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Sales Intelligence

Prädiktive Pipeline Intelligence

Schluss mit Rätselraten — wissen Sie, welche Leads konvertieren

Vertriebsteams verschwenden Zeit mit Leads niedriger Abschlusswahrscheinlichkeit. Ihre CRM-Daten enthalten prädiktive Signale, die die meisten Unternehmen nicht nutzen. Wir entwickeln Scoring-Modelle, die Leads bewerten, Deal-Ergebnisse vorhersagen und handlungsrelevante Insights direkt in Ihrem bestehenden CRM bereitstellen — damit Ihr Vertrieb sich auf die Chancen konzentriert, die zählen.

Was Sie bekommen

Fünf integrierte Fähigkeiten, die Ihr CRM von einem Datenspeicher in eine Revenue-Intelligence-Plattform verwandeln.

Prädiktives Lead Scoring

Scoring-Modelle, trainiert auf Ihren Daten, die Leads nach Konvertierungswahrscheinlichkeit bewerten. Fokussieren Sie die Zeit Ihres Teams auf die Deals mit der höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit.

Pipeline-Forecasting

Präzise Umsatzprognosen basierend auf Deal-Signalen statt Bauchgefühl. Wissen Sie bereits heute, was nächstes Quartal kommt.

CRM-Integration

Native Integration mit Salesforce, HubSpot und anderen führenden CRM-Plattformen. Scores und Insights erscheinen dort, wo Ihr Vertrieb bereits arbeitet.

A/B-Tests & Optimierung

Scoring-Modelle kontinuierlich testen und verfeinern für maximale Genauigkeit. Jede Iteration macht Ihre Vorhersagen schärfer.

RevOps Analytics

Dashboards mit Win-Rates, Zykluszeiten und Pipeline-Gesundheit nach Segment. Die Kennzahlen, die Ihr Revenue-Team tatsächlich braucht.

Zusammenarbeitsmodell

Abonnement + initiales Setup

Preis pro Account/Seat mit einer initialen Setup-Phase. Inklusive Modelltraining auf Ihren historischen Daten, CRM-Integration und laufender Optimierung, damit die Scoring-Genauigkeit hoch bleibt, wenn sich Ihr Markt weiterentwickelt.

Preisdetails anfragen

Von CRM-Daten zu prädiktivem Scoring in 10 Wochen

01

Daten- & Pipeline-Audit

CRM-Datenqualität bewerten, Conversion-Events kartieren und prädiktive Features in Ihrem Sales Funnel identifizieren

02

Modellentwicklung

Scoring-Modelle auf Ihren historischen Gewinn-/Verlust-Mustern trainieren, um die Signale zu finden, die abgeschlossene Deals vorhersagen

03

CRM-Integration

Scores, Erklärungen und Next-Best-Actions nativ in Salesforce, HubSpot oder Ihrem CRM anzeigen

04

Kalibrierung & Rollout

Modellgenauigkeit gegen Vertriebs-Intuition testen, Schwellenwerte kalibrieren und mit RevOps-Dashboards launchen

Prädiktives Scoring über Branchen hinweg

B2B-Technologie

Inbound-Leads anhand von Produktnutzungssignalen, firmografischen Daten und Engagement-Historie bewerten, um den Vertrieb zu priorisieren.

Finanzdienstleistungen

Cross-Sell- und Upsell-Chancen durch Analyse von Transaktionsmustern, Lebensereignissen und Portfoliodaten bewerten.

Gewerbeimmobilien

Kaufabsichten aus Immobiliensuchmustern, Anfragehäufigkeit und Finanzvorqualifizierungsdaten vorhersagen.

Fertigung

Händler- und Channel-Partner-Leads anhand von Bestellhistorie, Gebietspotenzial und saisonalen Nachfragesignalen bewerten.

Referenz

Mercedes-AMG

30 % mehr Workflow-Effizienz durch datengestützte Prozessoptimierung. Wir haben Mercedes-AMG geholfen, operative Rohdaten in handlungsrelevante Intelligenz zu verwandeln, die Entscheidungsprozesse teamübergreifend beschleunigte.

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Häufige Fragen zu Lead Scoring

Welche Daten verwendet das Scoring-Modell?

Das Modell trainiert auf Ihren historischen CRM-Daten: Deal-Ergebnisse, Engagement-Signale (E-Mails, Anrufe, Meetings), firmografische Merkmale und Verhaltensdaten wie Website-Besuche und Content-Downloads. Wir identifizieren die Muster, die spezifisch für Ihren Vertriebsprozess vorhersagen, welche Leads abschließen.

Wie integriert es sich mit Salesforce oder HubSpot?

Scores und Erklärungen erscheinen nativ in Ihrem CRM als benutzerdefinierte Felder und Dashboard-Widgets. Vertriebsmitarbeiter sehen die Scores dort, wo sie bereits arbeiten — kein neues Tool, kein Tab-Wechsel.

Wie lange, bis wir Ergebnisse sehen?

Erste Scoring-Modelle sind innerhalb von 10 Wochen live. Die meisten Kunden sehen messbare Verbesserungen der Pipeline-Effizienz im ersten Quartal, sobald der Vertrieb lernt, den Scores zu vertrauen und danach zu handeln.

Was, wenn unsere CRM-Datenqualität schlecht ist?

Wir beginnen mit einem Daten-Audit zur Bewertung der Vollständigkeit und Identifikation von Lücken. Datenanreicherung und -bereinigung sind Teil der Setup-Phase. Selbst mit unvollkommenen Daten können Modelle Mehrwert liefern — und die Genauigkeit verbessert sich mit der Datenhygiene über die Zeit.

Bereit, Ihr CRM in eine Revenue Engine zu verwandeln?

Erzählen Sie uns von Ihrer Sales-Pipeline und Ihrem CRM-Setup. Wir zeigen Ihnen, wo prädiktives Scoring den größten Impact hat — unverbindlich.

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