Aufbau eines No-Code-KI-Leadgenerierungs-Workflows

KI-Vertriebsagenten versprechen automatisierte Akquise und Ansprache, aber die meisten sind als vollständige Sales-Engagement-Plattformen gebündelt, die erheblich kosten, sobald Onboarding, Datenanreicherung, Integrationen und Premium-Support hinzukommen. Nach der Prüfung führender KI-SDR- und Leadgenerierungs-Tools und dem Aufbau praxisnaher Workflows habe ich festgestellt, dass viele Teams etwas Einfacheres, Flexibleres und Kostengünstigeres benötigen.

Siehe die besten KI-Leadgenerierungs-Tools, die Rolle von KI bei der Leadgenerierung und reale n8n-Workflows, einschließlich eines Schritt-für-Schritt-Tutorials zur Erfassung von Leads über einen Telegram-Bot, zum Scraping relevanter Daten und zum automatischen Senden der Ergebnisse an Google Sheets:

KI-Leadgenerierungs-Tools

Viele KI-SDR-Tools (z. B. Regie.ai, Jason KI, AiSDR) enthalten eine grundlegende Interessentensuche (über LinkedIn-Suche, kleine Datenbanken, Intent-Daten).

Ihre Kernstärke liegt jedoch im Engagement (personalisierte Nachrichten, Qualifizierung, Nurturing).

1. Lead-Datenanbieter

Diese Tools bieten Kontaktinformationen, Unternehmensdaten und Werkzeuge für Vertriebs- und Marketingteams, um Interessenten zu finden und mit ihnen in Kontakt zu treten. 

• Apollo (Apollo.io): Datenbank mit 275M+ Kontakten.¹ Günstiger als ZoomInfo, aber Datensätze können veraltet sein, was zu höheren Bounce-Raten führt.
  
• ZoomInfo: Datenbank mit 500M+ Kontakten, 100M Unternehmen, 135M+ verifizierten Telefonnummern und 200M+ verifizierten Geschäfts-E-Mail-Adressen.²
  
• Success KI: Datenbank mit 700M+ Kontakten kombiniert mit Outreach-Tools. Die Abdeckung ist geringer als bei Apollo/ZoomInfo.³
  
• Gotelescope.ai (Telescope): Datensatz mit ~900M Kontakten / 50M Unternehmen in über 100 Ländern. Größer dimensioniert als Apollo/ZoomInfo..⁴
  

2. KI-SDR- & Nurturing-Plattformen

Diese automatisieren Ansprache, Gespräche, Qualifizierung und Nachverfolgung.

• Exceed.ai: Multikanal-Automatisierung (E-Mail, SMS, Chat). Bietet breitere Nurturing-Kanäle als Drift, unterstützt jedoch insgesamt weniger Integrationen.
  
• Regie.ai: Erstellt Outbound-Sequenzen und Verkaufstexte. Nützlich in Kombination mit sauberen Daten von Anbietern..
  
• Conversica: E-Mail- & SMS-Qualifizierung. Ausgereiftes Produkt, aber Antworten können im Vergleich zu neueren SDRs skriptartig klingen.
  
• AiSDR, Jason KI, Artisan Ava, Bella, Unify: Neuere KI-SDRs mit Fokus auf Skalierung + Automatisierung. Schneller als Conversica/Exceed.
  
• Aimdoc KI: Leichter Website-Chatbot für Inbound-Leads. Ähnlich wie Drift, aber einfacher.
  

3. Community-Lead-Erkennung

Diese helfen dabei, potenzielle Kunden und Influencer innerhalb von Online- und Offline-Communitys zu identifizieren, zu verfolgen und mit ihnen in Kontakt zu treten. 

• Gotelescope.ai (Community-Rolle): Umfassenderes Community-Monitoring als nur Reddit.

4. Individuelle KI-Workflows

Erstellen Sie eigene Lead-Generierungs-Workflows, wenn Standard-Tools nicht passen.

