Live-Demo · Lead Scoring

Von der Anfrage zur Priorität — in einem Schritt.

Lead Scoring bewertet eingehende Anfragen per KI, begründet jede Bewertung und führt sie durch eine Sales-Pipeline. Offen zum Ausprobieren, mit eigenem Prompt und eigenem Modell.

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  • Kostenlos ausprobieren
  • Keine Installation
  • Daten nach 7 Tagen gelöscht

Der Weg eines Leads

Vier Stationen, kein Blackbox-Zauber. Was das Modell entscheidet, steht danach lesbar am Lead.

  1. Anfrage erfassen

    Eine eingehende Nachricht wird als Lead angelegt — mit Quelle (LinkedIn, Xing, FreelancerMap, Gulp, E-Mail) und dem Originaltext.

  2. Modell bewertet

    Ihr Scoring-Prompt geht zusammen mit Quelle und Nachricht an das gewählte Modell. Ein Aufruf, ein Ergebnis, protokollierte Kosten.

  3. Klasse und Begründung

    Zurück kommen genau eine von vier festen Klassen und ein Begründungstext. Keine freie Skala, keine erfundenen Kategorien.

  4. Pipeline

    Der Lead läuft durch sieben Status von Neu bis Gewonnen. Jede Änderung landet nachvollziehbar in der Aktivitäts-Historie.

Die sieben Stufen — schematisch

  1. Neu
  2. Qualifiziert
  3. Kontaktiert
  4. Im Gespräch
  5. Angebot
  6. Gewonnen
  7. Verloren

Der Status wird am Lead selbst gesetzt; jeder Wechsel wird in der Aktivitäts-Historie protokolliert.

Was am Ende am Lead steht

Beispiel aus der Demo: Nachricht, Bewertung mit Begründung und der Status, den Sie selbst setzen.

M. Behrendt · Beispiel Logistik GmbH

Eingegangen 12.06.2026, 09:14 · angelegt vor 3 Minuten

FreelancerMap

Nachricht

Wir suchen kurzfristig Unterstützung bei der Ablösung unserer Auftragsverwaltung. Das Bestandssystem läuft auf Java 8, geplant ist der Umstieg auf Spring Boot. Budget ist intern freigegeben, Start idealerweise im August. Remote möglich, zwei Tage vor Ort pro Monat.

Hot 12.06.2026, 09:17

Begründung des Modells

Konkreter, intern freigegebener Bedarf mit klarem Zeitfenster und passendem Technologie-Stack (Java, Spring Boot). Die Anfrage kommt direkt aus der Fachabteilung und nennt Budget und Startzeitpunkt — hohe Abschlusswahrscheinlichkeit, sofortige Kontaktaufnahme empfohlen.

Noch 19 von 20 Scorings heute.

Status Neu Aktivität: Gescored · Hot (1.284 Tokens)

Was Sie sehen — und was darunter läuft

Die Demo ist kein Prototyp mit Fassade. Links, was im Browser passiert; rechts, was es technisch trägt.

Im Browser Darunter
Der Score erscheint nach ein paar Sekunden am Lead. Function-Calling gegen eine kuratierte Modell-Allow-List — nur Anbieter mit klarer No-Training-Policy. Fehlerpfade sind getestet, nicht angenommen.
Unter dem Score steht „Noch 19 von 20 Scorings heute“. Durchgesetztes Tageskontingent pro Konto plus globaler Budget-Cap in US-Dollar. Der KI-Verbrauch kann nicht unbemerkt durchlaufen.
Das Dashboard zeigt Score-Verteilung und Funnel. Dieselben Vorgänge liegen als Prometheus-Metriken an: Anfragen, Latenzen und KI-Verbrauch, sichtbar in Grafana-Dashboards.
„Konto löschen“ verlangt ein Bestätigungswort — daneben steht „Daten exportieren“. Der Export liefert Profil, Leads und Aktivitäten als versioniertes JSON (Auskunft und Übertragbarkeit, Art. 15 und 20). Die Löschung entfernt das Konto und alles, was daran hängt — Leads, Aktivitäten, Tags und ausgestellte Tokens per Datenbank-Kaskade (Art. 17), ohne zurückbleibende personenbezogene Reste.
Sie werden beim Arbeiten nie unvermittelt abgemeldet. JWT mit Access- und Refresh-Token, Rotation bei jedem Refresh, Refresh-Token gehasht und jederzeit widerrufbar.

