Predictive Lead Scoring: Lead- und Kunden-Scoring mit Predictive Analytics
Welchen Nutzen bietet KI-basiertes Predictive Lead- und Kunden Scoring für Ihr Marketing und Vertriebsteam gegenüber traditionellen Verfahren?
Verwenden Sie für Ihre Lead- und Kundenbewertung Ihr CRM-System und das vielleicht sogar schon mit integrierter Marketingautomatisation? Da sind Sie schon auf einem sehr guten Weg, aber es geht noch besser: Die nächste Stufe ist Predictive Lead- und Kunden Scoring.
Lead- und Kunden-Scoring gibt es schon lange und hat sich bewährt: Laut einer Studie von MarketingSherpa, erlangten Unternehmen, die Modelle zum Lead-Scoring nutzten, schon im Jahr 2011 einen ROI der Lead-Generierung von 138%. Das sind 77% mehr als Unternehmen, die keine Lead-Scoring Methoden verwenden (mit einem ROI von 78%).
Grund dafür ist, dass Kunden- oder Leadbewertung es dem Marketing und Vertrieb (M&V) ermöglicht, sich auf die profitabelsten Geschäftskontakte zu fokussieren. Unternehmen erstellen dazu ein Kunden-Profil mit möglichst vielen Kriterien (bspw. Umsatz, Kaufhäufigkeit, Kontakt-Kanäle, Kaufzeitpunkte, Menge, Kaufpreis und vieles mehr). Anhand von dem Profil bewerten Unternehmen ihre Kunden indem sie diese z.B. in ein Portfolio einordnen.
Ab einer Vielzahl von Kunden und Produkten benötigen sie jedoch die Unterstützung von technischen Tools. 84% der Unternehmen, die Lead- und Kunden-Scoring für M&V nutzen, tun dies über ihr CRM-System.
Welche 3 besonderen Vorteile ein CRM-System mit integrierter KI hat, diskutieren wir in diesem Beitrag.
Sie erhalten Prognosen statt nur den „Status quo“
Die Algorithmen der KI können sehr umfangreiche Datenbestände aus verschiedenen Quellen erfassen und automatisch integrieren.
Außerdem decken die Algorithmen gemeinsame Merkmale von Leads auf, die zu Kunden wurden und die nicht zu Kunden wurden. Daraus kann die Software Prognosen für zukünftige, neue Leads erstellen. Dies nennt man Predictive Lead-Scoring.
Predictive Lead-Scoring bedeutet: Die Zukunft aus der Vergangenheit vorhersagen.
Doch auch im Bereich Kunden-Scoring sind KI-gestützte Systeme dazu fähig Prognosen zu erstellen: Hierbei können bspw. zukünftige Cross-Selling Potenziale, Preissetzungsanalysen und Umsatzpotenziale durch die Aus- und Bewertung von bestehenden Kundenverkaufsdaten aufgedeckt werden.
Sie sparen Zeit und Ressourcen, und steigern Ihre Umsatzrentabilität.
Unternehmen haben auch schon vor der Durchsetzung von Predictive Analytics Programmen versucht Vorhersagen über Umsätze, Leads und Kunden zu treffen.
Diese beruhten allerdings häufig auf subjektiven Einschätzungen von M&V-Mitarbeitern. Solche Prognosen sind daher sehr fehleranfällig und zudem aufwendig zu erstellen.
In einer Studie des Demand Gen Report geht hervor, dass 61% der Unternehmen „irreführende Kaufsignale“ als größte Herausforderung im traditionellen Lead-Scoring sehen. Im Gegensatz dazu, kann die KI-Technologie durch die Nutzung von vielen qualitativ hochwertigen Datenquellen (wie bspw. ERP- und CRM Daten, Daten aus Social Media und Wettbewerberin-formationen) Prognosen mit einer zuverlässigen Trefferwahrscheinlichkeit erstellen.
Die Algorithmen der KI erstellen Prognosen über zukünftiges Verhalten Ihrer Kunden.
Das bedeutet auch, dass durch die KI manuelle M&V-Recherchen oder Dokumentationen zur Erstellung eines Kunden-Profils automatisiert werden und sich laufend aktualisieren. Das ist eine große Zeitersparnis für M&V.
Die gewonnene Zeit können Vertriebler und Marketer für eine zielgruppenspezifische Kunden-Kommunikation verwenden und somit effizienter arbeiten.
KI ermöglicht Ihnen eine zielgruppenspezifischere Ansprache Ihrer Kunden
Aus diesen Vorteilen, die die Technik der KI mit sich bringt, ergeben sich in der Praxis in vielerlei Hinsicht neue Nutzungsmöglichkeiten für M&V. Intelligente, datenbasierte Softwaresysteme können bspw. folgende relevante Fragen im M&V mit einer 80%igen Trefferwahrscheinlichkeit beantworten:
Welcher Kunde hat eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit?
