Schlechte Lead-Priorisierung mit Claude-gestützter Sales-KI beheben
Wenn in Ihrem CRM jeder Lead gleich aussieht, arbeiten Vertriebsteams automatisch im FIFO-Modus oder folgen ihrem Bauchgefühl. Interessenten mit hoher Kaufabsicht gehen unter, während Vertriebsmitarbeitende Stunden mit wenig wertvollen Kontakten verbringen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um eine konsistente, datengestützte Lead-Priorisierungs-Engine aufzubauen, die Ihrem Team hilft, sich auf die richtigen Chancen zu konzentrieren und mehr qualifizierte Pipeline zu generieren.
Inhalt
Die Herausforderung: Schlechte Lead-Priorisierung
Die meisten Vertriebsteams ertrinken in Leads, aber verhungern an Fokus. MQLs, Event-Listen, Inbound-Formulare, Partner-Referrals – alles landet in derselben Warteschlange. Ohne eine klare, vertrauenswürdige Methode zur Bewertung von Chancen verfallen Reps in „First-in-first-out“, folgen der lautesten internen Stimme oder reinem Bauchgefühl. Das Ergebnis: Interessenten mit hoher Kaufabsicht warten Tage auf eine Reaktion, während schlecht passende Leads die gleiche Aufmerksamkeit bekommen wie potenzielle Schlüsselkunden.
Traditionelle Ansätze wie einfache Lead-Grades, tabellenbasiertes Scoring oder einmalige Qualifizierungs-Trainings halten mit modernem Kaufverhalten nicht mehr Schritt. Interessenten hinterlassen Signale über E-Mails, Website-Aktivitäten, vergangene Deals und soziale Kanäle hinweg – aber diese Signale finden selten den Weg in einen nutzbaren, einheitlichen Score. Statische Regeln („+10 Punkte, wenn der Jobtitel ‚Head‘ enthält“) sind zu grob und schnell veraltet. Überlastete Sales-Operations-Teams tun sich schwer damit, komplexe Scoring-Modelle zu pflegen, sodass diese entweder ignoriert oder stillschweigend aufgegeben werden.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Langsame Reaktionen auf Leads mit hoher Kaufabsicht führen direkt zu verlorenen Deals und niedrigeren Konversionsraten. Reps verschwenden jede Woche Stunden mit Kontakten, die nie kaufen werden, während Wettbewerber zuerst mit kaufbereiten Interessenten ins Gespräch kommen. Forecasts werden unzuverlässig, weil die Pipeline mit den falschen Chancen gefüllt ist. Im Laufe der Zeit untergräbt dies das Vertrauen zwischen Vertrieb, Marketing und Führung: Marketing wird für „schlechte Leads“ verantwortlich gemacht, Sales für „mangelhafte Nachverfolgung“, und niemand kann klar erklären, warum gute Chancen verloren gehen.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI können Sie verstreute Interaktionsdaten und historische Opportunities in ein praktisches Playbook zur Priorisierung der richtigen Interessenten verwandeln. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-Tools wie Claude unstrukturierte Vertriebsdaten in klare Qualifizierungs-Checklisten, Scoring-Guidelines und E-Mail-Vorlagen destillieren, die Vertriebsteams tatsächlich nutzen. In den folgenden Abschnitten finden Sie konkrete Schritte, um von chaotischer Lead-Bearbeitung zu einer disziplinierten, KI-gestützten Priorisierungs-Engine zu wechseln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Bei Reruption betrachten wir schlechte Lead-Priorisierung nicht als ein reines CRM-Konfigurationsproblem, sondern als ein Daten- und Entscheidungsproblem – ideal geeignet für Claude-gestützte Sales-KI. Unser Team hat KI-Assistenten für Sales- und Operations-Teams in unterschiedlichen Kontexten implementiert und wir haben gesehen, dass Claude besonders stark darin ist, unstrukturierte Notizen, historische Opportunities und E-Mail-Threads zu analysieren, um herauszuarbeiten, was in Ihrem spezifischen Business einen hochwertigen Lead wirklich ausmacht – und diese Erkenntnisse anschließend in praktische Scoring-Regeln zu übersetzen, denen Ihre Reps vertrauen können.
