Ihre Marketingkampagnen laufen auf Hochtouren. Leads strömen herein, Ihr CRM glüht, aber es gibt einen Haken. Ihr Vertriebsteam ist überlastet und versucht herauszufinden, wer für einen Anruf bereit ist und wer sich nur umschaut. Es ist ein Ratespiel, das zu verschwendeten Stunden, verpassten Gelegenheiten und kalten Leads führt.
Seit Jahren ist Lead Scoring die bewährte Lösung, um Teams dabei zu helfen, potenzielle Kunden anhand ihrer Passung und ihres Verhaltens zu bewerten. Aber jetzt gibt es das KI-gestützte Predictive Scoring, das verspricht, das Rätselraten bei der Priorisierung von Leads endgültig zu beenden.
Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen unverblümten Einblick in das HubSpot AI Predictive Lead Scoring. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, was es kostet und, was vielleicht am wichtigsten ist, wo seine Schwächen liegen. Außerdem werden wir darüber sprechen, was es braucht, um eine KI-Strategie zu entwickeln, die die gesamte Customer Journey abdeckt und nicht nur einen Teil Ihres Sales Funnels.
Was ist HubSpot AI Predictive Lead Scoring?
Zuerst zu den Grundlagen. Traditionelles Lead Scoring ist ein manuelles, regelbasiertes System. Sie und Ihr Team setzen sich zusammen, entscheiden, welche Aktionen (wie die Anforderung einer Demo) und Attribute (wie die Unternehmensgröße) wertvoll sind, und weisen Punkte zu. Eine Demo-Anfrage könnte 20 Punkte wert sein, während eine Abmeldung vom E-Mail-Newsletter 10 Punkte kosten könnte. Es funktioniert, aber es basiert alles auf Ihren besten Schätzungen.
Predictive Lead Scoring macht das Gegenteil. Anstatt dem System zu sagen, was wichtig ist, nutzt es maschinelles Lernen, um das selbst herauszufinden. Es taucht in Ihre historischen Daten ein, um die Muster zu erkennen, die Ihre besten Kunden gemeinsam haben.
HubSpot bietet Ihnen zwei Möglichkeiten, dies anzugehen:
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Manuelles Lead Scoring: Dies ist das klassische, regelbasierte System, das in den Professional-Plänen verfügbar ist. Sie richten Ihre eigenen positiven und negativen Scoring-Regeln ein, um Leads zu qualifizieren.
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Predictive Lead Scoring: Das ist die Hauptattraktion und nur in den Enterprise-Plänen verfügbar. Die KI von HubSpot analysiert Ihre Daten und gibt für jeden Kontakt zwei wichtige Eigenschaften aus: eine „Abschlusswahrscheinlichkeit“ (ein Prozentsatz von 0–100) und eine „Kontaktpriorität“ (Sehr hoch, Hoch, Mittel oder Niedrig).
Die KI betrachtet alle demografischen, firmografischen und verhaltensbezogenen Daten, die Sie bereits in Ihrem HubSpot CRM haben, um diese Bewertungen zu erstellen und die besten Leads an die Spitze zu bringen.
Wie das HubSpot AI Predictive Lead Scoring-Modell funktioniert
Was passiert also wirklich hinter den Kulissen? Die KI von HubSpot studiert im Grunde Ihre vergangenen Erfolge und Misserfolge. Sie analysiert all Ihre als „gewonnen“ und „verloren“ geschlossenen Deals, um die Gemeinsamkeiten der Kunden zu finden, die Sie erfolgreich gewinnen konnten.
Das Modell greift auf verschiedene Datenquellen zurück, um seine Vorhersagen zu treffen:
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Verhaltensdaten: Das sind Dinge wie Website-Seitenaufrufe, Formulareinsendungen, E-Mail-Öffnungen und Klicks auf Ihre Calls-to-Action.
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Firmografische Daten: HubSpot verwendet seine eigenen Daten, um Unternehmensprofile anzureichern, und betrachtet dabei Dinge wie Branche, Jahresumsatz und Mitarbeiterzahl.
