Beenden Sie manuelle Recherche zu Zielkontakten: Nutzen Sie Claude für personalisierte Sales-Outreach
Vertriebsmitarbeitende sollten nicht Stunden damit verbringen, potenzielle Kund:innen zu googeln, nur um eine einzige E-Mail zu schreiben. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um umfangreiche Daten zu Zielkontakten in prägnante Research-Briefs und hochgradig personalisierte Outreach auf Skalenniveau zu verwandeln. Sie lernen die Strategie, konkrete Workflows und Prompts kennen, mit denen Sie manuelle Recherche durch KI-gestützte Vorbereitung ersetzen.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelle Recherche zu Zielkontakten
Die meisten B2B-Vertriebsteams verlassen sich noch immer auf manuelle Recherche zu Zielkontakten. Reps springen zwischen Google, LinkedIn, Unternehmenswebsites, Earnings Calls und PDFs hin und her, um etwas Relevantes für eine E-Mail oder einen Anruf zu finden. Jede Kontaktaufnahme kann 15–30 Minuten unsystematischer Suche erfordern – und das Ergebnis ist oft dünn: ein oder zwei generische Zeilen, die für jeden beliebigen Kontakt in derselben Branche gelten könnten.
Traditionelle Ansätze funktionieren nicht mehr, weil die Informationslandschaft explodiert ist. Zielkunden veröffentlichen 10-Ks, ESG-Berichte, Produktdokumentation, Blogposts, Interviews und Konferenzvorträge. Kein Mensch kann dieses Volumen an Inhalten für jedes Konto und jeden Kontakt zuverlässig überblicken. In der Folge reduzieren Teams entweder die Recherche auf ein Minimum und verschicken generische Vorlagen, oder sie opfern Outreach-Volumen, um die Qualität der Personalisierung hoch zu halten. Keine der beiden Optionen skaliert in modernen, wettbewerbsintensiven Märkten.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Oberflächliche Personalisierung führt zu niedrigen Antwortquoten und schwachen Erstgesprächen. Hochwertige Accounts erhalten dieselbe Nachricht wie alle anderen, sodass Deals früh ins Stocken geraten oder gar nicht erst entstehen. Gleichzeitig treibt manuelle Recherche die Customer Acquisition Costs in die Höhe, schwächt die Pipeline-Coverage und verbrennt Ihre besten Reps mit Arbeit geringer Hebelwirkung, anstatt sie in wertvolle Kundengespräche zu bringen.
Die gute Nachricht: Das Problem ist real, aber absolut lösbar. Moderne KI für die Akquise von Zielkontakten kann lange Inhalte in Sekunden verarbeiten, relevante Pain Points und Initiativen herausarbeiten und natürliche Hooks generieren, auf die sich Ihre Reps verlassen können. Bei Reruption haben wir Organisationen beim Aufbau von KI-gestützten Research- und Analyse-Tools in komplexen Dokumentenlandschaften unterstützt – und dieselben technischen Muster lassen sich direkt auf manuelle Recherche zu Zielkontakten übertragen. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Claude einsetzen, um unstrukturierte Daten zu Zielkontakten in fokussierte, personalisierte Outreach im großen Maßstab zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption ist Claude für manuelle Recherche zu Zielkontakten eine der am wenigsten genutzten, aber wirkungsvollsten Anwendungen generativer KI im Vertrieb. Wir haben KI-gestützte Dokumentenrecherche und -analyse in anspruchsvollen Umgebungen aufgebaut und gesehen, wie das richtige Setup dichte PDFs, Berichte und Transkripte in prägnante, umsetzbare Erkenntnisse für Business-User verwandelt. Der gleiche Ansatz ermöglicht es Vertriebsteams, Claude mit umfangreichen Daten zu Zielkontakten zu füttern und klare Briefings, Kaufsignale und Outreach-Ideen in Sekunden statt Stunden zu erhalten.
