Leads anreichern, bevor ein KI-Agent personalisierte Kampagnentexte schreibt

Geben Sie einem KI-SDR den Personen-, Unternehmens- und Hiring-Kontext, den er braucht, um für jeden Lead eine individuelle Nachricht zu schreiben – und eine verifizierte Adresse, an die er sie sendet.

Kostenlosen API-Schlüssel + 5 $ sichern Beispieldurchlauf anfordern

Kostenloser API-Schlüssel
Keine Kreditkarte
Testlauf starten

Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Sales-Tech-Plattformen

Verwendet POST /person_detail_lookup/, POST /organization_search/, POST /job_search/ · Referenz der API für die Personenanreicherung

Kosten: 5 Credits pro gefundener E-Mail-Adresse. Eine Abfrage nach Mobilnummer oder E-Mail-Adresse ohne Ergebnis kostet 0 Credits. Anreicherung und Suche werden pro Anfrage berechnet: Credit-Preise.

So fließen die Daten

2 Eingaben → Personenanreicherung + Unternehmensanreicherung + Geschäftliche E-Mails + Stellenanzeigen-API → 4 Felder Beispieldaten

01 · Eingaben

Ihre Liste

contacts.csv · 1.200 Zeilen

LinkedIn URL

linkedin.com/in/priya-fixture

02 · Forager

Personenanreicherung + Unternehmensanreicherung + Geschäftliche E-Mails + Stellenanzeigen-API POST /person_detail_lookup/

Treffer gefunden

03 · Ausgaben

Priya FixtureVP Revenue Operations · Example Inc.

Unternehmenskontext: Example Inc.
offene Stellen: VP Revenue Operations
geschäftliche E-Mail: priya@example.com
Name: Priya Fixture
Mobil: +44 20 7946 0958

4 Felder in der AntwortBeispieldaten

Schritte

Reichern Sie jeden Lead mit POST /person_detail_lookup/ an (Positionsverlauf, Betriebszugehörigkeit, Standort)
Ergänzen Sie Unternehmenskontext über POST /organization_search/ sowie aktuelle Einstellungsaktivität über POST /job_search/
Rufen Sie work_email aus /person_contacts_lookup/work_emails/ ab und verwerfen Sie Leads ohne zustellbare Adresse
Übergeben Sie den strukturierten Kontext an den LLM-Prompt und protokollieren Sie die Antwortrate je verwendetem Kontext

import json, os, requests

BASE = "https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage"
HEADERS = {"X-API-KEY": os.environ["FORAGER_KEY"]}
body = json.load(open("request.json"))  # request fields: see the API reference

# 1. Enrich each lead with POST /person_detail_lookup/ (role history,
# tenure, location)
r1 = requests.post(f"{BASE}/person_detail_lookup/", headers=HEADERS, json=body)

# 2. Add company context with POST /organization_search/ and recent hiring
# from POST /job_search/
r2 = requests.post(f"{BASE}/organization_search/", headers=HEADERS, json=body)
r3 = requests.post(f"{BASE}/job_search/", headers=HEADERS, json=body)

# 3. Fetch work_email from /person_contacts_lookup/work_emails/ and drop
# leads with no deliverable address

# 4. Pass the structured context to the LLM prompt and log reply rate by
# context used

# 1. POST /person_detail_lookup/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/person_detail_lookup/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

# 2. POST /organization_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/organization_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

# 3. POST /job_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/job_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

Aus den Schritten des Praxisbeispiels generiertAnfragefelder: API-Referenz

Selbst umsetzen: Referenz zur Personenanreicherungs-API

Kostenlosen API-Schlüssel + 5 $ sichern Beispieldurchlauf anfordern

Kostenloser API-Schlüssel
Keine Kreditkarte
Testlauf starten

Eingaben und Ausgaben

Eingaben	Ergebnisse
Lead-Liste	`person context`
Profil-URL oder Name + Unternehmen	`company context`
	`open roles`
	`work_email`

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Welche Daten sollte ein KI-SDR über einen Lead haben, bevor er eine E-Mail schreibt?

