Einfaches Lead-Scoring-Modell für Outbound-Listen (Fit + Dringlichkeit)

Warum deine Outbound-Liste ein einfaches Scoring braucht

Wenn du eine große Outbound-Liste hast und keine klare Sortiermethode, fühlt sich Outreach schnell wie Glücksspiel an. Du wählst ein paar Namen aus, sendest eine Charge und hoffst, dass die „richtigen“ Leute dabei waren. Wenn die Ergebnisse gemischt sind, ist schwer zu sagen, ob die Liste, die Nachricht oder einfach das Timing das Problem war.

Ein einfaches Scoring-System liefert dir eine praktische Sache: eine Reihenfolge der Arbeit. Anstatt alle Prospects gleich zu behandeln, entscheidest du, wen du zuerst kontaktierst und wer warten kann. Das allein macht den Alltag ruhiger und macht deine Ergebnisse leichter interpretierbar.

Betrachte den Score als drei einfache Fragen:

• Fit: Sind sie der Kundentyp, dem du realistisch helfen kannst? (Branche, Größe, Rolle, Tech-Stack, Standort)
• Dringlichkeit: Gibt es einen Grund, jetzt zu handeln? (Neuer Hire, Finanzierung, offene Stellen, Produkt-Launch, Vertragsverlängerung)
• Erreichbarkeit: Kannst du sie tatsächlich erreichen, ohne Sends zu verschwenden? (gültige E-Mail, zustellungsfreundliche Domain, richtiger Ansprechpartner, kein generisches Postfach)

Hier ein kurzes Beispiel. Du verkaufst Verkaufstraining an SaaS-Teams. Prospect A ist ein 50-Personen-SaaS-Unternehmen mit einem neu eingestellten Vertriebsleiter und mehreren offenen SDR-Positionen, und du hast eine verifizierte Direkt-E-Mail. Prospect B ist eine 5-Personen-Agentur, ohne jüngste Veränderungen und nur mit einer „contact@“-Adresse. Ohne Scoring würdest du vielleicht beide anschreiben. Mit Scoring geht Prospect A klar zuerst.

Was Scoring löst: Es hilft dir, Zeit in den vielversprechendsten Teil deiner Liste zu investieren und reduziert verschwendete Outreach. Was es nicht löst: Es behebt kein schwaches Angebot, eine vage Nachricht oder schlechte Zustellbarkeit.

Ein einfaches Lead-Scoring-Modell reicht, wenn dein Ziel Priorisierung und nicht perfekte Vorhersage ist. Wenn du deine Logik in einer Minute erklären kannst, wirst du sie tatsächlich nutzen. Und wenn du Cold Email in einer Plattform wie LeadTrain betreibst, hilft eine klare Prioritätsreihenfolge außerdem bei der Planung von Sequenzen und Sendemengen, ohne hochwertige Mailboxen auf Chancenarme Leads zu verschwenden.

Ziel und Regeln festlegen, bevor du irgendetwas scorst

Ein einfaches Lead-Scoring-Modell funktioniert nur, wenn es ein klares Ergebnis verfolgt. Sonst veränderst du ständig das Scoring und die Liste wird nie vertrauenswürdig.

Beginne damit, das Ziel für diesen Scoring-Durchlauf zu wählen. Wähle ein primäres Ziel, nicht drei. Für die meisten Outbound-Teams ist eine gute Reihenfolge: gebuchte Meetings (am besten), qualifizierte Antworten (ok), erstellte Pipeline (später), Umsatz (zu langsam fürs frühe Scoring). Wenn du ein neues Angebot testest, kann „positive Antworten“ ein praktisches Erstziel sein, weil es schnelle Rückmeldung gibt.

Als Nächstes wähle einen Listentyp, den du zuerst bewertest. Das Mischen von Listentypen macht das Scoring laut, weil jede Gruppe sich unterschiedlich verhält. Zum Beispiel reagieren brandneue Prospects von einem Datenanbieter oft anders als „alte Leads“, die schon einmal angeschrieben wurden, und beide unterscheiden sich von abgewiesenen Inbound-Leads.