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CRM-Daten: Das Modell berücksichtigt auch Standard- und benutzerdefinierte Eigenschaften Ihrer Kontaktdatensätze, protokollierte Vertriebsaktivitäten und die Position des Kontakts in seinem Lebenszyklus.
Hier wird es ein wenig schwammig. HubSpot gibt offen zu, dass sein Vorhersagemodell eine „Black Box“ ist. In ihrer eigenen Dokumentation heißt es: „Es ist nicht bekannt, wie die Eingabe in die Ausgabe umgewandelt wird. Für das Lead Scoring bedeutet das, dass es nicht möglich ist, genau zu wissen, wie jeder einzelne Input zum Score eines Kontakts beiträgt.“
Für Sie bedeutet das, dass Sie eine Bewertung erhalten, aber nicht das „Warum“ dahinter. Sie können nicht sehen, welche Faktoren die KI für am wichtigsten hielt, was es schwierig macht, dem Modell zu vertrauen, es zu überprüfen oder es an Ihr Unternehmen anzupassen.
HubSpot AI Predictive Lead Scoring: Preise und Pläne
Wie Sie wahrscheinlich schon vermutet haben, ist der Zugang zur prädiktiven KI von HubSpot nicht billig. Es ist eine Premium-Funktion, die Sie nur in den Top-Tarifen finden, und ein ziemlich großer Posten im Budget.
Während Sie manuelles Lead Scoring in den Professional-Plänen durchführen können, ist das echte HubSpot AI Predictive Lead Scoring nur in Marketing Hub Enterprise oder Sales Hub Enterprise enthalten.
Hier ist ein kurzer Überblick über die Kosten:
| Funktion | Sales Hub Professional | Sales Hub Enterprise |
|---|---|---|
| Startpreis | 90 $/Monat/Platz | 150 $/Monat/Platz |
| Erforderliches Onboarding | 1.500 $ (einmalig) | 3.500 $ (einmalig) |
| Manuelles Lead Scoring | Ja (bis zu 5 Bewertungen) | Ja (bis zu 10 Bewertungen) |
| Predictive Lead Scoring | Nein | Ja |
| Wichtige KI-Funktionen | KI-Assistent, Anruftranskription (750 Std./Monat) | Conversation Intelligence, benutzerdefinierte Objekte, erweiterte Berechtigungen, Anruftranskription (1.500 Std./Monat) |
Wesentliche Einschränkungen des HubSpot AI Predictive Lead Scoring
Das Tool von HubSpot ist großartig für das, was es tut, aber es ist wichtig, seine Grenzen zu kennen, bevor man sich voll darauf einlässt. Wenn Sie sich darauf als Ihr einziges KI-Tool verlassen, könnten Sie am Ende ernsthafte blinde Flecken haben.
Das „Black-Box“-Modell gibt Ihnen keine Kontrolle
Wir haben das bereits erwähnt, aber es ist der größte Nachteil. Wenn Sie nicht wissen, was Ihre Lead-Bewertungen antreibt, fliegt Ihr Team blind. Sie können eine einfache Frage wie „Warum ist diese Person ein Lead mit hoher Priorität?“ nicht beantworten. Das macht es für Ihr Team schwierig, den Bewertungen zu vertrauen, und noch schwieriger, Ihre Strategie anzupassen.
Dieser Mangel an Kontrolle bedeutet, dass Sie Ihr ganzes Vertrauen in den Einheitsalgorithmus von HubSpot setzen müssen. Aber was, wenn Ihr idealer Kunde etwas ungewöhnlich ist? Oder was, wenn ein neuer Marketingkanal plötzlich erstaunliche Leads bringt, die das Modell noch nie zuvor gesehen hat? Sie stecken fest; Sie haben keine Möglichkeit, die KI in die richtige Richtung zu lenken.
Es sieht nur Daten innerhalb des HubSpot-Ökosystems
Die KI von HubSpot kann nur das analysieren, was sich innerhalb von HubSpot befindet. Sie ist vollständig von all dem reichhaltigen Kundenkontext abgeschottet, der in den anderen Tools lebt, die Ihre Teams täglich verwenden. Das bedeutet, dass ein riesiges Puzzleteil fehlt.
