Strategie, CRM-Logik und Automatisierung verbinden
Der Case zeigt meine Arbeit sehr direkt: Ich berate nicht nur zu Lead-, CRM-, Automatisierungs- und KI-Prozessen, sondern übersetze solche Systeme auch pragmatisch in nutzbare digitale Strecken. Der Lead-Check ist deshalb bewusst nicht nur Case Study, sondern auch direkt ein Einstieg zum Ausprobieren: hier testen.
Ausgangslage
Wie lässt sich eine Beratungspositionierung so erlebbar machen, dass Interessenten direkt einen ersten Mehrwert erhalten? Der Check sollte erste Orientierung geben und gleichzeitig genug Kontext für den nächsten sinnvollen Schritt liefern. Zentral waren demnach folgende Ausgangsfragen:
- Wie wird aus einem Website-Besuch ein qualifizierter Lead?
- Welche Fragen liefern genug Kontext, ohne Nutzer:innen zu überfordern?
- Wie kann eine personalisierte Auswertung entstehen, ohne jede Anfrage manuell zu starten?
- Wie lassen sich DOI, CRM-Logik und Automatisierung sauber verbinden?
Ziel des Projekts
Positionierung sichtbar machen
Interessenten sollten direkt verstehen, dass es um Lead-Prozesse, CRM, Automatisierung und KI geht.
Qualifizierte Informationen erfassen
Wesentliche Informationen wie Branche, Reifegrad, Fokusbereiche oder Kapazität sollten strukturiert abgefragt werden.
Automatisiert Mehrwert liefern
Aus den Angaben sollte eine KI-gestützte Analyse mit konkreten Handlungsempfehlungen entstehen.
Vorgehen
Das Vorgehen folgte einer klaren Prozesslogik: Angebot verstehen, Diagnose ableiten, Nutzerführung bauen, Automatisierung anbinden und die Strecke anschlussfähig für CRM, Follow-up und spätere Varianten machen.
01Angebot in Diagnose-Logik übersetzt
Aus der Positionierung wurde ein Fragenmodell abgeleitet, das Bedarf, Reifegrad, Engpässe und Potenziale sichtbar macht.
02Mehrstufige Nutzerführung aufgebaut
Der Check wurde in sechs Schritte gegliedert, damit aus der Abfrage ein geführter Mini-Audit wird.
03Low-Code-/No-Code-Setup konzipiert
Cursor für Umsetzung und Iteration, n8n für Workflows, HubSpot als CRM-Zielsystem, Gmail API und KI-Auswertung wurden als schlankes modulares Setup gedacht.
04Automatisierungslogik mit n8n aufgebaut
Formulardaten, DOI-Mail, KI-gestützteAnalyse, Ergebnisversand und HubSpot-Verarbeitung wurden in n8n als Prozesskette verbunden. So entstand eine wiederholbare, strukturierte Auswertung mit nächstem sinnvollen Schritt.
05Datenschutz- und Einwilligungslogik integriert
Kontaktdaten, Prozessinformationen und KI-Auswertung wurden bewusst getrennt und mit Double-Opt-in abgesichert.
06White-Label-Fähigkeit mitgedacht
Fragenkatalog, Ergebnislogik, CRM-Felder, Branding und E-Mail-Strecken wurden so gedacht, dass die Lösung adaptierbar bleibt.
Die Website wurde ein aktiver Einstieg in den Lead-Prozess.
Der Prozess ist bewusst so aufgebaut, dass Interessenten sofort erleben können, welche Fragen für Lead-, CRM- und Automatisierungspotenziale relevant sind: hier direkt ausprobieren.
Kontext
Leads kommen nicht nur mit Kontaktdaten, sondern mit Bedarf, Reifegrad, Fokusbereichen und konkreten Herausforderungen an.
Automatisierung
Double-Opt-in, LLM-Auswertung, Analyse-Mail und CRM-Verarbeitung greifen als Prozess ineinander. Die KI wird automatisch ausgelöst und anschließend für das Follow-up nutzbar gemacht.
Wiederverwendbarkeit
Der Aufbau kann für andere Angebote, Branchen, Fragenmodelle und White-Label-Szenarien adaptiert werden.
Typische Artefakte
Was andere daraus lernen können
Ein gutes Lead-Formular erzeugt Kontext
Bei erklärungsbedürftigen Angeboten reichen Name, E-Mail und Nachricht selten aus, um Bedarf sinnvoll einzuordnen.
Qualifizierung beginnt in der Nutzerführung
Die richtigen Schritte machen Bedarf, Reifegrad, Dringlichkeit und Potenzial sichtbar, ohne die Abfrage schwerfällig zu machen.
KI wirkt erst im sauberen Prozess
Entscheidend für nützliche KI-Integration sind strukturierte Eingaben, ein sauberer Bewertungsrahmen, eine klare Prompt-Logik und ein definierter Folgeprozess.
Mein Beitrag
Ich habe die Lead-Strecke von der Strategie bis zur operativen Umsetzung aufgebaut. Aus meiner Beratungspositionierung entstand ein digitaler Mini-Audit, der Nutzerführung, Fragenlogik, CRM-Datenstruktur und Automatisierung verbindet.
Dazu gehörten die Konzeption der Formularstrecke, der Aufbau der n8n-Automatisierung, die Integration von Double-Opt-in und E-Mail-Prozess sowie die KI-gestützte Analyse über eine LLM-API. Die Auswertung wurde über System- und User-Prompt so gesteuert, dass aus den Formulardaten eine strukturierte Einschätzung mit Handlungsempfehlungen entstand. Ergänzend wurden HubSpot- und Follow-up-Logik angebunden, damit die Analyse nicht isoliert bleibt, sondern direkt im Lead-Prozess weiterverwendet werden kann.
So entstand ein eigener Proof-of-Work: ein strukturierter Lead-Prozess, der bessere Kontextdaten liefert, automatisiert Mehrwert erzeugt und perspektivisch als white-label-fähiges System weitergedacht werden kann.
