Beenden Sie manuelle Zielkundenrecherche: Skalieren Sie Lead-Generierung mit Claude KI
Vertriebsteams verlieren jede Woche Stunden mit manueller Zielkundenrecherche statt mit echten Gesprächen. Diese Seite zeigt, wie Sie Claude nutzen können, um Unternehmensrecherchen zu automatisieren, passende Accounts zu identifizieren und relevante Gesprächsansätze zu generieren, damit sich Ihre Reps auf das Verkaufen konzentrieren können – nicht auf Googeln.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelle Zielkundenrecherche
Für die meisten B2B-Vertriebsteams ist manuelle Zielkundenrecherche ein stiller Produktivitätskiller. Reps verbringen Stunden damit, Unternehmen zu googeln, durch LinkedIn zu scrollen, Geschäftsberichte zu öffnen und zu versuchen, herauszufinden, wer die Entscheider sind und worauf das Unternehmen aktuell wirklich Wert legt. Jeder neue Account bedeutet eine weitere Runde Tab-Hopping, nur um eine halbwegs relevante erste E-Mail schreiben zu können.
Das funktionierte, als Verkaufszyklen langsamer und Gebiete kleiner waren. Doch mit modernen Buying Committees, digitaler Recherche und komplexeren Angeboten ist das Volumen und die Tiefe der benötigten Informationen explodiert. Traditionelle Ansätze – Tabellen, Browser-Lesezeichen, generische Datenanbieter und ad-hoc Notizen – kommen einfach nicht mehr mit. Sie erzeugen doppelte Arbeit im Team und übersehen dennoch entscheidende Kaufsignale, die in langen Dokumenten, Blogposts oder Earnings Calls versteckt sind.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind sehr real. Reps bearbeiten pro Tag weniger neue Leads, und Outreach stützt sich oft auf oberflächliche Personalisierung, die von Interessenten ignoriert wird. Hochpotenzielle Accounts fallen durchs Raster, weil die Zeit für eine saubere Recherche fehlt. Gleichzeitig identifizieren Wettbewerber, die Recherche automatisieren, schneller besser passende Accounts und treten mit passgenauen Botschaften auf, die in der aktuellen Situation des Prospects verankert sind. Das Ergebnis: höhere Customer Acquisition Costs, langsamere Pipeline-Generierung und eine wachsende Wettbewerbslücke.
Die gute Nachricht: Genau diese Art von repetitiver, informationsintensiver Arbeit kann moderne KI für Sales Prospecting extrem gut übernehmen. Tools wie Claude können dichte Unternehmensinformationen verarbeiten, Kaufsignale hervorheben und maßgeschneiderte Gesprächsansätze in Minuten statt Stunden formulieren. Bei Reruption haben wir gesehen, wie die richtigen KI-Workflows manuelle Recherche von einem Engpass in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln können. Im weiteren Verlauf dieses Guides finden Sie praktische, konkrete Schritte, um Claude für die Transformation Ihrer Zielkundenrecherche zu nutzen und mehr hochwertige Lead-Generierung zu erschließen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Erfahrung beim Aufbau von KI-gestützten Recherche- und Analyse-Workflows ist manuelle Zielkundenrecherche ein Paradefall für den Einsatz von Claude im Vertrieb. Claude ist besonders stark darin, lange, unstrukturierte Dokumente – Geschäftsberichte, Blogposts, Produktseiten, News – zu lesen und in klare Zusammenfassungen, Kaufsignale und Stakeholder-Maps zu übersetzen, die Ihr Vertriebsteam tatsächlich nutzen kann.
Definieren Sie Zielkundenrecherche als strukturierten, KI-unterstützten Prozess neu
Die meisten Vertriebsteams behandeln Zielkundenrecherche als individuelle Kunstform: Jeder Rep hat seine eigene Art zu googeln, LinkedIn zu lesen und Notizen zu machen. Um Claude für Lead-Generierung wirklich effektiv zu nutzen, müssen Sie Recherche als strukturierten Prozess mit klaren Inputs, Outputs und Qualitätsstandards neu definieren. Legen Sie im Voraus fest, wie „gut genug“ recherchiert für Ihre Segmente aussieht: welche Firmografien, welche Schlüsselinitiativen, welche Stakeholder, welche Trigger.
