Lead Scoring in ActiveCampaign – Setup, Regeln und Praxis-Beispiel

ActiveCampaign nennt die Funktion intern "Contact Scoring". Sie weist jedem Kontakt Punkte zu – basierend auf Verhalten und demographischen Eigenschaften – und gibt Automationen einen Schwellenwert, ab dem der Vertrieb eingreift. Das Modell funktioniert, wenn Fit-Kriterien und Engagement-Signale gleichwertig eingewogen werden. Wer nur eines von beiden misst, priorisiert falsch.

Das Wichtigste in Kürze

• Contact Scoring ist ab dem Plus-Plan verfügbar; der Starter-Plan enthält die Funktion nicht.
• ActiveCampaign unterscheidet Contact Score (Person) und Deal Score (Opportunity in der Pipeline).
• Jede Regel bewertet entweder Verhalten (Engagement) oder Eigenschaften (Fit) – beide Dimensionen braucht das Modell.
• Punkte sollten nach 30 bis 90 Tagen verfallen, damit alte Signale den Score nicht dauerhaft verzerren.
• Ein Automations-Trigger reagiert auf Scoreänderungen und übergibt den Kontakt automatisch an den Vertrieb.

Wie Contact Scoring in ActiveCampaign aufgebaut ist

Die Funktion heißt in der Oberfläche "Scoring" und ist über Kontakte > Scoring erreichbar. Dort siehst du eine Liste aller Score-Modelle, die du für dein Konto angelegt hast. Ein Score-Modell besteht aus Regeln; jede Regel prüft eine Bedingung und addiert oder subtrahiert Punkte, wenn der Kontakt sie erfüllt. Der Gesamtscore ist die Summe aller momentan gültigen Punkte.

ActiveCampaign unterscheidet zwei Score-Typen. Ein Contact Score bewertet eine Person: Er bündelt Informationen über deren Verhalten und Eigenschaften zu einer einzigen Zahl. Ein Deal Score bewertet eine Opportunity in der Vertriebs-Pipeline: Er summiert relevante Faktoren für einen laufenden Deal und hilft dem Vertrieb, Opportunities nach Abschlusswahrscheinlichkeit zu reihen. In den meisten B2B-Setups laufen beide parallel – der Contact Score qualifiziert, der Deal Score priorisiert.

Beide Score-Typen sind erst ab dem Plus-Plan verfügbar. Der Starter-Plan enthält Contact Scoring nicht. Die Professional- und Enterprise-Pläne erweitern das Modell um Predictive Sending und erweiterte Berichtsfunktionen; das Grundprinzip der Regeln bleibt dasselbe.

Wie ein Score-Modell technisch funktioniert

Ein Score-Modell läuft kontinuierlich: Wenn sich etwas an einem Kontakt ändert – er öffnet eine E-Mail, besucht eine Seite, füllt ein Formular aus – prüft ActiveCampaign die Regeln und aktualisiert den Score. Statische Regeln laufen einmal pro Kontakt, egal wie oft die Bedingung eintritt. Dynamische Regeln in Automationen laufen dagegen jedes Mal neu, wenn das Ereignis eintritt. Für Engagement-Signale wie Klicks brauchst du deshalb Automationen, nicht nur statische Regeln.

Der Trigger "Score changes" in einer Automation reagiert auf jede Scoreänderung und führt dann die nächsten Schritte aus: Deal anlegen, Vertriebsmitarbeiter benachrichtigen, Kontakt in eine andere Automation einschleusen. Das ist der Punkt, an dem Scoring operativ wird – nicht schon beim Regelanlegen, sondern wenn das Modell mit Automationen verknüpft ist.

Fit-Score und Engagement-Score: was jede Dimension wirklich misst

Ein Score-Modell, das nur Verhalten misst, priorisiert den Kontakt hoch, der viele E-Mails öffnet, aber nie kauft. Ein Modell, das nur demographische Eigenschaften bewertet, übersieht den Entscheidungsträger, der die Website täglich besucht, ohne sich je eingetragen zu haben. Erst die Kombination beider Dimensionen ergibt ein zuverlässiges Bild.

