Lead Scoring einfach erklärt
Lead Scoring sagt Ihrem Verkauf, welche Anfragen zuerst Zeit verdienen. Gut gemacht trennt es Passung, Bedarf und Wert und behauptet nichts, was niemand weiss.
Was ist Lead Scoring?
Lead Scoring ist ein Verfahren, mit dem Sie eingehende Leads nach festen Kriterien bewerten und in eine Reihenfolge bringen. Typisch sind zwei Arten von Kriterien. Das Profil zeigt, ob eine Firma zu Ihrem Angebot passt, das Verhalten zeigt, wie stark sie sich gerade dafür interessiert. Aus beidem entsteht eine Punktzahl, die entscheidet, ob der Verkauf sofort anruft, später nachfasst oder den Lead aussortiert. Lead-Qualifizierung ist der Schritt danach, in dem ein Mensch Bedarf, Zeitpunkt und Entscheidung im Gespräch prüft.
Grundlage sind die Dokumentationen von HubSpot und Microsoft zu ihren Scoring-Funktionen, das Schweizer DSG und unsere Praxis beim Aufbau von CRM- und Lead-Prozessen in KMU. Die Quellen stehen am Ende der Seite.
Vom Lead zum Kunden
Scoring funktioniert nur, wenn alle im Haus dieselben Stufen meinen. Legen Sie die Definitionen schriftlich fest, bevor Sie Punkte vergeben.
| Stufe | Bedeutung | Wer entscheidet |
|---|---|---|
| Lead | Ein Kontakt oder eine Firma ist bekannt, mehr nicht. | Niemand, er ist einfach da |
| MQL | Marketing Qualified Lead. Profil und Verhalten erreichen die vereinbarte Schwelle. | Das Scoring nach festen Regeln |
| SQL | Sales Qualified Lead. Der Verkauf hat im Gespräch einen echten Bedarf bestätigt. | Der Verkauf |
| Opportunity | Es gibt ein konkretes Vorhaben mit Wert, Zeitpunkt und nächstem Schritt. | Der Verkauf im CRM |
| Kunde | Der Auftrag ist erteilt. Erst hier zeigt sich, ob das Scoring richtig lag. | Der Kunde |
Wie sieht das für Ihren Betrieb aus?
Im Erstgespräch schauen wir Ihre Ausgangslage an und sagen offen, was wir sehen und ob wir helfen können. Über 120 Schweizer Unternehmen betreut seit 2023.
Die fünf Fragen hinter dem Score
Ein einziger Wert von 0 bis 100 versteckt, warum ein Lead gut ist. Bewerten Sie diese fünf Fragen einzeln und schauen Sie sie auch einzeln an.
- 1 Passung
- Passt die Firma zu Ihrem idealen Kunden? Branche, Grösse, Region und Leistung. Ein CEO-Titel allein sagt wenig. Mehr dazu unter Ideal Customer Profile.
- 2 Bedarf
- Gibt es ein konkretes Problem, das Sie lösen? Eine Demo-Anfrage oder eine präzise Frage zählt mehr als ein Download.
- 3 Anlass
- Hat sich bei der Firma etwas verändert, etwa ein Wechsel in der Leitung, ein Ausbau oder eine neue Regel? Ein Anlass ist ein Hinweis, kein Beweis.
- 4 Zugang und Zeit
- Erreichen Sie die Person, die entscheidet, und gibt es einen Zeitpunkt? Ein gutes Projekt in drei Jahren gehört in einen anderen Ablauf.
- 5 Wert
- Wie viel Deckungsbeitrag bringt der Kunde voraussichtlich? Ein kleiner, schneller Auftrag kann wertvoller sein als ein grosser in weiter Ferne.
Scoring-Rechner
Bewerten Sie einen konkreten Lead. Die Gewichte sind ein Startmodell, das Sie später mit Ihren gewonnenen und verlorenen Aufträgen anpassen. Alles bleibt in Ihrem Browser.
