Wenn deine Inbound-Marketing-Strategie richtig ausgeführt wird, sollte sie viele neue Leads für deinen Verkaufstrichter generieren. Doch die eigentliche Herausforderung beginnt danach: Welche dieser Leads haben echtes Potenzial - und bei welchen lohnt sich der Aufwand aktuell (noch) nicht?
Lead Scoring hilft dir dabei, diese Unterscheidung systematisch und datenbasiert vorzunehmen. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen mit einem ausgefeilten Lead-Scoring-Modell bis zu 79 % höhere Conversion Rates erreichen können (MarketingSherpa B2B Benchmark Report). Auch die Aberdeen Group fand heraus, dass Unternehmen mit Lead Scoring durchschnittlich 30 % mehr Abschlüsse generieren und deutlich kürzere Verkaufszyklen erzielen.
Mit einem gut abgestimmten Scoring-Modell kannst du Leads gezielt klassifizieren:
a) Leads, die nicht zu deinem Angebot passen und effizient aus der Pipeline entfernt werden sollten
b) Leads mit hoher Passung, aber noch unzureichender Kaufbereitschaft, was ideal für gezieltes Lead Nurturing ist.
c) Kaufbereite, passende Leads, die direkt in den Sales-Prozess überführt werden sollten
Dieses Vorgehen hilft nicht nur dabei, deine Ressourcen effizienter einzusetzen, sondern erhöht auch nachweislich die Qualität der Gespräche und Abschlusschancen.
Lead Scoring ist eine Methode zur Priorisierung von Leads auf Basis von Daten. Es weist jedem Kontakt eine Punktzahl zu, die auf Informationen wie Firmografie, Verhalten auf deiner Website, Engagement in Kampagnen oder individuellen Attributen basiert. Ein effektives Lead Scoring basiert sowohl auf objektiven als auch dynamischen Kriterien, die kontinuierlich gemessen und angepasst werden.
Durch die Einordnung in ein Scoring-Modell wird klar, welche Leads eher zur Conversion neigen - und welche noch durch gezielte Inhalte gepflegt werden müssen. Dies erhöht nicht nur die Effizienz deines Vertriebsteams, sondern reduziert auch Streuverluste.
Ein gutes Scoring-Modell ist dabei immer individuell. Wir bei BEE setzen daher auf ein zweidimensionales Scoring-Modell bestehend aus:
Fit Score: Wie gut passt der Lead zu deiner Buyer Persona?
(z. B. Branche, Größe, Region)
Engagement Score: Wie stark interagiert der Lead mit deinem Content?
(z. B. Websitebesuche, Downloads, Formulare)
Die Kombination dieser beiden Werte ergibt eine klare Matrix, auf deren Grundlage Leads priorisiert, weiterentwickelt oder disqualifiziert werden können.
Kürzere Verkaufszyklen: Durch die Identifikation kaufbereiter Leads kann der Vertrieb schneller und zielgerichteter agieren.
Effizientere Ressourcennutzung: Marketing- und Vertriebsteams fokussieren sich auf die wirklich vielversprechenden Kontakte.
Höhere Leadqualität: Weniger ungeeignete Kontakte im CRM sorgt für saubere Daten und bessere Performance.
Gezieltes Lead Nurturing: Inhalte und Touchpoints können individuell an die Reife und den Bedarf eines Leads angepasst werden.
Abteilungsübergreifende Ausrichtung: Marketing und Vertrieb sprechen dieselbe Sprache in Bezug auf die Lead-Qualität.
Ein kombiniertes Lead Scoring auf Kontakt- und Unternehmensebene entfaltet insbesondere im B2B-Kontext seine Stärke. Hier sind es häufig nicht Einzelpersonen, sondern ganze Buying Center, die an einer Entscheidung beteiligt sind. Es genügt daher nicht, das Verhalten eines einzelnen Leads zu bewerten. Vielmehr ist es sinnvoll, auch den Gesamtwert des zugehörigen Unternehmens zu berücksichtigen - etwa durch Merkmale wie Branche, Mitarbeiteranzahl oder Umsatz.