Definiere, was „Top-Priorität“ bedeutet, so dass es zu einer Aktion zwingt. Halte es einfach und messbar:

• Kontaktier die Top-50-Accounts diese Woche
• Kontaktier zuerst die obersten 10% der Liste
• Kontaktier alle mit einem Score von 70+
• Stoppe Outreach unter einer Mindestpunktzahl (z. B. unter 40)

Füge ein paar Regeln hinzu, damit das Modell konsistent bleibt. Entscheide, wer Gewichte ändern darf, was als Beleg für ein Signal zählt und was passiert, wenn Daten fehlen (z. B. fehlende Daten als Null behandeln, nicht als „vielleicht").

Lege schließlich eine Review-Frequenz fest. Wöchentlich ist am Anfang gut, weil du schnell lernst; alle zwei Wochen ist in Ordnung, sobald das Scoring stabil ist. Prüfe bei jeder Review, ob die „Top-Priorität“-Gruppe tatsächlich das Ziel (Meetings oder qualifizierte Antworten) erreicht hat. Wenn nicht, passe eine Sache nach der anderen an, damit du sehen kannst, was geholfen hat.

Definiere deine „Fit“-Signale (klein und messbar halten)

Ein einfaches Lead-Scoring-Modell bricht zusammen, wenn „Fit“ zur langen Wunschliste wird. Beschränke dich auf eine Handvoll Signale, die du schnell und konsistent prüfen kannst. Das Ziel ist nicht Perfektion, sondern eine unordentliche Liste in „zuerst kontaktieren“ vs. „später“ zu sortieren.

Fang mit der Frage an: Was macht jemanden realistisch fähig, dein Angebot zu kaufen, zu nutzen und damit Erfolg zu haben? Wähle dann 3 bis 6 Fit-Signale, die du tatsächlich aus deiner Datenquelle, einer Firmenwebsite oder einem LinkedIn-Profil in unter einer Minute erheben kannst.

Eine kleine Menge Fit-Signale, die in der Praxis funktionieren

Hier ist ein praktisches Set, das du anpassen kannst. Definiere jedes Signal in einfacher Sprache mit Punktstufen, die du immer gleich anwendest:

• Branchenübereinstimmung: 2 = Kernbranchen, 1 = angrenzende Branchen, 0 = alle anderen.
• Unternehmensgröße: 2 = idealer Bereich, 1 = etwas zu klein/groß, 0 = weit außerhalb.
• Rollenebene: 2 = Entscheidungsträger, 1 = starker Einflussnehmer, 0 = Endnutzer ohne Kaufkraft.
• Region/Zeitzone: 1 = Verkauf und Support sind dort problemlos möglich, 0 = derzeit kein Fokus.
• Tech-Stack oder Tool-Nutzung (nur wenn überprüfbar): 1 = nutzt ein zentrales Tool, mit dem ihr integriert oder das ihr ersetzt, 0 = unbekannt/anderes.

Halte die „Mathematik“ einfach. Wenn du nicht in einem Satz erklären kannst, warum ein Signal zählt, entferne es.

Entscheide, was „fehlende Daten" bedeuten

Fehlende Daten machen Scoring inkonsistent. Wähle eine Regel und halte dich daran:

• Wenn ein Feld fehlt, weil es schwer zu finden ist (z. B. Tech-Stack), behandle es als 0.
• Wenn ein Feld fehlt, weil deine Liste unvollständig ist (z. B. Rolle), markiere es als „braucht Recherche" und bewerte den Lead erst, wenn es ausgefüllt ist.

Beispiel: Du verkaufst an HR-Verantwortliche in SaaS-Unternehmen mit 200–2000 Mitarbeitern in Nordamerika. Ein „VP People in einem 500-Personen-SaaS" ist klar 2+2+2. Ein „People Ops Specialist in einer 20-Personen-Agentur" sollte niedrig punkten, selbst wenn die Person auf dem Papier sympathisch wirkt. Ziel ist, Leads zu priorisieren, die zu deinen besten Abschlüssen passen, nicht diejenigen, von denen du hoffst, dass sie passen.

