Als AI Transformation Consultant gebe ich dir hier eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du die Angebotsnachverfolgung automatisieren kannst, um:
- Abschlussrate zu erhöhen
- Umsatzpotenziale in der Pipeline auszuschöpfen
- schlafende Angebote zu reaktivieren
- ohne die Prospects zu nerven
Ziel ist ein systematisierter, KI-gestützter Prozess, der effizient, skalierbar und empathisch zugleich ist.
🧭 Gesamtziel: Angebotsnachverfolgung intelligent automatisieren
🧩 1. Analyse & Ist-Aufnahme
Ziel: Verstehen, wie aktuell mit Angeboten umgegangen wird.
Aufgaben:
- Angebotsprozesse und -systeme (Excel, PDF, CRM) analysieren
- Identifizieren: Wer erstellt Angebote? Wer versendet? Wer verfolgt nach?
- Welche Touchpoints bestehen? Wann verlaufen Angebote im Sand?
Tools/Technik:
- Interviews mit Vertrieb / Innendienst
- Sichtung von Angebotsdaten / CRM-Feldern
- Reporting über z. B. abgelaufene Angebote / „tote Leads“
🧩 2. Angebots-Tracking standardisieren
Ziel: Jedes Angebot erhält eine digitale „Spur“.
Aufgaben:
- Angebote nur noch zentralisiert über ein System versenden (CRM, DMS oder CPQ)
- Angebotslinks statt PDF-Anhänge versenden → für Tracking (z. B. via PandaDoc, GetAccept, Quotient)
- Öffnungen, Klicks, Zeit auf Seite, Downloads → erfassen & auswerten
Tools:
- PandaDoc / GetAccept / Hubspot Quotes / Pipedrive Smart Docs
- Integration mit E-Mail-System (z. B. Gmail, Outlook via Zapier, Make oder nativ)
🧩 3. Follow-up-Automation mit Kontext-Triggern
Ziel: Automatisierte und dennoch persönliche Nachfassaktionen.
Aufgaben:
- Vorlagen für verschiedene Follow-up-Stufen (1 Tag, 3 Tage, 7 Tage, 30 Tage, kein Download etc.)
- Follow-up-E-Mails oder SMS automatisiert auslösen abhängig vom Verhalten (z. B. Angebot geöffnet, aber nicht geantwortet)
Tools:
- CRM mit Automation (Hubspot, Pipedrive, Close)
- E-Mail-Automation mit Triggerlogik (Lemlist, Instantly, Mailshake, Customer.io)
- Webhooks / Make / Zapier zur Verbindung von Angebotssystem ↔ CRM ↔ Mailings
🧩 4. KI für Nachfass-Optimierung & Reaktivierung
Ziel: Persönliche Kommunikation mit Skalierung verbinden.
Wo KI sinnvoll ist:
- Texterstellung für Follow-ups je nach Verhalten (Öffnung, Klick, Inaktivität)
- Tonality Detection: Je nach Branche / Persona individuelle Ansprache
- Priorisierung durch KI-Lead Scoring: Welche Angebote haben Abschlusswahrscheinlichkeit X?
- Reaktivierung ruhender Leads mit GPT-generierten Re-Engagement-Kampagnen
Tools & Ansätze:
- OpenAI API / ChatGPT / Claude zur dynamischen E-Mail-Generierung
- CRM mit KI-Modulen (z. B. Hubspot AI / Salesforce Einstein)
- Pinecone / Weaviate für semantische Ähnlichkeitssuche in Angebotsinhalten
- Mailparser / GPT-Agents zur automatischen Klassifikation & Generierung von Antworttexten
🧩 5. Reminder- und Kalenderautomatisierung
Ziel: Vertrieb verliert keine Leads aus dem Blick.
Aufgaben:
- Reminder bei Nichtreaktion (Slack, E-Mail, Task im CRM)
- Dynamische Wiedervorlagen basierend auf Verhalten
- Verknüpfung mit Kalender zur Anrufplanung / Wiedervorlage
Tools:
- CRM + Kalender-Integration (Google, Outlook)
- Notion / ClickUp + Automationen
- ChatGPT-Automation via Zapier/Make: „Wenn kein Öffnen nach X Tagen → Reminder für Person Y“
🧩 6. Dashboard & KPI Tracking
Ziel: Messbarkeit & Optimierung
Metriken:
- Angebotserstellung → Versand → Öffnung → Klick → Antwort → Abschluss
- Ø Angebotslaufzeit
- Follow-up Erfolgsquote
- Reaktivierte Leads (nach 30+ Tagen)
- Umsatzanteil durch Automatisierung
Tools:
- CRM Dashboards
- Google Looker Studio mit Zapier/Make
- Segment + GA4 / Mixpanel zur Analyse
🧩 7. Kontinuierliche Optimierung durch KI-Feedback
Ziel: Lernen, was funktioniert
- KI analysiert, welche Follow-up-Texte funktionieren → A/B-Tests
- LLM-Feintuning (z. B. GPT mit eigenen Verkaufs-E-Mails)
- Erkennung: Welche Leads springen ab – wann & warum?
📈 Ergebnis
- Abschlussquote +20–35 %, da Leads nicht mehr „versanden“
- Zeitersparnis >50 % für Sales durch Automatisierung
- 100 % Angebotsnachverfolgung – kein Lead bleibt unbeachtet
- Reaktivierungspotenzial ausgeschöpft – bis zu 15 % zusätzliche Abschlüsse
- Weniger nervig, da Follow-ups durch Verhalten gesteuert, nicht blind getimt sind
✅ Beispielhafte Tool-Kombination
| Bereich | Tool |
|---|---|
| CRM + Sales | Hubspot / Pipedrive |
| Angebots-Tracking | PandaDoc / GetAccept |
| Automation | Make.com / Zapier |
| E-Mail-Follow-up | Lemlist / Instantly + GPT-API |
| KI für Texte | ChatGPT / Claude + Custom Prompts |
| Reaktivierung | Notion + GPT-Automation (cold revival) |
| KPI Dashboard | Looker Studio + CRM-Export |
🧠 Fazit
Ja, KI ist notwendig – aber nicht überall. Sie sollte punktgenau da eingesetzt werden, wo:
- manuelle Aufgaben ersetzt werden können (Text, Scoring, Priorisierung)
- Empathie bei gleichzeitiger Skalierbarkeit gebraucht wird
- kreative, datenbasierte Follow-ups entstehen sollen
Möchtest du das direkt für ein Unternehmen oder konkreten Kunden umsetzen? Dann kann ich dir auch einen Custom-Baukasten, konkrete GPT-Prompts oder API-Automationen dafür liefern.