So rechnet der Rechner. Jede Frage erhält 0 bis 3 Punkte und wird gewichtet, Passung und Bedarf mit je 25 Prozent, Anlass mit 20, Zugang und Zeit sowie Wert mit je 15 Prozent. Ab 75 Punkten gilt ein Lead als sofort zu bearbeiten, ab 50 als zu prüfen, ab 30 als zu pflegen. Ein Ausschlussgrund setzt den Lead unabhängig von der Punktzahl auf «nicht kontaktieren». Die rechtliche Zulässigkeit ist bewusst keine Punktefrage.
Starke und schwache Signale
Nicht jedes Verhalten sagt gleich viel. Gewichten Sie, was echte Absicht zeigt, und misstrauen Sie Signalen, die automatisch entstehen.
| Signal | Aussagekraft | Warum |
|---|---|---|
| Anfrage für Offerte oder Termin | Hoch | Die Person handelt selbst und nennt meist ein Anliegen. |
| Konkrete Rückfrage zu Preis, Ablauf oder Einführung | Hoch | Solche Fragen stellt man, wenn man eine Entscheidung vorbereitet. |
| Mehrere Personen derselben Firma interessieren sich | Hoch | Im B2B entscheiden oft mehrere. Mehr dazu unter Buying Center. |
| Besuch der Preis- oder Leistungsseite | Mittel | Zeigt Interesse, aber nicht, ob jetzt gekauft wird. |
| Download eines Leitfadens | Mittel bis tief | Oft reine Recherche. Gut für die Pflege, selten für den sofortigen Anruf. |
| Geöffnete E-Mail | Tief | Apples E-Mail-Datenschutz lädt Inhalte im Hintergrund, viele Öffnungen entstehen so ohne Mensch. Klicks und Antworten sind verlässlicher. |
| Titel «Geschäftsführer» | Kontextabhängig | Zeigt Zugang zur Entscheidung, aber weder Bedarf noch Budget. |
Signale verlieren an Wert
Eine Demo-Anfrage von gestern ist heiss, dieselbe Anfrage nach sechs Wochen kalt. Eine Übernahme bleibt dagegen monatelang ein Anlass. Ein gutes Modell lässt Punkte für Verhalten über die Zeit sinken, statt sie für immer stehen zu lassen.
Kurzlebig
Anfragen, Rückrufwünsche, Besuche der Preisseite. Hier zählt die Reaktion am selben Tag.
Mittel
Webinar, Download, wiederholte Besuche. Sinnvoll für Pflege und einen späteren Anruf.
Langlebig
Neue Leitung, Übernahme, neuer Standort. Mehr dazu unter Kaufsignale aus dem Handelsregister.
Regeln, Tool oder KI
Für die meisten KMU reicht am Anfang ein klares Regelmodell im CRM. HubSpot bietet zum Beispiel getrennte Scores für Passung, Engagement und beides kombiniert, in der Enterprise-Version auch mit KI. Ein eigenes Modell lohnt sich nur, wenn es etwas Spezifisches kann, etwa branchentypische Anlässe erkennen.
Echte Wahrscheinlichkeiten brauchen Geschichte. Microsoft verlangt für sein vorhersagendes Lead Scoring mindestens 40 qualifizierte und 40 disqualifizierte Leads im gewählten Zeitraum. Wer im Jahr 30 Aufträge gewinnt, hat schlicht zu wenige Fälle für ein lernendes Modell.
Was KI dabei gut kann
Sprachmodelle sind stark darin, unstrukturierte Informationen zu ordnen, also Website-Texte, Gesprächsnotizen oder Firmenmeldungen. Schwach sind sie darin, aus dem Nichts eine Kaufwahrscheinlichkeit zu nennen. Bauen Sie die KI deshalb so ein, dass sie Fakten mit Quelle, Vermutungen und Unbekanntes getrennt ausgibt und fehlende Angaben als unbekannt markiert, statt sie zu erraten.
Die Punktzahl selbst berechnet eine nachvollziehbare Regel. Mehr dazu unter KI im Vertrieb.
So bauen Sie ein Modell auf
In dieser Reihenfolge, nicht umgekehrt. Wer mit dem Tool beginnt, automatisiert ein unklares Verständnis.
