# Lead-Management im Medizintourismus: Von der manuellen Zuordnung zum Echtzeit-Vertriebssystem

> Wie wir die manuelle Zuordnung von rund 100.000 jährlichen Anfragen durch ein Echtzeitsystem für Sprache, Land, Schicht und Kapazität ersetzten.

> 💡 **Kurzfassung:**
> - **Das Geschäftsproblem:** Vanity verwaltete rund 100.000 Anfragen pro Jahr mit einem auf Google Sheets gestützten Zuordnungsprozess. Sprachen, Länder, Schichten und Urlaubspläne erforderten ständige manuelle Eingriffe.
> - **Die Entscheidung:** Statt das CRM zu ersetzen, bauten wir das Agent Management System (AMS): eine Entscheidungsebene, die betriebliche Regeln in Echtzeit anwendet und CRM- mit Werbedaten verbindet.
> - **Das Ergebnis:** Aus 5 bis 15 Minuten wurde eine Zuordnung in Echtzeit. Die Genauigkeit stieg auf mehr als 99 Prozent; zugleich erhielten Teamleitungen und Geschäftsführung einen gemeinsamen Blick auf Kapazität, Leistung und Konversionstrichter.

[Vanity Cosmetic Surgery Hospital](https://www.vanityclinic.com) erhält rund 100.000 Anfragen im Jahr, führt Zehntausende Operationen durch und beschäftigt mehr als 200 Teammitglieder. Die meisten potenziellen Patienten kommen aus dem Ausland. Deshalb treffen Anfragen über den ganzen Tag hinweg aus unterschiedlichen Ländern, Sprachen und Zeitzonen ein.

In dieser Größenordnung bedeutet Lead-Management im Medizintourismus mehr, als eine Formularübermittlung im CRM zu speichern. Jede Anfrage muss einen Vertriebsmitarbeiter erreichen, der die richtige Sprache spricht, zu diesem Zeitpunkt arbeitet, nicht im Urlaub ist und noch Kapazität hat. Eine verspätete oder falsche Zuordnung kostet Arbeitszeit und verzögert den ersten Kontakt mit dem potenziellen Patienten.

Ich kam im Dezember 2022 als stellvertretender General Manager für Informationstechnologie, auch CTO genannt, zu Vanity. Das Problem war zunächst eines des Betriebsmodells und erst danach ein Softwareprojekt: Die Regeln waren bekannt, wurden aber weiterhin von Menschen in Google Sheets angewendet.

Diese Fallanalyse handelt deshalb von mehr als der Automatisierung der Lead-Verteilung. Sie zeigt, wie aus einer wiederkehrenden betrieblichen Entscheidung etwas Eindeutiges, Messbares und Steuerbares wurde.

## Der Ausgangspunkt: Regeln ohne Entscheidungssystem

Als ich zu Vanity kam, war die Zuordnung von Anfragen aus unterschiedlichen Ländern und Sprachen zu den richtigen Vertriebsmitarbeitern ein seit Langem diskutierter, aber ungelöster Bedarf. Eine grobe Leistungsbeschreibung existierte. Ein funktionierendes System nicht.

Für jede Sprache gab es eigene Formulare. Die Anfragen liefen in Google Sheets ein und wurden anschließend manuell verteilt. Wenn jemand Urlaub nahm, die Schicht wechselte, das Unternehmen verließ oder neu ins Team kam, mussten sich auch die Tabellen ändern. Wochenenden und Feiertage brachten weitere Ausnahmen hinzu.

Allein die Zuordnung konnte 5 bis 15 Minuten dauern. Das tiefer liegende Problem war, dass es keinen konsistenten Nachweis dafür gab, warum eine bestimmte Person eine Anfrage erhielt. Es gab Regeln für Land, Sprache, Quelle, Priorität, Kapazität und bisherigen Verantwortlichen. Diese Regeln lebten jedoch in der Aufmerksamkeit der Beteiligten, nicht in einem Entscheidungssystem.

## Wir brauchten eine Entscheidungsebene, kein neues CRM

Auf den ersten Blick wirkt das wie ein Problem für die Beschaffung oder Konfiguration eines CRM. Unser Ausgangspunkt war ein anderer. Das CRM enthielt bereits die Vertriebsdaten, während Google Ads zeigte, welche Kampagne eine Anfrage erzeugt hatte. Es fehlte eine Ebene, die vor der Zuordnung die betrieblichen Bedingungen bewerten und die daraus entstehende Entscheidung in die anderen Systeme übertragen konnte.

