IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-48463-7_12.html
   My bibliography  Save this book chapter

Von Daten zu Deals. Wie KI und externe Trigger Lead Nurturing präziser und effektiver machen

In: Customer Intelligence

Author

Listed:
  • Christian Doll

    (H&Z Group GmbH)

Abstract

Zusammenfassung In der modernen B2B-Welt entscheiden Datenqualität, Künstliche Intelligenz (KI) und externe Trigger-Events über den Erfolg im Lead Nurturing. Dieser Beitrag zeigt, wie datengetriebenes und personalisiertes Lead Management Unternehmen hilft, vielversprechende Leads schneller in echte Geschäftsabschlüsse zu verwandeln. Führende Unternehmen setzen auf saubere und angereicherte Daten, nutzen Intent-Daten für einen 360°-Blick auf ihre Zielkunden und verlassen sich bei der Priorisierung und Ansprache auf KI-gestütztes Lead Scoring sowie Next Best Actions. Externe Signale und Trigger-Events ermöglichen es, potenzielle Kunden zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft anzusprechen – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Gleichzeitig werden die richtigen Technologien und organisatorischen Weichen benötigt: Ein integrierter MarTech-Stack, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und neue Skills im Team bilden das Fundament für datengestütztes Lead Nurturing. Praxisbeispiele aus der DACH-Region und international illustrieren, wie diese Ansätze erfolgreich umgesetzt werden. Am Ende stehen klare Handlungsempfehlungen, wie Marketing- und Vertriebsverantwortliche sofort profitieren können. Der Beitrag nimmt den Leser mit auf eine Reise „von Daten zu Deals“ – praxisnah, fundiert und mit echtem Mehrwert für die eigene Lead-Management-Strategie.

Suggested Citation

  • Christian Doll, 2025. "Von Daten zu Deals. Wie KI und externe Trigger Lead Nurturing präziser und effektiver machen," Springer Books, in: Emanuel Bayer & Manuel Marini (ed.), Customer Intelligence, chapter 0, pages 243-265, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-48463-7_12
    DOI: 10.1007/978-3-658-48463-7_12
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a
    for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-48463-7_12. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.