Was wir im Betrieb sehen

Die Demo läuft nicht blind. Dieselben Vorgänge, die Sie im Dashboard sehen, liegen als Metriken an und laufen in Grafana zusammen.

Grafana-Dashboard der Lead-Scoring-Demo: Scoring-Kosten, Budget-Auslastung, Kosten je Modell im Zeitverlauf sowie Scorings und Tokens für Tag und Monat
Aus einem Lasttest dieser Demo — die Dashboards gehören nicht zum öffentlichen Zugang.
  • Kosten je Modell und Zeitfenster, nicht nur als Gesamtsumme
  • Auslastung der Budget- und Mengen-Deckel auf einen Blick
  • Verbrauch nach Scorings und Tokens, getrennt nach Tag und Monat

Wo sich Lead Scoring einsetzen lässt

Überall dort, wo mehr Freitext hereinkommt, als jemand in Ruhe lesen kann.

Projektbörsen

Ausschreibungen von FreelancerMap oder Gulp vorsortieren, statt jede einzeln zu lesen — passende zuerst.

LinkedIn und Xing

Echte Anfragen von Akquise-Massennachrichten trennen, bevor Zeit in die falschen fließt.

Kontaktformular

Eingehende Website-Anfragen priorisieren, bevor überhaupt jemand ins Postfach schaut.

Vertriebspostfach

Werbung und Kaltakquise automatisch als solche markieren, statt sie täglich manuell wegzuklicken.

Recruiting

Initiativbewerbungen gegen ein Anforderungsprofil vorqualifizieren — mit begründeter Einordnung.

Partneranfragen

Reseller- und Kooperationsanfragen nach Passung und Volumen einordnen, statt nach Eingangsreihenfolge.

Das Muster ist übertragbar. Freitext rein, eine feste Klasse plus Begründung raus, danach ein nachvollziehbarer Status-Verlauf — dasselbe trägt Ticket-Triage, die Vorsortierung von Angebotsanfragen oder die Eingangsklassifikation von Dokumenten. Lead Scoring ist das Beispiel, nicht die Grenze.

In drei Schritten selbst ausprobieren

Kein Vertriebsgespräch vorab, keine Demo-Termine.

1 · Registrieren

E-Mail bestätigen, fertig. Ihr Datenraum ist von allen anderen getrennt — Sie sehen ausschließlich Ihre eigenen Leads.

2 · Einrichtung durchlaufen

Ein kurzer Assistent führt durch Modell und Prompt — mit Vorlagen für IT-Freelancing, Kreativdienstleistung und Handwerk — und bewertet zum Abschluss ein paar kuratierte Beispiel-Anfragen live. Danach steht Ihr erster Lead so da wie oben.

3 · Eigene Leads scoren

Dann Ihre eigenen Anfragen: Quelle wählen, Originaltext einfügen, anlegen. Die Bewertung läuft automatisch mit — im Rahmen Ihres Tageskontingents, jederzeit neu anstoßbar.

  • Tageskontingent
  • Budget-Cap in US-Dollar
  • Rate-Limiting
  • Metriken und Dashboards
  • Datenexport
  • EU-Hosting

Spielregeln der Demo

Damit klar ist, worauf Sie sich einlassen.

Keine echten personenbezogenen Daten

Nutzen Sie Beispieltexte oder anonymisierte Anfragen. Die Demo ist zum Ausprobieren gebaut, nicht als Produktivsystem.

Löschung nach 7 Tagen

Die in der Demo angelegten Daten — Leads samt Bewertungen und Historie — werden nach sieben Tagen automatisch gelöscht. Ihr Konto bleibt bestehen; löschen können Sie es jederzeit selbst.

Begrenztes Kontingent

Pro Konto gilt ein Tageslimit an Bewertungen. Das hält die KI-Kosten gedeckelt — und zeigt nebenbei, wie das Limit im Produkt wirkt.

Ihr Anwendungsfall, dieselbe Bauweise.

Lead Scoring ist nur das Beispiel. Übertragbar ist nicht der Anwendungsfall, sondern wie es gebaut ist: ein sauberes Backend, ein gekapselter KI-Layer, nachvollziehbare Kosten und DSGVO von Anfang an. Welches KI-Feature Ihr Produkt braucht, klären wir im Gespräch — das Paket „Backend + Frontend“ liefert es mit vollständigem Quellcode, ab 22.500 € und 6–8 Wochen.

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