In Research-Workflows denken, nicht nur in KI-E-Mails
Viele Teams springen direkt zu „KI-generierten E-Mails“, ohne den zugrunde liegenden Research-Workflow zu verbessern. Der echte Hebel von Claude im Vertrieb entsteht dadurch, dass Sie es als Research-Co-Pilot behandeln, der Informationen strukturiert, bevor überhaupt eine einzige Textzeile geschrieben wird. Das bedeutet, einen wiederholbaren Prozess zu entwerfen: Daten zu Zielkontakten einspeisen, zentrale Erkenntnisse extrahieren, Hooks priorisieren und anschließend maßgeschneiderte Outreach verfassen.
Strategisch sollten Sie Ihre bestehenden Prospecting-Schritte abbilden und identifizieren, welche davon aufwendig, aber regelbasiert sind: Jahresberichte zusammenfassen, Nachrichten nach Triggern durchsuchen, Produktportfolios vergleichen usw. Genau hier spielt Claude seine Stärken aus. Wenn die KI ein konsistentes Research-Brief liefert, erhalten Sie Personalisierung, die auf Fakten basiert statt auf Floskeln – und Sie können den E-Mail-Generator künftig austauschen, ohne den Kernworkflow zu verlieren.
Mit einem klar abgegrenzten, wertvollen Segment starten
Anstatt Claude sofort für alle Reps und alle Zielkontakte einzusetzen, konzentrieren Sie sich zunächst auf ein klar definiertes Segment: zum Beispiel Ihre Top-100-Zielaccounts oder einen spezifischen Vertikalmarkt, in dem Deals groß und die Informationsdichte hoch ist. So bleibt Ihr Experiment mit KI für Sales-Outreach auf den Bereich fokussiert, in dem Recherchequalität am meisten zählt.
Aus Change-Management-Perspektive ermöglicht ein eng definiertes Segment einen schnellen Vergleich von KI-gestütztem Prospecting mit Ihrem aktuellen Status quo: Antwortquoten, Meeting-Buchungsrate und aufgewendete Zeit pro Outbound-Touch. Dieser kontrollierte Ansatz reduziert Risiken, liefert internen Beweis für den Mehrwert von Claude und schafft interne Champions, die das breitere Team mit echten Beispielen aus Ihrem Markt schulen können.
Sales, RevOps und Legal abstimmen, bevor Sie skalieren
Der Einsatz von Claude für die Recherche zu Zielkontakten betrifft mehrere Stakeholder: Sales will Geschwindigkeit und Personalisierung, RevOps verantwortet CRM und Datenflüsse, Legal/Compliance kümmert sich darum, wie Dritt- und interne Daten verarbeitet werden. Wenn Sie diese Abstimmung ignorieren, entstehen Schatten-Tools und eine uneinheitliche Nutzung.
Bringen Sie diese Teams frühzeitig zusammen. Legen Sie fest, auf welche Datenquellen Claude zugreifen darf (CRM-Felder, Call-Notizen, hochgeladene Dokumente), was tabu bleibt und wie Outputs wieder im CRM dokumentiert werden sollen. Halten Sie einfache Governance-Regeln fest: Was dürfen Reps copy-pasten, was muss geprüft werden und wie sind sensible Themen zu behandeln? So wird Sicherheit und Compliance zu einer eingebauten Stärke statt zu einem späteren Blocker.
In Prompt-Standards investieren, nicht in individuelle „Hero Prompts“
Eines der größten Risiken bei KI-gestütztem Prospecting ist, dass jede:r Rep eigene Prompts erfindet. Die Qualität wird inkonsistent, Ergebnisse sind schwer messbar, und das Onboarding neuer Teammitglieder verlangsamt sich. Um das zu vermeiden, sollten Sie Prompts als gemeinsame Assets behandeln, nicht als persönliche Hacks.
Definieren Sie eine kleine Bibliothek standardisierter Prompts für Claude: „Erstelle ein Account-Briefing“, „Analysiere dieses Call-Transkript“, „Verfasse eine First-Touch-E-Mail für Persona X“ usw. Diese Prompts sollten gemeinsam mit Ihren Top-Performer:innen entwickelt und systematisch anhand von Performance-Daten verfeinert werden. So profitiert Ihr Team von kollektiver Intelligenz, und Verbesserungen bei den Prompts wirken sich auf die gesamte Vertriebsorganisation aus.
