Dieser Leitfaden bietet eine umfassende, schrittweise Anleitung zum Aufbau eines intelligenten AI Agents, der den Lead-Qualifizierungsprozess automatisiert und sicherstellt, dass hochwertige Leads schneller als je zuvor identifiziert und an den Vertrieb weitergeleitet werden. Um diesen Prozess zu vereinfachen, haben wir auch eine kostenlose Checkliste und ein Playbook zur Erstellung Ihres intelligenten AI Agents hinzugefügt.

KI-qualifizierte Leads – ein intelligenterer Ansatz

In der heutigen Wettbewerbslandschaft sind Geschwindigkeit und Genauigkeit von entscheidender Bedeutung bei der Lead-Qualifizierung. Das manuelle Durchsuchen von Inbound-Leads ist zeitaufwendig und anfällig für Inkonsistenzen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Lead-Lebenszyklusstrategie transformieren können, indem Sie von statischen Bewertungsmodellen zu dynamischer KI-gesteuerter Qualifizierung (AIQL) wechseln.

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie in Marketo Engage einen „AI Agent für Marketing“ implementieren, der Leads kontinuierlich auswertet, Bewertungen zuweist, Phasen bewertet sowie Empfehlungen und Zusammenfassungen für Ihr Vertriebs-Team für den nächsten Schritt generiert. All dies erfolgt automatisch, sobald eine neue Interaktion stattfindet.

Wir begleiten Sie im Folgenden durch den gesamten Prozess mit einer kostenlosen Checkliste, einem Playbook und einem Video. Sie finden darin alle Informationen zu folgenden Aspekten:

• Definieren eines detaillierten Profils des idealen Kunden (ICP) und dessen Verwendung als Richtschnur bei KI-gestützten Entscheidungen in Marketo Engage.
• Auslösen von KI-Prozessen mit aktivitätsbasierten Interaktionen, um Personenbewertungen und Lebenszyklusphasen kontinuierlich neu zu bewerten.
• Verwenden der integrierten Funktionen und KI-Tools von Marketo Engage, um für den Vertrieb vorbereite Zusammenfassungen und nächste Aktionen für Vertriebs-Teams zu generieren.
• Erstellen eines AIQL-Frameworks, das zu Ihrem Unternehmen passt, und Anwenden des Frameworks in Ihrer eigenen Marketo Engage-Instanz.

4 Kernkomponenten zum Erstellen des Agents

1. Zuerst geben wir ihm ein Gehirn, also das zugrunde liegende Modell, sei es OpenAI, Gemini, LLaMA, Grok oder welches Fundament auch immer Ihre Anforderungen an Begründung, Geschwindigkeit oder Kosten am besten erfüllt.

2. Dann laden wir ihn mit Wissen. In unserem Fall bedeutet dies, dass wir unser ICP erstellen, also dokumentierte Kriterien dafür, was einen guten Lead ausmacht. Dadurch erhält der AI Agent geschäftlichen Kontext: Er weiß, wonach er suchen muss und wie Leads objektiv verglichen werden können.

3. Als Nächstes stellen wir Tools bereit. Dies sind die Werkzeuge, mit denen der AI Agent seine Arbeit erledigt, z. B. den Aufruf einer LinkedIn-Anreicherungs-API, die Abfrage von Lead-Aktivitäten aus Marketo Engage oder das Auslösen einer intelligenten Kampagne mit der REST-API von Marketo.

4. Und schließlich definieren wir Anweisungen. Dies ist die Logik und der Begründungsprozess – Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Analyse eines Leads, zur Anwendung des ICP, zur Bewertung des Verhaltens und zur Auswahl der richtigen Aktion.

Genau wie ein menschlicher Assistent hat unser AI Agent also ein Gehirn, ist hinsichtlich unternehmensspezifischer Aspekte geschult, verfügt über Tools und erhält klare Anweisungen, wie er die Aufgabe erledigen soll. Das Schöne daran ist, dass Ihr Agent Leads sofort nach der Einrichtung konsistent, objektiv und im benötigten Umfang bewertet.

