Das Web-Scraping nach Leads, Preisen oder Wettbewerbsinformationen klingt theoretisch einfach. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, dies zu skalieren, sauber zu halten und an einen nützlichen Ort weiterzuleiten. Die meisten Teams verbringen entweder Stunden damit, sich mit Tabellenkalkulationen herumzuschlagen, oder geben den Workflow auf, bevor sie ihn abgeschlossen haben.
In diesem Artikel behandeln wir folgende Themen:
- Was Lindy ist und für wen es entwickelt wurde
- Wie Bright Data und Lindy für verschiedene Anwendungsfälle zusammenarbeiten
- Beispiele wie Wettbewerbsbeobachtung, Lead-Anreicherung und Marktbeobachtung
- Wie man beide Plattformen miteinander verbindet
- Tipps, damit Ihr Workflow langfristig nützlich bleibt
Beginnen wir mit Lindy und seinen Funktionen.
Was ist Lindy und für wen ist es gedacht?
Lindy ist eine Automatisierungsplattform zum Erstellen von KI-Agenten, die Routineaufgaben übernehmen. Es kann Ihnen bei Aufgaben wie der Beantwortung von E-Mails, der Aktualisierung von CRMs, der Planung von Anrufen oder der Extraktion von Erkenntnissen aus Dokumenten helfen, ohne dass Sie dafür Code schreiben müssen.
Kleine Teams, Gründer und Betreiber, die zu viele manuelle Workflows über zu viele Tools hinwegjonglieren, können von Lindy profitieren. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie ein paar schlaue Assistenten einstellen, ohne tatsächlich jemanden einzustellen.
Sie konfigurieren die Logik jedes Agenten visuell mit einem Drag-and-Drop-Workflow-Builder. Sie wählen die Eingaben, legen Bedingungen oder Aktionen fest und entscheiden, wie der Agent Sie benachrichtigen oder einbeziehen soll.
Sie können auch vorgefertigte Vorlagen verwenden, um häufige Aufgaben wie Lead-Qualifizierung, Nachverfolgung, Terminplanung und mehr zu erledigen.
Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:
- Ein Lindy-Agent nimmt einen eingehenden Anruf entgegen, protokolliert ihn in einem Google Sheet und sendet einen Link zur Terminplanung.
- Er kann neue Leads aus einer Typeform-Umfrage bewerten, sortieren und mit Tags zu Ihrem CRM hinzufügen.
- Lindy hilft Ihnen dabei, täglich ungelesene E-Mails zu scannen und zu sortieren. Anschließend kann es sie in Kategorien wie Rechnungsstellung, Terminplanung und vorrangige Antworten einteilen.
Lindy lässt sich mit über 7.000 Tools verbinden und funktioniert mit Ihrer bestehenden Infrastruktur. Es sind keine technischen Einstellungen oder Skripte erforderlich, sodass Teams Workflows starten können, ohne Skripte schreiben oder Ingenieure einstellen zu müssen.
Schauen wir uns an, wo Lindy und Bright Data für Unternehmen zusammenarbeiten können.
Wenn KI-Agenten auf Echtzeit-Webdaten treffen: Anwendungsfälle, die funktionieren
Bright Data bietet Ihnen Zugriff auf öffentliche Webdaten in Echtzeit. Mit Lindy können Sie die nächsten Schritte automatisieren. Wenn Sie beide Tools zusammen verwenden, können Sie manuelle Recherche- und Routing-Aufgaben vollständig auslagern.
Zu diesen Aufgaben gehören die Verfolgung von Wettbewerbern, die Bearbeitung von Leads oder die Beobachtung von Marktveränderungen. Hier sind drei Möglichkeiten, wie diese Tools zusammenarbeiten können:
Konkurrenzforschung
Das Verfolgen der Aktivitäten von Wettbewerbern ist nützlich, aber manuell ist dies sehr zeitaufwändig. Mit Bright Data können Sie Preisseiten, Änderungsprotokolle, Blog-Updates oder sogar Bewertungen auf Plattformen wie G2 und Trustpilot überwachen.
Sobald Sie diese Daten erfasst haben, kann ein Lindy-Agent übernehmen. Er kann wichtige Aktualisierungen herausfiltern, die Änderungen zusammenfassen, die Highlights in einen Slack-Kanal oder ein Notion-Dokument einfügen und die richtige Person in Ihrem Team markieren.
Dieser Workflow spart Ihrem Team Zeit, da manuelles Suchen nach Links und monatliche Berichte entfallen. Er läuft im Hintergrund und hält Ihr Team auf dem Laufenden, sobald sich etwas ändert.
Anreicherung der Lead-Liste
Bright Data kann Informationen auf Unternehmens- oder Kontaktebene sammeln, wie z. B. Berufsbezeichnungen, Nutzung von Tech-Stacks, Standorte oder aktuelle Einstellungsaktivitäten. Diese Daten sind nur dann nützlich, wenn Sie sie an die richtige Stelle weiterleiten und in Maßnahmen umsetzen.
