Vertrieb Auswerten & Messen Einmalprojekt, abgeschlossen Unbequemer Befund
Unperfekte Anzeigentexte, doppelte Abschlussquote — fast
Der Vertrieb hatte den Eindruck, dass unkomplizierte Betriebe leichter kaufen. Die Auswertung von 33.158 Stellenanzeigen bestätigt das — und scheitert ehrlicherweise an der Gegenprobe.
Der Fall auf einen Blick
Das Problem
Der Vertrieb vermutete, dass unkomplizierte Betriebe leichter kaufen — ohne Zahl und ohne Verfahren, sie vor dem Anruf zu erkennen.
Was der Fall macht
Zählt in den Stellenanzeigen von Interessenten kleine Textmerkmale und prüft, ob Betriebe mit solchen Texten öfter kaufen.
Was er bewirkt
Mit dem Profil schließen 16,5 % statt 8,8 % ab — auf der zurückgehaltenen Datenhälfte ist der Effekt aber nicht signifikant.
So funktioniert es
In diesem Ablauf arbeitet kein Sprachmodell mit. Die KI hat beim Bauen geholfen — im Betrieb läuft ein normales Programm.
- 1 Daten Kundendatenbank und Anzeigen Grundlage sind eine Vollsicherung der Kundendatenbank (CRM) und die selbst geschriebenen Stellenanzeigen der Betriebe.
- 2 Programm Merkmale zählen Ein Programm zählt je Text Wortdopplungen, Emoji, Anredewechsel, mehrfache Satzzeichen und Tippfehler.
- 3 Programm Störgrößen festhalten Jedes Merkmal wird gegen den Abschluss geprüft, festgehalten nach Quelle, Länge, Größe, Branche und Land.
- 4 Programm Gegenprobe Die Schwellen stammen aus einer Hälfte der Daten, gemessen wird an der zurückgehaltenen anderen.
- Datenquelle
- normales Programm
Die Zahlen dahinter
Was das für Ihren Betrieb heißt
Wenn Ihr Vertrieb ein Bauchgefühl über „gute Kunden“ hat, lässt es sich oft an Daten prüfen, die Sie längst besitzen — nur muss man die Gegenprobe aushalten.
Das Muster passt auf jeden Betrieb, der von seinen Interessenten Text besitzt: Anfragen, Ausschreibungen, Formulareinträge, Mails. Voraussetzung: ein sauber gepflegtes Abschlusskennzeichen. Ohne das gibt es nichts, wogegen man messen kann.
Schwelle: Bei rund hundert Kunden trägt ein Befund für eine Reihenfolge, nicht für eine Entscheidung. Fallstrick: Das stärkste Merkmal ist oft ein Stellvertreter — für Land, Branche oder Größe. Setzen Sie Schwellen nie an denselben Daten, an denen Sie sie prüfen.
Die Ausgangslage
Im Vertrieb hielt sich eine Beobachtung: Betriebe, die ihre eigenen Texte nicht dreimal gegenlesen, sind auch im Gespräch unkomplizierter und kaufen eher. Belegt war das nicht. Und es fehlte ein Weg, diese Betriebe vor dem ersten Anruf zu erkennen.
Das Material lag bereits im Haus: Stellenanzeigen, die die Betriebe selbst geschrieben hatten, und eine Kundendatenbank (CRM) mit 81.628 Kontakten.
Die Lösung im Einzelnen
Eigentext statt Gesprächseindruck. Ein Programm verknüpfte die Kontakte mit ihren selbst geschriebenen Stellenanzeigen: 7.373 Kontakte mit auswertbarem Eigentext aus 33.158 Anzeigen, darunter 102 Kunden. Gezählt wurden Merkmale wie doppelt geschriebene Wörter, Emoji, Du und Sie im selben Text und Tippfehler.
Jedes Merkmal wurde gegen Störgrößen festgehalten — Anzeigenquelle, Textlänge, Betriebsgröße, Branche, Land. Statistisch gesichert bleibt danach nur die Wortdopplung. Tippfehler sagen nichts.
