Langsame CRM-Listenaufbereitung mit Gemini-gestützter Lead-Generierung beheben
Vertriebsteams verlieren Tage damit, Prospektlisten manuell aus CRMs zu ziehen – nur um am Ende mit Dubletten, Lücken und veralteten Kontakten dazustehen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini nutzen können, um die Listenaufbereitung zu automatisieren, Leads anzureichern und zu bewerten und zielgerichtete Kampagnen schneller auszurollen. Sie sehen strategische Überlegungen, konkrete Workflows und wo ein fokussierter KI-PoC sinnvoll ist.
Inhalt
Die Herausforderung: Langsame Listenaufbereitung aus CRMs
Für die meisten Vertriebsteams ist das Erstellen zielgerichteter Prospektlisten aus dem CRM zu einem Engpass geworden. Vertriebsmitarbeitende und Ops-Teams verbringen Stunden damit, sich durch Filter zu klicken, Tabellen zu exportieren, Listen aus Tools wie LinkedIn, Marketing-Automation und Events zusammenzuführen und dann manuell Dubletten zu bereinigen und fehlende Felder zu korrigieren. Kampagnen starten zu spät, und Vertriebler müssen mit halb kaputten Listen arbeiten, statt sich auf Gespräche zu konzentrieren, die die Pipeline tatsächlich voranbringen.
Traditionelle Ansätze beruhen auf statischen CRM-Ansichten, manueller Excel-Arbeit und Ad-hoc-Regeln, die in den Köpfen der Mitarbeitenden statt in Systemen liegen. Mit wachsendem Datenvolumen und mehr Tools bricht das zusammen: Filter werden kopiert statt verbessert, Anreicherung erfolgt inkonsistent, und niemand hat Zeit, systematisch aus früheren Erfolgen zu lernen. Selbst wenn Teams weitere Tools hinzufügen – Datenprovider, Enrichment-APIs, Scoring-Plugins – bleiben diese entkoppelt, und jemand muss trotzdem alles per Hand zusammenkleben.
Die Auswirkungen sind erheblich. Langsame Listenaufbereitung verzögert Outbound-Sequenzen, Paid-Kampagnen und ABM-Initiativen. Unsaubere Daten führen zu Bounces, falschen Titeln und irrelevanter Ansprache, die Ihrer Marke schadet. Reps verschwenden Stunden damit, sich durch wenig passende Kontakte zu wühlen, während High-Potential-Accounts nie auf einer Liste landen. Über ein Jahr hinweg übersetzt sich das in entgangenen Umsatz, aufgeblähte Customer Acquisition Costs und einen strukturellen Nachteil gegenüber Wettbewerbern, die hochwertige Kampagnen in Tagen statt in Wochen aufsetzen.
Die gute Nachricht: Genau diese Art von repetitiver, musterbasierter Arbeit kann moderne KI außergewöhnlich gut übernehmen. Indem Sie Gemini mit Ihrem CRM, Tabellen und E-Mail-Tools verbinden, können Sie Anreicherung, Lead Scoring und Listengenerierung auf Basis Ihrer tatsächlichen historischen Erfolge automatisieren. Bei Reruption haben wir ähnliche KI-first-Workflows in Vertriebs- und Operations-Teams aufgebaut und Tabellen-Chaos durch robuste Automatisierungen ersetzt. Die folgenden Abschnitte führen Sie strategisch und taktisch durch den Ansatz, damit Sie die CRM-Listenaufbereitung in einen schnellen, zuverlässigen, KI-gestützten Prozess verwandeln können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption-Sicht bedeutet der Einsatz von Gemini zur Beschleunigung der CRM-Listenaufbereitung nicht, einfach nur ein weiteres Scoring-Widget hinzuzufügen – es geht darum, neu zu denken, wie Vertriebsteams Nachfrage generieren und priorisieren. Mit unserer praktischen Erfahrung im Aufbau von KI-gestützten internen Tools und Automatisierungen sehen wir, dass der eigentliche Hebel entsteht, wenn Gemini direkt an Ihr CRM, Ihre historischen Erfolge und Ihren Outreach-Stack angebunden und anschließend in den täglichen Workflow von Sales und Revenue Operations eingebettet wird.
