Overzicht
Lead scoring beantwoordt een simpele vraag: welke leads verdienen nu sales-aandacht? Zonder dit jagen reps ofwel elke lead na (tijdverspilling aan ongekwalificeerde prospects) of cherry-picken op gevoel (en missen high-potential kansen). Een goed scoringsmodel prioriteert objectief en stuurt sales-inspanning naar waar het het meest uitmaakt.
De Twee Dimensies
Effectieve scoring meet twee onafhankelijke kwaliteiten.
Fit Score (Demografisch) beantwoordt “Wie is deze lead?” Het meet hoe nauw het bedrijf en de persoon aansluiten bij je ideale klantprofiel—bedrijfsgrootte, industrie, omzet, functietitel, afdeling, senioriteit en geografie. Een Fortune 500 VP in je target-industrie scoort hoger dan een startup-stagiair in een aangrenzende markt.
Engagement Score (Gedrag) beantwoordt “Wat doet deze lead?” Het meet interesse en koopintentie door acties: websitebezoeken, bekeken pagina’s, contentdownloads, email-clicks, formulierinzendingen, eventdeelname en pricingpagina-bezoeken. Iemand die een webinar heeft bijgewoond, een case study heeft gedownload en pricing heeft bezocht toont meer intentie dan iemand die één email heeft geopend.
Waarom Beide Dimensies Belangrijk Zijn
Hoge fit zonder engagement betekent een lead die er geweldig uitziet op papier maar niet actief geïnteresseerd is—ze horen in nurture totdat signalen veranderen. Hoge engagement zonder fit betekent dat iemand content consumeert maar geen echte prospect is—misschien een concurrent die je onderzoekt of een student die een paper schrijft. Je hebt beide fit en engagement nodig om leads te identificeren die klaar zijn voor sales.
MQL Status Definiëren
Een lead wordt Marketing Qualified wanneer beide dimensies hun drempels overschrijden:
Fit Score ≥ [drempel] EN Engagement Score ≥ [drempel]
Bijvoorbeeld: Fit ≥ 60 EN Engagement ≥ 40 = MQL
Voor meer nuance, gebruik een matrix:
| Fit Score | Engagement Nodig | Status |
|---|---|---|
| 80-100 | 30+ | Hot MQL |
| 60-79 | 40+ | Warm MQL |
| 40-59 | 50+ | Cool MQL |
| <40 | N.v.t. | Nurture |
Higher-fit leads hebben minder engagement nodig om te kwalificeren; lower-fit leads moeten sterker interesse tonen.
Fit Scoring Voorbeelden
Bedrijfsgrootte: Ken meer punten toe aan bedrijven in je sweet spot. Als 500-1000 medewerkers ideaal is, geef +30; 250-499 krijgt +25; 100-249 krijgt +20; aflopend naar -10 voor zeer kleine bedrijven die zelden converteren.
Functietitel: C-level en VP titels krijgen +25; Directors +20; Managers +15; Specialists +10. Studenten of stagiairs krijgen -20.
Industrie: Target-industrieën krijgen +20; aangrenzende sectoren +10; non-targets 0; concurrenten -50.
Engagement Scoring Voorbeelden
Website Activiteit: Pricingpagina-bezoeken verdienen +15 (hoge intentie); demo-aanvragen +25; case studies +10; productpagina’s +5; blogposts +3.
Email Engagement: Opens verdienen +2; clicks +5; meerdere opens +3; unsubscribes -10.
Content Downloads: Whitepapers +10; case studies +8; ROI-calculators +12 (hoge intentie); ebooks +5.
Events: Contactformulier-inzendingen +15; webinardeelname +12; eventregistratie +8; demo-aanvragen +25.
Score Verval
Engagement scores moeten over tijd vervallen. Een lead die zes maanden geleden actief was maar stil is geworden is niet hetzelfde als iemand die vorige week engaged was.
| Inactiviteitsperiode | Aanpassing |
|---|---|
| 30 dagen | -10 punten |
| 60 dagen | -25 punten |
| 90 dagen | -50 punten |
Verval voorkomt dat oude leads als vals-positieven blijven hangen.
Negatieve Scoring
Sommige signalen moeten punten aftrekken of volledig diskwalificeren. Concurrenten krijgen -100 (in feite gediskwalificeerd). Studenten of academische emails krijgen -50. Verkeerde geografie krijgt -30. Te kleine bedrijven krijgen -20. Persoonlijke emails zoals @gmail krijgen -15 (voor B2B contexten).
Negatieve scoring voorkomt dat slechte leads per ongeluk drempels overschrijden.
Implementatie per Platform
Salesforce/Pardot: Configureer scoringregels in Automation Studio, creëer prospect-velden voor fit en engagement scores, bouw automatiseringsregels die triggeren bij MQL-drempel, creëer rapporten die score-distributie en conversie tracken.
HubSpot: Creëer custom contacteigenschappen voor fit en engagement scores, bouw workflows die scoreberekeningen automatiseren, gebruik lijsten om te segmenteren op drempel, benut de native lead scoring tool.
Marketo: Bouw smart campaigns voor scoring, creëer demografische en gedrag score-velden, configureer interesting moments voor scoreveranderingen, integreer met Revenue Cycle Modeler.
Metrics om te Tracken
Leading indicators onthullen modelgezondheid: MQL-volume per week, score-distributie over leads, score velocity (hoe snel leads progresseren).
Lagging indicators valideren effectiviteit: MQL naar SQL conversieratio (target >30%), SQL naar won ratio, tijd van eerste touch tot MQL, correlatie tussen score en dealuitkomst.
Als hoog-scorende leads niet converteren, moeten je criteria aangepast worden.
Model Onderhoud
Maandelijks: Review MQL-naar-SQL conversieratio en afwijzingsredenen. Kwartaal: Analyseer score-distributie en drempeleffectiviteit. Jaarlijks: Complete model-overhaul met historische win/loss data.
Sales feedback is essentieel. Wanneer reps consequent bepaalde MQL-types afwijzen, pas de criteria aan. Wanneer deals sluiten uit onverwachte bronnen, onderzoek waarom en update dienovereenkomstig.
Veelgemaakte Fouten
Te complex te snel: Begin met 10 criteria per dimensie, niet 50. Voeg verfijning toe op basis van data. Alleen fit of alleen engagement: Beide dimensies zijn noodzakelijk. Statische modellen negeren dat markten en producten evolueren—review regelmatig. Geen feedback loop: Als sales MQL’s afwijst zonder te analyseren waarom, kun je niet verbeteren.