Fit-Regeln zeigen, wer grundsätzlich zum Käuferprofil passt

Fit-Regeln bewerten statische Eigenschaften eines Kontakts. Sie beantworten die Frage, ob jemand zum Käuferprofil passt – unabhängig davon, wie aktiv er gerade ist. Typische Fit-Kriterien sind Position, Unternehmensgröße, Branche und Region. Ein Geschäftsführer in einem KMU mit zehn bis zweihundert Mitarbeitern bekommt andere Punkte als ein Freelancer ohne Budgetverantwortung.

Fit-Punkte sind stabiler als Engagement-Punkte, weil sich die Eigenschaften eines Kontakts selten ändern. Du vergibst sie einmal beim Import oder wenn das entsprechende Feld befüllt wird. Gleichzeitig solltest du Fit-Regeln nicht überwichten: Ein Kontakt, der in allen Fit-Dimensionen punktet, aber noch nie auf eine E-Mail reagiert hat, ist noch kein qualifizierter Lead.

Engagement-Regeln messen aktuelles Kaufinteresse

Engagement-Regeln messen Verhalten: E-Mail-Öffnungen, Klicks auf Links, Seitenbesuche über Site Tracking, Formular-Einreichungen, Webinar-Teilnahmen. Diese Signale zeigen aktuelles Interesse. Sie veralten schnell – wer vor acht Monaten dreimal die Preisseite besucht hat, ist heute vielleicht längst Kunde eines Wettbewerbers.

Deshalb brauchen Engagement-Punkte ein Ablaufdatum. ActiveCampaign erlaubt es, beim Anlegen einer Regel festzulegen, dass die Punkte nach einem definierten Zeitraum wegfallen. Für kürzere Kaufzyklen reichen 30 Tage; bei komplexen B2B-Prozessen mit langen Entscheidungsphasen sind 60 bis 90 Tage sinnvoller. Ohne dieses Verfallsdatum hält ein Kontakt seinen hohen Score, auch wenn er seit Monaten kein Signal mehr sendet.

Negative Regeln verhindern, dass inaktive Kontakte hoch gewichtet bleiben

Negative Regeln sind genauso wichtig wie positive. Sie verhindern, dass ein Kontakt einen hohen Score hält, obwohl er längst kein Interesse mehr zeigt. Sinnvolle Anlässe zum Punkteabzug sind Abmeldungen vom Newsletter, Spam-Beschwerden und E-Mail-Bounces. Aber auch explizite Desinteresse-Signale – ein Kontakt besucht ausschließlich den Blog, nie die Produktseiten – können im Modell als leichter Abzug abgebildet werden.

Beide Dimensionen im direkten Vergleich

So richtest du ein Score-Modell in ActiveCampaign ein

Das folgende Setup beschreibt einen Einstieg, der für die meisten B2B-Setups tragfähig ist. Du startest schlank und erweiterst das Modell, sobald du erste Muster erkennst. Ein zu großes Modell von Anfang an ist schwerer zu pflegen und schwerer zu erklären – gegenüber dem Vertrieb und gegenüber dir selbst.

