Vertrieb
Lead-Recherche mit LLM-Extraktion
Herausforderung
Ein Vertriebsunternehmen recherchierte potenzielle Kunden wie Büros und Kanzleien von Hand: Adressen suchen, Websites öffnen, Ansprechpartner heraussuchen, gegen die Bestandskunden prüfen, in Excel übertragen. Stunden pro Region, mit lückenhaften Ergebnissen.
Lösung
Wir haben eine Windows-Desktop-App entwickelt, die über die Google Places API nach Büros und Kanzleien sucht, die Firmenwebsites nach Ansprechpartnern durchsucht (regelbasiert oder LLM-gestützt), die Treffer mit der bestehenden Kundenbasis abgleicht und das Ergebnis als Excel exportiert. Alles läuft lokal auf dem Rechner, ohne Server.
Ergebnis
Aus stundenlanger Handarbeit wird ein Suchlauf mit fertiger Excel-Liste. Da keine Daten das Gerät verlassen, gab es keine Hürden bei Datenschutz und IT-Freigabe.
Ausgangslage
Neukundengewinnung beginnt mit einer Liste. Beim Kunden entstand diese Liste manuell: Ein Mitarbeiter suchte in einer Region nach Büros und Kanzleien, öffnete jede Website, suchte nach der richtigen Ansprechperson und prüfte, ob die Firma schon Kunde ist. Das Ergebnis war langsam, uneinheitlich und schwer zu wiederholen, wenn eine neue Region an der Reihe war.
Was die App macht
Der Anwender gibt Ort, Umkreis und Branche ein. Die App fragt die Google Places API ab und liefert die Treffer mit Adresse, Telefon und Website. Anschliessend besucht sie die Websites und extrahiert Ansprechpartner. Dafür gibt es zwei Modi: ein regelbasierter Modus, der Impressums- und Teamseiten nach bekannten Mustern durchsucht, und ein LLM-gestützter Modus, der auch unstrukturierte Seiten versteht und Namen, Funktionen und Kontaktdaten sauber herauslöst.
Bevor die Liste exportiert wird, gleicht die App jeden Treffer mit der bestehenden Kundenbasis ab. Bekannte Firmen werden markiert, damit der Vertrieb keine Bestandskunden erneut anschreibt. Der Export erfolgt als Excel-Datei im gewohnten Format.
Warum lokal und ohne Server
Kontaktdaten sind sensibel, und der Kunde wollte keine Cloud-Plattform für seine Lead-Listen. Die App läuft deshalb vollständig auf dem Windows-Rechner des Anwenders. Es gibt keinen Server, keine Datenbank im Netz und keine Abhängigkeit von einer Web-Anwendung. Das hat auch den IT-Freigabeprozess vereinfacht: Eine ausführbare Datei, ein API-Schlüssel, fertig.
Technik
Die Anwendung ist in Python geschrieben, die Oberfläche in Qt/QML. Mit PyInstaller wird daraus eine einzelne Windows-Anwendung ohne Installationsaufwand. Der LLM-Modus ist optional zuschaltbar, sodass der Anwender selbst entscheidet, wann die Genauigkeit des Modells den Aufwand rechtfertigt.
Übertragbarkeit
Das Muster passt auf jede Recherche, die aus öffentlichen Quellen strukturierte Listen macht: Lieferanten, Partner, Messeaussteller, Fachhändler. Suche, Anreicherung, Abgleich, Export.