Eine Agentur lebt von einer gefüllten Pipeline — und findet trotzdem selten Zeit für die Suche danach. Betreuung, Termine und Abgabefristen gehen immer vor. Die Agentur in diesem Bericht sucht Markenhersteller einer bestimmten Größe und Branche als Kunden. Die Vorarbeit dafür hat sie an einen KI-Agenten übergeben.
Warum Neukundengewinnung an der Vorarbeit scheitert
Bevor man jemanden sinnvoll ansprechen kann, muss man eine ganze Reihe von Fragen beantworten: Passt die Firma wirklich zum Leistungsangebot? Wer entscheidet dort? Stimmt die E-Mail-Adresse? Erfüllt das Unternehmen das fachliche Merkmal, auf das es der Agentur ankommt? Und steht der Kontakt vielleicht längst im CRM?
Jede dieser Fragen ist schnell beantwortet — aber eben für jeden einzelnen Kontakt aufs Neue. Genau deshalb bleibt die Liste potenzieller Kunden in vielen Unternehmen kurz und veraltet: Recherche konkurriert mit dem Tagesgeschäft und verliert.
Was der KI-Agent übernimmt
- Zielgruppe als Regelwerk: Branchen, Unternehmensgröße, Region, Rollen und Ausschlüsse werden einmal gemeinsam festgelegt und gelten für jeden Lauf gleich.
- Recherche und Anreicherung: Der Agent sucht passende Firmen und Ansprechpartner in der B2B-Datenbank Apollo und ergänzt geprüfte E-Mail-Adressen und LinkedIn-Profile. Bestehende Kontakte im CRM vervollständigt er gleich mit.
- Doppelte Bewertung: Eine feste Regel bewertet, wie vollständig und verlässlich die Daten eines Kontakts sind. Zusätzlich beurteilt die KI, wie gut die Firma zur definierten Zielgruppe passt, und schreibt ihre Begründung dazu.
- Das entscheidende Fachmerkmal: Für jede Agentur gibt es ein Signal, das stärker wiegt als alle anderen — ob ein Unternehmen auf einem bestimmten Kanal schon aktiv ist, welche Technik es einsetzt, wie es sich am Markt zeigt. Dieser Check läuft hier bewusst noch von Hand, weil die Quelle automatisierte Abrufe von Servern blockt. Das Ergebnis fließt in die Bewertung ein und hängt als Label am Kontakt.
- Direkt ins CRM: Kontakte oberhalb einer festen Schwelle legt der Agent im CRM an — hier Pipedrive — mit Labels und Firmendaten. Dubletten und Bestandskunden fallen vorher heraus, Grenzfälle kommen auf eine Prüfliste.
Was bewusst beim Menschen bleibt: die Prüfung des Fachmerkmals, die Grenzfälle — und vor allem die Ansprache. Der Agent verschickt nichts. Er stellt eine Liste zusammen, wer darauf angesprochen wird und mit welchen Worten, entscheidet das Vertriebsteam. Das ist keine technische Einschränkung, sondern Absicht: Werbliche E-Mails ohne vorherige Einwilligung sind in Deutschland auch im Geschäftsverkehr unzulässig.
Das Ergebnis
Seit dem Start hat der Agent über 3.000 Kandidaten recherchiert und angereichert. Rund vier von fünf sortiert er aus, weil sie nicht zur Zielgruppe passen — und zwar, bevor jemand Zeit in sie investiert. Die passenden stehen mit Ansprechpartner und Firmendaten im CRM. Aus diesen Kontakten entstehen heute Gespräche mit potenziellen neuen Kunden.
Was wir dabei gelernt haben
Datenbanken wie Apollo berechnen jeden Abruf einzeln. Ein Agent, der unermüdlich recherchiert, kann deshalb auch unermüdlich Geld ausgeben. Dieser prüft vor jedem kostenpflichtigen Abruf ein festes Budget, und einmal verworfene Kandidaten bleiben dauerhaft gesperrt — niemand bezahlt zweimal für dieselbe Absage. Solche Leitplanken gehören für uns zu jeder Automatisierung dazu, nicht erst zur zweiten Version.
Warum Lead-Recherche zu KI-Agenten passt
Lead-Recherche ist dieselbe Handvoll Prüfungen, tausendfach wiederholt. Menschen werden dabei nach dem fünfzigsten Kontakt ungenau; ein Agent wendet bei Kontakt dreitausend noch dieselben Kriterien an wie bei Kontakt eins. Ihr Team bekommt dafür, was es eigentlich braucht: eine kurze Liste von Firmen, bei denen sich das Gespräch lohnt.
Hinweis: Dieser Bericht ist ein anonymisiertes Beispiel aus unserer Praxis; die Zahlen stammen aus dem laufenden Betrieb (Stand September 2026). Welche Kriterien und Quellen für Ihre Zielgruppe passen — und welche rechtlichen Grenzen für die Ansprache gelten — klären wir im Gespräch.