1. Score-Modell anlegen: Gehe in ActiveCampaign zu Kontakte > Scoring > Neue Bewertung hinzufügen. Vergib einen sprechenden Namen, zum Beispiel "Kaufbereitschaft B2B". Der Name erscheint in Automationen und Ansichten; ein klarer Name verhindert Verwechslungen, wenn du später mehrere Modelle pflegst.
2. Fit-Regeln definieren: Klicke auf "Regel hinzufügen" und wähle als Bedingung ein Kontaktfeld. Feld "Position" enthält "Geschäftsführer" oder "Head of": +20 Punkte. Feld "Unternehmensgröße" liegt zwischen 10 und 200 Mitarbeiter: +15 Punkte. Feld "Land" ist Deutschland, Österreich oder Schweiz: +10 Punkte. Starte mit drei bis fünf Fit-Regeln. Fit-Regeln sind statisch – sie laufen einmal pro Kontakt.
3. Engagement-Regeln via Automation anlegen: Für Verhaltenssignale brauchst du Automationen, die den Score anpassen. Lege eine Automation an mit dem Trigger "E-Mail-Link geklickt", wähle Links zu Preis- oder Produktseiten und füge die Aktion "Kontakt-Score anpassen" ein: +15 Punkte. Aktiviere dabei die Option, dass die Punkte nach 60 Tagen verfallen. Für den Trigger "Seitenbesuch" nutze Site Tracking und vergib +10 Punkte für Besuche der Preisseite, ebenfalls mit Ablaufdatum.
4. Schwellenwert-Automation verknüpfen: Lege eine weitere Automation an. Trigger: "Score changes". Bedingung: Contact Score ist gleich oder größer 60. Aktion: Deal anlegen, zuweisen an den zuständigen Vertriebsmitarbeiter, Aufgabe erstellen "Kontakt qualifizieren". So verlässt kein qualifizierter Lead den Radar, ohne dass eine konkrete Handlung ausgelöst wird. Den Schwellenwert von 60 Punkten kannst du später anpassen, wenn du siehst, wie viele Kontakte ihn erreichen und wie viele davon tatsächlich kaufen.
5. Negative Regeln ergänzen: Füge Regeln hinzu, die Punkte abziehen. Kontakt hat sich abgemeldet: -50 Punkte (wirksam sofort). Bounce registriert: -20 Punkte. Diese Regeln schützen das Modell davor, Kontakte hochzugewichten, die keine valide Kommunikationsbasis mehr haben.
6. Modell nach vier bis sechs Wochen auswerten: Prüfe, welche Kontakte mit hohem Score tatsächlich in Deals umgewandelt wurden. Wenn Kontakte mit 70 oder mehr Punkten selten kaufen, stimmt entweder das Gewicht einzelner Regeln nicht oder der Schwellenwert liegt zu niedrig. Passe an – ein Score-Modell ist keine einmalige Einrichtung, sondern ein laufendes Werkzeug.

Site Tracking liefert Engagement-Signale ohne E-Mail-Klick

ActiveCampaign kann Seitenbesuche tracken, wenn du den Site-Tracking-Code in deine Website einbaust: Einstellungen > Tracking > Site Tracking. Sobald das Tracking aktiv ist, kannst du in Automationen auf spezifische Seitenbesuche reagieren. Besucht ein bekannter Kontakt deine Preisseite, steigt sein Score – ohne dass er etwas klicken muss. Das ist besonders für B2B-Kaufprozesse relevant, bei denen Entscheidungsträger recherchieren, ohne aktiv Kontakt aufzunehmen.

Für das Scoring empfiehlt sich, hochrelevante Seiten wie Preise, Pakete und Referenzen höher zu gewichten als generische Content-Seiten. Ein Besuch der Preisseite ist ein stärkeres Signal als drei Blog-Aufrufe – auch wenn beide als "Seitenbesuch" im System erscheinen. Definiere deshalb separate Automationen für verschiedene Seitentypen, statt alle Seitenbesuche mit demselben Punktewert zu erfassen.

Punkte verfallen lassen: wie du veraltete Signale aus dem Score entfernst

Ein Score, der nie vergisst, lügt nach einer Weile. Ein Kontakt, der vor vier Monaten intensiv recherchiert, aber seitdem keine einzige E-Mail geöffnet hat, ist kein warmer Lead mehr – auch wenn sein Score das noch anzeigt. Punkte-Verfall löst dieses Problem systematisch.

Die eingebaute Verfall-Option setzt einen Endpunkt pro Regel

Beim Anlegen einer Regel findest du in ActiveCampaign die Option, Punkte mit einem Ablaufdatum zu versehen. Wenn du für einen E-Mail-Klick 15 Punkte vergibst und einstellst, dass diese Punkte nach 60 Tagen verfallen, zieht das System sie nach Ablauf der Frist automatisch wieder ab. Der Score sinkt, ohne dass du manuell eingreifen musst. Diese Funktion ist für jede Engagement-Regel empfehlenswert.

Wie lange Punkte gelten sollten, hängt von der Länge des Kaufzyklus ab. Bei kürzeren Entscheidungsprozessen – etwa Software-Abos mit schnellem Evaluierungsfenster – reichen 30 Tage. Bei komplexen B2B-Entscheidungen mit mehreren Stakeholdern sind 60 bis 90 Tage der sinnvollere Rahmen. Fit-Punkte, also Punkte für Position, Unternehmensgröße und Branche, verfallen in der Regel nicht, weil sich diese Eigenschaften kaum ändern.

