In vier Schritten zur direkten Telefonnummer
Verbinde Leadbase MCP mit Claude Code oder Codex, identifiziere die gesuchte Person, stelle mit enrichment_start eine Telefonfrage und rufe das Ergebnis mit enrichment_get ab. Liegt deine Liste bereits in Leadbase, reichere die ausgewählten Zeilen mit sheets_enrich an. Dein KI-Client steuert die Recherche; er führt keine Anrufe aus.
Du brauchst einen Leadbase-Workspace mit Recherchezugriff und ausreichend Credits. Name, Firma und berufliches Profil helfen, die richtige Person zu identifizieren. Eine direkte geschäftliche Telefonnummer kann eine Mobilnummer oder eine Festnetznummer sein. Ein Telefonergebnis garantiert keine Mobilnummer für jeden Kontakt.
Für die HTTP-Variante nutze das vollständige API-Beispiel für E-Mails und Telefonnummern. Es zeigt Einreichung, Ergebnisabruf und den Unterschied zwischen einer fehlenden Nummer und einem fehlgeschlagenen Job.
1. Claude Code oder Codex mit Leadbase MCP verbinden
Folge der MCP-Einrichtung für deinen Client und autorisiere den gewünschten Workspace. Prüfe die verbundenen Tools und bestätige den Zugriff mit einem Leseaufruf wie billing_get, bevor du kostenpflichtige Recherche startest.
Nutze die öffentlichen Tools dieser Verbindung:
HTTP-Integrationen verwenden Operationsnamen mit Punkt wie enrichment.start. Dein MCP-Client verwendet die Toolnamen mit Unterstrich oben. Er muss keine zugrunde liegende Anbieteroperation wie prospects.find_phone finden.
2. Dem Agenten eine Person und eine präzise Telefonfrage geben
Beginne mit einem Kontakt oder einer kleinen Liste, die du recherchieren willst. Gib die berufliche Profil-URL mit, falls bekannt, außerdem Name und aktuelles Unternehmen. Hast du nur einen häufigen Namen, identifiziere zuerst Person und Unternehmen, statt eine Nummer für die falsche Person zu übernehmen.
Dieses fiktive Beispiel zeigt die Argumente für enrichment_start. Ersetze Profil-Platzhalter und Firmenangaben vor der Ausführung durch deine Kontakte. Wähle einen stabilen Wiederholungsschlüssel für genau diesen Batch; die Ausführung kann Credits verbrauchen.
Jedes Element bekommt eine eigene ID, damit der Agent das Ergebnis der ursprünglichen Person zuordnen kann. Eine Telefonfrage pro Person erlaubt bis zu 100 Personen je Batch. Brauchst du auch geschäftliche E-Mails, reiche pro Person eine separate E-Mail-Frage ein. Ein Batch mit 100 Elementen fasst dann bis zu 50 Personen mit beiden Angaben. Siehe Bulk-Enrichment.
Du kannst Claude Code oder Codex diese Anweisung geben, statt das JSON selbst zusammenzustellen:
3. Denselben Batch abrufen und die Antwort verstehen
Die Startantwort enthält batchId und jobs. Sie bestätigt die Annahme, nicht den Abschluss. Übergib die zurückgegebene UUID an enrichment_get:
Solange ein Job queued oder running ist, lies denselben Batch mit angemessenem Abstand und zunehmenden Wartezeiten. Bewahre die IDs auf, wenn du den Client schließt und später fortsetzt. Eine verlorene Startantwort stellst du mit ursprünglichem Payload und Wiederholungsschlüssel wieder her. Ein neuer Schlüssel könnte neue bezahlte Arbeit erzeugen.
Liefert das erste Element eine Nummer und das zweite nach Abschluss [], hast du einen Kontakt mit gelieferter Nummer und einen ohne. Das sind keine zwei erfolgreichen Telefonnummernfunde. Läuft der zweite Job noch, bleibt sein Ergebnis unbekannt. Die Kontaktdaten-Doku zeigt einen fiktiven Antwortauszug und den vollständigen HTTP-Abruf.
credits: null bedeutet unbekannten Verbrauch, nicht null Kosten. Prüfe abgerechnete Kosten im Ergebnis oder in Activity. Auch eine Recherche ohne Telefonnummer kann Kosten verursachen, obwohl keine Fundgebühr anfällt. Lies die aktuelle Credit-Regelung, bevor du das Volumen erhöhst.
4. Eine Telefonspalte in einem vorhandenen Sheet anreichern
Liegen deine Personen bereits in einem Sheet, bleibt die Recherche direkt bei Firmen- und Profilangaben. Nutze sheets_enrich mit der eingerichteten Telefonspalte und den UUIDs der ausgewählten Zeilen:
Für eine neue Spalte ersetze column durch {"name":"Direkte geschäftliche Telefonnummer","question":"Finde die direkte geschäftliche Telefonnummer dieser Person.","type":"phone"}. Gefüllte und aktive Zellen werden übersprungen. Behalte rowIds für eine Teilmenge bei: Ohne Auswahl werden alle vorhandenen Zeilen einbezogen, bis zu 10.000. Leadbase steuert Zulassung und Ausführung.