Sie senden Leadliste und Profil-URL oder Name + Unternehmen. Sie erhalten Personenkontext, Unternehmenskontext, offene Stellen und work_email zurück. KI-geschriebene E-Mails nennen echte Fakten über den Lead und erhalten mehr positive Antworten.

Was kostet es, Leads anzureichern, bevor ein KI-Agent personalisierte Kampagnentexte schreibt?

Personenanreicherung: 1 Credit pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Unternehmensanreicherung: 1 Credit pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Geschäftliche E-Mails: 5 Credits pro gefundener geschäftlicher E-Mail-Adresse; eine Abfrage ohne Treffer kostet 0 Credits. Stellenanzeigen-API: 2 Credits pro Anfrage, berechnet, unabhängig davon, ob Daten zurückkommen. Die 8.250 monatlichen Credits von Growth reichen für 1.650 E-Mail-Adressen oder 8.250 Personenanreicherungen – oder eine Mischung. Die Self-Service-Tarife sind Starter, Growth, Pro und Scale. Tarife und Preise ansehen

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Sie senden Leadliste und Profil-URL oder Name + Unternehmen. Sie erhalten Unternehmenskontext, offene Stellen, Personenkontext und work_email als JSON zurück. Außerdem benötigen Sie einen Forager API-Schlüssel, der in einem kostenlosen Konto enthalten ist.

Wie personalisieren KI-Vertriebsagenten Cold-E-Mails im großen Stil?

Reichern Sie jeden Lead mit POST /person_detail_lookup/ an (Positionsverlauf, Betriebszugehörigkeit, Standort). Rufen Sie work_email über /person_contacts_lookup/work_emails/ ab und verwerfen Sie Leads ohne zustellbare Adresse.

Gibt es eine kostenlose Möglichkeit, Forager für diesen Workflow auszuprobieren?

Ja. Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter app.forager.ai: Es enthält 5 $ an kostenlosen Credits und einen API-Schlüssel, und für die Anmeldung ist keine Kreditkarte nötig. Testen Sie es mit Datensätzen, die Sie bereits kennen, oder buchen Sie eine Demo und senden Sie uns eine Liste: Wir führen den Test durch und zeigen Ihnen, was wir finden.

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Wenn ein Nutzer eine Leadliste hochlädt oder der Agent eine erstellt und eine Kampagne in die Warteschlange stellt. KI-geschriebene E-Mails nennen echte Fakten über den Lead und erhalten mehr positive Antworten.

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Personenanreicherung, Unternehmensanreicherung, geschäftliche E-Mails und Stellenanzeigen-API. Personenanreicherung: ein vollständiges berufliches Profil einer Person anhand von LinkedIn-URL, E-Mail-Adresse oder Telefonnummer: Berufserfahrung, Ausbildung, Skills und Kontaktkanäle. Unternehmensanreicherung: Firmografik zu einem Unternehmen anhand von Domain oder Name: Branche, Mitarbeiterzahl, Standorte, Wachstum und offene Stellen.

Wie genau sind die Daten von Forager?

Der Test, der zählt, ist Ihr eigener: Senden Sie uns eine Liste von Profilen, die für Sie relevant sind. Wir führen ihn aus und zeigen Ihnen Zahl für Zahl, was wir finden, damit Sie Trefferquote und Erreichbarkeitsquote selbst messen können.

Wie reichere ich Leads für die Personalisierung durch KI-SDRs an?

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Nativ in Clay und Zapier, von Partnern umgesetzt in Deepline und Cargo und per API aus Make, n8n und Ihrem eigenen Code aufrufbar. Oder rufen Sie die Endpoints aus den obigen Schritten mit einem API-Schlüssel direkt aus Ihrem Code auf.

