AI Lead-Scoring Prompt + HubSpot Property-Pack AI Lead Scoring Prompt + HubSpot Property Pack

Fünf Felder, drei Artefakte: HubSpot-Property-Schema, Claude-Scoring-Prompt, Next-Action-Playbook pro Tier. Schmaler als das volle Revenue-Template, in einer Woche live. Keine E-Mail, keine Anmeldung. Five fields, three artifacts: HubSpot property schema, Claude scoring prompt, per-tier next-action playbook. Narrower than the full revenue template, live in a week. No email, no signup.

Verwandt: HubSpot Revenue Prioritization (volles Template) · Case Study Related: HubSpot Revenue Prioritization (full template) · Case study

This pack is the scoring layer of an AI lead prioritization system, on its own. Five fields in, three artifacts out: HubSpot property definitions, a Claude-shaped scoring prompt, and a per-tier next-action playbook. Ship a useful scoring layer in a week, then graduate to the full HubSpot Revenue Prioritization Template when you need pipeline ranking and ops.

Related: AI Revenue Prioritization in HubSpot case study, How to choose an LLM for production.

ErforderlichRequiredDie 5 PflichtfelderThe 5 required fields

Eine Zeile. Geht in den System-Prompt, den das Modell pro Kontakt sieht.One line. Goes into the system prompt the model sees per contact.
Was qualifiziert einen Kontakt? 4-6 Signale, kommagetrennt.What qualifies a contact? 4-6 signals, comma-separated.
Was disqualifiziert automatisch? Erzwingt Tier D unabhängig von anderen Signalen.What automatically disqualifies? Forces Tier D regardless of other signals.
Optional: AdvancedOptional: Advanced — Alle Felder unten haben produktionsreife Defaults. Nur anpassen, wenn Sie eine klare Meinung haben. — All fields below have production-ready defaults. Adjust only if you have a strong opinion.

Confidence-Schwellen & RoutingConfidence thresholds & routing

≥ Schwelle: Next-Action sofort.≥ threshold: next action immediately.
Zwischen Auto- und Review-Floor: RevOps liest Begründung.Between auto- and review-floor: RevOps reads rationale.
Unter Schwelle: zurückstellen, nur bei neuem Signal re-scoren.Below threshold: set aside, only re-score on a new signal.

Tier-Namen & Next-Action-TemplatesTier names & next-action templates

A
B
C
D
Was passiert pro Tier. Diese Zeilen landen im Playbook + werden dem LLM als Format-Beispiel mitgegeben.What happens per tier. These lines land in the playbook + are shown to the LLM as a format example.

Input-Felder (HubSpot-Property-Namen)Input fields (HubSpot property names)

HubSpot-Felder als LLM-Input. Lieber zu viele — der Prompt filtert sowieso.HubSpot fields fed to the LLM. Better too many — the prompt filters anyway.

OwnerOwner

Generiertes PackGenerated pack

Scoring-Layer in 1 Woche, voll integriert in 3Scoring layer in 1 week, fully integrated in 3

Sie haben das Pack. Wenn Sie wollen, dass ich es baue — HubSpot-Properties + Scoring-Endpoint + Routing-Workflow — ich scope in 24 Stunden und liefere in 1 Woche. Die volle Prioritization-Suite in 3. You have the pack. If you want me to build it — HubSpot properties + scoring endpoint + routing workflow — I scope in 24 hours and ship in 1 week. Full prioritization suite in 3.

Mein Konzept anfragen Request my scope

Warum Confidence-Schwellen wichtiger sind als der ScoreWhy confidence thresholds matter more than the score

Ein Lead-Score ohne Confidence ist eine Behauptung ohne Unsicherheit. Reps lernen schnell, dass jeder Kontakt «A» sein kann, wenn das Modell einen guten Tag hat. Mit einer Confidence-Zahl daneben kann Routing entscheiden: hohe Confidence schickt automatisch raus, mittlere Confidence geht an einen Menschen, niedrige Confidence bleibt liegen, bis ein neues Signal kommt. Das ist der Unterschied zwischen «das LLM hat eine Meinung» und «das System trifft eine Entscheidung». A lead score without a confidence is a claim without uncertainty. Reps learn fast that any contact can be "A" if the model is having a good day. With a confidence number next to it, routing can decide: high confidence ships out automatically, middle confidence goes to a human, low confidence stays parked until a new signal arrives. That is the difference between "the LLM has an opinion" and "the system makes a decision."

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