Starten Sie mit einer klaren Definition eines „hochwertigen Leads“
Bevor Sie Gemini mit Ihrem CRM verbinden, brauchen Sie eine gemeinsame Definition, wie ein guter Lead für Ihr Vertriebsteam heute aussieht. Diese Definition sollte über grundlegende Firmographics (Größe, Branche) hinausgehen und Kaufsignale aus Ihren eigenen Daten einschließen: typische Jobtitel, Kanäle, die konvertieren, Dealgrößen, Sales-Cycle-Länge und häufige Disqualifikatoren. Ohne dieses Fundament wird selbst die beste KI auf das falsche Ziel optimieren.
In der Praxis bedeutet das, eine Stichprobe gewonnener und verlorener Deals zu ziehen, Sales, RevOps und Marketing darauf zu alignen, wie „gut“ und „schlecht“ aussehen, und die Muster explizit zu dokumentieren. Gemini kann dann angewiesen werden, beim Scoring und Listenaufbau aus diesen Kohorten zu lernen, statt auf vage Annahmen zu setzen. Diese anfängliche Abstimmung reduziert Widerstand von Reps, die skeptisch gegenüber einem weiteren „Black-Box-Score“ sind.
Behandeln Sie Gemini als Systemkomponente, nicht als Side-Tool
Viele Teams testen KI-Tools isoliert – jemand exportiert Daten, fügt sie in einen KI-Chat ein und spielt die Ergebnisse dann manuell ins CRM zurück. Das ist für Experimente in Ordnung, löst aber das Problem langsamer, inkonsistenter Listenaufbereitung nicht. Um echten Mehrwert freizusetzen, sollte Gemini für Vertriebs-Listenaufbau als Teil Ihres zentralen Go-to-Market-Systems behandelt werden, integriert in Ihr CRM, Ihre Tabellen und Outreach-Tools über APIs oder Connectoren.
Diese System-Perspektive hat strategische Implikationen: Sie gestalten Datenflüsse (was geht rein, was kommt raus), definieren Qualitäts-Schwellenwerte und legen fest, wer den Prozess verantwortet. Sie zwingt auch zu Entscheidungen rund um Governance und Zugriffe: Welche Teams dürfen Listen-Workflows triggern, wer darf Scoring-Logik ändern und wie versionieren Sie Prompts oder Logik im Zeitverlauf. Richtig umgesetzt wird Gemini zum unsichtbaren Motor schnellerer Kampagnen – nicht zu einem weiteren Tab, das niemand öffnet.
Bereiten Sie Ihre Daten und Teams auf KI-gestützte Entscheidungen vor
KI-gestütztes Lead Scoring und Listengenerierung sind nur so gut wie die Daten und Teams dahinter. Strategisch sollten Sie akzeptieren, dass die ersten Versionen Datenqualitätsprobleme sichtbar machen werden: inkonsistente Branchenangaben, fehlende Titel, veraltete Domains oder unklare Lifecycle-Stufen. Statt dies als Versagen der KI zu werten, sollten Sie es als Katalysator für bessere Data Governance und geteilte Verantwortung zwischen Sales und RevOps positionieren.
Auf der menschlichen Seite sollten Sie Ihr Vertriebsteam darauf vorbereiten, dass Gemini die Art und Weise verändern wird, wie Listen erstellt und priorisiert werden. Binden Sie sie früh ein: Lassen Sie einige Senior-Reps Beispielergebnisse validieren, Scoring-Kriterien anpassen und Edge Cases vorschlagen. Wenn Reps sehen, dass ihr Feedback das Verhalten der KI beeinflusst – und dass Gemini Fleißarbeit entfernt statt zusätzliche Kontrolle hinzuzufügen – steigt die Bereitschaft, KI-generierte Listen zu vertrauen und zu nutzen.
Risiken mit transparentem Scoring und Guardrails abfedern
Ein strategisches Risiko bei KI-gesteuertem Lead Scoring ist eine übermäßige Abhängigkeit von intransparenten Scores. Wenn Reps nicht verstehen, warum ein Lead priorisiert wird, ignorieren sie den Score entweder oder folgen ihm blind. Beides ist gefährlich. Sie wollen, dass Gemini nicht nur erklärt, was der Score ist, sondern warum der Lead vielversprechend (oder riskant) wirkt – basierend auf den vorliegenden Daten.
