Der Sales-Stack für skalierbare Prozesse
Gerade kleine Unternehmen können sich kein ganzes Sales-Department leisten. Aber ohne datengetriebene Prozesse hat man keine Chance, den Überblick zu behalten. Wir bauen die Software, die das möglich macht.
Fünf Bausteine, ein System
Jedes Tool löst ein konkretes Problem. Zusammen ergeben sie einen durchgängigen Prozess: Recherche, Kontaktaufnahme, Kundenpflege.
Datenanreicherung
Company Tool
Importiert Unternehmen und Personen, reichert sie automatisch aus 8+ Quellen an und synchronisiert mit dem CRM. Kein manuelles Recherchieren mehr.
Details & Tech-Stack
Die Datenanreicherung ist der Startpunkt jedes Sales-Prozesses. Das Company Tool importiert Listen von Unternehmen und Personen — per CSV, URL oder AI-Agent — und reichert sie automatisch an.
- Multi-Source-Anreicherung aus 8+ Quellen (Websites, LinkedIn, Xing, Wikidata, Hunter.io, E-Mail-Validierung)
- Deep-Dive-Modul: extrahiert strukturierte Daten von Webseiten (Technologien, Team, Produkte, Kontaktdaten)
- AI-Agent für autonome Unternehmens-Recherche im Web
- Flexible Ansichten mit Filter, Sortierung und Suche über angereicherte Daten
- TTL-basierte Frische-Kontrolle — Quellen werden nur bei Bedarf neu abgefragt
Dokumenten-Intelligence
DocChat
Speichert interne Dokumente in einer Vektor-/Graph-Datenbank und macht die gesamte Wissensbasis per AI-Chat oder API semantisch durchsuchbar.
Details & Tech-Stack
DocChat verwandelt interne Dokumente in durchsuchbares Wissen. Dateien werden automatisch gechunkt, eingebettet und in einem Graph mit Ähnlichkeitsbeziehungen gespeichert.
- Automatische Indizierung von Markdown, PDF, DOCX, Excel, YAML, JSON und Bildern
- OCR für gescannte PDFs — auch nicht-digitale Dokumente werden lesbar
- Bildanalyse: OCR-Texterkennung und LLM-generierte Bildbeschreibungen
- Überwachung lokaler Ordner oder Seafile Cloud Storage in Echtzeit
- Hierarchisches Chunking mit Heading-Awareness und Kontext-Breadcrumbs
- Semantische Suche mit Pfad-Filterung und Zeitfiltern
E-Mail-Intelligence
MailChat
Indiziert E-Mail-Konten (IMAP), extrahiert Kontakte und Konversationsverläufe und macht das gesamte E-Mail-Wissen durchsuchbar, auch Anhänge.
Details & Tech-Stack
MailChat indiziert E-Mail-Konten über IMAP und macht Konversationen, Kontakte und Anhänge durchsuchbar. Jede E-Mail wird zusammengefasst und in einen Knowledge-Graph eingebettet.
- Multi-Account IMAP-Anbindung mit inkrementeller Synchronisation
- Automatische Kontakt- und Thread-Extraktion
- Alle Anhänge werden mit der fortschrittlichen DocChat-Ingestion-Pipeline verarbeitet (inkl. OCR und Bildanalyse)
- E-Mail-Verwaltung per API (Flags, Verschieben, Löschen, Entwürfe)
- Konversations-Entflechtung (Quoted Replies werden erkannt und getrennt)
LinkedIn → CRM
LinkBridge
Importiert LinkedIn-Verbindungen direkt ins CRM, mit Deduplizierung, Label-Management und Review-Workflow.
Details & Tech-Stack
LinkBridge schließt die Lücke zwischen LinkedIn und CRM. Verbindungen werden als CSV exportiert, hochgeladen, automatisch gegen bestehende CRM-Kontakte abgeglichen und importiert.
