Kaufinteressenten einschätzen — bevor du den Termin machst

Das echte Ausmaß des Problems

Wer auf ImmobilienScout24 ein Objekt einstellt, das gut bewertet und preislich passend ist, bekommt in den ersten drei Tagen 20–60 Anfragen. In einem aktiven Maklerunternehmen mit mehreren laufenden Objekten kommen täglich 30–80 neue Kontaktanfragen herein — von Menschen mit komplett unterschiedlichen Profilen.

Das Problem ist nicht das Volumen. Das Problem ist die Qualitätsstreuung.

Erfahrene Makler beschreiben drei Gruppen, die sich in jeder Anfrageflut mischen:

• Ernsthafte Käufer mit Finanzierung: Klare Anfragen, konkreter Zeitplan, oft schon Kontakt zur Bank. Wollen zeitnah besichtigen und haben eine realistische Kaufentscheidung vor sich.
• Suchende ohne Entscheidungsreife: Interessiert, aber ohne Finanzierungszusage, ohne konkreten Zeitplan, manchmal in einer frühen Orientierungsphase. Besichtigung könnte sich in sechs Monaten in einen echten Kauf verwandeln — oder nie.
• Besichtigungstouristen: Neugier ohne Kaufabsicht, Wettbewerbsbeobachtung durch andere Makler, Objekte, die zum Budget nie gepasst hätten. Verschwinden nach dem Termin spurlos.

Der Aufwand, diese drei Gruppen schon bei der Anfrage — bevor irgendein Telefon klingelt — auseinanderzuhalten, liegt bei einem erfahrenen Makler bei 20–40 Sekunden je Anfrage für eine erste Einschätzung. Bei 40 Anfragen täglich sind das 15–25 Minuten nur für das erste Lesen. Hinzu kommt das Notieren, Priorisieren, Abgleichen mit den Objektkriterien. Realistisch verbringen aktive Makler 30–60 Minuten täglich mit Anfragen-Triage — bevor eine einzige echte Verkaufsaktivität stattgefunden hat.

Das ImmobilienScout24-eigene System bietet inzwischen eine rudimentäre Interessentenbewertung an — aber ohne Kontextanalyse des Anfrage-Texts. Wer wirklich wissen will, ob jemand kaufen kann und will, muss den Text lesen.

Mit vs. ohne KI — ein ehrlicher Vergleich

Die Vergleichswerte zu Besichtigungsquoten und Priorisierungsaufwand basieren auf Erfahrungsberichten aus dem deutschen Maklermarkt (u.a. Predion.de Interessentenmanagement-Artikel, 2024) sowie eigenen Beobachtungen aus Maklerprojekten.

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis — hoch (4/5) 30–60 Minuten täglich weniger Sortieraufwand ist ein echter, sofort spürbarer Effekt. Nur der Exposé-Assistent kommt bei der absoluten Stundenzahl ähnlich nah ran — aber die Anfragenqualifizierung ist tägliche Pflichtarbeit, die sich nicht verschieben lässt. Den maximalen Punkt belegen Use Cases mit noch direkterer Eins-zu-eins-Zeitersparnis.

Kosteneinsparung — mittel (3/5) Die Einsparung entsteht indirekt: Mehr Termine mit echten Käufern, weniger Leerläufe, kürzere Vermarktungszeiten. Das ist real, aber schwer direkt in Euro zu fassen — anders als bei einer klar messbaren Aktivität wie der automatischen Rechnungsstellung. Wer pro überflüssigem Besichtigungstermin 90 Minuten einspart (Anfahrt, Vor- und Nachbereitung) und drei solcher Termine pro Woche vermeidet, kommt schnell auf 250+ Stunden jährlich.

Schnelle Umsetzung — hoch (4/5) Kein Tool-Kauf, kein Setup, keine Integration. Du kopierst den Prompt, trägst deine Objektkriterien ein und analysierst ab heute. Einschränkung: Die AGG-konforme Formulierung des Prompts braucht einmalig Aufmerksamkeit — das kann nicht ad hoc passieren. Deshalb kein 5.

ROI-Sicherheit — mittel (3/5) Der Zeiteffekt ist messbar. Ob ein Abschluss früher oder häufiger passiert, weil die Anfragenqualifizierung besser war, lässt sich kaum isolieren — dafür hängen Immobilienabschlüsse von zu vielen Variablen ab (Marktlage, Objekt, Finanzierungsumfeld). Erster 3er in dieser Kategorie in der Branche — bewusste Spreizung.

