Analysieren Sie Lead-Listen mit ChatGPTExportieren Sie Ihre Daten, dann Füttere deine KI
Erfassen Sie Unternehmen direkt aus Google Maps mit der kostenlosen Vonsel-Erweiterung, exportieren Sie die Daten im CSV-, Excel- oder JSON-Format und lassen Sie ChatGPT und Claude Code anschließend jeden Lead bewerten, segmentieren und zusammenfassen.
KI-Workflows··8 Minuten Lesezeit
Wichtigste Erkenntnisse
Der Vonsel Chrome-Erweiterung Erfasst Google Maps-Unternehmensdaten und exportiert sie als CSV-, Excel- oder JSON-Datei. Diese Datei ist die Grundlage, die Ihre KI benötigt.
ChatGPT Verarbeitet einige hundert Zeilen im Browser: Datei hochladen, dann Bewertung, Segmentierung und Zusammenfassung durchführen.
Claude Code Es verarbeitet die Rohdatei für Tausende von Zeilen und wiederholbare Pipelines. Codex und lokale LLMs decken den Rest ab.
Die Analyse ist der mittlere Schritt Vonsel-Dashboard verwandelt dieselben Leads in ein zugeordnetes CRM mit KI-E-Mails und Einblicken in Kundenbewertungen.
Die Kernidee
Ihre KI ist nur so gut wie die Daten, die Sie ihr geben
Große Sprachmodelle sind hervorragend darin, Listen zu analysieren, aber sie haben keine Kundendaten. Wenn Sie ChatGPT bitten, „Zahnärzte in Chicago mit schwachen Webseiten zu finden“, wird es raten, Namen vortäuschen oder die Anfrage ablehnen. Es hat keine Live-Ansicht von Google Maps. Was es aber kann, ist eine sehr präzise Analyse strukturierter Dateien Du Gib es mir.
Das ist der gesamte Arbeitsablauf: Zuerst werden echte Geschäftsdaten erfasst, dann werden sie der KI zugeführt Vonsel-Erweiterung Die Software extrahiert die Unternehmen direkt aus einer Google Maps-Suche und exportiert eine bereinigte Datei mit Namen, Kategorien, Adressen, Telefonnummern, Webseiten, Bewertungen und Anzahl der Rezensionen. Die Erweiterung ist das Mittel zum Zweck. Ihre KI übernimmt das Denken.
Dieser Beitrag beschreibt den praktischen Ablauf von Anfang bis Ende, hauptsächlich durch ChatGPT Und Claude Code, Am Ende findet sich ein kurzer Hinweis zu Codex und lokalen Modellen. Für den ChatGPT-Pfad sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Beginnen Sie mit realen Daten, nicht mit Vermutungen
Installieren Sie die Vonsel-Erweiterung, erfassen Sie eine Google Maps-Suche und exportieren Sie die Datei, die Ihre KI analysieren kann. Kostenloser Download. Keine Testversion, keine Kreditkarte erforderlich.
Öffnen Sie Google Maps, geben Sie beispielsweise „Friseursalons in Austin“ ein und lassen Sie Vonsel die Ergebnisse erfassen. Sobald die Liste Ihren Vorstellungen entspricht, exportieren Sie sie. Die Erweiterung bietet drei Formate an; welches Sie auswählen, hängt davon ab, welche KI Sie verwenden möchten.
Format
Am besten geeignet für
Warum
CSV
ChatGPT-Uploads
Universell lesbar, in jedem Programm öffnbar, kleine Dateigröße
Excel (XLSX)
ChatGPT + Handbuchüberprüfung
Behält die Formatierung bei, leicht zu überfliegen vor der Eingabeaufforderung
JSON
Claude Code, Codex, lokale LLMs
Strukturierte Felder bleiben für Skripte und Pipelines erhalten
Jede Zeile enthält reale Daten, die direkt von der Karte abgerufen werden. Ihre KI wertet also Fakten aus, anstatt sie zu erfinden. Weitere Informationen zu den Exportoptionen finden Sie hier Leads als CSV, Excel oder JSON für KI exportieren und die Schritt-für-Schritt-Anleitung Google Maps-Daten in CSV exportieren. Das CSV-Format selbst folgt einem einfachen Standard, der in [Referenz einfügen] dokumentiert ist RFC 4180, Deshalb liest es jedes KI-Tool auf die gleiche Weise.
Schritt 2
Laden Sie die Datei in ChatGPT hoch und starten Sie den Vorgang
Dies ist der schnellste Weg und der, mit dem die meisten beginnen. Klicken Sie in einem ChatGPT-Chat auf die Schaltfläche „Anhängen“, fügen Sie Ihre CSV- oder Excel-Datei hinzu und beschreiben Sie Ihr Anliegen. ChatGPT liest die Spalten, stellt sie im Kontext dar und antwortet entweder in verständlicher Sprache oder mit einer neuen, herunterladbaren Tabelle.
