Wo der Leerlauf entsteht.
Manuelle Lead-Bewertung ist zeitaufwändig und inkonsistent. Wertvolle Leads gehen verloren, weil Follow-ups zu spät oder gar nicht erfolgen.
Dieser Workflow analysiert eingehende Leads automatisch mit KI, priorisiert sie basierend auf Kaufwahrscheinlichkeit und startet personalisierte Follow-up-Kampagnen in Slack und E-Mail.
Mit JOY schreibenManuelle Lead-Bewertung ist zeitaufwändig und inkonsistent. Wertvolle Leads gehen verloren, weil Follow-ups zu spät oder gar nicht erfolgen.
Der Workflow nutzt GPT-4 zur Analyse von Lead-Daten und Verhaltensmustern, kategorisiert Leads in Echtzeit und trigger automatische, kontextuelle Aktionen im CRM und Kommunikationskanälen.
Webhook empfängt neue Lead-Daten aus CRM oder Formular.
GPT-4 bewertet Lead-Qualität anhand von BANT-Kriterien und vergibt Score.
Lead-Priorität und Score werden im CRM (HubSpot) gespeichert.
Für High-Priority Leads: Slack-Nachricht an Sales mit Handlungsaufforderung.
Personalisiertes E-Mail-Follow-up je nach Lead-Score via Sendinblue.
Der Workflow beginnt, wenn ein neuer Lead im CRM (z.B. HubSpot) erfasst oder ein Formular abgeschickt wird. Ein n8n-Webhook empfängt die Daten. Ein OpenAI-Node analysiert die Firmeninformationen, Website-Interaktionen und Antworten auf Basis vordefinierter Kriterien (Budget, Zeitrahmen, Autorität, Bedarf). Das Ergebnis ist ein Score und eine Prioritätsstufe (Heiß, Warm, Kalt). Basierend darauf wird der Lead im CRM kategorisiert. Für 'Heiße' Leads wird sofort eine Slack-Benachrichtigung an den Sales-Verantwortlichen gesendet mit einer KI-generierten Handlungsempfehlung. Gleichzeitig wird eine personalisierte Willkommens-E-Mail via Sendinblue getriggert. Für 'Warme' Leads startet ein automatisiertes Follow-up-Sequenz in Airtable mit geplanten E-Mails. Alle Aktivitäten werden im CRM protokolliert.
Im kostenlosen Erstgespräch klären wir Ausgangslage, Schnittstellen, Datenschutz und den kleinsten sinnvollen Umsetzungsschritt. Erst danach erhalten Sie eine belastbare Empfehlung.