Wenn mehrere Personen aus einem Unternehmen interagieren, zum Beispiel unterschiedliche Rollen bei der Informationssuche oder wiederholte Besuche von Produktseiten, kann ein aggregiertes Scoringbild entstehen, das deutlicher auf ein echtes Kaufinteresse hinweist. In diesem Fall liefert das kombinierte Scoring eine valide Entscheidungsgrundlage für die Priorisierung und Übergabe an den Vertrieb. Ein konkretes Beispiel: Wenn ein Kontakt aus einem mittelständischen Maschinenbauunternehmen mehrfach Produktdatenblätter herunterlädt und seine Kollegin kurz darauf ein Beratungsgespräch bucht, spricht die Aktivität auf Unternehmensebene für ein ernsthaftes Interesse. Beide Aktivitäten kombiniert ergeben eine höhere Relevanz, als sie isoliert erscheinen würden.
So lassen sich nicht nur relevante Einzelkontakte erkennen, sondern auch aktive Unternehmen als Ganzes identifizieren, was einen klaren Vorteil bei komplexen Entscheidungsprozessen und langen Sales-Zyklen bietet.
Eine getrennte Betrachtung macht Sinn, wenn:
es sich um einfache Sales-Prozesse handelt (z. B. Einzelkäufe im B2C-Bereich), wo die Unternehmensebene wenig Relevanz hat.
ein Großteil deiner Leads aus sehr heterogenen Firmenstrukturen stammt (z. B. Selbstständige, Einzelnutzer).
du in einer frühen Scoring-Phase bist und die Trennung für eine saubere Analyse benötigst.
In beiden Fällen gilt: Ein gutes Modell passt sich deinen Prozessen und Zielen an - und nicht umgekehrt.
Die grundlegenden HubSpot-Lead-Scores sollten konstruktiv-kritisch betrachtet werden. Sie sind zwar nützlich, bieten aber nicht die detaillierten Einblicke, die du über deine potentiellen Kunden benötigst: Hat er die Befugnis, eine Kaufentscheidung zu treffen? Passt er überhaupt zu deinem Angebot?
Sicherlich bekommst du dadurch eine bessere Vorstellung, wer sich in deiner Pipeline befindet. Doch du kannst auch mit Leads überhäuft werden, die zwar fantastisch aussehen, aber für dein Unternehmen nicht wirklich wertvoll sind. Dadurch entsteht ein Rückstau an Leads, den deine Vertriebsmitarbeiter verwalten müssen und dein Team verbringt viel Zeit mit Interaktionen, die nicht zielführend sind.
Als HubSpot-Partner nutzen und befürworten wir die Lead-Scoring-Tools, die in der Plattform enthalten sind - sie funktionieren! Aber um unsere Kunden noch besser zu unterstützen und ihre Erfahrungen zu personalisieren, haben wir den Lead-Scoring-Prozess weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass er für jeden Kunden konsistent und ergebnisorientiert ist. Es ist wichtig zu beachten, dass die Prinzipien des HubSpot-Lead-Scoring-Modells auch bei der Verwendung anderer CRMs angewendet werden können.
HubSpot weist jedem Lead mithilfe eines Punktesystems, das auf Positiv- und Negativkriterien basiert, eine Gesamtpunktzahl zu. Dies hilft dabei, jeden Kontakt, jedes Unternehmen und jeden Deal, der in das CRM eingegeben wird, zu qualifizieren. Die Positiv- und Negativkriterien beziehen sich auf die von dir definierte Zielgruppe.
Du bist vielleicht mit den Fit- und Engagement-Scores vertraut. Diese werden in HubSpot mithilfe benutzerdefinierter Eigenschaften implementiert, die deine idealen Kunden- und Engagement-Kriterien widerspiegeln. Durch die Kombination eines Fit-Scores und eines Engagement-Scores kannst du Leads in deiner Vertriebspipeline kontextbezogener verwalten. Was bedeutet das für dich?
