4 Gründe für Ihr Unternehmen, auf Predictive Analytics zu setzen

Der sprichwörtliche „Blick in die Glaskugel“ war lange ein eher abwertend gemeinter Begriff. Spekulationen über Ereignisse in der Zukunft galten gerade in daten- und kennzahlorientierten Kontexten wie Marketing und Vertrieb als unseriös. Doch dank Big Data und leistungsfähigen Algorithmen könnte der Blick in die Glaskugel aus genau diesen Abteilungen bald nicht mehr wegzudenken sein. Denn die möglichen Vorhersagen werden immer präziser und können nachweislich dazu beitragen, die Qualität der Leads, die Conversion Rate und letztlich auch den Umsatz zu steigern. Predictive Intelligence macht es möglich.

Predictive Intelligence wertet Daten aus der Vergangenheit aus, erkennt darin Muster und versucht anhand dieser, Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft zu treffen. Grundvoraussetzung ist die heute verfügbare enorme Menge an Daten. Durch Text-Mining-Algorithmen, die aus unzähligen Quellen im Netz Informationen generieren, zuordnen und auswerten können, stehen Ihnen für Ihre Predictive Analytics mittlerweile nicht mehr nur die Daten zur Verfügung, die Sie selbst zum Beispiel durch Ihre Website gewinnen, sondern auch aus abertausenden Drittquellen. Eine enorme Unterstützung für Marketing und Sales.

Predictive Analytics als genauer Blick in die Glaskugel

Grund 1: Predictive Analytics hilft, konkrete Interessenten zu identifizieren.

Wenn Sie bislang von einem konkreten Kaufinteresse eines Ihrer Kunden oder Interessenten erfahren wollten, waren Sie weitgehend auf aktive Signale von diesem angewiesen. Zum Beispiel in Form einer Anfrage oder der Eröffnung eines Testaccounts. Mithilfe von Predictive Analytics identifizieren Sie nun jedoch auch jene Firmen und Ansprechpartner, die Ihnen keine solchen aktiven Signale senden, aber dennoch ein konkretes Interesse an einem Produkt oder Service wie Ihrem haben.

Statt also wie in der Vergangenheit Ressourcen an relativ ungezielte Kommunikation zu verschwenden, um mit großen Streuverlusten Nachfrage zu erzeugen, können Sie sich dank Predictive Intelligence stärker auf jene Leads konzentrieren, bei denen diese Nachfrage bereits besteht. Und diese mit den richtigen Botschaften zur richtigen Zeit effektiv zum Abschluss bewegen.

Grund 2: Predictive Analytics verbessert die Priorisierung Ihrer Leads.

Mit Predictive Analytics erkennen Sie nicht nur, DASS einer Ihrer Leads über einen konkreten Bedarf und ein Kaufinteresse verfügt – sondern auch, wie weit dessen Entscheidungsfindung bereits vorangeschritten ist. Durch die Auswertung von Signalen aus eigenen und fremden Quellen erkennt Predictive Intelligence, in welchem Stadium des Entscheidungsprozesses sich Ihr Kunde gerade befindet. Eine wertvolle Grundlage für eine tagesaktuelle Priorisierung Ihrer Leads im Sinne einer maximalen Ausschöpfung. Und für die Beschleunigung der Kaufentscheidung durch gezielte Marketing- und Vertriebsmaßnahmen.

Grund 3: Predictive Analytics ermöglicht es, der Erste zu sein.

Der erste Lieferant zu sein, der ein Unternehmen mit Bedarf an einem bestimmten Produkt oder Service kontaktiert, bringt Sie in eine starke und chancenreiche Position. Denn Sie haben wie kein anderer die Möglichkeit, den Interessenten gezielt zu schulen, zu informieren und damit seinen konkreten Bedarf zu beeinflussen – statt gegen etwaige Vorbehalte ankämpfen zu müssen, die Ihr Wettbewerber bereits gesät hat.

Indem Predictive Intelligence tiefe Einblicke in die Informations- und Recherchemuster Ihrer Leads ermöglicht, gewinnen Sie ein tieferes Verständnis dafür, welche Herausforderungen diese aktuell zu lösen versuchen. Und können sich und Ihr Produkt frühzeitig als Problemlöser ins Spiel bringen.

Grund 4: Predictive Analytics hilft beim Eintritt in neue Märkte.