Gestalten Sie Ihre Gemini-Workflows so, dass sie Erklärungen ausgeben: Schlüsselfaktoren, die den Score erhöht oder gesenkt haben, wesentliche fehlende Felder und empfohlene nächste Schritte. Kombinieren Sie dies mit Guardrails wie Mindestanforderungen an Datenvollständigkeit, Ausschlussregeln für offensichtlich unpassende Leads und regelmäßiger menschlicher Überprüfung. Diese Maßnahmen reduzieren die Gefahr, dass fehlerhafte oder verzerrte Muster in Ihre Prospecting-Strategie einsickern, während Sie die Vorteile der Automatisierung nutzen.
In Iterationen denken, nicht als eine große Transformation
Statt zu versuchen, den gesamten Vertriebsprozess auf einmal zu „KI-fizieren“, sollten Sie Gemini für CRM-Listenaufbereitung als Reihe schneller Iterationen angehen. Starten Sie mit einem engen, klar abgegrenzten Use Case: zum Beispiel der automatischen Erstellung einer wöchentlichen Liste von Lookalike-Accounts auf Basis der gewonnenen Deals des letzten Quartals in einer Region. Messen Sie die Wirkung, sammeln Sie Feedback und verfeinern Sie Prompts und Regeln.
Wenn Sie konsistenten Mehrwert sehen, erweitern Sie auf zusätzliche Segmente, Kanäle (z. B. Events, Inbound, Partner-Leads) und fortgeschrittenere Use Cases wie dynamische Aktualisierung veralteter Listen. Dieser iterative Ansatz begrenzt Risiko, macht Change Management beherrschbar und schafft interne Erfolgsgeschichten, mit denen Sie weitere Investitionen rechtfertigen können. Genau hier kann ein fokussierter PoC mit einem Partner wie Reruption das Lernen beschleunigen – bei kontrollierten Kosten und Umfang.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini die CRM-Listenaufbereitung von einem langsamen, manuellen Kraftakt in einen verlässlichen Motor für hochwertige Leads verwandeln. Der Schlüssel ist, Gemini in Ihren bestehenden Vertriebs-Stack einzubetten, es in Ihren historischen Gewinnmustern zu verankern und den Teams genügend Transparenz und Steuerungsmöglichkeiten zu geben, um den Ergebnissen zu vertrauen. Reruption verbindet diesen strategischen Blick mit praktischer KI-Engineering-Erfahrung. Wenn Sie testen möchten, ob ein Gemini-basierter Workflow Ihre CRM-Daten realistisch bereinigen, anreichern und priorisieren kann, hilft Ihnen unser KI-PoC und Co-Building-Ansatz, schnell und sicher vom Konzept zu einem funktionierenden Prototypen zu kommen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
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Best Practices
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Gemini über eine einheitliche Datenschicht mit Ihrem CRM und Ihren Lead-Quellen verbinden
Der erste taktische Schritt besteht darin, Gemini Zugriff auf die richtigen Vertriebsdaten zu geben, ohne ein fragiles Flickwerk aus Exporten zu erzeugen. In der Praxis bedeutet das häufig, eine Single Source of Truth zu nutzen, etwa ein Google Sheet oder eine Data-Warehouse-Tabelle, die mit Ihrem CRM (z. B. Salesforce, HubSpot) und anderen Lead-Quellen (Events, LinkedIn, Intent-Tools) synchronisiert. Gemini kann dann über Google Workspace oder eine API mit diesem Sheet bzw. dieser Tabelle verbunden werden.
Definieren Sie ein Standardschema: Unternehmen, Kontakt, Titel, Branche, Mitarbeiterzahl, Tech-Stack, letzte Aktivität, Lifecycle-Stufe und zentrale Custom Fields. Stellen Sie sicher, dass jede Quelle in dieses Schema gemappt wird. Mit dieser Basis können Sie Gemini beauftragen, historische Erfolge zu analysieren und dieselbe Logik auf neue Prospects anzuwenden – alles in einer konsistenten Struktur. Das reduziert den Bedarf an individueller Logik pro Tool und hält den Wartungsaufwand beim Skalieren gering.
Gemini nutzen, um Lead-Daten vor dem Scoring anzureichern und zu normalisieren
Einer der praktischsten Einsatzzwecke von Gemini für Vertriebs-Listenaufbau ist automatisierte Anreicherung und Normalisierung. Statt Reps halbfertige Datensätze vorzulegen, kann Gemini Lücken füllen (z. B. Branche, HQ-Land, wahrscheinliche Abteilung), Werte standardisieren (z. B. „IT“ vs. „Information Technology“) und verdächtige oder veraltete Einträge markieren, die menschliche Prüfung benötigen.