Definiere „Dringlichkeit“-Signale, die auf Timing hinweisen

Dringlichkeit dreht sich ums Timing, nicht ums Fit. Ein Unternehmen kann perfekt passen und trotzdem diesen Monat kein guter Prospect sein. Für ein einfaches Scoring sind Dringlichkeitssignale Hinweise darauf, dass „sie wahrscheinlich bald handeln".

Was als Dringlichkeit zählt (beobachtbar halten)

Wähle Signale, die du schnell verifizieren kannst und die meist mit einem kurzfristigen Projekt oder Schmerzpunkt zusammenhängen. Gute Dringlichkeitssignale tauchen oft in öffentlichen Updates, Einstellungen und inneren Veränderungen auf.

Beispiele, die im Outbound gut funktionieren:

• Einstellungen für Rollen, die mit deinem Wertversprechen verbunden sind (SDRs, Demand Gen, RevOps, Kundensupport, Entwickler für ein bestimmtes Produktfeld)
• Jüngste Finanzierung oder klare Expansionsschritte (neue Märkte, neues Büro, größeres Personal)
• Produktlaunch, großes Feature-Release oder öffentliche Ankündigung wie „wir bauen X neu"
• Führungswechsel (neuer VP Sales, Head of Marketing, neuer Gründer-CEO, neuer Teamleiter)
• Sichtbare technische oder prozessuale Änderungen (neues CRM, neues E-Mail-Tool, neuer Datenanbieter, neue Compliance-Anforderungen)

Starke vs. schwache Dringlichkeit trennen

Nicht alle Signale bedeuten das Gleiche. Ein Stellenangebot für „Marketing Manager" kann normale Fluktuation sein. Ein Stellenangebot für „Outbound SDR Team Lead" plus „Sales Ops“ ist ein stärkeres Zeichen dafür, dass sie gerade eine entsprechende Aktivität aufbauen.

Eine einfache Art, Dringlichkeit zu bewerten, ist eine kleine Skala, die du erklären kannst:

• 0 = kein aktuelles Signal
• 1 = schwaches Signal (generische Einstellung, vage Meldung, alte Nachricht)
• 2 = mittleres Signal (relevante Einstellung, klares Vorhaben, aber begrenzte Details)
• 3 = starkes Signal (mehrere Signale, sehr spezifisches Projekt oder Führungswechsel in deinem Bereich)

Damit Signale nicht veralten, lege ein Zeitfenster fest. Für die meisten Outbound-Fälle funktionieren „letzte 30 bis 90 Tage" gut. Eine Finanzierung von letzter Woche ist dringend. Eine Finanzierung von letztem Jahr ist Geschichte.

Beispiel: Wenn ein Unternehmen vor 45 Tagen eine Finanzierungsrunde erhielt und gerade zwei SDRs einstellt, ist das ein starkes Dringlichkeitssignal. Wenn die Finanzierung 11 Monate her ist und es keine aktuellen Veränderungen gibt, bewertest du niedrig und kontaktierst später, selbst wenn der Fit sehr gut ist.

Definiere „Erreichbarkeit", damit du keine Sends verschwendest

Erreichbarkeit ist der langweilige Teil, der am meisten Zeit spart. Ein Lead kann perfekt passen und trotzdem eine schlechte Verwendung deiner Sends sein, wenn du keine reale Person an einem echten Postfach erreichst.

Trenne zuerst „können wir sie erreichen?" von „werden sie kaufen?". In einem einfachen Scoring geht es bei Erreichbarkeit um Kontaktqualität und Zustellungsrisiko, nicht um Interesse.

Was einen Lead erreichbar macht

Ein erreichbarer Lead hat meist drei Basics: eine funktionierende E-Mail-Adresse, die richtige Unternehmensdomain und die richtige Persona (eine Person, die die Nachricht lesen und handeln würde).