Playbook und Checkliste

Rollout-Tipps

• Beginnen Sie mit einem klar definierten ICP und klaren Lead-Kategorien. Die KI ist nur so gut wie die Anweisungen und Richtlinien, die wir ihr geben.
• Beginnen Sie mit einem Genehmigungsfluss – einem Schritt mit menschlicher Beteiligung – damit Sie Vertrauen bei Ihrem Vertriebs-Team aufbauen können. Die Team-Mitglieder werden es zu schätzen wissen, wenn sie verstehen, warum die KI bestimmte Leads empfiehlt, bevor sie sie direkt erhalten.
• Geben Sie der KI zunächst einen begrenzten Satz von Tools. Erlauben Sie ihr beispielsweise die Auslösung von Anfragekampagnen, lassen Sie sie jedoch keine Lead-Einträge aktualisieren, bis Sie sie in Aktion gesehen haben.
• Protokollieren Sie KI-Entscheidungen und stellen Sie sie dem Vertrieb bereit. Es ist auch wichtig, die Entscheidungen der KI zu protokollieren und sie an den Vertrieb weiterzuleiten. Diese Transparenz hilft dem Vertrieb, den Prozess zu verstehen und ihm zu vertrauen.
• Entwickeln Sie in Etappen: zunächst einfache Aktionen, mit der Zeit mehr Autonomie. Führen Sie das Rollout schrittweise durch. Beginnen Sie zunächst mit einfachen Aktionen mit geringem Risiko und geben Sie der KI nach und nach mehr Autonomie, wenn das Vertrauen wächst.
• Seien Sie kommunikativ und beziehen Sie den Vertrieb frühzeitig und häufig ein. Beteiligen Sie das Vertriebs-Team am Prozess, zeigen Sie ihm, was die KI tut, und bitten Sie aktiv um Feedback. Je mehr sich der Vertrieb einbezogen fühlt, desto erfolgreicher wird Ihr AIQL-Programm.

Wichtige Erkenntnisse

• AI Agents ermöglichen eine ganzheitliche, intelligente Lead-Qualifizierung. Wir hängen nicht mehr von starren Bewertungsmodellen oder isolierten Workflows ab. Mit Agents können wir jeden Lead anhand des Gesamtbilds bewerten – Demografie, Firmografie, Verhalten – und vernünftige Entscheidungen im benötigten Umfang treffen.
• Das Agent-Modell lässt sich skalieren – schnell, transparent und nachvollziehbar. Das Agent-Modell lässt sich wunderbar skalieren. Es ist nicht nur schnell, sondern auch transparent und nachvollziehbar. Das Vertriebs-Team muss sich nicht mehr fragen, warum ein Lead erschienen ist. Es erhält den Kontext, den Grund und eine intelligentere Pipeline.
• Die Kombination von Agents mit Anfragekampagnen führt zu leistungsstarken, flexiblen Workflows. Wenn Sie Agents mit den Anfragekampagnen von Marketo Engage kombinieren, erschließen Sie flexible, modulare Workflows. Der Agent kann beliebige Programme auslösen, Token übergeben und direkt in Ihre bestehende Marketo Engage-Architektur eingliedern.
• Verwenden Sie Workflows mit menschlicher Beteiligung zum Testen und Steuern. Insbesondere während des Rollouts erhalten Sie dadurch Testergebnisse, haben die Kontrolle und schaffen Vertrauen, bevor Sie das Ruder vollständig dem Agent überlassen. Dies kann auch beim Erweitern des Toolsets für Agents verwendet werden.
• Mit demselben Muster können Sie Wertschöpfung jenseits von Lead-Qualifizierung generieren. Agents können die Datenbereinigung, die Akquise, Lebenszyklusübergänge und die Qualitätssicherung von Kampagnen übernehmen – alles, was Geschäftslogik und Maßnahmen erfordert.
• Fangen Sie klein an und entwickeln Sie im Lauf der Zeit weiter. Sie müssen nicht alles am ersten Tag automatisieren. Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall, geben Sie Ihrem Agent klare Anweisungen, richten Sie Prüfungen und Verifizierungen ein und gehen Sie von dort aus den nächsten Schritt.

Durch Nutzung der Power von Microsoft Azure AI Studio und dessen Integration mit Marketo Engage erstellen Sie einen hoch entwickelten Agent, der Lead-Daten analysieren, sie mit externen Informationen anreichern, sie anhand Ihres ICP auswerten und direkte Aktionen innerhalb Ihrer Marketing-Automatisierungsplattform durchführen kann. Mit dieser leistungsstarken Kombination können Sie eine skalierbare, konsistente und hocheffiziente Lead-Qualifizierungs-Engine erstellen, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist.