Wer 100 Firmen recherchiert hat, steht vor einem Luxusproblem: zu viele Möglichkeiten, zu wenig Zeit. Ohne Priorisierung arbeitet der Vertrieb die Liste in zufälliger Reihenfolge ab – und verbrennt die besten Chancen, weil sie zufällig unten standen.
Menschen priorisieren nach Tagesform und nach der zuletzt gehörten Story. Ein konsistentes Scoring nach festen Kriterien ist fairer und vor allem wiederholbar. Vier Dimensionen haben sich bewährt: ICP-Passung, aktuelle Kaufsignale, Erreichbarkeit der Entscheider und geschätztes Auftragsvolumen.
Statt jede Firma einzeln zu bewerten, lässt sich die Priorisierung im Batch durchführen – konsistent über alle Firmen hinweg:
Bewerte die folgenden Unternehmen als Vertriebs-Leads für
uns.
Unser ICP: [PROFIL].
Unser Angebot: [ANGEBOT].
Vergib pro Unternehmen Punkte (je 0-5) für: ICP-Passung,
aktuelle Kaufsignale, Erreichbarkeit der Entscheider,
geschätztes Auftragsvolumen. Bilde eine Gesamtsumme,
sortiere absteigend. Begründe die Top-3 in je einem Satz.
Unternehmen:
[LISTE EINFÜGEN]
Ein Scoring ist nur so gut wie seine Gewichtung. Wenn alle Top-Leads am Ende doch nicht passen, stimmen die Gewichte nicht. Lassen Sie die KI die Logik hinterfragen:
Hier unsere Scoring-Kriterien und Gewichte: [KRITERIEN].
Und hier die letzten 5 gewonnenen sowie 5 verlorenen
Deals mit ihren Scores: [DEALS].
Passt die Gewichtung zu den tatsächlichen Ergebnissen?
Schlage konkrete Anpassungen vor und begründe sie.
Fazit: Fit-Scoring verwandelt eine unsortierte Liste in eine Reihenfolge mit System. Bei großen, sich ständig ändernden Listen lohnt die Automatisierung des Scorings – damit die Priorität immer aktuell ist, nicht nur am Tag der Recherche. Mit Woche 3 wechseln wir von der Firma zur Person.
Dieses Beispiel entstammt dem KI B2B Playbook. Anklicken und runterladen.
Neben der manuellen Recherche haben wir Automatismen für Dich entwickelt:
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