Eine Decay-Automation als ergänzende Methode

Eine weitere Methode ist eine wöchentlich laufende Automation, die allen Kontakten pauschal drei bis fünf Punkte abzieht. Das klingt grob, hat aber einen Vorteil: Es modelliert Inaktivität unabhängig davon, wann welche Punkte vergeben wurden. Wer vier Wochen lang kein Signal sendet, verliert Punkte – auch wenn das initiale Ereignis noch nicht weit zurückliegt. Für Setups, die mit vielen verschiedenen Engagement-Regeln und unterschiedlichen Ablaufdaten schwer zu überblicken sind, ist die pauschale Decay-Automation oft wartungsärmer.

Beide Methoden schließen sich nicht aus. Du kannst die eingebaute Verfall-Option für spezifische Regeln nutzen und zusätzlich eine Gesamt-Decay-Automation laufen lassen. Wichtig: Die Automation darf den Score nicht unter null drücken, wenn negative Scores in deinen Schwellenwert-Automationen nicht berücksichtigt sind. Prüfe deine Trigger-Bedingungen, bevor du Decay aktivierst, damit kein Kontakt durch negative Scores aus dem Modell fällt.

Typische Fehler, die das Score-Modell unbrauchbar machen

Die meisten Score-Modelle, die nach einem halben Jahr nicht mehr genutzt werden, sind nicht an schlechten Daten gescheitert – sondern an falschen Annahmen beim Aufbau. Diese Fehler wiederholen sich in unterschiedlichen Setups.

Wer zu viele Regeln von Anfang an setzt, verliert den Überblick

Ein Setup mit 30 oder 40 Regeln vom ersten Tag an ist kein präzises Modell – es ist Rauschen. Jede Regel kostet Wartungsaufwand und macht es schwerer zu verstehen, warum ein Kontakt seinen aktuellen Score hat. Starte mit acht bis zwölf Regeln: fünf Fit-Kriterien und sechs bis sieben Engagement-Signale. Erst wenn das Modell läuft und ausgewertet ist, werden weitere Regeln ergänzt. Das Ergänzen ist einfach; das Rückbauen eines überladenen Modells ist es nicht.

Wer nur eine Dimension misst, priorisiert die falschen Kontakte

Ein Modell, das ausschließlich Engagement misst, wird von aktiven, aber unpassenden Kontakten dominiert: Newsletter-Abonnenten, die alles öffnen, aber nie kaufen werden. Ein Modell, das nur Fit misst, liegt monatelang flach, weil statische Eigenschaften sich kaum ändern. Beide Dimensionen müssen annähernd gleichwertig in den Score einfließen. Wie die genaue Gewichtung aussieht, hängt von deinem Produkt ab; die Gleichwertigkeit als Ausgangspunkt ist ein sinnvoller Anker für die erste Version.

Ein Score ohne Automation-Verknüpfung bleibt ein Anzeigewerkzeug

Ein Score, der nur in der Kontaktliste angezeigt wird, ändert nichts am Prozess. Der operative Nutzen entsteht erst, wenn eine Automation auf Schwellenwerte reagiert: Ein Kontakt erreicht 65 Punkte und bekommt eine persönliche E-Mail des zuständigen Vertriebsmitarbeiters. Oder er überschreitet 80 Punkte und ein Deal wird automatisch in der Pipeline angelegt. Ohne diese Verbindung ist das Score-Modell ein Informationswerkzeug, kein Prozesswerkzeug.

Ohne Vertrieb-Input fehlt dem Modell die Realitätsprüfung

Wenn das Marketing das Score-Modell allein definiert, ohne mit dem Vertrieb zu sprechen, entsteht fast immer ein Konflikt: Der Vertrieb hält die übergebenen Leads für schlecht qualifiziert, weil sein Erfahrungswissen nicht eingeflossen ist. Welche Fragen stellt ein Käufer kurz vor der Entscheidung? Welche Seiten besucht er? Welche Position hat er typischerweise? Diese Informationen kommen aus dem Vertrieb. Das Modell trägt dauerhaft nur, wenn beide Seiten die Score-Definitionen gemeinsam erarbeitet haben und sich daran gebunden fühlen.

