


Aktualisiert am:
Lead/Candidate Scoring: Wie du AI Scoring im Recruiting und Recruiting-Marketing erfolgreich nutzt

EB | Recruiting-Marketing

Sourcing

Iwo Paliszewski
Möchtest Du in der Lage sein, die Kandidaten zu identifizieren, die mit der größten Wahrscheinlichkeit zu echten Placements werden?
Durch die Zuweisung von Punkten basierend auf dem Verhalten und den Eigenschaften der Kandidaten können Recruiting-Teams ihre Aktivitäten priorisieren und so sicherstellen, dass Zeit und Ressourcen effizient genutzt werden.
Heute zeige ich Dir, wie wir bewährte Mechanismen aus Marketing und Vertrieb erfolgreich im Recruiting-Marketing und im Recruiting selbst einsetzen können. Einfach ausgedrückt: Wir ersetzen den Kunden durch den Kandidaten, während die Tools und Mechanismen dieselben bleiben. In unserem Beispiel steht der Begriff Lead für den Kandidaten, und der „Kauf“ entspricht der Bewerbung auf ein Projekt – aber natürlich lässt sich dieser Prozess auch auf Kunden anwenden.
Lead scoring ist eine bekannte Methodik aus Marketing und Vertrieb, mit der Unternehmen potenzielle Kunden basierend auf ihrem wahrgenommenen Wert oder der Kaufwahrscheinlichkeit klassifizieren oder bewerten. Dabei werden den Leads numerische Werte zugewiesen, die auf verschiedenen Attributen, Verhaltensweisen und Merkmalen basieren. Dies ermöglicht es Vertriebs- und Marketingteams, Prioritäten zu setzen und sich auf die Leads zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren.
Natürlich lässt sich Lead scoring am bequemsten mit der passenden Software umsetzen, wie z. B. HubSpot, Marketo, Pardot, SalesManago – sehr gut möglich, dass Deine Marketingabteilung solche Tools bereits nutzt, sie aber noch nicht im Recruiting-Marketing einsetzt.
Und so funktioniert ein typisches Lead/Candidate Scoring:
Kriterien definieren: Definiere zunächst die Kriterien oder Attribute, die den potenziellen Wert eines Leads oder seine Bereitschaft zum „Kauf“ (sprich: zur Bewerbung auf ein Projekt) anzeigen. Das können demografische Daten (z. B. Position, Unternehmensgröße), firmografische Daten (z. B. Branche, Umsatz), das Engagement mit Marketing-Inhalten (z. B. Besuche der Karriereseite, Öffnen von Job-E-Mails) sowie Verhaltensweisen sein, die auf eine Bewerbungsabsicht hindeuten (z. B. die Bitte um weitere Infos, der Download eines Berichts, der Besuch einer konkreten Stellenanzeige).
Punkte vergeben: Weise jedem Kriterium basierend auf seiner Bedeutung oder seinem Vorhersagewert Punkte zu. Beispielsweise können Leads aus größeren Unternehmen oder bestimmten Branchen höhere Punktzahlen erhalten, während Leads, die mit mehreren Marketing-Inhalten interagiert haben, zusätzliche Punkte sammeln.
Gesamtpunktzahl berechnen: Berechne die Gesamtpunktzahl für jeden potenziellen Kandidaten, indem Du die Punkte aller Kriterien addierst. Dies liefert ein quantitatives Maß für den potenziellen Gesamtwert oder die Bereitschaft, z. B. den Job zu wechseln und sich auf ein Projekt zu bewerben.
Schwellenwerte festlegen: Lege Schwellenwerte fest, um potenzielle Kandidaten basierend auf ihren Ergebnissen in verschiedene Segmente oder Stufen einzuteilen. Leads mit Punktwerten über einer bestimmten Grenze können beispielsweise als „heiß“ eingestuft und vom Vertriebsteam mit hoher Priorität kontaktiert werden, während Leads mit niedrigeren Punktwerten durch Marketingkampagnen weiter gepflegt werden.
Optimieren und anpassen: Überwache und analysiere kontinuierlich die Effektivität Deines Lead-Scoring-Modells. Optimiere die Kriterien und die Gewichtung der Punkte basierend auf dem Feedback der Recruiting-Teams, den Performance-Kennzahlen und den Marktveränderungen.
Integration mit CRM und Marketing Automation: Integriere Dein Lead-Scoring-Modell mit Deinem CRM-System und Deiner Marketing-Automation-Plattform, um den Scoring-Prozess zu automatisieren und eine nahtlose Kommunikation zwischen den Vertriebs- und Marketingteams zu gewährleisten – in unserem Fall zwischen Marketing und Recruiting.

