Du bist Recruiter und vermittelst Machine-Learning- und Applied-AI-Engineers. Deine Kunden sind die Engineering-Verantwortlichen in Softwarefirmen, die KI in ihr Produkt einbauen und nicht schnell genug einstellen können: der VP Engineering, bei kleineren Firmen der CTO, bei größeren der Head of AI oder Machine Learning. In diesem Anwendungsfall baust du diese Liste in den vier Bundesstaaten, in denen die meisten dieser Teams sitzen, beginnst jede Mail mit den KI-Stellen, die die Firma wirklich offen hat, und machst aus den Antworten Briefing-Gespräche.
- Eine gespeicherte Liste mit etwa 2.000 Engineering-Verantwortlichen in KI-Softwarefirmen mit 51 bis 1.000 Mitarbeitenden in Kalifornien, Washington, New York und Massachusetts.
- Eine Kampagne mit drei Mails in einem Thread, jede beginnt mit den KI-Stellen, die die Firma gerade sucht.
- Eine Untersequenz, die jedes Ja mit einem Briefing-Termin in ihrer Zeitzone beantwortet.
Die Empfänger sitzen in den USA, deshalb sind die Mails unten auf Englisch. Die Erklärungen drumherum sind auf Deutsch.
Schritt 1. Zuerst den Satz schreiben
Beschreib den Käufer in einem Satz. Unserer lautet so. „Engineering-Verantwortliche in Softwarefirmen mit KI-Produkten, 51 bis 1.000 Mitarbeitende, in Kalifornien, Washington, New York und Massachusetts.“ Die Größe zählt hier. Unter 50 Leuten stellen die Gründer oft über ihr eigenes Netzwerk ein. Über 1.000 gibt es ein internes Recruiting-Team und eine Lieferantenliste.
Schritt 2. Die Filter setzen
Öffne Suche, dann Personen, und setz diese Filter. Lies nach jedem Filter die Zahl.
| Filter | Wert | Warum |
|---|---|---|
| Standort | USA, dann die Bundesstaaten California, New York, Washington, Massachusetts | Die vier Bundesstaaten mit den meisten KI-Engineering-Teams. Jeder weitere Bundesstaat vergrößert die Zahl. |
| Branche | Software und Internet, Daten und Analytics | Hält Beratungen und Agenturen draußen, die KI nur auf ihrer Website erwähnen. |
| Stichwörter | artificial intelligence, machine learning, generative AI, LLM | Stichwörter passen auf das, was die Firma über sich sagt. So findest du Firmen, deren Produkt KI ist, nicht Firmen mit einer einzelnen Data Scientist. Ein Komma heißt: eines davon. |
| Mitarbeiter | 51-200, 201-500, 501-1.000 | Groß genug, um Hilfe von außen zu brauchen, klein genug, dass die Engineering-Leitung die Einstellung noch selbst verantwortet. |
| Jobtitel | VP Engineering, Head of Engineering, CTO, Director of Engineering, Head of AI, Head of Machine Learning | Die Leute, die die Stellenbeschreibung schreiben und das Angebot freigeben. |
| Muss haben | Nur Leute, die du auch anschreiben kannst. |
Diese Suche in Argorant öffnen
Schritt 3. Erst die Zahl, dann zwanzig Zeilen lesen
Für diesen Satz liegt die Zahl im niedrigen bis mittleren Tausenderbereich. So liest du sie.
- Über 15.000 heißt, die Stichwörter oder die Bundesstaaten greifen nicht. Prüf die Chips über den Ergebnissen.
- 2.000 bis 8.000 ist der Arbeitsbereich. Plane eine erste Welle mit etwa 2.000 Personen.
- Unter 800 heißt, die Branchen sind zu streng. Nimm zuerst Daten und Analytics raus, dann versuch es ganz ohne Branche und lass die Stichwörter die Suche tragen.
Dann scroll zwanzig Zeilen. Bei Firmen mit 51 bis 200 Leuten siehst du vor allem CTOs, bei 501 bis 1.000 eher Directors und Heads of AI. Beides ist richtig. Falsch ist ein CTO in einer Firma, deren Produkt nichts mit KI zu tun hat. Siehst du mehrere davon, nimm nur LLM oder generative AI als Stichwörter und vergleich.