Der Fit Score sagt aus, wie gut der Interessent den Kriterien deiner idealen Buyer Persona entspricht. Dabei berücksichtigen wir mehrere Attribute, unter anderen:
Die Höhe des Fit Score ändert sich nicht mehr, wenn er einmal festgelegt wurde. Der Engagement Score hilft dir zu verstehen, wie häufig Interessenten mit deinem Unternehmen in Kontakt treten:
Im Gegensatz zum Fit Score kann der Engagement Score dynamisch sein und sich ändern, je nachdem, wie oft der Lead mit deinem Unternehmen interagiert.
Anhand dieser Werte erkennst du, ob ein Lead gut zu dir passt und wie bereit er ist, die nächste Stufe zu erreichen. Deine Leute im Vertriebsteam können dann gezielt die Kommunikation mit denjenigen Interessenten, die schon weit entwickelt und für ein Verkaufsgespräch bereit sind, angehen und intensivieren. Das sind diejenigen, die mit deinem Content interagieren, deine E-Mails geöffnet und eine gewisse Zeit auf deiner Website verbracht haben.
Fit- und Engagement-Scores helfen deinem Marketingteam auch dabei, Leads effektiver anzusprechen und zu segmentieren, um sie mit Kampagnen und Botschaften zu adressieren, die sie in der Verkaufspipeline voranbringen.
Niedrige Fit- und Engagement-Scores sind zum Beispiel ein Zeichen für ineffektive Kanäle oder Content. Mit diesem Wissen kann dein Marketingteam neue Inhalte erstellen, um geeignetere Kontakte zu gewinnen.
Sobald du deine Lead-Scoring-Kriterien definiert hast, kannst du Workflows automatisieren, die den Kontakten in deiner Datenbank diese Scores zuweisen. Dies stellt sicher, dass jedem Kontakt eine Bewertung zugewiesen ist, die das Vertriebsteam in seine Sales-Tätigkeiten miteinbeziehen kann. Auch für das Reporting zu deinen Kampagnen und für die Optimierung deiner Bemühungen ist dies äusserst nützlich.
Möchtest du dich noch weiter mit der allgemeinen Marketing Automatisierung auseinandersetzen? Dann haben wir genau das richtige für dich!
Ein smartes Modell ist keine Raketenwissenschaft. Du brauchst nur eine klare Struktur - und etwas Sparring von Experten. So kannst du für dich schon mal starten und ebnest dir den Weg zum Lead Scoring:
Buyer Personas definieren
Der erste Schritt eines effektiven Lead Scoring Modells beginnt mit der klaren Definition deiner Buyer Personas. Wer sind deine idealen Kunden? HubSpot empfiehlt, sich hierbei auf demografische, berufliche und verhaltensbezogene Merkmale zu konzentrieren, um typische Entscheidungsprofile wie B2B-Marketing-Leiter, IT-Verantwortliche oder Geschäftsführer in KMUs genau zu beschreiben.
Kriterien für Fit und Engagement festlegen
Im Sinne von HubSpot unterscheidet man zwischen expliziten (Fit) und impliziten (Engagement) Merkmalen.
Fit-Kriterien können z. B. die Unternehmensgröße, der Standort oder die Branche sein. Engagement-Kriterien wiederum messen das Verhalten des Kontakts, etwa Downloads, besuchte Seiten oder E-Mail-Interaktionen.
Punktegewichtung und Schwellenwerte definieren
Nun definierst du, wie viele Punkte welcher Kontakt erhalten soll. HubSpot empfiehlt, hierfür sowohl Positiv- als auch Negativkriterien zu berücksichtigen. Ein Lead kann also sowohl Punkte sammeln als auch verlieren, z. B. durch eine unpassende Branche oder Inaktivität. Lege anschließend fest, ab welchem Score ein Lead in die MQL- oder SQL-Phase übergeht. Besonders hilfreich ist hierbei die Anwendung von Scoring-Modellen auf Kontakt- und Unternehmensdaten gleichzeitig, um ein vollständigeres Bild zu erhalten.
