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Industrie · ki-automation

Lead-Routing für eine Maschinenbau-Vertriebsmannschaft

Inbound-Anfragen wurden manuell triagiert. Wir haben einen LLM-gestützten Klassifikator gebaut, der die Anfrage bewertet, dem richtigen Vertriebler zuweist und mit Vorschlags-Antwort versieht.

8h/Woche zurückgewonnen

Ausgangslage

Ein Maschinenbau-Mittelständler mit 180 Mitarbeitenden bekam täglich 40 bis 60 Inbound-Anfragen über Web-Formular, Telefon-Notizen und E-Mail-Mailbox. Eine Backoffice-Kraft sortierte sie manuell in Pipedrive. Durchschnittliche Reaktionszeit: 18 Stunden, mit Schlechtwetter auch mal 36.

Was wir gebaut haben

Eine Claude-Sonnet-basierte Klassifikations-Pipeline, die jede Anfrage in unter zwei Sekunden bewertet:

  • Zuordnung zur passenden Produktlinie (drei Sales-Teams)
  • Lead-Score basierend auf Volumen-Hinweisen, Branche, Ansprechpartner-Rolle
  • Vorschlags-Antwort mit Produktdaten, die der Vertriebler nur noch durchlesen und absenden muss
  • Eskalation an Backoffice nur bei niedrigem Confidence-Score

Integration in das bestehende Pipedrive plus eine Slack-Benachrichtigung pro neuem Lead.

Tech

  • Claude Sonnet 4 als Klassifikator
  • Vercel-Edge-Functions für die Pipeline
  • Pipedrive-API für Lead-Erstellung
  • Postgres (Neon) für Audit-Logs
  • Langfuse für Observability

Ergebnis

Reaktionszeit auf unter 4 Stunden im Durchschnitt. Backoffice-Aufwand reduziert um etwa 8 Stunden pro Woche. Vertriebsleitung bekommt einen wöchentlichen Report über Lead-Qualität und Klassifikator-Genauigkeit.

Lessons Learned

Die ersten zwei Wochen liefen mit 30 Prozent Confidence-Eskalation. Wir haben den System-Prompt mit echten Beispielen aus dem Backoffice nachjustiert. Quote ist heute bei 8 Prozent.