Lies sheets_get_enrichment_status und danach sheets_query für gespeicherte Werte und Belege. Telefonnummern und E-Mails verwenden getrennte Spalten und Anfragen. Siehe Sheet-Enrichment für den vollständigen Ablauf.
Mobilnummern, Durchwahlen und Abdeckung in DACH
Für Leads in Deutschland, Österreich und der Schweiz gib das aktuelle Unternehmen und das Land der Person mit. Werte tatsächlich gelieferte Ergebnisse je Zielmarkt aus. Dieser Guide belegt keine Abdeckungsquote und verspricht keine Mobilnummer für jeden Kontakt in DACH.
Frage nach dem Nummerntyp, den deine Aufgabe benötigt. Eine gelieferte Telefonnummer allein belegt nicht, ob es eine Mobilnummer, eine direkte Durchwahl oder eine Zentrale ist. Übernimm Typ- oder Verifizierungsangaben nur, wenn das Ergebnis sie tatsächlich belegt. Lasse unbekannte Attribute offen, statt sie aus der Vorwahl abzuleiten.
Prüfe Identität, aktuelles Unternehmen und Belege vor der Verwendung. Eine gefundene Nummer belegt keine Anruferlaubnis. Wende vor der Ansprache die Länder-, Zweck- und Sperrlistenprüfungen deines Unternehmens an. Diese Entscheidungen sind von der Recherche getrennt.
Eine größere Liste planen und bewerten
Sind die ersten Ergebnisse nützlich, erweitere mit denselben Datensatz-IDs und klaren Batch-Grenzen. Für 5.000 Personen mit je einer Telefonfrage brauchst du mindestens 50 direkte Batches. In einem Sheet verwaltest du diese Liste ohne einen separaten Toolaufruf deines Clients je Zelle. Weder Batch-Größe noch Zeilenzahl garantieren gleichzeitige Ausführung oder eine Abschlusszeit.
Vergleiche mit dem Planer den Aufwand mit und ohne vorherige Qualifizierung deiner Zielpersonen. Seine Quoten und Credit-Eingaben sind Annahmen, keine gemessene Leadbase-Performance. Ergänze beobachtete Kosten für KI-, Web- und Identitätsrecherche separat.
Nutze Telefon-Credits für die richtigen Kontakte
Sieh, wie du mit einer Prüfung von Unternehmen und Rollen deine Nummernsuche auf die Kontakte konzentrierst, die dein Team anrufen will.
Mit deinen eigenen Ergebnissen erhältst du die nützlichste Schätzung. Die Standardwerte sind Beispiele; die Verfügbarkeit von Nummern kann je nach Zielgruppe variieren.
Unter diesen Annahmen gelangen 2.000 Personen in den Telefon-Lookup und ungefähr 1.200 Ergebnisse werden gefunden. Gegenüber dem Einreichen aller Kandidaten vermeidet das Szenario 9.000 Credits.
| Metrik | Jeden Kandidaten nachschlagen | Vor dem Lookup qualifizieren |
|---|---|---|
| Erwartete eingereichte Telefon-Lookups | 5.000 | 2.000 |
| Geschätzte gefundene Ergebnisse | 3.000 | 1.200 |
| Geschätzte Credits | 15.000 | 6.000 |
Beide Szenarien nutzen dieselbe angenommene Fundrate und dieselben Credits pro gefundenem Ergebnis. Nur die Zahl der eingereichten Personen ändert sich.
Der Planer multipliziert deine Kontaktanzahl mit der Quote passender Unternehmen und Rollen und verwendet für beide Szenarien dieselbe angenommene Nummernverfügbarkeit und denselben Credit-Preis pro Kontaktaktion. Er rechnet durchgehend mit einer Nachkommastelle; KI-, Webrecherche- und anderer Verbrauch sind nicht enthalten. Der Standardwert von fünf Credits bildet eine gefundene Telefonnummer ab. Der öffentliche Aufruf enrichment_start akzeptiert 1–100 unabhängige Einträge: bis zu 100 Personen mit je einer Telefonanfrage oder 50 Personen mit getrennten E-Mail- und Telefonanfragen. Für 5.000 Personen mit je einer Telefonanfrage brauchst du mindestens 50 Batches; rufe Ergebnisse über die zurückgegebenen Batch-IDs ab. Die Sheet-Anreicherung verarbeitet deine ausgewählten Zeilen für dich. Diese Schätzungen sind keine gemessenen Werte für Abdeckung, Genauigkeit oder Ersparnis und keine Erlaubnis für Anrufe.
