Autonomer Lead-Recherche Agent

Frische Pipeline in Minuten statt Stunden

Messe-Listen, LinkedIn-Suchen oder Firmendatenbanken liegen bei euch rum? Unser autonomer Lead-Recherche Agent priorisiert, recherchiert und erstellt personalisierte Ansprache – komplett automatisch.

Typische Outputs:

angereicherte Firmendaten + Ansprechpartner-Rollen
Buying Signals / Trigger pro Account
Lead-Score nach ICP + Intent
personalisierte LinkedIn-Message oder E-Mail
CRM-Eintrag inkl. Notiz & Next Step

So arbeitet der Agent (Step-by-step)

Sehr visuell gedacht: Input → Enrichment → Score → Message → CRM

1) Liste hochladen oder URL eingeben
CSV/Google Sheet, Messe-Liste, LinkedIn-Suche, Verzeichnis-URL oder bestehende CRM-Export-Liste.
2) Agent holt Firmendaten + Buying Signals
Website/Impressum, Tech-Stack, Hiring-Signale, News/Events, Rollen im Buying Committee, relevante Pain-Point-Hypothesen.
3) Scoring nach ICP + Intent
Fit (Branche, Größe, Region, Stack) + Intent (Trigger, Aktivität, Relevanz) → priorisierte Reihenfolge.
4) Generiert personalisierte Ansprache + CRM-Eintrag
1–2 personalisierte Sätze + klare Value-Hypothese, plus strukturierter CRM-Log (Account, Kontakt, Reason-to-reach-out, Next Step).

Vergleich: Manuell vs. mit Agent

Zeit sparen, Qualität stabilisieren, Pipeline schneller bewegen

Manuell

Time spent: 10–25 Min pro Lead (Recherche + Notizen + Message)
Qualität: schwankt je nach Person/Tag
Priorisierung: oft Bauchgefühl statt Score
Impact: langsamerer Outreach, mehr „Low-fit“ in der Sequenz

Mit autonomem Agent

Time spent: 30–90 Sek pro Lead (Review + Freigabe)
Qualität: konsistent nach Standards (ICP/Intent/Message-Framework)
Priorisierung: automatisch nach Fit + Intent
Impact: mehr relevante Gespräche durch bessere Auswahl & bessere Personalisierung

Technisch: Integration ohne IT-Aufwand

Browser-basiert oder leichte Zapier/Make-Anbindung

Browser-basiert: Liste rein, Ergebnisse raus (CSV/Sheet/CRM-ready)
Zapier/Make: Trigger aus Google Sheets, Typeform, HubSpot, Pipedrive, Airtable
CRM Sync (optional): Accounts/Kontakte/Notizen + Tags + Next Steps
Governance: klare Felder, Quellenhinweise, Review-Mode vor Versand

Ergebnis-Beispiele (realistisch)

Was am Ende wirklich zählt: qualifizierte Gespräche

Startup X: 87 Leads aus einer Messe-Liste → 19 qualifizierte Gespräche in 9 Tagen
Setup: Messe-CSV + ICP-Score + LinkedIn-Ansprache + CRM-Log
B2B-Dienstleister Y: LinkedIn-Suche (280 Accounts) → 62 High-Intent priorisiert → Outreach in 48 Stunden statt 2 Wochen
SaaS Z: 1.200 bestehende „kalte“ CRM-Accounts → 140 reaktivierbare Trigger identifiziert → Sequenz nur an High-Intent gesendet

Jetzt eigenen Lead-Recherche Agent in 14 Tagen live

Use-Case Sprint: Auswahl, Setup, Enablement, Messung

Woche 1: ICP/Intent-Definition, Datenquellen, Scoring-Logik
Woche 2: Agent-Workflow live (Output-Format, QA-Checks, CRM/Sheet), Team-Routine + KPIs

Ziel: Mehr relevante Kontakte, weniger Research-Overhead, schnellerer Outreach.

Download: Lead-Scoring Checkliste 2026

Einmal sauber definieren, dann automatisch priorisieren

ICP-Fit Kriterien (Must-have / Nice-to-have)
Intent-Signale (Trigger, Timing, Relevanz)
Scoring-Modell (Gewichte, Schwellenwerte, QA)
CRM-Felder & Reporting-KPIs