KI-Vertriebsqualifizierung für Fenster und Türen
Ein deutscher Fachhändler für Fenster und Haustüren bekam wachsendes Anfragevolumen über WhatsApp, das den Außendienst stark band — ohne dass die meisten Anfragen tatsächlich kaufbereit waren. Wir haben einen KI-Qualifizierungsagenten gebaut, der die ersten Konversationsschritte übernimmt, Budget, Zeitrahmen und Region prüft und nur die tatsächlich relevanten Leads in den Kalender der Berater bringt.
Ausgangslage
Der Händler betreibt drei Ausstellungen in Nordrhein-Westfalen und beschäftigt vier Außendienst-Berater, die Vor-Ort-Termine bei Privatkunden wahrnehmen. Anfragen kamen historisch über Telefon und ein Web-Formular, aber WhatsApp wuchs zur dominanten Kontaktart — und damit auch das Problem. Viele Erstanfragen waren reine Preisanfragen ohne konkretes Projekt, andere lagen außerhalb des Liefergebiets, wieder andere hatten ein Budget, das den Mindestauftragswert deutlich unterschritt. Trotzdem mussten Berater jede Anfrage zumindest sichten und höflich beantworten. Die Folge: rund die Hälfte der Berater-Zeit floss in Erstkontakte, die nie zu einem Auftrag führten. Vor-Ort-Termine — der eigentliche umsatzwirksame Schritt — wurden seltener, die Wartezeit auf einen Beratungstermin stieg auf über zwei Wochen.
Lösung
Wir haben einen Qualifizierungsagenten auf Basis von Claude gebaut, der über die offizielle WhatsApp Business API alle Erstanfragen entgegennimmt. Der Agent führt ein freundliches, kurzes Gespräch, das aussehen soll wie eine erste Beratungsabklärung — nicht wie ein Formular. Er erfragt das Produktinteresse (Fenster, Haustür, beides), den ungefähren Umfang, die Postleitzahl, den gewünschten Zeitrahmen und ob es sich um Neubau oder Sanierung handelt. Bei klar nicht passenden Anfragen — außerhalb des Liefergebiets, eindeutig zu kleines Volumen — gibt er eine höfliche Absage mit Empfehlung. Bei passenden Anfragen bietet er direkt Termin-Slots aus den Kalendern der Berater an und bucht den Termin. Die Orchestrierung läuft in Langflow, die Kalender-Integration und CRM-Synchronisation über n8n. Daten landen in PostgreSQL und im HubSpot des Händlers. Die gesamte Infrastruktur läuft auf einem Hetzner-Server in Nürnberg, AVV nach Artikel 28 DSGVO inklusive. Eine Eskalation an einen menschlichen Berater ist jederzeit über das Stichwort "Mensch" möglich.
Ergebnis
Nach drei Monaten Betrieb übernahm der Agent rund siebzig Prozent der Erstkontakte vollständig — von Eingang bis zur Terminbuchung oder begründeten Absage. Die Berater bekommen heute fast ausschließlich vorqualifizierte Termine in den Kalender, die Wartezeit auf einen Vor-Ort-Termin ist von über zwei Wochen auf rund vier Tage gesunken. Die Abschlussquote bei den vom Agenten gebuchten Terminen liegt rund fünfzehn Prozent höher als bei den ungefilterten Direktkontakten zuvor — was sich erklären lässt: nur ernsthafte Interessenten passieren die Qualifizierung. Das Volumen der Erstanfragen hat sich nicht verändert; was sich verändert hat, ist, wie viel davon bei den Beratern landet.
Was wir daraus gelernt haben
Zwei Dinge sind hängengeblieben. Erstens: Die Versuchung ist groß, dem Agenten möglichst viel beibringen zu wollen — Produktdetails, Preise, technische Spezifikationen. Wir haben das in der ersten Version versucht und sind schnell darauf gestoßen, dass dies die Qualifizierung verwässert. Kunden fingen an, mit dem Agenten in technische Detaildiskussionen einzusteigen, der Agent gab Auskünfte, die dann beim Berater korrigiert werden mussten. Die Lösung war kontraintuitiv: Wir haben den Agenten bewusst dümmer in Bezug auf Produktdetails gemacht und ihn auf die reine Qualifizierungsrolle beschränkt. Die Abschlussquote stieg danach. Zweitens: Der Übergabepunkt vom Agenten zum Berater ist die kritischste Stelle. Ein Berater, der vor dem Vor-Ort-Termin eine klare Zusammenfassung der bisherigen Konversation bekommt, ist deutlich vorbereiteter — wir liefern diese Zusammenfassung als strukturierte Notiz im HubSpot-Deal mit, und das Feedback der Berater dazu war einer der überraschendsten positiven Effekte.
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