Lead-Scoring: Modelle, Frameworks & Software für B2B (2026)
Lead-Scoring ist die Disziplin, Vertriebsprioritäten anhand harter Kriterien zu setzen statt anhand von Bauchgefühl. Dieser Leitfaden vergleicht Rule-Based und Predictive Scoring, liefert eine Punkte-Schema-Vorlage und ordnet die wichtigsten Tools ein.
Was ist Lead-Scoring?
Lead-Scoring bewertet Leads anhand definierter Kriterien und macht so Pipeline planbar. Ziel: Vertriebsteams arbeiten an den Konten mit der höchsten Abschluss-Wahrscheinlichkeit zuerst.
Predictive vs. Rule-Based
- Rule-Based Scoring — Punkte-System, das Sie selbst definieren. Transparent, schnell aufgesetzt, ideal bis 5.000 Leads/Monat.
- Predictive Scoring — Machine-Learning auf historischen Abschlüssen. Skaliert besser, erkennt nicht-lineare Muster, braucht saubere Daten.
Punkte-Schema-Vorlage (Rule-Based)
Beispiel-Gewichtung: Branche +20, Mitarbeiterzahl 50–500 +15, Position C-Level/VP +25, Tech-Stack-Match +15, Intent-Signal aktiv +25, E-Mail geöffnet +5, Demo angefragt +30. Schwellen: <40 = Nurture, 40–70 = Marketing-qualifiziert, >70 = Sales-qualifiziert.
Datenquellen für robustes Scoring
- Firmografisch — Branche, Größe, Umsatz, Region (CRM + externe Datenbanken).
- Demografisch — Position, Funktion, Seniorität.
- Verhaltensbasiert — Website-Besuche, E-Mail, Webinar, Content-Downloads.
- Intent-Signale — Jobwechsel, Funding, Tech-Stack-Änderungen, externe Intent-Daten.
- Tech-Stack — Welche Tools nutzt das Zielkonto bereits?
- Engagement — Reply-Geschwindigkeit, Anzahl Touchpoints, Sales-Interaktion.
Anbieter-Vergleich
- HubSpot — Standard-Scoring inkl. Predictive in Enterprise-Tarifen.
- Salesforce + Einstein — Enterprise-Standard, ML-basierte Lead-Bewertung.
- 6sense / Demandbase — Spezialisten für Predictive Intent.
- Amplifa — DACH-fokussiertes Intent- und Firmen-Signal-Scoring, DSGVO-konform.
Häufige Fragen
Was ist Lead-Scoring?
Lead-Scoring ist die systematische Bewertung von Leads anhand definierter Kriterien (firmografisch, demografisch, verhaltensbasiert, Intent-Signale), um Vertriebsprioritäten zu setzen und Pipeline planbar zu machen.
Predictive oder Rule-Based Lead-Scoring – was ist besser?
Rule-Based ist transparent, schnell aufgesetzt und ideal für den Einstieg (<5.000 Leads/Monat). Predictive Scoring (ML-Modelle) skaliert besser ab mittlerem Datenvolumen und entdeckt nicht-lineare Muster – verlangt aber saubere historische Daten.
Welche Datenquellen brauche ich?
Sechs Kategorien: firmografisch (Branche, Größe), demografisch (Position, Seniorität), verhaltensbasiert (Website, E-Mail), Intent-Signale (Jobwechsel, Funding, Tech-Stack), Tech-Stack des Zielkontos und Engagement-Daten (Reply-Speed, Touchpoints).
Welche Tools eignen sich für DACH-Mittelstand?
HubSpot und Salesforce bieten Standard-Scoring. 6sense und Demandbase sind Predictive-Spezialisten. Amplifa kombiniert Intent-Signale, Firmen- und Personen-Daten mit DSGVO-konformer Verarbeitung in Deutschland – speziell für DACH-Industrie.