• cbk.ai (ChatBotKit): SDKs + Vorlagen für individuelle Chatbots und Workflows. Flexibler als Drift/Landbot, erfordert jedoch Entwicklerressourcen.

5. Workflow-Automatisierungs- & Integrationsplattformen

Ermöglicht es Ihnen, verschiedene Anwendungen zu verbinden und Prozesse im gesamten Leadgenerierungs-Stack zu automatisieren. Beachten Sie, dass diese Plattformen keine Daten liefern und keine direkte Ansprache durchführen.

Typische Anwendungsfälle sind das Übertragen von Kontakten von einem Anbieter wie Apollo in ein CRM, das Auslösen von Outreach-Kampagnen oder das Weiterleiten von Leads an Vertriebsteams.

Beispiele sind:

• Creatio: eine No-Code-Plattform, mit der Teams KI-Agenten und Geschäftsanwendungen ohne Programmierung erstellen können.
• n8n: Open-Source-Workflow-Automatisierungsplattform.
• Zapier: Weit verbreitet für No-Code-Integrationen über Tausende von Apps.
• Make: Visueller Workflow-Builder mit komplexer Verzweigungslogik.
• Tray.io: Enterprise-Automatisierung mit stärkerer Skalierbarkeit und Governance.
• Clay: Verbindet mehr als 150 Datenquellen und führt KI-Recherche-Agenten auf Interessentenlisten aus.

Im Vergleich zu individuellen KI-Workflows (z. B. cbk.ai, bei dem es um das Erstellen KI-gestützter Agenten geht) betonen diese Plattformen die Verbindung bestehender Tools, anstatt neue KI-Logik zu erstellen.

E-Mail-Regeln, die darüber entscheiden, ob Outreach ankommt

Ein Workflow, der Leads findet und anschreibt, scheitert im letzten Schritt, wenn Postfachanbieter die E-Mail ablehnen. Google, Yahoo und Microsoft setzen jetzt gemeinsame Absenderregeln durch, und die Sanktionen haben sich verschärft.

• Was gilt. Domains, die 5.000 oder mehr Nachrichten pro Tag an private Konten senden, gelten als Massenversender. Drei technische Einträge sind erforderlich: SPF, DKIM und DMARC. Marketing-E-Mails benötigen außerdem einen One-Click-Abmelde-Header (RFC 8058).
• Die Beschwerdeschwelle. Spam-Beschwerden müssen unter 0,3 % bleiben, und die meisten stabilen Absender zielen auf unter 0,1 %. Kalte Outreach-Ansprache zieht mehr Beschwerden nach sich als jede andere Kategorie, da die Empfänger die Nachricht nie angefordert haben.
• Die Sanktion hat sich geändert. Nicht konforme E-Mails landeten früher im Spam. Google ist im November 2025 zur dauerhaften Ablehnung übergegangen, und Microsoft gibt einen Fehler 550 5.7.515 zurück. Abgelehnte E-Mails erreichen überhaupt keinen Ordner.
• Zeitplan: Google und Yahoo kündigten die Regeln im Oktober 2023 an und begannen im Februar 2024 mit der Durchsetzung. Microsoft folgte im Mai 2025.⁵

Eine praktische Auswirkung auf das Workflow-Design: Volumen allein funktioniert nicht mehr. Weniger, besser zielgerichtete Nachrichten zu senden schützt die sendende Domain.

Wie können Sie KI für die Leadgenerierung nutzen?

1. Leads finden

KI kann helfen, potenzielle Interessenten zu identifizieren, indem sie Website-Engagement analysiert, Online-Aktivitäten überwacht und Verhaltensweisen erkennt, die auf starke Kaufabsicht hindeuten. KI hilft, Nachfragesignale zu erfassen und zu interpretieren; sie erzeugt nicht von sich aus grundlegende Kundenwünsche.