Die Antwort auf diese Frage, ist die ursprüngliche Intention für das Lead-Scoring. Durch eine schnelle und verlässliche Beantwortung kann M&V seine Ressourcen auf die erfolgversprechendsten Geschäftskontakte konzentrieren. Somit ist es möglich eine höhere Erfolgsquote von Geschäftsabschlüssen zu erreichen.
Welcher Kunde könnte abwandern?
In den meisten Fällen wird mit den Bestandskunden der meiste Umsatz gemacht. Doch ab einer gewissen Anzahl an Kunden, kann man schnell den Überblick verlieren, sodass eine Änderung im Kaufverhalten erst dann bemerkt wird, wenn es zu spät ist.
KI-basierte Software ist wie ein Frühwarnsystem für zukünftige Kundenabwanderung. Die Software ist in der Lage sechs Monate bevor ein Kunde abwandert Alarm zu schlagen. Das gibt dem M&V genügend Zeit zu handeln.
Welche Angebote sind für welchen Kunden passend?
Durch die Beantwortung dieser Frage hat das Marketing – oder der Vertrieb bei einem Kundenbesuch – die Möglichkeit, kundenspezifische Angebote zu versenden. Ein KI-basiertes Kunden-Scoring mit verschiedenen Kriterien, die Hinweise auf eine Angebotsaffinität geben, ist in der Lage die Kunden zu clustern. Somit kann die Software Empfehlungen abgeben, für welche Kunden, welches Angebot wahrscheinlich passend ist.
Welcher Kunde hat für welches Produkt Cross-Selling Potenzial?
Als Paradebeispiel für diese Funktion dient Amazon: Der Hinweis „Andere Kunden kauften auch“ ist nichts anderes, als die Vorschläge von Amazons Algorithmus, um das Cross-Selling Potenzial der Amazon-Kunden auszuschöpfen.
Die Empfehlungs-Algorithmen von Amazon haben 35% der Verkäufe und 90% des Kunden-Supports automatisiert. Dadurch konnte Amazon die Kosten um drei bis vier Prozent senken.
Doch nicht nur im B2C-Bereich lässt sich das Cross-Selling Potenzial durch KI ausschöpfen. Auch im B2B Bereich, ist eine KI-basierte Software dazu fähig Ihrem Vertriebsteam konkrete Cross-Selling Hinweise zu geben.
Welcher Kunde ist bereit wieviel zu zahlen?
Der Preis ist häufig einer der effektivsten Hebel im M&V zur Gewinnerzielung. Eine Empfehlung auf diese Frage kann bspw. dem Vertriebler eine gewisse Verhandlungssicherheit bei Preisverhandlungen geben. Außerdem hilft es dem Unternehmen eine einheitliche Preisstrategie zu fahren, da Preisunstimmigkeiten von dem Algorithmus aufgedeckt werden können.
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Lead- und Kunden-Scoring mit Predictive Analytics: Verkaufen Sie schlauer – Fazit
KI basiertes Predictive Lead-Scoring hat drei bedeutende Vorteile gegenüber traditionellen Lead- und Kunden-Scoring Systemen:
Die Empfehlungen beruhen auf vielfältigen und großen Datenmengen, sodass eine hohe Trefferwahrscheinlichkeit erzeugt werden kann.
Weiterhin erspart die KI durch die automatisierten, selbstlernenden Algorithmen dem M&V Zeit und Ressourcen – aufwendige und wiederkehrende Recherchearbeiten werden abgenommen.
Der letzte Punkt betrifft die Kundenbetreuung an sich: Durch die spezifischen Handlungsempfehlungen werden dem M&V eine individuelle und zielgruppengerechte Kundenbetreuung ermöglicht und es wird sichergestellt, dass die Ressourcen auf die erfolgversprechendsten Kontakte fokussiert werden.
KI ermöglicht es, das Optimum aus dem Kunden- und Leadmanagement herauszuholen und es zu perfektionieren.
Unternehmen sollten sich daher vor den Möglichkeiten der KI nicht verschließen. Bleiben Sie wettbewerbsfähig und informieren Sie sich noch heute darüber, wie KI speziell Ihr Unternehmen unterstützen kann.
Haben Sie Fragen zum Thema Predictive Analytics & Kundenscoring? Wir helfen gerne weiter!
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Literaturnachweis:
Hengsberger, A. (2019): Künstliche Intelligenz: Potentiale und Einsatz im B2B-Vertrieb
Vickers, Michael (2019): Is Your CRM as Intelligent as It Should Be? Hg. CRM Magazine