VERTRIEBS-AUTOMATISIERUNG · DSGVO-NATIV
Lead-Scoring mit KI
Anfragen kommen in unterschiedlicher Qualität rein: Spam, Studierende auf Recherche, Mitbewerber, ernsthafte Interessenten mit Budget. Wer alle gleich behandelt, verschwendet Zeit auf die Falschen — und lässt die Heißen warten. Manuelles Sortieren am Tag-Ende ist nicht skalierbar.
Was die Automatisierung konkret tut
- →Eingehende Lead-Anfrage wird sofort von KI bewertet (Branche, Budget-Hinweis, Dringlichkeit, Pain-Level)
- →Automatische Einstufung in Hot / Warm / Cold mit klar definierten Regeln, die du anpassen kannst
- →Hot-Leads gehen direkt als Push-Nachricht an den verantwortlichen Vertriebler — Cold-Leads in eine separate Nurture-Sequenz
- →PII-Filter vor jedem KI-Call: Namen, Firma, E-Mail bleiben in EU-Infrastruktur, KI sieht nur anonymisierte Profil-Tags
- →Score wird ins CRM (HubSpot, Pipedrive, eigenes System) als Custom-Feld geschrieben — wird im Sales-Funnel sichtbar
- →Wöchentlicher Report: Welche Lead-Quellen liefern beste Conversion? Welche Score-Schwellen lohnen sich?
Implementierungs-Pfad
- 1
Diskovery (Woche 1)
Wir definieren gemeinsam, was für dein Geschäft 'Hot Lead' bedeutet: Branche, Größe, Use-Case, Sprachsignale. Du bringst 50–100 vergangene Leads als Trainingsbasis mit.
- 2
Setup (Woche 2-3)
n8n-Workflow für Lead-Scoring wird aufgebaut, mit deinem CRM verbunden, KI-Prompt feingetuned. Test mit historischen Leads zeigt, ob die Klassifizierung deinen manuellen Einschätzungen folgt.
- 3
Live-Schaltung (Woche 4)
Aktivierung im echten Lead-Strom. Erste Woche mit Doppel-Check: KI-Score wird angezeigt, Vertrieb prüft trotzdem alle Hot-Leads manuell. Justierung der Regeln.
- 4
Optimierung (laufend)
Monatlich: Score-Genauigkeit gegen tatsächliche Abschlüsse vergleichen. Prompt anpassen wenn neue Pain-Patterns auftauchen oder Marktphase wechselt.
Eingesetzte Tools
- n8n
- Anthropic Claude (mit AVV)
- HubSpot/Pipedrive
- Slack/Teams
- PII-Filter
Besonders relevant für
- B2B-Mittelstand
- Beratung
- Software-Anbieter
- Marketing-Agenturen
Was du realistisch erwarten kannst
Realistisch: bei 50+ Leads pro Woche werden 3-5 Stunden/Woche an manuellem Sortieren gespart. Wichtiger Zweiteffekt: Hot-Leads werden in Minuten kontaktiert statt nach Stunden — Conversion-Rate steigt typischerweise spürbar (variiert je nach Branche und Lead-Quelle).
Häufige Fragen
Wie genau ist die KI-Klassifizierung?
In den ersten 2-4 Wochen typischerweise 75-85 % Übereinstimmung mit menschlicher Bewertung. Nach Justierung 90 %+. Wichtig: nicht 100 % anstreben — der menschliche Vertrieb sollte das letzte Wort haben, vor allem bei Grenzfällen. KI ist Filter, nicht Entscheider.
Was ist mit DSGVO bei Lead-Daten?
Klartext-Daten (Name, Firma, E-Mail) bleiben in deutscher Infrastruktur. Die KI sieht nur anonymisierte Profil-Tags wie 'Branche=Steuerberatung, Größe=10MA, Pain=Belegerfassung'. AVV mit Anthropic für die KI-Komponente. Vollständig DSGVO-konform.
Was passiert wenn die KI eine wichtige Anfrage als 'Cold' einstuft?
Es gibt einen Override-Mechanismus: Wenn ein Vertriebler einen Cold-Lead als wertvoll erkennt, kann er manuell hochstufen. Das Feedback fließt zurück ins Tuning. Außerdem: Cold-Leads kommen in Nurture-Sequenzen, nicht in den Müll — bei Reaktion werden sie automatisch reaktiviert.
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