Denken Sie nur an all die wertvollen Informationen, die es nicht sehen kann:
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Interne Gespräche über die Bedürfnisse eines Kunden in Slack oder Microsoft Teams.
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Produktnutzungsdaten, die zeigen, dass jemand kaufbereit ist, was für das produktgestützte Wachstum entscheidend ist.
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Detaillierte Projektpläne und Dokumentationen, die in Confluence oder Google Docs gespeichert sind.
Ohne all diesen Kontext ist die Lead-Bewertung, die Sie erhalten, bestenfalls unvollständig und schlimmstenfalls irreführend.
Diese Infografik zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren externen Datenquellen verbindet, eine wesentliche Einschränkung des HubSpot AI Predictive Lead Scoring.Es ist ein Vertriebstool, keine Support-Lösung
Letztendlich ist die Bewertung von HubSpot für eine einzige Sache konzipiert: einem Vertriebsmitarbeiter zu sagen, wen er als Nächstes anrufen soll. Es ist ein Werkzeug zur Priorisierung, nicht zur Handlung. Eine hohe Bewertung markiert einen Lead als „heiß“, aber sie hilft Ihrem Team nicht dabei, die Fragen dieser Person schnell und korrekt zu beantworten, wenn sie sich meldet.
Das hinterlässt eine große Lücke im Kundenerlebnis. Der Lead ist bereit zur Interaktion, aber Ihr Team (ob Mensch oder KI) hat nicht das einheitliche Wissen, um ihm sofort das zu geben, was er braucht.
Hier ist ein vernetzterer Ansatz erforderlich. Während HubSpot damit beschäftigt ist, verkaufsbereite Leads zu markieren, kann eine Plattform wie eesel AI die eigentlichen Gespräche führen. eesel AI verbindet sich mit all Ihrem verstreuten Wissen, wie Ihrem Helpdesk, internen Wikis und früheren Support-Tickets, um sofortige, genaue Antworten zu liefern. Dies kann durch einen vollständig autonomen KI-Agenten oder durch die Unterstützung eines menschlichen Agenten bei einer viel schnelleren Reaktion geschehen.
Über Predictive Lead Scoring hinaus: Ein einheitlicher Ansatz für den Kundenservice
Herauszufinden, wer Ihre hochwertigen Leads sind, ist nur der erste Schritt. Der eigentliche Gewinn liegt darin, ihnen die richtigen Informationen in dem Moment zu geben, in dem sie Interesse zeigen. Eine einfache Bewertung kann das nicht, aber eine KI, die auf einer vereinheitlichten Wissensdatenbank aufbaut, schon.
Schauen wir uns an, wie die beiden Arbeitsabläufe im Vergleich aussehen.
Der isolierte HubSpot-Workflow
Ein Lead fordert eine Demo an und erhält eine hohe prädiktive Bewertung. Ein Vertriebsmitarbeiter erhält eine Benachrichtigung, muss sich dann aber durch das CRM wühlen und versuchen zu erraten, was der Lead wissen möchte, bevor er überhaupt eine Antwort schreiben kann. Der ganze Prozess ist langsam und reaktiv. Der Lead muss warten, während der Mitarbeiter seine Hausaufgaben macht.
Der einheitliche Workflow mit eesel AI
Ein Lead landet auf Ihrer Website und stellt eine Frage in Ihrem Chatbot. Da eesel AI mit Ihrem Hilfe-Center, früheren Tickets und Produktdokumenten verbunden ist, kann der KI-Agent ihm sofort antworten. Wenn die Frage knifflig ist, kann eesel automatisch ein Ticket in Ihrem Helpdesk erstellen und zuweisen, und sein AI Copilot kann eine perfekte, kontextbezogene Antwort für Ihren Agenten zur Überprüfung entwerfen. Der Prozess ist sofortig, proaktiv und reibungslos.
