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Lead-Qualifizierung für eine Marketingagentur

Anonymisiertes Anwendungsbeispiel. Geprüft am 26. Oktober 2026.

Prozess
Lead qualifizieren
Aufgabentyp
Qualifizierung
Betrieb
Hybrid
Aufwand
Mittel
Zeitrahmen
3 Wochen
Quelle
Anonymisiert
Im Dossier 06 Abschnitte

Aufgabe

Inbound-Leads aus Website-Formular und LinkedIn laufen ohne Vorprüfung in HubSpot. Der Vertrieb verbringt den Vormittag mit Recherche zu Firmen, bei denen sich nach wenigen Minuten herausstellt: nicht passend, nicht zahlungsfähig, nicht ernst.

Lösungsweg

Agent zieht zu jedem neuen Lead Firmenwebsite, Handelsregister, LinkedIn-Profil, ergänzt Branche, Größe, vermutlichen Bedarf und schreibt einen Score plus zweisätzige Begründung in HubSpot. Vertrieb sieht beim Frühkaffee, welche 3 Leads heute Aufmerksamkeit verdienen.

Kontrollpunkt Ein Mensch prüft oder gibt das Ergebnis frei.

Autonomiestufe 2 von 4 Score und Begründung schreibt der Agent ohne Freigabe ins CRM. Wen der Vertrieb anspricht, entscheidet er selbst. Was die fünf Stufen bedeuten

Vorher und Nachher

Die Veränderung wird als Arbeitsablauf beschrieben, nicht als Erfolgsversprechen.

Vorher

  • Recherche zu Firma + LinkedIn pro Lead manuell
  • Halbe Stunde Lesen, bevor ein Lead aussortiert ist
  • Vertriebs-Vormittag geht fürs Sortieren drauf

Nachher

  • Agent liefert Score plus zwei Sätze Begründung im CRM
  • Drei priorisierte Leads warten beim Frühkaffee
  • Bei dünnen Quellen steht „unklar – manuell prüfen“, Log pro Lead nachvollziehbar
  • Wen der Vertrieb anspricht, entscheidet er; jeden Score kann er überschreiben

Dokumentierte Ergebniswerte

Die Werte gelten im jeweils beschriebenen Szenario und sind kein allgemeiner Benchmark.

weniger Recherche pro Tag (Erfahrungswert)
≈ 2 h
Antwortrate auf erste Kontaktaufnahme (Erfahrungswert)
+ 40 %
Leads pro Woche vom Vertrieb gegengelesen
10

Grenzen und bewusste Entscheidungen

Diese Bedingungen gehören zum Lösungsweg und dürfen nicht aus dem Szenario herausgekürzt werden.

  • Die Zahlen stammen aus dem Szenario, nicht aus einem Kundenprojekt; im eigenen Betrieb prüfen.
  • Verarbeitung in der EU nur mit passendem Modellpfad: Einen EU-Endpunkt bietet OpenRouter nur in den Business- und Enterprise-Tarifen (Stand 10/2026, vor einer Entscheidung beim Anbieter prüfen).
  • Tavily tritt seit der Übernahme durch Nebius als „Tavily by Nebius“ auf und nennt keinen Verarbeitungsort (Stand 10/2026); das vor dem Einsatz klären.

Herleitung: vom Prozess zum Werkzeug

Das Setup folgt aus der Tätigkeit und ihren Daten, nicht aus einer Tool-Präferenz. Die Kette läuft immer in dieselbe Richtung.

  1. Tätigkeit

    Inbound-Leads recherchieren und mit begründetem Score priorisieren

  2. Datenfluss

    • Personenbezogen Kontaktdaten der Leads aus Formular und LinkedIn im CRM
    • Öffentlich Firmenwebsite, Handelsregister, öffentliche Profile

  3. Werkzeugklasse

    Klasse 3 EU-Hosting mit AVV

  4. Setup

    Lead-Kontaktdaten sind personenbezogen, die Mindestklasse ist EU-Hosting mit AVV. Das hybride Setup recherchiert nur öffentliche Quellen und bleibt nur dann ohne Datenabfluss außerhalb der EU, wenn Modellpfad und Recherchedienst entsprechend eingerichtet sind; den Score prüft und überschreibt der Vertrieb.

Die Werkzeugklasse ist die Mindestanforderung für die Daten, die tatsächlich ins Werkzeug fließen. Wie die Kette Nutzenrechnung, Rechtsfrage und Werkzeugwahl aus derselben Tabelle beantwortet, steht unter Prozessanalyse & Werkzeugwahl.

Werkzeug-Stack

Der Vertrieb möchte morgens drei Sätze pro Lead lesen, nicht eine halbe Stunde recherchieren. Der Agent liefert: Wer ist die Firma? Wie groß? Was machen sie? Warum könnte das Angebot passen? Score 1–5.

Was funktioniert

  • Recherche auf öffentliche Quellen (Website, Handelsregister, LinkedIn-Public) – kein Datenkauf
  • Score ist nachvollziehbar: drei Sätze Begründung in HubSpot, kein Blackbox-Ranking
  • Vertrieb kann Score überschreiben – Agent lernt nicht automatisch nach, das bleibt menschliche Entscheidung

Was im Szenario verändert wird

  • Erste Version hat geraten, wenn Quellen dünn waren → Score-Skala um „unklar – manuell prüfen“ erweitert
  • LinkedIn-Scraping rausgeworfen, nur noch öffentlich sichtbare Profile via Tavily – robuster und sauber
  • Wöchentliches Sample (10 Leads) wird vom Vertrieb gegengelesen, Drift-Check

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