- 1. Gewonnene Kunden auswerten
- Welche Merkmale haben Ihre besten Kunden der letzten zwei Jahre gemeinsam?
- Welche Aufträge haben sich trotz Umsatz nicht gelohnt?
- 2. Stufen festlegen
- MQL und SQL schriftlich definieren, gemeinsam mit dem Verkauf.
- Ausschlussgründe festlegen, getrennt von den Punkten.
- 3. Regelmodell einrichten
- Fünf Fragen, wenige Stufen, klare Gewichte.
- Punkte für Verhalten mit der Zeit sinken lassen.
- 4. Ergebnis zurückschreiben
- Jeder Lead bekommt im CRM einen Endstatus und bei Verlust einen Grund.
- Den Score zum Zeitpunkt der Bewertung speichern, nicht überschreiben.
- 5. Nach drei Monaten prüfen
- Wie viele der 20 höchst bewerteten Leads wurden tatsächlich SQL?
- Gewichte anpassen, wo das Modell danebenlag.
So erkennen Sie ein gutes Modell
Für kleine Verkaufsteams zählt vor allem eine Frage. Wie viele der Leads ganz oben auf der Liste sind wirklich gut? Diese Trefferquote der obersten Plätze ist wichtiger, als jeden guten Lead zu finden, denn Ihre Zeit im Verkauf ist begrenzt.
Wer Wahrscheinlichkeiten ausgibt, sollte sie kalibrieren. Leads mit 30 Prozent Prognose sollten ungefähr in drei von zehn Fällen abschliessen. Liegt das weit daneben, ist die Zahl nur Dekoration.
Typische Denkfehler
- Daten aus der Zukunft
Informationen, die erst nach dem Abschluss vorlagen, landen im Modell und lassen es besser aussehen, als es ist.
- Sich selbst erfüllend
Hoch bewertete Leads bekommen mehr Zuwendung und schliessen deshalb öfter ab. Das Modell misst dann den eigenen Einsatz.
- Falsches Ziel
Das Modell optimiert auf MQL, obwohl Sie profitable Kunden brauchen.
- Nie angepasst
Der Markt ändert sich, die Gewichte bleiben gleich.
Datenschutz beim Scoring
Ein Score über Personen ist eine Bearbeitung von Personendaten. Das DSG gilt auch, wenn die KI rechnet.
| Thema | Was gilt |
|---|---|
| Profiling | Eine automatisierte Bewertung persönlicher Aspekte gilt als Profiling (Art. 5 lit. f DSG). Grundsätze wie Transparenz und Verhältnismässigkeit (Art. 6 DSG) gelten, eine generelle Einwilligung braucht es dafür nicht. |
| Automatisierte Entscheidung | Trifft ein System ausschliesslich automatisiert eine Entscheidung mit Rechtsfolge oder erheblicher Beeinträchtigung, müssen Sie die Person informieren (Art. 21 DSG). Eine interne Rangliste für den Verkauf ist meist keine solche Entscheidung, das sollte aber im Einzelfall geprüft werden. |
| Externe KI-Anbieter | Wer Daten an einen KI-Dienst gibt, braucht einen Vertrag zur Auftragsbearbeitung und muss Übermittlungen ins Ausland prüfen. |
| Kontaktaufnahme | Ein hoher Score erlaubt keinen Kanal. E-Mail-Werbung und Werbeanrufe regelt das UWG separat. Mehr dazu unter Leads kaufen. |
Wann Scoring nichts bringt
Diese Grenzen sollten Sie kennen, bevor Sie Zeit investieren.
- Zu wenige Leads
Bei zehn Anfragen im Monat schaut der Inhaber jede selbst an. Ein Punkteschema bringt dann wenig.
- Niemand pflegt das CRM
Ohne Endstatus pro Lead lässt sich nie prüfen, ob der Score stimmt.
- Der Engpass liegt woanders
Ruft niemand zeitnah zurück, hilft die beste Reihenfolge nicht.