Der Trick besteht darin, Abfragen genau auf die Spalten abzustimmen, die Vonsel exportiert. Hier sind Abfragen, die gut mit einer Google Maps-Lead-Datei funktionieren. Eine vollständige Liste finden Sie hier ChatGPT fordert Lead-Listen an mehr dazu.
Ziel
Eingabeaufforderung, die Sie einfügen können
Punktestand
"„Bewerten Sie jede Zeile mit 1 bis 10 Punkten hinsichtlich des Potenzials eines Webdesigners. Vergeben Sie eine höhere Punktzahl, wenn keine Website vorhanden ist und die Bewertung unter 4,0 liegt. Fügen Sie eine Spalte für die Begründung hinzu."
Segment
"„Teilen Sie diese Unternehmen anhand der Anzahl der Bewertungen in drei Kategorien ein und teilen Sie mir die Anzahl in jeder Kategorie mit."
Lücken finden
"„Listen Sie alle Unternehmen ohne Website auf. Geben Sie nur Name, Telefonnummer und Adresse an."
Zusammenfassen
"„Fassen Sie diese Liste zusammen: Anzahl der Unternehmen, die drei wichtigsten Kategorien und die durchschnittliche Bewertung."
Entwurfs-Outreach
"„Verfassen Sie einen zweizeiligen Kaltstart für die fünf am schlechtesten bewerteten Unternehmen, wobei Sie auf deren Kategorie Bezug nehmen."
Da ChatGPT die Berechnungen anhand der tatsächlichen Datei durchführt, können Sie den Ergebnissen in einer Weise vertrauen, wie es bei einer erfundenen Antwort niemals möglich wäre. Speziell zur Auswertung finden Sie in unserem Leitfaden weitere Informationen Punkte erzielen mit ChatGPT geht tiefer, und Hochladen einer Lead-CSV-Datei in ChatGPT Die Mechanismen werden hier erläutert. Wer die Philosophie dahinter verstehen möchte, sollte Folgendes lesen Füttern Sie Ihre KI mit Geschäftsdaten.Die.
3
Exportformate der Erweiterung: CSV, Excel und JSON
0
Codezeilen für den ChatGPT-Upload-Pfad
Frei
Erweiterung herunterladen, keine Testversion und keine Kreditkarte erforderlich
Laden Sie die Datei herunter, die Ihre KI lesen kann
Suchanfragen erfassen, als CSV- oder JSON-Datei exportieren und in wenigen Minuten in ChatGPT einfügen. Kostenloser Download. Keine Testversion, keine Kreditkarte erforderlich.
Claude Code für große Listen und wiederholbare Pipelines
ChatGPT im Browser eignet sich perfekt für einige hundert Zeilen. Sobald Sie jedoch mit Tausenden von Unternehmen arbeiten oder jede Woche dieselbe Analyse durchführen möchten, Claude Code ist das bessere Tool. Es liest die exportierte Datei direkt aus Ihrem Ordner, erstellt ein Scoring-Skript, führt es aus und liefert Ihnen ein übersichtliches Ergebnis. Kein Einfügen erforderlich.
Exportieren Sie die JSON-Datei aus der Erweiterung, damit die Felder strukturiert bleiben, legen Sie sie in einem Ordner ab und öffnen Sie Claude Code dort. Ein Befehl wie der untenstehende erledigt den Rest.
Bewerten Sie die gesamte Datei
"„Lesen Sie leads.json, fügen Sie eine Interessentenbewertung von 1 bis 10 basierend auf fehlender Website und Bewertung hinzu und schreiben Sie scored.csv, sortiert nach den besten zuerst."
Duplikate entfernen und bereinigen
"„Doppelte Einträge anhand der Telefonnummer entfernen, die Kategorienamen normalisieren und melden, wie viele Zeilen entfernt wurden."
Erstellen Sie einen Bericht
"„Fassen Sie leads.json in einem einseitigen Markdown-Bericht zusammen: Gesamtzahlen, Top-Kategorien, Bewertungsverteilung und Teilen ohne Website."
In Dateien segmentieren
"„Ich teile die Datei leads.json in eine separate CSV-Datei pro Stadt auf, damit ich jede Liste einem anderen Vertriebsmitarbeiter übergeben kann."
Der Vorteil liegt in der Reproduzierbarkeit. Claude Code speichert das Skript, sodass Sie nächste Woche eine neue Aufzeichnung exportieren, denselben Befehl ausführen und innerhalb von Sekunden eine aktualisierte Analyse erhalten. Eine detaillierte Anleitung finden Sie hier Lead-Analyse mit Claude Code.Die.
Stellen Sie sich ChatGPT als den Analysten vor, mit dem Sie sprechen, und Claude Code als den Analysten, der neben Ihren Dateien wohnt. Der eine ist dialogorientiert und schnell, der andere arbeitet strukturiert und unermüdlich. Beide nutzen dieselbe exportierte Liste, daher hängt die Wahl vom Datenvolumen ab, nicht von der Funktionalität.
