KI-Sales-Assistent für Follow-up und Qualifizierung von Leads auf WhatsApp

Leads werden in Pipedrive in eine Phase geschoben und ab da übernimmt der Assistent: er schreibt auf WhatsApp, qualifiziert über einen definierten Fragebogen und bucht direkt einen Termin im Kalender des Sales-Mitarbeiters.

Pipedrive
ChatGPT
Whatsapp
Hero Pattern Desktop
Hero Gradient
Details
Branche
Solar / erneuerbare Energien
Prozess
Sales
⌀ Implementierungszeit
4 Wochen
Automationsgrad
95
Case besprechen
Features Card BG
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Die Herausforderung

Leads kommen aus Formularen, Portalen oder externen Systemen rein und werden im normalen Prozess angerufen. Nur ist ein grosser Teil davon schlicht nicht erreichbar.

  • Bis zu sechs Anrufversuche pro Lead. Man ruft nochmals an. Und nochmals.
  • Neue Leads kommen laufend rein. Die wollen ebenfalls zeitnah angerufen werden, gleichzeitig hängen die alten noch in der Warteschlaufe.
  • Der richtige Moment verstreicht. Wer zu lange wartet, erwischt den falschen Touchpoint.
  • Irgendwann hört man auf nachzufassen. Damit fallen Leads weg, die eigentlich Potenzial hatten.

Die Lösung

Der Sales-Mitarbeiter schiebt den Lead im CRM in eine Phase, den Rest übernimmt der Assistent.

  • Kontakt über WhatsApp, und zwar über das Profil des Sales-Mitarbeiters selbst. Für den Lead fühlt es sich an wie eine normale Nachricht von einer Person, nicht wie eine Massenmail.
  • Qualifizierung über einen definierten Fragebogen, auf eine menschliche Art.
  • Mehrere Ausgangswege: Termin buchen, Offerte anfordern oder eine Anruf-Vereinbarung.
  • Terminfindung mit Routenpuffer. Die Google-Maps-API berechnet die Distanz zum Lead, der Slot im Kalender berücksichtigt Anfahrt, Rückfahrt und Puffer zwischen mehreren Terminen. Kein Termin, der auf dem Papier passt und in der Realität nicht.
  • Automatische Follow-ups. Wer nicht antwortet, wird nachgefasst. Wer gerade keine Zeit hat, vereinbart einen späteren Zeitpunkt und wird dann von selbst wieder angeschrieben.
  • Alles zurück ins CRM. Der Assistent verschiebt Leads in die passende Phase, sobald sie geantwortet haben, und informiert den Sales-Mitarbeiter per E-Mail über Änderungen.
Vor Automatisierung
4 bis 6
Manuelle Anrufversuche pro Lead
Stunden bis Tage
Zeit bis Erstkontakt
Bis zum Abbruch
Nachfassversuche
Nachträglich
CRM-Erfassung
Geschätzt
Fahrzeit im Termin
Nach Automatisierung
0
Manuelle Anrufversuche pro Lead
< 1 Min
Zeit bis Erstkontakt
Unbegrenzt
Nachfassversuche
100 % automatisch
CRM-Erfassung
Berechnet
Fahrzeit im Termin

Verwendete Tools und Dienste

Vorschau der Automatisierung

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Persönliches Fazit

Für Sales-Teams, bei denen die Leads schneller reinkommen, als man sie sauber nachfassen kann. Typisch bei eingekauften Leads, Vergleichsportalen oder Aussendienst mit Terminen vor Ort, wo jede Fahrt Zeit kostet.

Wenn du dich in dieser Lage befindest: Gratuliere. So mancher wäre gerne in dieser Situation. Zu viele Leads zu haben ist ein gutes Problem, bei eingekauften ist das nicht unüblich, und entgehen lassen will man sich ja nichts.

Genau darum haben wir es so gelöst, dass man damit weiter skalieren kann. Wir ersetzen keinen menschlichen Sales-Mitarbeiter. Wir entlasten ihn und geben ihm eine zweite Hand, dann wenn er sie braucht.

Weitere Projekte

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KI-generierte Helpdesk-Artikel

Problem:

  • Manuelle Artikelerstellung kostet zu viel Zeit.
  • Wiederkehrende Themen werden immer wieder neu bearbeitet.

