Marketing stuurt 50 leads door. Sales belt ze allemaal in dezelfde volgorde: wie bovenaan staat in het systeem. De beste lead staat op plek 47 en wordt pas na twee weken gebeld. Te laat.
Lead scoring lost dit op. Niet door complexe algoritmes, maar door simpele regels die de beste leads bovenaan zetten.
Wat lead scoring doet
Lead scoring kent punten toe aan leads op basis van twee dingen:
- Fit: Past deze lead bij wie je wilt bedienen?
- Engagement: Toont deze lead interesse?
Een lead die perfect past én actief interesse toont, krijgt de hoogste score. Die bel je eerst.
Waarom simpel beter werkt
De verleiding is groot om een complex model te bouwen. Tientallen criteria, gewogen scores, machine learning.
Het probleem: niemand begrijpt het meer. Sales vertrouwt de scores niet. Marketing kan niet uitleggen waarom lead A hoger scoort dan lead B. Het model wordt een black box die niemand gebruikt.
Een simpel model met 10 criteria die iedereen begrijpt, werkt beter dan een complex model met 50 criteria dat niemand vertrouwt.
De twee dimensies
Fit: past de lead bij je ICP?
Fit-criteria komen uit je ideale klantprofiel. Voor maakbedrijven zijn dit typisch:
Bedrijfskenmerken:
- Sector (automotive, food, farma, etc.)
- Bedrijfsgrootte (medewerkers of omzet)
- Regio (waar kun je leveren en servicen)
Contactkenmerken:
- Functie (inkoop, techniek, operations, directie)
- Senioriteit (beslisser of influencer)
Voorbeeld fit-scoring voor een machinebouwer:
| Criterium | Hoge score | Lage score |
|---|---|---|
| Sector | Food, farma, chemie (+20) | Dienstverlening (-20) |
| Grootte | 100-500 medewerkers (+15) | <25 medewerkers (-10) |
| Regio | Benelux, DACH (+10) | Buiten Europa (-15) |
| Functie | Plant manager, technisch directeur (+20) | Student, stagiair (-30) |
Engagement: toont de lead interesse?
Engagement meet gedrag. Wat heeft de lead gedaan dat wijst op interesse?
Bij maakbedrijven zijn niet alle acties even waardevol:
Sterke signalen (hoge punten):
- Technische specificaties of CAD-bestanden gedownload
- Prijsinformatie of configurator bekeken
- Contactformulier ingevuld met specifieke vraag
- Meerdere productpagina’s in korte tijd bezocht
- Beursstand bezocht en gesprek gehad
Zwakke signalen (lage punten):
- Algemene brochure gedownload
- Eén blogpost gelezen
- Nieuwsbrief geopend
- Homepage bezocht
Negatieve signalen (punten aftrekken):
- Alleen carrièrepagina bezocht (zoekt baan, niet product)
- Concurrent (herkenbaar aan email domein)
- Email bounced
Voorbeeld engagement-scoring:
| Actie | Punten |
|---|---|
| Technische specs gedownload | +20 |
| Prijspagina bekeken | +15 |
| Contactformulier specifieke vraag | +25 |
| Meerdere productpagina’s (>3) | +10 |
| Beurscontact met gesprek | +30 |
| Algemene brochure | +5 |
| Nieuwsbrief geopend | +2 |
| Carrièrepagina bezocht | -10 |
| Competitor domein | -50 |
Score decay
Interesse veroudert. Een lead die zes maanden geleden actief was maar sindsdien niks deed, is niet meer hot.
Definieer wanneer een lead klaar is voor sales:
- MQL drempel: Fit score ≥ 50 EN Engagement score ≥ 30
- SQL drempel: MQL + kwalificatiegesprek bevestigt SPICED-criteria
Stap 2: Negatieve scoring
Vergeet niet om punten af te trekken voor:
- Geen activiteit in 30 dagen: -10 punten
- Bounce op e-mail: -20 punten
- Verkeerde functie (bijv. student): -50 punten
- Competitor: -100 punten (of direct diskwalificeren)
Stap 3: Score decay
Leads die lang inactief zijn moeten afvallen. Implementeer automatische score-afname:
- Na 14 dagen geen activiteit: -5 punten
- Na 30 dagen geen activiteit: -10 punten
- Na 60 dagen geen activiteit: -20 punten
Implementatie in je CRM
De meeste marketing automation platforms (HubSpot, Marketo, Pardot) hebben ingebouwde lead scoring. De basisstappen:
- Maak scoring properties voor fit en engagement apart
- Stel workflows in die punten toekennen bij acties
- Creëer een MQL workflow die triggert bij de drempel
- Bouw een sales notification zodat reps direct weten wanneer een lead hot is
Itereren en verbeteren
Je eerste scoring model is nooit perfect. Plan maandelijks een review:
- Welke MQLs zijn geconverteerd naar SQL?
- Welke MQLs zijn afgekeurd door sales? Waarom?
- Welke SQLs kwamen binnen zonder MQL-status?
Pas je scores aan op basis van wat je leert. Een 10% verbetering in lead kwaliteit kan je conversie verdubbelen.
Zelf aan de slag
Download mijn Lead Scoring Template met voorbeeldcriteria en scoredrempels die je direct kunt aanpassen voor jouw situatie.