Lead Scoring
Uw sales-team belt de juiste leads op het juiste moment -- op basis van data, niet op buikgevoel.
Plan een demoHet probleem
Sales-teams besteden 40-60% van hun tijd aan leads die nooit converteren. Zonder prioritering is elk lead even "hot" op papier.
Handmatige kwalificatie in CRM is inconsistent: de ene vertegenwoordiger scoort strenger dan de andere. Rapportages kloppen daardoor niet.
Engagement-signalen (e-mailopens, websitebezoek, contentdownloads) zitten in losse systemen en worden niet gecombineerd met CRM-data.
Hoe het werkt
CRM-data en signalen koppelen
We koppelen uw CRM (HubSpot, Salesforce of een ander systeem) en marketing-tools. We bepalen samen welke signalen relevant zijn: functietitel, bedrijfsgrootte, sector, e-mailgedrag, websitebezoek.
Scoremodel trainen
Op basis van uw historische conversie-data trainen we een AI-model dat leads scoort op 0-100. Is er weinig historische data? Dan starten we met een rule-based model dat al na 3 maanden automatisch verbetert.
Verrijking met externe data
Via LinkedIn en publieke company-databases verrijken we leads met sectorcode, bedrijfsgrootte en technologiegebruik. Dit verhoogt de scoreaccuratesse zonder extra werk voor uw team.
Score synchroniseren naar CRM
De lead-score wordt automatisch teruggeschreven naar uw CRM als veld. Uw sales-team ziet in hun vertrouwde omgeving direct wie ze als eerste moeten bellen.
Rapportage en bijsturing
Een maandelijks rapport toont welke scorecomponenten het meest voorspellend bleken. U kunt weights aanpassen zonder code te schrijven.
Wat zit erin
Op uw data getraind model dat leads scoort op fit en engagement.
Score als veld in uw bestaande CRM, automatisch bijgewerkt bij nieuwe data.
Integratie met e-mail marketing (Mailchimp, ActiveCampaign), website-analytics en LinkedIn.
Prioriteitenlijst per vertegenwoordiger met score, reden en aanbevolen actie.
Automatische toewijzing van hoog-scorende leads aan de juiste vertegenwoordiger of regio.
Handleiding plus een reviewgesprek per kwartaal om het model te herijken op actuele conversiedata.
Budget op aanvraag -- afhankelijk van omvang kennisbasis en integraties. Bespreek uw situatie via een Discovery.
In de praktijk
Een IT-dienstverlener verwerkte 300-400 inbound leads per maand. Zonder prioritering belden vertegenwoordigers alles af in FIFO-volgorde. Na implementatie van het scoremodel richtte het team zich op de top-30% van leads. De conversieratio van die groep lag significant hoger dan het historisch gemiddelde, terwijl de totale bel-uren daalden.
Voorbeeldsituatie op basis van vergelijkbare opdrachten
Veelgestelde vragen
HubSpot en Salesforce out-of-the-box. Voor andere systemen (Pipedrive, Microsoft Dynamics, Zoho) bouwen we een maatwerkintegratie via n8n. De meeste moderne CRM-systemen hebben een REST API waarmee we kunnen koppelen.
Bij minder dan 200 historische conversies starten we met een rule-based model gebaseerd op uw ideale klantprofiel. Dit werkt goed als startpunt. Na 3-6 maanden hebben we genoeg conversie-feedback om over te stappen naar een ML-model dat zichzelf verbetert.
Scores zijn een hulpmiddel, geen vervanger van menselijk oordeel. Vertegenwoordigers kunnen een score handmatig overschrijven met een reden. Die feedback wordt gebruikt om het model te verbeteren. We stellen ook een minimumscore in waarboven alle leads alsnog worden gebeld.
Ja. Via een beheerpagina kunt u de weging van factoren aanpassen -- sector belangrijker dan bedrijfsgrootte, of e-mailengagement zwaarder meewegen. Grote modelwijzigingen reviewen we samen voor implementatie.
We verwerken alleen bedrijfsdata en professionele contactgegevens (naam, functietitel, bedrijf, e-mail), geen bijzondere persoonsgegevens. Verwerking valt onder AVG. We tekenen een verwerkersovereenkomst en slaan geen gegevens op buiten de EU.
Klinkt dit als iets voor uw bedrijf?
We bouwen maatwerk AI-oplossingen die passen bij uw processen. Plan een vrijblijvend gesprek om de mogelijkheden te bespreken.