Predictive Lead Scoring·Projektleitung · Vertriebssteuerung
Predictive Lead ScoringKI-Abschluss-Wahrscheinlichkeit
Random Forest + Gradient Boosting · 40-60 % Accuracy vs 15-25 % manuell
40-60 %
Accuracy (vs 15-25 % manuell)
Random Forest
+ Gradient Boosting
Daily Re-Train
Modell-Aktualisierung
Was du mit Predictive Lead Scoring machst.
KI-basiertes Lead-Scoring auf Basis historischer Abschluss-Daten. Ein Ensemble-Modell (Random Forest + Gradient Boosting) berechnet pro Wohneinheit die Abschluss-Wahrscheinlichkeit in Echtzeit. Modell lernt aus jedem realen Outcome.
Ensemble-ML-Modell
Random Forest + Gradient Boosting (Industrie-Standard 2025).
Compound Score 0-100
Pro Wohneinheit · Pro VP-Kombination · in Echtzeit.
Self-Learning
Modell wird täglich mit neuen Abschluss-Outcomes nachtrainiert.
Feature-Importance-Auswertung
Warum dieser Score? Top-5 Treiber transparent.
Wie funktioniert Predictive Lead Scoring?
- Feature-Extraktion aus Geo-Daten, historischen Qualifikationen, VP-Performance
- Ensemble-Modell aggregiert 100+ Signale zu einem Compound Score
- Tagespläne werden nach Compound Score priorisiert
- Pro VP individualisierte Score-Profile (»welche Häuser passen zu dir?«)