Skalierbarkeit — sehr hoch (5/5) Das ist der stärkste Hebel: 40 Anfragen analysieren dauert genauso lange wie 5. Die KI skaliert linear mit dem Volumen, der Makler muss nur noch reviewen. Je mehr Anfragen, desto wertvoller die Qualifizierung — und desto stärker der Effekt.

Richtwerte — abhängig von Anfragevolumen, Objekttyp und wie detailliert Interessenten ihre Anfragen formulieren.

Was die KI konkret macht

Der Ansatz ist einfacher als er klingt. Du nimmst den Anfrage-Text, den ImmobilienScout24 oder eine andere Plattform dir schickt — und gibst ihn zusammen mit deinen Objektkriterien in einen strukturierten Prompt.

Die Generative KI analysiert dann drei Dimensionen:

1. Finanzierungssignale: Wird Eigenkapital, Finanzierungszusage oder Bankgespräch erwähnt? Klingt der Text nach jemandem, der die Finanzierungsfrage bereits geklärt hat — oder nach jemandem, der noch in einer frühen Orientierungsphase ist?

2. Zeitplan und Entscheidungsreife: Gibt es konkrete Zeitangaben (“Einzug bis Sommer”), aktive Suchsignale (“suchen seit X Monaten”) oder passive Formulierungen (“wäre interessiert, wenn…”)? Ernsthafte Käufer schreiben anders als Neugierige.

3. Objektpassung: Passt die genannte Nutzungsabsicht (Eigennutzung vs. Kapitalanlage), Haushaltsgröße oder Budget-Indikation zum Objekt? Eine Anfrage für eine 5-Zimmer-Maisonette von jemandem, der “für mich allein schaut”, hat eine andere Qualität als eine Anfrage von einer Familie mit drei Kindern und konkretem Einzugswunsch.

Das Ergebnis ist eine einfache Prioritätseinschätzung: Sofort zurückrufen / E-Mail-Vorqualifizierung senden / Warten. Dazu ein Satz Begründung, damit du die Einschätzung in zwei Sekunden nachvollziehen kannst — ohne den ganzen Text nochmal zu lesen.

Wichtig: Die KI trifft keine finale Entscheidung. Du reviewst die Einschätzungen und rufst dann an. Die KI übernimmt die 30 Minuten tägliches Lesen und Sortieren — das Gespräch führst du selbst.

Rechtliche Grenzen: AGG und DSGVO

Das ist kein theoretisches Randthema — es ist ein Pflichtkapitel für jeden Makler, der KI für Anfragen nutzt.

AGG: Was die KI nie bewerten darf

Das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) verbietet Benachteiligungen bei der Wohnraumvermittlung aufgrund von ethnischer Herkunft, Geschlecht, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Identität. Der Bundesgerichtshof hat in einem Urteil von 2025 (Az. IZR 129/25, lto.de) klargestellt: Immobilienmakler haften direkt nach AGG für Diskriminierung — auch wenn sie Dritte (oder KI-Systeme) einsetzen.

Für deinen Qualifizierungs-Prompt bedeutet das konkret: Der Prompt darf keine Kriterien enthalten oder nahelegen, die mit geschützten Merkmalen korrelieren. Das klingt selbstverständlich — ist es aber nicht immer, wenn man nicht aufpasst.

Was nie in den Prompt darf:

• Namen als Qualifizierungsmerkmal (Namensklang kann Herkunft signalisieren)
• Formulierungen, die indirekt auf Alter schließen lassen (“für meine Rente”)
• Bewertungen von Schreibstil oder Sprachkompetenz als Seriositätssignal

Was sachlich und AGG-konform ist:

• Finanzierungssignale (Eigenkapital, Bankzusage, Finanzierungsgespräch)
• Konkreter Zeitplan (Einzugswunsch, laufende Suche)
• Nutzungsabsicht (Eigennutzung vs. Kapitalanlage)
• Passungskriterien zum Objekt (Haushaltsgröße, Raumanzahl, Lagekriterien)
• Aktivitätslevel der Suche (wie lange sucht die Person schon?)

Der Prompt weiter unten in diesem Artikel ist auf genau diese sachlichen Kriterien beschränkt. Lies ihn einmal durch, bevor du ihn anpasst — und sei vorsichtig, wenn du eigene Kriterien ergänzt.