Eine einfache zyklische Verteilung genügte nicht. Das System musste mehrere Eingaben gleichzeitig berücksichtigen:

- Land, Sprache, Quelle und Pipeline der Anfrage
- Schicht, Urlaubsstatus und maximale Lead-Kapazität des Vertriebsmitarbeiters
- Verteilungsquoten und personenspezifische Prioritäten
- Die Frage, ob ein bestehender Lead denselben Verantwortlichen behalten sollte
- Status der CRM-Phasen und erforderliche Felder nach der Zuordnung

Wir bauten deshalb eine gezielte Entscheidungsebene um das CRM herum, statt es zu ersetzen. Das Agent Management System, kurz AMS, sollte nicht ein vollständiges CRM für den Medizintourismus nachbauen. Es war dafür ausgelegt, eine kostspielige und häufig wiederkehrende Entscheidung zuverlässig auszuführen: Wer sollte diese Anfrage jetzt erhalten?

Diese Abgrenzung bestimmte die Entscheidung für individuelle Software. Wenn Regeln nicht mehr nur eine nebensächliche Konfiguration sind, sondern das Betriebsmodell selbst abbilden, kann ein System seinen Platz verdienen, das diese Regeln ausdrücklich und messbar macht.

## Was wir zuerst lösten

Die erste Version hatte bewusst eine enge Aufgabe: die festgelegten Regeln lesen und jede eingehende Anfrage automatisch dem richtigen Vertriebsmitarbeiter zuordnen.

Wir entwarfen das System von Beginn an als modulare Plattform. Vertriebsmitarbeiter ließen sich Pipelines zuordnen; Arbeitszeiten, Urlaubszeiträume, Verteilungsquoten, Prioritäten und Obergrenzen für Leads konnten zentral verwaltet werden. Hatte jemand zuvor mit einem bestimmten Mitarbeiter gesprochen, konnte das System diese Zuständigkeit beibehalten.

Diese erste Version brachte zwei Vorteile. Sie löste die Zuordnungsentscheidung aus dem menschlichen Gedächtnis und machte Regeländerungen an einem Ort sichtbar. Außerdem konnten wir die Zuverlässigkeit des Kernablaufs testen, bevor wir das System erweiterten.

| Parameter | Früherer Ablauf: Google Sheets | Neuer Ablauf mit AMS |
| :--- | :--- | :--- |
| **Zuordnungszeit** | 5 bis 15 Minuten, manuell verteilt | Automatische Zuordnung in Echtzeit |
| **Zuordnungsgenauigkeit** | Anfällig für menschliche Fehler und Konflikte bei Schicht oder Urlaub | Mehr als 99 Prozent; die Fehlerquote lag nahe null |
| **CRM-Synchronisierung** | Manuelle Aktualisierung der Phasen und Prüfung der Felder | Automatische Phasenwechsel und Hinweise auf fehlende Daten |
| **Zuordnung von Werbedaten** | Fragmentiert oder manuell ausgewertet | Durchgängiger Abgleich zwischen Google Ads und CRM-Daten |
| **Sichtbarkeit für das Team** | Tabellenbasierte Verfolgung von Kapazität und Leistung | Echtzeit-Dashboards für Teamleitungen |

## Vom Zuordnungswerkzeug zum Managementsystem

Nachdem der zentrale Zuordnungsablauf zuverlässig funktionierte, übernahm AMS eine breitere Rolle. Das System verteilte nicht mehr nur Anfragen. Es machte den Vertriebsbetrieb sichtbar.

Im Lauf der Zeit ergänzten wir:

- Leistungs-Dashboards nach Land, Vertriebsmitarbeiter, Kanal, Quelle und Kampagne
- Durchgängige Konversionsmessung über die Integration von Google Ads und CRM
- Integration und Berichte für unsere virtuellen Vertriebsassistenten
- Automatische Aktualisierungen für die meisten CRM-Phasen
- Hinweise und Benachrichtigungen bei fehlenden CRM-Pflichtfeldern
- Dashboards, die für jede Teamleitung auf das eigene Team beschränkt waren
- Tägliche Zusammenfassungen für die Geschäftsführung per E-Mail

Dieselben Daten unterstützten nun unterschiedliche Entscheidungen auf verschiedenen Führungsebenen. Eine Teamleitung konnte Kapazität und Leistung der Mitarbeiter sehen. Vertriebs- und Marketingleitung konnten den Weg von der Kampagne bis zur CRM-Phase verfolgen. Die Geschäftsführung konnte anhand täglicher Zusammenfassungen früher erkennen, wo ein Eingriff erforderlich war.

An diesem Punkt erzeugte die Technologie betrieblichen Wert. AMS wurde zu einer gemeinsamen Entscheidungsinfrastruktur für den Vertriebsbetrieb statt zu einer weiteren Oberfläche für die Dateneingabe.

## Die Regeln gehörten nicht dem Technologie-Team

Die technische Architektur war wichtig. Das Technologie-Team konnte die richtigen betrieblichen Regeln jedoch nicht allein bestimmen. Verteilungsquoten, Schichten, Kampagnenstruktur, Kapazitätsgrenzen und Ausnahmen ergaben sich aus der täglichen Arbeit von Vertrieb, Marketing und Betrieb.

