Wachstum bricht im System.

01 // Was bricht

Zwei Kundenbilder laufen parallel und keines ist das verbindliche. Beide existieren, oft schriftlich, in getrennten Dokumenten und mit getrennter Herkunft. Das eine steuert, welche Leads erzeugt werden, das andere entscheidet, welche bearbeitet werden. Der Bruch sitzt in der Definition. An der Übergabe wird er nur sichtbar.

02 // Woran Sie es merken

Sie hören zwei Sätze, die beide stimmen. Marketing meldet gelieferte Leads, der Vertrieb meldet Leads, mit denen sich nicht arbeiten lässt, und Sie sitzen dazwischen. Keiner der beiden Reports misst die Übergabe. Die Diskussion wiederholt sich im Monatsreview mit denselben Argumenten und ohne neue Grundlage. Kampagnen werden nachgeschärft, Kriterien werden verschoben, die Abschlussquote bleibt, wo sie war. Das ist das Symptom. Die Ursache steht in keinem der beiden Reports, weil beide nur die eigene Hälfte des Wegs zeigen.

03 // Wie wir prüfen

1. Wir lassen das Kundenprofil dreimal getrennt aufschreiben: von Ihnen, vom Marketing-Lead, vom Sales-Lead, ohne Abstimmung untereinander.
2. Danach nehmen wir die letzten 50 MQLs und bewerten jeden einzelnen gegen das Profil, das der Vertrieb aufgeschrieben hat. Die Match-Rate entscheidet.
3. Im selben Schritt prüfen wir die Felder, auf denen diese Bewertung beruht, also Branche, Firmengröße, Tech-Stack, auf Vollständigkeit im CRM.

Eine niedrige Match-Rate auf lückenhaften Stammdaten ist ein anderes Ergebnis als eine niedrige Match-Rate auf sauberen Daten, und beide werden getrennt ausgewiesen.

04 // Was danach im Memorandum steht

Ein Kapitel Marketing-Sales-Alignment mit Beleg, Konsequenz und Priorität. Der Beleg ist die Match-Rate der geprüften MQLs, daneben die drei getrennt aufgeschriebenen Kundenprofile im direkten Vergleich, mit markierten Abweichungen. Die Konsequenz benennt, was diese Abweichung im weiteren Verlauf auslöst. Dazu kommt die Kategorie der nötigen Änderung, also welche Art von Änderung wo im System ansetzt, ohne Umsetzungsdetail. Sie sehen danach, wie weit die beiden Bilder auseinanderliegen und welche Felder im CRM die Abweichung tragen.

01 // Was bricht

Zwischen Lead-Eingang und erstem echten Kontakt liegt eine Strecke, die niemand misst. Es gibt eine Faustregel für die Übergabe und keine verbindliche Definition, ab wann ein Lead übergeben wird. Ohne Definition greift keine Reaktionszeit, ohne Reaktionszeit entsteht keine Messung, und ohne Messung fällt die Strecke aus jedem Report heraus. Der Lead wartet. Einen Eigentümer hat er in dieser Zeit nicht.

Dazu kommt eine zweite Schicht. Wo ein Lead Scoring läuft, sitzt es oft auf einer Segmentierung, die älter ist als das aktuelle Kundenprofil. Angereicherte Daten liegen dann im Datensatz und beeinflussen weder die Bewertung noch die Weiterleitung.

02 // Woran Sie es merken

Das Lead-Volumen steigt. Die Erstgespräche bleiben, wo sie waren. Im Dashboard sieht die Woche gut aus, weil dort Volumen steht, und im Vertrieb kommt eine Liste an, die sich von der letzten nicht unterscheidet. Zurückgemeldet wird selten etwas, weil nichts vorgegeben ist, das zurückzumelden wäre. Wer nachfragt, bekommt Schätzungen: ein Tag, zwei Tage, kommt darauf an. Das Symptom ist die Wiederholung. Die Strecke, auf der sie entsteht, wird an keiner Stelle in Stunden geführt.

