Gebaut, was hier beschrieben wird.

Zielkundenscraping, Messescreening und der GEO-Report sind keine Konzepte. Alle drei Tools wurden von Intential.ai selbst entwickelt und implementiert: von der ersten Problemdefinition bis zum ausgelieferten Report. Dieser Ansatz gilt genauso für externe Use Cases.

Modul A
GEO-Report

Systematische Messung der KI-Sichtbarkeit über Claude, Gemini, ChatGPT und Perplexity, getrennt nach trainiertem Wissen und Live-Suche. Identischer Prompt je Kanal, keine Einzelabfrage.

Multi-Channel-Messung Trainings-/Search-Vergleich Kennzahlenbasiert Handlungsempfehlungen
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Modul B
Zielkundenscraping

KI-gestützte Identifikation von B2B-Zielunternehmen auf Basis von Web-Crawling, Keyword-Scoring und Enrichment. Konfiguriert auf den ICP des Kunden, nicht auf einen generischen Prompt.

Web-Crawling KI-Klassifikation Scoring-Modell Daten-Enrichment
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Modul C
Messescreening

Systematisches Screening von Fachmessen auf Basis von Themenfeldern und Keywords. Jede Veranstaltung wird inhaltlich geprüft und mit einem Relevanz-Score versehen.

Keyword-Matching Relevanz-Scoring Datenanreicherung Strukturierter Export
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Die Ideen sind da. Die Umsetzung fehlt.

Vertrieb und Marketing in B2B-Unternehmen wissen oft, wo KI helfen könnte. Was in vielen Organisationen fehlt, ist das technische Know-how für die Umsetzung. Und jemand, der von der ersten Idee bis zur laufenden Lösung dabei ist.

Manuelle Prozesse binden Kapazität

Viele Schritte in Recherche, Priorisierung und Datenaufbereitung lassen sich automatisieren. Sie werden trotzdem weiterhin manuell ausgeführt, weil der Weg dorthin unklar ist.

KI-Tools ohne Struktur

ChatGPT und Co. sind verfügbar, werden aber punktuell und ohne definierten Prozess eingesetzt. Das Ergebnis ist nicht reproduzierbar und schwer intern zu kommunizieren.

Fehlende Brücke zwischen Idee und Umsetzung

Die Herausforderung ist bekannt und der Use Case grob skizziert. Trotzdem bleibt die Lücke zwischen Konzept und laufendem Tool oft offen. Intern fehlt die Kapazität, klassische IT-Dienstleister denken zu groß und zu langsam.

Von der ersten Frage bis zur laufenden Lösung.

Jeder Schritt endet mit einem konkreten Ergebnis. Kein Konzeptpapier, das danach in der Schublade verschwindet.

Schritt 01
Use-Case-Identifikation

Gemeinsame Analyse der bestehenden Prozesse in Vertrieb oder Marketing. Welche Schritte sind repetitiv, datenbasiert und regelbar? Wo entsteht durch Automatisierung oder KI der größte Hebel? Am Ende steht eine priorisierte Shortlist konkreter Use Cases mit einer ersten Nutzeneinschätzung.

Schritt 02
Konzeption & Prozessdesign

Für den priorisierten Use Case wird ein konkretes Prozessdesign erarbeitet. Welche Daten fließen ein, welche Logik steckt dahinter, wie sieht der Output aus? Dieser Schritt sorgt dafür, dass die spätere technische Umsetzung auf einer fachlich soliden Grundlage aufbaut.

Schritt 03
Implementierung & Pilotbetrieb

Aufbau des Tools, Workflows oder der Automatisierungslösung auf Basis des abgestimmten Designs. Initialer Pilotbetrieb mit echten Daten, um Qualität und Passgenauigkeit zu prüfen. Bei Bedarf wird nachjustiert, bis das Ergebnis wirklich funktioniert.

Schritt 04
Übergabe & Dokumentation

Die fertige Lösung wird vollständig dokumentiert und an das interne Team übergeben. Ziel ist, dass sie eigenständig weitergenutzt und bei Bedarf angepasst werden kann.

Was typischerweise entwickelt wird.

Der Fokus liegt auf B2B-Vertrieb und Marketing. Dort entstehen Use Cases, die mit überschaubarem Aufwand einen messbaren Unterschied machen. Oft sind es Prozesse, die heute manuell laufen. Manchmal sind es Daten, die vorhanden sind, aber nicht genutzt werden.

Intential.ai arbeitet nicht mit vorgefertigten Produkten, sondern entwickelt Lösungen, die zum konkreten Prozess, zum bestehenden Tech-Stack und zu den realen Anforderungen des Teams passen.

Lead- & Account Intelligence
Automatisierte Recherche, Scoring und Priorisierung von Zielkunden oder Accounts. Analog zum Zielkundenscraping, aber konfiguriert auf den spezifischen Kontext des Unternehmens.
Content- & Kampagnenautomatisierung
KI-gestützte Erstellung oder Vorbereitung von Kampagneninhalten, Outreach-Texten oder Segmentierungslogiken auf Basis interner Daten.
Daten- & Reportingprozesse
Automatisierte Aufbereitung, Anreicherung oder Zusammenführung von Vertriebsdaten. Bessere Entscheidungsgrundlagen ohne manuellen Aufwand.
Markt- & Wettbewerbsmonitoring
Systematische Beobachtung von Märkten, Wettbewerbern oder Themenfeldern. Automatisiert, strukturiert und auf die wirklich relevanten Signale reduziert.
Was Intential.ai im Use Case Development liefert
  • Use-Case-Identifikation und Priorisierung
  • Prozessdesign und technische Konzeption
  • Aufbau und Implementierung der Lösung
  • Pilotbetrieb und Qualitätssicherung
  • Dokumentation und Übergabe an das interne Team
Was nicht Bestandteil ist
  • Strategieberatung ohne konkreten Umsetzungsbezug
  • Dauerbetrieb oder Support-Verträge
  • Use Cases außerhalb von Vertrieb und Marketing
  • Softwareentwicklung im klassischen Sinne (kein Dev-Team)

Einen Use Case im Kopf?

Ein erstes Gespräch genügt, um zu klären, ob und wie ein Use Case umsetzbar ist. Kurz beschreiben, was das Ziel ist. Den Rest klären wir gemeinsam.

Kein Aufwand vorab, keine Verpflichtung
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