Auswirkungen auf die Pipeline-Qualität messen, nicht nur auf das Volumen
Wenn Sie manuelle Recherche automatisieren, steigt das Outreach-Volumen fast immer. Die entscheidende Frage lautet jedoch: Verbessert sich die Qualität der Pipeline? Strategisch sollten Ihre Erfolgskennzahlen für Claude im Sales-Prospecting über „mehr gesendete E-Mails“ hinausgehen.
Verfolgen Sie führende und nachgelagerte Indikatoren: Antwortquoten, gebuchte Meetings, Opportunities aus KI-gestützter Outreach und die Conversion von Erstgespräch zu späteren Stufen. Vergleichen Sie KI-gestützte mit nicht KI-gestützten Cohorts. So verstehen Sie, ob Claude Ihren Reps lediglich hilft, mehr Nachrichten zu versenden, oder ob tatsächlich bessere Gespräche mit besser qualifizierten Zielkontakten entstehen.
Claude zur Automatisierung manueller Recherche zu Zielkontakten einzusetzen, bedeutet weniger „spektakuläre KI-E-Mails“ und mehr den Aufbau einer verlässlichen Research-Engine, die Ihr Vertriebsteam mit präzisen, faktenbasierten Insights versorgt. Wenn Sie die passenden Workflows, Prompts und Guardrails gestalten, wechseln Reps von verstreutem Googeln zu fokussierter, hochwertiger Personalisierung, die echtes Verständnis für jeden Zielkontakt vermittelt.
Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, Ideen wie diese in funktionierende KI-Lösungen innerhalb Ihres bestehenden Sales-Stacks zu überführen – von einem fokussierten KI-PoC bis hin zu produktionsreifen Integrationen. Wenn Sie prüfen möchten, wie Claude Ihre Recherche zu Zielkontakten und Ihre Outreach vereinfachen kann, unterstützen wir Sie gern dabei, die technische Machbarkeit zu validieren und daraus eine Lösung zu machen, die Ihr Team tatsächlich täglich nutzt.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Bankwesen: 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.
Ein Claude-gestütztes Account-Briefing-Template standardisieren
Definieren Sie zunächst, wie ein „gutes“ Account-Briefing für Ihr Vertriebsteam aussieht. Typischerweise umfasst es Unternehmensübersicht, zentrale Initiativen, wahrscheinliche Pain Points, relevante Produkte, Entscheider:innen sowie 2–3 Outreach-Winkel. Wandeln Sie dies in ein strukturiertes Template um, das Claude für jeden neuen Account oder Kontakt ausfüllt.
Lassen Sie Reps die Rohinputs sammeln – Links zur Website, LinkedIn-Profile, Pressemitteilungen, Jahresberichte sowie interne Notizen oder Call-Transkripte – und in einem Schritt in Claude einspeisen. Nutzen Sie einen konsistenten Prompt, damit die Outputs über Reps und Zeiträume hinweg vergleichbar bleiben.
Prompt-Template für Claude:
Sie sind Research-Analyst:in im Vertrieb und unterstützen SDRs und AEs.
Verwenden Sie NUR die unten bereitgestellten Informationen, um ein Account-Briefing zu erstellen.
1. Unternehmenszusammenfassung (max. 3 Sätze)
2. Zentrale Initiativen oder strategische Prioritäten (Stichpunkte)
3. Wahrscheinliche Pain Points, bei denen wir helfen können (Stichpunkte)
4. Aktuelle Trigger (Funding, Expansion, Produkteinführungen, Führungswechsel)
5. Zentrale Stakeholder und deren Fokus (nach Rolle, falls keine Namen vorhanden sind)
6. 3 konkrete Outreach-Winkel mit kurzer Begründung
Daten zum Zielkontakt:
[Website-Texte, LinkedIn-Profile, Auszüge aus 10-K, News, Call-Notizen etc. hier einfügen]Mit diesem Ansatz lässt sich die Research-Zeit pro Account von 20–30 Minuten auf unter 5 Minuten reduzieren – bei gleichzeitig höherer inhaltlicher Tiefe, die Reps in ihren ersten Kontakt einbringen.