Führe ein paar Schnellchecks durch, bevor du Punkte vergibst:

• E-Mail-Gültigkeitsstatus: bestätigt, verifiziert, unbekannt oder zuvor gebounced
• Domain-Qualität: Firmen-Domain vs. kostenlose E-Mail, plus Anzeichen für riskante oder geparkte Domains
• Postfachtyp: benanntes Postfach (jane@) vs. generisch (info@, sales@, support@)
• Persona-Abgleich: Jobtitel passt zu deiner Zielperson (nicht nur „irgendjemand in der Firma")
• Zusätzliche Kanäle: Telefon oder LinkedIn verfügbar, falls E-Mail ausfällt

Generische Postfächer sind wichtig, weil sie oft an eine Queue weitergeleitet, gefiltert oder von jemandem empfangen werden, der nicht entscheiden kann. Sie sind nicht nutzlos, sollten aber niedriger bewertet werden als ein namentlich adressiertes Postfach.

Ein einfaches, verteidigbares Scoring-Schema

Halte das Scoring so einfach, dass zwei Personen denselben Lead gleich bewerten würden.

Ein Ansatz ist ein Erreichbarkeits-Score von 0 bis 5:

• 5: Bestätigte zustellbare E-Mail auf der richtigen Firmen-Domain, namentliches Postfach
• 3: Verifizierte E-Mail, aber ein Risiko (generisches Postfach oder Domain wirkt neu)
• 2: Unbekannter Status, sieht aber plausibel aus (richtige Domain, Titel passt)
• 1: Unstimmigkeiten (falsche Domain, Rolle unklar), aber nicht eindeutig schlecht
• 0: Zuvor gebounced, abgemeldet oder eindeutig ungültig

Beispiel: Du hast zwei CFO-Leads bei ähnlichen Firmen. Einer ist [email protected] (verifiziert), der andere [email protected] (unbekannt). Auch wenn beide gut passen, sollte maria zuerst kontaktiert werden, weil sie die E-Mail eher erhält und antwortet.

Wenn du Cold Email im großen Stil betreibst, umfasst Erreichbarkeit auch Zustellhygiene. Plattformen wie LeadTrain können bei Authentifizierung und Warm-up helfen, aber saubere Prospect-Daten brauchst du trotzdem – keine Sende-Einrichtung kann eine gebouncte Adresse reparieren.

Wähle eine Skala und Gewichte, die du in einer Minute erklären kannst

Ein einfaches Scoring-Modell funktioniert nur, wenn du es einem Teamkollegen (oder deinem zukünftigen Ich) erklären kannst, ohne eine Tabelle zu öffnen und zu blinzeln. Am einfachsten erreichst du das mit einer kleinen Skala und offensichtlicher Mathematik.

Beginne mit einer einheitlichen Skala für alle drei Kategorien (Fit, Dringlichkeit, Erreichbarkeit). Eine 0–3-Skala reicht meist, weil sie klare Entscheidungen erzwingt.

• 0 = keine (kein Signal oder unbekannt)
• 1 = schwach (einige Hinweise, aber nicht sicher)
• 2 = gut (klarer Match)
• 3 = stark (ideal, verifiziert)

Wähle dann Gewichte, die zu deinem Ziel passen. Wenn du mehr Meetings mit den richtigen Leuten willst, sollte Fit am stärksten gewichtet werden. Ein guter Anfang ist Fit 50%, Dringlichkeit 30%, Erreichbarkeit 20%. Das bedeutet, ein perfekter Fit ohne Timing-Signal kann immer noch über einem schlecht passenden, aber sehr dringenden Lead stehen.

Halte die Formel sichtbar und in einer Zeile. Hier ist eine saubere Version, die du oben in dein Sheet kopieren kannst:

Total Score = (Fit*0.50) + (Urgency*0.30) + (Reachability*0.20)

Beispiel: Lead A hat Fit 3, Dringlichkeit 1, Erreichbarkeit 2.

Total = 30.50 + 10.30 + 2*0.20 = 1.5 + 0.3 + 0.4 = 2.2

Lead B hat Fit 2, Dringlichkeit 3, Erreichbarkeit 1.

Total = 20.50 + 30.30 + 1*0.20 = 1.0 + 0.9 + 0.2 = 2.1

Auch wenn Lead B dringender wirkt, gewinnt Lead A, weil er besser passt.