- Es ersetzt kein Gespräch
Ob Budget und Entscheidung stehen, zeigt sich erst im Gespräch mit der verantwortlichen Person.
Was Malt Consulting macht
Wir bauen mit Ihnen den Lead-Prozess auf, von der Anfrage über die Qualifizierung bis zum Nachfassen, und richten die Grundstruktur im CRM so ein, dass Sie messen können, welche Leads zu Aufträgen werden. Mehr dazu unter CRM für KMU und Lead Nurturing.
Für wen das passt
Für Schweizer B2B-Firmen mit regelmässigen Anfragen, bei denen der Verkauf zu viel Zeit mit unpassenden Kontakten verliert. Wenn Sie nur wenige, sehr grosse Projekte im Jahr gewinnen, ist eine gezielte Bearbeitung einzelner Firmen meist sinnvoller als ein Punkteschema.
Wer diese Seite geschrieben hat
Konstantin Malt hat Malt Consulting 2023 gegründet, damals unter dem Namen Digitalwahl. Er begleitet inhabergeführte Schweizer Unternehmen bei Positionierung, Website und Kundengewinnung und baut mit ihnen Lead-Prozesse und CRM auf.
- AusbildungBachelor in Betriebswirtschaft, Universität St. Gallen (HSG)
- ErfahrungÜber 120 Schweizer Unternehmen betreut seit 2023
- Geprüft29. Oktober 2026, gegen die Quellen unten
Häufige Fragen
Kurz beantwortet.
Was ist der Unterschied zwischen Lead Scoring und Lead-Qualifizierung?
Lead Scoring bewertet Leads automatisch nach festen Kriterien und legt eine Reihenfolge fest. Lead-Qualifizierung ist die Prüfung im Gespräch, ob Bedarf, Zeitpunkt und Entscheidung wirklich vorhanden sind. Das Scoring sagt, mit wem Sie zuerst sprechen sollten, die Qualifizierung, ob daraus eine Verkaufschance wird.
Wie viele Punkte braucht ein guter Lead?
Dafür gibt es keinen allgemeinen Wert. Legen Sie eine Schwelle fest, prüfen Sie nach drei Monaten, wie viele Leads über der Schwelle tatsächlich SQL wurden, und verschieben Sie sie dann.
Brauche ich dafür eine spezielle Software?
Nein. Ein einfaches Regelmodell lässt sich in den meisten CRM einrichten, in HubSpot etwa mit Scores für Passung und Engagement. Wichtiger als das Tool ist, dass jeder Lead im CRM einen Endstatus bekommt.
Kann KI Leads qualifizieren?
KI kann Informationen zu einer Firma sammeln, ordnen und Lücken aufzeigen. Eine verlässliche Kaufwahrscheinlichkeit entsteht daraus nicht ohne genügend historische Daten. Das Gespräch, in dem Bedarf und Entscheidung geklärt werden, ersetzt sie nicht.
Was ist Predictive Lead Scoring?
Ein Modell, das aus vergangenen gewonnenen und verlorenen Leads lernt, welche Merkmale zu Abschlüssen führen. Es braucht dafür genug Fälle. Microsoft nennt für seine Funktion mindestens 40 qualifizierte und 40 disqualifizierte Leads.
Weiterlesen
Quellen
- HubSpot Knowledge Base, «Understand the lead scoring tool», abgerufen am 29.10.2026. knowledge.hubspot.com/scoring/understand-the-lead-scoring-tool
- Microsoft Learn, «Configure predictive lead scoring», Dynamics 365 Sales, abgerufen am 29.10.2026. learn.microsoft.com, configure-predictive-lead-scoring
- Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG), SR 235.1, Art. 5, 6 und 21. fedlex.admin.ch, SR 235.1
- Apple Support, «E-Mail-Datenschutz auf dem iPhone verwenden», abgerufen am 29.10.2026. support.apple.com, E-Mail-Datenschutz
Wissen Sie, welche Leads zählen?
Im Erstgespräch schauen wir Ihre letzten Anfragen an und skizzieren ein einfaches Scoring, das zu Ihrem Verkauf passt, ohne neue Software zu kaufen.
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