Mit dieser Klarheit wird Claude zum Kraftmultiplikator statt zum shiny object. Sie können Prompts und Recherchevorlagen standardisieren, sicherstellen, dass jeder Rep dieselben Kernfragen stellt, und Outputs teamweit vergleichbar machen. Bei Reruption ist dieser Shift von ad-hoc Recherche zu definierten Workflows oft der größte Hebel – die KI füllt den Prozess dann mit Geschwindigkeit und Tiefe.
Starten Sie mit einem fokussierten Pilot in einem Segment oder Gebiet
Der Versuch, manuelle Zielkundenrecherche mit KI auf allen Segmenten gleichzeitig zu automatisieren, führt meist zu generischen Prompts und gemischten Ergebnissen. Strategischer ist es, einen klar umrissenen Use Case zu wählen: zum Beispiel Mid-Market-Industrieaccounts in der DACH-Region oder SaaS-Unternehmen mit 200–1.000 Mitarbeitenden im Vereinigten Königreich. Definieren Sie, welche Informationen für diesen Ausschnitt am wichtigsten sind, und designen Sie Ihre Claude-Workflows darum herum.
Ein eng gefasster Pilot erlaubt es Ihnen, Datenquellen, Prompts und Recherchetiefe zu testen, ohne das gesamte Team zu stören. Sie lernen, wie Claude mit Ihrem spezifischen Content (Geschäftsberichte, Branchenblogs, Produktseiten) umgeht, wo es besonders stark ist und wo menschliche Prüfung weiterhin nötig ist. Sobald Sie in diesem Segment konsistente Zeitersparnisse und bessere Gespräche sehen, können Sie die Muster auf andere Gebiete übertragen.
Binden Sie Sales, RevOps und Datenschutz frühzeitig ein
Ein wirkungsvoller Einsatz von Claude in Sales Operations ist nicht nur eine Initiative der Vertriebsseite. RevOps muss verstehen, wie Rechercheergebnisse in Ihr CRM einfließen, welche neuen Felder oder Objekte erforderlich sind und wie der Einfluss auf Leadqualität und Conversion gemessen wird. Datenschutz- und Rechtsabteilungen müssen Ihren Ansatz in Bezug auf öffentliche vs. interne Daten, Aufbewahrung und den rechtskonformen Umgang mit personenbezogenen Daten validieren.
Die frühzeitige Einbindung dieser Stakeholder reduziert später Reibung. RevOps kann etwa ein standardisiertes Feld „KI-Recherche-Zusammenfassung“ im CRM definieren, während Legal festlegt, welche Dokumenttypen gefahrlos in Claude eingefügt werden dürfen und wo Sie Self-Hosted- oder API-basierte Setups nutzen sollten. Bei Reruption haben wir erlebt, dass Piloten nicht wegen technischer Probleme ins Stocken geraten, sondern weil organisatorische Bereitschaft unterschätzt wurde; eine frühzeitige Abstimmung der Stakeholder verhindert genau diese Falle.
Konzipieren Sie Human-in-the-Loop statt Vollautomatisierung
Claude kann Prospect-Research-Automatisierung massiv beschleunigen, aber Menschen komplett aus dem Prozess zu entfernen, ist selten ratsam. Ziel ist nicht, automatisch KI-geschriebene E-Mails an jeden gescrapten Kontakt zu senden; Ziel ist es, Reps mit reichhaltigem Kontext auszustatten, damit sie bessere Gespräche führen können. Strategisch soll Claude die Schwerarbeit übernehmen – Dokumente lesen, zusammenfassen, Trigger erkennen – und Urteilsvermögen, Priorisierung und finale Botschaften Ihren Vertriebsmitarbeitenden überlassen.
Definieren Sie konkrete Checkpoints, an denen Menschen KI-Ergebnisse prüfen oder anpassen müssen: zum Beispiel bevor CRM-Felder in großen Mengen aktualisiert werden, vor Outreach an strategische Accounts oder wenn das Modell uneindeutige Kaufsignale markiert. Dieses Design reduziert Risiken, stärkt das Vertrauen der Reps ins System und stellt sicher, dass der Einsatz von KI für Sales Prospecting die Qualität hebt, statt lediglich hochvolumigen, aber oberflächlichen Outreach zu produzieren.
