Wie automatisiere ich die Lead-Qualifizierung im B2B-Vertrieb?

Dieser Artikel entstand in Zusammenarbeit mit HubSpot.

Ist Ihr B2B-Vertriebsteam ständig beschäftigt, aber die Verkaufszahlen steigen nicht? Die Kalender sind voll, die Telefone klingeln, aber am Ende des Monats sind die Ergebnisse enttäuschend. Dieses Szenario ist frustrierend und weit verbreitet. Die Pipeline ist oft voll, aber das Team ist zwar beschäftigt, jedoch nicht produktiv.

Das Kernproblem ist meist nicht ein Mangel an Leads, sondern ein Mangel an Priorisierung. Vertriebsmitarbeiter verbringen oft Stunden mit potenziellen Kunden, die niemals konvertieren werden, weil sie im Grunde „blind jagen“.

Wenn Sie 500 Namen in Ihrer Liste haben, woher wissen Sie, welcher Kontakt kaufbereit ist und welcher nur unverbindlich „stöbert“?

Hier kommt die Automatisierung der Lead-Qualifizierung ins Spiel. Moderne CRM-Systeme (Customer Relationship Management), wie das HubSpot CRM, sind längst keine digitalen Adressbücher mehr. Sie sind die Kommandozentrale, mit der Sie den gesamten Qualifizierungsprozess automatisieren können.

So kann sich Ihr Vertriebsteam endlich auf die Kontakte konzentrieren, die wirklich kaufen wollen.

Was ist B2B-Lead-Qualifizierung (einfach erklärt)?

Lead-Qualifizierung ist ein Prozess, bei dem Sie herausfinden, ob ein potenzieller Geschäftskontakt (ein Lead) nicht nur Interesse zeigt, sondern auch das Potenzial hat, ein zahlender Kunde zu werden.

Stellen Sie es sich so vor: Ihr Marketing sammelt einen großen Haufen Steine. Darin sind wertlose Kieselsteine und einige wertvolle Edelsteine. Die Lead-Qualifizierung ist der Prozess, die Edelsteine herauszusortieren, damit Ihr Vertriebsteam seine wertvolle Zeit nur mit diesen verbringt.

Der Schlüssel zur Automatisierung: MQL vs. SQL verstehen

Bevor Sie etwas automatisieren können, müssen Sie definieren, was Sie suchen. Im B2B-Bereich ist dabei eine Unterscheidung besonders wichtig: der Unterschied zwischen einem MQL und einem SQL.

MQL (Marketing Qualified Lead): Der Interessierte

Ein MQL ist ein Kontakt, der positiv auf Ihre Marketingmaßnahmen reagiert hat. Diese Person hat vielleicht ein Whitepaper heruntergeladen, sich für ein Webinar angemeldet oder Ihren Newsletter abonniert. Sie ist neugierig und hat Interesse gezeigt, ist aber höchstwahrscheinlich noch nicht bereit, einen Kauf zu tätigen.

SQL (Sales Qualified Lead): Der Kaufbereite

Ein SQL ist ein Kontakt, der über bloßes Interesse hinausgeht und eine klare Kaufabsicht signalisiert. Diese Person ist bereit für ein Verkaufsgespräch. Sie hat vielleicht Ihre Preisseite mehrfach besucht, eine Produktdemo angefordert oder einen Beratungstermin gebucht.

Das größte Problem im B2B-Vertrieb ist die Übergabe von MQLs an den Vertrieb. Das Marketing feiert 100 neue MQLs. Der Vertrieb erhält die Liste, ruft alle an und stellt fest: 95 davon sind „noch nicht so weit“.

Das Ziel der Automatisierung ist es, genau diese Kluft intelligent zu überbrücken und nur echte SQLs an den Vertrieb zu übergeben.

Schritt 1: Kriterien definieren (Regelbasierte Automatisierung)

Der erste und einfachste Weg zur Automatisierung ist das regelbasierte Lead-Scoring. Hier geben Sie dem CRM-System die Regeln vor. Sie weisen Aktionen und Eigenschaften positive (oder negative) Punkte zu.

