Kundengewinnung Finden & Recherchieren Pilot
1.000 Netzwerkpartner, mit einem Satz durchsuchbar
„Ich brauche jemanden, der unsere Halle energetisch saniert“ — und das Netzwerk antwortet mit drei passenden Partnern, jeweils samt Begründung und Kontakt.
Der Fall auf einen Blick
Das Problem
Ein Netzwerk mit tausend Partnern nützt nur so weit, wie man sich erinnert — empfohlen werden immer dieselben drei Bekannten.
Was der Fall macht
Macht aus einer Mitgliederliste Steckbriefe und nennt auf eine Frage in einem Satz die passenden Partner.
Was er bewirkt
Im Pilot kommen je Anfrage 3–5 passende Partner mit Begründung — aus rund 1.000 Betrieben statt aus einer Handvoll Bekannter.
So funktioniert es
1 von 4 Arbeitsschritten erledigt ein Sprachmodell. Den Rest machen ein normales Programm und ein Mensch.
- 1 Daten Mitgliederliste Die Liste des Netzwerks nennt je Partner nur Name, Firma und Branche.
- 2 Programm Liste bereinigen Ein Programm überführt die Liste in eine saubere Stammtabelle und führt Dubletten zusammen.
- 3 Sprachmodell Steckbriefe recherchieren Die KI recherchiert je Partner öffentliche Informationen und schreibt daraus einen Steckbrief.
- 4 Programm Suchindex bauen Ein Suchindex über alle Steckbriefe findet nach Bedeutung statt nach Stichworten.
- 5 Mensch In einem Satz fragen Wer etwas braucht, fragt in normaler Sprache und gibt die Empfehlung samt Begründung weiter.
- Datenquelle
- normales Programm
- Sprachmodell (KI)
- Mensch
Die Zahlen dahinter
Was das für Ihren Betrieb heißt
Dasselbe Verfahren beantwortet auch die intern überraschend teure Frage „Wer bei uns im Haus kennt sich mit X aus?“ — in Betrieben ab etwa 50 Mitarbeitern.
Überall dort, wo eine große Liste von Menschen oder Betrieben gepflegt wird, deren Fähigkeiten nirgends beschrieben sind: Verbände, Innungen, Alumni-Kreise, Lieferantenverzeichnisse.
Die Arbeit steckt nicht in der Suche, sondern in den Steckbriefen davor. Fangen Sie mit fünfzig Einträgen an und prüfen Sie, ob die Empfehlungen überzeugen — erst dann lohnt der Rest.
Die Ausgangslage
Wir sind Mitglied in einem Unternehmensnetzwerk mit rund tausend Partnerbetrieben. Der Wert liegt in der Empfehlung: Man kennt jemanden, der etwas kann, und bringt zwei Leute zusammen.
In der Praxis scheitert das an der Erinnerung. Die Mitgliederliste nennt Name, Firma und Branche — was jemand tatsächlich macht, steht nirgends. Also empfiehlt man die drei Leute, die man persönlich kennt. Die restlichen 997 bleiben ungenutzt, obwohl der Netzwerkbeitrag bezahlt ist.
Die Lösung im Einzelnen
Zuerst baut die KI für jeden Partner einen Steckbrief: Sie recherchiert öffentlich verfügbare Informationen und fasst sie in eine feste Struktur — was der Betrieb macht, für welche Anlässe er infrage kommt, welche Besonderheiten er hat.
Dann wird über alle Steckbriefe ein Suchindex gelegt, der nach Bedeutung sucht statt nach Stichworten. Wer „Halle energetisch sanieren“ eingibt, findet auch den Betrieb, der sich selbst „Gebäudetechnik und Wärmeplanung“ nennt.
Die Antwort nennt drei bis fünf Partner mit Begründung und Kontakt. Die Begründung ist wichtiger als die Trefferliste: Sie ist genau der Text, den man beim Weiterleiten ohnehin schreiben müsste. Das Ganze ist ein Pilot. Wie viele Kontakte tatsächlich vermittelt werden, wird derzeit noch nicht erfasst.
Ich brauche jemanden, der unsere Lagerhalle energetisch saniert. Oberösterreich, mittlere Größe.
1 · Ing. Barbara Hoflehner, Thermik Planung GmbH — Fachplanung Gebäudetechnik und Wärmekonzepte für Gewerbebauten. Passt, weil sie explizit Bestandssanierung im Industriebau macht und Förderanträge mitbegleitet.
2 · Markus Ebner, Ebner Haustechnik e.U. — ausführender Betrieb, Schwerpunkt Wärmepumpe und Lüftung, Region Wels-Land. Passt für die Umsetzung, nicht für die Planung.
3 · DI Klaus Reithofer, Energiekontor Süd — Energieberatung und Messtechnik. Sinnvoll als erster Schritt, wenn der tatsächliche Verbrauch noch nicht erhoben ist.
- Steckbrief 0412
- Steckbrief 0088
- Steckbrief 0731
Keiner der drei Steckbriefe enthält das Wort „Halle". Die Suche nach Bedeutung findet sie trotzdem — eine Stichwortsuche hätte nichts geliefert.
Was wir dabei gelernt haben
- Die Suche nach Bedeutung ist der eigentliche Hebel, nicht die Textgenerierung. Der Nutzen entsteht, weil „Halle sanieren“ und „Gebäudetechnik“ zusammenfinden.
- Die Begründung ist wertvoller als die Trefferliste. Sie ist der Text, den man ohnehin schreiben müsste.
- Lange Rechercheläufe brauchen Zwischenstände. Ohne gespeicherte Teilergebnisse kostet jeder Abbruch den ganzen Lauf — bei tausend Datensätzen passiert das garantiert.
- Eine Empfehlungsmaschine ist nur so gut wie ihre Steckbriefe. Die Recherche ist die Arbeit; die Suche darüber ist der leichte Teil.
Der Beitrag für ein Netzwerk ist bezahlt, sobald man beitritt. Ob er sich rechnet, entscheidet sich daran, ob man sich an die richtigen tausend Leute erinnert — und das tut niemand.
Aus der Projektbegründung
Von der Tabellenzeile zum Steckbrief Tabelle
| Vorher (Mitgliederliste) | Nachher (Steckbrief) |
|---|---|
| Name, Firma, Branche, E-Mail | dazu: Leistungen, typische Anlässe, Zielkunden, Besonderheiten, Region |
| Suche nur nach exaktem Stichwort | Suche nach Bedeutung — „Halle sanieren“ findet „Gebäudetechnik“ |
| Treffer ohne Einordnung | Treffer mit Begründung, warum dieser Partner passt |
Quelle: Aufbau Stand 06/2026
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.