Wir entwickelten und verfeinerten das System mit Beiträgen aus all diesen Bereichen:

- **[Mehmet Macar](https://www.linkedin.com/in/mehmet-macar-002468169/)** spielte eine wichtige Rolle bei der technischen Entwicklung und Gestaltung des Systemfundaments.
- Unser Vertriebs- und Marketingdirektor **[Emre Ejder](https://www.linkedin.com/in/emre-ejder-a5686727/)** half, die Produktvision und die Leistungs-Dashboards zu definieren.
- Die Teamleitungen im Vertrieb, **[Aslı Ege Güner](https://www.linkedin.com/in/asl%C4%B1-ege-g-8009992b0/)** und **[Gaye Kahraman](https://www.linkedin.com/in/gaye-kahraman-b72056204/)**, machten Anforderungen aus der Praxis und Bedienungsprobleme sichtbar.
- Mitgründer **[Ömür Kürşat Kurt](https://www.linkedin.com/in/omurkurt/)** unterstützte Entwicklung und Tests des Systems von Beginn an.
- **[Hasan Erkin Öztok](https://www.linkedin.com/in/hasan-erkin-%C3%B6ztok-678368122/)**, der Kontrolle und Berichte zuvor manuell erledigt hatte, brachte unmittelbare betriebliche Erfahrung in den neuen Arbeitsablauf ein.
- **[Samed Anık](https://www.linkedin.com/in/samedanik/)** präzisierte die Berichtsanforderungen für die Verbindung von Google-Ads-Kampagnen mit den Dashboards.

Weitere Kollegen trugen durch Tests, Integration und tägliche Nutzung bei. Ihre Beteiligung bedeutet mehr als eine Liste von Danksagungen. Ein betriebliches System setzt sich nicht durch, wenn die Menschen, die für die Arbeit verantwortlich sind, die Regeln nicht mitdefinieren und die Ergebnisse nicht nutzen.

## Ergebnisse und Grenzen der Evidenz

Der deutlichste Vorher-nachher-Vergleich, den wir offenlegen können, betrifft die Zuordnung:

- Aus 5 bis 15 Minuten wurde eine Zuordnung in Echtzeit.
- Die Zuordnungsgenauigkeit stieg auf mehr als 99 Prozent; die Fehlerquote lag nahe null.
- Die routinemäßige manuelle Verteilung und Kontrolle entfiel weitgehend.
- Vertriebsmitarbeiter konnten mehr Zeit für Gespräche mit potenziellen Patienten aufwenden, statt Tabellen zu pflegen.
- Teamleitungen und Geschäftsführung erhielten Echtzeiteinblick in Leistung, Kapazität und Konversionsablauf.

Wir beobachteten außerdem Verbesserungen bei Konversion, Kosten und Teameffizienz. Detaillierte Vorher-nachher-Zahlen zu diesen Effekten veröffentliche ich hier nicht. Deshalb behandle ich sie als Teil der breiteren betrieblichen Wirkung des Systems, nicht als Beleg für einen präzisen kausalen Effekt, der allein AMS zuzuschreiben wäre.

## Meine Rolle im Projekt

Ich arbeitete im gesamten Projekt mit: von der Definition des Geschäftsproblems und des Produktumfangs über Softwarearchitektur und Entwicklung bis zur bereichsübergreifenden Koordination.

Für mich war der entscheidende Teil größer als der Bau eines funktionierenden Algorithmus. Ich trug Verantwortung sowohl für die technische Zuverlässigkeit des Systems als auch für seine tatsächliche Nutzung im Vertriebsbetrieb. AMS entwickelt sich weiterhin. Das erinnert daran, dass sich diese beiden Verantwortlichkeiten nicht voneinander trennen lassen.

## Das Entscheidungsprinzip hinter dieser Fallanalyse

Beim Lead-Management im Medizintourismus sollte die erste Frage nicht lauten: „Welches CRM sollen wir kaufen?“ Untersuchen Sie zunächst die wiederkehrende Entscheidung selbst:

- Welche Informationen verändern die Zuordnungsentscheidung?
- Sind diese Informationen aktuell und zugänglich?
- Wer ist für die Entscheidung verantwortlich, wenn eine Ausnahme eintritt?
- Wie werden Verzögerung und Fehler heute gemessen?
- Führt das vorhandene CRM die Entscheidung aus, oder zeichnet es nur ihr Ergebnis auf?

In unserem Fall fehlte nicht nur Technologie. Die Entscheidung selbst war über mehrere Menschen verteilt. AMS schuf dauerhaften Wert, indem es diese Entscheidung zunächst eindeutig, steuerbar und messbar machte und sie erst dann automatisierte.

Unser nächstes Ziel ist, KI und maschinelles Lernen in der Berichtsebene einzusetzen. Derselbe Maßstab gilt weiterhin: Welche Managemententscheidung verbessert eine erzeugte Interpretation oder Prognose, und woran erkennen wir das Ergebnis? Ohne klare Antwort schafft mehr Technologie kein besseres betriebliches System.

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