Sie können dies als geplanten Prozess für neue oder aktualisierte Datensätze in Ihrem CRM-synchronisierten Sheet laufen lassen. Hier ist ein Beispiel für ein Prompt-Muster, das Sie beim Aufruf von Gemini auf einen Batch von Leads nutzen können:
System: Sie sind ein Assistent, der einem B2B-Vertriebsteam hilft, CRM-Daten zu bereinigen und anzureichern.
User: Führen Sie für jede Lead-Zeile in der Tabelle unten Folgendes durch:
- Normalisieren Sie die Branche in eine unserer Standardkategorien.
- Leiten Sie die fehlende Unternehmensgröße (Micro, SMB, Mid-Market, Enterprise) aus öffentlichen Signalen ab.
- Markieren Sie Datensätze, die offenbar Agenturen, Wettbewerber oder Studierende sind.
- Geben Sie ein JSON-Array mit den bereinigten Feldern sowie einem "data_quality_score" von 1-10 zurück.
Tabelle:
[CSV EINSETZEN ODER VERKNÜPFTE RANGE HIER EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: sauberere, konsistentere Daten, die die Genauigkeit des nachgelagerten Lead Scoring verbessern und den manuellen Bereinigungsaufwand um 30–50 % reduzieren.
Gemini-basiertes Lead Scoring mit Hilfe historischer Erfolge implementieren
Sobald die Daten normalisiert sind, können Sie Gemini nutzen, um Leads zu bewerten und zu ranken – basierend auf dem, was in Ihrem Geschäft historisch konvertiert hat. Beginnen Sie damit, einen Datensatz gewonnener und verlorener Opportunities zu exportieren, inklusive der zugehörigen Lead-/Unternehmensfelder und Outcome-Labels. Nutzen Sie Gemini, um Muster zu analysieren und eine interpretierbare Scoring-Rubrik zu entwickeln (nicht nur ein verborgenes Modell).
Anschließend wenden Sie diese Rubrik programmatisch auf Ihre aktuellen Leads an. Ein konkretes Setup könnte so aussehen:
System: Sie sind ein Sales-Operations-Analyst, der ein Lead-Scoring-Framework erstellt.
User: Analysieren Sie die folgenden historischen Deals, die als WON oder LOST gekennzeichnet sind.
Identifizieren Sie 5-10 Schlüsselfaktoren, die Erfolge vorhersagen (z. B. Branche,
Unternehmensgröße, Jobtitel, Kanal, Engagement). Entwickeln Sie anschließend eine
Scoring-Rubrik von 0-100.
Geben Sie Folgendes zurück:
1) Eine kurze Erklärung zu jedem Faktor und seinem Gewicht.
2) Eine funktionsähnliche Beschreibung, die ich implementieren kann:
score = ...
Historische Daten:
[BEISPIELDATEN EINFÜGEN ODER VERLINKEN]Nach der Prüfung und ggf. Anpassung der Rubrik können Sie sie als Gemini-Prompt oder kleinen Service implementieren, der jede Lead-Zeile entgegennimmt und einen Score plus eine kurze Begründung zurückgibt. So erhalten Reps sowohl eine Priorisierung als auch Kontext.
Priorisierte Listen und Outreach-Segmente automatisch generieren
Mit angereicherten Daten und Scores können Sie Gemini so konfigurieren, dass es automatisch kampagnenfertige Prospektlisten für bestimmte Kampagnen erzeugt: nach Region, Branche, Produktlinie oder Persona. Statt Filter im CRM manuell zu bauen, können Sie Gemini bitten, Leads nach Geschäftsregeln und Performance-Mustern zu segmentieren, die es gelernt hat.
Beispielsweise können Sie wöchentlich einen Job über Ihr synchronisiertes Sheet laufen lassen:
System: Sie helfen einem B2B-Vertriebsteam, Outbound-Prospektlisten zu erstellen.
User: Verwenden Sie die Tabelle mit Leads und ihren Scores:
- Erstellen Sie eine Liste von bis zu 300 Leads für eine Outbound-Kampagne,
die sich an Mid-Market-Tech-Unternehmen in EMEA richtet.
- Nehmen Sie nur Leads mit Score >= 70 und Jobtiteln im Bereich Sales,
Marketing oder RevOps-Führungsebene auf.