Persona-spezifische E-Mail- und Call-Hooks automatisch generieren
Wenn Sie ein strukturiertes Briefing haben, nutzen Sie Claude, um Hooks für spezifische Personas wie CFO, CIO, Head of Operations oder VP Sales zu formulieren. Ziel ist nicht, die gesamte E-Mail zu automatisieren, sondern 2–3 prägnante, personalisierte Einstiegszeilen und Call-Opener zu erzeugen, die auf dem Briefing basieren.
Reps können diese Hooks dann mit Ihren bestehenden Vorlagen oder ihrem eigenen Stil kombinieren, sodass jede Outreach persönlich wirkt, ohne jedes Mal bei Null anzufangen.
Prompt-Template für Persona-Hooks:
Sie helfen einer Vertriebsmitarbeiterin / einem Vertriebsmitarbeiter dabei, Outreach zu personalisieren.
Erstellen Sie auf Basis des untenstehenden Account-Briefings:
- 3 E-Mail-Einstiegszeilen für eine:n [ROLLE]
- 3 kurze Call-Opener für eine:n [ROLLE]
Jede Variante muss sich auf konkrete Details aus dem Briefing beziehen.
Account-Briefing:
[Zuvor erstelltes Briefing hier einfügen]Erwartetes Ergebnis: schnellere Erstellung relevanter, persona-spezifischer Einstiege, die Antwortquoten und Call-Conversions im Vergleich zu generischen Value Propositions steigern.
Langform-Dokumente in vertriebsrelevante Insights zusammenfassen
Claude ist besonders stark bei der Verarbeitung langer Dokumente wie 10-Ks, ESG-Berichten, Produktkatalogen sowie Webinar- oder Call-Transkripten. Bauen Sie daraus einen wiederholbaren Workflow: Ein:e Rep lädt ein Dokument hoch und erhält eine prägnante Sales-Zusammenfassung, die den Inhalt mit Ihrem Angebot verknüpft.
Formulieren Sie in Ihren Prompts explizit, dass Claude wie ein:e Vertriebsmitarbeitende:r denken soll: Nicht jedes Detail ist wichtig, sondern jene Elemente, die auf Prioritäten, Constraints und potenzielle Kauftrigger hinweisen.
Prompt-Template für Dokumentenanalyse:
Sie sind Enterprise-Vertriebsprofi und bereiten Outreach vor.
Analysieren Sie das folgende Dokument und extrahieren Sie AUSSCHLIESSLICH vertriebsrelevante Insights.
Liefern Sie:
1. Die 5 wichtigsten strategischen Themen (kurze Stichpunkte)
2. 5–7 Pain Points oder Herausforderungen, die wir adressieren könnten
3. Relevante Kennzahlen oder Zitate, die sich für Outreach eignen
4. 3 E-Mail-Winkel und Betreffzeilen, die sich direkt auf das Dokument beziehen
Dokumenteninhalt:
[10-K, Bericht, Transkript etc. hier einfügen]So können Reps effektiv mit Informationen arbeiten, die sie zuvor ignoriert hätten, weil das vollständige Lesen zu zeitaufwendig war.
Claude-Outputs in Ihren CRM-Workflow zurückführen
Damit KI-gestützte Recherche zu Zielkontakten skaliert, müssen die Ergebnisse dort vorliegen, wo Ihr Team tatsächlich arbeitet: im CRM. Definieren Sie ein einfaches Muster, wie Claude-generierte Briefings, Hooks und Notizen in Account- und Kontakt-Datensätzen abgelegt werden. Auch ohne direkte technische Integration können Sie Copy-Paste-Bereiche und Namenskonventionen standardisieren.
Beispielsweise könnte jedes Account eine Notiz „Claude Research Brief“ mit Datumsstempel erhalten, und jeder Kontakt eine Notiz „Claude Hooks – [Quartal/Jahr]“. Langfristig lässt sich dieser Flow über die API Ihres CRMs oder Middleware automatisieren; selbst ein manueller Prozess mit klaren Standards verhindert jedoch, dass Insights in Chats oder privaten Dokumenten verloren gehen.
