Inhalt14 Abschnitte
- 01Wie recherchieren Sie Leads mit KI im B2B?
- 02Welche Aufgaben der Lead-Recherche übernimmt die KI, und welche nicht?
- 03Wie schärfen Sie das Zielprofil, bevor die KI sucht?
- 04Wo finden Sie Zielfirmen, und welche Quellen nutzt die KI?
- 05Wie bauen Sie aus den Quellen eine Firmenliste?
- 06Wie leiten Sie je Firma die Rolle des Entscheiders ab?
- 07Wie prüfen Sie die Liste, bevor jemand anruft?
- 08Wie priorisieren Sie die Liste für die Anrufe?
- 09Wie bestätigen Sie Firma und Entscheider am Telefon?
- 10Was verlangen Datenschutz und Wettbewerbsrecht bei der Lead-Recherche?
- 11Was zeigt die Praxis?
- 12Wie viel Zeit spart die KI-Recherche, und was kosten Fehler?
- 13Wann passt KI-Lead-Recherche nicht?
- 14Wie unterstützt KRAUSS bei Recherche und Anruf?
Wie recherchieren Sie Leads mit KI im B2B?
Leads recherchieren Sie mit KI in sechs Schritten: Zielprofil schärfen, Quellen wählen, Firmenliste bauen, Rolle des Entscheiders ableiten, Liste prüfen und priorisieren. Danach bestätigt der erste Anruf Firma und Ansprechpartner. Sechs Prompts zum Kopieren (KI steht für künstliche Intelligenz) begleiten den Weg.
Zwei Grundsätze gelten für alle Prompts. Erstens bekommt die KI eine Quelle, aus der sie arbeitet, etwa den eingefügten Text einer Ausstellerliste. Eine offene Suche ohne Quelle liefert Treffer, die Sie nicht belegen können. Zweitens darf die KI „unklar“ schreiben. Ohne diese Erlaubnis füllt ein Sprachmodell Lücken mit plausiblen Werten, und ein plausibler Wert in der Liste kostet später einen Anruf.
Welche Aufgaben der Lead-Recherche übernimmt die KI, und welche nicht?
Die KI übernimmt das Lesen, Sortieren und Strukturieren großer Textmengen. Sie prüft nicht, ob eine Firma wirklich existiert, und sie klärt nicht, wer bei der Firma entscheidet. Beides erledigen ein Mensch an der Quelle und das Telefon.
Die Tabelle trennt die Aufgaben nach dem Risiko, das bei einem Fehler entsteht.
| Aufgabe | Was die KI leistet | Was der Mensch prüft |
|---|---|---|
| Zielprofil aus Bestandskunden ableiten | Findet gemeinsame Merkmale in anonymisierten Kundenangaben | Ob die Merkmale Ursache oder Zufall sind |
| Firmen aus eingefügten Quellen ziehen | Liest Aussteller-, Mitglieder- und Verzeichnislisten und baut eine Tabelle | Stichprobe an der Quelle |
| Firmen nach Kriterien einordnen | Ordnet nach Branche, Größe, Standort | Grenzfälle und die Kriterien selbst |
| Rolle des Entscheiders vorschlagen | Leitet aus Größe und Branche eine Rolle ab | Alles, denn es bleibt eine Hypothese |
| Dubletten und Schreibweisen bereinigen | Erkennt gleiche Firmen unter zwei Namen | Zusammenführungen mit Rechtsform und Ort |
| Reihenfolge der Anrufe vorschlagen | Wendet Ihre Gewichtung auf die Liste an | Die Gewichtung |
| Firma und Ansprechpartner bestätigen | Nichts | Das erste Telefonat |
Die letzte Zeile ist die wichtigste. Eine Liste bleibt eine Behauptung, bis jemand sie am Telefon bestätigt, gleich ob eine KI, ein Datenanbieter oder ein Praktikant sie gebaut hat. Warum auch gepflegte Datenbanken veralten, erklärt das Glossar zur Entscheiderdatenbank.
