Beenden Sie manuelle Lead-Recherche: Füllen Sie Ihre Sales-Pipeline mit ChatGPT
Vertriebsteams verlieren jede Woche Stunden mit manueller Lead-Recherche – sie googeln Unternehmen, scannen LinkedIn und versuchen, sich vor der Ansprache ein klares Bild zusammenzusetzen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um diese Arbeit zu automatisieren, sodass Ihre Vertriebsmitarbeitenden sich auf Gespräche statt auf Copy-Paste konzentrieren können. Sie erhalten strategische Leitlinien, konkrete Prompt-Beispiele und einen realistischen Blick darauf, was mit KI-gestützter Lead-Recherche möglich ist.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelle Lead-Recherche
Die meisten Vertriebsorganisationen verlassen sich nach wie vor auf manuelle Lead-Recherche, um ihre Pipeline zu füllen. Reps öffnen dutzende Tabs, scannen Unternehmenswebsites, LinkedIn-Profile und News-Artikel und kopieren dann Textfragmente ins CRM. An einem guten Tag dauert das 10–20 Minuten pro Account; an einem schlechten deutlich länger. Hochgerechnet auf ein ganzes Team gehen so jede Woche mehrere Verkaufstage verloren.
Traditionelle Ansätze halten mit dem modernen Kaufverhalten nicht mehr Schritt. Daten zu potenziellen Kund:innen sind über Websites, Bewertungsplattformen, Pressemitteilungen, Stellenanzeigen und Social Feeds verstreut. Statische Lead-Listen und einmal jährlich durchgeführte Anreicherungs-Läufe veralten schnell. Selbst Teams, die in Datenanbieter investieren, erwarten von ihren Reps noch, dass sie die Daten manuell validieren und in den Kontext setzen, weil generische Firmografien allein ihnen nicht sagen, warum dieser Account gerade jetzt ihre Zeit wert ist.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Manuelle Recherche begrenzt, wie viele neue Leads Ihr Team überhaupt bearbeiten kann, verlangsamt Reaktionszeiten und führt zu Inkonsistenzen zwischen Reps. Accounts mit hohem Potenzial rutschen durch, weil niemand Zeit hat, tiefer zu graben. Die Pipeline wird oben dünn, Forecasts werden unzuverlässiger, und Wettbewerber, die ihre Lead-Recherche automatisieren, erreichen die wichtigsten Entscheider:innen zuerst. In angespannten Märkten übersetzt sich das direkt in entgangenen Umsatz und niedrigere Win-Rates.
Gleichzeitig ist dieses Problem sehr gut lösbar. Moderne KI – insbesondere Tools wie ChatGPT für Lead-Recherche im Vertrieb – kann unstrukturierte Web-Inhalte verarbeiten, firmografische und technografische Signale extrahieren und in Sekunden nutzbare, vertriebsreife Zusammenfassungen erstellen. Bei Reruption sehen wir, wie KI-Assistenten arbeitsintensive Recherche-Workflows in Bereichen wie Dokumentenanalyse und kundenseitigen Chatbots transformieren. Der Rest dieser Seite zeigt praxisnahe, vertriebsspezifische Wege, wie Sie dieselben Prinzipien auf Ihren Lead-Recherche-Prozess anwenden können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit beim Aufbau von KI-Assistenten für recherchelbreaklastige Workflows sehen wir ein klares Muster: Die größten Effekte entstehen, wenn Teams ChatGPT als strukturierten Prospecting-Engine verstehen – nicht als glänzendes Spielzeug. Für manuelle Lead-Recherche im Vertrieb bedeutet das: klare Input-Formate, wiederverwendbare Prompt-Templates und Guardrails definieren und diese dann in den täglichen Workflow Ihrer Reps einbetten. Unser praxisnaher Engineering- und Co-Preneur-Ansatz fokussiert darauf, ChatGPT von einem Experiment in einen zuverlässigen, regelkonformen Bestandteil Ihres Lead-Generation-Stacks zu verwandeln.
In Systemen denken, nicht in einmaligen Prompts
Der erste Mindset-Shift ist, ChatGPT nicht mehr als einmaligen Helfer für einzelne Reps zu sehen, sondern als wiederholbares System für Lead-Recherche zu designen. Ad-hoc-Fragen wie „Fassen Sie diese Website zusammen“ sind für Experimente nützlich, skalieren aber nicht auf ein Team von 20 Account Executives, die konsistente Ergebnisse benötigen.