Wer das Modell nie auswertet, merkt nicht, wenn es driftet

Ein Score-Modell, das nicht regelmäßig ausgewertet wird, driftet. Die Regeln, die du vor vier Monaten aufgesetzt hast, passen vielleicht nicht mehr zum aktuellen Angebot oder zur veränderten Zielgruppe. Plane eine Auswertung alle sechs bis acht Wochen: Welche Score-Segmente konvertieren? Welche landen nie in einem Deal? Wo liegt der Schwellenwert, ab dem der Vertrieb tatsächlich kontaktiert? Diese Auswertung ist keine einmalige Aufgabe, sondern Teil des laufenden Betriebs. Wer das Modell ohne Auswertung laufen lässt, nutzt nach einem Jahr ein Werkzeug, das auf alten Annahmen basiert.

Häufige Fragen

Ab welchem Plan kann ich Lead Scoring in ActiveCampaign nutzen?

Contact Scoring ist ab dem Plus-Plan verfügbar. Der Starter-Plan enthält die Funktion nicht. Deal Scoring – also das Bewerten von Opportunities in der Pipeline – ist ebenfalls ab Plus verfügbar und Teil des Sales CRM, das in diesem Plan inbegriffen ist. Wer nur den Starter-Plan nutzt, kann Kontakte nach Verhalten segmentieren, aber keinen automatischen Scoring-Mechanismus nutzen.

Wie unterscheidet sich Contact Score von Deal Score?

Ein Contact Score bewertet eine Person: Er bündelt Fit-Eigenschaften und Verhaltenssignale zu einer Zahl, die die Kaufwahrscheinlichkeit dieser Person beschreibt. Ein Deal Score bewertet eine laufende Opportunity in der Pipeline und hilft dem Vertrieb zu entscheiden, welche Deals zuerst bearbeitet werden sollten. In der Praxis ergänzen sich beide: Der Contact Score qualifiziert einen Lead, bevor ein Deal angelegt wird; der Deal Score priorisiert, sobald ein Deal existiert.

Wie lange sollten Engagement-Punkte gültig bleiben?

Das hängt von der Länge deines Kaufzyklus ab. Bei kurzen Entscheidungsprozessen – etwa Software-Abonnements, die innerhalb weniger Wochen evaluiert werden – sind 30 Tage ein guter Richtwert. Bei komplexen B2B-Entscheidungen mit mehreren Beteiligten und langen Evaluierungsphasen sind 60 bis 90 Tage sinnvoller. Fit-Punkte für Position, Branche und Unternehmensgröße verfallen in der Regel nicht, da sich diese Eigenschaften selten ändern.

Welcher Score-Schwellenwert ist sinnvoll für die Übergabe an den Vertrieb?

Dafür gibt es keinen universellen Wert – er hängt davon ab, wie du dein Modell gewichtet hast. Ein guter Ausgangspunkt: Lege den Schwellenwert zunächst so, dass der Vertrieb die übergebenen Leads noch sinnvoll bearbeiten kann, ohne überlastet zu werden. Dann wertest du aus, wie viele davon tatsächlich kaufen. Ist die Quote zu niedrig, muss der Schwellenwert höher oder die Regelgewichtung angepasst werden. Stimme den Wert mit dem Vertrieb ab, bevor du die Automation aktivierst.

Kann ich mehrere Score-Modelle parallel betreiben?

Ja. ActiveCampaign erlaubt mehrere Score-Modelle innerhalb eines Kontos. Das ist sinnvoll, wenn du unterschiedliche Produkte oder Zielgruppen betreibst: ein Modell für B2B-Unternehmenskunden, ein anderes für selbstständige Einzelnutzer. Jedes Modell hat eigene Regeln und eigene Schwellenwerte. Die Modelle laufen unabhängig voneinander, und ein Kontakt kann in beiden gleichzeitig bewertet werden.

Wer das Score-Modell nach dem ersten Setup nicht nur beobachten, sondern aktiv in Vertriebsprozesse einbinden will, findet in den Deal-Automatisierungen in ActiveCampaign die nächste Ausbaustufe. Wer den Einstieg in ActiveCampaign strukturiert angehen will, bevor er die Konfiguration anfasst, findet im ActiveCampaign-Kurs von Advertal einen schrittweisen Aufbau.