Messen Sie Erfolg über „Zeitersparnis“ hinaus
Es ist verlockend, den Einfluss von Claude nur in eingesparten Stunden bei manueller Zielkundenrecherche zu messen. Das ist wichtig, Führungskräfte sollten aber auch strategischere Metriken tracken: Anstieg der pro Woche bearbeiteten High-Fit-Accounts, Verbesserung der Reply-Raten bei Erstkontakt-E-Mails, Zuwachs an qualifizierten Opportunities pro Rep und verkürzte Ramp-up-Zeit für neue Mitarbeitende.
Definieren Sie diese Erfolgskennzahlen vor dem Rollout und stimmen Sie das Team darauf ein. So vermeiden Sie das häufige Muster, dass KI-Tools nur sporadisch genutzt werden und ihr Wert anekdotisch bleibt. Mit klaren KPIs können Sie Prompts, Workflows und Integrationen iterativ verfeinern und fundiert entscheiden, wann Sie vom Pilot zur standardisierten Vorgehensweise in der gesamten Vertriebsorganisation skalieren.
Claude zur Automatisierung manueller Zielkundenrecherche einzusetzen, geht weniger um spektakuläre KI und mehr darum, neu zu denken, wie Ihr Vertriebsteam neue Accounts entdeckt, qualifiziert und anspricht. Wenn Sie klare Recherchestandards, fokussierte Piloten, Human-in-the-Loop-Prüfung und die richtigen KPIs kombinieren, kann Claude zerstreute Google-Suchen in ein wiederholbares System verwandeln, das bessere Leads in großem Maßstab generiert. Reruption hat Organisationen dabei unterstützt, genau solche KI-first-Workflows zu designen – von der Datenbeschaffung bis zur CRM-Integration. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Umgebung aussehen könnte, arbeiten wir gerne mit Ihnen an einem fokussierten Proof of Concept und verwandeln die Idee in eine funktionierende Lösung.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Bildung bis Einzelhandel: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standardisieren Sie eine KI-taugliche Vorlage für Zielkundenrecherche
Bevor Sie Claude öffnen, definieren Sie eine Standardvorlage dafür, wie ein guter Zielkunden- bzw. Account-Steckbrief aussieht. Zum Beispiel: Unternehmensüberblick, Schlüsselinitiativen, Produktlinien, ICP-Fit-Analyse, wichtigste Stakeholder, jüngste Trigger (Finanzierungen, Expansionen, Führungswechsel) und empfohlene Gesprächsansätze für Outreach. Dokumentieren Sie dies in einem einfachen Text- oder Markdown-Format – Claude funktioniert sehr gut mit klaren Strukturen.
Weisen Sie Reps dann an, Claude immer zu bitten, diese Vorlage auszufüllen, statt für jeden Account neue Fragen zu improvisieren. Das verringert Streuung und beschleunigt die Adoption. Ein einfacher Start-Prompt könnte so aussehen:
Sie sind ein Vertriebsresearch-Assistent, der SDRs und AEs bei der Vorbereitung auf Outreach unterstützt.
Ziel: Füllen Sie auf Basis der von mir bereitgestellten Informationen die folgende Vorlage für Zielkundenrecherche aus.
Vorlage:
1. Unternehmenskurzprofil (2–3 Sätze)
2. Kernprodukte/-dienstleistungen
3. Zielkundensegmente & Märkte
4. Aktuelle News & strategische Initiativen (max. 5 Stichpunkte)
5. Anzeichen für Fit mit unserem ICP (Kriterien explizit auflisten)
6. Voraussichtliches Buying Committee & wichtigste Entscheider (Rollen, keine Namen, außer sie sind offensichtlich)
7. 3–5 konkrete Gesprächsansätze für den Erstkontakt
8. Potenzielle Risiken oder Disqualifizierer
Nutzen Sie prägnante Stichpunkte. Wenn Informationen fehlen, schreiben Sie "Nicht genügend Daten" statt zu raten.Erwartetes Ergebnis: Jeder Rep erhält innerhalb von Minuten eine strukturierte, vergleichbare Zusammenfassung für jeden Account, und das Management kann die Qualität teamweit prüfen.
