Die Identifikation von Zielkunden verbindet quantitative Analysen und qualitative Einsichten. Ziel ist es, aus einer breiten Menge potenzieller Interessenten jene herauszufiltern, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu profitablen Kunden werden.
Bewährte quantitative Methoden sind Kundenwertanalysen (Umsatz, Deckungsbeitrag, Lifetime Value) sowie die Untersuchung von Kaufmustern. Ein E-Commerce-Anbieter erkennt etwa: Kunden mit mehr als zwei Bestellungen in den ersten drei Monaten entwickeln sich zu den treuesten Käufern. Diese Muster lassen sich für Lead-Scoring und Segmentierung nutzen.
Qualitative Methoden ergänzen das Bild. Kundeninterviews und Feedbackgespräche offenbaren Motive, Entscheidungslogiken und Hürden. Ein SaaS-Unternehmen erfährt so, dass der eigentliche Bremsfaktor im Einkauf liegt, nicht in der IT. Dieses Wissen macht die Ansprache relevanter und erhöht die Erfolgsquote.
Auch Wettbewerbsbeobachtung liefert Signale: Welche Kundengruppen binden die Mitbewerber? Wo bestehen Lücken? Hinzu kommen technologische Verfahren: Data-Mining, Intent-Daten, Predictive Analytics. KI-Modelle erkennen Muster, die manuell verborgen bleiben – etwa bestimmte Kombinationen von Firmengröße, Online-Verhalten und Branchenentwicklung, die auf hohe Kaufwahrscheinlichkeit hinweisen.
Ein praktikabler Schritt ist ein Scoring-Modell mit gewichteten Kriterien: Umsatzpotenzial (40 %), Kaufbereitschaft (30 %), strategische Relevanz (20 %), kulturelle Passung (10 %). Leads erhalten Scores und können priorisiert werden. So konzentrieren sich Teams auf Kontakte mit realistischem Potenzial.
Wichtig bleibt die Balance: Zahlen zeigen Trends, Gespräche erklären Ursachen. Erst im Zusammenspiel entsteht ein vollständiges Bild. Und die Identifikation ist kein einmaliger Akt – Märkte, Kundenbedürfnisse und Technologien verändern sich. Kontinuierliches Monitoring hält das Zielkundenprofil aktuell.