Predictive Analytics Lead Generation

Einen neuen Markt zu erobern, erfordert ein großes Maß an Marktrecherche. Nutzen Sie dabei Predictive Analytics, um detaillierte Einblicke darin zu gewinnen, was Ihre potenziellen Kunden wirklich suchen – und wie sie danach suchen. So gewinnen Sie vergleichsweise effizient wertvolle Insights für Ihre Go-to-Market-Strategie. Zudem ermöglicht Ihnen die extrem detaillierte Datenbasis, präzise Tests durchzuführen, um schließlich einen extrem effizienten Markteintritt zu schaffen.

Verringern Sie den Faktor Zufall in Ihrem Marketing und Vertrieb durch Predictive Intelligence und revolutionieren Sie auf diese Weise die Gewinnung, Klassifizierung und Behandlung von Leads in Ihrem Unternehmen.

Modern Lead Scoring for more sales success

Effective lead scoring is essential in high-growth companies, e.g. Vendors of Software-as-a-Services or other providers of professional services. The quality of a lead – i. e. its prospect of becoming a customer – is typically assessed on the basis of pre-defined criterias. But conventional methods of lead scoring often remain too simple. We would like to provide a new way to classify your leads according to product related added values.

Weaknesses of traditional lead scoring

Methode Lead Scoring

There are several methods you can use to score leads. Two of the most common are a stepped scoring system or a matrix with two planes. In the first case, you give the contact defined point values based on certain properties and its behaviour. For example, if he looks at a product video, it could be worth 5 points. If he holds a leading position, there are 3 points – and so on. The alternative matrix tries to capture the behaviour of the contact on an axis (for example, from 1 to 4). And on the other hand, consistency with the target group profile (for example, from A to D). Classifications from A1 “very suitable, great interest” to D4 “inappropriate, no interest” would result.

Both methods for lead scoring have two major weaknesses: They are very short term and they usually attach too much importance to the behaviour of a contact. This can lead to annoying misjudgements. Because the behavior actually says a lot about the quality of a lead, but only detailed hard facts about the company and possibly about the concrete person put this behavior into a meaningful context!

Score leads more successfully

In order to ensure that lead scoring is truly successful, the behaviour should therefore continue to fade into the background in favor of hard facts about potential customers. Why is this so little done so far? Quite simply: Because behaviour can be measured more easily. Up to now, you have often only been able to gain information about a contact by having it disclosed voluntarily. But it is not only their willingness to do so that is usually very low. It also automatically causes you to receive superficial data. It is actually information such as growth, internal restructuring or new product launches that says a lot about the quality of a lead. Less what can be queried in a standard online form.

Use external company data

If you succeed in including such in-depth data on a contact in lead scoring, you can not only evaluate the presence of your leads. But also their future. Implisense Pro helps you do this. The dynamic database combines external data on all companies registered in the German commercial register. So you no longer have to rely on collecting information from your contact over a long period of time. The company name alone gives you access to hundreds of relevant data points. The challenge for your lead scoring is now only to determine which characteristics are really decisive for the quality of your leads and to evaluate this assessment on a regular basis. Using a real-life example, we would like to show you how such a target customer profile can look like.

Case study

A major client from the financial industry asked Implisense’s Data Scientists to generate a target customer profile for better lead scorings. A target customer profile was generated by analyzing 50 existing buyers for a specific financial service. The profile uses only external data about companies to distinguish the group of buyers from other companies in the entire corporate landscape provided by Implisense. As a side note: This also makes it easier to determine the Total Addressable Market (TAM)! In the concrete case, however, the evaluation of individual leads by means of improved scoring was in the foreground. The real target customer profile is shown below.

Lead Scoring Implisense

 

The shown target customer profile has approx. 110 statistically significant company characteristics. They are organized in seven groups and  include hard facts such as the number of employees, the industry, the share capital and turnover. But even more informative for the customer were terms and topics describing the businesses from the buyers. They came from a evaluation of job advertisements and company websites. Interestingly, those sources show references to certain countries in which the sample customers seem to be active. 17 out of 33 customers are active in the USA, which is 51% in the example group, while the expected value in the corporate landscape is only 14% for the USA. 14 customers are active in Australia, 13 in Korea and 10 in Vietnam. These values are also above average. A brief summary of the target customer profile thus shows: medium-sized companies from the manufacturing industry and wholesalers operating in countries such as the USA, Australia, Korea and Vietnam.

The Data Scientists presented the generated target customer profile to the product managers responsible for financial services. They were surprised that the product managers were able not only to understand the results but to explain them immediately. The specific financial service provides customers with protection against exchange rate fluctuations.

Lead scoring + insights = increase sales success

How can Implisense’s target customer profile improve lead scoring? After generating the target customer profile out of existing buyers, each new lead can be evaluated automatically to determine whether there are any indications of countries with exchange rate fluctuations. This insight can then be used not only in the sales conversation, but also in all automated marketing campaigns for the lead. Why not address the country with the respective currency fluctuations in a mailing to increase the conversion rate?

