KI im Unternehmen — Vertrieb & Marketing — Lead-Scoring mit KI

Lead-Scoring mit KI: Effizienz in der Kundenakquise steigern

Lead-Scoring mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Kundenakquisitionsstrategien zu optimieren und ihre Ressourcen effizient einzusetzen. Durch den Einsatz von KI können potenzielle Kunden, sogenannte Leads, präzise bewertet und priorisiert werden, was zu einem erhöhten Erfolg in Vertrieb und Marketing führt.

Typische Fehler beim Einsatz von KI im Lead-Scoring

Unzureichende Datenqualität: Ein häufiger Fehler besteht darin, das KI-System mit unvollständigen oder inkorrekten Daten zu füttern. Ohne qualitativ hochwertige Daten kann die KI keine präzisen Vorhersagen treffen. Wichtig ist, die Datenquellen kontinuierlich zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Daten aktuell und korrekt sind.

*Korrektur*: Implementieren Sie einen regelmässigen Überprüfungsprozess zur Sicherstellung der Datenqualität. Verwenden Sie Datenbereinigungs-Tools, die fehlerhafte Einträge identifizieren und korrigieren können.

Unklare Zieldefinition: Viele Unternehmen setzen KI-basierte Lead-Scoring-Modelle ein, ohne klare Ziele oder Erfolgskriterien zu definieren. Dies führt zu unscharfen Ergebnissen und einem uneffektiven Einsatz der KI.

*Korrektur*: Setzen Sie klare, messbare Ziele für Ihr Lead-Scoring-Projekt. Definieren Sie, welche Kriterien einen Lead wertvoll machen und wie Erfolg gemessen wird – zum Beispiel durch eine erhöhte Konversionsrate oder eine verkürzte Verkaufszykluszeit.

Mangelnde Integration mit bestehenden Systemen: Eine isolierte KI-Lösung für Lead-Scoring ohne nahtlose Integration in das bestehende CRM-System mindert deren Effektivität. Die Vertriebsteams können nur davon profitieren, wenn sie einfach und schnell auf die Scoring-Ergebnisse zugreifen können.

*Korrektur*: Sorgen Sie dafür, dass die vorgesehene KI-Lösung über APIs oder andere Integrationstechnologien problemlos mit Ihrem CRM und anderen Marketing-Tools kommunizieren kann.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Woche 1–2: Bestandsaufnahme und Vorbereitung

Sammeln und bewerten Sie die Qualität Ihrer derzeitigen Daten. Bereinigen Sie diese, um sicherzustellen, dass das KI-Modell mit den bestmöglichen Informationen arbeitet.

Definieren Sie klare Projektziele und relevanten KPIs unter Mitwirkung von Vertrieb und Marketing.

Woche 2–3: Auswahl und Implementierung

Recherchieren Sie verschiedene KI-Lösungen für Lead-Scoring, die sich leicht in Ihr vorhandenes CRM-System integrieren lassen.

Treffen Sie eine Auswahl und beginnen Sie mit der Integration. Stellen Sie sicher, dass die Sicherheit und der Datenschutz gewährleistet sind.

Woche 3–4: Testlauf und Anpassung

Führen Sie einen Testlauf mit einem kleinen Datensatz durch, analysieren Sie die Ergebnisse und passen Sie das Scoring-Modell entsprechend an.

Schulen Sie Ihr Vertriebsteam, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, mit dem neuen System schnell und effektiv zu arbeiten.
Durch Befolgen dieser Schritte können Schweizer KMUs das Potenzial von KI-geführtem Lead-Scoring voll ausschöpfen und ihre Effizienz in Vertrieb und Marketing nachhaltig steigern.