Beispielrechnung auf Basis deiner Eingaben. Tatsächliche Ergebnisse und Gesamtkosten variieren; Rechercheverbrauch wird separat berechnet.
Erhalte den ursprünglichen Nenner: jede eingereichte Person, auch fehlende Ergebnisse, Fehler und laufende Jobs. Bewerte gelieferte Nummern als bestätigt korrekt, bestätigt falsch, unklar oder nicht geprüft. Fundquote und bestätigte Genauigkeit beantworten unterschiedliche Fragen. Zähle ein ungeprüftes Ergebnis nicht als korrekt.
Pilot für direkte Telefonnummern auswerten
Trage beobachtete Pilotzahlen ein, um gelieferte Abdeckung, Genauigkeit der Personenzuordnung, ungeklärte Ergebnisse, Anruffreigabe, Verbindungsergebnisse und Lookup-und-Review-Kosten zu trennen.
Den rechnerischen Wert pro Credit legst du fest. Enthaltene Plan-Credits, marginale Overage-Credits, Prüfzeit und nachgelagerte Anrufkosten sind unterschiedliche Kostenarten.
Die gelieferte Abdeckung beträgt 62,5%; die bestätigte Genauigkeit der Personenzuordnung beträgt 85,7%. 15 Datensätze bestanden die getrennte Prüfung zur Anruffreigabe, und 7 Versuche erreichten die richtige Person.
| Metrik | Ergebnis | Definition |
|---|---|---|
| Gelieferte Abdeckung | 62,5% | Gefundene Ergebnisse ÷ eingereichte Lookups |
| Bestätigte Genauigkeit der Personenzuordnung | 85,7% | Bestätigt richtige Person ÷ (bestätigt richtige Person + bestätigt falsch) |
| Anteil unklarer Fund-Ergebnisse | 16% | Unklare Fund-Ergebnisse ÷ gefundene Ergebnisse |
| Für Anruf nutzbare Ausbeute | 37,5% | Für Anruf freigegeben ÷ eingereichte Lookups |
| Rate erreichter richtiger Personen | 58,3% | Erreichte richtige Personen ÷ Anrufversuche |
| Kosten des Lookup-und-Review-Piloten | 98,75 € | Credits × Credit-Wert + Prüfminuten ÷ 60 × Stundensatz |
| Lookup-und-Review-Kosten pro für Anruf freigegebenem Datensatz | 6,58 € | Kosten des Lookup-und-Review-Piloten ÷ für Anruf freigegebene Datensätze |
| Lookup-und-Review-Kosten pro erreichter richtiger Person | 14,11 € | Kosten des Lookup-und-Review-Piloten ÷ erreichte richtige Personen |
Jeder eingereichte Lookup bleibt als gefunden und geprüft, gefunden aber nicht geprüft, nicht gefunden, ausstehend oder fehlgeschlagen sichtbar. Ein gefundenes Ergebnis gilt erst als korrekt, wenn die Identitätsprüfung es bestätigt.
Die Abdeckung nutzt eingereichte Lookups. Die bestätigte Genauigkeit schließt unklare und nicht geprüfte Ergebnisse aus, weist beide aber getrennt aus. Die für Anruf nutzbare Ausbeute nutzt jeden eingereichten Lookup. Die Verbindungsrate nutzt tatsächliche Anrufversuche. Kosten des Lookup-und-Review-Piloten sind Credits mal eingetragener Credit-Wert plus Prüfminuten mal Stundensatz geteilt durch 60; Anrufbetrieb und andere nachgelagerte Kosten sind ausgeschlossen.
Die Scorecard belegt weder statistische Signifikanz noch Aktualität, rechtliche Zulässigkeit, Einwilligung, mutmaßliche Einwilligung oder die Überlegenheit eines Anbieters. Bewahre zeilenbezogene Evidenz auf und berichte Segment, Daten, Definitionen und ungeklärte Fälle neben den Metriken.
Lade das fiktive Telefonrecherche-Ledger herunter, um IDs, Entscheidungen und Kosten festzuhalten. Für eine tiefere Bewertung nutze den europäischen B2B-Datenanbietertest und den Guide zu Kosten je vertriebsbereitem Account.
Mit deinen ersten Kontakten starten
Verbinde deinen Client über die MCP-Einrichtung, starte einen kleinen Telefon-Batch und rufe die tatsächlichen Ergebnisse ab. Nutze die API-Doku für E-Mails und Telefonnummern für deine eigene Anwendung oder erstelle deinen Workspace, um die Liste in Leadbase zu führen.
Die Beispiele sind fiktiv und erklären den Ablauf. Sie sind keine gemessenen Ergebnisse zu Abdeckung, Genauigkeit oder Kosten. Der Operationsvertrag wurde am 20. Oktober 2026 gegen den Produktcode geprüft.