Hier kommt Lindy ins Spiel. Wenn neue Leads eingehen, kann ein Lindy-Agent die Einträge bereinigen, mit Tags anreichern, anhand von Ihnen definierter Logik bewerten und an Ihr CRM senden. Er kann den Lead auch einem Vertriebsmitarbeiter zuweisen, eine Aufgabe erstellen oder sogar eine ausgehende E-Mail oder einen Anruf auslösen.
Diese Einrichtung hilft Teams, organisiert zu bleiben, ohne jede Woche ständig Lead-Tabellen oder CRM-Datensätze überwachen zu müssen.
Marktinformationsberichte
Es kann schwierig sein, den Überblick über Marktveränderungen zu behalten, wenn Ihr Team in den Bereichen SaaS, Finanzen oder E-Commerce tätig ist. Bright Data kann alles überwachen, von Jobbörsen und Regulierungsseiten bis hin zu Nischen-Nachrichtenseiten oder Reddit-Threads.
Lindy-Agenten können diese Updates in übersichtlichen Berichten zusammenfassen. Sie können einen KI-Agenten einsetzen, der freitags einen wöchentlichen Überblick versendet. Sie können auch separate Agenten für Produkt-, GTM- und Ops-Teams erstellen, je nach Art der eingehenden Daten.
Diese Berichte können nächste Schritte auslösen, wie z. B. das Erstellen eines Tickets, das Planen eines Meetings oder das Benachrichtigen des richtigen Slack-Kanals, wenn etwas Aufmerksamkeit erfordert.
Als Nächstes sehen wir uns an, wie ein einfacher Bright Data + Lindy-Ablauf in der Praxis aussieht.
So verbinden Sie Bright Data mit Lindy
Um Bright Data mit Lindy zu verbinden und Ihren ersten Ablauf auszuführen, wählen Sie zunächst die benötigten Daten aus Bright Data aus und legen Sie fest, wie Lindy darauf reagieren soll.
Bright Data ruft aktuelle Daten aus dem öffentlichen Web ab, und Lindy reagiert auf diese Daten basierend auf den von Ihnen definierten Regeln. So richten Sie einen grundlegenden Ablauf ein:
Schritt 1: Erstellen Sie Ihre Bright Data-Abfrage oder Ihren Datensatz
Entscheiden Sie zunächst, welche Art von Daten Sie benötigen. Bright Data bietet hierfür mehrere Möglichkeiten:
- Verwenden Sie einen vorgefertigten Datensatz, z. B. E-Commerce-Angebote oder Produktbewertungen
- Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Scraping-Auftrag mit der Web Scraper IDE oder dem Web Unlocker
- Rufen Sie strukturierte Ergebnisse über die API für bestimmte Suchbegriffe oder Domains ab
Sie können die Ausgabe in Echtzeit über Webhook streamen, in CSV exportieren oder mit einem Speicher-Bucket synchronisieren. Sie können auch das Format und die Häufigkeit steuern, egal ob es sich um stündliche Aktualisierungen oder wöchentliche Snapshots handelt.
Schritt 2: Richten Sie einen Lindy-Agenten ein, um die Daten zu überwachen oder darauf zu reagieren
Erstellen Sie einen Lindy-Agenten , um die Daten zu verarbeiten, sobald Sie den Datenfeed sortiert haben. Wählen Sie einen Anwendungsfall wie Lead-Anreicherung, Berichterstellung oder Warnmeldungen und richten Sie Ihre Logik visuell mit dem Drag-and-Drop-Builder von Lindy ein.
Beispiel:
- Wenn eine neue Aktualisierung zu einem Wettbewerber von Bright Data eingeht, fassen Sie diese zusammen und veröffentlichen Sie sie in Slack.
- Wenn in einer neuen Stellenanzeige [X] Tech Stack erwähnt wird, markieren Sie dies in einer Google-Tabelle.
- Wenn ein Lead in den letzten 30 Tagen Finanzmittel beschafft hat, weisen Sie ihn unserem Outbound Sales Development Representative (SDR) zu.
Lindy-Agenten können strukturierte Daten lesen, die nützlichen Teile extrahieren und Zusammenfassungen erstellen. Anschließend können sie Maßnahmen wie das Senden von Nachrichten, das Aktualisieren von CRMs oder das Erstellen von Dokumenten ergreifen.
Schritt 3: Trigger und Ausgaben konfigurieren
Verbinden Sie nun die beiden Tools miteinander. Sie haben zwei Möglichkeiten:
- Bright Data so einstellen, dass Daten über einen Webhook an Lindy übertragen werden
- Lindy ein Google Sheet oder einen Endpunkt abfragen lassen, an den Bright Data die Ergebnisse übermittelt
Sobald die Daten eingehen, kann Lindy:
- Zusammenfassungen in Slack posten
- Erkenntnisse an Notion oder Google Docs anhängen
- Aufgaben in Ihrem CRM erstellen
- Anrufe planen oder Folge-E-Mails versenden
Sie können alle Ergebnisse vor der Veröffentlichung in einer Vorschau anzeigen und bei Bedarf Genehmigungsschritte hinzufügen, was für Workflows hilfreich ist, die noch menschliche Aufsicht erfordern.
