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Lead-Scoring: Modelle, Frameworks & Software für B2B (2026)

Lead-Scoring ist die Disziplin, Vertriebsprioritäten anhand harter Kriterien zu setzen statt anhand von Bauchgefühl. Dieser Leitfaden vergleicht Rule-Based und Predictive Scoring, liefert eine Punkte-Schema-Vorlage und ordnet die wichtigsten Tools ein.

Was ist Lead-Scoring?

Lead-Scoring bewertet Leads anhand definierter Kriterien und macht so Pipeline planbar. Ziel: Vertriebsteams arbeiten an den Konten mit der höchsten Abschluss-Wahrscheinlichkeit zuerst.

Predictive vs. Rule-Based

Punkte-Schema-Vorlage (Rule-Based)

Beispiel-Gewichtung: Branche +20, Mitarbeiterzahl 50–500 +15, Position C-Level/VP +25, Tech-Stack-Match +15, Intent-Signal aktiv +25, E-Mail geöffnet +5, Demo angefragt +30. Schwellen: <40 = Nurture, 40–70 = Marketing-qualifiziert, >70 = Sales-qualifiziert.

Datenquellen für robustes Scoring

Anbieter-Vergleich

Häufige Fragen

Was ist Lead-Scoring?

Lead-Scoring ist die systematische Bewertung von Leads anhand definierter Kriterien (firmografisch, demografisch, verhaltensbasiert, Intent-Signale), um Vertriebsprioritäten zu setzen und Pipeline planbar zu machen.

Predictive oder Rule-Based Lead-Scoring – was ist besser?

Rule-Based ist transparent, schnell aufgesetzt und ideal für den Einstieg (<5.000 Leads/Monat). Predictive Scoring (ML-Modelle) skaliert besser ab mittlerem Datenvolumen und entdeckt nicht-lineare Muster – verlangt aber saubere historische Daten.

Welche Datenquellen brauche ich?

Sechs Kategorien: firmografisch (Branche, Größe), demografisch (Position, Seniorität), verhaltensbasiert (Website, E-Mail), Intent-Signale (Jobwechsel, Funding, Tech-Stack), Tech-Stack des Zielkontos und Engagement-Daten (Reply-Speed, Touchpoints).

Welche Tools eignen sich für DACH-Mittelstand?

HubSpot und Salesforce bieten Standard-Scoring. 6sense und Demandbase sind Predictive-Spezialisten. Amplifa kombiniert Intent-Signale, Firmen- und Personen-Daten mit DSGVO-konformer Verarbeitung in Deutschland – speziell für DACH-Industrie.