Definieren Sie stattdessen standardisierte Research-Flows: Welche Inputs werden genutzt (Website-URL, LinkedIn-Profil, aktuelle News), welche Outputs erwarten Sie (ICP-Fit-Score, zentrale Kauftrigger, Risiken, empfohlener Ansatz) und in welchem Format. So können Sie gemeinsame Prompt-Templates und Bewertungskriterien erstellen, damit die von ChatGPT durchgeführte Recherche über Reps, Regionen und Segmente hinweg konsistent ist.
Verankern Sie die KI-Recherche in Ihrem ICP, nicht in generischen Kriterien
ChatGPT ist leistungsfähig, wird aber erst dann zu einem strategischen Asset, wenn es auf Ihr Ideal Customer Profile (ICP) kalibriert ist. Generische firmografische Checks wie „B2B-SaaS-Unternehmen, 200–1.000 Mitarbeitende“ reichen nicht aus, um hochwertige Lead-Generierung zu steuern.
Gießen Sie Ihr ICP in klare Regeln und Signale: bevorzugte Technologie-Stacks, Organisationsstrukturen, typische Kauftrigger und Red Flags. Integrieren Sie diese dann in Ihre Prompts. So stellen Sie sicher, dass KI-gestützte Recherche nicht nur Informationen sammelt, sondern jeden Prospect durch die Brille Ihrer tatsächlichen Go-to-Market-Strategie bewertet, Rauschen herausfiltert und Reps auf Accounts mit echtem Umsatzpotenzial fokussiert.
Bereiten Sie Ihr Team auf einen KI-augmentierten Workflow vor
Die Einführung von ChatGPT zur Automatisierung der Lead-Recherche ist mindestens so sehr ein People-Thema wie ein Technologie-Thema. Wenn Reps nicht verstehen, wofür das Tool gut ist, wo seine Grenzen liegen und wie es sich in ihre Ziele und Incentives einfügt, stockt die Adoption.
Planen Sie Enablement ein: kurze Trainings, die praktische Use Cases an echten Accounts zeigen, klare Richtlinien dazu, was an ChatGPT delegiert werden kann und was menschliches Urteilsvermögen erfordert, sowie einfache Performance-Benchmarks (z. B. Recherchezeit pro Account, Anzahl qualifizierter Kontakte pro Woche). Sorgen Sie dafür, dass Führungskräfte zur neuen Arbeitsweise coachen, statt unbewusst alte, manuelle Gewohnheiten zu verstärken.
Risiken, Compliance und Datenqualität von Anfang an managen
Vertriebsdaten sind sensibel, und das Management ist zu Recht vorsichtig, diese in externe KI-Tools zu geben. Ein strategischer Rollout von ChatGPT für den Vertrieb muss daher frühzeitig Datenschutz, Zugriffskontrollen und die Frage adressieren, welche Daten Ihre Umgebung verlassen dürfen. Das gilt besonders für europäische Unternehmen unter strengen regulatorischen Vorgaben.
Definieren Sie klare Richtlinien: welche Daten in ChatGPT eingefügt werden dürfen, wann unternehmensweite Deployments oder API-basierte Lösungen genutzt werden sollten und wie Outputs geprüft werden, bevor sie ins CRM gelangen. Sie wollen Geschwindigkeit – aber nicht auf Kosten von Datenschutz oder Datenverschmutzung. Unsere Erfahrung im Aufbau von KI-Systemen in regulierten Kontexten zeigt, dass früh gesetzte Guardrails das spätere Skalieren deutlich vereinfachen.
Klein starten, dann industrialisieren
Zu versuchen, alle Arten von Lead-Recherche auf einmal zu automatisieren, führt fast sicher zu Verwirrung. Starten Sie stattdessen mit einem klar abgegrenzten Use Case – z. B. automatisierte Account-Recherche für ein einzelnes Segment oder ein bestimmtes Gebiet – und führen Sie einen 4–6-wöchigen Pilot durch, um den Impact zu validieren.
