Predictive Analytics und Lead Scoring: Was leisten Prognosen?
Leitfrage
Was können Predictive Analytics und Lead Scoring im Vertrieb tatsächlich leisten?
Kurzantwort
Sie können aus historischen Daten Wahrscheinlichkeiten ableiten und damit Kontakte, Zielgruppen oder nächste Schritte priorisieren. Ein Score ist jedoch keine Gewissheit und kein Beweis dafür, dass eine Maßnahme einen Abschluss verursacht.
Von Daten zu Wahrscheinlichkeiten
Predictive Analytics sucht in vorhandenen Daten nach Mustern, die mit späteren Ergebnissen zusammenhängen. Lead Scoring überträgt solche Muster auf einzelne Kontakte oder Unternehmen und bewertet, wie gut sie zu einem Ideal Customer Profile oder zu bisherigen erfolgreichen Verläufen passen.
Der praktische Nutzen liegt in der Reihenfolge: Vertriebsressourcen können zuerst auf Fälle konzentriert werden, denen das Modell eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit zuschreibt.
Voraussetzungen
Prognosen hängen von der Qualität, Aktualität und Zusammenführung der Daten ab. Getrennte Systeme, uneinheitliche Definitionen oder verzerrte historische Entscheidungen können das Modell in die falsche Richtung führen. Das Grundlagenpapier nennt außerdem die Gefahr des Overfittings: Ein Modell kann vergangene Daten sehr gut abbilden, ohne auf neue Fälle zuverlässig übertragbar zu sein.
Was ein Score nicht aussagt
Ein hoher Score erklärt nicht zwingend, warum ein Kontakt kauft. Er belegt auch nicht, dass eine bestimmte Ansprache die Kaufentscheidung verursacht hat. Hier bleibt die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität entscheidend.
Evidenzeinordnung
Predictive Analytics und Lead Scoring gelten in den Quellen als etablierte Automatisierungsfelder. Belastbare Langzeitnachweise für Kundenwert, Markenwirkung oder kausale Abschlusssteigerungen werden jedoch als Forschungslücke benannt.