Der Score und seine Gegenprobe. Wer zwei oder mehr Merkmale trägt und ein Angebot gesehen hat, schloss zu 16,5 % ab, ohne das Profil zu 8,8 %. Auf der zurückgehaltenen Hälfte wiederholt sich die Richtung, die Signifikanz nicht (p = 0,42) — dort liegen nur 41 Kunden. Das Ergebnis taugt als Reihenfolge für Anrufe, nicht als Grundlage für einen Umbau des Vertriebs. Zur Laufzeit arbeitet kein Sprachmodell.
- Score 3Café Morgenrot, Gastronomie„Wir suchen DICH!! Service-Kraft 😊 — bitte senden Sie Ihre Unterlagen an …“Emoji, mehrfache Satzzeichen, Du und Sie im selben Text.
- Score 2Tischlerei Aumann, Handwerk„Wir bieten ein ein tolles Team und faire Bezahlung!!!“Wortdopplung und mehrfache Satzzeichen.
- Score 1Hotel Gruberhof, Hotellerie„Wir suchen eine Rezeptionistin mit Erfharung.“Nur ein Tippfehler — zählt für die Reihung praktisch nicht.
Betriebe und Texte erfunden. Die Liste sagt nichts über die Qualität eines Betriebs, nur über die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses — und auch das nur als Reihenfolge, weil die Gegenprobe nicht signifikant war.
Was wir dabei gelernt haben
- Der stärkste Befund war eine Landeskennung. „Kein (m/w/d)“ fiel nach Kontrolle für das Land auf 1,11. In Österreich fehlt es in 70 % der Anzeigen, in Deutschland in 28 % — und die österreichischen Kontakte schließen viermal besser ab.
- Eine Regel für kaputte Zahlenformate traf den korrekten deutschen Tausenderpunkt. Das Merkmal maß in Wahrheit „nennt eine Gehaltsangabe“ und kam als zweitstärkster Befund heraus. Beide Messfehler waren still.
- Die Rückhalteprüfung ist ehrlicherweise negativ. Quotenverhältnis 1,47, p = 0,42 bei 41 Kunden. Die Richtung wiederholt sich, die Signifikanz nicht — und genau das steht im Bericht.
- Tippfehler sagen nichts. Die naheliegende Messgröße für „nicht gegengelesen“ war die schwächste; der erste Tippfehler-Erkenner zählte obendrein Rechtsbelehrungen, Adressfragmente und gebeugte Wörter mit.
- Ein Status „definitiv verloren“ war in 81.628 Kontakten zweimal gesetzt. Ein Vergleich gewonnen gegen verloren existiert nicht; verglichen wird Kunde gegen Nichtkunde.
Ohne die Schichtung nach dem Land wäre ein Score entstanden, der „ist Österreicher“ misst und „ist unbekümmert“ draufschreibt.
Aus dem Projektjournal
Was trägt, wenn man Störgrößen festhält Tabelle
| Merkmal | nach Quelle und Länge | zusätzlich nach Größe, Branche, Land |
|---|---|---|
| kein (m/w/d) in der Anzeige | 1,83 | 1,11 — misst das Land |
| Wort doppelt geschrieben | 2,06 | 2,21 |
| Du und Sie gemischt | 2,02 | 1,90 |
| Emoji | 2,06 | 1,74 |
| mehrfache Satzzeichen | 1,77 | 1,55 |
| Tippfehler je 1.000 Wörter | 1,19 | 1,15 |
Quelle: 7.373 Leads mit eigener Stellenanzeige, 102 Kunden; Quotenverhältnis Merkmal vorhanden gegen nicht vorhanden, Stand 08.09.2026
Der Ablauf als Diagramm Schaubild
Haben Sie so einen Fall im Betrieb?
Schreiben Sie mir in zwei Sätzen, welche Aufgabe bei Ihnen am meisten Zeit frisst. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung — samt Aufwand und samt der Antwort „lohnt sich nicht“, wenn es so ist.