Wie schärfen Sie das Zielprofil, bevor die KI sucht?
Sie schärfen das Zielprofil, indem Sie Ihre zehn besten Kunden auf drei gemeinsame Merkmale prüfen: Branche, Betriebsgröße und ein Umstand, der den Bedarf auslöst. Diese drei Merkmale übernimmt die KI als Filter für jede Liste.
Gehen Sie von den Kunden aus, nicht von der Wunschliste. Wer „Industrie mit mehr als 50 Mitarbeitern“ schreibt, bekommt eine Liste, die zu allem passt und deshalb zu nichts führt. Ein Zielprofil trägt, wenn Sie daran eine Firma ablehnen können. Die Zielgruppenanalyse erklärt den Begriff, der Leitfaden zur Zielgruppe im B2B führt durch die Methode. Hier genügt die Kurzform mit einem Prompt.
Geben Sie der KI nur Angaben ein, die sich auf Firmen beziehen. Namen von Ansprechpartnern gehören nicht in diesen Schritt.
Du hilfst einem Vertriebsteam, das [Ihr Angebot in einem Satz] verkauft, sein Zielprofil zu schärfen. Unten stehen zehn bestehende Kunden mit Branche, Mitarbeiterzahl, Standort und dem Anlass, der zum Kauf führte. Keine Namen von Personen. [Tabelle der zehn Kunden einfügen] Aufgabe: 1. Nenne die drei Merkmale, die mindestens sieben der zehn Kunden teilen. 2. Nenne für jedes Merkmal einen Ausschlusswert, bei dem du von einem Anruf abraten würdest. 3. Nenne ein Merkmal, das nur zufällig gemeinsam aussieht, und begründe in einem Satz, warum. 4. Formuliere das Zielprofil in zwei Sätzen, die ein Anrufer am Telefon prüfen kann. Schreibe "unklar", wenn die Daten keine Aussage tragen. Erfinde keine Merkmale.
Streichen Sie ein Merkmal, das Ihr Vertrieb nicht am Telefon erfragen kann. „Plant in den nächsten zwölf Monaten eine Investition“ ist ein gutes Merkmal, aber erst das Gespräch bestätigt es. Notieren Sie solche Merkmale getrennt: Sie gehören in den Kaufcheck, nicht in den Filter.
Wo finden Sie Zielfirmen, und welche Quellen nutzt die KI?
Zielfirmen finden Sie in Listen, die ein Dritter bereits nach Branche und Ort geordnet hat: Ausstellerverzeichnisse, Mitgliederlisten von Verbänden, Kammerlisten, Branchenverzeichnisse und Karriereseiten. Die KI liest diese Quellen, wenn Sie den Text einfügen.
Eine Quelle taugt, wenn sie öffentlich ist, ein Datum trägt und eine Firma pro Zeile nennt. Der zweite Prompt entwirft den Quellenplan für Ihr Zielprofil. Er lässt die KI Quellen vorschlagen, die Sie dann selbst öffnen.
Unser Zielprofil: [Zielprofil aus Prompt 1, zwei Sätze]. Wir suchen Firmen in [Region oder Land]. Aufgabe: 1. Nenne zehn Arten von öffentlichen Quellen, in denen solche Firmen aufgelistet sind (zum Beispiel Ausstellerlisten von Fachmessen, Mitgliederlisten von Verbänden, Kammerverzeichnisse, Karriereseiten). 2. Nenne zu jeder Art, woran ich erkenne, ob die Liste aktuell ist. 3. Nenne zu jeder Art die Suchbegriffe, mit denen ich die Quelle finde. 4. Sortiere die Arten nach dem Verhältnis von passenden Firmen zu Aufwand. Nenne keine konkrete Adresse einer Webseite, wenn du sie nicht sicher kennst. Schreibe stattdessen die Art der Quelle.
