Kurz gesagt
Dein Vertrieb hat 80 Zielfirmen auf der Liste. Welche ruft er morgen an? Wenn die Antwort „die, bei denen er ein gutes Gefühl hat“ lautet, verschenkst du Pipeline.
Ein Account-Scoring-Modell gibt jeder Zielfirma eine Zahl. Sie zeigt, wie gut die Firma passt und wie bereit sie gerade ist. Drei Zutaten:
- Passung: Passt die Firma zu deinem Zielkundenprofil?
- Kaufsignale: Beschäftigt sie sich gerade mit deinem Thema?
- Interaktion: Wie viele Menschen dort reagieren auf dich?
Die Passung sagt, ob sich die Firma lohnt. Signale und Interaktion sagen, ob jetzt der richtige Moment ist.
Die Kante dabei: Ein Score bringt nichts, solange niemand danach handelt. Lege die Handlung pro Stufe fest, bevor du den ersten Punkt vergibst.
Warum Lead-Scoring im B2B nicht reicht
Lead-Scoring bewertet einzelne Personen. Account-Scoring bewertet die Firma und zählt zusammen, was alle dort tun.
Der Unterschied ist entscheidend. Laut Gartner besteht eine B2B-Kaufgruppe heute aus fünf bis 16 Menschen aus bis zu vier Bereichen. Eine fleißige Werkstudentin, die drei Whitepaper bei dir herunterlädt, sieht im Lead-Scoring aus wie ein heißer Kontakt. Ist sie aber nicht. Drei Bereichsleiter derselben Firma, die je einmal reagieren, sind das viel stärkere Signal.
| Lead-Scoring | Account-Scoring | |
|---|---|---|
| Was bewertet wird | Eine Person | Eine Firma |
| Die Frage | Ist diese Person bereit fürs Gespräch? | Ist diese Firma bereit zu kaufen? |
| Passt zu | Viel Inbound, kurze Zyklen | Lange Zyklen, mehrere Entscheider |
| Typischer Irrtum | Ein aktiver Junior-Kontakt wirkt wie ein Deal | Perfekte Passung, aber niemand dort reagiert |
Das Beste aus beiden Welten: Der Firmen-Score entscheidet die Reihenfolge bzw. die Priorisierung. Die Personen-Scores zeigen deinem Vertrieb, mit wem er in der Firma zuerst spricht.
Wichtig zur Einordnung: Scoring kommt nach der Auswahl der Zielfirmen. Erst steht die Liste. Dann sortiert der Score sie Woche für Woche.
Das Modell in fünf Schritten
1. Mit deinen Deals anfangen, nicht mit einer Vorlage
Ziehe deine gewonnenen und verlorenen Deals der letzten 12 bis 24 Monate. Was hatten die Gewinner gemeinsam, bevor sie kauften? Branche, Größe, Region, Systeme. Und welche Aktivität hast du in den Monaten davor gesehen?
Mach das am besten gemeinsam mit deinem Vertriebsteam.
2. Wenige, starke Kriterien wählen
Fünf gute Signale schlagen zehn schwache. Die besten liegen nah an einer Kaufentscheidung: mehrere Menschen einer Firma reagieren, Besuch auf Preis- oder Vergleichsseiten, Reaktion der Geschäftsführung, eine Anfrage.
Gib dabei jedem Signal ein Verfallsdatum. Ein guter Start: Interaktion zählt 90 Tage, Kaufsignale 30 Tage. Sonst belohnt dein Score Firmen, die längst wieder still sind.
Vorsicht auf dem deutschen Markt: Sei vorsichtig mit zugekauften Absichtsdaten und der Identifikation einzelner Website-Besucher. Kläre das besser einmal mit deinem Datenschutz. Deine eigenen Signale aus LinkedIn, Website mit Einwilligung und CRM reichen für den Start.
