Was ist Predictive Lead Scoring? KI bereitet Sie auf mehr menschliches Marketing vor

Es war Zeit, dass Vermarkter eine Kristallkugel brauchten, um die Zukunft vorherzusagen. Mit dem Aufkommen prädiktiver Lead-Scoring-Modelle wie Act-On AI Predictive Lead Score wird es nun etwas einfacher, das Ergebnis des Fortschritts eines Leads durch Ihren Trichter vorherzusagen.

Das traditionelle Lead-Scoring hat immer noch seine Berechtigung, aber die Erweiterung und Verfeinerung Ihres Lead-Scorings mit KI und maschinellem Lernen verspricht, die Identifizierung potenzieller Interessenten einfacher denn je zu machen. Lassen Sie uns tief in die Welt des prädiktiven Lead-Scorings eintauchen, einschließlich Act-Ons eigenem AI Predictive Lead Score. Wir behandeln die Definition, die Unterschiede zwischen prädiktiver und manueller Bewertung und erläutern einige mögliche Anwendungsfälle.

Was ist prädiktives Lead-Scoring?

Diese hochmoderne Methodik nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, um Leads basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit, in Kunden umgewandelt zu werden, Bewertungen zuzuweisen. Es geht über die Einschränkungen des manuellen Lead-Scorings hinaus, das stark auf vorgegebenen Kriterien wie Berufsbezeichnung, Branche und Unternehmensgröße beruht. Stattdessen befasst sich das KI-basierte Lead-Scoring mit einer Vielzahl von Datenpunkten, darunter historischem Lead-Verhalten, Interaktionsmustern und demografischen Informationen, und wird basierend auf positiven Ergebnissen ständig aktualisiert. Dieser Ansatz ermöglicht es Marketingfachleuten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Bemühungen auf Leads zu konzentrieren, die eine höhere Conversion-Wahrscheinlichkeit aufweisen.

Beispielsweise verwendet die neue Funktion „Act-On AI Predictive Lead Score“ ein maschinelles Lernmodell, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kontakt in einen Verkauf umgewandelt wird. Der täglich aktualisierte Score ändert sich im Laufe der Zeit, wenn neue Kontaktverhaltensweisen in das System eingehen.

Was ist der Unterschied zwischen manuellem Lead-Scoring und KI-prädiktivem Lead-Scoring?

Das traditionelle Lead-Scoring basiert stark auf vordefinierten Kriterien und manueller Bewertung. Obwohl es ein grundlegendes Maß an Lead-Priorisierung bieten kann, werden dabei häufig komplexe Muster und Verhaltensnuancen übersehen, die die KI-prädiktive Lead-Bewertung durch die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens erfassen kann. Kurz gesagt, es ist subjektiver.

Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Modelle zur prädiktiven Leadbewertung verborgene Muster im Kundenverhalten erkennen. Mit dem Act-On AI Predictive Lead Score nutzen wir trainierte Modelle des maschinellen Lernens, um bestimmte Verhaltensweisen mit positiven Ergebnissen zu korrelieren und täglich für jeden Kontakt einen neuen Score zu generieren. Wir haben unsere ML-Neigungsmodelle entwickelt, um die Muster zu identifizieren, die dazu führen, dass Leads am Ende wahrscheinlich gewonnen oder verloren werden.

Darüber hinaus passt und verbessert sich die Methode im Laufe der Zeit und verfeinert ihre Vorhersagen kontinuierlich auf der Grundlage neuer Daten, während aktuelle Lead-Scoring-Modelle manuell aktualisiert werden müssen. Die KI-Leadbewertung bietet einen objektiveren Überblick über die Konvertierungswahrscheinlichkeit eines Leads.

Aber seien wir ehrlich: Wir wollen nicht ganz objektiv oder subjektiv sein. Marketing ist eine Kunst, keine Wissenschaft. Oftmals ist die Kombination und Ausbalancierung von manueller und prädiktiver Leadbewertung der beste Weg für anspruchsvolle Marketingorganisationen (wie wir weiter unten im Blog besprechen werden).

Anwendungsfälle für KI-prädiktives Lead-Scoring

Es ist wichtig zu bedenken, dass prädiktive Lead-Scoring-Modelle vorerst eine Ergänzung zu Ihren aktuellen manuellen Lead-Scoring-Systemen und keinen vollständigen Ersatz darstellen. Jedes Unternehmen verfügt über einzigartige Bewertungskriterien, die bei der Bewertung von Leads berücksichtigt werden sollten.

Lesen Sie sich also unsere Liste der Anwendungsfälle für den prädiktiven Lead-Score durch. Sie können Ihnen dabei helfen, das Beste aus dem AI Predictive Scoring im Allgemeinen und dem Act-On AI Predictive Lead Score im Besonderen herauszuholen.