Sie setzen sich mit Marketing und Vertrieb zusammen und definieren gemeinsam, was einen guten Lead ausmacht.

Beispiele für ein manuelles Punktesystem:

• Positive Kriterien (Interesse):
• Kontakt hat die Preisseite besucht: +20 Punkte
• Kontakt hat ein Demo-Formular ausgefüllt: +50 Punkte
• Kontakt hat eine E-Mail geöffnet: +5 Punkte
• Negative Kriterien (Kein Interesse):
• Kontakt hat sich vom Newsletter abgemeldet: -10 Punkte
• Kontakt war 30 Tage inaktiv: -10 Punkte 11
• Positive Kriterien (Passgenauigkeit/Fit):
• Jobtitel ist „Geschäftsführer“: +15 Punkte
• Branche ist „Maschinenbau“ (Ihre Zielbranche): +25 Punkte
• Land ist nicht "Deutschland" (Ihr Zielmarkt): -50 Punkte

So richten Sie manuelles Scoring in HubSpot ein

In HubSpot können Sie dies direkt in den Einstellungen einrichten.

1. Navigieren Sie zu Einstellungen > Eigenschaften und suchen Sie nach der Eigenschaft „HubSpot Score“.
2. Hier können Sie nun Ihre Kriterien festlegen.
3. Fügen Sie Kriterien unter „Positiv“ (links) und „Negativ“ (rechts) hinzu.
4. Wählen Sie die Eigenschaft (z. B. "Branche") oder das Verhalten (z. B. "Formular ausgefüllt") aus und weisen Sie einen Punktwert zu.

Dieses System ist ein mächtiger erster Schritt zur Automatisierung. Es nimmt dem Vertrieb das Rätselraten ab und erstellt eine klare Rangliste der Leads.

Schritt 2: Kriterien vorhersagen lassen (KI-Automatisierung)

Der regelbasierte Ansatz hat eine Schwäche: Er basiert auf Ihren Annahmen. Sie vermuten, dass der Besuch der Preisseite 20 Punkte wert ist.

Hier kommt der nächste Automatisierungsschritt ins Spiel: das prädiktive Lead-Scoring.

Anstatt dass Sie dem System Regeln vorgeben, analysiert die Künstliche Intelligenz (KI) die Daten all Ihrer bisherigen Kunden. Die KI betrachtet Tausende von Kontakten – sowohl die, die Sie als Kunden gewonnen haben, als auch die, die Sie verloren haben – und identifiziert selbstständig die wahren Muster, die zu einem Verkaufsabschluss führen.

So funktioniert prädiktives Scoring im HubSpot CRM

Ein intelligentes CRM-System wie HubSpot wirft das alte Punktesystem oft komplett über Bord. Stattdessen erhalten Sie zwei einfache, aber extrem aussagekräftige Eigenschaften für jeden Kontakt in Ihrer Datenbank:

1. Likelihood to close (Abschlusswahrscheinlichkeit): Dies ist eine klare Prozentzahl. Das CRM sagt Ihnen: „Basierend auf allen Daten besteht eine 43%ige Chance, dass dieser Kontakt innerhalb der nächsten 90 Tage Kunde wird“.
2. Contact priority (Kontaktpriorität): Dies ist die direkte Handlungsanweisung für den Vertrieb. Das System sortiert alle Kontakte automatisch in Stufen wie „Sehr hoch“, „Hoch“, „Mittel“ oder „Niedrig“.

Diese Bewertung wird kontinuierlich aktualisiert und basiert auf allen verfügbaren Daten: Website-Besuche, E-Mail-Interaktionen, Firmendaten und vieles mehr.

Kurzer Vergleich: Wie machen es andere CRMs?

