Niedrig qualitative Lead-Scoring-Modelle im Marketing mit Claude KI beheben

Claude nutzen, um ein erstes Scoring-Modell aus historischen Daten abzuleiten

Starten Sie, indem Sie eine repräsentative Stichprobe historischer Leads aus Ihrem CRM oder Ihrer Marketing-Automation-Plattform exportieren: inkludieren Sie Firmografien, Schlüsselverhalten (E-Mail-Öffnungen, Klicks, Seitenaufrufe, Formularabschlüsse, Events) und Ergebnisse (erstellte SQLs, Opportunities, gewonnen/verloren). Anonymisieren Sie bei Bedarf personenbezogene Daten und geben Sie diesen Datensatz dann in Batches an Claude.

Bitten Sie Claude zu identifizieren, welche Attribute und Verhaltensweisen am stärksten mit erfolgreichen Ergebnissen verknüpft sind. Lassen Sie eine erste Version einer Lead-Scoring-Matrix vorschlagen – mit Gewichtungen für Fit (Unternehmensgröße, Branche, Rolle) und Intent (Engagement, Aktualität, Tiefe der Interaktion). Es geht noch nicht um ein perfektes Modell – sondern um eine strukturierte, KI-informierte Ausgangsbasis, die besser ist als willkürliche Punktewerte.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein KI-Assistent, der einem Marketing-Team hilft, sein Lead Scoring zu verbessern.

Ich werde Ihnen einen Beispiel-Export historischer Leads mit folgenden Spalten geben:
- Company_size, Industry, Job_title, Country
- First_touch_channel, Number_of_site_visits, Key_pages_viewed
- Emails_opened, Emails_clicked, Forms_submitted, Meetings_booked
- Outcome (SQL, Opportunity, Won, Lost, Nurture)

1) Analysieren Sie die Muster, die am stärksten mit der Erstellung von SQLs
   und Opportunities korrelieren.
2) Schlagen Sie ein Lead-Scoring-Modell vor mit:
   - getrennten "Fit"- und "Intent"-Scores (jeweils 0-100)
   - klaren Gewichtungen für jedes Attribut
   - Beispiel-Scoring für 3 typische Lead-Profile aus dem Datensatz.
3) Erklären Sie die Begründung in Geschäftssprache für Marketing- und
   Vertriebs-Stakeholder.

Erwartetes Ergebnis: ein transparentes, datenbasiertes Startmodell, das die Relevanz der Scores verbessert – ganz ohne Code oder Data-Science-Arbeit.

Scoring-Regeln mit Vertriebsfeedback verfeinern – Claude als Vermittler

Wenn Sie ein erstes Scoring-Modell haben, holen Sie qualitative Rückmeldungen aus dem Vertrieb ein: Fragen Sie, welche Leads aktuell überbewertet, unterbewertet sind und welche Signale aus ihrer Sicht fehlen. Fassen Sie dieses Feedback zusammen und teilen Sie es gemeinsam mit den Entwurfsregeln mit Claude. Nutzen Sie Claude, um subjektives Feedback mit beobachteten Datenmustern abzugleichen.

Bitten Sie Claude, angepasste Gewichtungen, neue Score-Stufen (z. B. A/B/C-Leads) und Beispielszenarien vorzuschlagen, in denen sich das aktualisierte Modell anders verhält. So wird Vertriebsintuition in systematische Regeln übersetzt – ohne endlose Meetings und Versionskonflikte.

Beispiel-Prompt:
Sie helfen dabei, Marketing und Vertrieb beim Lead Scoring auszurichten.

Hier ist unser aktuelles Scoring-Modell und die Gewichtungen: <Modell einfügen>
Hier ist das zusammengefasste Feedback aus dem Vertrieb: <Feedback einfügen>

1) Identifizieren Sie, wo Vertriebsfeedback mit dem aktuellen Modell kollidiert.
2) Schlagen Sie konkrete Änderungen an Gewichtungen oder Regeln vor, um
   gültige Punkte zu adressieren und gleichzeitig die übergeordneten
   statistischen Muster zu erhalten.
3) Geben Sie 5 konkrete Beispiele für Leads und zeigen Sie:
   - alte Fit- und Intent-Scores
   - neue vorgeschlagene Fit- und Intent-Scores
   - eine Erklärung für jede Änderung in klarer Sprache.

