugeschnitten ist.
- Double: Die Plattform verwendet GPT (Generative Pre-trained Transformer), um Leads automatisch im Internet zu recherchieren und Fragen nach Sales-Affinitäten zu beantworten.
- Blue Avenir: blue.LEAD von Blue Avenir zeichnet sich durch eine tiefgehende Qualifizierung aus: Es nutzt Technologien wie Scraping und kognitive KI, um Online-Content und öffentliche Kommunikation in sozialen Medien zu analysieren. Somit werden Leads identifizieren, die gut zu einem konkreten Sales-Pitch passen.
Fazit: Während traditionelle Modelle wie BANT und CHAMP grundlegende Rahmen für die Lead-Qualifizierung bieten, ermöglichen Tools wie blue.LEAD durch den Einsatz von KI-Technologie, Automatisierung und Personalisierung eine deutlich tiefere, effizientere und zielgerichtetere Lead-Qualifizierung und Lead-Priorisierung. Dies führt zu einer höheren Genauigkeit bei der Identifizierung und Priorisierung von Leads. Gleichzeitig bietet dies die Möglichkeit, den Vertrieb durch personalisierte Ansprachen und Inhalte effektiver zu gestalten.
5. Integration in CRM-Systeme
Die Integration von Lead-Qualifizierung und Lead-Priorisierung in CRM-Systeme ist ein entscheidender Schritt, um die Effizienz und Effektivität des Lead-Managements zu maximieren. Hier einige Schlüsselaspekte und Beispiele:
- Automatisierte Datenübertragung: Eine nahtlose Integration ermöglicht die automatische Übertragung von Lead-Daten zwischen Lead-Qualifizierungstools und dem CRM-System. Dadurch wird die manuelle Dateneingabe minimiert und die Genauigkeit erhöht.
- Erweiterte Analysen: Durch die Integration bieten CRM-Systeme erweiterte Analysen, die nicht nur auf den Daten aus Lead-Qualifizierungstools basieren.
- Personalisierte Kundenansprache: Die Integration ermöglicht es Vertriebsteams, personalisierte Ansprachen auf Basis der Lead-Qualifizierung zu entwickeln, was die Wahrscheinlichkeit von Konversionen erhöht.
- Beispiele für Integrationen: Viele CRM-Systeme (wie Salesforce oder HubSpot) bieten integrierte Lead-Qualifizierungsfunktionen oder die Möglichkeit, mit externen Lead-Qualifizierungstools zu interagieren. Diese Integrationen bieten oft Funktionen wie Lead-Scoring, Segmentierung und automatisierte Follow-up-Aktionen.
Die erfolgreiche Integration von Lead-Qualifizierungstools in ein CRM-System erfordert eine sorgfältige Planung und Abstimmung der Prozesse. Damit wird sichergestellt, dass die Systeme effizient zusammenarbeiten und die Vertriebs- und Marketingteams effektiv unterstützen.
Fazit
Die Geschwindigkeit, mit der AI auch in diesem Bereich für Umwälzungen und neue Möglichkeiten sorgt, ist enorm. Traditionelle Methoden in der Lead-Qualifizierung und der Lead-Priorisierung haben ausgedient und selbst aktuelle Tools wie Salesforce und HubSpot spielen in dem Bereich der Lead-Qualifizierung und Lead-Priorisierung eine untergeordnete Rolle.
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