Nutzen Sie diese Phase, um Prompts zu verfeinern, Fehlermuster zu identifizieren und konkrete Ergebnisse zu messen: Reduktion der Recherchezeit, Anstieg qualifizierter Erstgespräche, höhere Antwortquoten auf personalisierte Outreach-Kampagnen. Sobald der Wert belegt und der Prozess stabil ist, können Sie in tiefere Integrationen mit Ihrem CRM, Datenanbietern und Outreach-Tools investieren und den Workflow über Regionen und Teams hinweg quasi „industrialisieren“.
Strategisch eingesetzt kann ChatGPT die manuelle Lead-Recherche von einem Engpass in einen skalierbaren Vorteil verwandeln und Ihrem Vertriebsteam ermöglichen, mehr Zeit in Gesprächen und weniger in Browser-Tabs zu verbringen. Entscheidend ist, ein klares System rund um Ihr ICP, Ihre Compliance-Anforderungen und Ihre Vertriebsprozesse zu designen – statt alles dem Ad-hoc-Experimentieren einzelner Reps zu überlassen. Wenn Sie Unterstützung dabei möchten, diese Ideen in einen funktionierenden Prototyp zu überführen, kann Reruption als Co-Preneur an Ihrer Seite stehen – wir definieren gemeinsam einen fokussierten KI-PoC, bauen die Research-Flows und integrieren sie in Ihren Stack, sodass Ihr Team einen realen, messbaren Impact auf die Lead-Generierung sieht.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standardisieren Sie ein Research-Briefing für ChatGPT
Bevor Sie automatisieren, definieren Sie, wie „gute Recherche“ aussieht. Erstellen Sie ein standardisiertes Briefing, das jede:r Rep idealerweise ausfüllen würde, wenn ein neuer Account recherchiert wird: Basis-Firmografien, zentrale Entscheider:innen, Tech-Stack, laufende Initiativen, vermutete Pain Points und ein empfohlener Outreach-Ansatz. Dies wird zur Vorlage für Ihre ChatGPT-Prompts zur Lead-Recherche.
Verwandeln Sie dieses Briefing in einen wiederverwendbaren Prompt wie:
System: Sie sind ein Research-Assistent für ein B2B-Vertriebsteam.
Ziel: Erstellen Sie ein prägnantes, vertriebsreifes Account-Briefing und einen ICP-Fit-Score.
User: Recherchieren Sie diesen Prospect AUSSCHLIESSLICH auf Basis der Informationen, die ich unten bereitstelle.
Ideal Customer Profile (ICP):
- Branchenschwerpunkt: <beschreiben Sie Ihre ICP-Branchen>
- Ideale Unternehmensgröße: <Mitarbeitende / Umsatz>
- Typischer Tech-Stack: <CRM, ERP, etc.>
- Zentrale Kauftrigger: <z. B. Expansion, Einstellungen, regulatorische Änderungen>
- Red Flags: <z. B. sehr kleines Team, inkompatible Technologie>
Prospect-Daten:
- Unternehmenswebsite: <relevante Seiten oder URL-Inhalte einfügen>
- LinkedIn-Unternehmensprofil: <Textauszug einfügen>
- Aktuelle News oder Blogposts: <Zusammenfassungen oder Auszüge einfügen>
Aufgaben:
1) Fassen Sie in 3 Bullet Points zusammen, was dieses Unternehmen macht.
2) Identifizieren Sie ihre Hauptzielkund:innen und ihr Geschäftsmodell.
3) Listen Sie 5 Signale auf, die auf potenziellen Fit oder Misfit mit unserem ICP hindeuten.
4) Schlagen Sie 3 konkrete Probleme vor, die wir für sie lösen könnten.
5) Geben Sie einen ICP-Fit-Score von 1–10 und erläutern Sie Ihre Begründung.
6) Schlagen Sie 2 personalisierte Outreach-Ansätze für eine erste E-Mail vor.Speichern Sie dies als Template in Ihrem internen Wiki oder Ihrem Sales-Enablement-Tool, damit jede:r Rep vom gleichen Aufbau ausgeht und die Outputs konsistent bleiben.
Kontaktbezogene Recherche aus LinkedIn und Web-Snippets automatisieren
Manuelle Kontakt-Recherche bedeutet meist, komplette LinkedIn-Profile zu lesen und Rolle, Verantwortlichkeiten und Prioritäten zu interpretieren. Mit ChatGPT für Kontakt-Recherche können Reps ausgewählte Profilabschnitte und aktuelle Aktivitäten einfügen und in Sekunden gezielte Insights generieren.