Erwartetes Ergebnis: ein verfeinertes Scoring-Schema, das der Vertrieb als realitätsnah anerkennt – und dadurch stärker annimmt und ihm vertraut.

Claude-gestütztes Scoring als API-Microservice implementieren

Um das Modell in die Praxis zu überführen, implementieren Sie einen kleinen Scoring-Microservice mit Hilfe der Claude-API. Anstatt die gesamte Logik in Ihrem CRM zu hardcoden, senden Sie Lead-Daten an diesen Service, sobald ein neuer Lead erstellt oder aktualisiert wird. Der Service baut einen Prompt mit den nötigen Attributen, wendet Ihre abgestimmten Regeln an und liefert einen Score plus Begründung zurück.

Dieses Setup macht Iteration einfach: Wenn Sie das Modell verfeinern, aktualisieren Sie Prompt und Transformationslogik an einer zentralen Stelle, ohne mehrere Systeme anfassen zu müssen. Der Engineering-Ansatz von Reruption kapselt solche Logiken typischerweise in einem einfachen REST-Endpoint, den CRM, Marketing Automation oder Ihre Datenplattform aufrufen können.

Beispiel-Scoring-Payload (konzeptionell):
{
  "lead": {
    "company_size": "200-500",
    "industry": "Software",
    "job_title": "Head of Marketing",
    "country": "DE",
    "first_touch_channel": "Paid Search",
    "site_visits": 5,
    "key_pages": ["Pricing", "Case Studies"],
    "emails_opened": 3,
    "emails_clicked": 2,
    "forms_submitted": 1,
    "meeting_booked": false
  }
}

Erwartetes Ergebnis: konsistentes, Echtzeit-Scoring, das über Tools hinweg genutzt und schnell aktualisiert werden kann, wenn sich Ihr Verständnis verbessert.

Claude nutzen, um unstrukturierte Signale in Intent-Kategorien zu klassifizieren

Einige der stärksten Kauf-Signale liegen in unstrukturierten Daten: E-Mail-Antworten, Chatbot-Transkripte, Gesprächszusammenfassungen oder Freitextfelder in Formularen. Claude ist hervorragend darin, diese in strukturierte Intent-Signale zu überführen, die Ihr Scoring-Modell verwenden kann.

Sie können beispielsweise aktuelle E-Mail-Verläufe oder Chat-Logs an Claude senden und den Intent-Level (kein Interesse, frühe Recherche, definiertes Problem, aktives Projekt, Anbieterauswahl) und die Dringlichkeit (kein Zeitplan, 6–12 Monate, <3 Monate) klassifizieren lassen. Speichern Sie diese abgeleiteten Felder in Ihrem CRM und nutzen Sie sie als zusätzliche Scoring-Inputs.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Assistent, der Vertriebsintention klassifiziert.

Hier ist eine Unterhaltung zwischen einem Interessenten und unserem Team:
<Transkript oder E-Mail-Verlauf einfügen>

Klassifizieren Sie den Interessenten entlang dieser Dimensionen:
- Intent_stage: [No_interest, Early_research, Problem_defined,
                Active_project, Vendor_selection]
- Urgency: [No_timeline, 6-12_months, 3-6_months, <3_months]
- Buying_role: [Decision_maker, Influencer, User, Unknown]

Geben Sie ein kompaktes JSON-Objekt und eine zweisätzige Erklärung zurück.

Erwartetes Ergebnis: reichhaltigere, verhaltensbasierte Scores, die wirklich heiße Leads sichtbar machen, die traditionelle Systeme übersehen.

Claude-unterstütztes A/B-Testing von Scoring-Schwellenwerten einrichten

Wenn das Modell in Produktion läuft, müssen Sie unterschiedliche Schwellenwerte und Routen testen (z. B. welcher Score einen Lead direkt an den Vertrieb vs. ins Nurturing schickt). Nutzen Sie Ihre Marketing-Automation-Plattform oder Ihr CRM, um A/B-Gruppen mit unterschiedlichen MQL-Schwellen oder Routing-Regeln zu erzeugen, und exportieren Sie regelmäßig die Performance-Daten der Varianten.