KI kann die Leadgenerierung optimieren durch:

• Besucher einbinden: KI-Chatbots erfassen Leads, indem sie einen Mehrwert (Beratungen, Audits, Ressourcen) im Austausch gegen Kontaktdaten anbieten.
• Überwachung sozialer Kanäle: KI-Tools verfolgen Aktivitäten auf LinkedIn, Instagram oder Messaging-Apps, um potenzielle Interessenten zu markieren.
• Erkennen von Verhalten mit hoher Kaufabsicht: KI identifiziert Signale wie wiederholte Besuche auf Preisseiten oder Downloads und ermöglicht eine rechtzeitige Ansprache, bevor das Interesse nachlässt.

2. Leads qualifizieren

Wenn Sie viele Leads generieren, besteht die größere Herausforderung darin, diejenigen herauszufiltern, die Zeit Ihres Teams nicht wert sind. KI glänzt hier, weil sie Muster erkennt, die Menschen oft übersehen, und sie konsequent anwendet.

KI kann die Lead-Qualifizierung verbessern durch:

• Konversationelle Vorqualifizierung: Chatbots führen natürliche Dialoge mit Interessenten, fragen nach Budget, Rolle oder Unternehmensgröße und bieten im Gegenzug maßgeschneiderte Einblicke.
• Verhaltens-Tracking: KI bewertet das Interesse anhand digitaler Aktionen wie wiederholter Besuche, Verweildauer auf der Website oder Demo-Anfragen und kann gezielte Follow-ups auslösen.
• Lead-Scoring, Segmentierung und Routing: KI stuft Leads ein (heiß, warm, kalt), automatisiert Folgeaktionen und leitet sie an das richtige Vertriebsteam oder den Nurturing-Flow weiter.

3. Leads kontaktieren

Sobald Interessenten identifiziert und qualifiziert sind, kann KI die kanalübergreifende Ansprache unterstützen, um den Schwung aufrechtzuerhalten.

KI kann das Lead-Engagement über mehrere Kanäle verbessern:

• E-Mail: Automatisiert personalisierte Follow-ups und Nurturing-Sequenzen, ausgelöst durch Lead-Interaktionen.
• Text (SMS oder WhatsApp): Ideal für sofortige Erinnerungen oder Bestätigungen – kurz, klar und immer mit Einwilligung.
• Telefonanrufe: Markiert hochwertige Leads für eine schnelle Ansprache und stattet Vertriebsmitarbeiter mit KI-generierten Skripten und Gesprächspunkten aus.
• Social Media: Hält Gespräche auf Plattformen aktiv, auf denen Leads am stärksten interagieren, und steigert die Antwortraten durch rechtzeitige Interaktionen.

4. Optimierung & Überwachung

• Verfolgung von KPIs: Conversion-Rate, Zeit bis zur Kontaktaufnahme, Qualifizierungsgenauigkeit und Engagement pro Kanal. Überwachen Sie Modell-Drift und falsch positive Ergebnisse.
• Aus Daten lernen: Nutzen Sie KI, um herauszufinden, welche Touchpoints und Nachrichten mit der Conversion korrelieren, und um die nächsten besten Maßnahmen zu empfehlen.
• Praxisnaher Nachweis: Koordinierte Bemühungen zwischen Marketingplattformen und Beratungspartnern (zum Beispiel eine Partnerschaft zwischen Salesforce Marketing Cloud und IBM Consulting) haben messbare Verbesserungen durch bessere Segmentierung und Personalisierung gezeigt; dennoch hängen die Erfolge von Datenqualität und Umsetzung ab.

Implementierung von KI in die Best Practices der Leadgenerierung

Vor der Einführung von KI:

1. Bewerten Sie Ihren aktuellen Prozess, um Engpässe zu identifizieren.
2. Wählen Sie Tools, die sich in bestehende Workflows und CRM-Systeme integrieren lassen.
3. Schulen Sie Mitarbeiter, um Akzeptanz und Komfort im Umgang mit KI-Systemen sicherzustellen.
4. Überwachen Sie die Ergebnisse kontinuierlich und verfeinern Sie Modelle auf Basis von Leistungsdaten.