DSGVO: Personenbezogene Daten vor der KI-Analyse

Anfragen enthalten in der Regel: Name, E-Mail-Adresse, manchmal Telefonnummer, oft Informationen zur Lebenssituation (Familie, Beruf, Umzugsgrund). Das alles sind personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO.

Bevor du eine Anfrage in ChatGPT oder Claude einfügst, pseudonymisiere den Text: Name durch “Interessent A” ersetzen, E-Mail-Adresse entfernen, Telefonnummer entfernen. Der inhaltlich relevante Teil der Anfrage — der Text, aus dem die KI die Kaufsignale extrahiert — enthält keine direkt identifizierenden Daten mehr.

Das schützt dich und die Interessenten. Und es kostet 10 Sekunden.

Für den dauerhaften produktiven Betrieb — vor allem wenn du Propstack oder ein anderes Makler-CRM mit KI-Features nutzt — muss ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem Anbieter vorliegen. Bei Propstack ist das durch das EU-Hosting (AWS Frankfurt) und die bereitgestellten DSGVO-Dokumente abgedeckt. Bei US-Anbietern wie OpenAI brauchst du bei gewerblicher Nutzung die entsprechenden Vertragsgrundlagen — der ChatGPT-Business-Plan schließt dies ein.

Konkrete Werkzeuge — was wann passt

ChatGPT oder Claude — für den schnellen Start Kein Setup, kein Abo nötig für den Test. Prompt kopieren, Anfrage pseudonymisieren, einfügen, auswerten. ChatGPT Free oder ChatGPT Plus (20 USD/Monat) reicht für die Anfragenqualifizierung vollständig aus. Claude bietet ähnliche Qualität. Für DSGVO-sensiblen Betrieb: ChatGPT Business (ab 25 USD/Nutzer/Monat) — kein Training auf eigenen Daten. Dieser Weg hat keine automatisierte Skalierung, macht aber den größten Teil des Nutzens zugänglich, ohne einen Cent in neue Software zu investieren.

Propstack — wenn du ein vollständiges Makler-CRM willst Propstack ist das bekannteste deutsche Immobilien-CRM mit integriertem KI-Lead-Scoring. Anfragen von ImmobilienScout24 und anderen Portalen landen automatisch im CRM, PropstackAI priorisiert Kontakte nach Abschlusswahrscheinlichkeit basierend auf Verhaltensdaten (Klicks, Reaktionszeiten, Exposé-Aufrufe). Preis: ab 99 €/Monat/Lizenz + 279 € Einrichtung. EU-gehostet (AWS Frankfurt). Für Maklerunternehmen mit 3+ Mitarbeitenden und 20+ täglichen Anfragen die sinnvollste Langfristlösung.

Make.com — wenn du Anfragen automatisch vorverarbeiten willst Mit Make.com kannst du eine Automatisierung bauen, die eingehende E-Mails vom Portal nimmt, den Anfrage-Text an die ChatGPT-API schickt und die Prioritätseinschätzung direkt in dein Postfach oder CRM zurückschreibt. Erfordert technisches Grundverständnis (Low-Code, kein Programmieren), spart aber den manuellen Copy-Paste-Schritt. Kosten: Make.com ab kostenlos, bei moderatem Volumen unter 20 €/Monat.

Wann welcher Ansatz

• Testen ohne Investition, heute starten → ChatGPT oder Claude mit Prompt
• Dauerhafter Betrieb, DSGVO-sicher, kein CRM nötig → ChatGPT Business + Pseudonymisierungs-Routine
• Maklerunternehmen 3–20 Personen, volles CRM + automatisches Scoring → Propstack
• Technisch affin, Automatisierung gewünscht → Make.com + ChatGPT-API

Datenschutz und Datenhaltung

Zusätzlich zu den AGG-Hinweisen oben gilt für den täglichen Betrieb:

