Machine-Learning-Modelle analysieren 50+ Signale — Verhaltensmuster, Intent-Daten, firmografische Passung und Engagement-Historie — und zeigen die Leads mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit.
Auf die WartelisteIhre Vertriebsmitarbeiter verlieren Stunden an Leads, die nie kaufen. Das Lead-Scoring von SalesDots — Machine Learning, trainiert auf Ihren historischen Daten — erkennt, welche Leads echte Kaufabsicht haben. So geht jeder Anruf und jede E-Mail zum richtigen Prospect zur richtigen Zeit.
Über 50 Signale fließen in den Score ein: Website-Verhalten, E-Mail-Engagement, firmografische Passung, Kompatibilität des Tech-Stacks, Finanzierungsrunden und mehr.
Jeder Lead wird automatisch mit Ihrem Ideal Customer Profile abgeglichen: Branche, Größe, Tech-Stack, Geografie und Wachstumsindikatoren.
Scores aktualisieren sich laufend mit jedem neuen Signal. Ein kalter Lead besucht plötzlich Ihre Preisseite? Er rückt sofort nach oben.
ML-Modelle, trainiert auf Ihrer Gewinn- und Verlusthistorie, prognostizieren die Abschlusswahrscheinlichkeit für jeden Lead in Ihrer Pipeline.
Erkennen Sie Kaufabsicht aus Website-Besuchen, Content-Downloads, Wettbewerbsrecherche und externen Intent-Daten.
Jeder Score kommt mit klarer Begründung: welche Signale ihn erhöht haben — und welche fehlen.
Leads mit hohem Score werden automatisch an den am besten passenden Vertriebsmitarbeiter geleitet — nach Gebiet, Expertise und Verfügbarkeit.
SalesDots sammelt für jeden Lead Engagement-Daten, firmografische Informationen, Intent-Signale und Verhaltensmuster.
Machine-Learning-Modelle gleichen alle Signale mit historischen Conversion-Mustern ab und berechnen laufend einen Prioritäts-Score.
Die Top-Leads landen mit vollem Kontext beim richtigen Vertriebsmitarbeiter: warum der Score hoch ist, was den Lead beschäftigt und welcher Einstieg empfohlen wird.
Entfaltet die größte Wirkung in Kombination mit diesen Modulen
Kommen Sie auf die Warteliste und erleben Sie KI-Lead-Scoring als eines der ersten Teams.
Auf die Warteliste