Top 5 Datenpunkte, mit denen du dein Lead Scoring verbesserst

Im B2B-Vertrieb macht präzises Lead Scoring oft den Unterschied zwischen Erfolg und verpassten Chancen. Wenn du dein B2B Lead Scoring verbessern möchtest, solltest du deine Bewertung auf umfassendere Firmendaten stützen – nicht nur auf das, was Leads selbst preisgeben. Genau hier kommt Firmendaten-Anreicherung ins Spiel: Zusätzliche Unternehmensdaten wie Branche, Größe oder Finanzkennzahlen machen dein Scoring-Modell wesentlich präziser. In diesem Artikel lernst du die Top 5 Datenpunkte kennen, mit denen du deine Leads effektiv anreichern kannst. Außerdem erfährst du, wie du diese Daten effizient per Handelsregister API (z. B. handelsregister.ai API) abrufst und Dutzende Leads gleichzeitig mit dem CSV-Enricher-Tool anreicherst.

1. Branche (Industrieklassifikation)

Die Branche deines potenziellen Leads ist entscheidend für die Qualität des Lead Scorings. Passt das Unternehmen in dein Zielprofil? Leads aus bevorzugten Branchen bekommen in deinem Modell einen höheren Score. Mit der handelsregister.ai API erhältst du über das Feld industry_classification die genaue Industrieklassifikation des Unternehmens (z. B. nach WZ 2008 Code). Indem du diesen Datenpunkt automatisch in dein CRM integrierst, erkennst du sofort, ob der Lead beispielsweise im Software-Sektor oder im verarbeitenden Gewerbe tätig ist. So kannst du relevante Branchen priorisieren und weniger relevante Leads aussortieren – und dein B2B Lead Scoring gezielt verbessern.

2. Geschäftsführung (Entscheider)

Die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses steigt erheblich, wenn dein Kontakt ein Entscheider ist. Daher solltest du Daten zur Geschäftsführung oder anderen wichtigen Personen einfließen lassen. Über das Feature related_persons liefert dir die handelsregister.ai API Details zu eingetragenen Personen wie Geschäftsführern, Vorständen oder Inhabern. Mit diesen Informationen kannst du feststellen, ob dein Ansprechpartner zur Führungsebene gehört. Zudem kannst du deine Kommunikation personalisieren („Hallo Herr Müller, als Geschäftsführer der XYZ GmbH…“). In deinem Scoring-Modell könnte etwa ein Lead, der selbst Entscheider ist, zusätzliche Punkte erhalten. Die automatisierte Anreicherung mit diesen Personendaten macht dein Lead Scoring treffsicherer.

3. Mitarbeiteranzahl (Unternehmensgröße)

Die Unternehmensgröße – gemessen an der Mitarbeiteranzahl – ist ein essenzieller Faktor für dein Lead Scoring. Ein Konzern mit tausenden Mitarbeitern bietet andere Potenziale als ein kleines Startup. Je nach Zielgruppe bevorzugst du vielleicht mittelständische Unternehmen oder spezifische Größenklassen. Das Feld employees der handelsregister.ai API liefert dir diese Daten automatisch. So kannst du Leads direkt segmentieren und in deinem Modell Bedingungen wie „Mitarbeiterzahl > 100 = +10 Punkte“ integrieren. Durch automatische Anreicherung sparst du Zeit und verbesserst zugleich die Genauigkeit deines Lead Scorings.

4. Standort (Firmenadresse)

Der Standort eines Unternehmens beeinflusst sowohl deine Vertriebsstrategie als auch dein Scoring-Modell. Fokusmärkte wie die DACH-Region verdienen höhere Scores als Unternehmen außerhalb dieser Regionen. Die handelsregister.ai API liefert dir mit dem Feld address strukturierte Standortinformationen wie Stadt, Postleitzahl und Straße. Diese kannst du direkt zur geografischen Segmentierung nutzen und Leads aus deinem Kernmarkt automatisch höher bewerten. Außerdem unterstützen Standortdaten bei der Dublettenprüfung, sodass dein Team stets mit korrekten und eindeutigen Informationen arbeitet.

5. Finanzkennzahlen (Umsatz)

Finanzkennzahlen sind besonders aussagekräftig im Lead Scoring. Ein Unternehmen mit höherem Umsatz oder soliden finanziellen Kennzahlen verspricht meist größeres Potenzial. Über das Feature financial_kpi der handelsregister.ai API erhältst du Kennzahlen wie Jahresumsatz, Gewinn oder Eigenkapital. Diese Zahlen kannst du in deinem CRM speichern und Regeln definieren, z. B. „Umsatz > X Mio. € = hohe Punktzahl“. Durch automatische Anreicherung bekommst du ein klareres Bild der finanziellen Stärke deiner Leads, ohne mühsame manuelle Recherche.

Fazit

Je mehr relevante Daten dein Lead Scoring enthält, desto erfolgreicher wird deine Kundenakquise. Die vorgestellten Datenpunkte – Branche, Geschäftsführung, Mitarbeiterzahl, Standort und Finanzkennzahlen – helfen dir, B2B-Leads präzise zu bewerten. Mit der Handelsregister API von handelsregister.ai kannst du diese Firmendaten automatisiert abrufen und direkt in deinem CRM nutzen.

Tipp

Für das Anreichern mehrerer Leads auf einmal lohnt sich das CSV-Enrichment-Tool von Handelsregister.ai: Du lädst eine CSV-Datei hoch und bekommst umfangreiche, angereicherte Firmendaten zurück – ganz ohne Programmieraufwand. Nutze diese Möglichkeiten, um dein Lead Scoring Modell effektiv zu optimieren und so gezielt wertvolle Leads zu identifizieren.

Viel Erfolg beim datengetriebenen Lead Scoring mit handelsregister.ai!