Vorgeschlagene CRM-Struktur:
Titel der Account-Notiz: "Claude Research Brief - <JJJJ-MM-TT>"
Titel der Kontakt-Notiz: "Claude Persona Hooks - <ROLLE> - <JJJJ-MM-TT>"
Zu erfassende Felder:
- Top-Initiativen
- Pain Points
- Trigger
- Outreach-Winkel
- Bestperformende Betreffzeilen (später ergänzt)So entsteht ein wachsendes institutionelles Gedächtnis für Research und Messaging, das zukünftige Reps wiederverwenden und weiter verfeinern können.
Einen schnellen Review-Loop implementieren, um Outreach markenkonform zu halten
Selbst mit guten Prompts wird Claude gelegentlich Formulierungen oder Aussagen produzieren, die nicht vollständig zu Ihrer Markenstimme oder Positionierung passen. Reduzieren Sie dieses Risiko mit einem leichten Review-Loop: Reps lesen kurz gegen und passen an; Teamleads führen regelmäßige Stichproben auf Qualität und Compliance durch.
Übersetzen Sie Ihre Marken- und Compliance-Guidelines in Prompt-Constraints, damit Claude von Anfang an näher am gewünschten Output liegt. Erfassen Sie im Zeitverlauf performante E-Mails und nutzen Sie diese als Beispiele direkt in den Prompts.
Prompt-Erweiterung für Marke und Compliance:
Befolgen Sie diese Regeln strikt:
- Ton: klar, direkt, professionell, ohne Hype oder Übertreibung
- Versprechen Sie KEIN konkretes ROI; verwenden Sie stattdessen Formulierungen wie "Teams sehen häufig"
- Vermeiden Sie Buzzwords; erklären Sie den Mehrwert in konkreten Begriffen
- Bleiben Sie unter 120 Wörtern, sofern nicht ausdrücklich etwas anderes verlangt wird
Hier sind 2 Beispiel-E-Mails, die Ton und Stil korrekt widerspiegeln:
[Anonymisierte Best-Practice-E-Mails einfügen]So bleibt KI-generierte Personalisierung präzise und vertrauenswürdig, schützt Ihre Marke und reduziert das Risiko von überzogenen Versprechen.
Performance von KI-gestützter vs. nicht KI-gestützter Outreach messen
Um zu verstehen, ob Claude-gestützte Recherche zu Zielkontakten echten Business-Mehrwert schafft, sollten Sie KI-assistierte Outreach in Ihrem CRM oder Sales-Engagement-Tool kennzeichnen. Fügen Sie z. B. ein eigenes Feld hinzu oder nutzen Sie Namenskonventionen für Sequenzen, die auf KI-generierte Recherche oder Hooks hinweisen.
Vergleichen Sie monatlich zentrale Kennzahlen: Öffnungs- und Antwortquoten, gebuchte Meetings pro 100 E-Mails oder Calls sowie erzeugte Opportunities. Ergänzen Sie dies um Zeitaufwands-Schätzungen (z. B. Research-Minuten pro Account), um Effektivitäts- und Effizienzgewinne zu quantifizieren.
Erwartete Ergebnisse bei guter Umsetzung: 30–60 % weniger manuelle Recherchezeit pro Zielkontakt, 10–25 % höhere positive Antwortquoten in klar definierten Zielsegmenten sowie tiefere Erstgespräche, in denen Zielkontakte Ihre Reps als besser vorbereitet wahrnehmen. Die konkreten Werte variieren je nach Markt und Datenqualität, aber diese Spannweiten sind realistisch für Teams, die Workflows und Prompts sorgfältig gestalten und Claude in ihren täglichen Vertriebsprozess integrieren.
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Häufig gestellte Fragen
Claude kann umfangreiche Daten zu Zielkontakten – Websites, 10-Ks, Case Studies, Blogposts, LinkedIn-Profile und Call-Transkripte – aufnehmen und innerhalb von Sekunden in prägnante Research-Briefings verwandeln. Anstatt dass Reps 20–30 Minuten mit Googeln und Querlesen verbringen, fügen sie die relevanten Inhalte in Claude ein und erhalten eine strukturierte Zusammenfassung mit Unternehmenskontext, Initiativen, Pain Points und vorgeschlagenen Outreach-Winkeln.