Andere CRM-Systeme bieten ähnliche Automatisierungsfunktionen, oft mit einem etwas anderen Fokus:

• Salesforce: Nutzt „Einstein Lead Scoring“. Dieses System versucht, die "Blackbox" zu öffnen, indem es dem Vertrieb die wichtigsten Gründe (Top-Faktoren) anzeigt, die zum Score geführt haben (z. B. „Top-Faktor: Hohe Antwortrate auf E-Mails“).
• Zoho CRM: Hier arbeitet die KI „Zia“. Zia liefert nicht nur einen Score, sondern agiert eher wie eine Assistentin, die auch Daten anreichert (z. B. aus E-Mail-Signaturen) und den besten Zeitpunkt für eine Kontaktaufnahme vorschlägt.
• Pipedrive: Pipedrive nutzt eine Funktion namens „Pulse“ sowie anpassbares Scoring. Der Fokus liegt stark auf dem aktuellen Engagement (Buyer Intent), um dem Vertrieb zu signalisieren, welcher Lead genau jetzt heiß ist.

Schritt 3: Der Workflow (Vom Score zur Aktion)

Einen hohen Score zu sehen, ist interessant. Aber die wirkliche Automatisierung und Zeitersparnis entstehen erst, wenn das CRM-System den nächsten Schritt automatisch einleitet.

Der Lead-Score (ob manuell oder prädiktiv) dient als Auslöser (Trigger) für automatisierte Workflows.

Beispiel-Workflow in HubSpot

Hier ist ein typischer Workflow, der einen Lead automatisch als SQL qualifiziert und an den Vertrieb übergibt:

1. Auslöser (Trigger) festlegen:

• Regel-basiert: WENN der „HubSpot Score“ größer als 80 ist...
• ODER KI-basiert: WENN die „Kontaktpriorität“ auf „Hoch“ oder „Sehr hoch“ gesetzt wird...

1. Aktion 1: Lebenszyklusphase aktualisieren:

• DANN ändere die „Lebenszyklusphase“ des Kontakts automatisch auf „Sales Qualified Lead (SQL)“.

1. Aktion 2: Vertrieb benachrichtigen:

• UND weise den Kontakt automatisch einem Vertriebsmitarbeiter zu (z. B. per Rotation).
• UND erstelle automatisch eine Aufgabe im CRM für diesen Mitarbeiter: „Neuer SQL (Score 85). Bitte innerhalb von 24 Stunden anrufen.“

Gleichzeitig können Sie Workflows für Kontakte mit niedrigem Score erstellen, die diese automatisch in Nurturing-Kampagnen (z. B. automatisierte E-Mail-Serien) verschieben, um sie weiterzuentwickeln, ohne dass der Vertrieb eingreifen muss.

Das Fundament: Warum Automatisierung eine Strategie braucht

Die besten Tools funktionieren nicht ohne eine klare Strategie. Traditionell basiert diese auf dem Inbound-Marketing: der Idee, Kunden durch hilfreiche Inhalte anzuziehen, statt sie mit Werbung zu jagen.

In der heutigen KI-Ära hat HubSpot dieses Konzept zum Loop Marketing weiterentwickelt.

Dies ist kein Ersatz, sondern eine Erweiterung des Inbound-Marketings. Loop Marketing ist ein kontinuierlicher Zyklus, der auf CRM-Daten und KI basiert.

Die vier Phasen des Loop Marketings sind:

1. Gestalten: Definieren Sie Ihre Marke, Tonalität und Ihr ideales Kundenprofil (ICP) im CRM.
2. Anpassen: Nutzen Sie Ihre CRM-Daten und KI, um Botschaften für Segmente zu personalisieren. Hier findet Ihre automatisierte Lead-Qualifizierung statt.
3. Verstärken: Verteilen Sie Ihre Inhalte über alle Kanäle (Suche, Social Media, E-Mail).
4. Entfalten: Analysieren Sie die Ergebnisse in Echtzeit und optimieren Sie den Prozess. Der Loop lernt.

Ihre automatisierte Lead-Qualifizierung ist also der Motor in der „Anpassen“-Phase dieses modernen Marketing-Frameworks.