Zum Beispiel:
System: Sie sind ein B2B-Vertriebsassistent und helfen bei der Vorbereitung von Outreach zu einer bestimmten Kontaktperson.
User: Hier sind das LinkedIn-Profil und die letzten Beiträge eines Prospects.
Fassen Sie seine/ihre Rolle, Verantwortlichkeiten und wahrscheinlichen KPIs zusammen.
Schlagen Sie anschließend 3 maßgeschneiderte Outreach-Ansätze und 3 Betreffzeilen vor.
Profil und Aktivität:
<„About“-Bereich, Berufserfahrung und 1–2 aktuelle Posts einfügen>So erhalten Reps schnell einen strukturierten Blick auf die Person hinter der Jobbezeichnung und vermeiden generische Pitches. Sie können den Prompt weiter verfeinern, um Ihre Tonalität abzubilden oder ChatGPT bitten, ein kurzes Call-Skript zu erstellen, das auf die öffentlichen Inhalte der Kontaktperson Bezug nimmt.
Schnelle ICP-Fit-Checks für Inbound-Leads aufbauen
Inbound-Leads gelangen häufig mit minimalem Kontext in Ihr CRM – oft nur mit Domain und Jobtitel. Anstatt Reps jedes Mal zu Google zu schicken, erstellen Sie einen schnellen ICP-Fit-Prompt, der die Unternehmensdomain und vorhandene Website-Texte nutzt, um den Lead zu bewerten und nächste Schritte vorzuschlagen.
Beispiel-Implementierung:
System: Sie qualifizieren Inbound-Leads für ein B2B-Vertriebsteam.
User: Beurteilen Sie auf Basis des Website-Textes unten und unserer ICP-Beschreibung,
ob dieser Inbound-Lead ein starker, mittlerer oder schwacher Fit ist.
Erläutern Sie Ihre Begründung in 5 Bullet Points.
Schlagen Sie dann die passendste nächste Aktion vor: A) SDR-Call, B) Nurturing, C) Disqualifizieren.
ICP-Beschreibung:
<Ihre ICP-Zusammenfassung einfügen>
Website-Text:
<Text oder Zusammenfassung der Startseite/„Über uns“-Seite einfügen>Verbinden Sie diesen Workflow per API oder nutzen Sie zunächst Browser-Erweiterungen/manuelles Copy-Paste. Der Output kann als Research-Notiz in Ihrem CRM hinterlegt werden und die Priorisierung steuern, bevor menschliche Zeit investiert wird.
Personalisierte Outreach auf Basis von Research-Summaries generieren
Sobald ChatGPT ein Account- oder Kontakt-Briefing erstellt hat, nutzen Sie es als Basis für personalisierte Sales-Outreach in großem Maßstab. Anstatt jede E-Mail von Grund auf neu zu schreiben, geben Sie die Research-Zusammenfassung erneut in ChatGPT und bitten es, Outreach-Varianten zu erstellen, die auf Ihr Messaging-Framework abgestimmt sind.
Zum Beispiel:
System: Sie sind ein SDR und verfassen prägnante, personalisierte Cold E-Mails.
Verwenden Sie einen klaren, direkten Ton. Maximal 120 Wörter pro E-Mail.
User: Hier ist eine Account-Research-Zusammenfassung und unser Value Proposition.
Schreiben Sie 3 E-Mail-Varianten und 3 LinkedIn-Nachrichten-Varianten, die:
- 1–2 konkrete Details aus der Research-Zusammenfassung aufgreifen
- sich auf ein einziges, klares Problem konzentrieren, das wir lösen können
- mit einem niederschwelligen Call-to-Action enden (15-minütiger Call oder kurze Antwort)
Account-Research-Zusammenfassung:
<vorherigen ChatGPT-Output einfügen>
Unsere Value Proposition für dieses Segment:
<Ihre 3–4 Bullet Value Proposition einfügen>Reps prüfen und justieren die Entwürfe hinsichtlich Genauigkeit und Tonalität und versenden sie dann über ihre bestehenden Outreach-Tools. Mit der Zeit können Sie unterschiedliche von ChatGPT vorgeschlagene Strukturen A/B-testen, um die Reply-Rates zu optimieren.