Schritt 4. Liste speichern, nur gültige Adressen behalten
Klick auf Passende auswählen, wähl die Anzahl und dann Liste speichern. Gib ihr einen Namen, den du in drei Monaten noch verstehst, zum Beispiel US CA WA NY MA - AI software 51-1000 - eng leaders. Eine gespeicherte Liste behält die Filter, im nächsten Quartal zeigt sie also den Markt von dann.
Wenn du die Liste an eine Kampagne hängst, wähl bei den E-Mails nur Gültig. Jede Adresse wird geprüft, bevor an sie gesendet werden kann. Jede Person aus der Suche kostet 1 Credit, außer du hast sie schon freigeschaltet.
Schritt 5. Die Zeile zu den KI-Stellen
Kein Filter sagt dir, welche dieser Firmen diesen Monat eine KI-Stelle offen hat. Ihre Karriereseiten und Stellenanzeigen schon. Genau diese Tatsache bringt eine Engineering-Leitung dazu, die Mail eines Recruiters zu lesen, deshalb bekommt sie eine eigene Variable, {{custom_ai_roles}}, mit einem Ersatztext für jede Firma, bei der du nichts gefunden hast.
Es gibt zwei Wege, sie zu füllen.
- Aus einer Datei. Exportier die Liste, füg eine Spalte
custom_ai_rolesmit den offenen KI-Stellen pro Firma hinzu und lad sie in der Kampagne mit CSV hochladen hoch. Spalten, die du als eigene Felder behältst, werden zu Variablen mit demselben Namen. - Aus Claude oder ChatGPT. Mit Argorant verbunden liest dein Assistent die Karriereseite jeder Firma, schreibt die Zeile, zeigt dir zuerst fünf Beispiele mit Quelle und speichert den Rest, wenn du zustimmst. Hat eine Firma keine KI-Stelle ausgeschrieben, bleibt der Ersatztext.
Richte für meine Kampagne "Demo: AI engineering leaders" eine persönliche Zeile namens custom_ai_roles ein.
Sie sagt auf Englisch, welche KI- oder Machine-Learning-Stellen die Firma offen hat, laut Karriereseite oder Stellenanzeigen,
als Satzteil nach "Saw that", 6 bis 14 Wörter,
z. B. "you have two senior ML engineer roles open in San Francisco".
Ersatztext: "you are growing the team that works on your AI features".
Zeig mir zuerst fünf Beispiele mit Quelle. Rate nie eine Stelle oder einen Ort.| Firma | Persönliche Zeile | So liest sich der Satz |
|---|---|---|
| Northwind Labs | you have two senior ML engineer roles open in San Francisco | Saw that you have two senior ML engineer roles open in San Francisco. |
| Redfern AI | your careers page lists an LLM infrastructure lead | Saw that your careers page lists an LLM infrastructure lead. |
| Copperline Data | you are hiring a founding applied AI engineer in Boston | Saw that you are hiring a founding applied AI engineer in Boston. |
| Ohne eigene Zeile | you are growing the team that works on your AI features | Saw that you are growing the team that works on your AI features. |
Firmen mit einer offenen KI-Stelle sind deine besten Zeilen. Wenn du die Zeile für die ganze Liste füllst, starte die Kampagne mit diesen Firmen und schick die Gruppe mit Ersatztext in Welle zwei.
Schritt 6. Die drei Mails schreiben
Klick auf der Kampagnenseite auf Neue Kampagne, gib einen Namen ein, häng die Liste an und geh zu E-Mails. Behaupte nur, was du im Briefing belegen kannst. Engineering-Leute prüfen nach.
Ihre Stellen, welche Art Engineer du findest, wie du abrechnest, eine kleine Bitte. Drei anonymisierte Profile sind leicht zuzusagen.
Ein neuer Grund, hier wie du prüfst. Engineering-Leitungen interessiert mehr, wie du filterst, als wie viele Leute du hast.
Der höfliche Abschluss, der nach der richtigen Person fragt. In größeren Firmen entscheidet oft eine Talent-Leitung über Agenturen.
Klick auf Vorschau ansehen, bevor du weitermachst. Ohne Leads füllt die Vorschau jede Variable mit deinen eigenen Daten und zeigt so jeden Ersatztext. „Saw that you are growing the team that works on your AI features“ passt für eine Firma ohne Ausschreibung.
Schritt 7. Postfächer für 2.000 Personen in 4 Wochen
Kaltakquise geht nie über deine Hauptdomain. Sie läuft über eigene Postfächer auf Domains, die nach dir aussehen, zum Beispiel eine kurze Variante deines Markennamens. Wenn eine davon müde wird, legst du sie still, und deine echte Domain bekommt davon nichts mit.