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

4 Schritte: jeden Lead mit POST /person_detail_lookup/ anreichern (Positionsverlauf, Betriebszugehörigkeit, Standort), Unternehmenskontext mit POST /organization_search/ und aktuelle Neueinstellungen aus POST /job_search/ ergänzen, work_email aus /person_contacts_lookup/work_emails/ abrufen und Leads ohne zustellbare Adresse aussortieren, den strukturierten Kontext an den LLM-Prompt übergeben und die Antwortrate nach verwendetem Kontext protokollieren.

Gibt es einen Vertrag oder eine Mindestabnahme?

Kein Vertrag zum Start: Ein kostenloses Konto enthält Credits im Wert von 5 $. Um Forager weiter zu nutzen, wählen Sie einen Monats- oder Jahrestarif. Monatstarife sind jederzeit kündbar und ungenutzte Credits werden übertragen; Jahrestarife gewähren alle Credits im Voraus und kosten 10 % weniger. Größere Volumen vereinbaren wir mit unserem Team.

Eine Auswahl von Teams, die diese Aufgabe mit Forager umsetzen · plus weitere Sales-Tech-Plattformen

Clay
- GTM-Workflow-Builder
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Mobilnummern, E-Mail-Adressen und Personendaten in Clay-Tabellen.
Juicebox
- KI-Kandidatensuche
Ausgewählter Anwendungsfall: Forager-Daten hinter der PeopleGPT-Suche und den Sourcing-Agenten.
Nooks
- Power- & Parallel-Dialer
Ausgewählter Anwendungsfall: Mobilnummern direkt im Dialer.
Roger
- KI-SDRs
KI-Vertriebsmitarbeiter für Outbound.
Amplemarket
- KI-SDRs
Ausgewählter Anwendungsfall: Mobilnummern in der Kontakt-Waterfall.
HubSpot
- CRM-Add-ons
Ausgewählter Anwendungsfall: Kontakt- und Unternehmensdatensätze mit Personen-, Unternehmens- und Stellenanzeigen-Daten anreichern.
Jeeva AI
- KI-SDRs
Agentische Plattform aus digitalen KI-Mitarbeitern für Vertriebsteams.
Orbital
- Lead-Datenbanken
Ausgewählter Anwendungsfall: Kontaktabfragen in der Anreicherungs-Waterfall, für Teams, die an lokale Unternehmen verkaufen.

Verwandt

Leads anreichern, bevor ein KI-Agent personalisierte Kampagnentexte schreibt

So fließen die Daten

Schritte

Eingaben und Ausgaben

Fragen zu diesem Praxisbeispiel

Welche Daten sollte ein KI-SDR über einen Lead haben, bevor er eine E-Mail schreibt?

Was kostet es, Leads anzureichern, bevor ein KI-Agent personalisierte Kampagnentexte schreibt?

Was brauche ich für dieses Praxisbeispiel und was kommt zurück?

Wie personalisieren KI-Vertriebsagenten Cold-E-Mails im großen Stil?

Gibt es eine kostenlose Möglichkeit, Forager für diesen Workflow auszuprobieren?

Wann sollte ich diesen Workflow ausführen?

Welche Forager-Produkte nutzt dieses Praxisbeispiel?

Wie genau sind die Daten von Forager?

Wie reichere ich Leads für die Personalisierung durch KI-SDRs an?

Welche Tools können diesen Workflow ausführen?

Wie viele Schritte hat dieser Workflow?

Gibt es einen Vertrag oder eine Mindestabnahme?

Weitere Praxisbeispiele für KI-SDRs

E-Mail- und Telefon-Wasserfall eines KI-SDR per Chat-Prompt steuern

Für jeden Zielaccount ein nach Positionen getaggtes Buying Committee aufbauen

PLG-Anmeldungen qualifizieren und Enterprise-Accounts an den Vertrieb weiterleiten

Einem KI-SDR vor dem Anruf eine verifizierte Mobilnummer geben

Die tägliche Anrufliste eines KI-SDR aus Hiring-Signalen aufbauen

Telefon- und E-Mail-Abdeckung für europäischen Outbound erweitern

Bringen Sie Personen-, Unternehmens- und Jobdaten, mit denen Ihre Nutzer arbeiten können, in Ihr Produkt