Mit der Realität starten, nicht mit Theorie: Claude aus Ihren historischen Deals lernen lassen
Die meisten Lead-Scoring-Projekte scheitern, weil sie mit dem beginnen, von dem Menschen glauben, dass es wichtig ist – statt mit dem, was nachweislich zu Abschlüssen geführt hat. Bevor Sie irgendeinen Prozess ändern, aggregieren Sie eine repräsentative Stichprobe vergangener Opportunities: gewonnene, verlorene, „no decision“ und ins Stocken geratene Deals. Beziehen Sie Call-Notizen, E-Mails, Angebotszusammenfassungen und grundlegende Firmografien ein.
Nutzen Sie Claude als Analysten, um Muster zu identifizieren, die Ihnen bisher entgangen sind. Bitten Sie es, gewonnene vs. verlorene Deals nach Branche, Buying-Rolle, genannten Pain Points, Dealgröße und Länge des Sales-Cycles zu vergleichen. So verlagern Sie die Diskussion über Scoring und Priorisierung von meinungsbasierten Debatten hin zu evidenzbasierten Kriterien, die auf Ihrer eigenen Vertriebshistorie beruhen.
Eine gemeinsame Definition von Lead-Qualität über Vertrieb und Marketing hinweg entwickeln
Schlechte Lead-Priorisierung ist oft ein Symptom für mangelnde Abstimmung zwischen den Teams: Marketing optimiert auf Volumen, Sales auf Quote, und niemand ist sich einig, was ein „guter Lead“ wirklich ist. Claude kann diese Abstimmung erleichtern, indem es Inputs von beiden Seiten zu einer klaren, gemeinsamen Definition von Lead-Qualität verdichtet.
Lassen Sie Claude Interviews oder Workshops mit SDRs, AEs und Marketern zu kompakten Qualifizierungsmerkmalen und Schwellenwerten zusammenfassen. Machen Sie daraus ein dokumentiertes Lead-Qualifizierungs-Framework, auf das sich alle einigen – inklusive Definitionen von MQL, SQL und „sales-ready“-Signalen. Diese strategische Klarheit ist eine Grundvoraussetzung für jede erfolgreiche KI-gestützte Priorisierung.
Claude als Co-Pilot für Reps behandeln, nicht als Black-Box-Scoring-Orakel
Wenn Reps die Scoring-Logik nicht verstehen oder ihr nicht vertrauen, werden sie sie ignorieren – egal wie ausgefeilt Ihre KI ist. Strategisch sollte Claude als transparenter Co-Pilot positioniert werden: Es erklärt, warum ein Lead hohe oder niedrige Priorität hat, und schlägt den nächsten besten Schritt vor, anstatt nur eine Zahl auszugeben.
Gestalten Sie Ihre Workflows so, dass Claude kurze Begründungen generiert (z. B. „starke Passung: ähnlich zu früheren Gewinnen im Segment X, nutzte Wettbewerber Y, Budget im Call erwähnt“). Das baut Vertrauen auf, schützt vor Bias und erleichtert es Führungskräften, das neue Vorgehen der KI-gestützten Lead-Priorisierung im Coaching zu verankern.
Auf Iteration auslegen: Lead-Scoring als lebendiges System verstehen
Die erste Version jedes Scoring-Modells wird an einigen Stellen falsch liegen – das ist normal. Planen Sie von Anfang an eine Feedbackschleife ein, in der Vertriebsmitarbeitende und Manager Claude’s Priorisierung regelmäßig mit den realen Ergebnissen abgleichen. Strategisch bedeutet das, klare Verantwortlichkeiten (in der Regel Sales Operations oder Revenue Operations) und regelmäßige Review-Zyklen zu definieren.
Nutzen Sie Claude, um Feedback-Kommentare und Performance-Daten zu verarbeiten und anschließend Anpassungen an Schwellenwerten, Merkmalen oder E-Mail-Vorlagen vorzuschlagen. Diese „KI-gestützte Modell-Governance“ stellt sicher, dass Ihr Lead-Scoring-System sich mit dem Markt weiterentwickelt und nicht direkt nach dem Launch veraltet.
Risiken mit Leitplanken managen, nicht mit Verboten
Die Einführung von KI in den Vertriebsprozess wirft legitime Fragen zu Datensicherheit, Bias und Überautomatisierung auf. Anstatt die Nutzung zu blockieren, sollten Sie Leitplanken einziehen. Legen Sie fest, auf welche Daten Claude zugreifen darf (z. B. anonymisierte Notizen vs. vollständige personenbezogene Daten), klären Sie, welche Entscheidungen in jedem Fall bei Menschen bleiben (z. B. Disqualifikation strategisch wichtiger Accounts), und definieren Sie Eskalationspfade.