Die Rechnung für diese Kampagne. 2.000 Personen in 4 Wochen sind etwa 100 neue Personen pro Werktag. Jede bekommt drei E-Mails, sobald sich die Nachfassmails überlagern, sind das rund 300 E-Mails am Tag. Bei 5 Kaltmails pro Postfach und Tag brauchst du also etwa 60 Postfächer.
| Eingabe | Wert |
|---|---|
| Neue Personen pro Werktag | 100 |
| E-Mails pro Person | 3 |
| E-Mails pro Tag, wenn alles läuft | etwa 300 |
| Kaltmails pro Postfach und Tag | 5 |
| Postfächer | etwa 60 |
Zwei Wege dahin. Unter Ansprache, Postfächer verbindest du Postfächer, die du schon hast, von Google, Microsoft oder jedem anderen Anbieter. Oder du lässt dir neue Microsoft-365-Postfächer auf neuen Domains einrichten. Die gibt es in Paketen ab 100 Postfächern, du brauchst dafür keinen Tarif, und sie verbinden sich von selbst mit deinen Kampagnen. 100 Postfächer schaffen 500 Kaltmails am Tag, also Luft für eine zweite Kampagne.
Neue Postfächer warten mindestens 24 Stunden, bevor sie senden. Das Aufwärmen ist dabei und startet ausgeschaltet. Schalte es für neue Postfächer ein und lass es ein bis zwei Wochen laufen, bevor die volle Menge rausgeht. Erhöhe nie das Limit pro Postfach, um schneller zu sein. Mehr Postfächer sind der richtige Hebel.
Schritt 8. Zeitplan und Start
Deine Liste deckt zwei Küsten ab, und eine Kampagne hat eine Zeitzone. Mit Pacific Time landet eine Mail, die um 9 rausgeht, um 12 Uhr in New York, das passt. Mit Eastern Time landet eine Mail von 9 Uhr um 6 Uhr morgens in Kalifornien, das passt nicht. Lass also entweder eine Kampagne auf Pacific Time laufen, oder teil die Liste in eine Westküsten-Kampagne auf Pacific und eine Ostküsten-Kampagne auf Eastern mit denselben Mails. So siehst du auch, welche Küste besser antwortet.
Im Schritt Absender des Assistenten sind alle verbundenen Postfächer angehakt. Nimm die raus, die zu anderen Kampagnen oder Marken gehören. Die Mails rotieren über die Postfächer, die übrig bleiben, und jedes hält sein eigenes Tageslimit ein.
Im Schritt Zeitplan stellst du die Zeitzone der Empfänger ein, hier USA Westküste (PT), nicht deine eigene. Lass das Versandfenster bei 09:00 bis 17:00, Wochenenden auslassen an und den Abstand zwischen zwei Mails pro Postfach bei 60 bis 120 Minuten. Reiner Text bleibt an, so sieht die Mail aus wie von einem Menschen und hat kein Tracking-Pixel.
Im letzten Schritt liest du die Zusammenfassung, als hätte jemand anderes die Kampagne gebaut: Zielgruppe mit den gewählten Stufen, Sequenz mit Wartezeiten, Absender, Start und Tempo. Dann Kampagne starten. Ohne Absender und Leads geht das nicht, und Postfächer im ersten Tag halten den Start auf, bis sie bereit sind. Danach prüfst du im Tab Einstellungen, dass Bei Antwort stoppen und der Bounce-Schutz an sind. Der Bounce-Schutz pausiert die Kampagne, wenn mehr als 10 % zurückkommen, sobald 100 Personen angeschrieben sind.
Schritt 9. Antworten und gebuchte Termine
Jede Antwort landet in der Unibox, aus allen Postfächern und Kampagnen, und bekommt automatisch ein Label. Die Standardlabels sind Interessiert, Terminanfrage, Abwesend, Abmeldung und Sonstiges. Schalte in den Einstellungen zusätzlich Empfehlung und Falsche Person ein. In unserer größten Kampagne war jede vierte Antwort von einem Menschen ein Verweis auf eine Kollegin, öfter als ein direktes Ja.