Geben Sie diese Experimente an Claude und lassen Sie Auswirkungen auf Konversionsraten, Vertriebsaufwand und Time-to-Contact analysieren. Claude kann die Trade-offs in Geschäftssprache erklären und empfehlen, wo Sie Schwellenwerte in Anbetracht Ihrer aktuellen Kapazitäten und Wachstumsziele setzen sollten.

Beispiel-Prompt:
Sie helfen, MQL-Schwellenwerte zu optimieren.

Hier sind Daten aus 3 Varianten unserer Lead-Scoring-Schwellen über 8 Wochen:
<aggregierte Kennzahlen pro Variante einfügen: MQL-Volumen, SQL-Rate,
 vereinbarte Meetings, Win-Rate, Vertriebsfeedback zur Leadqualität,
 Reaktionszeiten>

1) Vergleichen Sie die Varianten und fassen Sie die Trade-offs zusammen.
2) Empfehlen Sie eine Schwellenwert-Strategie, die Lead-Qualität und
   -volumen ausbalanciert, vor dem Hintergrund, dass wir <X> Vertriebs-
   mitarbeitende und <Y> maximale tägliche Follow-ups haben.
3) Schlagen Sie 2 weitere Experimente vor, die wir als Nächstes durchführen
   sollten.

Erwartetes Ergebnis: datengestützte Entscheidungen zu Schwellenwerten, die sowohl Marketing als auch Vertrieb produktiv halten, anstatt „blind an den Reglern zu drehen“.

Lead-Zusammenfassungen für den Vertrieb mit derselben Scoring-Logik automatisieren

Um die Nutzung zu erhöhen, verbinden Sie Scoring mit einem spürbaren Mehrwert für den Vertrieb. Wenn ein Lead einen MQL-Schwellenwert überschreitet, triggern Sie Claude, um eine kurze Lead-Zusammenfassung und eine empfohlene Erstansprache auf Basis derselben Daten zu generieren, die auch fürs Scoring genutzt wurden. Liefern Sie diese direkt in den CRM-Datensatz oder den Posteingang des Vertriebs.

Vertriebsmitarbeitende erhalten Kontext auf einen Blick: warum dieser Lead hoch gescored wurde, worum es dem Unternehmen vermutlich geht und welcher Nachrichtenwinkel voraussichtlich am besten ankommt. So wird das Scoring-System als hilfreicher Assistent wahrgenommen – nicht als Black-Box-Gatekeeper.

Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Vertriebsassistent.

Erstellen Sie auf Basis der folgenden Lead-Daten und des Website/E-Mail-
Verhaltens:
1) Eine 4-sätzige Zusammenfassung, wer dieser Lead ist und was ihm wichtig ist.
2) 3 Stichpunkte dazu, warum er in unserem Modell vermutlich einen hohen
   Score erhalten hat.
3) Einen Vorschlag für den Ansatz der ersten Outreach-E-Mail (kein vollständiger
   E-Mail-Text, nur der Ansatz).

Lead-Daten:
<strukturierte Lead-Attribute und Verhaltensdaten einfügen>

Erwartetes Ergebnis: höhere Qualität und Geschwindigkeit der Nachfassaktionen sowie stärkeres Buy-in vom Vertrieb, weil das Scoring-System ihnen sichtbar hilft, mehr Abschlüsse zu erzielen.

Über diese Praktiken hinweg sehen Marketing-Teams typischerweise fokussiertere Vertriebsaktivitäten, verbesserte MQL-zu-SQL-Konversionsraten und klarere Einblicke darin, welche Kampagnen Leads mit hoher Kaufabsicht anziehen. Realistisch können Sie bei disziplinierter Umsetzung über mehrere Monate mit einer Verbesserung der Konversionsrate von MQL zu Opportunity von 10–30 % rechnen – bei gleichzeitig spürbarer Reduktion der Zeit, die für Leads mit niedriger Qualität verschwendet wird.