Lead scoring op gevoel kost veel verkooptijd aan dode leads. Een AI-model getraind op uw eigen sales-historie scoort objectiever dan ervaring alleen, en blijft leren van nieuwe data.
Welke signalen tellen
Demografisch (industrie, omvang, regio), gedrag (websitebezoeken, content downloads, email-engagement), firmographic (uit Bisnode of Companyweb verrijkt) en historische analoog-data. Het model wegt ze op basis van wat in uw historie tot deals leidde.
Model-keuze en uitlegbaarheid
Gradient boosted trees (XGBoost, LightGBM) geven goede precisie en blijven uitlegbaar via SHAP-waarden. Een sales-medewerker ziet niet alleen een score, ook waarom: "deze lead is hoog gescoord vanwege bedrijfsomvang en pricing-pagina-bezoek". Vertrouwen omhoog, adoptie omhoog.
CRM-integratie
Score landt als eigenschap op het lead- of contact-record in Salesforce, HubSpot of Dynamics. Werkflow-rules op de score: hoog naar de senior account exec, laag naar marketing-nurture. Geen separaat AI-dashboard, gewoon werken in CRM.
Drift en herlabeling
Markten verschuiven en uw ICP verschuift mee. Per kwartaal het model hertrainen op de meest recente deal-uitkomsten. Drift-monitoring waarschuwt als de score-distributie significant verandert. Lead scoring is geen one-shot, het is een doorlopend systeem.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, AI sales email.