Selbstlernendes Lead-Scoring: Warum statische Regeln ausgedient haben

10 Punkte für „hat Kontaktformular ausgefüllt“, 5 Punkte für „Website besucht“, 15 Punkte für „über 50 Mitarbeiter“. Das ist Lead-Scoring aus dem Jahr 2010. DealAI macht es fundamental anders.

Das Problem mit regelbasiertem Scoring

Traditionelles Lead-Scoring basiert auf manuell definierten Regeln. Das hat drei Probleme: Erstens sind die Regeln subjektiv — jemand entscheidet willkürlich, wie viele Punkte welches Merkmal wert ist. Zweitens sind sie statisch — einmal definiert, ändern sie sich nie. Drittens erkennen sie keine komplexen Muster wie „IT-Firmen mit 50-200 MA die die Pricing-Seite 2x besucht haben konvertieren 4x häufiger“.

Adaptive ML-Engine: Lernen aus jedem Deal

DealAI verwendet eine selbstlernende ML-Engine mit fünf Sub-Scores:

• Firmenprofil (Fit): Passt die Firma zu deinem ICP?
• Verhalten (Intent): Zeigt der Lead Kaufabsicht?
• Engagement (Interesse): Wie aktiv interagiert der Lead?
• Timing (Dringlichkeit): Gibt es Zeitdruck?
• Beziehung (Netzwerk): Gibt es bestehende Verbindungen?

Feature-Importance: Volle Transparenz

Anders als eine Black Box zeigt DealAI im Feature-Importance-Dashboard genau, welche Faktoren den Score treiben. „Aktuell sind die Top-3-Faktoren: 1. Website-Pricing-Besuch 2. Mitarbeiteranzahl >50 3. IT-Branche.“ So verstehst du nicht nur WAS der Score ist, sondern WARUM.

„Unser Lead-Scoring-Modell hat sich in 3 Monaten selbst optimiert. Die Conversion-Rate der Top-Leads ist um 35% gestiegen.“

Model-Drift-Erkennung

Märkte verändern sich. DealAI erkennt automatisch, wenn das Modell an Genauigkeit verliert: „IT-Branche konvertiert nicht mehr so gut. Fintech-Firmen zeigen 3x höhere Conversion.“ Statt monatelang mit veralteten Regeln zu arbeiten, passt sich das System kontinuierlich an.

Das ist der Unterschied zwischen einem CRM das Daten speichert und einem KI-System das aus Daten lernt.