Ergebnis:

  • Automatische Artikelgenerierung reduziert den manuellen Aufwand drastisch.
  • KI erkennt und verhindert doppelte Artikel, die Wissensdatenbank wächst strukturiert.
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Problem:

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Ergebnis:

  • Automatischer Sync der ERP-Produktdaten nach Shopify, weniger Aufwand und Fehler.
  • Bessere Empfehlungsgenauigkeit, höhere Conversion-Rate und bessere User Experience.
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Problem:

  • Manuelle Transaktionserstellung bei Abholbestellungen verzögert die ERP-Integration.
  • Fehlende automatische Kundendaten-Übernahme in Freshdesk bremst den Kundenservice.

Ergebnis:

  • Automatische Transaktionserstellung für Abholbestellungen, nahtlose ERP-Integration.
  • Sofortige Kundendaten in Freshdesk für schnelleren, besseren Service.
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KI-E-Mail-Filter

Problem:

  • Überwältigende E-Mail-Flut, wichtige Nachrichten gehen unter.
  • Zu viel Zeit mit Sortieren von irrelevanten Mails und Newslettern.

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  • Automatisches Tagging verbessert Organisation und Fokus.
  • Wichtige E-Mails werden sofort erkannt und können schnell beantwortet werden.
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Promotion-Planer & Aufgabenverteilung

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  • Fehlende Struktur in der Kommunikation führte zu verpassten oder überstürzten Deadlines.
  • Unklare Zuständigkeiten verursachten doppelte Arbeit und Ineffizienz.

Ergebnis:

  • Automatische Aufgabenzuweisung und Deadline-Management sorgen für pünktliche Fertigstellung.
  • Klare Rollen und Freigabeprozesse verbessern Kommunikation und Qualität.
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  • Manuelle Gutschein-Erstellung in Shopify ist zeitaufwendig und fehleranfällig.
  • Schwierig, Anzahl und Gesamtwert der Gutscheine zu tracken. Finanzielle Diskrepanzen drohen.

Ergebnis:

  • Automatische Massen-Erstellung über Airtable-Interface, drastisch weniger manueller Aufwand.
  • Echtzeit-Dashboard für Tracking und Reporting aller Gutscheindaten.
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Shopify Bonitätsprüfung beim Checkout

Problem:

  • Kunden bekamen nach der Bestellung verwirrende Rechnungs-Mails wegen verspäteter Bonitätsprüfung.
  • Viele Support-Anfragen zu unklaren Zahlungsanweisungen.

Ergebnis:

  • Sofortige Bonitätsauskunft beim Checkout, keine Verwirrung mehr.
  • Direkter Checkout-Link für alternative Zahlungsarten, bessere User Experience.
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Swiss Post API
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KI-Adresskorrektur

Problem:

  • Manuelle Adressverifizierung verursacht Verzögerungen und Fehler.
  • Hohe Rücksendequote wegen falscher Adressen.

Ergebnis:

  • Sofortige Adresskorrektur und Verifizierung, weniger Lieferfehler.
  • Kundenservice-Ressourcen werden freigesetzt, bessere Service-Effizienz insgesamt.
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  • Manuelle Themenzuweisung wird oft vergessen, Analytics sind ungenau.
  • Falsche Priorisierung durch subjektive Einschätzung der Agents.

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  • Automatische Themenzuweisung und -erstellung sorgt für zuverlässige Kategorisierung.
  • KI-gesteuerte Priorisierung verbessert Reaktionszeiten bei kritischen Tickets.
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Problem:

  • Manuelle Adressprüfung verzögert den Versand.
  • Hohe Fehlerrate und vergessene Korrekturen führen zu verspäteten Lieferungen.

Ergebnis:

  • Sofortige Fehlererkennung und automatische Kundenbenachrichtigung.
  • Deutlich weniger vergessene Korrekturen und effizienterer Versandprozess.
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Problem:

  • Contributors können Tickets nicht direkt anderen Contributors zuweisen, Verzögerungen entstehen.
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  • Direkte Kommunikation zwischen Abteilungen, schnellere Ticket-Lösung.
  • Höhere Kundenzufriedenheit durch kürzere Wartezeiten.
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Problem:

  • Manuelle Kommunikation war ineffizient, Anfragen gingen unter und blieben ungetrackt.
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  • Automatische Benachrichtigungen und Zuweisungen für strukturiertes Issue-Management.
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  • Offene Bestellungen wegen ungelöster Adressprobleme.
  • Hoher Ressourcenaufwand für manuelles Tracking und Nachfassen.

Ergebnis:

  • Automatische Erinnerungen zur Adresskorrektur.
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