- Balancieren Sie die Liste über mindestens 30 Unternehmen, um
Überkontaktierung zu vermeiden.
- Geben Sie eine CSV mit folgenden Spalten zurück: Unternehmen, Kontakt,
Titel, E-Mail, Score, kurze Begründung.
Tabelle:
[VERKNÜPFTE RANGE ODER DATENREFERENZ]Die ausgegebene CSV kann zurück in Ihr CRM synchronisiert oder in Ihr Outbound-/E-Mail-Tool hochgeladen werden. Das ersetzt Stunden manueller Filterarbeit durch einen vorhersehbaren, auditierbaren Workflow.
Personalisierte Outreach-Vorschläge aus priorisierten Listen anstoßen
Sobald Gemini-generierte Listen vorliegen, können Sie einen Schritt weitergehen und Gemini nutzen, um pro Segment passende Outreach-Winkel oder First-Touch-Vorlagen vorzuschlagen. Das bedeutet nicht, die gesamte Kommunikation voll zu automatisieren; vielmehr erhalten Reps einen starken Ausgangspunkt, basierend auf Segment- und Lead-Attributen.
Hier ist ein konkretes Prompt-Muster für Outreach-Vorschläge, angewendet auf die priorisierte Liste:
System: Sie sind ein SDR-Coach, der bei der Ausarbeitung relevanter First-Touch-E-Mails hilft.
User: Schlagen Sie für jeden Lead in der Tabelle Folgendes vor:
- Einen 1-Satz-Winkel basierend auf Branche, Rolle und Unternehmensgröße.
- Eine 4-6-sätzige Cold-E-Mail, die einen typischen Pain Point anspricht
und unsere Lösung positioniert.
- Eine Betreffzeile mit weniger als 50 Zeichen.
Konzentrieren Sie sich zuerst auf die 20 Leads mit den höchsten Scores.
Tabelle:
[TOP-20-LEADS MIT FELDERN]Vertriebsmitarbeitende können diese E-Mails dann personalisieren und versenden oder sie als Inspiration in ihrem Outreach-Tool nutzen. So verkürzt sich die Time-to-Campaign, und Sie stellen sicher, dass KI-generierte Listen in relevante Gespräche übersetzt werden.
Qualität monitoren und anhand klarer KPIs iterieren
Betrachten Sie Ihre Gemini-gestützte CRM-Listenaufbereitung abschließend als ein lebendes System. Definieren Sie klare KPIs, um die Performance gegenüber Ihrem alten manuellen Prozess zu verfolgen: Zeit zur Erstellung einer kampagnenfertigen Liste, Prozentsatz der von Reps akzeptierten Leads, Bounce-Rate, Reply-Rate, gebuchte Meetings und Conversion zur Opportunity.
Richten Sie einen einfachen Feedback-Loop ein: zum Beispiel ein Feld, in dem Reps Leads als „good fit“ oder „bad fit“ markieren, oder ein monatliches Review, in dem RevOps eine Stichprobe KI-generierter Listen prüft. Speisen Sie dies zurück in Ihre Gemini-Prompts und die Scoring-Rubrik. Im Zeitverlauf sollten Sie spürbare Verbesserungen sehen: 30–60 % weniger Zeitaufwand für Listenaufbereitung, niedrigere Bounce-Rates dank besserer Anreicherung und mehr Opportunities aus demselben Outbound-Volumen.
Erwartetes Ergebnis: Durch die Umsetzung dieser Best Practices können die meisten Teams realistisch einen Effizienzsprung erwarten – Tage an Listenarbeit werden auf Stunden reduziert, sauberere Daten fließen in jede Kampagne, und die Pipeline-Qualität steigt messbar, ohne die Headcount zu erhöhen.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini kann die zeitaufwendigsten Schritte der Listenaufbereitung automatisieren, indem es direkt mit Ihrem CRM und den zugehörigen Datenquellen verbunden wird. Statt Tabellen manuell zu exportieren und zu bereinigen, kann Gemini Felder normalisieren, fehlende Daten anreichern, Leads auf Basis Ihrer historischen Erfolge bewerten und kampagnenspezifische, priorisierte Listen ausgeben.
