hellomed: Implementierung von Clay & n8n mit bemerkenswerten Ergebnissen

Als wir mit simon&co gestartet sind, war unser Outbound-Sales-System arbeitsintensiv und ineffizient – voneinander getrennte Tools, manuelle Uploads und Antwortraten von unter 1 %. simon&co hat unsere gesamte Infrastruktur von Grund auf neu aufgebaut – mit Clay, n8n und intelligenten Automatisierungen. Innerhalb von zwei Monaten stieg unsere Antwortrate auf 15 %. Sechs Monate nach dem Start hatten wir 126.000 € neuen ARR abgeschlossen und sparen heute mehr als 10 Stunden manuelle Arbeit pro Woche. Mittlerweile haben wir eine skalierbare, automatisierte Outbound-Engine, die weitgehend selbstständig läuft. Wer genug von kaputten Systemen und enttäuschenden Ergebnissen hat, findet in simon&co den richtigen Partner.

— Tim Bogdan, Co-Founder und COO @ hellomed

Über hellomed

Die hellomed Group GmbH entwickelt Lösungen für Homecare- und Healthcare-Anbieter in ganz Deutschland. Wie viele schnell wachsende HealthTech-Unternehmen verfügte das Team über tiefgreifende Branchenexpertise und ein starkes Produkt. Die kommerzielle Infrastruktur war jedoch eher reaktiv gewachsen als gezielt aufgebaut worden.

Datenmanagement, Leadgenerierung, CRM-Architektur und Outbound liefen über voneinander getrennte Tools und zahlreiche manuelle Prozesse. Was fehlte, war eine zentrale, wiederholbare Revenue Engine, die ambitioniertes Wachstum ermöglicht, ohne dafür zusätzliches Personal aufbauen zu müssen.

Herausforderung

hellomed stand gleichzeitig vor mehreren strukturellen Problemen:

• Es gab keinen zuverlässigen Sales-Tech-Stack. Voneinander getrennte Tools und manuelle Übergaben sorgten für Reibungsverluste, inkonsistente Daten und operative Engpässe.

• Die Leadlisten für lemlist wurden manuell erstellt. Sie waren statisch, teilweise veraltet und nicht ausreichend bereinigt. Gleichzeitig deckten sie nur etwa die Hälfte des adressierbaren Marktes ab. Probleme bei der Datenqualität wirkten sich negativ auf Zustellbarkeit und Markenwahrnehmung aus.

• Die Antwortraten lagen unter 1 % – ein klares Signal dafür, dass Targeting, Messaging und Datenqualität nicht optimal auf den Markt abgestimmt waren.

Lösung

Wir haben die kommerzielle Infrastruktur von hellomed mit einem strukturierten, datengetriebenen Ansatz von Grund auf neu aufgebaut:

→ Wir erstellten eine vollständige und angereicherte Datenbank aller adressierbaren potenziellen Kunden von hellomed in Deutschland. Echtzeitdaten wurden von den Websites potenzieller Kunden abgerufen und mit dem Handelsregister abgeglichen, um die Übereinstimmung mit dem ICP zu verifizieren. Mehrstufige Bereinigungslogiken sorgten zusätzlich für hohe Datenqualität, gute Zustellbarkeit und Compliance.

→ Wir verbanden den gesamten Sales-Tech-Stack miteinander: Clay für Datenmanagement und Enrichment, lemlist für Outbound-Kommunikation und Zoho CRM – verknüpft über individuell entwickelte n8n-Workflows. Manuelle Datenübertragungen wurden damit überflüssig und Informationen fließen heute bidirektional durch den gesamten Sales Stack.

→ Wir etablierten signalbasiertes Prospecting. Ein RSS-Monitoring-System durchsucht kontinuierlich relevante Marktinformationen, filtert Opportunities anhand definierter ICP-Kriterien, reichert eingehende Leads mit Unternehmensinformationen an, bewertet sie nach einer eigens entwickelten Scoring-Logik und überträgt qualifizierte Prospects direkt in Slack und Zoho CRM. Dort werden automatisch Aufgaben an den passenden Account Manager vergeben. Aus reaktiver Akquise wurde so ein proaktiver, signalbasierter Vertriebsprozess.

→ Wir entwickelten einen KI-gestützten Inbox-Assistenten mit Human-in-the-Loop-Kontrolle. Dieser erstellt kontextbezogene Antwortentwürfe für die Kundenkommunikation, die anschließend von einem Mitarbeiter geprüft und freigegeben werden. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand erheblich, ohne Qualität oder Personalisierung einzubüßen.

→ Zusätzlich führten wir strukturierte Tests verschiedener Messaging-Frameworks, Targeting-Kriterien und Outreach-Sequenzen durch, um Antwort- und Conversion-Raten kontinuierlich zu verbessern.

Ergebnisse

• Antwortraten von unter 1 % auf 15 % gesteigert.

• 126.000 € zusätzlicher Annual Recurring Revenue innerhalb der ersten sechs Monate der Zusammenarbeit.

• Rund 10 Stunden Account-Manager-Zeit pro Woche eingespart durch die RSS-Automatisierung – gleichzeitig wurden zahlreiche hochwertige Leads identifiziert, die sonst unentdeckt geblieben wären.

• 95 % weniger manueller Aufwand für E-Mail-Antworten, entsprechend etwa 45 Minuten pro Nutzer und Tag, durch den Inbox-Assistenten mit Human-in-the-Loop-Funktion. Kundennahe Teams konnten ihre Zeit dadurch stärker in Beziehungsaufbau statt administrative Aufgaben investieren.

• 13.500 € Einsparungen bei SaaS-Tool-Kosten durch eine bessere Anbieterauswahl und unsere Partnerkonditionen.

Warum das relevant ist

Intelligentes Wachstum braucht mehr als einen guten Plan. Es braucht die richtige Infrastruktur und die richtigen Menschen, um sie aufzubauen.

Wir haben hellomed von einem fragmentierten, manuellen Outbound-Prozess zu einer weitgehend autonomen Revenue Engine entwickelt – durch die Kombination aus tiefgreifender Plattformexpertise in Clay, n8n, lemlist und Zoho CRM, sauberem Datenmanagement und systematischem Testing.

Das Ergebnis waren nicht nur bessere Kennzahlen. Es war eine strukturelle Veränderung darin, wie hellomed relevante Accounts identifiziert, anspricht und konvertiert – bei niedrigeren Kosten und deutlich weniger manueller Arbeit.

Für HealthTech-Unternehmen, die in hart umkämpften Märkten mit begrenzten Ressourcen wachsen müssen, zeigt dieses Beispiel, welchen Hebel die richtige Infrastruktur schaffen kann: bessere kommerzielle Ergebnisse, während sich das Management weiterhin auf Produkt und Kundenerfolg konzentrieren kann.