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Lead-Scoring mit KI: Framework & Validierung

Q: Wie oft sollten Modelle neu trainiert werden?

Mindestens vierteljährlich oder sobald Monitoring deutliche Performanceabweichungen meldet.

Q: Wie gehe ich mit Bias um?

Überprüfe Score-Verteilungen je Segment, implementiere Fairness-Constraints und dokumentiere Anpassungen.

Q: Wer verantwortet das Lead-Scoring?

Ein Trio aus Data/Analytics, RevOps und Sales Leadership verantwortet Modell, Prozess und Adoption.

Wie Priorisierungsmodelle entstehen, welche Daten zählen und wie man Fairness sicherstellt.

Autor: IntroGroup Data Team Aktualisiert: 13. Oktober 2025 Lesezeit: 7 Minuten

TL;DR

Lead-Scoring vereint Fit-, Intent- und Engagement-Signale. Ohne saubere Daten kein Mehrwert.
Modellpipeline: Datensichtung → Feature-Engineering → Modelltraining → Evaluation → Roll-out.
Monitoring muss Drift, Bias und Nutzerfeedback berücksichtigen.
Kommunikation mit Vertriebsteams entscheidet über Akzeptanz des Scores.

Datenbasis & Feature-Engineering

Fit-Signale (Firmographics, ICP-Merkmale), Intent (3rd-Party, Website, Produktsignale) sowie Engagement (E-Mail, Calls, Meetings) bilden das Fundament. Alle Felder müssen dokumentiert, normalisiert und versioniert sein.

Feature-Engineering umfasst binäre Flags (Intent vorhanden), numerische Werte (Anzahl Sessions), Zeitreihen (letzter Kontakt) und Aggregationen (Engagement in 14 Tagen).

Modelltraining

IntroGroup nutzt häufig Gradient Boosting oder Klassifikations-LLMs mit Retrieval. Wichtig ist ein valides Label – beispielsweise Opportunity-Wins oder definierte Qualifizierungsstufen.

Evaluation & Calibration

Nutzen Sie ROC-AUC, Precision@K und Lift Charts. Ergänzend prüfen wir Segment-Performance (Branche, Unternehmensgröße). Calibration-Methoden wie Platt Scaling helfen, Scores interpretierbar zu machen.

Roll-out & Enablement

Scores werden im CRM angezeigt, inklusive Begründungsfeldern. Vertriebsteams erhalten Guidelines und Feedbackkanäle. Integration in Routing-Flows erfolgt schrittweise.

FAQ

Wie oft sollten Modelle neu trainiert werden?

Mindestens vierteljährlich oder bei spürbarer Performanceabweichung. Monitoring liefert Signale.

Wie gehe ich mit Bias um?

Prüfe Score-Verteilung je Segment und implementiere Fairness-Constraints. Dokumentiere Entscheidungen.

Wer verantwortet das Lead-Scoring?

Gemeinschaft aus Data/Analytics (Modell), RevOps (Prozess) und Sales Leadership (Adoption).

Quellen

IntroGroup Lead-Scoring Framework (2025).
Academic Study: Fairness in Customer Scoring, TU München 2024.

Change-Log

13.10.2025 – Erstveröffentlichung.