// AI-01 · fallstudie

Lead-Engine

Jede Anfrage wird automatisch recherchiert, nach Ihrem Wunschkundenprofil bewertet und priorisiert übergeben. Ihr Vertrieb arbeitet die heißesten Leads zuerst ab, statt Stunden mit Handrecherche zu verlieren.

Vertriebsautomatisierung2 bis 4 Wochen bis zum EchtbetriebQualifizierte Leads ohne manuelle Recherche

// auf einen blick

Was die Lead-Engine leistet.

< 1 Min

Anreicherung pro Lead statt rund 15 Minuten Handrecherche

0–100

ICP-Score über fünf Dimensionen, auf Ihren Wunschkunden kalibriert

24/7

Läuft automatisch, jede Anfrage sofort bewertet

20–30 / Mo

qualifizierte Leads pro Monat, auf die die Engine ausgelegt ist

// ausgangslage

Das Problem.

Anfragen landen unsortiert im Postfach. Bevor Ihr Vertrieb weiß, ob sich ein Anruf lohnt, vergehen pro Lead rund 15 Minuten Recherche: Wer ist die Firma, passt sie zum Wunschkundenprofil, wie dringend ist der Bedarf. Bei steigendem Volumen gehen die guten Leads zwischen den schlechten unter.

// ansatz

Der Ansatz.

Die Lead-Engine übernimmt die Recherche. Sie lädt die Firmen-Website, lässt ein Sprachmodell Branche, Größe, eingesetzte Technologien und KI-Reife auslesen und bewertet jeden Lead in fünf Dimensionen gegen Ihr Wunschkundenprofil. Heraus kommt ein Score von 0 bis 100 und eine klare Priorität, sofort und ohne Zutun.

// leistungsumfang

Was sie kann.

Erfasst Leads über Web-Formular, E-Mail und Schnittstelle

Reichert jede Firma automatisch an: Branche, Größe, Tech-Stack, Kaufsignale

Bewertet in fünf Dimensionen, individuell auf Ihren Wunschkunden kalibriert

Erkennt Dubletten über alle Quellen hinweg

Übergibt priorisiert ins Postfach, nach Slack oder direkt ins CRM

Macht jede Anfrage und ihre Bewertung im Dashboard sichtbar

Protokolliert die KI-Kosten pro Lead transparent mit

Meldet sich nur, wenn etwas zu tun ist, kein Alarm-Rauschen

// wirkung

Wirkung.

Ihr Vertrieb verbringt keine Zeit mehr mit Vorab-Recherche. Jede Anfrage kommt bewertet und priorisiert an, die heißesten Leads zuerst. Die Engine ist darauf ausgelegt, 20 bis 30 qualifizierte Leads pro Monat sauber aufzubereiten, rund um die Uhr, ohne dass jemand nachfasst.

// unter der haube

Technik im Detail.

Für technische Leser. Bei Bedarf aufklappen.

Architektur, Stack und Entscheidungen

// stack

n8n
PostgreSQL
LiteLLM / deepseek-v4
Crawl4AI
pgvector
Slack
Docker

// architektur

Sieben n8n-Workflows bilden die Pipeline. Eingehende Leads laufen über einen Ingestion-Hub in ein PostgreSQL-Schema. Ein Enrichment-Workflow zieht im Fünf-Minuten-Takt den nächsten Batch, sperrt ihn atomar, lädt die Firmen-Website und lässt ein Sprachmodell strukturierte Daten extrahieren. Ein Scoring-Workflow bewertet den angereicherten Lead in fünf Dimensionen gegen die hinterlegten Gewichte. Routing, Retry-Monitor und Budget-Alerts laufen als eigene Workflows. Das Dashboard liest dieselben Tabellen und zeigt Leads, Kosten und Auslastung in Echtzeit.

// entscheidungen

Website-Intelligence statt Daten-Abo

Der Einstieg über die öffentliche Firmen-Website liefert den Großteil des Werts ohne laufende Abo-Kosten für externe Datenbanken. Quellen wie Apollo lassen sich bei Bedarf als Add-on andocken.

Kalibriert auf Ihren Wunschkunden

Das Scoring-Modell wird auf Ihr ideales Kundenprofil eingestellt, nicht auf einen Branchendurchschnitt. So passen die Prioritäten zu Ihrem Vertrieb, nicht zu einer Standardannahme.

Kosten pro Lead sichtbar

Jeder KI-Aufruf wird mit Token-Verbrauch und Euro-Kosten protokolliert. Sie sehen jederzeit, was ein qualifizierter Lead kostet, und behalten die Marge im Griff.

Meldungen nur bei Handlungsbedarf

Das Monitoring schweigt, solange alles läuft, und meldet sich nur, wenn etwas ansteht. Jede Benachrichtigung bedeutet echten Handlungsbedarf statt Alarm-Rauschen.

// lieferumfang

ICP-Workshop und kalibriertes Scoring-Modell
Erfassung, Anreicherung, Scoring und Routing
Dashboard mit Kosten- und Auslastungssicht
Anbindung an Ihr CRM
Dokumentation und Team-Einweisung

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// nächster schritt

In 5 Minuten wissen, wo Ihre größten Hebel liegen.

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