Der letzte Satz verhindert erfundene Adressen, denn Sprachmodelle nennen gern Links, die es nicht gibt. Sie öffnen jede Quelle selbst und kopieren den Text oder die Tabelle in den nächsten Prompt.
| Quellenart | Stärke | Schwäche | Aktualität prüfen an |
|---|---|---|---|
| Ausstellerliste einer Fachmesse | Firmen mit erkennbarem Interesse am Thema | Nur wer ausstellt, nicht der ganze Markt | Jahr der Messe |
| Mitgliederliste eines Verbands | Saubere Branchenzuordnung | Kleine Betriebe fehlen oft | Datum des Abrufs |
| Kammerverzeichnis | Breite Abdeckung nach Ort | Wenig Angaben zur Tätigkeit | Pflegedatum |
| Karriereseite der Firma | Zeigt Wachstum und Engpässe | Nur Firmen mit offenen Stellen | Datum der Anzeige |
| Pressemeldung | Zeigt Anlass und Zeitpunkt | Kein Überblick über die Branche | Veröffentlichungsdatum |
Wie bauen Sie aus den Quellen eine Firmenliste?
Sie bauen die Liste, indem Sie den Text der Quelle in einen Prompt einfügen und die KI daraus eine Tabelle mit festen Spalten ziehen lassen. Was die Quelle nicht nennt, bleibt als „unklar“ leer.
Die Spalten sind Firmenname, Ort, Branche laut Quelle, Größenhinweis, Fundstelle und Einordnung nach Ihrem Zielprofil. Die Einordnung hat drei Stufen: passt, prüfen, passt nicht. Die Stufe „prüfen“ ist wichtig, denn sie verhindert, dass die KI Grenzfälle in eine Richtung zwingt.
Zielprofil: [Zielprofil, zwei Sätze]. Ausschlusswerte: [Ausschlusswerte aus Prompt 1]. Unten steht der Text einer Quelle: [Art der Quelle, Datum]. Nutze nur diesen Text. [Text der Quelle einfügen] Aufgabe: Erstelle eine Tabelle mit den Spalten Firmenname, Ort, Branche laut Quelle, Größenhinweis, Fundstelle im Text, Einordnung. Die Einordnung lautet "passt", "prüfen" oder "passt nicht", nach dem Zielprofil. Wenn der Text eine Angabe nicht nennt, schreibe "unklar". Ergänze nichts aus deinem Wissen. Nimm jede Firma nur einmal auf. Nenne am Ende, wie viele Firmen du gefunden und wie viele du als "passt" eingeordnet hast.
Fügen Sie lange Listen in Blöcken von 50 bis 100 Zeilen ein, denn ein Modell überspringt bei 800 Zeilen Zeilen, ohne es zu melden. Zählen Sie nach, ob die Zahl der gefundenen Firmen zur Zahl der Zeilen passt.
Wie leiten Sie je Firma die Rolle des Entscheiders ab?
Sie leiten die Rolle aus Betriebsgröße und Branche ab und notieren sie als Hypothese. Die KI schlägt vor, ob in einer Firma dieser Größe die Geschäftsführung, die Einkaufsleitung oder die Betriebsleitung über Ihr Produkt entscheidet. Bestätigen kann das nur ein Gespräch.
In einem Betrieb mit 30 Mitarbeitern entscheidet oft die Geschäftsführung, in einem Betrieb mit 800 Mitarbeitern eine Fachleitung. Die KI kennt diese Muster, aber nicht Ihre Kunden. Prüfen Sie die Regeln deshalb an den zehn Bestandskunden aus Prompt 1, bevor Sie sie auf die ganze Liste anwenden.
