Lead-Scoring-Modell mit Vorlage
Vergib Punkte für das, was Prospects tun, und Grades dafür, wer sie sind. Dann siehst du, welche von fünf Beispiel-Prospects deine MQL-Regel erfüllen. Dein Modell lädst du als CSV-Vorlage herunter. Kostenlos, ohne Anmeldung, nichts wird gespeichert.
Der Baukasten braucht JavaScript. Pardots Standardpunkte und die Grade-Skala stehen weiter unten.
Score für Interesse, Grade für Fit
Der Score zählt, was ein Prospect tut: Formulare, Seitenaufrufe, Klicks in E-Mails. Die Grade sagt, wie gut er zu deinem idealen Kunden passt, von A+ bis F.
Pardot führt beides. Neue Prospects starten bei Grade D, jedes Kriterium verschiebt die Grade um ein Drittel Buchstaben. Der Vertrieb bekommt einen Lead erst, wenn beides passt. Deshalb landet der fleißige Student nie bei ihm.
Das Modell in fünf Regeln
- Score = Punkte × Aktionen, summiert
- Abzug = Punkte weg für jeden Zeitraum ohne Aktivität
- Grade = D, pro Treffer ⅓ Buchstabe hoch, pro Fehlanzeige runter
- Skala = F, D-, D, D+ … A-, A, A+ (13 Stufen)
- MQL = Score mindestens X und Grade mindestens Y
Starte mit einer fertigen Vorlage
Jede lädt ein ganzes Modell als Ausgangspunkt in den Baukasten.
- Vorlage
Pardots Standardpunkte
Die Scoring-Regeln, mit denen jeder Pardot-Account startet. Der Student, der alles herunterlädt, überholt deinen besten Lead.
- +50Formular
- +1Seitenaufruf
- +3E-Mail-Klick
- Demo
B2B mit Demo
Eine Demo-Anfrage zählt am meisten, Karriereseite und Abmeldung ziehen Punkte ab, 10 Punkte Abzug pro Monat.
- Content
Viel Content
Webinare und Downloads zählen mehr, dafür liegt der MQL-Score höher.
- ABM
Strenger Fit für Zielkunden
Der Fit zählt am meisten: niedrigerer Score, aber mindestens Grade B+.
- Was wäre, wenn
Ohne Abzug
Das Demo-Modell ohne Abzug. Achte auf den Webinar-Teilnehmer, der seit vier Monaten still ist.
Vier Arten von Prospects
Score und Grade zusammen sortieren jeden Prospect in eine von vier Gruppen. Jede braucht einen anderen nächsten Schritt.
Hoher Score, gute Grade
Aktiv und passend: ein MQL. Weise ihn dem Vertrieb zu und vereinbare, wie schnell er nachfasst.
Hoher Score, schwache Grade
Aktiv, aber unpassend: Studenten, Jobsuchende, Wettbewerber. Prüf sie, bevor der Vertrieb sie sieht.
Niedriger Score, gute Grade
Passt, ist aber noch nicht aktiv. Pflege ihn mit Inhalten für seine Rolle und Branche.
Niedriger Score, schwache Grade
Weder aktiv noch passend. Behalte ihn in deinen Listen, aber ohne Vertriebszeit.
So baust du das Modell in Pardot
Vier Schritte von dieser Vorlage zu Scores, denen der Vertrieb vertraut.
- 1
Scoring-Regeln anpassen
Ändere die Standardpunkte in den Scoring-Einstellungen von Account Engagement. Negative Zahlen ziehen Punkte ab; jede Änderung bewertet alle Prospects neu.
- 2
Grading-Profil einrichten
Jeder Account hat ein Standardprofil mit fünf Kriterien: Unternehmensgröße, Branche, Standort, Jobtitel und Abteilung. Leg fest, wie weit Treffer und Fehlanzeige die Grade verschieben.
- 3
Abzug ergänzen
Pardot hat keine Einstellung für Abzug. Eine Automation Rule oder ein Engagement-Studio-Programm zieht Prospects ohne aktuelle Aktivität Punkte ab.
- 4
An den Vertrieb übergeben
Eine Automation Rule weist Prospects mit deinem Score und deiner Grade dem Vertrieb zu. Trailhead schlägt 100 und B- als Startpunkt vor.
Ein Score für jede Produktlinie
Mit Scoring-Kategorien führt Pardot einen eigenen Score pro Asset-Ordner. So kann ein Prospect für ein Produkt heiß und für ein anderes kalt sein. Es gibt sie in Plus, Advanced und Premium, bis zu 50 Kategorien.
Einstein Behavior Scoring ergänzt in Advanced und Premium einen Score von 0 bis 100 aus dem Modell von Salesforce. Marketing Cloud Next bewertet Engagement und Fit von 0 bis 100 auf Basis von Data 360 (ehemals Data Cloud), ohne Buchstaben-Grades.
- Scoring-Kategorien: eine pro Ordner, bis zu 50
- Einstein Behavior Scoring: mindestens 6 Monate Daten und 20 Prospects mit Opportunity
- Marketing Cloud Next: bis zu 30 Engagement- und 30 Fit-Regeln
Häufige Fragen zum Lead-Scoring-Modell
Kurze Antworten auf die häufigsten Fragen zu Lead Scoring und Grading.
Was ist ein Lead-Scoring-Modell?
Regeln, die das Verhalten und die Eigenschaften eines Prospects in Zahlen übersetzen: Punkte für Aktionen wie Formulare und Seitenaufrufe und eine Fit-Bewertung wie die Grade. Ab einer vereinbarten Schwelle geht der Lead an den Vertrieb.
Welche Standardpunkte vergibt Pardot?
Formulare, Formular-Handler und erfolgreiche Landing Pages bringen 50 Punkte, ein Seitenaufruf 1, Klicks in E-Mails, Dateizugriffe und Custom-Redirect-Klicks 3. Ein E-Mail-Öffnen bringt 0, eine verlorene Opportunity zieht 100 ab. Jede Regel lässt sich ändern.
Was ist der Unterschied zwischen Scoring und Grading?
Der Score misst Interesse am Verhalten, die Grade misst den Fit an Profildaten wie Jobtitel, Branche und Unternehmensgröße. Pardot-Grades reichen von A+ bis F, starten bei D und bewegen sich pro Kriterium um ein Drittel Buchstaben.
Ab welchem Score ist ein Lead ein MQL?
Eine Standardzahl gibt es nicht. Trailhead von Salesforce schlägt als Start einen Score von 100 und Grade B- vor; danach passt du an, sobald der Vertrieb die ersten Leads bearbeitet hat. Teste deine Regel oben an den Beispiel-Prospects.
Hat Pardot einen Abzug bei Inaktivität?
Nicht als Einstellung. Teams bauen den Abzug mit einer Automation Rule oder einem Engagement-Studio-Programm, das nach einer Zeit ohne Aktivität Punkte abzieht. Ändert man später die Scoring-Regeln, werden Prospects neu bewertet, und der Abzug kann verloren gehen.
Wird mein Modell gespeichert?
Nein. Der Baukasten läuft in deinem Browser, die Beispiel-Prospects sind erfunden. Nichts, was du eingibst, geht an uns oder an die Webanalyse. Der Teilen-Link trägt dein Modell hinter dem #, einem Teil der Adresse, den Browser nie an einen Server schicken.
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