Relevanz, Personalisierung und Echtzeitprozesse im Marketing für mehr Vertriebseffizienz

von Bisnode

Das Jahr 2020 war wahrlich nicht das einfachste. Viele Branchen leiden unter Absatzrückgängen. Es gilt, die Vertriebsressourcen auf die richtigen Leads zu fokussieren. Vertriebseffizienz heißt das Zauberwort. Studien zeigen, dass viel Zeit und Geld bei der Bearbeitung falscher Leads verschwendet werden, und die Budgets werden 2021 vermutlich auch nicht größer.

Die zentralen Fragen des heutigen Marketings sind:

• Wie qualifiziert man Leads?


• Wie personalisiert man Onboarding-Prozesse, um Relevanz und Conversions zu steigern?


• Wie integriert man diese Maßnahmen direkt in die eigenen Prozesse?

Lockdowns, Kurzarbeit etc., die wirtschaftliche Lage ist angespannt. Umso wichtiger wird es, die eigenen Kunden zu kennen und sie zu erreichen. Die voranschreitende Digitalisierung spielt dem Marketing in die Hände. Der BEHV (Bundesverband im E-Commerce) weist im E-Commerce im 2. Quartal 2020 ein Wachstum von 16.5 Prozent aus, trotz eines Einbruchs bei den digitalen Dienstleistungen um 71 Prozent. Das ist auch für den B2B-Bereich wichtig. Hier gibt es bei der Digitalisierung der Vertriebsprozesse viel Nachholbedarf.

Nach wie vor ist die Generierung qualifizierter Leads eine der größten Herausforderungen unserer Kunden. Warum ist diese Aufgabe eigentlich so komplex? Qualifizieren heißt, die Abschlusswahrscheinlichkeit vorherzusagen. Für die Bewertung braucht es die Verhaltensdaten aus allen Customer Touchpoints, die eine optimale Customer Experience bieten müssen. Weiterhin braucht es externe Daten, insbesondere wenn noch keine Verhaltensdaten vorliegen. Die Komplexität ergibt sich also aus internen prozessualen und externen klassischen Marketinganforderungen.

Qualifizierung sorgt für Relevanz

Die Leadqualifizierung beginnt beim Onboarding einer Opportunität, wenn sich ein Interessent z. B. auf der Website über ein Formular für ein Webinar oder Whitepaper registriert. Ein automatisiertes Befüllen der Formulare optimiert die User-Experience. Eine Echtzeitschnittstelle mit Zugriff auf Referenzdaten stellt dabei die Qualität der erhobenen Daten durch Normierung und Anreicherung mit weiteren Informationen sicher. Diese Daten helfen nicht nur dabei, den Lead mit den richtigen Informationen und Angeboten personalisiert zu bespielen, sondern befüllen auch das CRM-System mit validen Informationen.

Auf dem Weg zu automatisierten Marketing- und Vertriebsprozessen

Wenn die Marketingprozesse reif genug sind, dann durchläuft der Lead danach die Marketingautomation und Nurturingstrecken und wird entsprechend der Interaktionen in einem Scoring-Modell bewertet. Ab einer gewissen Schwelle gilt er als MQL und wird dem Sales für die weitere Bearbeitung übergeben.

Data-Driven Sales baut auf Analytics und Automation auf. Die Bewertung der Abschlusswahrscheinlichkeit nutzt analytische Modelle und Machine-Learning auf Basis der Response-, Verhaltens- und Transaktionsdaten.

Das Prognosemodell liefert also einen MQL, der idealerweise automatisiert mit einer Aufgabe im CRMSystem belegt wird. Der Vertrieb erhält so die "Next Best Activity", also die Aktivität mit dem größtmöglichen Nutzen und den höchsten Erfolgschancen. Moderne Systeme ermöglichen sogar automatisierte Messaging- oder E-Mail-Benachrichtigungen zu den angelegten Aufgaben und Opportunities.

Methoden zur aktiven Identifizierung von Leads

Content-Marketing
Immer mehr Unternehmen setzen auf Content-Marketing, um relevante Leads zu identifizieren und qualifizieren. Ergebnis sind tatsächlich hochqualifizierte Leads, die Skalierfähigkeit
ist jedoch stark eingeschränkt. Nicht jedes Unternehmen hat die Ressourcen und das Budget, um Content-Marketing einzuführen.

Sales-Intelligence-Plattformen
Es gibt viele Plattformen mit zahlreichen Suchkriterien, um Marktpotenziale zu analysieren und potenzielle Kunden zu finden. Gute Tools bieten einen Zugriff auf weltweite Potenzialdaten und liefern neben klassischen firmografischen Informationen sogar Buying Signals, Sales Triggers und weitere, teils im Web generierte Informationen, die einen bestimmten Bedarf anzeigen. Über
Schnittstellen lassen sich die Daten direkt ins CRM-System integrieren.

Smart Data Analytics
Diese Methode gilt als Königsdisziplin in der Generierung von relevanten Leads. Smart Data Analytics zieht Informationen aus diversen Quellen wie Stammdaten, Third Party Data und im Web gecrawlten Informationen zusammen und bewertet mittels Artificial Intelligence und Machine- Learning-Prozessen die Relevanz eines Leads. In verschiedenen Projekten sehen wir, dass die Quote der tatsächlich relevanten Leads sich von ursprünglich 15 Prozent auf über 85 Prozent steigert.

Digitalisieren und Automatisieren: Die Zeit ist reif

Fassen wir zusammen. Data-Driven Marketing und Sales-Prozesse erfordern:

• Die optimale Nutzung der vorhandenen Datenbasis. Brechen Sie Silos auf, führen Sie Daten zusammen und eliminieren Sie Duplikate.


• Die Echtzeit-Nutzung externer Daten und analytischer Modelle für die Identifikation der Leads mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit.


• Integration und Automatisierung. Für viele Unternehmen bedeutet das einen umfassenden Umbau hin zu einer ganzheitlichen Daten- und Informationsstruktur über alle Bereiche, und das unabhängig von der Zielgruppe B2B oder B2C. Es bleibt nicht viel Zeit. Das hat das Jahr 2020 eindrücklich gezeigt.

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