Strategisch empfiehlt Reruption, mit Claude zunächst in einer beratenden Rolle zu starten – Vorschläge für Scores, Prioritäten und Outreach – bevor Sie es in vollautomatisiertes Routing integrieren. Dieser schrittweise Ansatz gibt Ihnen Zeit, Qualität zu validieren, Ausnahmen zu managen und Vertrauen in KI-gestützte Vertriebspriorisierung in der Organisation aufzubauen.
Sorgfältig eingesetzt kann Claude Ihre historischen Opportunities, unordentlichen Notizen und verstreuten Lead-Daten in ein konsistentes, nachvollziehbares System zur Priorisierung von Interessenten mit hoher Kaufabsicht verwandeln. Entscheidend ist, es als Co-Piloten, eingebettet in Ihre Sales-Motion, zu verstehen – nicht als magische Scoring-Black-Box. Bei Reruption bringen wir die nötige technische Tiefe und das Vertriebsverständnis mit, um Claude’s Fähigkeiten in konkrete Workflows, Dashboards und Prompts zu übersetzen, die Ihr Team tatsächlich nutzt. Wenn Sie dies in Ihrer Umgebung validieren möchten, ist unser KI-PoC-Angebot ein pragmatischer Weg, eine Claude-basierte Lead-Priorisierungs-Engine auf realen Daten zu testen, bevor Sie sie in Ihrer gesamten Vertriebsorganisation ausrollen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Personalwesen bis E‑Commerce: 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.
Claude nutzen, um Ihre historischen Gewinne in einen Lead-Scoring-Blueprint zu destillieren
Starten Sie, indem Sie einen Datensatz vergangener Opportunities aus Ihrem CRM exportieren: inklusive Win/Loss-Status, Deal-Wert, Segment, Lead-Quelle und so vielen Call-Notizen und E-Mail-Threads wie möglich. Ziel ist, Claude einen realistischen Blick darauf zu geben, wie sich Käufer in Ihrem Vertriebsprozess verhalten.
Speisen Sie diese Daten in Batches in Claude ein und lassen Sie es die gemeinsamen Merkmale hochwertiger Leads im Vergleich zu wenig wertvollen Zeitfressern extrahieren. Verwenden Sie Prompts, die Claude zwingen, Muster und Schwellenwerte explizit zu benennen.
System: Sie sind ein Sales-Operations-Analyst.
Aufgabe: Analysieren Sie die folgenden historischen Opportunities und identifizieren Sie, was einen Lead hochwertig macht.
Für jede Gruppe (Gewonnen, Verloren, Ins Stocken geraten) extrahieren Sie:
- Typisches Unternehmensprofil (Branche, Größe, Region)
- Beteiligte Buying-Rollen
- Häufig genannte Pain Points
- Typische Deal-Größe und Länge des Sales-Cycles
- Frühe Signale, die einen Gewinn vorhergesagt haben
Geben Sie die Ausgabe wie folgt zurück:
1) Aufzählungsliste mit Attributen hochwertiger Leads
2) Aufzählungsliste mit Attributen von Leads mit niedriger Priorität
3) Vorschläge für einen Lead-Score von 1–100 mit klaren Regeln.Erstellen Sie aus Claude’s Output einen ersten Scoring-Blueprint, den Sie in Ihrem CRM oder in einer separaten Scoring-Engine konfigurieren können. Halten Sie die erste Version bewusst einfach; Gewichte und Schwellenwerte können Sie später anhand der Performance verfeinern.
Einen Claude-gestützten Lead-Triage-Assistenten für Reps aufbauen
Wenn Sie einen Scoring-Blueprint haben, verwandeln Sie Claude in einen täglichen Triage-Assistenten, der Reps hilft zu entscheiden, worauf sie sich fokussieren sollten. Verbinden Sie Ihr CRM (per Export oder API), um Claude mit aktuellen Leads, ihren Attributen und Aktivitätsinformationen (geöffnete E-Mails, besuchte Seiten, gebuchte Meetings) zu versorgen.
Nutzen Sie ein Prompt-Muster, das Claude bittet, Prioritäten zu ranken und zu erklären sowie für jeden Lead die nächste beste Aktion vorzuschlagen.