1. Priorisieren Sie Leads für Vertriebs- und Marketinginvestitionen : Predictive Lead Scoring revolutioniert die Lead-Priorisierung, indem es Ihnen ermöglicht, Ihre Bemühungen auf Leads mit dem höchsten Conversion-Potenzial zu konzentrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Vertriebs- und Marketingteams ihre Zeit und Ressourcen dort investieren, wo sie am wahrscheinlichsten Ergebnisse erzielen, was zu einem effizienteren Lead-Management und höheren Konversionsraten führt.
2. Erstellen Sie Segmente für jede Trichterphase, um zu teilen und zu erobern : Nutzen Sie die prädiktive Lead-Bewertung, um Ihre potenziellen Kunden anhand ihrer Conversion-Wahrscheinlichkeit zu segmentieren. Sortieren Sie sie basierend auf den prädiktiven Lead-Score-Werten in den oberen, mittleren und unteren Bereich des Trichters. Wo Sie die Grenze ziehen, hängt von Ihrem spezifischen Unternehmen ab, aber zum Beispiel liegen die Werte für den oberen Bereich des Trichters bei 0–30, für den mittleren Bereich des Trichters bei 31–65 und für den unteren Bereich des Trichters bei über 65. Pflegen Sie dann jedes Segment mit unterschiedlichen Inhalten und ermutigen Sie Ihre Partner im Vertriebsteam, diesen BOFU-Interessenten Priorität einzuräumen.
3. Planen Sie eine effizientere Ressourcenzuweisung : Die effektive Zuweisung von Marketingressourcen ist entscheidend für den Erfolg, und Vorhersagewerte helfen Ihnen dabei. Indem Sie Ihre Bemühungen auf Leads mit höheren Vorhersagewerten richten, können Sie Ihr Budget und Ihre Ressourcen optimal nutzen.
4. Nutzen Sie prädiktive Erkenntnisse, um sich an den Vertrieb anzupassen : Eine effektive Zusammenarbeit zwischen Marketing- und Vertriebsteams kann den Unterschied ausmachen, ob Sie mit Höchstgeschwindigkeit mitsummen oder auf der Schulter bleiben. Prädiktives Lead-Scoring erleichtert die funktionsübergreifende Abstimmung und schafft Vertrauen. Übergeben Sie Leads mit hoher Punktzahl aus Ihrem Vorhersagemodell an Vertriebsteams. Was als nächstes kommt, ist der wichtige Teil: Hören Sie sich ihr Feedback zur Leistung dieser Leads im Vergleich zu heißen Leads aus Ihrem traditionellen Lead-Score-Modell an. Dieses Feedback kann Ihnen helfen, Ihre manuelle Bewertung zu verfeinern, die beste Anwendung für Ihre KI-bewerteten Leads zu ermitteln und die Akzeptanz von MQLs bei Vertriebspartnern zu verbessern.
5. Stellen Sie Inhalte für die Position des Leads im Verkaufstrichter bereit : Mit der prädiktiven Lead-Scoring-Software können Sie Inhalte bereitstellen, die den Bedürfnissen und Schwachstellen eines einzelnen Leads entsprechen. Beispielsweise können Leads mit hoher Bewertung Inhalte erhalten, die direkt auf die Vorteile Ihres Produkts gegenüber der Konkurrenz eingehen, während Leads mit niedrigerer Bewertung mit Bildungsressourcen gefördert werden können, die umfassendere Themen abdecken. Bonus: Nutzen Sie generative KI-Inhaltsgenerierung, wie z. B. Act-On AI Create in Verbindung mit Predictive Score, um Inhalte noch weiter zu verfeinern.
6. Entwickeln Sie neue Re-Engagement-Strategien : Nicht jeder Lead wird sofort konvertiert. Hier kommt die Wiedereinbindung ins Spiel. Mithilfe der KI-Lead-Bewertung können Leads identifiziert werden, die eine erneute Einbindung wert sind. Durch die Analyse historischer Daten und Verhaltensmuster können Sie Leads identifizieren, die in der Vergangenheit möglicherweise Interesse gezeigt haben, aber einer zusätzlichen Pflege bedürfen, um der Conversion näher zu kommen.
7. Bringen Sie Ihr Segmentierungsspiel auf die nächste Stufe : Eine effektive Segmentierung ist für eine zielgerichtete Kommunikation von entscheidender Bedeutung, und das vorausschauende Lead-Scoring bietet Ihren Daten eine ganz neue Dimension. Kategorisieren Sie Ihre Leads danach, wie gut sie in Ihrem Vorhersagemodell abschneiden, und testen Sie dann Kampagnen anhand Ihrer traditionellen Segmente wie „Hot Leads“ oder „Warm Leads“. Ist die Vorhersageversion besser? Wie können Sie Ihr manuelles Lead-Scoring entsprechend anpassen?
8. Nutzen Sie Daten, um ideale Kundenprofile zu aktualisieren und zu verbessern : Die Analyse der Attribute von Leads mit hoher Punktzahl kann Ihnen dabei helfen, ideale Kundenprofile für Ihr Vertriebsteam zu verfeinern. Suchen Sie nach Trends, die sich bei Leads zeigen, die in Ihrem automatisierten Lead-Score eine hohe Punktzahl erzielen, die zuvor in Ihren manuell bewerteten Leads möglicherweise nicht sichtbar waren. Der Act-On Predictive Lead Score wird dann zurück in Ihre CRM-Plattform eingespeist, um Ihr Verständnis zu erweitern. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihren Ansatz an Ihren ICP anzupassen.
9. Fügen Sie der Marketing-ROI-Verfolgung eine Dimension hinzu : Das vorausschauende Lead-Scoring bietet eine konkrete Möglichkeit, den Erfolg Ihrer Marketinginitiativen zu verfolgen. Durch die Überwachung der Konversionsraten von Leads mit hoher Punktzahl können Sie den Return on Investment (ROI) für verschiedene Kampagnen und Strategien bewerten. Versuchen Sie, den ROI für Leads zwischen Ihrem herkömmlichen manuellen Lead-Score und dem Vorhersage-Score zu vergleichen.
10. Bauen Sie langfristige Beziehungen zu Ihren Interessenten auf : Bei der Predictive-Lead-Score-Software geht es nicht nur um sofortige Konvertierungen; Es geht darum, dauerhafte Beziehungen aufzubauen. Möglicherweise identifizieren Sie eine Gruppe von Leads, die in Ihrem Vorhersage-Score gut abschneidet, in Ihrem manuellen Score jedoch nicht so gut. Pflegen Sie diese Leads und beobachten Sie ihr Verhalten sorgfältig. Wenn sie zu konvertieren beginnen, wissen Sie, dass Sie auf dem richtigen Weg sind. Wenn dies nicht der Fall ist, können Sie sie im Laufe der Zeit langsamer fördern, um Engagement und Interesse zu wecken.