Improved lead scoring should help the lead to better understand the benefit provided by the vendor. Implisense provides a possibility to test scoring yourself with the software Implisense Pro. Use Implisense Pro to examine a list of existing customers (the target customer profile can be found in the list detail overview). Our experts from the Enterprise Team will help you with more complex lead scorings and integrations in marketing automation systems.

Increase your sales efficiency by including truly relevant company data in your lead scoring! For a more successful evaluation and a more targeted approach to your potential customers.

 


unkompliziertes Lead Scoring

 

Get really relevant information about your leads at the push of a button – only by entering the company name.

This results in extremely precise lead scoring.

 

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Prädiktives Lead Scoring für mehr Vertriebserfolg

Ab einer bestimmten Anzahl von Kontakten ist ein wirksames Lead Scoring unablässig für einen effizienten Vertrieb. Dabei wird die Qualität eines Leads – also seine Aussicht, zum Kunden zu werden – anhand festgelegter Kriterien bewertet. Doch herkömmliche Methoden des Lead Scorings bleiben häufig zu grob. Wir zeigen Ihnen eine Möglichkeit auf, mit der Sie Ihre Leads nach wirklich relevanten Kriterien klassifizieren.

Schwächen herkömmlichen Lead Scorings

Methode Lead Scoring

Es gibt verschiedene Methoden, nach denen Sie Leads bewerten können. Zwei der geläufigsten sind ein gestuftes Punktesystem oder eine Matrix mit zwei Ebenen. Im ersten Fall verleihen Sie dem Kontakt aufgrund bestimmter Eigenschaften sowie seines Verhaltens definierte Punktwerte. Schaut er sich zum Beispiel ein Produktvideo an, könnte das 5 Punkte wert sein. Bekleidet er eine Führungsposition, gibt es 3 Punkte – und so weiter. Die alternative Matrix versucht, auf einer Achse das Verhalten des Kontakts zu erfassen (zum Beispiel von 1 bis 4). Und auf der anderen die Übereinstimmung mit dem Zielgruppenprofil (zum Beispiel von A bis D). So ergäben sich Klassifizierungen von A1 „sehr passend, großes Interesse“ bis D4 „unpassend, kein Interesse“.

Beide Methoden für das Lead Scoring haben in ihrer üblichen Anwendung zwei wesentliche Schwächen: Sie greifen sehr kurz und sie messen meist dem Verhalten eines Kontakts eine zu hohe Bedeutung bei. Das kann zu ärgerlichen Fehleinschätzungen führen. Denn das Verhalten sagt zwar tatsächlich eine Menge über die Qualität eines Leads aus, doch erst detaillierte harte Fakten zum Unternehmen sowie ggf. zur konkreten Person setzen dieses Verhalten in einen sinnvollen Kontext!

Leads prädiktiv bewerten

Für ein wirklich erfolgreiches Lead Scoring sollte das Verhalten also zugunsten harter Fakten über den potenziellen Kunden weiter in den Hintergrund rücken. Warum wird das bislang so wenig praktiziert? Ganz einfach: Weil sich das Verhalten einfacher messen lässt. Informationen über einen Kontakt konnten Sie bislang häufig nur dadurch gewinnen, dass dieser sie freiwillig preisgibt. Doch dazu ist nicht nur dessen Bereitschaft in der Regel sehr niedrig. Es führt auch automatisch dazu, dass Sie vor allem oberflächliche Daten erhalten. Dabei sind es doch eigentlich Informationen wie zum Beispiel Wachstum, interne Umstrukturierungen oder anstehende neue Produkteinführungen, die viel über die Qualität eines Leads aussagen. Weniger das, was sich in einem üblichen Online-Formular abfragen lässt.

Relevante Firmendaten aus Scorings gewinnen

Gelingt es, solche tief gehenden Daten zu einem Kontakt in das Lead Scoring einzubeziehen, können Sie nicht nur die Gegenwart Ihrer Leads bewerten. Sondern ein Stück weit auch deren Zukunft. Dabei hilft Ihnen Implisense Pro. Implisense vereint unzählige und ständig aktuelle Daten zu allen im deutschen Handelsregister registrierten Unternehmen. So sind Sie nicht mehr darauf angewiesen, über einen langen Zeitraum Informationen von Ihrem Kontakt zu sammeln. Allein mithilfe des Firmennamens bekommen Sie Zugriff auf hunderte relevante Datenpunkte. Die Herausforderung für ein prädiktives Lead Scoring besteht nun nur noch darin, zu ermitteln, welche Eigenschaften für die Qualität Ihrer Leads tatsächlich ausschlaggebend sind und diese Einschätzung regelmäßig zu evaluieren. Anhand eines realen Beispiels möchten wir Ihnen zeigen, wie ein solches Zielkundenprofil aussehen kann.

