Creatingway | AI outbound on Pipedrive · Outreach-Automatisierung

Was gebaut wurde

Eine Outbound-Engine, die selbstständig recherchiert, schreibt, versendet und routet: Leads kommen aus Apollo, landen in Pipedrive, erhalten E-Mail- und LinkedIn-Texte, die pro Kontakt von zwei KI-Agenten geschrieben werden, und werden über Apollo für Cold E-Mails und Lemlist für LinkedIn versendet. Was zurückkommt, wird klassifiziert und geroutet, bevor es jemand liest.

Bereich	Beschreibung
Grundlagen	Pipedrive Feld-Schema, native Integrationen und Outreach-Felder gruppiert, damit das CRM den Kampagnenstatus tragen kann
Cold-E-Mail-Schicht	Apollo Sequenzen mit Tag-Synchronisierung in Pipedrive, geschützt durch Domain-Warmup
LinkedIn-Schicht	Ein Pipedrive Filter, der Lemlist Autosync speist, zuerst gestartet, während die E-Mail-Domains aufgewärmt wurden
KI-Texterstellung	Ein Make Szenario, das pro Lead einen Research-Agenten und einen Copywriter-Agenten ausführt, der in der Stimme des Kunden schreibt
Antwort-Routing	Ein Sentiment-Klassifizierer, der Antworten routet und heiße Leads als Eins-zu-Eins-Gespräch an das Team übergibt
Stop-Synchronisierung	Blacklist- und interessierte Kontakte pausieren nativ in Lemlist und Apollo, mit Make nur als Fallback
Wiederherstellung	Als die Texterstellung ins Stocken geriet, wurde die Nachfüllung für 583 feststeckende Kontakte als automatischer Webhook-Re-Trigger ausgeführt, anstatt manuell
Übergabe	Ein schriftlicher Leitfaden, ein Walkthrough-Video und ein gebrandetes PDF für das Team des Kunden, plus Telegram-Benachrichtigungen, wenn der Flow ins Stocken gerät

Scoring wurde bewusst weggelassen: Pipedrive Growth kann nativ nicht scoren, und eine benutzerdefinierte Make Scoring-Engine wurde als mehr Maschinerie beurteilt, als der Funnel rechtfertigte.

Technologie-Stack

Technologie	Rolle
Pipedrive	CRM, Outreach-Felder, Qualifizierung, Hot-Lead-Bearbeitung
Apollo	Kontaktbeschaffung, Anreicherung und Cold-E-Mail-Sequenzen
Lemlist	LinkedIn-Outreach
Make.com	KI-Texterstellung, Antwort-Routing, Lifecycle-Sweeps, Benachrichtigungen

Projekt-Statistiken: 29 Aufgaben, ~35h, läuft seit Mai 2026.