Wir verkaufen [Ihr Angebot]. Bei unseren bestehenden Kunden haben folgende Rollen den Kauf entschieden: [Kundengröße: Rolle, zum Beispiel "bis 50 Mitarbeiter: Geschäftsführung", "ab 200 Mitarbeiter: Einkaufsleitung"]. Unten steht die Firmenliste mit Größenhinweis und Branche. [Tabelle aus Prompt 3 einfügen] Aufgabe: Ergänze eine Spalte "Rolle (Hypothese)" nach den Mustern oben und eine Spalte "Begründung" in höchstens zehn Wörtern. Wenn Größe oder Branche fehlen, schreibe "unklar" und rate nicht. Nenne keine Namen von Personen.
Die Spalte „Rolle (Hypothese)“ sagt dem Anrufer, wonach er die Zentrale fragt. Die Fragen für die Zentrale und die Bestätigung im Gespräch stehen im Leitfaden Entscheider im Unternehmen finden und erreichen.
Wie prüfen Sie die Liste, bevor jemand anruft?
Sie prüfen die Liste mit einer Stichprobe von 20 Firmen: Quelle öffnen, Firma im Handelsregister oder auf der eigenen Webseite finden, Ort und Branche abgleichen und die Fehler zählen. Die Fehlerquote entscheidet, ob die Liste in das Kundensystem (CRM) darf.
Die Stichprobe kostet etwa eine halbe Stunde und spart Anrufe bei Firmen, die es nicht mehr gibt. Ziehen Sie die 20 Firmen zufällig, nicht die ersten 20, denn Fehler häufen sich am Ende langer Listen. Der folgende Prompt unterstützt die Prüfung, er ersetzt sie nicht.
Unten steht eine Firmenliste mit Name, Ort, Branche und Fundstelle. [Tabelle einfügen] Aufgabe: 1. Markiere Zeilen, die dieselbe Firma unter verschiedenen Schreibweisen führen könnten, und nenne die Zeilennummern. 2. Markiere Zeilen, bei denen Ort und Branche nicht zusammenpassen. 3. Markiere Zeilen, bei denen der Name auf eine Behörde, einen Verein oder einen Konzern hindeutet statt auf einen Betrieb. 4. Ändere keine Zeile und lösche keine. Gib nur die Markierungen aus.
Zählen Sie nach der Stichprobe drei Zahlen: wie viele Firmen existieren, wie viele zum Zielprofil passen und wie viele den richtigen Ort tragen. Liegt die Quote der Fehler bei mehr als einer von zehn Firmen, kürzen Sie den Prompt, verkleinern Sie die Blöcke und prüfen Sie die nächste Stichprobe. Wie Sie bestehende Bestände sauber halten, zeigt der Leitfaden B2B-Adressliste bereinigen.
Wie priorisieren Sie die Liste für die Anrufe?
Sie priorisieren nach Passung zum Zielprofil und nach einem Anlass, nicht nach Bauchgefühl. Die KI wendet Ihre Gewichtung auf jede Zeile an. Die Gewichtung legen Sie fest und schreiben sie in den Prompt, damit das Ergebnis erklärbar bleibt.
Drei Stufen genügen. Stufe A erhält jede Firma, die dem Zielprofil entspricht und einen belegten Anlass trägt, wie ihn die signalbasierte Ansprache nutzt. Wie Sie Anlässe finden und prüfen, beschreibt der Leitfaden KI-Personalisierung in der Ansprache. Stufe B erhält jede Firma mit Passung ohne Anlass. Stufe C erhält die Firmen mit Einordnung „prüfen“.
Unten steht die geprüfte Firmenliste mit Einordnung und, wo vorhanden, einem Anlass mit Datum. [Tabelle einfügen] Regeln: - Stufe A: Einordnung "passt" und ein Anlass, der weniger als drei Monate alt ist. - Stufe B: Einordnung "passt", kein Anlass. - Stufe C: Einordnung "prüfen". - Firmen mit Einordnung "passt nicht" nimmst du nicht auf. Aufgabe: Ergänze die Spalte "Stufe" nach diesen Regeln und sortiere nach Stufe, danach nach Ort. Erfinde keinen Anlass. Wo kein Anlass steht, ist die Stufe höchstens B.