• Pseudonymisierung ist kein optionaler Schritt — sie ist das Mindestmaß, wenn du Anfrage-Texte in US-Dienste gibst. Name, E-Mail, Telefonnummer entfernen; der verbleibende Text ist für die KI-Analyse ausreichend.
• Für Propstack: EU-Hosting, DSGVO-Dokumentation verfügbar. AVV direkt über Propstack anfordern.
• Für ChatGPT / Claude: Kostenlose und Plus-Pläne können Daten für Modelltraining verwenden — für personenbezogene Daten aus Anfragen daher nur Business-Plan einsetzen. OpenAI Business: ab 25 USD/Nutzer/Monat, kein Training auf eigenen Daten, AVV verfügbar.
• Artikel 22 DSGVO: Vollautomatisierte Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung sind verboten, wenn sie rechtliche oder ähnlich erhebliche Auswirkungen haben. Die Anfragenqualifizierung per KI fällt nicht darunter, solange du als Makler die Einschätzung reviewst und die Entscheidung über Rückruf oder Absage selbst triffst. Das System priorisiert — du entscheidest.
• Transparenz: Wenn Interessenten anfragen, ob und wie ihre Daten verwendet werden, hast du eine Auskunftspflicht. Ein kurzer Datenschutzhinweis in deiner Standardantwort (“Ihre Anfrage wird datenschutzkonform verarbeitet”) ist gute Praxis.

Was es kostet — realistisch gerechnet

Variante 1: ChatGPT Plus, manuell

• Kosten: 20 USD/Monat (~18 €)
• Zeitaufwand täglich: 5–10 Minuten (Pseudonymisieren, Copy-Paste, Einschätzungen reviewen)
• Zeitersparnis: 20–50 Minuten täglich

Variante 2: ChatGPT Business

• Kosten: 25 USD/Nutzer/Monat (~23 €)
• Gleicher Ablauf wie Plus, aber DSGVO-konform für gewerbliche Nutzung mit personenbezogenen Daten
• Empfehlung für jeden Makler, der produktiv damit arbeiten will

Variante 3: Propstack mit PropstackAI

• Kosten: 99 €/Monat/Lizenz + 279 € einmalig
• Automatisierter Ablauf: Portalanfragen landen im CRM, KI-Scoring ohne manuellen Schritt
• Amortisierung: Wenn das System pro Woche zwei überflüssige Besichtigungstermine verhindert (je 90 Min. Aufwand), sind das 12 Stunden/Monat eingespart — bei 50 €/Stunde Opportunitätskosten = 600 €/Monat. Das System amortisiert sich in Woche 1.

Was du dagegenrechnen kannst Ein übersehener Prioritätslead, der dann woanders kauft, kostet eine vollständige Provision. Ein überflüssiger Besichtigungstermin kostet 60–120 Minuten (Vorbereitung, Anfahrt, Nachbereitung, Absagenachricht). Beides passiert täglich — und beides ist vermeidbar.

Drei typische Einstiegsfehler

1. Den Prompt nicht an das konkrete Objekt anpassen. Der häufigste Fehler: Ein allgemeiner Prompt, der keine Objektspezifika kennt. “Wer ist ein guter Interessent?” ist eine sinnlose Frage ohne Kontext. Ein guter Interessent für eine 4-Zimmer-Eigentumswohnung in Frankfurt-Sachsenhausen sieht anders aus als einer für ein Investmentpaket mit drei Einheiten in Leipzig. Der Prompt muss die Objektkategorie, den Preisbereich und die typische Zielgruppe kennen. Sonst bewertet die KI nach generischen Mustern — und liegt regelmäßig daneben.

2. Die KI-Einschätzung ohne Review umsetzen. “KI sagt Prio 3, also kein Rückruf” — das ist ein Fehler, der Geld kostet. Die KI schätzt auf Basis des Anfrage-Texts ein. Anfragen sind kurz, manchmal unvollständig, manchmal schreibt ein echter Top-Käufer in drei Sätzen ohne Finanzierungsdetails, weil er das Gespräch fürs Telefon aufheben will. Nutze die KI als Orientierung, nicht als Entscheidung. Jede “Prio 3”-Einschätzung, die dir bauchgefühlsmäßig falsch vorkommt, prüfst du trotzdem kurz.

3. AGG-kritische Kriterien im Prompt lassen. Wenn du den Prompt anpasst und dabei Formulierungen einbaust wie “schreibt flüssiges Deutsch”, “klingt vertrauenswürdig” oder “Name klingt lokal” — hast du ein Problem. Diese Kriterien sind nicht neutral. Sie korrelieren mit ethnischer Herkunft und könnten als Diskriminierungsmerkmal ausgelegt werden. Die Qualifizierung muss ausschließlich auf sachlichen Kaufkriterien basieren. Lese den angepassten Prompt einmal durch die AGG-Brille, bevor du ihn einsetzt.

Was mit der Einführung wirklich passiert — und was nicht

Die technische Einrichtung dauert 15 Minuten — Prompt kopieren, anpassen, testen. Das ist nicht das Problem.

Was wirklich passiert: In der ersten Woche stellt sich heraus, dass die Anfragen auf deiner Plattform zu kurz und zu wenig informativ sind, damit die KI viel damit anfangen kann. “Interesse an der Immobilie, Anfrage für Besichtigungstermin” gibt der KI nichts Verwertbares. Lösung: Pflege auf ImmobilienScout24 Pflichtfelder oder einen Kontaktformular-Text, der Interessenten aktiv zur Angabe von Zeitplan und Nutzungsabsicht auffordert. Mehr Informationen im Eingang = bessere KI-Auswertung.

Was nicht passiert: Die Besichtigungsanfragen verschwinden nicht. Du wirst weiterhin Leute sehen, die nicht kaufen. Die KI reduziert den Anteil — eliminiert ihn nicht. Erfahrene Makler berichten, dass selbst bei engster Vorqualifizierung 20–30 % der Besichtigungen ohne Ergebnis enden. Das ist normal und kein Zeichen für einen schlecht konfigurierten Prozess.

Widerstand im Büro? Wenn du mehrere Mitarbeitende hast, die Anfragen bislang jede nach eigenem Ermessen sortieren: Die Einführung eines einheitlichen Qualifizierungsrahmens kann anfangs als Kontrolle wahrgenommen werden. Was hilft: betone, dass das System Routinearbeit abnimmt — nicht bewertet, wer gut priorisiert. Lass das Team den Prompt mitgestalten. Wer selbst definiert, was “ernsthafter Käufer” bedeutet, arbeitet danach mit dem Ergebnis, statt gegen es.

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Häufige Einwände — und was dahintersteckt

“Ich erkenne echte Käufer auf Anhieb — das brauche ich nicht.” Stimmt — für die klaren Fälle. Das Problem ist nicht die eindeutige Top-Anfrage oder der offensichtliche Besichtigungstourist. Das Problem sind die 60 % dazwischen, wo Bauchgefühl und Tagesform entscheiden. Erfahrene Makler treffen diese Entscheidungen zuverlässig gut — aber das kostet Zeit. Die KI macht dieselbe Einschätzung in Sekunden, konsistent, ohne müde zu werden. Der Wert liegt nicht im besseren Urteil, sondern in der gesparten Zeit.

“Was, wenn die KI einen echten Käufer als Prio 3 einstuft?” Das passiert. Deshalb ersetzt die KI-Einschätzung nicht deinen Blick auf die Anfrage — sie schlägt dir vor, wo du anfängst. Wenn du bei einer Prio-3-Anfrage trotzdem Potenzial siehst, rufst du an. Die KI-Fehlerrate bei informativen Anfragen ist gering; bei kurzen, nichtssagenden Anfragen ist “Prio 3” oft korrekt. Dokumentiere Fehleinschätzungen in den ersten Wochen — das zeigt dir, ob der Prompt schärfer werden muss.

“Das ist doch Diskriminierung.” Nein — wenn der Prompt ausschließlich sachliche Kaufkriterien bewertet. Diskriminierung nach AGG bedeutet Benachteiligung aufgrund geschützter Merkmale (Herkunft, Religion, Geschlecht usw.). Finanzierungsbereitschaft, Zeitplan, Nutzungsabsicht und Objektpassung sind keine geschützten Merkmale. Der entscheidende Test: Würde ein Gericht dein Auswahlkriterium als sachlich anerkennen? “Hat eine Finanzierungszusage” besteht diesen Test. “Klingt wie ein vertrauenswürdiger Käufer” tut es nicht.