03 // Wie wir prüfen

1. Wir fragen das CRM nach der Zeitspanne zwischen Formular-Eingang und erster geloggter Aktivität, über die letzten 90 Tage, Lead für Lead. Lässt sich dieser Report im bestehenden Dashboard nicht ziehen, ist das bereits das Ergebnis.
2. Danach sehen wir uns an, ob ein Lead Scoring existiert und auf welchen Feldern es rechnet, und welche Felder das Formular zwar erfasst, aber nie in die Bewertung gibt.
3. Im dritten Schritt prüfen wir die Anreicherung: ob sie stattfindet und an welcher Stelle die angereicherten Daten in Qualifizierung und Weiterleitung einfließen.
4. Zuletzt legen wir die Scoring-Kriterien gegen das Kundenprofil aus dem ersten Bruchpunkt.

Ein Scoring, das einer älteren Segmentierung folgt, ist selbst ein Bruch und keine Randnotiz.

04 // Was danach im Memorandum steht

Ein Kapitel B2B Lead Management, das die Strecke in Stunden führt. Der Beleg ist die Zeitspanne zwischen Formular-Eingang und erster Aktivität über 90 Tage, als Verteilung, mit dem Anteil, der den Erstkontakt nie erreicht. Daneben steht die Übergabedefinition im Wortlaut und die Kriterien, die im System tatsächlich einen Statuswechsel auslösen. Dazu die Feldliste des Lead Scorings und der Punkt, an dem angereicherte Daten die Qualifizierung erreichen oder eben nicht. Damit steht die Wartezeit zum ersten Mal in Stunden im Report, samt der Stelle, an der die Warteschlange entsteht.

01 // Was bricht

Die Pipeline-Phasen sind an interne Aktivität geknüpft, nicht an bestätigte Käufer-Meilensteine. Ein Deal rückt vor, weil ein Termin stattgefunden hat, und nicht, weil der Kunde etwas bestätigt hat. Damit hängt die Phase an einer Auslegung, und die Auslegung ist pro Person eine andere. Die Summe darüber ist die Prognose. Sie schwankt mit der Interpretation.

Wo ein automatisiertes Scoring die Phase stützt, rechnet es auf denselben Signalen. Es macht die Auslegung schneller, nicht belastbarer.

02 // Woran Sie es merken

Ihre Prognose stimmt, bis sie es nicht mehr tut. Im Monat vor Quartalsende rutschen Deals aus der Proposal-Phase zurück, mehrere gleichzeitig und ohne dass etwas Neues passiert wäre. Für das Investoren-Update rechnen Sie den Forecast von Hand nach, weil Sie ihr in der Systemform nicht trauen. Im Board-Meeting steht dann ein dritter Forecast. Das Symptom ist dieser dritte Forecast. Sie entsteht dort, wo die Phase definiert wird.

03 // Wie wir prüfen

1. Wir ziehen die Pipeline der letzten zwölf Monate und rechnen Days-in-Stage und Conversion je Mitarbeiter aus.
2. Danach fragen wir drei Personen aus dem Vertrieb getrennt und ohne Abstimmung dieselbe Frage: was wahr sein muss, damit ein Deal in der Proposal-Phase steht. Die Varianz zwischen den drei Antworten ist der Wert, der zählt, und wir protokollieren sie im Wortlaut.
3. Im dritten Schritt prüfen wir, ob ein automatisiertes Deal-Scoring je Phase läuft, auf welchen Signalen es beruht und ob diese Signale zu den Kriterien passen, die die drei Antworten gerade ergeben haben.

04 // Was danach im Memorandum steht

Ein Kapitel Pipeline-Forecast mit Days-in-Stage und Conversion aus zwölf Monaten, je Mitarbeiter aufgeschlüsselt. Der Beleg ist die Varianz der drei Phasendefinitionen im Wortlaut, daneben die Definition, die im CRM hinterlegt ist. Dazu die Signale, auf denen ein vorhandenes Deal-Scoring rechnet, und ihre Deckung mit den erhobenen Kriterien. Sie wissen danach, an welcher Stelle die Prognose kippt und welches Feld im CRM sie dorthin bringt.