KI-generierte Insights zurück in Ihr CRM schreiben
KI-gestützte Recherche zahlt sich nur aus, wenn sie so erfasst wird, dass zukünftige Entscheidungen besser werden. Definieren Sie eine einfache Struktur, um ChatGPT-Research-Outputs in Ihrem CRM zu speichern – z. B. Custom Fields für ICP-Fit-Score, zentrale Pain-Hypothese, wichtigsten Trigger-Event und bevorzugten Outreach-Ansatz.
Wenn die Struktur steht, instruieren Sie ChatGPT, Outputs in einem maschinenlesbaren Format zu liefern:
System: Formatieren Sie Ihre Antwort als JSON mit folgenden Keys:
- icp_fit_score (1-10)
- icp_fit_level ("strong" | "medium" | "weak")
- main_pains (Array von Strings)
- key_triggers (Array von Strings)
- outreach_angle (String)
- notes (String, max. 500 Zeichen)
User: Füllen Sie auf Basis der folgenden Recherche das JSON aus.
<Website-/LinkedIn-/News-Texte einfügen>So lassen sich Daten einfacher in CRM-Felder importieren oder per Copy-Paste übertragen, für Lead-Scoring nutzen und später analysieren, welche von der KI identifizierten Signale tatsächlich mit Umsatz korreliert haben.
Impact mit klaren, einfachen KPIs messen
Um die Initiative geerdet zu halten, sollten Sie von Anfang an realistische Metriken definieren. Für manuelle Lead-Recherche sind typischerweise besonders relevant: durchschnittliche Recherchezeit pro Account, Anzahl neuer qualifizierter Accounts oder Kontakte pro Woche, Volumen personalisierter Erstkontakte und frühe Conversion-Raten (z. B. von Antwort zu Termin).
Führen Sie 2–4 Wochen eine Baseline-Messung durch und führen Sie dann den ChatGPT-basierten Research-Workflow in einer Pilotgruppe ein. Tracken Sie sowohl quantitative als auch qualitative Feedbacks: wie viel Zeit die Reps einsparen, wie hoch ihr Vertrauen in die KI-generierten Insights ist und ob sich Gespräche relevanter anfühlen. Viele Teams sehen 30–60 % weniger Recherchezeit pro Account und einen messbaren Anstieg beim Volumen hochwertiger Outreach-Aktivitäten, sobald Prompts und Prozess optimiert sind.
Erwarteter Effekt: Bei sauberer Umsetzung können Sie realistisch eine 2–3x Steigerung der recherchierten Accounts pro Rep und Woche, 20–40 % Zeitersparnis bei Prospecting-Aufgaben und einen spürbaren Uplift im Early-Stage-Engagement erwarten – ohne zusätzliches Personal aufzubauen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann die repetitiven Teile der Lead-Recherche übernehmen: Websites scannen, LinkedIn-Profile zusammenfassen, firmografische und technografische Daten extrahieren und wahrscheinliche Pain Points vorschlagen. Reps fügen relevante Texte ein oder nutzen einen integrierten Workflow, und ChatGPT liefert ein strukturiertes Briefing mit ICP-Fit, Schlüsselsignalen und empfohlenen Outreach-Ansätzen.
Statt 15–20 Minuten pro Account in mehreren Tabs zu verbringen, erhalten Reps in unter einer Minute eine nutzbare Research-Zusammenfassung und können ihre Zeit auf Validierung und Nutzung der Insights fokussieren. Das führt typischerweise zu deutlich mehr qualifizierten, personalisierten Kontakten pro Tag.
ChatGPT ist sehr gut darin, bereitgestellte Informationen zu strukturieren und zu komprimieren, ist aber kein Ersatz für Datenanbieter oder manuelle Verifizierung. Das sicherste Muster ist: Lassen Sie ChatGPT die Schwerstarbeit beim Lesen und Synthesieren öffentlicher Informationen übernehmen und lassen Sie Reps anschließend wichtige Details (Branche, Größe, Funktionstitel) kurz prüfen, bevor sie im CRM erfasst werden.
