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Ein Lead allein bringt noch keinen Umsatz. Was nach außen oft als Erfolg gefeiert wird – sei es ein Whitepaper-Download oder ein Kontaktformular – ist in Wirklichkeit nur der Startpunkt einer langen, komplexen Reise. Stephan Sigloch bringt es auf den Punkt: „Ein Lead ist kein Erfolg, sondern der Beginn einer Kette.“ Im Interview gibt er Einblicke, wie Unternehmen diese Kette effektiv gestalten können – technologisch, organisatorisch und zunehmend auch KI-gestützt.
Vom Lead zur Opportunity: Was wirklich zählt
Viele Unternehmen investieren viel Budget in Leadgenerierung – doch wie oft fehlt der Anschluss? Um aus einem Interessenten tatsächlichen Umsatz zu entwickeln, braucht es ein Zusammenspiel aus Technologie, Feedback und strategischer Bewertung:
- CRM-Systeme wie HubSpot oder Salesforce bilden die technologische Basis. Sie machen Leads nicht nur messbar und segmentierbar, sondern bilden auch den zentralen Ort für alle Daten rund um Kundeninteraktionen.
- Sales-Feedback wird zur strategischen Ressource. Es liefert nicht nur Rückmeldung zur Qualität einzelner Leads, sondern verbessert gezielt die Zielgruppenselektion, das Targeting in Kampagnen und sogar die Content-Strategie.
- Lead Scoring als Bindeglied zwischen Marketing Automation und Sales: Nur durch eine systematische Bewertung nach Relevanz, Verhalten und Reifegrad lassen sich Budgets effizient steuern und Vertriebskapazitäten fokussieren.
- Besonders spannend: Die Arbeit mit Attribution Maps, in denen die gesamte Customer Journey bis zur Opportunity abgebildet wird. Das schafft Transparenz über die wirkungsvollsten Touchpoints und Kanäle.
Stakeholder Alignment: Wenn Marketing, Vertrieb und IT wirklich zusammenspielen
Technik ist selten das Problem – die größte Herausforderung liegt laut Stephan Sigloch in der internen Koordination. Seine Devise: Data Collaboration als Schlüsselkompetenz. Die Umsetzung erfolgt über drei zentrale Hebel:
- Use-Case-orientierte Workshops:
Hier wird nicht mit Tracking-Diagrammen gestartet, sondern mit ganz konkreten Fragen wie:
– Was ist ein wertvoller Lead?
– Welche Sales-Zyklen sind kritisch?
– Welche Conversions bringen wirklich Umsatz? - Business Impact modellieren:
Der wirtschaftliche Wert einzelner Leadszenarien wird quantifiziert – etwa: Was kostet ein SQL bei einem bestimmten Lifetime Value? Solche Zahlen erzeugen Commitment auf allen Seiten. - Technologie-Brücken bauen:
„Data Layer Blueprints“ verknüpfen CRM, Website, Ads und Analytics in einer Sprache, die sowohl IT als auch Marketing verstehen. Tools wie GTM Server, Zapier, HubSpot Operations Hub und Webhooks operationalisieren diese Verbindung. Das Ziel: ein gemeinsames Verständnis und Steuerung über gemeinsame KPIs wie MQL-to-SQL-Rate oder Cost per Opportunity.
Die Rolle von AI im Lead Tracking: Von reaktiv zu proaktiv
Künstliche Intelligenz verändert bereits heute das Lead Tracking – und wird es in den nächsten zwei Jahren noch stärker tun. Weg von reiner Analyse, hin zu prädiktiver Steuerung:
- Predictive Lead Scoring ist bereits Realität. Tools wie Salesforce Einstein oder HubSpot AI nutzen historische Daten, um die Abschlusswahrscheinlichkeit eines Leads zu berechnen – live und skalierbar.
- Anomalie-Erkennung im Funnel: AI erkennt Rückgänge oder Musterbrüche schneller als jedes Team. So kann etwa bei einem plötzlichen Conversion-Einbruch gegengesteuert werden, bevor Umsatz verloren geht.
- Automatisierte Attribution & Budgetverteilung: Intelligente Tools wie Segmentstream oder Rockerbox ermöglichen es, Werbebudgets in Echtzeit in profitablere Kanäle zu verschieben.
Ein Blick nach vorn zeigt noch mehr Potenzial:
- Lead-Personalisierung in Echtzeit anhand von Intent-Daten und User Signals.
- AI-basierte Sales-Assistenzsysteme, die reife Leads vorschlagen und mit passenden Argumenten anreichern.
- First-Party Data Modeling, das auch kleinen Unternehmen erlaubt, aus begrenzten Daten fundierte Entscheidungen abzuleiten.
Stephan Sigloch: „AI ist nicht das Ziel – sondern der Enabler. Aber nur, wenn die Datenbasis robust, sauber und strategisch eingebettet ist.“
Was sich in den nächsten 24 Monaten verändern wird
Die Zukunft des Lead Trackings im B2B ist datengetrieben, aber nicht technokratisch – sie ist interdisziplinär. Stephan Sigloch sieht vier zentrale Entwicklungen:
- Server-Side-Tracking und datenschutzkonforme Architektur werden zum Standard.
- AI-basierte Conversion-Prediction auf Basis von Intent-Daten wird gängige Praxis.
- Transparenz durch Revenue Intelligence Tools wie Gong oder Clari bringt Marketing und Sales enger zusammen.
- Predictive Bidding und Lookback-Conversions ermöglichen eine bessere Steuerung auch bei langen Sales-Zyklen.
Lead Tracking im B2B ist heute weit mehr als das Sammeln von Kontakten. Es geht um wertorientierte Prozesse, abgestimmte Teams und intelligente Technologien, die nicht nur Daten erzeugen, sondern daraus Entscheidungen ableiten. Wer das Thema ganzheitlich denkt – vom ersten Touchpoint bis zur Opportunity –, wird langfristig nicht nur Leads, sondern echten Business Impact generieren.
