Sechs laufende Demos an erfundenen Betrieben und zwei Automatisierungen aus meiner Arbeit als Marketing-Angestellter, anonymisiert. Dazu ein Blueprint für eine Legal-Tech-SaaS, ein Konzept ohne Umsetzung. Jedes Diagramm läuft: Fall wählen, dem Punkt folgen, Knoten antippen. Der Gastzugang zeigt die echte Oberfläche, nur lesend.
Anfragen über Formular und Mail liest der Inhaber abends. Ein Notfall wie ein Wasserschaden wartet dann bis zum Abend, genauso lange wie die Frage, was ein Wasserhahn kostet.
Bewertung vier Sekunden nach dem Absenden, Notfälle sofort beim Inhaber.0,02 Cent je Anfrage. Erstantwort als Entwurf, ein Mensch gibt frei.
Quittungen aus den Autos, Rechnungen per Mail. Jemand tippt Datum und Betrag ab und schickt am Monatsende einen Ordner. Die Kanzlei ruft an, weil etwas fehlt.
Datum und Betrag bei allen lesbaren Belegen richtig, 0,03 Cent je Beleg.Dublette abgewiesen ohne Modell. Übergabe als Zip mit CSV und Fehlliste.
Alle sind auf der Baustelle, die Mailbox läuft voll, abends hört jemand ab. Wer bis dahin keinen Rückruf hat, ruft den nächsten Betrieb an.
Notfälle in Sekunden ganz oben, Nummer aus dem Gesprochenen, SMS-Entwurf wartet auf Freigabe.Transkription lokal, die Aufnahme verlässt das Haus nicht.
Nach dem ersten Gespräch vergehen Tage bis zum Angebot, es wird zu lang, das Interesse kühlt ab. Dabei steht alles schon im Gespräch.
Notiz in einer Stunde nach dem Gespräch, jede Zahl mit Zitat belegt.Zahl ohne Zitat wird gestrichen und steht als offen. Preis trägt der Mensch ein.
Kundenmails zu Lieferzeit, Rückgabe und Rechnung kommen täglich dutzendfach und werden von Hand beantwortet, unterschiedlich gut und oft spät.
Keine Zahl im Entwurf, die nicht in den Richtlinien steht. Beschwerden und Absagen gehen immer zum Menschen.0,02 Cent je Mail. Erfundener Online-Shop für Leuchten, Richtlinien in der Oberfläche änderbar.
Auf eine Stelle kommen Dutzende Bewerbungen, der Inhaber sichtet abends. Gute Bewerber sind weg, bevor jemand antwortet.
Jede Einordnung mit Zitat aus der Bewerbung. Alter, Familie, Herkunft werden vor dem Modell entfernt. Entscheiden tut ein Mensch.0,03 Cent je Bewerbung. Absage ohne Begründung, Löschung nach 180 Tagen. Kein Rechtsrat.
Ein Anbieter schickt automatische Mailserien aus HubSpot an tausende Kontakte. Die Öffnungsrate ist winzig, und der Bericht zeigt nicht, warum. Ich habe die Versanddaten nur lesend ausgewertet und jeden Kontakt nach dem Grund sortiert, warum ihn keine Mail erreicht: ungültige Adresse, fehlende Einwilligung, falsche Listen.
Nur 4 Prozent der Kontakte bekamen die Mails überhaupt. Mit einer Filterregel, die kaputte und nicht einwilligungsfähige Kontakte aus den Listen nimmt, wären es 73 Prozent.Automatisierung aus der Festanstellung, anonymisiert. Nur lesender Zugriff, der Mensch entscheidet über die Regel.
Firmen, die auf einer Reviewseite nach Anbietern suchen, kommen als Treffer ohne Ansprechpartner an. Sales bekommt eine Liste von Firmennamen und kann damit nichts anfangen.
27 von 29 Firmen ohne Kontakt angereichert, Übergabe nach Verhalten statt nach Punktzahl.Automatisierung aus der Festanstellung, anonymisiert. Wie viele Leads Sales annimmt, folgt nach der ersten Auswertung.
Eine SaaS mit vielen kleinen Verträgen bekommt mehr Leads und Tickets, als Vertrieb und Support von Hand schaffen. Zwischen Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung gehen Leads verloren, im CRM fehlen Regeln.
Ein 90-Tage-Plan: erst Regeln im CRM, dann Automatisierung, dann eine Modellschicht mit Freigabe durch Menschen.Konzept, nicht gebaut. Darum keine Messwerte. Zeigt, wie ich an einen Vertriebsprozess herangehe, bevor ein Modell ins Spiel kommt.