Füge schließlich eine Tiebreaker-Regel hinzu, damit du nicht über kleine Unterschiede debattierst. Halte es simpel: Haben zwei Leads denselben Gesamt-Score, nimm den mit höherem Fit. Wenn Fit auch gleich ist, wähle den mit dem neuesten Dringlichkeitssignal (z. B. frisches Stellenangebot oder kürzliche Finanzierung). Wenn du Cold Email in einem Tool wie LeadTrain nutzt, hilft so eine Regel besonders, weil sie „Wer geht zuerst?" in ein schnelles Sortierkriterium verwandelt statt in eine Teamdiskussion.

Schritt-für-Schritt: Baue das Modell in einer Tabelle (erste Version)

Beginne mit einer Tabelle, weil sie klare Definitionen erzwingt und Scoring-Fehler sichtbar macht. Ein einfaches Lead-Scoring-Modell dreht sich weniger um komplizierte Mathematik als darum, dieselben Regeln jedes Mal anzuwenden.

Erstelle eine Zeile pro Lead und füge Spalten für Signale, Roll-ups und die finale Entscheidung hinzu. Ein sauberes Starter-Layout sieht so aus:

• Firmenname, Website, Segment
• Fit-Signale (2–5 Spalten), Fit-Score
• Dringlichkeits-Signale (2–5 Spalten), Dringlichkeits-Score
• Erreichbarkeits-Signale (2–5 Spalten), Erreichbarkeits-Score
• Gesamt-Score, Prioritäts-Tier (A/B/C), nächste Aktion

Bewerte zuerst eine kleine Stichprobe, bevor du die ganze Liste scorst. Wähle 30–50 Leads, die „typisch" erscheinen, nicht nur Traum-Accounts. Beim Scoring wirst du bemerken, wo deine Definitionen unklar sind (z. B. „Mid-Market" oder „hiring"). Behebe diese Definitionslücken sofort, sonst driftet das Scoring.

Füge eine kurze Notiz-Spalte hinzu, die erklärt, warum ein Lead hoch bewertet wurde. Das ist keine Zeitverschwendung. Es wird später deine Personalisierungsvorlage. Beispiel: „Stellt 2 SDRs ein + neuer VP Sales + nutzt Wettbewerber."

Setze dann Tiers mit Aktionen, die keine Debatte erfordern. Halte es einfach und verhaltensorientiert:

• A-Tier: zuerst kontaktieren, mehrstufige Sequenz, schnellere Nachverfolgung
• B-Tier: als Nächstes kontaktieren, leichtere Sequenz, follow-up bei Engagement
• C-Tier: zurückhalten oder Daten anreichern, nur kontaktieren, wenn die Liste knapp ist

Sichere schließlich deine Scoring-Definitionen. Lege die Regeln an einem sichtbaren Ort ab (z. B. Tab „Scoring Rules") und ändere sie nicht mitten in der Woche. Wenn du Anpassungen brauchst, plane einen einzigen Review-Zeitpunkt (z. B. jeden Freitag) und aktualisiere die Regeln für die nächste Charge.

Wenn du Cold Email mit LeadTrain betreibst, behalte dieselben Tier-Bezeichnungen in deinen Kampagnennamen. So bekommen A-Leads die stärksten Sequenzen und C-Leads verbrennen keine Sends, während du das Modell validierst.

Wie du den Score zur Priorisierung des Outreach nutzt

Ein Score ist nur nützlich, wenn er beeinflusst, was du morgen machst. Der einfachste Weg, ein Scoring-Modell handlungsfähig zu machen, ist, es in Tiers zu übersetzen, die steuern, wie viel Aufmerksamkeit jeder Prospect bekommt.

Scores in klare Tiers umwandeln

Wähle Cutoffs, die zu deiner Listengröße und Kapazität passen. Zum Beispiel: A (Top 20%), B (mittlere 50%), C (untere 30%). Verknüpfe dann jedes Tier mit einem Outreach-Plan, damit deine besten Prospects mehr Chancen bekommen zu antworten.

