Leadscoring is het toekennen van punten aan leads, zodat je weet wie eerst aandacht verdient. Het bestaat uit twee soorten signalen: wie iemand is (profiel) en wat iemand doet (gedrag). Doel is niet een mooi getal, maar een betere verdeling van beperkte opvolgtijd.
Deze pagina legt uit hoe je een werkbaar model opzet, hoe je MQL en SQL afbakent en waarom veel modellen in de praktijk niets opleveren. Voor de bredere context: leadgeneratie en CRM.
Twee soorten signalen
Expliciet (profiel): functietitel, sector, bedrijfsgrootte, land, of het bedrijf op je doelgroepenlijst staat. Dit vertelt of iemand past.
Impliciet (gedrag): welke pagina's zijn bekeken, een prijs- of dienstenpagina meerdere keren, een demo-aanvraag, e-mailklikken, terugkerend bezoek. Dit vertelt of iemand interesse heeft.
Je hebt beide nodig. Iemand die perfect past maar niets doet is geen kans op korte termijn; iemand die veel doet maar niet past kost alleen tijd.
Een eenvoudig model opzetten
- Bepaal je ideale klantprofiel. Baseer dat op je bestaande beste klanten, niet op wensdenken.
- Kies vijf tot acht signalen, niet dertig. Meer signalen geven schijnprecisie.
- Ken punten toe op basis van gesloten deals. Kijk terug: welke kenmerken en gedragingen kwamen vaak voor bij deals die je won?
- Trek punten af voor diskwalificerende signalen: verkeerd land, concurrent, sollicitant, gratis e-maildomein bij een zakelijk aanbod, vacaturepagina als enige bezoek.
- Zet drempels vast waarbij een lead naar sales gaat, en spreek af wat er dan gebeurt.
- Laat de score verlopen. Gedrag van drie maanden geleden zegt weinig; zonder verval scoort iedereen uiteindelijk hoog.
| Signaal | Type | Voorbeeldwaarde |
|---|---|---|
| Functie past bij beslisser | Expliciet | +15 |
| Bedrijfsgrootte in doelgroep | Expliciet | +10 |
| Prijs- of dienstenpagina 2x bekeken | Impliciet | +15 |
| Contactformulier verstuurd | Impliciet | +30 |
| Alleen vacaturepagina bezocht | Impliciet | -20 |
| Buiten je markt | Expliciet | -30 |
De waarden zijn een voorbeeld; jouw model moet uit je eigen data komen.
MQL, SQL en de overdracht
Een MQL is een lead die volgens marketingcriteria klaar is voor contact. Een SQL is een lead die sales heeft geaccepteerd. De overdracht is waar de meeste modellen sneuvelen: als niet is afgesproken binnen hoeveel tijd er contact is, wie het doet en wat er gebeurt bij afwijzing, blijft scoring een dashboard.
Spreek daarom expliciet af: welke score gaat over, met welke context, hoe snel, en op welke grond sales mag terugsturen. Die terugkoppeling is de belangrijkste bron om je model te verbeteren.
Waar het misgaat
- Verzonnen punten. Zonder terugblik op gesloten deals meet je je aannames.
- Te veel signalen. Complexiteit maakt het model ondoorzichtig en onbetrouwbaar.
- Geen verval. Oud gedrag blijft meetellen, waardoor alles warm lijkt.
- Score zonder eigenaar. Als niemand op de lijst acteert, verandert er niets.
- Alleen formulieren tellen. Bekijk ook signalen als terugkerend bezoek of bedrijfsherkenning via Leadinfo.
- Kwaliteit niet terugkoppelen. Zonder uitkomst per lead kun je nooit valideren of je score klopt — dat geldt ook voor advertentieplatformen, zie smart bidding.
Veelgestelde vragen over leadscoring
Kan ik zonder tooling beginnen?
Ja. Drie categorieën (nu bellen, opvolgen, negeren) in je CRM leveren al winst op.
Hoeveel data heb je nodig?
Genoeg gewonnen en verloren deals om patronen te zien. Bij weinig volume is handmatig beoordelen betrouwbaarder dan een model.
Werkt leadscoring ook in B2C?
Ja, maar dan vooral op gedrag en waarde: aankoophistorie, CLV en recentheid.
Wat is het verschil met leadkwalificatie?
Scoring is de rangschikking op afstand; kwalificatie is het gesprek waarin je vaststelt of er echt een kans is.
Verder lezen
Bekijk online leads, Leadinfo en CRM, of spar vrijblijvend via /adviesgesprek.
Vragen of vrijblijvend sparren?
We denken graag met je mee — bel, mail of loop binnen in hartje Eindhoven.