KI-gestützte Lead-Qualifizierung
Nutzt n8n-Workflows für die automatische Klassifikation und Weiterleitung von Leads.
Automatisierte Workflows mit KI-Schritten – Zusammenfassungen, Klassifikation, Routing – server-seitig auf n8n, DSGVO-konform.
Dieses Asset ist Teil eines dokumentierten WGOS-Systems. Struktur, interne Verlinkung und Theme-Logik sind versioniert nachvollziehbar.
Sie sehen sofort, wo dieses Asset im System liegt, welchen Umfang es hat und was danach konkret vorliegt.
Viele Aufgaben im Tagesgeschäft sind repetitiv und textlastig: Anfragen zusammenfassen, E-Mails klassifizieren, Content-Entwürfe vorbereiten, Leads routen. Manuell kosten diese Schritte Stunden pro Woche, ohne dass sie besonderen Sachverstand erfordern.
LLM-Workflow-Automatisierung baut KI-Schritte in bestehende Geschäftsprozesse ein – visuell in n8n, nachvollziehbar, versioniert und auf eigenem Server. Keine SaaS-Abhängigkeit, keine Daten an Dritte.
Wir prüfen gemeinsam, welche Schritte sich sinnvoll automatisieren lassen und wo menschliche Checkpoints bleiben müssen. So entsteht kein Blindflug.
Wir bauen den Workflow in n8n: Trigger, LLM-Schritt (Klassifikation, Zusammenfassung, Extraktion), Ausgabe an CRM, E-Mail oder Dashboard. Alles self-hosted.
Wir halten Logik, Trigger, Ein-/Ausgabe und Fail-States fest. So bleibt der Workflow wartbar, auch wenn sich Anforderungen ändern.
Wir definieren, wann der Workflow menschliche Freigabe braucht und wie Fehler sichtbar werden. Das verhindert stille Fehlläufe.
LLM-Workflow-Automatisierung gehört im WGOS zur Weiterentwicklung und kommt erst, wenn Fundament und Messbarkeit stehen. Automatisierung braucht einen sauberen Prozess als Grundlage – ohne definierten Ablauf entsteht nur automatisiertes Chaos.
Das Asset ergänzt die Lead-Qualifizierung und andere Conversion-Bausteine um prozessübergreifende Automatisierung. n8n als Self-hosted-Plattform auf eigenem Hetzner-Server hält die Datenhoheit im Haus.
Der Growth Audit zeigt, ob dieses Asset jetzt Priorität hat – oder ob ein anderer Baustein zuerst dran ist.