Automatisierung in HubSpot aufsetzen
Nutze benutzerdefinierte Kontakteigenschaften (Custom Properties), Workflows und Smart Lists, um dein Scoring-Modell automatisiert umzusetzen. Das native Lead-Scoring-Tool in HubSpot ermöglicht die direkte Zuweisung von Scores nach deinen Regeln und lässt sich mit CRM-Objekten wie Kontakten, Deals oder Tickets kombinieren dem integrierten Scoring-Modul, in dem du sowohl positive als auch negative Bewertungskriterien wie Seitenbesuche, Formularübermittlungen oder disqualifizierende Merkmale wie eine nicht relevante Branche oder Region festlegst. Ein gut konfigurierter Workflow kann z. B. automatisch ein Dealboard aktualisieren oder interne Benachrichtigungen für Hot Leads auslösen.
Regelmäßige Überprüfung und Optimierung
Lead Scoring ist kein statisches System. Verfolge die Entwicklung deiner Conversion Rates, analysiere die Qualität der qualifizierten Leads und passe die Kriterien laufend an. Laut HubSpot ist das Monitoring von Lead-Verhalten im CRM ein entscheidender Faktor, um Marketing und Sales langfristig zu alignieren. Ergänze qualitative Feedbacks vom Sales-Team regelmäßig, um das Modell praxisnäher zu gestalten. Aber nicht nur HubSpot empfiehlt es, auch wie als führende Agentur für Skalierung und Marketing empfehlen das Dringend.
Banken und Finanzinstitute stehen immer während vor den Herausforderungen:
Lead Scoring hilft hier, potenzielle Kund*innen nach Produktinteresse, Finanzvolumen, Risikoprofil und Interaktion (z. B. Zinsrechner genutzt, Kontaktformular ausgefüllt) zu bewerten.
So können z. B. Hypotheken-Leads frühzeitig durch das CRM-System an den richtigen Berater übergeben werden. Helfen so, direkt den Kunden zur richtigen Zeit in den Outreach zu gehen. Sprich in den Kontakt zu treten.
Lead Scoring entfaltet sein volles Potenzial insbesondere bei komplexen Produkten und Dienstleistungen mit hoher Marge oder langfristigen Vertragsbindungen – wie etwa Vorsorgeprodukte oder Baufinanzierungen. In diesen Bereichen ist der Verkaufszyklus meist lang, die Entscheidungswege sind vielschichtig und die Investitionssummen beträchtlich. Hier hilft ein sorgfältig aufgebautes Scoring-Modell, potenzielle Kundinnen und Kunden mit echtem Abschlussinteresse frühzeitig zu identifizieren und gezielt durch den Entscheidungsprozess zu führen. Die Möglichkeit, verschiedene Kriterien wie Risikoprofil, Produktinteresse oder Interaktionen mit digitalen Kanälen in die Bewertung einfließen zu lassen, liefert den Vertriebsteams wertvolle Orientierung und erhöht die Abschlusswahrscheinlichkeit deutlich.
Weniger geeignet ist Lead Scoring hingegen für breit angelegte Awareness-Kampagnen, bei denen vor allem anonyme oder kaum profilierte Nutzerdaten vorliegen. In solchen Szenarien, wie etwa im Rahmen großflächiger Branding-Maßnahmen, hier steht meist der Reichweitenaufbau im Fokus, nicht die gezielte Qualifizierung einzelner Leads. Die notwendige Datenbasis für ein präzises Scoring fehlt hier oftmals, sodass der Mehrwert dieser Methode in solchen Kampagnenformaten begrenzt ist.
Hersteller im B2B-Bereich, insbesondere Unternehmen der Industrie und des Maschinenbaus haben genauso wie auch die Banken, eine Vielzahl spezifischer Herausforderungen mit denen sie konfrontiert sind:
Ein strukturiertes, sowohl auf Unternehmensebene als auch auf Verhaltensebene ausgerichtetes Lead Scoring ist in diesem Kontext elementar. Auf Unternehmensebene können Faktoren wie die Branche, die Anzahl der Mitarbeitenden oder die vorhandene Infrastruktur, wie etwa ein bestimmter Maschinenpark, Aufschluss darüber geben, ob eine Firma dem idealen Kundenprofil entspricht. Auf Verhaltensebene werden digitale Interaktionen wie das Herunterladen von Produktdatenblättern, das Anfordern von CAD-Dateien oder die regelmäßige Teilnahme an technischen Webinaren erfasst. Diese Aktivitäten sind starke Indikatoren für ein konkretes Projektinteresse und können genutzt werden, um Entscheiderteams frühzeitig zu identifizieren und gezielt zu entwickeln.
