# Lead scoring v B2B: preprost model iz signalov spletne strani

> Lead scoring brez drage programske opreme: točkovni model iz ujemanja in vedenja, s primerom tabele, mejnimi vrednostmi in mesečnim preverjanjem.

Quelle: https://whovisit.app/sl/blog/lead-scoring-b2b-preprost-model
Veröffentlicht: 2026-11-07
Herausgeber: Whovisit (ARAVILO, Innsbruck)

Lead scoring odgovarja na preprosto vprašanje: Koga prodaja pokliče najprej? Namesto odločanja po občutku vsako podjetje ali vsak stik dobi točkovno vrednost. Kdor je nad mejo, se obravnava. To zveni kot velika trženjska programska oprema, a deluje že s tabelo in nekaj jasnimi pravili.

## Dve vprašanji, dve osi

Dober model loči dve stvari, ki se pogosto mešata:

- **Ujemanje:** Ali podjetje ustreza temu, kar prodajate? Panoga, velikost, regija, uporabljena tehnika.
- **Vedenje:** Ali podjetje trenutno kaže zanimanje? Obiski spletne strani, prenosi, prijave, odgovori na e-pošto.

Podjetje s popolnim ujemanjem, ki nikoli ne pride na vašo stran, je cilj za trženje, ne za klic. Podjetje, ki bere vsak dan, a nikoli ne bi kupilo, stane samo čas. Zanimiv je presek.

## Primer modela

Točke so predlog. Prilagodite jih svojemu poslu.

| Značilnost | Točke |
|---|---|
| **Ujemanje** | |
| Panoga iz vaše jedrne ciljne skupine | 20 |
| Velikost v ciljnem območju (na primer 50 do 500 zaposlenih) | 15 |
| Sedež na vašem dobavnem območju | 10 |
| **Vedenje v zadnjih 30 dneh** | |
| Prebrana stran s cenami | 25 |
| Prebrana študija primera ali referenca | 15 |
| Vrnitev vsaj na dva dneva | 15 |
| Več kot tri minute aktivnega branja | 10 |
| Obiskana samo stran s kariero | minus 30 |
| Obstoječa stranka | obravnavati posebej |

Odbitki so enako pomembni kot točke. Kdor bere samo razpise delovnih mest, je z veliko verjetnostjo kandidat, ne kupec. Kateri ogledi strani so posebej izpovedni, piše v članku [Prepoznavanje nakupnega interesa: kateri ogledi strani štejejo](https://whovisit.app/blog/kaufinteresse-erkennen-seitenaufrufe).

## Določitev mejnih vrednosti

Vrednosti razdelite na tri območja:

- **Od 70 točk:** Prodaja se oglasi v dveh delovnih dneh, s sklicevanjem na temo, ki jo je podjetje prebralo.
- **40 do 69 točk:** Trženje poskrbi za to, na primer z ustreznimi vsebinami, vabili ali oglasi.
- **Pod 40 točk:** opazovati, ničesar ne storiti.

Pomembno je, da obe ekipi meje določita skupaj. Sicer se prodaja pritožuje čez slaba povpraševanja, trženje pa čez neobdelana.

## Točke naj zastarajo

Zanimanje je časovno omejeno. Kdor je pred tremi meseci prebral stran s cenami, se je morda že zdavnaj odločil. Točke vedenja zato štejte samo za zadnjih 30 dni ali pa vsak mesec odštejte del. Točke ujemanja ostanejo, dokler se pri podjetju nič ne spremeni.

## Preverjajte vsak mesec

Model je predpostavka. Enkrat na mesec ga preverite s tremi vprašanji:

1. **Koliko podjetij nad mejo je postalo pogovor?** Če skoraj nobeno, je meja prenizka ali pa so točke napačno razporejene.
2. **Od kod so bili sklepi zadnjih mesecev?** Ali so ta podjetja prej imela visoke vrednosti? Če ne, v modelu manjka značilnost.
3. **Katere značilnosti se pri dobrih povpraševanjih ponavljajo?** Te dobijo več teže.

## Od kod izvirajo podatki

- **Ujemanje:** iz vašega sistema CRM, iz javnih podatkov o podjetjih ali s spletne strani podjetja.
- **Vedenje na vaši spletni strani:** na ravni podjetja iz orodja za prepoznavanje obiskovalcev, na ravni posameznih stikov samo, če se je nekdo prijavil ali izpolnil obrazec.
- **Vedenje v e-pošti:** iz vašega orodja za novičnike, če so prejemniki privolili.

Pri vrednostih na ravni posameznih oseb velja GDPR. Točkovanje, ki samodejno odloča o ljudeh, je občutljivejše od tistega, ki razvršča podjetja. V B2B ostanite čim bolj na ravni podjetij. Osnove so v članku [Prepoznavanje obiskovalcev in GDPR: trezna umestitev](https://whovisit.app/blog/besuchererkennung-dsgvo).

## Pogosta vprašanja

**Ali za to potrebujem orodje za avtomatizacijo trženja?** Za začetek ne. Tabela s formulami in tedenski izvoz zadoščata za preizkus modela. Orodje se izplača, ko pravila stojijo in količine rastejo.

**Koliko značilnosti je smiselnih?** Pet do deset. Več naredi model težko razumljiv. Nihče ne zaupa vrednosti, ki je ne zna razložiti.

**Kakšna je razlika do Intent Data?** Lead scoring je model. Intent Data so ena od možnih sestavin, glejte [Intent Data v B2B: kaj nakupni signali v resnici kažejo](https://whovisit.app/blog/intent-data-b2b).