Geben Sie Claude hochwertige Ausgangstexte statt nur URLs
Claude arbeitet am besten, wenn Sie den tatsächlichen Text liefern, den es analysieren soll. Anstatt nur eine Homepage-URL einzufügen, kopieren Sie relevante Abschnitte der Website, Blogposts, Produktseiten, Stellenausschreibungen und – sofern vorhanden – Teile von Geschäfts- oder Nachhaltigkeitsberichten. Für größere Teams kann RevOps eine kurze interne Checkliste mit „Pflichtquellen“ pro Account-Typ vorbereiten.
Verwenden Sie Prompts, die explizit auf den eingefügten Inhalt Bezug nehmen und Claude anweisen, nicht darüber hinaus zu halluzinieren:
Sie erhalten mehrere Textausschnitte zu einem Prospect (Website-Texte, Blogposts, Stellenausschreibungen, Berichte).
Aufgabe:
1. Lesen Sie ALLE Inhalte.
2. Extrahieren Sie nur Fakten, die explizit genannt sind.
3. Füllen Sie auf Basis dieser Fakten die Recherchevorlage aus.
4. Kennzeichnen Sie alle Annahmen klar als "Annahme".
Hier sind die Inhalte:
---
[TEXTAUSZÜGE HIER EINFÜGEN]
---Dieser Ansatz minimiert Spekulationen und hält Ihre KI-gestützte Zielkundenrecherche eng an überprüfbaren Informationen.
Nutzen Sie Claude, um Fit zu bewerten und Accounts aus CSV-Exports zu priorisieren
Viele Teams exportieren Leads aus LinkedIn, Events oder Intent-Tools in CSV-Dateien und prüfen sie dann manuell auf Relevanz. Claude kann diese CSV-Ausschnitte analysieren und einen ICP-Fit-Score vergeben, sodass Reps ihren Tag besser priorisieren können. Starten Sie, indem Sie Ihre ICP-Kriterien (Branche, Größe, Tech-Stack, Region, bestehende Tools) definieren und direkt im Prompt verankern.
Ein Beispiel-Workflow: Exportieren Sie 50–200 Leads, kopieren Sie einen Teil der Zeilen in Claude und bitten Sie um eine bewertete und sortierte Liste:
Sie unterstützen ein Vertriebsteam bei der Lead-Scoring-Aufgabe.
Ich werde einen CSV-Ausschnitt mit folgenden Spalten einfügen:
Company, Website, Industry, Employee_Count, Country, Job_Title, Seniority
Unser ICP (Ideal Customer Profile):
- Branchen: Fertigung, Logistik, B2B Tech
- Employee_Count: 200–5000
- Länder: DACH & Benelux
- Seniority: Director-Level und höher
Aufgaben:
1. Weisen Sie jeder Zeile einen Fit_Score von 1–10 auf Basis des ICP zu.
2. Begründen Sie den Score kurz in 1 Satz.
3. Geben Sie die Daten als Markdown-Tabelle zurück, sortiert nach Fit_Score absteigend.
Hier ist der CSV-Ausschnitt:
[CSV-ZEILEN EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: Reps konzentrieren sich zuerst auf 8–10 High-Fit-Accounts, statt alle 200 manuell zu scannen, und steigern so die effektive Aktivität auf hochpotenzielle Leads deutlich.
Generieren Sie hochrelevante Gesprächsansätze und E-Mail-Opener
Sobald Claude Unternehmensinformationen verarbeitet hat, können Sie es nutzen, um konkrete Gesprächsansätze und personalisierte Opener zu erstellen, die im Kontext des Prospects verankert sind. Entscheidend ist, die Rechercheergebnisse mit Ihrem Value Proposition zu verbinden und generische Lobhudelei oder Buzzwords zu vermeiden.
Verwenden Sie Prompts, die sowohl auf die Recherchezusammenfassung als auch auf Ihr Angebot Bezug nehmen:
Sie helfen einem Vertriebsmitarbeitenden dabei, relevantes Outreach zu formulieren.
