Neue Kunden zu gewinnen, gehört zu den größten Herausforderungen im B2B-Vertrieb. Im Neukundengeschäft ist die Leadgenerierung ein besonderer Kraftakt: Wochenlange Recherche, endlose Excel-Listen, viele Kontakte, die sich im Nachhinein als unpassend herausstellen.

Künstliche Intelligenz kann genau hier einen entscheidenden Unterschied machen; indem KI Recherchen automatisiert, Zielkunden systematisch identifiziert und Leads so vorqualifiziert, dass der Vertrieb deutlich schneller zum ersten Gespräch kommt. Entscheidend ist dabei: Diese Vorqualifizierung muss in die Tiefe gehen. Wenn rein nach typischen Attributen wie Geografie, Umsatz oder Industrie vorgefiltert wird –so wie es in klassischen Datenbanken häufig passiert– schießt man zwar viel, aber auch ständig vorbei. Wirklich relevant werden spezifische Deep Infos: z.B. der Einsatz bestimmter Produkte, Recruiting nach speziellen Profilen, exklusive Partnerschaften oder Branchenkooperationen.

Warum ist Leadgenerierung im B2B so aufwendig – und oft frustrierend?

• Fragmentierte und heterogene Datenquellen: Informationen zu potenziellen Kunden liegen verstreut – mal strukturiert in Datenbanken oder Tabellen, mal unstrukturiert in Texten, Bildern oder PDFs.
• Manuelle Recherche: Mitarbeiter verbringen unzählige Stunden mit Copy & Paste und endlosem „Rumsurfen“ – mal mit, mal ohne echtes Ergebnis.
• Unscharfe Zieldefinition: Wer genau passt ins Ideal Customer Profile (ICP)? Oft wird zu breit gesucht. Typisches Anzeichen: viele Leads und Gespräche im Top Funnel, aber kaum konkrete Vertragsgespräche und Abschlüsse.
• Hoher Streuverlust: Leads werden identifiziert, aber nicht strukturiert und individuell angesprochen. Ohne diese Ansprache bleiben es „kalte Kontakte“, die selten zu warmen Leads reifen.

Das Ergebnis: viel Aufwand, wenig Treffer. Und das wäre vermeidbar – denn viele der Punkte, die sonst erst in ersten Gesprächen oder Qualifikationsrunden transparent werden, können bereits aus öffentlichen Informationen automatisiert vorqualifiziert werden. Voraussetzung: eine Tiefenqualifizierung, die sich am konkreten ICP orientiert.

Wie KI bei der Recherche von Zielkunden hilft

Datenquellen & Scraping

KI-gestützte Systeme können automatisiert Informationen aus verschiedensten Quellen zusammenführen – von Firmenwebsites über Handelsregister bis zu Jobportalen oder Verbandsverzeichnissen. Dadurch entsteht eine umfassende und heterogene Datenbasis, die manuell kaum zu schaffen wäre.

Und genau hier liegt einer der größten Hebel: systematische Recherche ist eine der zeitaufwändigsten Aufgaben im Vertrieb – und oft auch eine der frustrierendsten. Denn die gefundenen Infos sind häufig eher schwach als wirklich vielversprechend. Kein Wunder, dass diese Aufgabe gern einfach gar nicht gemacht wird – mit fatalen Folgen für Pipeline und Geschäft. KI kann diesen Flaschenhals durch Automatisierung auflösen.

Zielkunden-Identifikation (ICP)

Mit Hilfe von KI lassen sich die Kriterien eines Ideal Customer Profiles individuell anwenden: nicht nur Branche, Größe und Region, sondern auch Produkthints, Technologieeinsatz, Recruiting-Muster oder Partnerschaften. So filtert KI aus Tausenden Unternehmen diejenigen heraus, die wirklich zum eigenen Zielmarkt passen.

Ein Beispiel: Ein Medienunternehmen, das Massenwerbung (TV, Radio, Tageszeitungen) verkauft, sucht nach B2C-Unternehmen, die kürzlich ein neues Produkt gelauncht, besondere Aktionen oder Discounts ausgerufen oder ein Rebranding durchgeführt haben. Solche Firmen sind genau in der Phase, in der Marketingbudget freigegeben wird – ein perfektes Timing für einen Pitch. Diese Information lässt sich nicht über Umsatz oder Industrie klassifizieren, wohl aber über KI-gestützte Analyse öffentlicher Signale.