Dieses Workflow-Diagramm veranschaulicht den einheitlichen und automatisierten Ansatz von eesel AI für den Kundensupport, der die Einschränkungen des HubSpot AI Predictive Lead Scoring überwindet.Das ist nur möglich, weil eesel AI keine Black Box ist. Es bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, sodass Sie genau entscheiden können, wie sich Ihre KI verhalten soll, welches Wissen sie verwenden soll und was sie tun darf.
Das endgültige Urteil
HubSpot AI Predictive Lead Scoring kann eine nützliche Funktion sein, um Ihrem Vertriebsteam bei der Priorisierung seiner Kontaktaufnahme zu helfen, solange es sich innerhalb der HubSpot-Welt bewegt. Aber es ist eine kostspielige, unflexible „Black Box“, die vollständig von dem Wissen getrennt ist, das in Ihren anderen Geschäftstools steckt.
Eine einfache Bewertung reicht heutzutage einfach nicht mehr aus. Um sich wirklich abzuheben, benötigen Sie eine einheitliche KI-Strategie, die Ihr gesamtes Unternehmenswissen verbindet, um jede einzelne Kundeninteraktion zu automatisieren und zu verbessern.
Bewerten Sie Ihre Leads nicht nur, sondern seien Sie bereit, sie sofort zu bedienen. eesel AI integriert sich mit all Ihren Tools und Wissensquellen, um intelligente Automatisierung in Minuten statt Monaten zu ermöglichen. Sehen Sie noch heute, wie Sie Ihr Support- und Vertriebserlebnis zusammenführen können.
Häufig gestellte Fragen
HubSpot AI Predictive Lead Scoring verwendet maschinelles Lernen, um historische Daten zu analysieren und Muster in Ihren erfolgreichen Geschäftsabschlüssen zu erkennen. Es weist automatisch eine „Abschlusswahrscheinlichkeit“ und eine „Kontaktpriorität“ zu. Dies unterscheidet sich vom traditionellen manuellen Lead Scoring, bei dem Ihr Team Regeln aufstellt und Punkte nach eigenem Ermessen vergibt.
Es analysiert Verhaltens-, firmografische und CRM-Daten aus Ihren vergangenen als gewonnen und verloren abgeschlossenen Deals, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen. Es wird als „Black Box“ bezeichnet, weil es zwar eine Bewertung liefert, aber nicht die spezifischen Faktoren oder die genaue Gewichtung offenlegt, die die KI verwendet hat, um zu dieser Bewertung zu gelangen, wodurch das „Warum“ undurchsichtig bleibt.
Diese Funktion ist exklusiv in den Enterprise-Plänen von HubSpot verfügbar, insbesondere in Marketing Hub Enterprise oder Sales Hub Enterprise. Sie ist nicht in den Professional-Plänen enthalten, die nur manuelle Lead-Scoring-Funktionen bieten.
Zu den primären Einschränkungen gehören mangelnde Transparenz, was bedeutet, dass Benutzer die Faktoren, die die Bewertungen beeinflussen, nicht sehen oder anpassen können. Außerdem kann es nur Daten analysieren, die innerhalb des HubSpot-Ökosystems gespeichert sind, und verpasst so wichtigen Kundenkontext aus anderen externen Tools wie Helpdesks, internen Chats oder Produktnutzungsdaten.
HubSpot AI Predictive Lead Scoring ist als Vertriebstool konzipiert, das Vertriebsmitarbeitern helfen soll, zu priorisieren, welche Leads sie aufgrund ihrer Abschlusswahrscheinlichkeit als Nächstes kontaktieren sollen. Es bietet nicht das einheitliche Wissen oder die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um tatsächliche Kundensupport-Gespräche zu führen oder sofortige Antworten zu geben.
Während HubSpot AI Predictive Lead Scoring nützlich ist, um hochwertige Leads zu identifizieren, stellt es nur einen Teil einer umfassenden KI-Strategie dar. Ein wirklich einheitlicher Ansatz würde KI über alle Kundenkontaktpunkte hinweg integrieren und eine vernetzte Wissensdatenbank nutzen, um Leads nicht nur zu bewerten, sondern auch sofortige, kontextbezogene Antworten zu geben und Interaktionen während der gesamten Customer Journey zu automatisieren.
