LeadScout - KI-gestützte lokale Leadgenerierung
Vom Wochenend-Recherche-Frust eines Freelancers zur öffentlichen SaaS: KI-gestützte Entdeckung, Crawling und Outreach für die DACH-Region
Die Herausforderung
Wie viele Freelancer und kleine Beratungen verbrachte der Gründer ganze Wochenenden mit manueller Kundensuche: Google-Recherchen zu lokalen Unternehmen, Impressen in Excel kopieren, mit dem Auge prüfen, ob eine Website veraltet wirkt. Stundenlanger Aufwand für eine Handvoll halbwegs brauchbarer Leads - ohne verlässliches Signal, wer wirklich digitalen Bedarf hat. Und jede blinde Kalt-Mail beschädigte die eigene Reputation.
Die Lösung
LeadScout entstand zunächst als persönliche Automatisierung und wurde zur SaaS, als Freunde fragten, ob sie es auch nutzen dürfen. Ein FastAPI-Backend orchestriert eine Celery-Pipeline: Unternehmen werden über Google Places gefunden (PLZ + Radius mit PostGIS), per Playwright gecrawlt, der Tech-Stack erkannt, ein SEO-Audit durchgeführt, Social-Media-Präsenz geprüft und mit einer strukturierten KI-Analyse die digitale Reife bewertet, Schwachstellen identifiziert und personalisierte Outreach-Vorschläge erstellt. Ein Next.js-Dashboard zeigt sortierte, priorisierte Leads. Gehostet in der EU auf Supabase, DSGVO-konform seit Tag 1.
Unser Ansatz
Persönliches Automatisierungs-Experiment
Gestartet 2025 als Eigenwerkzeug: KI für die Analyse, Google Places für die Entdeckung, Python-Glue und Playwright für das Crawling. In wenigen Wochen lieferte das Tool bessere Leads als ein ganzer Monat manueller Recherche.
Zweistufige Pipeline-Architektur
Discovery (günstige Google-Places-Anfrage) wurde von der Analyse (teures Crawling + GPT-4o) als separate Celery-Tasks getrennt - so sehen Nutzer sofort Ergebnisse und investieren KI-Budget nur in wirklich relevante Unternehmen.
Geo-Suche mit PostGIS
Eigene PLZ-Geodaten-Schicht mit PostGIS ST_DWithin-Radius-Abfragen. Nutzer geben PLZ + Radius (5-50 km) ein, das System findet jedes relevante Unternehmen im Umkreis.
Strukturierte KI-Analyse
GPT-4o-Prompts mit response_format=json_object und explizitem Verification-Loop verankern Aussagen im SEO-Audit und Tech-Detection-Ergebnis. So erfindet das Modell keine Schwachstellen, die nicht zu den Daten passen.
Vom Eigenwerkzeug zur öffentlichen SaaS
Codebase aufgeräumt, Supabase-Auth (EU-Region Frankfurt) mit asymmetrischer JWKS-Verifikation eingebaut, Stripe-Billing angebunden, Marketing-Site mit i18n (DE/EN) erstellt - DSGVO-konform per Default.
Transparente Preise & direkter Support
Unabhängig finanziert, kein Wachstumsdruck durch externe Investoren. Die Preise decken die tatsächlichen API-Kosten (~0,03 € pro Lead bei OpenRouter + Google Places) plus Hosting und Wartungszeit. Jede E-Mail landet direkt beim Gründer.
Die Ergebnisse
Von tagelanger Google-Recherche zu einer sortierten, bewerteten Lead-Liste in unter 30 Minuten.
KI-gestützte Schwachstellen-Signale ersetzen Bauchgefühl - Nutzer kontaktieren mit konkreten, überprüfbaren Beobachtungen.
Postleitzahl-Suche in ganz Deutschland (8.000+ PLZ), Österreich und Schweiz auf der Roadmap.
Fazit
LeadScout zeigt, was passiert, wenn echtes Praktiker-Leid (Wochenend-Recherche) auf KI-gestütztes Engineering trifft: aus einem Automatisierungs-Experiment wird eine nachhaltige, unabhängig finanzierte SaaS, die Nutzerdaten respektiert und Freelancern und kleinen Agenturen in der DACH-Region die Lead-Intelligence liefert, die früher ein Sales-Team brauchte.
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