Kontext zu unserem Produkt/Service:
[FÜGEN SIE 3–5 STICHWORTE ZU IHREM ANGEBOT HINZU]
Hier ist die Recherchezusammenfassung für den Prospect:
[FÜGEN SIE CLAUDES RESEARCH-OUTPUT EIN]
Aufgaben:
1. Erstellen Sie 5 prägnante Gesprächsansätze, die die Situation des Prospects mit unserem Nutzen verknüpfen.
2. Formulieren Sie 3 alternative Einstiegs-Sätze für eine Kaltakquise-E-Mail.
- Jeder Opener muss sich auf einen konkreten Fakt aus der Recherche beziehen.
- Vermeiden Sie generische Formulierungen wie "Ich hoffe, es geht Ihnen gut".
3. Halten Sie die Sprache natürlich und nicht aufdringlich.So werden rohe Erkenntnisse in praxisnahen, on-message Content übersetzt, den Ihre Reps direkt in E-Mails, Calls und LinkedIn-Outreach einsetzen können.
Betten Sie Claude-Outputs in Ihren CRM-Workflow ein
Um über Copy-Paste-Experimente hinauszukommen, verbinden Sie Claudes Outputs mit Ihrem CRM. Auch ohne vollständige API-Integration können Sie standardisieren, wo Rechercheergebnisse abgelegt werden: zum Beispiel ein eigenes Feld „KI-Recherche“ im Account-Datensatz und ein Feld „Gesprächsansätze“ bei Kontakten. Reps fügen Claude’s strukturierte Ergebnisse in diese Felder ein, damit das gesamte Team von der Recherche profitiert.
Mit wachsender Reife können Sie mit Engineering oder Partnern wie Reruption zusammenarbeiten, um Claude per API auszulösen, wenn ein neuer Account angelegt oder bestimmte Felder aktualisiert werden. Die API erhält Unternehmensdaten, führt Ihren standardisierten Prompt aus und schreibt die strukturierte Zusammenfassung automatisch ins CRM zurück. So bleibt KI-Zielkundenrecherche eng mit Ihrem bestehenden Vertriebsprozess verzahnt, statt in separaten Dokumenten oder Chatfenstern zu leben.
Definieren Sie Guardrails und Review-Routinen für Qualität und Compliance
Definieren Sie schließlich explizite Guardrails dafür, wie Claude in der Zielkundenrecherche eingesetzt werden soll. Beispielsweise: Es dürfen nur öffentliche Informationen eingefügt werden, keine sensiblen internen Dokumente ohne geprüfte Umgebung, und KI-generierte Notizen im CRM werden klar gekennzeichnet. Schulen Sie Reps darin, Outputs vor der Kundenkommunikation schnell auf Richtigkeit und Tonalität zu prüfen.
Eine einfache wöchentliche Routine kann Qualität langfristig sichern: Teamleads wählen einige Accounts aus, vergleichen Claude’s Zusammenfassungen und Gesprächsansätze mit tatsächlichen Calls und Ergebnissen und passen Prompts auf Basis dessen an, was funktioniert hat. Mit der Zeit schärft dieser Feedback-Loop Ihre Prompts, reduziert Rauschen und stellt sicher, dass KI für Sales Prospecting ein vertrauenswürdiges Asset bleibt – und keine unkontrollierte Automatisierung.
Erwartete Ergebnisse, wenn diese Best Practices gemeinsam umgesetzt werden: 30–50 % weniger Zeitaufwand pro Rep für manuelle Zielkundenrecherche, 20–30 % mehr High-Fit-Accounts pro Woche im Outreach und messbare Steigerungen bei Reply- und Meeting-Booked-Raten durch relevanteren Outreach – ohne zusätzliche FTEs.
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Häufig gestellte Fragen
Claude kann die zeitaufwendigsten Teile der manuellen Zielkundenrecherche übernehmen: lange Webseiten, Berichte, Blogposts und Stellenausschreibungen lesen, zentrale Fakten extrahieren und diese in eine konsistente Vorlage strukturieren. Statt dass jeder Rep googelt und unstrukturierte Notizen anlegt, fügen sie relevante Inhalte in Claude ein und erhalten innerhalb weniger Minuten eine klare Zusammenfassung, eine ICP-Fit-Einschätzung und vorgeschlagene Gesprächsansätze.