In der Praxis bedeutet das: Ihr Team wechselt von verstreuter, ad-hoc Recherche zu einem wiederholbaren, KI-gestützten Workflow, der konsistent tiefere Insights in einem Bruchteil der Zeit liefert.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um mit Claude für manuelle Recherche zu Zielkontakten zu starten. Mindestens brauchen Sie:
- Eine Vertriebs- oder Enablement-Verantwortliche / einen -Verantwortlichen, der die aktuellen Prospecting-Workflows versteht
- Eine kleine Gruppe von Reps, die bereit ist, neue Prompts und Prozesse zu testen
- Basiszugang zu Claude und Ihren bestehenden Tools (CRM, Sales-Engagement, Dokumentenquellen)
Für tiefere Integrationen (z. B. automatisches Laden von Daten aus Ihrem CRM oder Dokumentensystemen) benötigen Sie leichte Engineering-Unterstützung, um APIs zu verbinden und sichere Datenflüsse aufzusetzen. Reruption kann diese Engineering- und Integrationsarbeit übernehmen, falls Sie intern keine Kapazitäten haben.
Bei den meisten Teams zeigen sich erste Ergebnisse innerhalb von 2–4 Wochen. In den ersten Tagen erstellen und verfeinern Sie Kern-Prompts für Account-Briefings und persona-basierte Hooks, und eine kleine Pilotgruppe beginnt, Claude bei echten Zielkontakten einzusetzen. Innerhalb des ersten Monats können Sie KI-gestützte Outreach mit Ihren historischen Benchmarks für Antwort- und Meetingquoten in einem definierten Segment vergleichen.
Strukturellere Effekte – etwa standardisierte Workflows, CRM-Integration und eine konsistente Nutzung im gesamten Team – entwickeln sich typischerweise über 2–3 Monate. Mit einem fokussierten KI-PoC ist es realistisch, in wenigen Wochen von der Idee zu einem funktionierenden Prototypen zu kommen, den Reps tatsächlich nutzen.
Der ROI entsteht über zwei Haupthebel: eingesparte Zeit und hochwertigere Gespräche. In Bezug auf Zeit verzeichnen Teams häufig eine Reduktion manueller Recherche pro Zielkontakt um 30–60 %, sobald Workflows und Prompts stehen. Das ermöglicht es Reps entweder, mehr Zielkontakte anzusprechen, oder mehr Zeit in wertschöpfende Gespräche und Deal-Strategie zu investieren.
Auf der Umsatzseite kann besser zielgerichtete, personalisierte Outreach in den Segmenten, in denen Recherchequalität am meisten zählt (z. B. Enterprise- oder strategische Accounts), eine Steigerung der positiven Antworten und Meetings von 10–25 % bewirken. Zusammengenommen kann dies die Kosten pro Opportunity spürbar senken und die Pipeline-Coverage erhöhen – ohne zusätzliches Headcount.
Reruption begleitet Sie End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) definieren und scopen wir zunächst Ihren spezifischen Anwendungsfall für Claude in der Recherche zu Zielkontakten, prüfen die technische Machbarkeit und bauen einen schnellen Prototypen, den Ihre Reps mit echten Accounts testen können. Sie erhalten Performance-Kennzahlen, eine technische Zusammenfassung und eine klare Implementierungs-Roadmap.
Über den PoC hinaus setzen wir auf unseren Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten eher wie Mitgründer:innen als wie externe Berater:innen – direkt in Ihrer Sales- und RevOps-Umgebung. Wir entwickeln Prompts und Workflows gemeinsam mit Ihren Top-Reps, integrieren Claude bei Bedarf in Ihr CRM und Ihre Dokumentensysteme und iterieren, bis die Lösung nicht nur technisch sauber ist, sondern auch tatsächlich von Ihrem Team im täglichen Prospecting eingesetzt wird.
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