KI für die Leadgenerierung funktioniert am besten, wenn sie menschliche Beziehungen verbessert, und nicht, wenn sie ersetzt.

Detaillierte Betrachtung von n8n

Aufbau eines No-Code-KI-Leadgenerierungs-Workflows mit n8n

Was macht dieser Workflow?

Dieser Workflow sendet eine Anfrage an den Telegram-Bot, die KI interpretiert sie, und sobald sie die Details wie Rolle, Standort und Branche hat.

Er löst einen Scraper aus, um relevante Leads zu sammeln. Dann werden die Daten direkt in Google Sheets gespeichert, und der Bot antwortet mit einer Bestätigung, wie viele Kontakte hinzugefügt wurden.

Im Folgenden sehen Sie den schrittweisen Implementierungsprozess:

1. n8n-Hosting besorgen

Zunächst benötigen Sie Hosting für Ihre n8n-Automatisierungsplattform. Es gibt drei Hauptoptionen:

• Lokal hosten (kostenlos): Sie können n8n kostenlos auf Ihrem Computer installieren. Diese Option ist jedoch technischer und erfordert eine manuelle Einrichtung.
• WebSpaceKit-Hosting (~$4/Monat): Eine kostengünstige Option, die unbegrenzte Workflow-Ausführungen und aktive Workflows bietet.
• n8n Cloud (~$20/Monat): Das offizielle Hosting von n8n, weist jedoch im Vergleich zu Self-Hosting-Optionen einige Funktionseinschränkungen auf.
• n8n-spezifische Managed Platforms (z. B. n8nhost.io, MassiveGRID): Plattformen, die speziell für n8n-Hosting entwickelt wurden und One-Click-Setup, automatische Updates und verwaltete Infrastruktur bieten.

2. n8n einrichten

Sobald Ihr Hosting-Plan aktiv ist, besteht der nächste Schritt darin, n8n einzurichten. Die Einrichtung muss nur einmal durchgeführt werden, und danach können Sie beliebig viele Automatisierungen erstellen.

• Starten Sie die Einrichtung: Klicken Sie in Ihrem Hosting-Dashboard auf „Zum Setup“.
• Details eingeben: Füllen Sie die erforderlichen Informationen aus, klicken Sie auf Weiter und schließen Sie den Assistenten ab.
• Zugriff auf das Dashboard: Nach der Einrichtung gelangen Sie auf das n8n-Dashboard, wo Sie mit der Erstellung von Workflows beginnen können.

Von hier aus haben Sie zwei Optionen:

1. Von Grund auf neu erstellen, indem Sie Knoten einzeln hinzufügen, um Ihren eigenen Workflow zu entwerfen.
   
2. Eine fertige Workflow-Vorlage verwenden, um die Einrichtung zu beschleunigen.

Wir verwenden die fertige Leadgenerierungs-Workflow-Vorlage. Beachten Sie, dass diese Vorlage eine kostenpflichtige Option ist, die von WebSpaceKit-Hosting bereitgestellt wird. Sie können jedoch auch Leadgenerierungs-Vorlagen⁷ auf der offiziellen n8n-Website finden. Denken Sie daran, dass einige dieser Vorlagen eine selbst gehostete n8n-Instanz benötigen, um ordnungsgemäß zu funktionieren.

Kundenbereich in der WebSpaceKit-Vorlage:⁸

Nach dem Herunterladen der Vorlage können Sie das n8n-Dashboard starten und oben rechts auf „Importieren“ klicken, um die Vorlage einzuspielen.

3. Workflow einrichten

Sie können entweder eine fertige Workflow-Vorlage herunterladen oder eine von Grund auf neu erstellen.

Nachfolgend finden Sie eine Übersicht des Workflows, den wir erstellen werden:

Nach dem Import werden Sie Warnungen bei bestimmten Knoten sehen, die noch konfiguriert werden müssen.

• Telegram-Trigger-Node: Startet den Workflow, wenn ein Benutzer eine Nachricht an den Bot sendet.
  