In der Praxis sehen Teams typischerweise, dass die Recherchezeit pro Account von 20–30 Minuten auf 5–10 Minuten sinkt – bei gleichzeitig höherer Tiefe und besserer Struktur der gewonnenen Insights. Der Rep entscheidet weiterhin selbst, wie er diese Informationen nutzt – startet aber von einer deutlich stärkeren und schnelleren Ausgangsbasis.
Sie brauchen kein Data-Science-Team, um Claude für Sales Prospecting zu nutzen, aber Sie benötigen drei Dinge: ein klares ICP und Recherchekriterien, jemanden, der gute Prompts entwirft und testet, und ein grundlegendes Enablement für Ihre Reps. Mindestens kann eine Vertriebs- oder RevOps-Führungskraft mit 1–2 motivierten Reps zusammenarbeiten, um eine Recherchevorlage und erste Prompts zu definieren.
Mit der Zeit können Sie IT oder Engineering einbinden, um Claude über eine API tiefer mit Ihrem CRM oder Ihren Datenquellen zu verbinden – das ist aber keine Voraussetzung für eine erfolgreiche erste Phase. Reruption unterstützt Kunden häufig bei genau diesem Setup: von der Definition passender Vorlagen bis hin zur Erstellung eines ersten Sets wiederverwendbarer Prompts und Workflows, die zu Ihren bestehenden Tools passen.
Bei den meisten Organisationen sind erste Effekte innerhalb weniger Wochen sichtbar. In Woche eins definieren Sie Ihre Recherchevorlage, Prompts und grundlegende Guardrails. In Woche zwei und drei nutzt eine Pilotgruppe von Reps Claude täglich in einem spezifischen Segment, und Sie vergleichen deren Aktivitäten und Ergebnisse mit einer Kontrollgruppe.
Realistische frühe Resultate sind: mehr recherchierte Accounts pro Tag, aussagekräftigere Notizen im CRM, höhere Qualität der Erstkontakt-Nachrichten und schnelleres Ramp-up neuer Reps. Auswirkungen auf Pipeline und Umsatz folgen typischerweise mit ein bis drei Quartalen Verzögerung – abhängig von der Länge Ihres Sales Cycles –, aber Frühindikatoren wie höhere Reply- und Meeting-Booked-Raten sehen Sie deutlich früher.
Die direkten Kosten für die Nutzung von Claude (Lizenz oder API-Nutzung) sind in der Regel gering im Vergleich zu Vertriebsheadcount. Die Hauptinvestition liegt im Design der richtigen Workflows, Prompts und Integrationen, damit KI-Zielkundenrecherche wirklich zu Ihrem Prozess passt. Viele Teams starten mit einem schlanken Setup und investieren erst dann in tiefere Integrationen, wenn der Nutzen klar belegt ist.
Beim ROI ist ein realistisches Ziel eine Reduktion der für Recherche aufgewendeten Zeit um 30–50 % und ein Anstieg qualifizierter Opportunities pro Rep um 10–20 % im Zeitverlauf – getrieben durch mehr Aktivität auf besser passenden Accounts und relevanteren Outreach. Für die meisten B2B-Sales-Motionen reicht es, nur wenige zusätzliche hochwertige Deals pro Jahr zu konvertieren, um die initiale Investition in Tools und Enablement mehr als zu decken.
Reruption unterstützt Unternehmen End-to-End dabei, Claude in einen praktischen Vertriebsresearch-Assistenten zu verwandeln. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) beginnen wir damit, einen konkreten Use Case zu definieren – zum Beispiel die Automatisierung der Zielkundenrecherche für ein Segment – und bauen dann innerhalb weniger Tage einen funktionierenden Prototyp. Dies umfasst die Auswahl von Modellen und Architektur, Prompt-Design, Performance-Evaluierung und einen realistischen Produktionsplan.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns wie Mitgründer in Ihr Team einbetten: Wir sitzen mit Ihren Reps, verfeinern Recherchevorlagen und Prompts auf Basis realer Calls, verbinden Claude mit Ihren bestehenden Tools und stellen sicher, dass Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllt sind. Das Ergebnis ist kein Foliensatz, sondern ein funktionierender KI-Workflow, auf den sich Ihre Vertriebsorganisation verlassen kann, um manuelle Zielkundenrecherche durch ein schnelleres, intelligenteres System zu ersetzen.
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