Die Reihenfolge ist eine Empfehlung für die Wochenplanung, kein Urteil über die Firma. Ein Scoring, das Sie nicht erklären können, verführt dazu, Firmen mit niedriger Stufe nie anzurufen. Schreiben Sie die Regeln deshalb in die Dokumentation der Liste.
Wie bestätigen Sie Firma und Entscheider am Telefon?
Sie bestätigen am Telefon in drei Fragen: ob die Firma das Merkmal erfüllt, wer über das Thema entscheidet und ob jetzt Bedarf besteht. Erst nach diesen drei Antworten ist aus einem Eintrag in der Liste ein Lead geworden.
Der Anrufer verlässt sich nicht auf die Hypothese der Liste, er prüft sie. Die Fragen gehören ohnehin ins Gespräch.
Guten Tag [Name der Zentrale oder Ansprechpartner], hier ist [Ihr Name] von [Firma]. Ich habe gelesen, dass Sie [Merkmal aus der Quelle]. Stimmt das so? Wer verantwortet bei Ihnen [Thema], und wie läuft die Entscheidung dort? Gibt es dazu in den nächsten Monaten einen Anlass, über den Sie nachdenken?
Notieren Sie die Antworten im CRM neben der Hypothese aus der Liste. Nach 50 Anrufen sehen Sie, wie oft die Rolle stimmte und wie oft das Merkmal. Diese Quote verbessert Prompt 4 und das Zielprofil. Die Bestätigung gehört bei KRAUSS zum Kaufcheck: Wir bestätigen jeden Termin doppelt..
Was verlangen Datenschutz und Wettbewerbsrecht bei der Lead-Recherche?
Firmendaten aus öffentlichen Quellen zu sammeln ist unkritischer als der Umgang mit Daten von Personen. Sobald ein Name, eine Funktion oder eine Durchwahl in der Liste steht, brauchen Sie eine Rechtsgrundlage und müssen die Betroffenen informieren.
Die Information regelt Art. 14 DSGVO: Haben Sie Daten nicht bei der betroffenen Person erhoben, informieren Sie spätestens innerhalb eines Monats (Amt für Veröffentlichungen der Europäischen Union, Stand 05/2018). Für den Anruf gilt § 7 UWG: Ein Werbeanruf bei einem sonstigen Marktteilnehmer braucht zumindest die mutmaßliche Einwilligung (gesetze-im-internet.de, Stand 10/2026). Die Liste allein begründet sie nicht. Ein konkreter Anlass kann sie begründen, und die Seite Kaltakquise im B2B: Recht ordnet die Fundstellen.
Für die Arbeit mit KI folgen daraus drei Regeln. Erstens geben Sie in Prompts nur Firmenangaben ein, solange Ihr Werkzeug keinen Vertrag zur Auftragsverarbeitung hat. Zweitens erfassen Sie Namen von Ansprechpartnern erst im Telefonat oder in einem System, das Sie als Verantwortlicher kontrollieren. Drittens dokumentieren Sie je Eintrag die Quelle, damit Sie auf Anfrage sagen können, woher die Daten stammen. Ob und wann ein KI-Agent selbst anrufen darf, klärt die Seite Sind KI-Anrufe im B2B erlaubt?.
Stand 09.10.2026, keine Rechtsberatung: Dieser Abschnitt ordnet Fundstellen. Klären Sie Auswahl und Einsatz Ihrer Werkzeuge mit Ihrer Beratung.
Was zeigt die Praxis?
In der Praxis entscheidet die Stichprobe über den Nutzen der KI-Liste. Zwei Fälle zeigen, was sie kostet und was sie spart.