In der Praxis sieht das wie geplante Workflows aus: Neue oder aktualisierte Datensätze werden in ein Sheet oder eine Datenschicht synchronisiert, Gemini verarbeitet sie gemäß Ihren Regeln, und die Ergebnisse (bereinigte Felder, Scores, Segmente) werden zurück ins CRM oder in Outbound-Tools geschrieben. Reps arbeiten dann mit kuratierten Ansichten, statt alles von Grund auf selbst zu bauen.
Für die Implementierung von Gemini zur CRM-Listenautomatisierung brauchen Sie in der Regel drei Dinge: Zugriff auf Ihre Vertriebsdaten, jemanden, der Ihre Go-to-Market-Logik versteht, und leichte Engineering- oder RevOps-Skills für das Aufsetzen der Integrationen.
Auf der technischen Seite kann ein RevOps Engineer oder Entwickler das CRM mit Google Sheets oder einem Data Warehouse verbinden und Gemini dann über eine API oder Workspace-Integrationen ansprechen. Auf der Business-Seite sollten Sales- und Marketingleitung definieren, wie ein hochwertiger Lead aussieht, und frühe Ergebnisse validieren. Sie benötigen kein voll besetztes Data-Science-Team, um zu starten – der Großteil der Arbeit besteht aus Konfiguration, Prompt-Design und Iteration, nicht aus individuellem Modelltraining.
Die Zeiträume hängen von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber die meisten Teams sehen spürbare Ergebnisse innerhalb von 4–8 Wochen. In den ersten 1–2 Wochen definieren Sie den Use Case, verbinden Datenquellen und stimmen die Definition eines hochwertigen Leads ab. Wochen 3–4 werden typischerweise für erste Gemini-Workflows genutzt: Anreicherung, grundlegendes Scoring und das Erzeugen erster priorisierter Listen, die Reps testen können.
In den Wochen 4–8 verfeinern Sie Prompts und Logik basierend auf Feedback, fügen weitere Segmente oder Regionen hinzu und beginnen, KPIs wie Listenaufbereitungszeit und Conversion zu tracken. Genau diesen Zeitraum adressiert Reruption mit unserem KI-PoC: vom Konzept zu einem funktionierenden, evaluierten Prototypen, der zeigt, ob der Gemini-Ansatz Ihr Vertriebsteam tatsächlich messbar voranbringt.
Der ROI von KI-gestütztem Lead Scoring und Listenaufbereitung mit Gemini ergibt sich aus einer Kombination von Effizienzgewinnen und einem Uplift in der Pipeline-Qualität. Auf der Effizienzseite reduzieren Teams die Zeit für Listenaufbereitung häufig um 30–60 % und entlasten SDRs und RevOps von manuellen Exporten, Dublettenbereinigung und Anreicherung. Das führt zu mehr Zeit für tatsächliches Prospecting und Gespräche.
Auf der Umsatzseite führen sauberere Daten und bessere Priorisierung in der Regel zu geringeren Bounce-Raten sowie höheren Reply- und Meeting-Raten. Selbst ein moderater Uplift – zum Beispiel ein Anstieg der Opportunity-Erstellung aus Outbound um 10–20 % – kann den Implementierungsaufwand deutlich überkompensieren. Entscheidend ist, gegen Ihre aktuelle Basislinie zu messen und so lange zu iterieren, bis Sie stabile Verbesserungen sehen, statt sich auf optimistische Annahmen zu verlassen.
Reruption arbeitet als Co-Preneur Seite an Seite mit Ihren Sales- und RevOps-Teams, um die tatsächlichen Gemini-Workflows zu konzipieren und zu bauen – nicht nur Folien. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir einen konkreten Use Case wie „Listenaufbereitung für Outbound in DACH automatisieren“ nehmen und einen funktionierenden Prototyp liefern: Datenanbindungen, Gemini-Prompts, Scoring-Logik und ein einfaches Interface oder eine Automatisierung, die Ihr Team testen kann.
Wir übernehmen den End-to-End-Prozess: Use-Case-Scoping, Machbarkeitsbewertung, Rapid Prototyping und Performance-Evaluierung (Geschwindigkeit, Qualität und Kosten pro Run). Anschließend liefern wir eine Implementierungs-Roadmap, um den Prototyp in einen produktionsreifen Workflow zu überführen. Da wir uns wie Mitgründer einbetten, konzentrieren wir uns auf das, was tatsächlich mehr qualifizierte Leads für Ihr Geschäft bringt – nicht auf generische KI-Experimente.
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