Inhalt6 Abschnitte
Kurz gesagt
Data Science im Vertrieb heißt, Zielfirmen nach der Wahrscheinlichkeit zu ordnen, mit der sie einen Termin ergeben. Für kleine Teams reicht dafür eine Tabelle und drei einfache Analysen.
Dieser Beitrag stammt von Mai 2025. Aktuelle Preise und Konditionen von KRAUSS stehen auf der Fakten-Seite und der Preisseite.
Ein aufwendiges Modell bringt in den meisten Fällen weniger als eine saubere Rangliste.
Stand: Oktober 2026. Das Praxisbeispiel stammt aus einem Projekt, die Zahlen sind keine Branchenwerte.
Welche drei Analysen lohnen sich?
- Scoring der Zielfirmen: Jede Firma erhält Punkte nach Merkmalen, die früher zu Terminen führten, etwa Größe oder Branche.
- Segmentierung nach Terminquote: Sie vergleichen Branchen und Regionen nach der Zahl der Termine je 100 Kontakte.
- Prognose des Quartals: Sie rechnen mit der Terminquote und der Zahl der Kontakte je Woche.
Das Scoring erklärt das Glossar zum Lead-Scoring. Den praktischen Aufbau zeigt der Leitfaden zum Lead-Scoring.
Praxisbeispiel: 58 von 97 Terminen aus den Top-Firmen
In einem Projekt für einen Hersteller von Hygienetechnik lagen 1.100 Zielfirmen in einer Liste. Das Team ergänzte je Firma vier Merkmale: Branche, Größe, Zahl der Standorte und ob die Website Hinweise auf Bedarf zeigte. Die Punkte gewichtete es nach den Terminen der vorangegangenen Monate.
Die 220 Firmen mit den höchsten Punkten brachten 58 der insgesamt 97 Termine, also knapp 60 Prozent. Das Team rief diese Firmen zuerst an. Die Zahlen stammen aus diesem Projekt, die Namen bleiben offen.
Termine mit Kaufinteresse
Ihr Kalender voll mit Verkaufsterminen.
Wir übernehmen die Erstansprache, Ihr Vertrieb führt die Abschlussgespräche.
- Bei Ihnen bestätigt
- Beim Kunden bestätigt[2]
Rechnung: Wie viel bringt die Rangliste?
| Schritt | Wert |
|---|---|
| Zielfirmen in der Liste | 1.100 |
| Top-Firmen (20 %) | 220 |
| Termine insgesamt | 97 |
| Termine aus den Top-Firmen | 58 (60 %) |
Die Zahlen zeigen die Logik, nicht eine Zusage. Ihr Verhältnis messen Sie in Ihrer eigenen Liste.
Wann Data Science nicht trägt
- Bei wenigen Terminen sind die Muster zu schwach, um ein Scoring zu begründen.
- Merkmale, die sich nicht erheben lassen, bringen nichts. Wählen Sie nur, was Sie zuverlässig erfassen.
- Ein Scoring ohne Rückkopplung veraltet. Prüfen Sie die Gewichte alle drei Monate.
- Eine Rangliste darf keine Firma dauerhaft ausschließen. Auch kleinere Firmen können passen.
Checkliste für den Einstieg
- Zielliste mit eindeutiger Firmen-Kennung
- Vier bis sechs Merkmale festgelegt
- Termine der letzten Monate den Firmen zugeordnet
- Gewichte nach Terminquote geprüft
- Rangliste alle drei Monate aktualisiert
Welche Merkmale Sie für das Scoring wählen, prüft der Zielgruppen-Check. Wie sich die Zielfirmen überhaupt finden lassen, zeigt der Leitfaden zu KI-gestützter Lead-Recherche. Die Grundlagen zu KI im Vertrieb stehen in der Säule zu KI im Vertrieb. Die Telefonebene mit Terminierung übernimmt KRAUSS, die Leistung steht unter Telefonakquise.
Termine mit Kaufinteresse
Ihr Kalender voll mit Verkaufsterminen.
Wir übernehmen die Erstansprache, Ihr Vertrieb führt die Abschlussgespräche.
- Bei Ihnen bestätigt
- Beim Kunden bestätigt[2]
Häufig gestellte Fragen
Was ist Data Science im Vertrieb?
Es heißt, Daten aus Kontakten, Terminen und Abschlüssen so auszuwerten, dass sie Entscheidungen verbessern. Typisch sind Scoring, Segmentierung und Prognosen. Für kleine Teams reichen einfache Verfahren.
Welche Analyse bringt den schnellsten Nutzen?
Ein einfaches Scoring der Zielfirmen nach Merkmalen, die früher zu Terminen führten. Das dauert wenige Tage und zeigt, wo die Anrufe zuerst hingehen sollten.
Brauche ich dafür eine Datenabteilung?
Nein. Eine Tabelle mit Terminen und Merkmalen reicht für den Start. Ab einigen tausend Datensätzen lohnt sich ein Werkzeug, bis dahin genügt ein sauberes Blatt.
Wie viele Termine brauche ich für ein belastbares Scoring?
Als grobe Richtung sind einige Dutzend Termine nötig, damit ein Merkmal nicht zufällig wirkt. Unter 30 Terminen sollten Sie die Ergebnisse nur als Hinweis lesen.
Ist KI dasselbe wie Data Science?
Nicht ganz. KI ist ein Teil davon. Für den Vertrieb reicht meist eine einfache Auswertung, KI hilft bei der Recherche und Vorbereitung. Die Grundlagen zu KI im Vertrieb finden Sie in der Säule.
Welche Datenschutzregeln gelten?
Für Firmendaten und Kontaktdaten gelten die DSGVO und die Regeln zur Werbung. Prüfen Sie die Datenquellen vor dem Einsatz. Dieser Beitrag ersetzt keine Rechtsberatung.
Wann lohnt sich Data Science nicht?
Wenn Sie nur wenige Kunden im Jahr gewinnen, sind Muster zu schwach. Dann sind persönliche Gespräche mit den wenigen Zielfirmen wirksamer als jede Auswertung.
Kann ich Scoring mit Telefonakquise verbinden?
Ja. Die Rangliste bestimmt die Reihenfolge der Anrufe. Die Telefonebene mit Terminierung übernimmt KRAUSS, Sie geben die Zielfirmen und die Kriterien vor.
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Der Prompt geht an den Anbieter, den Sie wählen. Antworten einer KI können Fehler enthalten: Prüfen Sie Zahlen auf der Fakten-Seite.