In einem Projekt für einen Hersteller von Verpackungsmaschinen baute der Vertrieb aus drei Ausstellerlisten mit Prompt 3 eine Liste von 420 Firmen. Die Stichprobe von 20 Firmen ergab 4 Fehler: zwei Firmen waren umgezogen, eine hatte die Branche gewechselt, eine war eine Handelsvertretung. Die Quote von einem Fünftel war zu hoch. Der Vertrieb verkleinerte die Blöcke von 200 auf 60 Zeilen und prüfte neu. In der zweiten Stichprobe zeigte sich 1 Fehler bei 20 Firmen. Die Liste ging in das CRM.
In einem Projekt für einen Anbieter von Betriebssoftware ließ der Vertrieb die KI für 300 Firmen die Rolle des Entscheiders vorschlagen. Der erste Anruf bestätigte die Rolle bei 138 von 300 Firmen. In 91 Fällen entschied eine andere Rolle, in 71 Fällen kam das Gespräch nicht zustande. Aus den 91 abweichenden Fällen lernte der Vertrieb eine Regel: Bei Firmen mit mehreren Standorten entschied die Zentrale, nicht der Standort. Mit der Regel in Prompt 4 bestätigte der Anruf die Rolle in der nächsten Runde bei 150 von 260 Firmen, weil die Regel die Hypothese für Mehrstandort-Firmen änderte.
Wie viel Zeit spart die KI-Recherche, und was kosten Fehler?
Die KI-Vorarbeit spart je Firma einen Teil der Recherchezeit und verlagert den Rest in die Prüfung. Die Rechnung nimmt eine Liste von 300 Firmen an.
Rechenbeispiel
Beispielzahlen, frei gewählt, keine Messwerte
Zeitaufwand und Fehlanrufe bei 300 Zielfirmen, mit und ohne KI-Vorarbeit
- Annahme: Zielfirmen in der Liste300(Annahme dieses Beispiels, kein Marktwert)
- Annahme: Minuten je Firma bei manueller Recherche (Quellen suchen, Daten abtippen, Rolle raten)12(Annahme dieses Beispiels, kein Marktwert)
- Annahme: Minuten je Firma mit KI-Vorarbeit und Stichprobenprüfung durch einen Menschen5(Annahme dieses Beispiels, kein Marktwert)
- Annahme: Anteil der Firmen, bei denen die ungeprüfte KI-Liste falsch liegt (Firma geschlossen, Sitz anders, Branche falsch)15 %(Annahme dieses Beispiels, kein Marktwert, messen Sie Ihre Quote an einer Stichprobe)
- Annahme: Minuten, die ein Anruf bei einer falschen Firma kostet7(Annahme dieses Beispiels, kein Marktwert)
| Schritt | Rechnung | Ergebnis |
|---|---|---|
| Stunden für die Recherche ohne KI | 300 × 12 ÷ 60 | 60,0 Akquisestunden |
| Stunden für die Recherche mit KI und Prüfung | 300 × 5 ÷ 60 | 25,0 Akquisestunden |
| Stunden, die die KI-Vorarbeit freigibt | 60 − 25 | 35,0 Akquisestunden |
| Anrufe bei falschen Firmen, wenn niemand die Liste prüft | 300 × 15 % ÷ 100 | 45 |
| Stunden, die diese Fehlanrufe binden | 300 × 15 % ÷ 100 × 7 ÷ 60 | 5,3 Akquisestunden |
Die Zahlen sind Annahmen dieses Beispiels, keine Marktwerte. Ersetzen Sie sie durch Ihre Messung: Stoppen Sie die Zeit für 10 Firmen von Hand und für 10 Firmen mit den Prompts, jeweils mit Prüfung. Die zweite Hälfte der Rechnung zeigt, warum die Prüfung bleibt. Ohne Stichprobe binden die Anrufe bei falschen Firmen einen Teil der gesparten Zeit wieder, und sie kosten das Vertrauen der Anrufer in die Liste.