System: Sie sind ein Lead-Priorisierungsassistent für das Vertriebsteam.
Ziel: Helfen Sie Reps, sich heute auf die 10 vielversprechendsten Leads zu konzentrieren.
Anweisungen:
1) Prüfen Sie die Liste der Leads mit ihren Attributen, Aktivitäten und Notizen.
2) Weisen Sie ein Prioritätslevel (Hoch, Mittel, Niedrig) und einen Score von 1–100 zu.
3) Erklären Sie für jeden Lead mit hoher Priorität in 2–3 Stichpunkten, WARUM er hoch priorisiert ist.
4) Schlagen Sie die nächste beste Aktion vor (Call, E-Mail, LinkedIn, Nurturing) und geben Sie eine kurze Begründung.
Daten:
[Aktuelle Leads mit Schlüsselfeldern und Notizen einfügen/exportieren]Integrieren Sie dies in Ihr tägliches Stand-up oder den Rep-Workflow: Erzeugen Sie zum Beispiel jeden Morgen eine priorisierte Call-Liste und posten Sie sie in Slack oder in der Startansicht Ihres CRMs. So wird KI-gestützte Lead-Priorisierung sichtbar und umsetzbar – statt in einem Backend-Modell versteckt zu sein.
Qualifizierung mit Claude-generierten Checklisten und Call-Guides standardisieren
Claude ist sehr effektiv darin, verstreute Best Practices und implizites Wissen in strukturierte Checklisten zu verwandeln. Nutzen Sie es, um ein standardisiertes BANT- oder MEDDIC-artiges Qualifizierungs-Framework zu erstellen, das auf Ihren Sales-Cycle zugeschnitten ist.
Stellen Sie Claude eine Mischung aus Deal-Notizen, transkribierten Call-Aufzeichnungen von Top-Performern und Ihren internen Sales-Trainingsunterlagen zur Verfügung. Bitten Sie es dann, daraus eine praxisnahe Qualifizierungs-Checkliste und eine Fragenbibliothek zu synthetisieren.
System: Sie sind ein Sales-Enablement-Spezialist.
Aufgabe: Erstellen Sie eine Qualifizierungs-Checkliste und einen Call-Guide für unsere SDRs.
Input-Daten:
- Transkripte erfolgreicher Erstgespräche
- Auszüge aus dem bestehenden Sales-Playbook
- Notizen von AEs, warum sie Leads weiterqualifizieren oder ablehnen
Anweisungen:
1) Schlagen Sie ein Qualifizierungs-Framework für unser Business vor (z. B. BANT, MEDDIC oder Hybrid).
2) Listen Sie für jede Dimension auf:
- 3–5 Discovery-Fragen
- Wie „gute“ Antworten aussehen
- Red Flags, die auf niedrige Priorität hindeuten
3) Geben Sie das Ergebnis als einfache Checkliste aus, die SDRs während der Calls nutzen können.Rollen Sie diese Checkliste in Ihrem CRM als benutzerdefinierte Felder oder Checkboxen aus und machen Sie deren Ausfüllung zur Voraussetzung, bevor ein Lead in eine spätere Phase wechseln kann. Claude kann diese strukturierten Felder anschließend nutzen, um Leads noch genauer zu scoren.
Claude nutzen, um prioritäts- und kontextabhängige, personalisierte Outreach zu entwerfen
Lead-Priorisierung schafft nur dann Mehrwert, wenn sie in besseren, schnelleren Outreach übersetzt wird. Nutzen Sie Claude, um E-Mail-Vorlagen und Sequenzen zu generieren, die sich an Score, Segment und beobachteten Pain Points des Leads anpassen.
Speisen Sie sowohl die Lead-Daten als auch Ihre Brand-Voice-Guidelines in Claude ein. Lassen Sie Claude dann versandfertige Texte erstellen, die Ihre Reps nur noch leicht anpassen müssen, statt bei Null zu beginnen.
System: Sie sind ein SDR und schreiben Outbound-E-Mails.
Ziel: Verfassen Sie eine First-Touch-E-Mail für einen Lead mit hoher Priorität.
Kontext:
- Lead-Score: 88/100 (Hoch)
- Signale: 3x Besuch der Pricing-Seite, ROI-Kalkulator heruntergeladen
- Segment: Mid-Market-Fertigung
- Unser Positioning: [Kurzfassung des Value Propositions einfügen]
Anweisungen:
1) Schreiben Sie eine E-Mail mit 120–150 Wörtern.
