Fallstudien

Echte Projekte.
Echte Automatisierung.

Jedes System, das wir bauen, löst ein echtes Problem für ein echtes Unternehmen. So sieht das in der Praxis aus.

Pazolini

Mode und EinzelhandelItalien

Das Problem

Pazolini verkauft über mehrere Marktplätze und erhält täglich eine hohe Anzahl an Kundenanfragen. Kunden fragen nach Grössen, Verfügbarkeit, Versand, Retouren und Bestellstatus per E-Mail und WhatsApp. Das Support-Team war überlastet, Antwortzeiten stiegen, und wiederkehrende Fragen verschlangen Stunden, die für echte Problemlösung hätten genutzt werden können.

Was wir gebaut haben

Wir haben einen vollautomatisierten Kundensupport-Bot gebaut, der Anfragen per E-Mail und WhatsApp bearbeitet. Der Bot kennt den Produktkatalog von Pazolini, Grössenratgeber, Versandrichtlinien und Retourenprozesse im Detail. Er verarbeitet eingehende Anfragen, beantwortet produktspezifische Fragen präzise und eskaliert nur Sonderfälle an das menschliche Team. Ein System, mehrere Kanäle, immer aktiv.

Stack:Claude APIWhatsApp Business APIEmail integrationn8nKnowledge base

Die Antwortzeit im Support sank von Stunden auf Sekunden. Das Team bearbeitet jetzt nur noch Fälle, die wirklich einen Menschen brauchen.

PZLN

B2B-Marketing-AgenturLuxembourg

Das Problem

PZLN ist eine B2B-Marketing-Agentur, die Schwierigkeiten hatte, neue Kunden zu finden. Ihre Akquise war unregelmässig, Follow-ups gingen unter, und es gab keine strukturierte E-Mail-Marketing-Strategie. Sie kannten ihr ideales Kundenprofil, hatten aber kein System, um diese Kunden zu finden und in grossem Umfang zu kontaktieren.

Was wir gebaut haben

Wir haben eine automatisierte Leadgenerierungs-Pipeline gebaut. Das System recherchiert Interessenten, die zum idealen Kundenprofil von PZLN passen, qualifiziert sie nach spezifischen Kriterien und versendet personalisierte Akquise automatisch. Follow-up-Sequenzen laufen automatisch über mehrere Kontaktpunkte, damit kein Lead kalt wird. PZLN prüft und genehmigt die Nachrichten vor dem Versand.

Stack:Apollo.ioClaude APIn8nEmail sequencesCRM integration

Eine konstante Pipeline qualifizierter Interessenten. Die Akquise läuft täglich, ohne dass jemand auf Senden klickt.

PrimeKids

KindergartenLuxembourg

Das Problem

PrimeKids verwaltet monatlich über 50 Rechnungen an mehreren Standorten. Jeden Monat verbrachte das Finanzteam Stunden damit, Rechnungspositionen manuell mit Kontoauszugsbuchungen in Google Sheets abzugleichen, Beträge, Daten und Elternnamen zu prüfen, um festzustellen, welche Zahlungen eingegangen und welche noch offen waren.

Was wir gebaut haben

Wir haben einen KI-Agenten gebaut, der hochgeladene Rechnungen und Kontoauszüge liest, Zahlungen automatisch nach Betrag, Datum und Kundenreferenz zuordnet und Abweichungen zur menschlichen Prüfung markiert. Die abgeglichenen Ergebnisse werden direkt in den bestehenden Google Sheets-Workflow geschrieben. Keine Migration nötig.

Stack:Claude APIGoogle Sheets APIn8nPDF parsing

Stunden wöchentlicher manueller Abstimmung auf Minuten reduziert. Abweichungen werden automatisch erkannt.

Brococo

Meal PrepSpanien

Das Problem

Brococo musste jeden Montag das Wochenmenü an seinen Kundenstamm senden und über Sonderaktionen und Events informieren. Der Prozess war komplett manuell. Menütext kopieren, Nachrichten formatieren und sie einzeln über Telegram versenden.

Was wir gebaut haben

Wir haben einen Telegram-Bot eingesetzt, der das Wochenmenü automatisch nach einem festen Zeitplan versendet. Das Team aktualisiert das Menü in einer einfachen Oberfläche, und der Bot übernimmt Formatierung, Zustellung und Versand an alle abonnierten Kunden. Aktionen können bei Bedarf mit einer einzigen Nachricht ausgelöst werden.

Stack:Telegram Bot APIn8nSupabaseScheduled automation

Null manuelles Messaging. Kunden erhalten die Menüs pünktlich, jede Woche, ohne dass jemand auf Senden klickt.

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