Ein einfaches Tiering, das du in einer Minute erklären kannst:

• A-Tier: längere Sequenz, persönlichere Einstiege, schnellere Follow-ups
• B-Tier: Standardsequenz, leichte Personalisierung, normale Abstände
• C-Tier: kurze Sequenz oder One-Touch-Test, minimaler Zeitaufwand
• D-Tier (optional): nicht kontaktieren, bis Daten korrigiert sind (fehlende Rolle, schlechte Domain etc.)

Überdenke nicht jede Zahl. Wichtig ist, dass A-Leads deine beste Anstrengung erhalten und qualitativ schwache Leads deine besten Sendeplätze nicht belegen.

Tägliche Sende-Kapazität nach Tier aufteilen

Wenn du 200 E-Mails pro Tag sendest, entscheide vorher, wie viele an jedes Tier gehen. Eine einfache Regel ist, den ersten Teil deines täglichen Limits für A-Leads zu reservieren, damit sie nie hinter minderwertigen Kontakten warten.

Beispiel: 120 A-Leads, 60 B-Leads, 20 C-Leads. Wenn die A-Leads ausgehen, kannst du in B überlaufen. Wenn du mehrere Tage hintereinander zu wenig gute Leads hast, ist das ein Sourcing-Problem, kein Scoring-Problem.

Rescore bei Triggern, nicht nur nach Kalender

Scores veralten. Rescore, wenn sich etwas Bedeutendes ändert:

• ein neues Dringlichkeitssignal erscheint (jüngste Einstellungen, Finanzierung, neues Tool erwähnt)
• keine Antwort nach einem definierten Fenster (z. B. 7–10 Tage) und du planst einen zweiten Versuch
• eine E-Mail bounced oder die Rolle sich als falsch herausstellt (Erreichbarkeit sinkt)
• eine Abwesenheitsmeldung deutet auf einen besseren Follow-up-Zeitraum hin

Wenn du ein Tool nutzt, das Antworten und Bounces automatisch taggt (LeadTrain kann Antworten klassifizieren und Bounces markieren), kannst du diese Events als Rescore-Trigger verwenden, ohne zusätzliche manuelle Arbeit.

Ergebnisse nach Tier verfolgen

Behalte eine einfache Ansicht der Ergebnisse pro Tier: Antwortrate, Meeting-Rate und Bounce-Rate. Wenn C-Tier viele Bounces hat, sind deine Erreichbarkeits-Inputs schwach. Wenn A-Tier viele Antworten, aber wenige Meetings hat, ist das Targeting gut, aber Angebot oder Call-to-Action müssen verbessert werden.

Häufige Fehler, die Lead-Scoring unzuverlässig machen

Der Hauptgrund, warum ein Scoring-System scheitert, ist nicht die Mathematik. Es ist das Verhalten. Leute fügen Felder hinzu, streiten über Randfälle und bringen nie eine erste Version zum Laufen. Ein einfaches Scoring-Modell funktioniert nur, wenn es leicht auszufüllen ist und du es jede Woche tatsächlich verwendest.

Fehler, die das Modell heimlich kaputt machen

Hier die Probleme, die Scores mit der Zeit meist bedeutungslos machen:

• Zu viele Signale hinzufügen. Wenn es 5 Minuten dauert, einen Account zu bewerten, hört das Team auf oder eilt durch die Bewertung.
• Auf „Gefühl" bewerten. Wenn zwei Personen denselben Lead unterschiedlich bewerten, hast du keine Regeln, sondern Meinungen.
• Eine Dimension dominieren lassen. Wenn Dringlichkeit immer gewinnt, jagst du laute Signale bei schlechten Fit-Accounts. Wenn Fit immer gewinnt, ignorierst du Timing und sendest zu früh.
• Unbekannt als Nein behandeln. Fehlende Daten sind nicht das Gleiche wie negative Daten. „Keine Hinweise auf Einstellungen gefunden" sollte nicht gleich bewertet werden wie „Einstellungsstopp angekündigt."
• Das Scoring mitten in einer Kampagne ändern, ohne es zu dokumentieren. Die Ergebnisse wirken zufällig, weil die Definition von „hohem Score" sich ständig verschiebt.