Um Fehler zu reduzieren, sollten Sie das Modell darauf begrenzen, nur den von Ihnen eingefügten Text zu verwenden, es nicht bitten, unbekannte Daten zu raten, und klare Prompts nutzen, die nach Begründungen für ICP-Scores oder Empfehlungen fragen. Ergänzend können Sie einfache Checklisten oder Freigabe-Schritte in Ihren Workflow einbauen, um offensichtliche Fehlzuordnungen zu erkennen, bevor sie in die Pipeline gelangen.
Sie benötigen kein Data-Science-Team, um zu starten. Die Kernanforderungen sind: ein klares Ideal Customer Profile, eine definierte Checkliste für Lead-Recherche, einige gut gestaltete Prompts und grundlegendes Enablement für Ihre Vertriebsmitarbeitenden. Für fortgeschrittenere Setups (z. B. CRM-Integration, automatisches Website-Scraping) profitieren Sie von der Unterstützung Ihres internen IT-/RevOps-Teams oder eines externen Engineering-Partners.
Die Implementierung kann sehr schlank starten: Pilot mit einigen Reps über die browserbasierte ChatGPT-Oberfläche und geteilte Prompt-Templates. Sobald der Wert belegt ist, können Sie in API-basierte Automatisierung, interne Tools oder Browser-Erweiterungen investieren, die den Copy-Paste-Aufwand weiter reduzieren.
Auf der Basisstufe – manuelles Copy-Paste in ChatGPT mit Standard-Prompts – sehen Sie Zeiteinsparungen innerhalb weniger Tage. Reps verbringen sofort weniger Zeit damit, Seitenweise Text zu lesen, und mehr Zeit damit, prägnante Zusammenfassungen zu bewerten. Innerhalb von 2–4 Wochen sollten Sie Verbesserungen bei der Recherchezeit pro Account und der Anzahl personalisierter Kontakte pro Rep quantifizieren können.
Für stärker integrierte Lösungen, bei denen ChatGPT mit Ihrem CRM oder internen Tools verbunden ist, sollten Sie mit 4–8 Wochen für Scoping, Prototyping, Tests und einen kontrollierten Rollout rechnen. Das reicht in der Regel aus, um den ROI zu validieren und zu entscheiden, ob der Ansatz über Teams oder Regionen hinweg skaliert werden soll.
Die direkten Kosten von ChatGPT (insbesondere über API oder Enterprise-Pläne) sind in der Regel vernachlässigbar im Vergleich zu Vertriebs-Headcount. Der Hauptnutzen liegt darin, dass jede:r Rep oder SDR mehr qualifizierte Prospects recherchieren und kontaktieren kann, ohne länger zu arbeiten. In vielen Fällen erreicht ein KI-augmentiertes Team die Output-Leistung eines deutlich größeren traditionellen Teams.
Berücksichtigt man zusätzlich kürzere Ramp-up-Zeiten für Neueinstellungen (weil Prompts und Research-Templates Best Practices kodifizieren) und hochwertigeren Outreach, kann der ROI erheblich sein. Anstatt Menschen zu ersetzen, nutzen die meisten Organisationen ChatGPT, um zusätzliche Einstellungen zu verschieben oder zu reduzieren und gleichzeitig Volumen und Qualität der Pipeline zu steigern.
Reruption fokussiert sich darauf, KI-Ideen in funktionierende Lösungen innerhalb Ihrer Organisation zu verwandeln. Für manuelle Lead-Recherche-Automatisierung mit ChatGPT starten wir typischerweise mit unserem 9.900 € KI-PoC: Gemeinsam definieren wir Ihr ICP und Ihre Research-Anforderungen, designen und testen Prompt-Flows an echten Accounts und bauen einen funktionierenden Prototyp, den Ihre Reps im Tagesgeschäft nutzen können.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz liefern wir nicht nur Slideware. Wir arbeiten eng mit Ihren Sales-, RevOps- und IT-Teams zusammen, hinterfragen bestehende Workflows und iterieren, bis sich Recherchegeschwindigkeit und Lead-Qualität nachweislich verbessern. Darauf aufbauend liefern wir eine Implementierungs-Roadmap – inklusive Integration, Security und Enablement – damit Sie KI-gestützte Lead-Recherche sicher über Ihre Vertriebsorganisation skalieren können.
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