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.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij bouwen leadscoring die uw sales laat focussen op de kansrijkste leads, op basis van uw eigen data over wie uiteindelijk klant wordt. We koppelen aan uw CRM zodat scores automatisch meelopen en uw team ziet welke lead nu aandacht verdient. Zo wint u meer deals met dezelfde inspanning.
Aan de slag
We leveren een werkend voorbeeld op uw eigen gegevens doorgaans binnen enkele weken en schalen op wat aantoonbaar werkt. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. In een vrijblijvend gesprek bepalen we de beste eerste stap.
Verwant: Freelance AI specialist, AI sales email.