Automatisierte Anreicherung

Leads werden automatisch mit zusätzlichen Informationen versehen – z. B. Kontaktdaten, Technologien, Social-Media-Aktivitäten, aktuelle Nachrichten. Damit hat der Vertrieb sofort ein volleres und relevanteres Bild des potenziellen Kunden.

Darüber hinaus kann KI auch gleich eine erste individuelle Ansprache vorbereiten: sei es als personalisierte Mail in einer Kampagne oder als „Talking Points“ für das Erstgespräch. So spart der Vertrieb nicht nur Zeit, sondern wirkt von Anfang an informiert und relevant.

So wird aus einer Longlist eine nutzbare Shortlist

Der eigentliche Mehrwert liegt darin, dass KI nicht nur eine große Longlist erstellt, sondern diese auch qualitativ verdichtet:

• Dubletten entfernen: Keine mehrfachen Kontakte im System.
• Scoring anwenden: KI bewertet Leads anhand klar definierter ICP-Merkmale.
• Prioritäten setzen: Welche Kontakte zuerst ansprechen?

Im Anschluss müssen die priorisierten Leads auch passend zu den nächsten Verantwortlichen gemappt werden – z. B. nach Geografie, Segment oder Zielkundentyp. So wird klar: Wer übernimmt die Ansprache per Kampagne, wer treibt den direkten Kontaktangang voran?

Denn genauso wichtig wie das Schaffen von Transparenz und Informationen ist das Durchsteuern zu mehr Volumen im Funnel und höheren Conversion Rates. Nur wenn Leads den richtigen Verantwortlichen zugeordnet und konsequent weiterbearbeitet werden, entsteht aus Daten ein echter Geschäftseffekt.

Praxisbeispiel: Leadgenerierung in Aktion

Ein Maschinenbauer wollte seine Zielkundenbasis im Bereich SHK-Betriebe erweitern. Statt auf statische Datenbanken zu setzen, wurden mithilfe von KI öffentliche Datenquellen (Websites, Verzeichnisse, Stellenanzeigen) durchsucht und automatisch mit dem CRM abgeglichen.

Das Ergebnis:

• 80.000 Datensätze geprüft,
• 20.000 neue, relevante Unternehmen identifiziert,
• 800 Arbeitstage an manueller Recherche eingespart.

Und die Vertriebsmitarbeiter hatten sofort eine aktuelle, qualifizierte Leadliste – und konnten direkt mit der Ansprache starten, anstatt erst in monatelanger Recherche stecken zu bleiben. Alle Details zu diesem Kundenprojekt finden Sie hier.

Erfolgsfaktoren & Stolperfallen: Worauf kommt es wirklich an?

Erfolgsfaktoren:

• Klare Definition des ICP vor Projektstart – inklusive Tiefenmerkmale, nicht nur Standardattribute.
• Nutzung verschiedener Datenquellen (strukturiert & unstrukturiert).
• Frühzeitige Abstimmung mit Vertrieb: Was macht einen „guten Lead“ wirklich aus?
• Direkte Verknüpfung von Lead-Identifikation und strukturierter Ansprache.

Stolperfallen:

• Zu breite Suche ohne klare ICP-Kriterien → niedrige Conversion.
• Vernachlässigung der Datenqualität → viele unbrauchbare Kontakte.
• Fokus nur auf Identifikation, aber keine klare Ansprache → Leads werden identifiziert aber bleiben kalt.
• Ignorieren der DSGVO → rechtliche Risiken statt Vertriebsboost.

Fazit: Wie kommt mein Vertrieb mit Künstlicher Intelligenz schneller zu echten Gesprächen und Terminen?

KI macht Leadgenerierung im B2B nicht nur schneller, sondern vor allem treffsicherer. Aus endlosen Recherchen und kalten Listen werden qualifizierte, aktuelle Shortlists, mit denen der Vertrieb schneller zu echten Gesprächen und Terminen kommt.

Wenn Sie diesen Ansatz in der Praxis erleben möchten: Mit unserer Lösung blue.LEAD identifizieren und qualifizieren wir B2B-Zielkunden automatisiert – individuell nach Ihrem ICP und sofort nutzbar für Ihren Vertrieb.