Hvad er lead scoring og salgskvalificering med AI?
Lead scoring er metoden til at rangere indkommende henvendelser og emner efter, hvor modne og relevante de er, så sælgerne bruger tid på de rigtige først. Med AI kan scoring bygge på både eksplicitte signaler (branche, størrelse, adfærd på web) og indholdet af henvendelsen, ikke kun faste regler.
Scoring uden data er gæt i forklædning
Vi ser ofte lead scoring aktiveret i et CRM, hvor halvdelen af felterne er tomme, fordi registrering stadig er manuel. Modellen eller reglen kan kun score det, den ser. Derfor starter seriøs salgsautomatisering med at få leads og aktiviteter ind automatisk, før der scores.
Gode signaler i danske B2B-forløb:
- Kilde og kontekst (hvordan fandt de jer, hvad spurgte de om).
- Adfærd (hvilke sider, dokumenter eller mails inden henvendelsen).
- Fit (matcher branche, størrelse og behov jeres ICP).
- Timing (er der en konkret deadline eller et aktivt behov).
AI kan læse henvendelsen, regler kan ikke altid
En regel siger "download af præsentation = varmt lead". AI kan læse, at mailen handler om en konkret proces med volumen og deadline, selv om formuleringen ikke matcher nøgleord. Det er især værdifuldt, når henvendelser kommer som fri tekst fra webformularer og mail.
Da CPH Erhverv samlede leads og sager i én platform koblet til indgangskanaler, kunne nye henvendelser følges fra første kontakt uden at falde mellem systemer. Det er grundlaget for meningsfuld kvalificering: historikken er der, når sælgeren ringer. Se casen her.
Start med prioritering, ikke med perfekt model
Tag de sidste 50 lukkede og 50 tabte leads. Hvad havde de til fælles? Brug det til en enkel score først, mål om sælgernes tid lander bedre, og justér. Scoring er et prioriteringsværktøj, ikke en erstatning for samtalen. Se CRM- og salgsautomatisering.