Schauen wir uns an, wie Sie mit Ihrer Bright Data + Lindy-Konfiguration kontinuierlich nützliche Berichte und Automatisierungen erstellen können.
Tipps, um Bright Data + Lindy optimal zu nutzen
Der beste Weg, um Bright Data + Lindy optimal zu nutzen, besteht darin, klein anzufangen und skalierbare Workflows mit klaren Ergebnissen aufzubauen.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie dies erreichen können:
Beginnen Sie mit einem klaren Ergebnis
Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu automatisieren. Wählen Sie einen Prozess aus, den Sie bereits manuell ausführen, z. B. wöchentliche Preisrecherchen, die Weiterleitung von gescrapten Leads oder das Abrufen von Jobboard-Updates. Beginnen Sie mit einem manuellen Workflow und führen Sie ihn von Anfang bis Ende durch, bevor Sie weitere hinzufügen.
Verwenden Sie bei Bedarf Genehmigungsschritte
Mit Lindy können Sie manuelle Kontrollpunkte einfügen, sodass Sie nicht sofort die vollständige Kontrolle abgeben müssen. Dies ist besonders nützlich für ausgehende Nachrichten, kundenorientierte Zusammenfassungen oder Workflows, bei denen Randfälle auftreten können.
Benennen Sie Ihre Schritte und Logik klar
Benennen Sie in Lindy jeden Agenten und jeden Workflow mit seiner jeweiligen Funktion. Das erleichtert später die Übergabe, Bearbeitung oder Fehlerbehebung Ihres Ablaufs.
Beschränken Sie Bright Data nicht auf das Scraping
Die meisten Menschen denken bei Bright Data an das Scraping von Preisen oder Produkten. Es ist jedoch genauso nützlich, um Einstellungs-Trends, Investorenaktivitäten, Stimmungsänderungen in Bewertungen oder sogar die Gesetzgebung auf Regierungswebsites zu verfolgen.
Planen Sie Überprüfungen Ihrer Workflows
Richten Sie eine monatliche Erinnerung ein, um zu überprüfen, ob Ihr Ablauf noch das tut, was Sie von ihm erwarten. Fragen Sie sich, ob die Daten noch relevant sind, die Logik noch korrekt ist und die richtigen Personen die Ergebnisse erhalten.
Es ist einfacher, die Investition in ein paar weitere KI-Agenten zu rechtfertigen, wenn Sie erst einmal den Nutzen Ihres ersten Agenten-Setups erkannt haben. Beginnen Sie mit etwas Einfachem und erweitern Sie dann entsprechend den Anforderungen Ihres Teams.
Automatisieren Sie Webdaten-Workflows mit Bright Data und Lindy
Sie müssen keine gescrapten Daten mehr in Ihr CRM kopieren und einfügen oder Rohdaten aus Tabellenkalkulationen in etwas Verwendbares umwandeln. Bright Data ruft Live-Einblicke aus dem Web ab und Lindy wandelt diese automatisch in Zusammenfassungen, Slack-Benachrichtigungen, Lead-Datensätze oder E-Mail-Updates um.
Das können sie leisten:
- Beobachtung von Wettbewerbern: Scrapen Sie mit Bright Data Änderungsprotokolle, Preisseiten oder Bewertungsseiten und lassen Sie dann einen Lindy-Agenten die Ergebnisse organisieren und die richtigen Personen benachrichtigen.
- Lead-Anreicherung, die sich selbst aktualisiert: Verwenden Sie Bright Data, um aktuelle Kontakt- oder Firmendaten zu sammeln, und lassen Sie Lindy die Leads bewerten, weiterleiten und Outbound-Schritte einleiten.
- Marktbeobachtung, die zum Handeln anregt: Beobachten Sie Veränderungen bei der Personalbeschaffung, Branchennachrichten oder Produkttrends. Verwenden Sie Lindy-Agenten, um wöchentliche Berichte zu erstellen, Follow-ups zu versenden oder sogar interne Workflows basierend auf den Veränderungen auszulösen.
- Keine technische Einrichtung erforderlich: Beginnen Sie mit einer Lindy-Vorlage, schließen Sie eine Bright Data-Quelle an und gelangen Sie in wenigen Minuten vom Websignal zum Geschäftsergebnis.
Sie müssen nicht alles automatisieren. Beginnen Sie damit, den Workflow zu identifizieren, der die meiste Zeit Ihres Teams in Anspruch nimmt, und sehen Sie, wie die Kombination von Lindy und Bright Data Ihnen das Leben erleichtern kann.