Wichtiger Aspekt: Automatisierung & Deutscher Datenschutz (DSGVO)

Sobald eine Software automatisch Profile von Personen erstellt, um deren Verhalten oder Kaufwahrscheinlichkeit vorherzusagen, nennt der Gesetzgeber dies „Profiling“.

Ist das im B2B-Vertrieb überhaupt legal? Ja, aber es gibt klare Regeln.

Der entscheidende Punkt findet sich in Artikel 22 der DSGVO. Dieser Artikel besagt, dass Personen das Recht haben, nicht einer Entscheidung unterworfen zu werden, die ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruht.

Das Zauberwort ist „ausschließlich“. Im B2B-Vertrieb ist der KI-Score oder der manuelle Lead-Score eine Empfehlung für das Vertriebsteam.

Da am Ende ein Mensch (der Vertriebler) die Entscheidung trifft, den Hörer abzunehmen (oder es zu lassen), gibt es ein „menschliches Eingreifen“.

Der Prozess ist somit nicht „ausschließlich“ automatisch, und Artikel 22 greift in der Regel nicht.

Eine zweite Hürde für deutsche Unternehmen ist oft der Server-Standort, insbesondere bei US-Anbietern.

Führende Anbieter haben dieses Problem erkannt. HubSpot beispielsweise bietet seinen Kunden die Möglichkeit, ihre CRM-Daten in einem Rechenzentrum innerhalb der EU (speziell in Deutschland) zu speichern. Dies ist ein entscheidendes Merkmal, um die DSGVO-Konformität technisch sicherzustellen.

Fazit: Konzentrieren Sie sich auf Leads, die es wert sind

Die Automatisierung der Lead-Qualifizierung im B2B-Vertrieb ist kein "Nice-to-have" mehr; sie ist entscheidend für die Effizienz.

Anstatt Vertriebsmitarbeiter raten zu lassen, welcher der 500 Leads der beste ist, gibt Ihnen ein CRM-System wie HubSpot eine klare, datengestützte Prioritätenliste.

Der Prozess ist einfach:

1. Definieren Sie Ihre Regeln (manuelles Scoring) oder lassen Sie die KI die Muster erkennen (prädiktives Scoring).
2. Nutzen Sie diese Scores als Auslöser in Workflows, um Aufgaben, Benachrichtigungen und die Zuweisung von Leads zu automatisieren.

Hören Sie auf, Ihre Zeit mit dem Durchsuchen des Heuhaufens zu verschwenden. Nutzen Sie die Intelligenz Ihres CRM-Systems, um die Edelsteine automatisch zu identifizieren, und konzentrieren Sie sich auf die Gespräche, die zu echtem Umsatz führen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen MQL und SQL?

Ein MQL (Marketing Qualified Lead) hat Interesse an Ihren Inhalten gezeigt (z.B. Download), ist aber meist noch nicht kaufbereit. Ein SQL (Sales Qualified Lead) hat eine aktive Kaufabsicht signalisiert (z.B. Demo angefordert) und ist bereit für ein Gespräch mit dem Vertrieb.

Was ist besser: manuelles oder prädiktives Lead-Scoring?

Manuelles (regelbasiertes) Scoring ist ein großartiger Startpunkt, um den Prozess zu definieren, und in vielen CRMs enthalten. Prädiktives (KI-basiertes) Scoring, wie es in HubSpot verfügbar ist, ist genauer, da es auf echten Daten statt auf Annahmen basiert und sich selbst optimiert.

Wie viele Punkte sollte ein SQL in HubSpot haben?

Das ist individuell. Ein gängiger Ansatz ist, einen Schwellenwert (z.B. 100 Punkte) zu definieren. Analysieren Sie Ihre gewonnenen Kunden: Wie viele Punkte hatten diese im Durchschnitt, als sie zu SQLs wurden? Setzen Sie diesen Wert als Ihren Schwellenwert im Workflow (siehe Schritt 3) fest.