- Gemacht für gut sortierten Import von 10.000+ Kontakten
- 3-Stufen-Matching: LinkedIn-URL → E-Mail → Name
- Batch-Verarbeitung mit Review-Workflow und Label-Management
- Multi-Step-Import — in Runden importieren, ohne neu hochzuladen
- Automatische Organisations-Zuordnung mit Namens-Normalisierung
AI-Orchestrierung
API Browser
Verbindet alle Tools über das Model Context Protocol (MCP). Ein AI-Agent greift in einer einzigen Konversation gleichzeitig auf CRM, Dokumente, E-Mails und Datenanreicherung zu.
Details & Tech-Stack
Der API Browser ist der Orchestrierungs-Layer. Er implementiert das Model Context Protocol (MCP) und macht jede angebundene Software-Plattform für AI-Agenten steuerbar.
- MCP-Server mit 4 Tools — egal wie viele Dienste angeschlossen werden, keine Tool-Explosion
- Agents kommunizieren gleichzeitig mit allen angebundenen Plattformen — uneingeschränkter Lese- und Schreibzugriff auf die komplette API
- Exakte und semantische Suche (soweit von der jeweiligen API unterstützt)
- Scripting: Agents können Scripts schreiben, die kompletten API-Zugriff auf alle Plattformen haben
- Feingegliedertes Permission-System für präzise Zugriffsbeschränkungen pro Route und Dienst
- Authorization und API-Keys werden zentral verwaltet — per Agent oder in der Web-Oberfläche
Wie es funktioniert
Die Architektur folgt einem klaren Prinzip: Ein AI-Agent als zentrale Schnittstelle, der API Browser als Vermittler, und spezialisierte Dienste für jede Aufgabe.
Der API Browser kann über vier Wege angesprochen werden:
- AI Chat-Agent
- Der Hauptzugang für Nutzer. Der AI-Agent kann entweder die Daten direkt explorieren oder Python-Scripte schreiben für komplexere Aufgaben.
- Browser
- Vor allem für Nutzer, um API-Keys und Autorisierungen zu verwalten, Dienste zu (de-)aktivieren und Permissions zu vergeben.
- Konsole
- Für Admins, um per Script Deployments und System-Setup zu verwalten.
Die Architektur ist beliebig erweiterbar um weitere API-Anbindungen. Nicht dargestellt, aber bereits implementiert sind Mistral und OpenAI. Geplant sind Plane (Projektmanagement), SevDesk (Buchhaltung), Rocket Chat, Apify und Google (Gmail, Drive, Docs, Sheets).
Was die Technologie ermöglicht
Der Stack ist mehr als die Summe seiner Teile. Die Kombination aus integrierter Datenbasis und AI-Orchestrierung eröffnet Möglichkeiten, die mit Einzeltools nicht erreichbar sind.
End-to-End Software-Stack für den gesamten Sales-Prozess
Der gesamte Sales-Prozess in einem System: Marktrecherche, Datenanreicherung, Kontaktaufnahme und Kundenpflege, ohne Medienbrüche.
AI-gesteuerte Flexibilität
Der Stack passt sich an, statt starre Workflows abzuarbeiten. AI-Agents navigieren die Plattformen je nach Kontext und reagieren intelligent auf die aktuelle Aufgabe.
AI-Scripting: das Beste aus zwei Welten
Tools wie n8n sind stark in Integration, aber schwach in Datenverarbeitung. AI-Code-Tools wie Claude Code sind stark in Logik, aber kämpfen mit Authentifizierung und Infrastruktur. Der API Browser vereint beides und ermöglicht komplexe, programmübergreifende Workflows per natürlicher Sprache.
Beispiel: Deep-Dive-Workflow
„Triggere einen Company Tool Deep Dive für jede Firma im CRM. Lege alle gefundenen Personen an, die eine E-Mail-Adresse haben. Gib ihnen das Label ‚Deep Dive’." Früher haben Entwickler Tage oder Wochen an solchen Flows gebaut. Jetzt erstellt sie der Nutzer selbst in Minuten.
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