2) Beziehen Sie sich auf 1–2 konkrete Signale aus dem Verhalten.
3) Schlagen Sie einen klaren nächsten Schritt vor (15-min Discovery-Call).
4) Verwenden Sie einen prägnanten, professionellen Ton.Passen Sie für Leads mit mittlerer und niedriger Priorität den Prompt an, um leichtere Touchpoints oder Nurturing-E-Mails zu erzeugen. Messen Sie im Zeitverlauf die Response-Raten nach Score-Band, um Ihre Priorisierungslogik zu validieren und zu verfeinern.
Eine Feedbackschleife aufbauen: Claude zur Analyse verpasster und falsch behandelter Leads einsetzen
Zur kontinuierlichen Verbesserung sollten Sie Leads, die falsch priorisiert wurden oder erkaltet sind, systematisch analysieren. Exportieren Sie eine Stichprobe von Leads mit hoher Aktivität, die nie konvertiert haben, sowie Leads, die trotz niedriger anfänglicher Scores konvertiert sind.
Bitten Sie Claude, diese mit Ihren Scoring-Regeln zu vergleichen und konkrete Anpassungsvorschläge zu machen.
System: Sie überprüfen unser Lead-Scoring-Modell.
Aufgabe: Identifizieren Sie, warum einige Leads falsch priorisiert wurden.
Daten:
- Gruppe A: Hoch gescorte Leads, die nie konvertiert haben
- Gruppe B: Niedrig gescorte Leads, die zu Kunden geworden sind
- Aktuelle Scoring-Regeln und -Gewichte
Anweisungen:
1) Fassen Sie für jede Gruppe Muster zusammen, die unsere Scoring-Regeln übersehen haben.
2) Heben Sie 3–5 konkrete Änderungen an Regeln oder Gewichten hervor.
3) Schlagen Sie neue Datenpunkte vor, die wir während der Qualifizierung erfassen sollten.
4) Markieren Sie Anzeichen für Bias oder Overfitting.Implementieren Sie die empfohlenen Änderungen in kleinen Schritten und verfolgen Sie Konversions- und Response-Metriken für jede Version. Behandeln Sie dies als laufendes Modell-Tuning, nicht als einmaliges Projekt.
KPIs und Dashboards rund um KI-gestützte Priorisierung operationalisieren
Stellen Sie schließlich sicher, dass der Einfluss von Claude auf die Lead-Priorisierung sichtbar wird. Definieren Sie eine kleine Anzahl von KPIs, die direkt mit Ihren Business-Zielen verknüpft sind: Time-to-First-Touch für Leads mit hoher Priorität, Konversionsrate nach Score-Band, erzeugte Pipeline pro SDR-Stunde und Win-Rate für als „High Intent“ markierte Leads.
Nutzen Sie Ihr BI-Tool oder CRM-Reporting, um Dashboards aufzubauen, die diese Metriken nach Rep, Segment und Lead-Quelle aufschlüsseln. Fügen Sie, wo möglich, ein Feld hinzu, das anzeigt, ob Claude’s empfohlene Priorität befolgt wurde; so können Sie Outcomes für befolgte vs. ignorierte Empfehlungen vergleichen.
Erwartbare Ergebnisse einer gut implementierten, Claude-basierten Lead-Priorisierungs-Engine sind realistisch, aber signifikant: 20–40 % weniger Zeitaufwand für wenig wertvolle Leads, 10–25 % schnellere Reaktionszeiten für Interessenten mit hoher Kaufabsicht und 10–20 % Steigerung der Konversion von qualifiziertem Lead zu Opportunity über 3–6 Monate. Die exakten Zahlen hängen von Ihrem Ausgangsniveau ab, aber bei disziplinierter Umsetzung und Iteration sollten Sie deutlich mehr Pipeline aus den gleichen oder sogar weniger Vertriebsstunden generieren.
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Häufig gestellte Fragen
Claude verbessert die Lead-Priorisierung, indem es Ihre historischen Opportunities, Call-Notizen und E-Mail-Threads analysiert, um zu identifizieren, was in Ihrem Business einen wirklich hochwertigen Lead auszeichnet. Anschließend übersetzt es diese Muster in Scoring-Regeln, Qualifizierungs-Checklisten und tägliche Prioritätenlisten, mit denen Ihre Reps konkret arbeiten können.
