MTCON × nAIce
Vom unstrukturierten Chaos zur One Source of Truth — mit menschlicher Beziehungspflege und KI-Intelligenz als geschlossenem Ökosystem.
MTCOM ist vorhanden — aber unstrukturiert, lückenhaft, nicht nachvollziehbar.
Kein klares System, keine einheitliche Pipeline-Logik
Unvollständige Daten, fehlende Entscheider-Infos
Lead-Erfassung ohne Qualifikationskriterien
Keine Transparenz: Wer hat wann was gemacht?
Kein System, keine Tests, keine Optimierung
Ein System, das sich selbst dokumentiert und den Vertrieb beziehungsstark macht.
Entscheider, Budget, Technik, Timeline — alles an einem Ort
Qualifiziert, angereichert, mit Beziehungs-Score
Jede Aktion, jedes Gespräch, jede Zusage dokumentiert
Systematische Optimierung durch Daten
Drei Schichten arbeiten zusammen: MTCOM als zentrale Datenbank, SMTP/IMAP für automatische E-Mail-Synchronisation, und nAIce KI als lernende Intelligenzschicht.
E-Mails automatisch dem richtigen Deal zuordnen
Lernt aus jedem Deal, schlägt vor, optimiert
Beziehung, Vertrauen, Urteilsvermögen
Ein klar definierter Prozess mit menschlichem Touch an jedem Schritt.
Pipelines, Custom Fields, E-Mail-Sync
Messe, Website, LinkedIn → PD
BANT + nAIce Score + Beziehungs-Score
nAIce E-Mail-Engine + A/B-Tests
Meeting-Briefing, Deal-Health-Monitor
Won/Lost-Analyse, Kundenpflege
Die KI schlägt vor, optimiert und warnt — aber der Mensch entscheidet mit Bauchgefühl, emotionaler Intelligenz und Beziehungswissen.
Der Beziehungs-Score ist menschlich — die KI kann ihn nicht messen, nur der Vertriebler.
Ein geschlossener Kreislauf: Daten sammeln → Muster erkennen → Vorhersagen → Mensch validiert → Modell verbessert sich.
Alle Aktivitäten, E-Mails, Outcomes in MTCOM
"Deals mit Beziehungs-Score >7 haben 3× höhere Win-Rate"
Lead-Scoring, Deal-Health, Next-Best-Action
"nAIce schlug Anruf vor → hab ich gemacht → hat funktioniert"
nAIce wird präziser, kontextbewusster, wertvoller
Lernt aus Won/Lost + Firmenmerkmale
A/B-Test-Ergebnisse: Öffnungsrate, Antwortrate
Welche Aktion führte bei ähnlichen Deals zum Erfolg?
Bei welchem Preis wurde gewonnen/verloren?
Bester Zeitpunkt für Follow-up?
Welche Bestandskunden werden inaktiv?
Ein strukturierter Tag, der menschliche Vertriebsarbeit und KI-Unterstützung in Einklang bringt.
nAIce schlägt vor — der Mensch entscheidet.
Das ist der Unterschied zwischen Automatisierung und Beziehung. Zwischen einem Tool und einem Vertrauensverhältnis.
Jeder Verkaufsprozess bei MTCON erzeugt strukturierte Trainingsdaten für nAIce Components. Jede Kundenfrage, jede technische Spezifikation, jede Won/Lost-Entscheidung füttert die KI — und die KI beschleunigt im Gegenzug den Vertrieb. Ein geschlossener Kreislauf, der mit jedem Deal wertvoller wird.
MTCON Sales Prozess
nAIce Components — Das Produkt
Jede Kundenanfrage wird zum gelabelten Trainingsdatensatz: "200A, 85°C, 3mm" → PFS-200/85.
Warum hat der Kunde PFS-200 genommen, aber PE-450 abgelehnt? Jede Entscheidung trainiert die KI.
Die Sprache der Ingenieure — wie formulieren sie Anforderungen? Welche Begriffe nutzen sie?
Bei welchem Preis wurde gewonnen? Ab welcher Staffel wird's unattraktiv? Preissensitivität pro Komponenten-Typ.
Kunden nennen Alternativen. Die KI lernt Marktpreise und die Wettbewerbslandschaft.
Wann bestellen Automobil-Zulieferer? Wann planen Energie-Unternehmen? Saisonale Nachfragemuster.
Jeder Deal = neue Daten
Genauere Empfehlungen
KI-gestützte Angebote
Höhere Win-Rate
…und so weiter
10 Deals → brauchbare Empfehlungen | 100 Deals → übertrifft Junior-Ingenieur | 1.000 Deals → übertrifft Senior-Ingenieur
Die KI-Schicht innerhalb von MTCON, die den Vertrieb beschleunigt:
Das Produkt für die Welt — der KI-Komponenten-Selektor:
Kein Wettbewerber hat Zugriff auf 30 Jahre MTCON-Vertriebsdaten. Die KI wird mit echten, gelabelten Ingenieur-Anfragen trainiert.
Das implizite Wissen eines Branchen-Veteranen — was man nicht googeln kann — wird durch den Sales-Prozess systematisch digitalisiert.
Jeder neue Kunde macht das Produkt besser. Mehr Nutzer → mehr Daten → bessere KI → mehr Nutzer.
Dieser Blueprint ist der Fahrplan. Die Umsetzung erfolgt iterativ — wir starten mit MTCOM-Struktur + SMTP-Sync und bauen nAIce Schritt für Schritt ein.
Pipelines, Custom Fields, Lead-Formulare
E-Mails automatisch Deals zuordnen
Scoring, Briefings, Lern-Kreislauf
Johannes Schaffer · nAIce Components · js@santoslab.de
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