Eine KI-Firma, die Kunden auf die KI-Art sucht: Listen ziehen Agenten, keine Analysten
Herausgegeben von Argorant
Nextus AI baut den ganzen Tag mit KI, also wollten sie Kundensuche nicht wie 2015 machen: kein CSV-Schieben, keine manuellen Recherche-Sprints. Ihre Tools sprechen über API und MCP-Anbindung mit Argorant. Ein Agent macht aus einer Beschreibung des Wunschkunden in Minuten eine geprüfte, kampagnenfertige Liste, und die Menschen verbringen ihre Zeit stattdessen mit Positionierung und Gesprächen.
Nextus AI ist ein kleines europäisches KI-Softwareteam, in dem jede Gründerstunde für Recherche eine Stunde ist, in der nichts ausgeliefert wird. Ihre Produktgeschichte bewegt sich so schnell, dass die Zielliste vom letzten Monat schon die falsche ist, und sie hatten kein Interesse daran, Kundensuche wie 2015 zu betreiben: Browser-Tabs, CSV-Exporte, ein manueller Recherche-Sprint pro Kampagne.
Ein kleines Team, in dem jede Stunde Listenrecherche eine Stunde ist, in der kein Produkt ausgeliefert wird.
Schnell wechselndes Wunschkundenprofil: Während sich das Produkt weiterentwickelte, war die Zielliste vom letzten Monat schon die falsche.
Sie wollten die Kundensuche in ihren eigenen KI-Abläufen, nicht in noch einem Browser-Tab.
Eine Beschreibung des Wunschkunden, die der Agent in eine Liste verwandelt
- 01Das Wunschkundenprofil wird als Prompt geschrieben, nicht in einer Oberfläche zusammengeklickt
- 02Als wiederverwendbare Suchen hinterlegt, die der Agent neu ausführt, sobald sich die Positionierung ändert
- 03Prüfung beim Download, bevor irgendetwas in eine Sequenz kommt
- 04Exporte landen direkt in ihren eigenen Tools für die Kundenansprache
- 05Kein CSV-Schieben und kein manueller Recherche-Sprint pro Kampagne
Was passiert ist, in der Reihenfolge, in der es passiert ist.
- IntegrationAgenten über MCP verbunden
Argorant wurde zu einer Schnittstelle, die ihre eigenen Tools aufrufen können. Listenbau ist damit ein Prompt statt ein Projekt.
- EinmalWunschkundenprofil als wiederverwendbare Suchen hinterlegt
Der Agent führt sie neu aus, sobald sich die Positionierung ändert, statt dass ein Mensch die Liste neu baut.
- MinutenVon der Beschreibung des Wunschkunden zur kampagnenfertigen Liste
Geprüfte Personen kommen zurück und fließen direkt in die Tools für die Kundenansprache.
- Derselbe NachmittagKampagne live
Die Menschen verbringen ihre Zeit mit Positionierung und Gesprächen statt mit Datenarbeit.
- Die Kundensuche schrumpfte von einer wiederkehrenden Recherchepflicht zu einer Hintergrundaufgabe, die ihre Agenten erledigen.
- Kampagnen richten sich sofort auf das aktuelle Wunschkundenprofil aus, sobald sich die Produktgeschichte ändert.
- Die Zeit der Gründer wanderte von Datenarbeit zu echten Pipeline-Gesprächen.
| Vorher | Mit Argorant | |
|---|---|---|
| Listenbau | Eine wiederkehrende manuelle Recherchepflicht | Eine Hintergrundaufgabe, die die Agenten erledigen |
| Änderungen am Wunschkundenprofil | Die Liste vom letzten Monat schon falsch | Sofort neu ausgerichtet, wenn sich die Produktgeschichte ändert |
| Wo es lebt | Noch ein Browser-Tab | In ihren eigenen KI-Abläufen über MCP und die API |
| Zeit der Gründer | Datenarbeit | Pipeline-Gespräche |
“Unser Agent fragt nach dem Markt, bekommt geprüfte Personen zurück, und eine Kampagne ist am selben Nachmittag live.”
Gründer, Nextus AI
“Wir behandeln Argorant wie Infrastruktur. Unser Agent fragt nach dem Markt, bekommt geprüfte Personen zurück, und eine Kampagne ist am selben Nachmittag live.”
Die Datenschicht weiter wie Infrastruktur behandeln: Während sich das Produkt entwickelt, führt der Agent die hinterlegten Suchen neu aus, und die Kampagnen folgen der neuen Positionierung ohne manuellen Neuaufbau.
Dieselben geprüften Daten, dieselbe Auswahl, gerichtet auf deinen Markt. Kein Gespräch nötig.
