Wenn eine Anfrage zwischen Postfach, Tabelle und CRM wechselt, können Besitzer und nächste Aktion schwer sichtbar werden.
Die folgende produktive Pipeline zeigt, wie eine Nachricht zu einem strukturierten, prüfbaren CRM-Datensatz wird.
Die Pipeline, Schritt für Schritt
1. Erfassen — Ein Interessent sendet ein Formular auf Ihrer Website (oder Tally, Typeform, E-Mail). Die Übermittlung löst einen Webhook in der Workflow-Plattform aus (wir nutzen Make).
2. Analysieren — Die Nachricht geht mit einem strukturierten Prompt an ein KI-Modell: Absicht, Unternehmenskontext, Volumensignale und Dringlichkeit aus dem Freitext extrahieren.
3. Bewerten — Das Modell liefert strukturiertes JSON zurück: einen Lead-Score (0–100), einen Status wie „Qualifiziert — hohe Priorität“, eine Zwei-Satz-Zusammenfassung und einen vorgeschlagenen nächsten Schritt.
4. Weiterleiten — Das Ergebnis wird zur Übersicht in Google Sheets geschrieben und an HubSpot übergeben: Kontakt wird angelegt, Deal in der Pipeline geöffnet, die KI-Zusammenfassung landet als Notiz am Deal.
5. Nachfassen — Der Vertriebsverantwortliche erhält eine Benachrichtigung mit Score, Begründung und vorgeschlagenem nächsten Schritt.
Was die KI entscheidet — und was nicht
Die KI bereitet Klassifizierung, Zusammenfassung und Priorisierung nach vereinbarten Regeln vor. Sie verhandelt nicht, setzt keine Preise und sendet nichts eigenständig an Kunden. Jeder erzeugte Datensatz bleibt sichtbar und editierbar.
Die Prüfgrenze hält unsichere Ausgaben sichtbar, statt sie in stille Aktionen zu verwandeln.
Was sich für das Team ändert
Der beabsichtigte Effekt ist, dass Qualifizierung beim Eingang beginnen kann, Priorisierung einer sichtbaren Logik folgt und die Pipeline beobachtbar wird — jede Anfrage existiert als Vorgang mit Kontext. Reaktionszeit und Conversion werden im eingeführten Prozess gemessen.
Das Beispiel nutzt ein Formular, Make, Google Sheets, HubSpot und ein KI-Modell. Der konkrete Stack folgt den Konten und Zugriffsgrenzen des Kunden.
Umsetzungshinweise aus einem funktionierenden Intake-Muster
Die wichtigste Designentscheidung ist der Datenvertrag, nicht der Prompt. Legen Sie handlungsrelevante Felder, Quellen und offen bleibende Angaben fest.
Prüfen Sie vor unbeaufsichtigtem Routing ein Kalibrierungsset gegen die Entscheidungen des heutigen Teams und ändern Sie Regel oder Schema bei Abweichungen.
Ein produktiver Pfad braucht Idempotenz, Ausnahme-Warteschlange und sichtbaren Besitzer. Fehler müssen wiederherstellbar, Unsicherheit prüfbar bleiben.
Abnahme-Checkliste
- Jede Anfrage ist rückverfolgbar
- Fehlende Angaben sind sichtbar
- Klassifikationsgründe sind lesbar
- Der nächste Besitzer ist klar
- Fehler landen in einem überwachten Pfad