• Transcribe-Node (optional): Wandelt Telegram-Sprachnachrichten mithilfe von OpenAI in Text um.
  
• Lead-Agent-Node: Das „Gehirn“ des Workflows. Interpretiert Benutzeranfragen, merkt sich den Kontext und entscheidet, wann Scraping ausgelöst wird.

4. Telegram-Trigger-Node einrichten

Um ihn einzurichten, müssen wir zunächst unseren Telegram-Node mit n8n verbinden. Dazu erstellen wir eine neue Anmeldeinformation. Öffnen Sie den Node, klicken Sie auf die Option und wählen Sie Neue Anmeldeinformation erstellen.

Nachfolgend finden Sie einen Screenshot der Node-Details:

5. Lead-Agent-Node einrichten

Der Lead-Agent-Node ist das Gehirn des Workflows. Er interpretiert Benutzeranfragen, ruft Lead-Informationen ab und entscheidet, wann Scraping ausgelöst wird:

• OpenAI-Chat-Modell: Dieser Node interpretiert die Anfrage des Benutzers. Wenn jemand beispielsweise „Finde SaaS-Leads in New York“ eingibt, verarbeitet das Chat-Modell die Nachricht, versteht die Absicht und leitet den Workflow. Es fungiert als „Gehirn“ des Systems.
  
• Einfacher Speicher: Dieser Node ermöglicht es der KI, frühere Interaktionen zu verfolgen. Wenn ein Benutzer beispielsweise zuerst „Finde Entwickler in Texas“ sagt und dann „in der IT-Branche“ nachlegt, stellt der Speicher sicher, dass beide Nachrichten miteinander verknüpft und nicht getrennt behandelt werden.
  
• leadScraping (Tool): Sobald alle erforderlichen Details (Jobrolle, Standort, Branche) erfasst sind, wird dieses Tool ausgelöst. Es scrapt relevante Lead-Informationen wie Namen, E-Mails, Berufsbezeichnungen und LinkedIn-Profile und bereitet die Daten für die Speicherung in Google Sheets vor.

6. Unter-Workflow für Scraping konfigurieren

Dieser Unter-Workflow nimmt die Anfrage des Benutzers, z. B. Berufsbezeichnung, Standort und Branche, entgegen und übergibt sie an ein Scraper-Tool (z. B. Apollo Scraper oder Bright Data).

In diesem Beispiel wird die Apify-Plattform verwendet, um Leads aus einer großen professionellen Datenbank zu extrahieren.⁹ Die extrahierten Informationen (Name, E-Mail, LinkedIn-Profil, Seniorität usw.) werden bereinigt und dann in Google Sheets gespeichert. Über Telegram wird eine Bestätigung mit der Anzahl der hinzugefügten Leads zurückgesendet.

Hier ist eine Übersicht des Leadgenerierungs-Agenten, der gebeten wird, Leads in der IT-Branche zu finden:

Hier ist das abschließende Beispiel, wie die Leads in Google Sheets erscheinen:

Was ist n8n?

n8n ist eine Workflow-Automatisierungsplattform, die auch für die Leadgenerierung verwendet werden kann.

n8n Version 2.0, veröffentlicht im Dezember 2025, hat MCP-Client- und Server-Nodes hinzugefügt. MCP, das Model Context Protocol, ist ein gemeinsamer Weg für KI-Assistenten, externe Tools aufzurufen. Der Server-Node stellt einen n8n-Workflow als Tool bereit, das ein externer KI-Assistent auslösen kann. Ein Lead-Scraping-Workflow wird zu etwas, das ein Assistent direkt aufruft, und nicht zu einem manuell gestarteten Ablauf.

Es bietet Zugriff auf mehr als 330+ vorgefertigte Leadgenerierungs-Workflows. Mit n8n sind Sie kostenlos, beliebig viele Workflows zu erstellen, und Sie zahlen, wenn sie ausgeführt werden.