Wann passt KI-Lead-Recherche nicht?
Die Methode passt nicht, wenn Ihr Markt klein genug ist, dass Ihr Vertrieb jede Firma kennt, oder wenn niemand die Liste anruft.
- Wenn Ihr Markt aus wenigen hundert Betrieben besteht, die Ihr Vertrieb persönlich kennt, brauchen Sie keine KI-gestützte Listenrecherche.
- Wenn niemand die Liste anruft, endet die Recherche als Datei, denn Termine entstehen am Telefon und nicht in der Tabelle.
- Wenn Ihr Team die Stichproben nicht zählen will, schadet die KI-Liste mehr, als sie nützt.
Prüfen Sie ehrlich, welcher Punkt auf Sie zutrifft. Dazu kommen vier Fehler, die in der Praxis am häufigsten auftreten.
- 01
Die KI ohne Zielprofil nach Firmen suchen lassen.
Folge: Die Liste füllt sich mit Firmen, die nur dem Namen nach passen, und die Anrufe enden mit „Dafür sind wir nicht zuständig“.
Besser: Zuerst drei Merkmale festlegen, die Ihre besten Kunden teilen, und die KI nur danach filtern lassen.
- 02
Die Liste ungeprüft in das CRM laden.
Folge: Sprachmodelle ergänzen fehlende Angaben mit plausiblen Werten, und das CRM speichert Firmen, die es nicht gibt, oder Orte, die nicht stimmen.
Besser: Aus jeder Liste 20 Firmen zufällig ziehen, die Quelle öffnen und die Fehlerquote zählen, bevor jemand importiert.
- 03
Namen von Privatpersonen in ein offenes KI-Werkzeug kopieren.
Folge: Namen und Funktionen sind personenbezogene Daten, und ein Dienst eines Dritten verarbeitet sie womöglich außerhalb Ihrer Kontrolle.
Besser: Die KI Firmen und Rollen bestimmen lassen und Namen erst im Telefonat oder in einem Werkzeug mit Auftragsverarbeitung erfassen.
- 04
Die Rolle des Entscheiders von der KI als Tatsache übernehmen.
Folge: Die KI schließt aus Größe und Branche auf eine Rolle, und in Ihrem Markt heißt der Entscheider vielleicht anders.
Besser: Die Rolle als Hypothese notieren und im ersten Gespräch mit der Bestätigungsfrage prüfen.
Wie unterstützt KRAUSS bei Recherche und Anruf?
KRAUSS liefert die Telefonebene: Menschen rufen die Zielfirmen an, bestätigen Firma und Entscheider im ersten Gespräch und übergeben Verkaufstermine, die den Kaufcheck bestanden haben. KI hilft im Hintergrund bei der Vorbereitung. KRAUSS verkauft keine Software und keine fertigen Datenlisten.
KRAUSS führt eine eigene Datenbank mit 480.000+, und auch dort bestätigt der erste Anruf jeden Eintrag neu. Der Weg vom Eintrag zum Termin steht in der Methode, die Telefonakquise von KRAUSS beschreibt Ablauf und Leistung. Das Testprojekt prüft an echten Terminen, was Ihre Zielgruppe hergibt. Den Umfang legen Sie im 15-Minuten-Gespräch fest. Ihr Angebot konfigurieren Sie im Angebotskonfigurator, und ein Gespräch mit Jesse Klotz dauert 15 Minuten. Weitere Prompts für Recherche, Ansprache und Einwände finden Sie in der Prompt-Bibliothek.
Vom Wissen zum Termin
Was kostet das in Ihrem Markt?
Der Preis richtet sich nach Zielmarkt, Erreichbarkeit und Terminmenge. Wenn das Gespräch sitzt, führen wir es für Sie. Das Testprojekt prüft an echten Terminen, was Ihre Zielgruppe hergibt. Den Umfang legen Sie im 15-Minuten-Gespräch fest.