Die Vorteile des Scorings von Leads/Kandidaten auf einen Blick:
Höhere Recruiting-Effizienz: Recruiting-Teams können gezielt die Leads – also die Kandidaten mit dem höchsten Potenzial – priorisieren, was zu höheren Conversion Rates und kürzeren Recruiting-Zyklen führt.
Besserer ROI im Recruiting-Marketing: Marketing-Teams können ihre Ressourcen gezielt für die Pflege und das Engagement der Kandidaten einsetzen, die am ehesten konvertieren. Das führt zu einem höheren ROI im Recruiting-Marketing und einem effizienteren Budgeteinsatz.
Bessere Zusammenarbeit: Lead scoring fördert die Abstimmung zwischen Recruiting- und Marketingteams, indem es eine gemeinsame Basis für die Bewertung der Qualität von Leads (Kandidaten) schafft und die nächsten Schritte klar definiert.

Zusammenfassend ist Lead/Candidate Scoring ein wertvolles Tool für Unternehmen und eine echte Inspiration für Recruiting-Marketing- und HR-Abteilungen, die ihre Prozesse im Kandidatenmanagement optimieren und damit ihre Ergebnisse im Recruiting-Marketing verbessern wollen.
Möchtest Du mehr darüber erfahren? Schreib uns einfach :) Nutze das Kontaktformular oder buche direkt einen Termin in unserem Kalender – warte nicht länger! 😊


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Lead scoring ist eine bekannte Methodik aus Marketing und Vertrieb, mit der Unternehmen potenzielle Kunden basierend auf ihrem wahrgenommenen Wert oder der Kaufwahrscheinlichkeit klassifizieren oder bewerten. Dabei werden den Leads numerische Werte zugewiesen, die auf verschiedenen Attributen, Verhaltensweisen und Merkmalen basieren. Dies ermöglicht es Vertriebs- und Marketingteams, Prioritäten zu setzen und sich auf die Leads zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren.
Natürlich lässt sich Lead scoring am bequemsten mit der passenden Software umsetzen, wie z. B. HubSpot, Marketo, Pardot, SalesManago – sehr gut möglich, dass Deine Marketingabteilung solche Tools bereits nutzt, sie aber noch nicht im Recruiting-Marketing einsetzt.
Und so funktioniert ein typisches Lead/Candidate Scoring:
Kriterien definieren: Definiere zunächst die Kriterien oder Attribute, die den potenziellen Wert eines Leads oder seine Bereitschaft zum „Kauf“ (sprich: zur Bewerbung auf ein Projekt) anzeigen. Das können demografische Daten (z. B. Position, Unternehmensgröße), firmografische Daten (z. B. Branche, Umsatz), das Engagement mit Marketing-Inhalten (z. B. Besuche der Karriereseite, Öffnen von Job-E-Mails) sowie Verhaltensweisen sein, die auf eine Bewerbungsabsicht hindeuten (z. B. die Bitte um weitere Infos, der Download eines Berichts, der Besuch einer konkreten Stellenanzeige).
Punkte vergeben: Weise jedem Kriterium basierend auf seiner Bedeutung oder seinem Vorhersagewert Punkte zu. Beispielsweise können Leads aus größeren Unternehmen oder bestimmten Branchen höhere Punktzahlen erhalten, während Leads, die mit mehreren Marketing-Inhalten interagiert haben, zusätzliche Punkte sammeln.
Gesamtpunktzahl berechnen: Berechne die Gesamtpunktzahl für jeden potenziellen Kandidaten, indem Du die Punkte aller Kriterien addierst. Dies liefert ein quantitatives Maß für den potenziellen Gesamtwert oder die Bereitschaft, z. B. den Job zu wechseln und sich auf ein Projekt zu bewerben.
Schwellenwerte festlegen: Lege Schwellenwerte fest, um potenzielle Kandidaten basierend auf ihren Ergebnissen in verschiedene Segmente oder Stufen einzuteilen. Leads mit Punktwerten über einer bestimmten Grenze können beispielsweise als „heiß“ eingestuft und vom Vertriebsteam mit hoher Priorität kontaktiert werden, während Leads mit niedrigeren Punktwerten durch Marketingkampagnen weiter gepflegt werden.
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Höhere Recruiting-Effizienz: Recruiting-Teams können gezielt die Leads – also die Kandidaten mit dem höchsten Potenzial – priorisieren, was zu höheren Conversion Rates und kürzeren Recruiting-Zyklen führt.
Besserer ROI im Recruiting-Marketing: Marketing-Teams können ihre Ressourcen gezielt für die Pflege und das Engagement der Kandidaten einsetzen, die am ehesten konvertieren. Das führt zu einem höheren ROI im Recruiting-Marketing und einem effizienteren Budgeteinsatz.
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Lead scoring ist eine bekannte Methodik aus Marketing und Vertrieb, mit der Unternehmen potenzielle Kunden basierend auf ihrem wahrgenommenen Wert oder der Kaufwahrscheinlichkeit klassifizieren oder bewerten. Dabei werden den Leads numerische Werte zugewiesen, die auf verschiedenen Attributen, Verhaltensweisen und Merkmalen basieren. Dies ermöglicht es Vertriebs- und Marketingteams, Prioritäten zu setzen und sich auf die Leads zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren.
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