Der Einsatz eines Lead-Scoring-Modells bietet sich deshalb insbesondere an, wenn im Projektgeschäft komplexe Lösungen vertrieben werden, etwa im klassischen Maschinenbau oder der OEM-Zulieferindustrie. Hier ermöglicht das Scoring eine gezielte Priorisierung der Leads, Ressourcen können strategisch eingesetzt und Vertriebsaktivitäten auf diejenigen Kontakte ausgerichtet werden, die tatsächlich ein hohes Potenzial für eine Zusammenarbeit zeigen.
Weniger Sinn macht der Einsatz eines solchen detaillierten Scoring-Ansatzes hingegen bei stark regional ausgerichteten Ausschreibungen, für die kaum digitale Kontaktpunkte vorliegen – beispielsweise, weil die Nachfrage ausschließlich über klassische Vertriebsnetze oder lokale Partnerschaften generiert wird. In diesem Fall fehlt die Datentiefe, um ein valides Scoring aufzusetzen, und die Automatisierungspotenziale des Modells bleiben ungenutzt.
Im SaaS- und Softwareumfeld steht das Lead Management vor der besonderen Herausforderung, eine Vielzahl potenzieller Leads auf den unterschiedlichsten Kanälen systematisch zu bewerten und effizient zu qualifizieren. Die digitale Customer Journey ist geprägt von zahlreichen Touchpoints, von Testanmeldungen über die Nutzung spezifischer Features bis hin zu Interaktionen mit Support und Community. Gerade durch den hohen Wettbewerbsdruck und die vergleichsweise geringen Markteintrittsbarrieren ist die Geschwindigkeit der Lead-Bewertung und -Bearbeitung ein kritischer Erfolgsfaktor.
Ein granular aufgesetztes Lead-Scoring-Modell bietet die Möglichkeit, sämtliche relevanten Nutzeraktivitäten automatisiert zu erfassen und in die Qualifizierung einfließen zu lassen. Hierzu zählen unter anderem das Onboarding von Testusern, die kontinuierliche Nutzung zentraler Produktfeatures, dynamische Signale wie der drohende Churn auf Basis von Nutzungsdaten oder auch die Interaktion mit Supportservices, wie zum Beispiel das Eröffnen und Lösen von Supporttickets. Ergänzend werden Fit-Kriterien wie die Unternehmensgröße, die Position in der Entscheidungsstruktur oder der technologische Reifegrad – etwa vorhandene IT-Systeme oder frühere Integrationen – in die Bewertung einbezogen. Das Ergebnis ist ein datengetriebenes Gesamtbild, das sowohl Marketing als auch Vertrieb eine gezielte und konvertierungsorientierte Ansprache ermöglicht.
Lead Scoring ist damit besonders wirkungsvoll in skalierbaren SaaS-Modellen mit dedizierten Sales- und Success-Teams. Hier profitieren sowohl Inside Sales als auch Customer Success Manager von klar priorisierten, verhaltensbasiert qualifizierten Leads, was die Konvertierungsraten und die Kundenzufriedenheit nachhaltig steigert.
Weniger empfehlenswert ist der Einsatz von Lead Scoring bei reinen Self-Service-Modellen ohne Vertriebsunterstützung, etwa bei komplett automatisiertem Freemium-Geschäft. In solchen Fällen fehlt häufig der persönliche Interaktionspunkt und die notwendige Datenbasis, um einzelne Leads mit angemessenem Aufwand weiterentwickeln zu können – hier steht überwiegend die Skalierung und Reichweite im Vordergrund, nicht die individuelle Vertriebsbearbeitung.
Ein Negativbeispiel zeigt, was passieren kann, wenn das Modell nicht reflektiert wird: Ein SaaS-Unternehmen im HR-Tech-Bereich hatte seine Scores so gewichtet, dass Website-Besuche und Whitepaper-Downloads stark überbewertet wurden. Dies führte dazu, dass Praktikanten und Studenten, die sich für HR-Themen interessierten, als "Hot Leads" klassifiziert wurden - während Entscheider aus KMUs mit weniger Interaktion zu früh aus der Pipeline fielen. Das Vertriebsteam verlor dadurch wertvolle Kontakte und investierte Zeit in Leads ohne Abschlusswahrscheinlichkeit.
