Ein KI-SDR der nicht nur
Mails schreibt — sondern verkauft.

14 angebundene DACH-Datenquellen — Google Maps, Handelsregister, Vergabe-Portale, Arbeitsagentur, Förder- und Patentregister. Dedupliziert, ICP-gefiltert, mit Trigger-Detection.

Marktstammdatenregister, Handelsregister, Bundesanzeiger, OpenStreetMap — jedes Plugin wählt seine Quellen selbst.

Claude analysiert jedes Unternehmen: Score 0–100, Potenzial, passende Förderungen aus DACH-DB.

Wappalyzer-light scannt jede Lead-Website nach 40+ Technologien. Branche, Größe, Pain-Hook ableitbar — ohne paid Service.

Aus Name + Domain wird die wahrscheinlichste Adresse gefunden und live per SMTP-Probe validiert. Spart Bounces ohne externen Verifier.

Logistic-Regression auf historische Wins. Tier A/B/C → unterschiedliche Sequenz-Aggressivität, Personalisierungs-Tiefe und Multi-Channel-Einsatz.

Branchen, Größen, Tech-Stacks und Domains die nie konvertieren werden direkt vor dem Send aussortiert. Hard-Saving an Send-Quota.

Mehrere Personen einer Firma als eine Einheit. Cooldown, Buying-Committee, koordinierte Touches — kein Spam-Bombardement.

Mail aus austauschbaren Bausteinen komponiert. 70% Top-Performer, 20% Challenge, 10% Wildcards gegen Overfitting.

Crawlt Home + About + Services, extrahiert Pain-Points und Wertversprechen — fließt direkt in den Personalizer-Prompt.

Erkennt Sprache (DE/EN/FR/IT/ES) und Du/Sie aus Lead-Reply, antwortet im selben Register. Kein 'Hi Max' an einen Dr. Mueller.

{Hi|Hey|Moin} und {% if industry == 'solar' %} im Template — natürliche Variation gegen Pattern-Detection.

Eine zweite LLM-Instanz bewertet jede Mail vor dem Send auf Spezifik, Kürze, CTA, Tone-Match. Ablehnung → Re-Compose.

Jede Mail bekommt 0–1 Score: enthält sie Firmen-Name, Stadt, Enrichment-Datenpunkt, Tech-Stack, spezifische Zahl? Tier-A-Leads erfordern 0.6+.

Lead schreibt knapp und klein? Wir auch. Lead nutzt Emojis? Eines reicht. Bricht den Marketing-Ton.

Der Agent führt echten Dialog bis zum Termin. 11 Intents: Info / Preis / Termin / Einwand / Absage / Kaufabsicht.

Produkt-Wissen im Plugin. Der Agent antwortet faktisch korrekt zu Preis, Features, Integrationen — erfindet nichts.

Out-of-Office wird erkannt + Rückkehrdatum extrahiert. Nächste Mail erst wenn Lead wieder erreichbar ist.

'Bitte wenden Sie sich an Frau X' wird als neuer Lead angelegt + Referenz im Erstkontakt erwähnt.

'Dienstag 14h passt' wird in konkrete ISO-Zeit konvertiert und mit Cal.com / Calendly abgeglichen.

Ready-to-buy-Intent → Stripe-Checkout-Link → bei Zahlung: Deal auf won, Memory lernt aus dem Win.

Mehrere Sender-Inboxen pro Plugin, Provider-Match (Gmail→Gmail), Health-Score 0–100, Auto-Quarantine bei Verdacht.

Open- und Click-Tracking über eigene Subdomain pro Tenant — keine 'Bulk-Sender-Pixel' die Gmail-Inbox killen.

One-Click-Unsubscribe-Header — Pflicht seit 2024 für Bulk-Sender bei Gmail/Yahoo. Plus Body-Link als Fallback.

Setup-Wizard prüft DNS pro Sender-Domain, warnt bei fehlenden Records oder zu laxer DMARC-Policy.

Pro Inbox eigener Warm-Up-Counter: 10 / 25 / 50 / 100 Mails / Tag in 4 Wochen. Daily-Limit per Engagement nachjustierbar.

Eigenes Lexikon (DE+EN) + strukturelle Signale (CAPS, Punctuation, Image-Ratio). Pre-Send-Gate verhindert spammige Mails.

Stadt → IANA-TZ → Send fällt ins lokale 9-17-Fenster. Plus Diversifikations-Jitter — keine 9:00-Bursts.

Statt Round-Robin lernt der Agent online welche Variante besser läuft. SPRT-Auto-Stop verhindert frühe Falsch-Winner.

Subject × Body × Send-Time × From-Name parallel. Bayesian P(winner) statt naivem 'zuerst 100 Sends'.

X% Leads bekommen NICHTS — wir messen den echten Lift unserer Outreach gegen Baseline. Subgruppen-CATE zeigt wer am meisten profitiert.

K-Means im Embedding-Space gewonnener Mails. System schlägt neue Slot-Templates aus Wins vor — Mensch entscheidet.

Wörter die in Bounces/Complaints/Hard-Nos überproportional vorkommen werden geflaggt — speist Spam-Word-Scorer.

Wöchentlich: Slot-Performance + Pattern-Daten → AI schlägt verbesserte Slot-Intents vor. Nichts wird auto-deployt.

Optimiert nicht stumpf Reply-Rate. Meeting-Booked = +5, Stripe-Win = +50, Complaint = -20 — der Bandit lernt was wirklich zählt.

Alte ungenutzte Patterns sterben. Performance-Drop, Distribution-Shift und Concept-Drift triggern Alerts.

Sent → Open → Click → Reply → Meeting → Won. Pro Inbox, Provider, Cohort. Multi-Touch-Attribution (Time-Decay, Position-Based).

Seed-Mailboxen bei allen Major-Providern, Daily-Job mit IMAP-Polling. Statt $79/Mo GlockApps — eigene Lösung, kostenlos.

Open-Rate-Drop, Bounce-Spike, Complaint-Spike triggern sofort Alerts. Auto-Pause kritischer Sequenzen.

LLM-Tokens, Enrichment-Calls, Send-Gebühr — pro Plugin pro Tag. ROI-pro-Lead, Hard-Stop bei Budget-Überschreitung.

HMAC-Opt-Outs, Audit-Trail, Plugin-Isolation, Rate-Limiting. Daten in Frankfurt. Art. 17/20-Endpoints live.

Pflicht-Footer-Generator + Kantara-Style Consent-Receipts mit Hash-Chain — auditierbarer Nachweis.

DE-/EU-Lead → EU-only Pipeline (kein OpenAI-US, kein US-Verifier). Pro Lead automatisch geroutet.

Alle AI-Entscheidungen pro Zeitraum exportierbar im Pflicht-Format. Inputs, Outputs, Modell, Confidence — komplett auditierbar.

DSGVO-konforme Speicherdauer. Retention-Job läuft monatlich, Opt-Outs + Consent-Receipts bleiben rechtssicher erhalten.

Ein Plugin = eine Firma. Eigene Absender-ID, Config, Budget, Memory. Learning-Mode pro Plugin.

KfW, BAFA, Länder-Programme — Agent nennt passende Förderungen direkt in der Ansprache.

Jede neue Engine ist per-Plugin gegated mit Rollout-Prozentsatz. Schaltest du eine Variante live, sieht erst 10% der Leads — dann 50% — dann alle.