Alle oben genannten Anwendungsfälle verleihen Ihren Marketingfunktionen Dimension und Intelligenz. Gehen Sie bei der Umsetzung einen Schritt zurück: Wenden Sie das Gelernte auf Ihren Gesamtansatz für die Marketingstrategie an. Leads mit hoher Punktzahl bieten wertvolle Einblicke in die Attribute und Verhaltensweisen, die zu erfolgreichen Conversions beitragen. Durch die Analyse dieser Erkenntnisse können Sie Ihre gesamte Marketingstrategie verfeinern, um sie besser auf die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Zielgruppe abzustimmen.

Manueller oder prädiktiver Score? Die Antwort ist beides

Bedenken Sie, dass die manuelle Leadbewertung ein höchst subjektiver Prozess ist. Dabei geht es um viele Vermutungen und die Zuweisung von Punkten, die an verschiedene Kriterien geknüpft sind. Je nachdem, wie und warum diese Punkte vergeben werden, kann die Korrelation zwischen Aktion und Ergebnissen schwer zu verfolgen und etwas willkürlich sein. Lösungen wie der Act-On AI Predictive Lead Score sind ein objektiveres Maß für das Benutzerverhalten.

Der wirklich anspruchsvolle Vermarkter wird die besten Elemente der manuellen und prädiktiven Leadbewertung kombinieren. Wenn das manuelle Scoring richtig eingerichtet ist, liefern beide Scoring-Arten einen guten Richtungshinweis auf das Käuferverhalten. Die Kombination beider kann die umfassendste Darstellung des komplexen und einzigartigen Verkaufstrichters, der Inhalte und des Kaufverhaltens potenzieller potenzieller Unternehmen liefern.

Wenn Sie einen manuellen Lead-Score eingerichtet und einen „Festlegen-und-Vergessen“-Ansatz verwendet haben, verschwenden Sie möglicherweise Zeit und Energie auf Leads mit geringem Wert. Durch das Hinzufügen einer prädiktiven Bewertung können Sie die Disziplin und Genauigkeit Ihres Bewertungssystems verbessern.

Die Zukunft des Marketings, jetzt verfügbar in der Gegenwart

Lösungen wie Act-On AI Predictive Lead Score stellen einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie wir Leads identifizieren, priorisieren und vermarkten. Durch die Kombination von KI und maschinellem Lernen mit der Kunst des Marketings können wir personalisierte und effektive Kampagnen erstellen, die potenzielle Kunden auf einer tieferen Ebene ansprechen.

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