Die Lehre: Ein Lead Scoring Modell muss nicht nur auf Relevanz, sondern auch auf Conversion-Daten kalibriert sein. Nur wenn es fortlaufend überprüft, angepasst und datengestützt validiert wird, bleibt es ein wirksames Tool zur Lead-Qualifizierung.
Viele moderne CRM-Systeme bieten mittlerweile native Funktionen für Lead Scoring an. Plattformen wie Salesforce, Pipedrive, Zoho CRM oder Microsoft Dynamics ermöglichen es, eigene Scoring-Modelle auf Basis definierter Kriterien zu erstellen und mit Automatisierungen zu kombinieren. Diese Systeme leisten solide Arbeit, wenn es um grundlegende Bewertungslogiken oder die Einbindung in Vertriebsprozesse geht.
Doch wer Lead Scoring wirklich strategisch einsetzen möchte - integriert, visuell zugänglich, automatisiert und KI-unterstützt, kommt an HubSpot kaum vorbei. HubSpot vereint Einfachheit und Funktionstiefe wie kaum ein anderes System. Scoring-Regeln lassen sich direkt im Kontaktobjekt definieren, mit positiven und negativen Attributen verknüpfen und durchgängig mit Workflows automatisieren. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Marketing, Sales und Service miteinander zu verbinden - und genau das ist entscheidend für erfolgreiches Lead Management.
Ein klarer Wettbewerbsvorteil ergibt sich auch durch die KI-gestützten Funktionen, die HubSpot kontinuierlich ausbaut. KI-Vorschläge zur Score-Gewichtung, automatische Segmentierung auf Basis von Verhalten, und intelligente Prognosen zur Lead-Reife setzen neue Maßstäbe. Das System lernt mit - und hilft dir, deine Bewertungslogik laufend zu optimieren.
Wer Lead Scoring nicht nur umsetzen, sondern wirklich nutzen will - als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, bessere Kampagnensteuerung und effiziente Vertriebsübergaben - wird bei HubSpot die besten Voraussetzungen finden.
Wir haben in zahlreichen Kundenprojekten beobachtet, wie die Einführung datengetriebener Prozesse die Qualität der Lead-Bewertung verbessert und dadurch wertvolle Synergien zwischen Marketing und Vertrieb schafft. Die konkrete Implementierung eines Lead-Scoring-Modells hängt jedoch stark vom Kontext des jeweiligen Unternehmens ab.
Einige unserer Projekte beinhalteten Ansätze zur Lead-Qualifizierung, bei denen Scoring-ähnliche Prinzipien wie z. B. Segmentierung, CRM-basierte Verhaltensauswertung und Automatisierung von Vertriebsübergaben Anwendung fanden - jedoch nicht immer als klassisches Lead Scoring mit fester Bewertungsmatrix. Deshalb differenzieren wir klar zwischen der Anwendung von Scoring-Logik und der Einführung eines vollständigen Lead Scoring Frameworks.
Unsere Empfehlung: Unternehmen sollten die Voraussetzungen (wie Datenqualität, Marketing-Automation-Reife und CRM-Struktur) sorgfältig prüfen, bevor ein Lead Scoring eingeführt wird. Und dann Schritt für Schritt vorgehen - idealerweise mit einem erfahrenen Partner, der Businessziele, Tech Stack und Customer Journey strategisch miteinander verbindet.
Wenn du deine Vertriebspipeline produktiver gestalten willst, bieten wir dir nicht nur ein kostenloses Worksheet - sondern auch operative Unterstützung beim Aufbau deines Lead Scoring Frameworks.
In einem unverbindlichen Gespräch zeigen wir dir, wie du ein auf dein Unternehmen zugeschnittenes Scoring-Modell entwickelst und implementierst - egal ob mit HubSpot oder einer alternativen CRM-Lösung.