Woran du merkst, dass das zu dir passt

• Du bekommst täglich 15 oder mehr Anfragen auf ImmobilienScout24, Immowelt oder anderen Portalen — und ein spürbarer Teil davon führt nie zu einem produktiven Gespräch
• Du hast das Gefühl, dass du zu viele Besichtigungstermine mit Leuten machst, die nie kaufen werden
• Du weißt, dass manchmal echte Käufer im Stapel verloren gehen, weil der Tag zu voll war
• Du verbringst morgens 30–60 Minuten mit Anfragen lesen, bevor du eigentlich arbeitest
• Du hast ein oder mehrere aktive Objekte, für die es konkrete Zielgruppendefinitionen gibt (Preisklasse, Nutzungsart, Haushaltsgröße)

Wann es sich (noch) nicht lohnt — drei harte Ausschlusskriterien:

1. Unter 10 Anfragen pro Tag. Bei geringem Volumen lohnt sich weder der Prompt-Aufwand noch eine CRM-Lösung. Du kannst Anfragen in dieser Menge manuell sortieren, ohne spürbaren Zeitverlust. Invest deine Energie erst in die Qualifizierung, wenn das Volumen steigt.

2. Kein strukturiertes Kontaktmanagement vorhanden. Wenn Anfragen aktuell in einem übervollen E-Mail-Postfach landen und du keine klare Routine hast, wie du auf Anfragen reagierst, bringt KI-Qualifizierung nichts — sie priorisiert in ein Chaos. Erst eine einfache Struktur einführen (Posteingangsordner, Tagungsnotizen im CRM, Antwortbausteine), dann KI drauflegen.

3. Hauptsächlich gewerbliche Immobilien mit komplexen Renditeberechnungen. Bei Gewerbe- oder Investmentobjekten ist die Anfragenqualifizierung weniger text- und mehr zahlengetrieben. Wer kauft, schickt keine formlose Anfrage über ein Portal — hier laufen Prozesse über persönliche Netzwerke, Bieterrunden und Finanzierungsstrukturierung. Der Prompt-Ansatz passt für diese Transaktionstypen nicht.

Das kannst du heute noch tun

Öffne eine der letzten 20 Anfragen, die du auf ImmobilienScout24 bekommen hast. Pseudonymisiere den Text (Name durch “Interessent X” ersetzen, E-Mail-Adresse entfernen). Öffne dann ChatGPT oder Claude und nutze den folgenden Prompt — angepasst auf dein konkretes Objekt. Vergleiche die KI-Einschätzung mit dem, was aus dieser Anfrage tatsächlich geworden ist.

Das dauert 5 Minuten und zeigt dir, ob der Ansatz für deine Anfragen funktioniert — bevor du irgendetwas kaufst oder abonnierst.

Quellen & Methodik

• AGG-Haftung für Immobilienmakler: BGH-Urteil Az. IZR 129/25 (2025), berichtet von Legal Tribune Online (lto.de): Immobilienmakler haften direkt nach AGG bei Diskriminierung in der Wohnungsvergabe — auch beim Einsatz von Dritten und automatisierten Systemen.
• KI im Vermietungsprozess: AGG und DSGVO: VDIV-Magazin, „Chancen und Grenzen — Einsatz von KI im Vermietungsprozess” (2024/2025). Konkrete Hinweise zu verbotenen Kriterien (Name, Geburtsort) und Art. 22 DSGVO bei automatisierten Entscheidungen.
• Interessentenqualifizierung in der Praxis: Predion.de, „Interessentenmanagement — den Verkaufsprozess effizient und entspannt gestalten” (2024). Beschreibt sachliche Qualifizierungssignale (Finanzierungsbestätigung, Aktivitätslevel, Dokumentenbereitschaft) und den Zeitaufwand unstrukturierten Interessentenmanagements.
• Propstack Lead-Scoring: Propstack.de, Preisseite und Produktbeschreibung (April 2026). KI-Lead-Scoring ab 99 €/Monat/Lizenz (Standard), EU-Hosting (AWS Frankfurt).
• Anfragenvolumen auf ImmobilienScout24: ImmobilienScout24 Statistiken (2024): ca. 550.000 aktive Angebote, 21.000 kooperierenden Maklern, 40+ Mio. Besuche/Monat — branchenübliche Richtwerte zum Anfragevolumen basieren auf Makler-Erfahrungsberichten, keine offiziell veröffentlichte Kennzahl pro Makler.
• Art. 22 DSGVO (automatisierte Entscheidungen): Datenschutz-Grundverordnung, Artikel 22. Maßgeblich für den Qualifizierungsprozess: KI priorisiert, Makler entscheidet.

Du willst wissen, ob dein Anfragevolumen und deine Objektkategorie gut zu diesem Ansatz passen — und wie du den Prompt auf dein Portfolio anpasst? Meld dich für ein kurzes Gespräch.