3. Gewichten
Rechne auf einer Skala von 0 bis 100. Eine Firma außerhalb deines Profils wird selten ein guter Kunde, egal wie aktiv sie ist. Danach passt du es auf Basis deiner Erfahrungen an: Hatten deine Gewinner immer viel Interaktion vor dem ersten Termin? Dann bekommt Interaktion mehr Punkte.
4. Ein Beispiel zum Anpassen
Ein Softwareanbieter für Qualitätsmanagement verkauft an Maschinen- und Anlagenbauer im DACH-Raum. So könnte sein Modell aussehen:
| Kriterium | Kategorie | Punkte |
|---|---|---|
| Branche Maschinen- oder Anlagenbau | Passung | 15 |
| 50 bis 500 Mitarbeitende | Passung | 10 |
| Sitz in Deutschland, Österreich oder der Schweiz | Passung | 10 |
| Eigene Fertigung mit Zertifizierungspflicht | Passung | 10 |
| Drei oder mehr Personen reagieren auf Anzeigen oder Beiträge (90 Tage) | Interaktion | 10 |
| Geschäftsführung oder Bereichsleitung interagiert mit deinen Beiträgen (90 Tage) | Interaktion | 10 |
| Vernetzungsanfrage angenommen (90 Tage) | Interaktion | 5 |
| Teilnahme an Webinar oder Event (90 Tage) | Interaktion | 5 |
| Antwort auf persönliche Nachricht (90 Tage) | Interaktion | 5 |
| Besuch der Preis- oder Vergleichsseite (30 Tage) | Kaufsignal | 10 |
| Stellenausschreibung für Qualitätsleitung (60 Tage) | Kaufsignal | 5 |
| Neuer Standort oder sichtbares Wachstum (60 Tage) | Kaufsignal | 5 |
| Langfristiger Vertrag mit einem Wettbewerber | Ausschluss | −20 |
| Maximum | 100 |
Passung bringt hier bis zu 45 Punkte, Interaktion bis zu 35, Kaufsignale bis zu 20.
Zwei Firmen im Vergleich:
- Firma 1: Branche, Größe, Region passen (35). Preisseite besucht (10). Drei Personen reagieren, darunter der Geschäftsführer, eine Vernetzung angenommen (25). Score 70: Stufe A.
- Firma 2: Passt perfekt (45). Aber niemand reagiert, keine Signale. Score 45: Stufe B. Diese Firma braucht erst Sichtbarkeit, dann den Anruf.
5. Stufen festlegen – und was in jeder passiert
| Stufe | Score | Marketing | Vertrieb |
|---|---|---|---|
| A | 70–100 | Anzeigen und Inhalte an die ganze Entscheider-Runde | Persönliche Ansprache innerhalb einer Woche |
| B | 45–69 | Sichtbar werden: Anzeigen, Thought Leadership, Netzwerk | Beobachten, Aufstieg in A abwarten |
| C | unter 45 | Leichte Pflege | Keine aktive Ansprache |
Plus eine Regel obendrauf: Firmen mit weniger als 20 Punkten Passung bleiben in Stufe C. Egal, wie aktiv sie sind. Das schützt die Zeit deines Vertriebs.
Testen, einführen, nachschärfen
Vor dem Start: Bewerte deine bereits gewonnenen und verlorenen Firmen mit dem neuen Modell. Die Gewinner müssen deutlich höher liegen. Tun sie das nicht, ändere die Gewichte, bevor der Vertrieb einen einzigen Score sieht.
Im Alltag: Starte in einer einfachen Tabelle. Läuft das Modell, ziehe es ins CRM, damit der Score sich selbst aktualisiert. HubSpot etwa bietet dafür ein regelbasiertes Scoring für Firmen.
Jedes Quartal: Setze dich mit dem Vertrieb hin. Zwei Fragen zeigen, wo das Modell danebenliegt: Welche A-Firmen wurden nie zur Verkaufschance? Und welche Deals kamen aus Stufe C?