Ein Beispiel aus der Praxis zum prädiktiven Scoring

Ein Kunde aus der Finanzindustrie bat die Data Scientists von Implisense, ein Zielkundenprofil für das prädiktive Lead Scoring zu berechnen. Basierend auf einer Liste von 50 Käufern für einen Finanz-Service wurde ein Zielkundenprofil berechnet. Das Profil grenzt nun anhand von statistisch signifikanten Firmenmerkmalen die Gruppe der Kaufkunden von anderen Firmen in der Firmenlandschaft ab. So lässt sich übrigens später auch der Total Adressable Market (TAM) einfacher bestimmen! In dem konkreten Fall stand jedoch die Bewertung einzelner Leads durch ein verbessertes Scoring im Vordergrund. Das reale Zielkundenprofil zeigt die nächste Abbildung.

Lead Scoring Implisense

Das Zielkundenprofil besitzt in diesem Fall ca. 110 statistisch signifikante Firmenmerkmale, die in sieben Gruppen unterschieden werden. Dazu zählen harte Fakten wie die Anzahl Mitarbeiter, die Branche, das Stammkapital und der Umsatz. Für den Kunden aufschlussreicher waren jedoch Begrifflichkeiten und Themen bei den Kaufkunden, die sich aus der Auswertung von Jobanzeigen und Firmenwebseiten ergeben haben. In diesen Quellen fanden sich Hinweise auf bestimmte Länder, in denen die Beispielkunden tätig sind. 17 von 33 Kunden sind etwa in den USA tätig, das sind 51% in der Beispielgruppe, während der erwartete Wert in der Firmenlandschaft bei nur 14% für die USA liegt. 14 Kaufkunden sind in Australien tätig, 13 in Korea und 10 in Vietnam. Auch diese Werte sind überdurchschnittlich hoch. Eine Kurzzusammenfassung des Zielkundenprofils lautet also: Mittelgroße Firmen aus dem produzierenden Gewerbe und Großhandel, die in Ländern wie USA, Australien, Korea und Vietnam tätig sind.

Die Data Scientists haben das berechnete Zielkundenprofil den Produktverantwortlichen für den Finanz-Service vorgestellt und waren überrascht, dass diese das sofort nachvollziehen und erläutern konnten. Der konkrete Finanz-Service liefert Kunden eine Absicherung gegen starke Wechselkursschwankungen, die in diesen identifizierten Ländern typisch sind. Firmen, die Leistungen mit diesen und ähnlichen Ländern austauschen, profitieren also von einer Absicherung gegen starke Schwankungen und sind dadurch bessere Leads für den konkreten Service.

Prädiktives Lead Scoring + Insights = Vertriebserfolg steigern

Wie kann das Zielkundenprofil von Implisense das Lead Scoring verbessern? Nach der Berechnung des Zielkundenprofils kann nun jeder Lead automatisiert daraufhin bewertet werden, ob es Hinweise auf Länder mit Wechselkursschwankungen gibt. Anschließend lässt sich nicht nur im Vertriebsgespräch diese Erkenntnis nutzen, sondern auch in allen automatisierten Marketing-Kampagnen für den Lead. Warum nicht das Land mit der jeweiligen Währungsschwankung in einem Mailing thematisieren, um die Conversion-Rate zu steigern? Ein verbessertes Lead Scoring soll dem Lead dabei helfen, den persönlichen Nutzen besser zu verstehen. Implisense liefert mit der Software Implisense Pro eine Möglichkeit, das Scoring selbst auszuprobieren. Nutzen Sie die Implisense Pro, um eine Liste von Bestandskunden zu untersuchen (das Zielkundenprofil finden Sie in der Listendetail-Übersicht). Bei komplexeren Lead Scorings und Integrationen in Marketing Automation Systeme helfen Ihnen unsere Experten aus dem Enterprise Team.

Steigern Sie Ihre Vertriebseffizienz, indem Sie wirklich relevante Unternehmensdaten in ein prädiktives Lead Scoring einbeziehen! Für eine erfolgreichere Bewertung sowie eine gezieltere Ansprache Ihrer potenziellen Kunden.

Bitte sprechen Sie uns an, wenn wir Sie bei der Umsetzung eines prädiktiven Lead Scorings (gerne auch im Rahmen Ihrer Account Based Marekting Strategie) unterstützen dürfen.