Lokales Hosting ist kostenlos, aber technisch anspruchsvoll. Der n8n-Cloud-Einsteigerplan kostet €24 (~$27) pro Monat, monatlich abgerechnet, und enthält 2.500 Workflow-Ausführungen.¹⁰

Wie hilft n8n bei der Leadgenerierung?

• Automatisierte Lead-Anreicherung: Es kann die automatisierte Lead-Anreicherung übernehmen, indem es Formulartools wie Jotform, Typeform oder HubSpot mit Verifizierungsdiensten verbindet und so sicherstellt, dass die empfangenen Daten sauber und vollständig sind.
• Flexible CRM-Integration: Es macht auch die CRM-Integration überraschend flexibel. Unabhängig davon, ob Sie Pipedrive, Salesforce oder HubSpot verwenden, können Sie mit den nodebasierten Workflows von n8n Leads dorthin senden, wo Sie benötigen.
• Automatisierte Trigger: Es löst Aktionen automatisch aus, wenn Leads ihren Status ändern oder Aktivitäten wie Käufe oder Formularübermittlungen abschließen.

n8n-Leadgenerierungs-Workflows

1. Leadgenerierungs-Agent: Findet automatisch Geschäfts-Leads nach Branche und Standort.¹¹
   
2. LeadBot-Autopilot: Chat-to-Lead für Salesforce: Konvertiert Website-Chat-Gespräche in Salesforce-Leads.¹²
   
3. B2B-Leads mit Groq KI, Apollo, Gmail & Sheets qualifizieren und kontaktieren: Erfasst Leads, reichert sie mit Apollo an und versendet Outreach-E-Mails automatisch.¹³
   
4. Leadgenerierungssystem: Google Maps-E-Mail-Scraper mit Google Sheets-Export: Scrapt Unternehmen aus Google Maps und erstellt E-Mail-Interessentenlisten.¹⁴
   
5. Lead-Workflow: Yelp- & Trustpilot-Scraping + OpenAI-Analyse über BrightData: Scrapt Bewertungen von Yelp/Trustpilot und analysiert sie mit KI, um potenzielle Leads zu finden.
   
6. Gezielte Interessentenlisten mit HubSpot erstellen: Findet Unternehmen, die zu Ihrem ICP passen, reichert Lead-Daten an und sendet sie direkt an HubSpot.¹⁵
   
7. Leadgenerierungs-Automatisierung auf LinkedIn: Automatisieren Sie die LinkedIn-Lead-Erfassung, Anreicherung und personalisierte Ansprache.¹⁶

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FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Aufbau eines No-Code-KI-Leadgenerierungs-Workflows}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-lead-generation}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Juli 2026}
}

Referenzlinks

1.

Apollo.io B2B Contact Database | Find & Connect With Leads

2.

AI People Search Tool: Find New Business Contacts | Zoominfo

3.

Success.ai: Unlimited Access to 700M+ B2B Contacts

4.

Telescope | Put Outreach on Auto-Pilot | AI-Driven Lead Generation Platform

Telescope

5.

Microsoft joins Google and Yahoo with stronger sender requirements

Dotdigital

6.

How to Get Unlimited Leads with an AI Agent (n8n Template) - YouTube

7.

Discover 802 Lead Generation Automation Workflows from the n8n's Community

8.

WordPress Template & Website Template | Free & Premium Designs

9.

Apify Console

10.

Lead Management Workflow Automation Software & Tools - n8n

11.

Lead generation agent | n8n workflow template

12.

LeadBot autopilot — chat-to-lead for Salesforce | n8n workflow template

13.

Qualify & reach out to B2B leads with Groq AI, Apollo, Gmail & Sheets | n8n workflow template

14.

Lead generation system: Google Maps to email scraper with Google Sheets export | n8n workflow template

15.

Build targeted prospect lists: find & enrich leads with Surfe to HubSpot | n8n workflow template

16.

Lead generation automate on LinkedIn - personalisation, enrichment | n8n workflow template

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Answer-Engine-Optimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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