Ein Ja beantwortet die Kampagne selbst, mit einer Untersequenz. Sie startet, wenn eine Antwort eines deiner Stichwörter enthält, nimmt die Person aus der Hauptsequenz und antwortet im selben Thread im nächsten Versandfenster. Eine Antwort wie „kein Interesse“ oder eine Bitte, nicht mehr zu schreiben, löst nie eine Untersequenz aus.
Öffne in der Kampagne den Tab Untersequenzen, klick auf Untersequenz hinzufügen und nimm diese Keywords. interested, send profiles, send them, tell me more, fee, terms, sure. Dann schreib die erste Mail.
Erst das Briefing, dann die Profile. So arbeiten ernsthafte Recruiter, und Engineering-Leitungen wissen das zu schätzen.
Rechne mit Fragen zu Honorar und Konditionen. Schalte dafür auch das optionale Label Frage ein, dann findest du sie schnell. Sie verdienen noch am selben Tag eine Antwort von dir, keine Untersequenz.
Jeden Morgen filterst du die Unibox nach Terminanfrage und Interessiert. Das sind die Gespräche, die eine Antwort von einem Termin entfernt sind. Schlag eine konkrete Zeit vor statt nur einen Link, und häng deinen Buchungslink als zweite Option an. Wenn der Termin steht, setz das Label auf Termin gebucht, damit deine Zahlen ihn zählen. Verweise beantwortest du am selben Tag: kurz bedanken, die genannte Person anschreiben und den Namen der Person nennen, die dich geschickt hat.
Wenn du lieber aus Claude oder ChatGPT arbeitest, kann dein Assistent die Unibox lesen, Antworten nach Label sortieren und Entwürfe schreiben. Gesendet wird erst, wenn du es bestätigst. Wie das geht, steht im Anwendungsfall Alles aus Claude oder ChatGPT steuern.
Was du erwarten kannst
Die Spannen unten kommen aus unserem eigenen Versand, hochgerechnet auf 2.000 Personen. Unsere gesunde Kampagne, zwei Mails an eine Liste nur mit gültigen Adressen, aus Postfächern mit 5 Kaltmails am Tag, kam auf 1,3 % Antworten von Menschen pro angeschriebener Person. Kampagnen aus überlasteten Postfächern lagen bei 0,3 %. Ein Fünftel der Antworten von Menschen sagt Interesse, ein Viertel verweist auf eine Kollegin oder einen Kollegen. Das sind Richtwerte, keine Zusagen. Angebot, Zielgruppe und Text verschieben sie stark. Die Antwortquote in Argorant zählt auch Abwesenheitsnotizen mit und liegt deshalb höher. Vergleiche diese Werte mit der Antwortquote ohne Abwesenheit.
| Kennzahl | Für 2.000 Personen |
|---|---|
| Antworten von Menschen (0,3 bis 1,3 %) | 6 bis 26 |
| Davon mit Interesse | 1 bis 5 |
| Verweise auf die richtige Person | 2 bis 7 |
| Bounces bei nur gültigen Adressen | unter 1 % |
| Gebuchte Termine, wenn du am selben Tag antwortest | 2 bis 8 |
Engineering-Verantwortliche bekommen viele Recruiter-Mails, deshalb liegt der Anteil der Antworten oft am unteren Ende der Spanne, und ein Teil sagt „wir stellen nur direkt ein“. Wer antwortet, hat meist eine echte Stelle und eine echte Frist. Firmen mit offener KI-Stelle in der persönlichen Zeile antworten deutlich besser als die Gruppe mit Ersatztext, deshalb gehören sie in Welle eins.
Zeitlich sieht das so aus. Die ersten Antworten kommen in der ersten Woche, 65 % aller Antworten kommen innerhalb einer Stunde nach Eingang der Mail und 84 % auf die erste Mail. Nach 4 Wochen hat jede Person die ganze Sequenz bekommen, eine Woche später ist fast alles da, was noch kommt. Bleibt der Wert nach ein paar hundert Personen nahe null, prüfe zuerst die Zustellung und erst dann den Text.
Dasselbe aus Claude oder ChatGPT
Jeder Schritt oben geht auch als Gespräch, sobald Argorant mit deinem Assistenten verbunden ist. Das ist die Bitte, die die Liste baut. Dein Assistent zählt, zeigt Beispielzeilen und fragt, bevor er einen Credit ausgibt.
Das ganze Setup, vom Verbinden des Assistenten bis zum Start und den Antworten, steht in Alles aus Claude oder ChatGPT steuern.
ChatGPT
Nutzt Argorant