Ein schnelles Beispiel: Du könntest ein Unternehmen niedrig auf Dringlichkeit setzen, weil du kein aktuelles Signal findest. Das kann „kein Signal" bedeuten oder „wir haben nicht am richtigen Ort gesucht." Wenn du es als unbekannt markierst, kann es in eine Nurture-Spur bleiben, statt fälschlich nach unten geschoben zu werden.

Wie du diese Fehler vermeidest (ohne zu überdenken)

Schreibe Regeln so, als würdest du einen neuen Kollegen trainieren. Nutze kurze, testbare Aussagen wie „Wenn die Firma Technologie X nutzt, addiere 2 Punkte" oder „Wenn die Rolle ein direkter Käufer ist, addiere 3 Punkte." Wenn du es nicht schreiben kannst, kannst du es nicht bewerten.

Wähle Gewichte, die du in einem Satz verteidigen kannst. Ein guter Gut-Check ist, zwei Leads zu vergleichen und zu fragen: „Würden wir wirklich diesen zuerst kontaktieren?" Wenn der Score widerspricht, passe die Gewichte an, nicht die Anzahl der Felder.

Führe schließlich ein einfaches Änderungsprotokoll. Wenn du Regeln aktualisierst, notiere Datum und Version (z. B. „v2"). So kannst du Kampagnen fair vergleichen. Wenn du ein Tool nutzt, das Bounces trackt und Antworten klassifiziert (z. B. Tools wie LeadTrain), speise diese Daten in Erreichbarkeit zurück, damit dein Scoring aktuell bleibt und nicht driftet.

Schnelle Checkliste und nächste Schritte

Bevor du einem einfachen Lead-Scoring-Modell vertraust, mache einen kurzen „Sanity Pass". Das Ziel ist keine perfekte Mathematik. Das Ziel ist ein Score, den du schnell erklären kannst, und ein Workflow, den das Team tatsächlich befolgt.

Hier eine schnelle Pre-Launch-Checkliste:

• Klare Definitionen: Jeder Input hat eine Plain-English-Regel (keine „Vibes"-Felder).
• Einfache Skala: Jedes Signal hat eine kleine Menge von Werten (z. B. 0, 1, 2), die jeder anwenden kann.
• Eine Formel: Der finale Score ist eine Zeile, nicht eine Kette von Sonderfällen.
• Regel für fehlende Daten: Entscheide, was passiert, wenn ein Feld leer ist (Standard auf 0 oder „braucht Recherche").
• Aktualität und Zustellbarkeit: Verfolge das Datum der letzten Aktualisierung und Bounce-Historie, damit schlechte Daten nicht nach oben gelangen.

Danach sorge dafür, dass der Score zu Aktionen führt. Wenn Leute nicht wissen, was sie mit einer 78 vs. einer 52 tun sollen, war die Scoring-Arbeit umsonst.

Definiere eine einfache Abbildung wie „Tier A, B, C" und schreibe auf, was jedes Tier bekommt (Sequenztyp, Personalisierungsgrad und wie schnell du nachfasst). Entscheide auch, wann du neu bewertest: nach Anreicherung, nach einer Antwort, nach einem Bounce oder nach 30 Tagen ohne Aktivität.

Nächste Schritte für die Einführung ohne Prozessbruch:

• Pilot auf einem Segment (z. B. eine Branche oder ein Titel) für 1–2 Wochen.
• Vergleiche Score vs. Ergebnisse (Antworten, positive Antworten, Meetings) und passe Gewichte einmal an.
• Sperre die Regeln für einen Monat, damit Ergebnisse vergleichbar sind.
• Skaliere aufs nächste Segment und halte ein kurzes Änderungsprotokoll darüber, was du modifiziert hast.

Wenn du willst, dass der Score sauber in die Ausführung übergeht, können Plattformen wie LeadTrain helfen, indem sie Aufwärmen, mehrstufige Sequenzen und Antwortklassifizierung übernehmen, sodass deine Top-Tier-Leads zuerst kontaktiert werden und Antworten automatisch sortiert werden.