Und was ist mit prädiktivem Scoring?
Prädiktive Modelle lernen aus deinen Deals, welche Merkmale einem Abschluss vorausgehen, und bewerten danach alle anderen Firmen. Klingt gut. Braucht aber Daten. Anbieter wie Demandbase empfehlen mindestens 50 Firmen mit qualifizierten Verkaufschancen aus den letzten zwölf Monaten als Trainingsbasis.
Die meisten Mittelständler haben das nicht. Und das ist kein Problem. Ein Punktemodell versteht dein Vertrieb. Er vertraut ihm. Und du kannst es reparieren, wenn ein Score falsch aussieht.
Sechs Fehler, die dein Scoring wertlos machen
- Punkte ohne Handlung. Bekommen A- und C-Firmen dieselbe Behandlung, hat das Modell keine Wirkung.
- Aktivität schlägt Passung. Eine sehr aktive Firma außerhalb deines Profils bleibt ein schlechter Kunde.
- Eine Person für die Firma halten. Gib Extrapunkte für mehrere Menschen und für Führungsrollen.
- Punkte, die nie verfallen. Aktivität von vor sechs Monaten bläht deine Scores auf. Fälschlicherweise.
- Zu viele Signale. Zwanzig Kriterien mit kleinen Punkten kann niemand erklären oder reparieren. Starte mit fünf.
- Ohne den Vertrieb bauen. Vertraut der Vertrieb dem Score nicht, arbeitet er seine eigene Liste ab.
Was jetzt?
Nimm deine letzten 20 gewonnenen Deals. Schreibe auf, was die Firmen gemeinsam hatten. Daraus baust du heute deine ersten fünf Kriterien. Perfekt muss es nicht sein. Es muss nur besser sein als das Bauchgefühl.
Ein Scoring-Modell sortiert deine Firmen. Bewegen muss sie jemand. Genau das übernimmt anyway für deine B- und A-Firmen: Top of Mind spielt account-basierte Anzeigen an die Entscheider deiner Zielfirmen aus. Authority Builder macht deine Geschäftsführung auf LinkedIn sichtbar. Door Opener baut das Netzwerk deines Teams zu genau diesen Menschen auf. Jeden Monat siehst du auf Account-Ebene, welche Firmen sich bewegen. Diese Werte fließen direkt in deinen Score.
Deine Zielfirmen kennst du noch nicht? Ändere das schnell.
Demo buchenHäufige Fragen
Was ist ein Account-Scoring-Modell?
Ein Regelwerk, das jeder Zielfirma eine Punktzahl gibt, meist von 0 bis 100. Sie zeigt, wie gut die Firma zu deinem Zielkundenprofil passt und wie viel Kaufbereitschaft und Interaktion sie zeigt. Marketing und Vertrieb entscheiden danach, welche Firmen zuerst dran sind.
Was ist der Unterschied zu Lead-Scoring?
Lead-Scoring bewertet Personen. Account-Scoring bewertet die ganze Firma und zählt die Aktivität aller dort zusammen. Bei Käufen mit mehreren Entscheidern ist das das verlässlichere Bild.
Wie gewichte ich die Kategorien?
Starte bei deinen Deals. Ein bewährter Ausgangspunkt: rund die Hälfte der Punkte für Passung, den Rest aufgeteilt auf Interaktion und Kaufsignale. Dann so anpassen, dass deine früheren Gewinner deutlich höher liegen als die Verlierer.
Brauche ich dafür teure Software?
Nein. Ein erstes Modell läuft in einer Tabelle. Funktioniert es, ziehe es in dein CRM. Prädiktive Tools lohnen sich erst mit genug abgeschlossenen Deals als Datenbasis.
Wie oft muss ich das Modell anpassen?
Jedes Quartal gemeinsam mit dem Vertrieb. Früher, wenn sich Zielkundenprofil, Produkt oder Markt ändern.