Der Rest des Werkzeugkastens
Codex und lokale LLMs
Wenn Sie in einem Terminal arbeiten, funktioniert OpenAI Codex ähnlich wie Claude Code: Sie geben die JSON-Datei an und beschreiben die gewünschte Transformation. Es eignet sich besonders gut, wenn Ihre Lead-Analyse ein Schritt in einem größeren Skript ist, das bereits in Ihrer Systemarchitektur ausgeführt wird.
Datenschutzrelevante Listen sind ein gutes Beispiel für ein lokales Modell. Wenn Sie ein Modell auf Ihrem eigenen Rechner ausführen (z. B. mit einem Runner wie Ollama oder LM Studio), verlässt die Hauptdatei Ihren Laptop nie. Lokale Modelle sind zwar langsamer und weniger leistungsfähig als moderne Alternativen, aber für einfache Aufgaben wie das Taggen von Kategorien oder das Markieren fehlender Felder sind sie gut geeignet. Exportieren Sie die Daten als JSON, importieren Sie sie und behalten Sie alles auf Ihrem Gerät.
Egal, welches Werkzeug Sie verwenden, die Eingabe ist immer dieselbe saubere Datei, die die Erweiterung erzeugt. Genau das ist der Sinn der Sache Füttern Sie Ihre KI mit Daten: Der Erfassungsschritt wird gemeinsam genutzt, und Sie tauschen das Modell aus, um es an die jeweilige Aufgabe anzupassen.
Von der Analyse zur Aktion
Wo die Leads tatsächlich leben
Die Analyse ist der Kern der Sache, nicht das Ende. Nachdem ChatGPT Ihre Liste bewertet und Claude Code sie bereinigt hat, benötigen Sie weiterhin eine Plattform, um diese Leads zu bearbeiten: Status verfolgen, Kontakt aufnehmen und nachfassen. Genau hier stößt die exportierte CSV-Datei an ihre Grenzen.
Der Vonsel-Dashboard Genau dafür wurde es entwickelt. Die von Ihnen erfassten Unternehmen werden in einem übersichtlichen CRM-System mit GPS-Koordinaten erfasst, sodass Sie Ihr Gebiet jederzeit im Blick haben. Die Bewertungsanalyse identifiziert Schwachstellen in den Kundenbewertungen, die E-Mail-Analyse erstellt personalisierte E-Mails und die Vertriebsanalyse ermittelt die vielversprechendsten Leads für einen ersten Anruf. Sie erhalten wertvolle, kontextbezogene Daten anstelle einer statischen Tabelle.
Der KI-Workflow und das Dashboard stehen also nicht im Widerspruch zueinander. Übergeben Sie ChatGPT die Datei für eine schnelle Analyse, und lassen Sie das Dashboard die Zusammenhänge im Zeitverlauf darstellen. Weitere Informationen zum verantwortungsvollen Umgang mit solchen Daten finden Sie in unserem Hinweis dazu, ob Das Auslesen von Daten aus Google Maps ist legal ist lesenswert, und Sie können weitere Ideen im gesamten Bereich durchstöbern Blog über KI-Workflows.Die.
Die Erweiterung erfasst die Daten. Ihre KI interpretiert es
Sind Sie bereit, Ihre KI mit echten Geschäftsdaten zu füttern?
Erfassen Sie eine Google Maps-Suche, exportieren Sie sie als CSV-, Excel- oder JSON-Datei und analysieren Sie sie noch heute mit ChatGPT oder Claude Code. Erkunden Sie das Dashboard oder Lesen Sie mehr über KI-Workflows. Kostenloser Download. Keine Testversion, keine Kreditkarte erforderlich.
Kann ChatGPT eine CSV-Datei mit Leads analysieren?
Ja. Laden Sie die CSV-Datei in einem ChatGPT-Chat hoch und lassen Sie die Zeilen bewerten, segmentieren oder zusammenfassen. ChatGPT liest die von Vonsel exportierten Spalten (Name, Kategorie, Adresse, Telefonnummer, Website, Bewertung, Anzahl der Rezensionen) und kann Leads priorisieren, Unternehmen ohne Website kennzeichnen oder sie nach Region gruppieren.
Ist es besser, für große Lead-Listen ChatGPT oder Claude Code zu verwenden?
Für einige hundert Zeilen ist ChatGPT im Browser ausreichend. Bei Tausenden von Zeilen oder wiederholbaren Datenpipelines arbeitet Claude Code direkt mit der Datei in Ihrem Ordner, schreibt und führt das Scoring-Skript aus und kann die gesamte Liste verarbeiten, ohne dass Sie etwas einfügen müssen.
In welchem Format sollte ich die Vonsel-Erweiterung für die KI-Analyse exportieren?
CSV- oder Excel-Dateien eignen sich gut für ChatGPT-Uploads. JSON ist das sauberste Eingabeformat für Claude Code, Codex oder lokale LLMs, da die Felder strukturiert bleiben. Die Vonsel-Erweiterung exportiert alle drei Formate, sodass Sie das Format an das jeweilige Tool anpassen können. Sie können dieselben Daten sogar in … übertragen Google Tabellen Zuerst, falls Sie es lieber dort überprüfen möchten.
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