In der Praxis können Sie Claude nutzen, um: (1) ein datengestütztes Scoring-Modell zu definieren, (2) neue Leads mit Begründungen und Vorschlägen für die nächste beste Aktion zu ranken und (3) das Modell kontinuierlich anhand realer Ergebnisse zu verfeinern. Anstelle von FIFO oder Bauchgefühl arbeitet Ihr Team mit einer klaren, KI-gestützten Hierarchie, welche Leads heute am wichtigsten sind.
Sie benötigen kein vollständiges Data-Science-Team, um Claude für KI-gestütztes Lead-Scoring zu nutzen, aber Sie brauchen drei Fähigkeiten: Zugriff auf Ihr CRM und Ihre Vertriebsdaten, jemanden, der Ihren Vertriebsprozess End-to-End versteht, und grundlegende technische Unterstützung, um Datenflüsse zu automatisieren (z. B. per API oder geplanten Exporten).
Reruption arbeitet typischerweise mit Sales-/Revenue-Operations, einer Vertriebsführungskraft und jemandem aus IT oder Data Engineering zusammen. Wir übernehmen das Design der Prompts, die Workflow-Gestaltung und die technische Integration auf Basis Ihrer bestehenden Tools, sodass sich Ihr internes Team darauf konzentrieren kann, zu definieren, wie „gut“ aussieht und die Ergebnisse zu validieren.
In den meisten Organisationen lässt sich eine erste Version der Claude-gestützten Lead-Priorisierung innerhalb weniger Wochen launchen. Nach unserer Erfahrung kann ein fokussierter PoC in 3–4 Wochen konzipiert, prototypisiert und an einem Teil der Leads getestet werden – einschließlich Datenaufbereitung und Integration in einen einfachen Workflow.
Messbare Effekte auf Kennzahlen wie Reaktionszeiten und Konversionsraten zeigen sich typischerweise nach 6–12 Wochen, sobald Reps die neue Priorisierung und Outreach-Empfehlungen konsequent nutzen. Entscheidend ist, klare Vorher-/Nachher-Metriken und eine kleine Pilotgruppe zu definieren, damit Verbesserungen eindeutig auf den KI-gestützten Prozess zurückgeführt werden können.
Die Kosten für die Implementierung von Claude für Lead-Priorisierung bestehen aus zwei Komponenten: der einmaligen Implementierungs-/Setup-Arbeit und den laufenden Nutzungs- (API-)Kosten. Die Setup-Kosten hängen von der Komplexität Ihrer CRM-Landschaft und der gewünschten Integrationstiefe ab. Die Nutzungskosten von Claude sind in der Regel moderat im Vergleich zu typischen SaaS-Lizenzen – insbesondere, wenn Sie sich auf hochwirksame Use Cases wie Scoring und Priorisierung konzentrieren.
Der ROI ergibt sich aus eingesparter Zeit der Reps und zusätzlichem generierten Umsatz. Wenn Claude beispielsweise jedem SDR hilft, nur 3–5 Stunden pro Woche von wenig wertvollen Leads zurückzugewinnen und diese Zeit auf besser konvertierende Interessenten umzulenken, kann die zusätzliche Pipeline die Projekt- und Betriebskosten leicht überkompensieren. Wir modellieren den ROI üblicherweise auf Basis von Verbesserungen bei Konversionsrate, Time-to-First-Touch und Pipeline pro Rep, um einen realistischen Business Case zu erstellen.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) validieren wir, ob eine Claude-basierte Lead-Priorisierungs-Engine auf Ihren realen Daten funktioniert: Wir definieren den Use Case, wählen das passende Modell-Setup, bauen einen Prototyp, der Leads scored und rankt, und messen Geschwindigkeit, Qualität und Kosten pro Lauf.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns wie Mitgründer in Ihr Team einbetten: Wir arbeiten direkt in Ihrer Sales- und RevOps-Umgebung, entwickeln Prompts und Workflows, integrieren Claude in Ihr CRM und helfen beim Roll-out von Qualifizierungs-Checklisten und E-Mail-Vorlagen, die Reps tatsächlich übernehmen. Wir bleiben nicht bei Folien stehen; wir bauen und liefern die KI-Workflows, die Ihre aktuelle ad-hoc Lead-Bearbeitung durch ein diszipliniertes, datengestütztes Priorisierungssystem ersetzen.
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