Vorher
Ein Chatbot-Workflow
- Antworten innerhalb von n8n erzeugt
- Kurzes Gesprächsgedächtnis
- Kontakt nur in der letzten Nachricht erkannt
- KI-Zusammenfassung per E-Mail
- Wenig Transparenz nach der Ăśbergabe
Ausgewählte Arbeiten
Fallstudie Geoekoproekt
Vom n8n-Chatbot zum digitalen Ingenieurassistenten
Eine hilfreiche Beratung, ein klares Projektbriefing und eine zuverlässige Lead-Übergabe in einem Gespräch.
Ausgangslage
Der erste Bot bestätigte die Idee. Der Geschäftsprozess brauchte ein eigenes Produkt.
Die n8n-Version beantwortete Fragen anhand von Unternehmensdokumenten und versendete eine Zusammenfassung, sobald sie Kontaktdaten erkannte. FĂĽr einen Prototyp reichte das.
Eine technische Anfrage besteht selten aus nur einer Frage. Ein Fachingenieur muss wissen, was gebaut wird, wo das Grundstück liegt, welche Untersuchung nötig sein könnte und welche Angaben noch fehlen. Die Anwendung muss die Anfrage auch bei einem E-Mail-Fehler behalten und nach dem Gespräch sichtbar machen.
Der hilfreiche Teil des Gesprächs sollte stattfinden, bevor der Bot nach einer Telefonnummer fragt.
Wir haben den Workflow nicht weiter ausgebaut. Beratung, Lead-Erfassung, Zustellung und Auswertung wurden als ein Produkt konzipiert.
Was der Besucher erhält
Der Assistent ĂĽbernimmt die Erstberatung, ohne daraus ein langes Formular zu machen.
- 1
In eigenen Worten fragen
Der Besucher beschreibt Haus, GrundstĂĽck, Untersuchung oder Problem mit seinen eigenen Worten.
- 2
Eine sinnvolle Frage nach der anderen
Der Assistent erkennt die wahrscheinliche Leistung und fragt nur nach der nächsten fehlenden Angabe.
- 3
Projektbriefing erstellen
Ort, Gebäudetyp, Abmessungen, Projektphase und offene Fragen werden als strukturierte Daten gespeichert.
- 4
Ingenieur einbeziehen
Nach Prüfung von Telefonnummer oder E-Mail erstellt die Anwendung den Lead und sendet den vollständigen Kontext an das Team.
Der Neubau bĂĽndelte die gesamte Beratung in einem Produkt
Nachher
Ein digitales Beratungsprodukt
- Eigene Node.js-Anwendung
- Gesprächsverlauf und Projektprofil
- Strenge PrĂĽfung von Telefon und E-Mail
- Lead wird vor dem Versand gespeichert
- Dashboard, Berichte, Tests und Monitoring
Das Unternehmen sieht, was nach dem Ă–ffnen des Chats passiert
Jedes Gespräch mit mindestens einer Besuchernachricht erscheint im privaten Dashboard. Das Team sieht Verlauf, Projektdaten, angefragte Leistung, Kontaktstatus und Zustellergebnis.
Der Screenshot zeigt lokale Testgespräche. Die Zahlen sind keine Produktionskennzahlen.
Das System steuert, welche Inhalte öffentlich erscheinen dürfen
Unternehmensseiten beantworten Fragen zu Leistungen und Kontakten. Freigegebene technische Dokumente unterstützen Fachfragen. Alte Preise, interne Berechnungen und unsicheres Material bleiben aus öffentlichen Antworten heraus.
Bei einer Änderung der Website erhält der Synchronisierungsdienst ein signiertes Update und liest die öffentliche Seite erneut. Der Chat arbeitet nicht mit einer veralteten Kopie.
- 6,822
- durchsuchbare technische Abschnitte
- 34
- verarbeitete Quelldokumente
- 3,056
- für öffentliche Antworten freigegebene Abschnitte
- 32
- erfolgreiche automatisierte Tests
Der Lead wird gespeichert, bevor eine E-Mail versendet wird
Scheitert die E-Mail-Zustellung, bleibt die Anfrage in der Anwendung und der Versanddienst kann es erneut versuchen.
Schutz vor Duplikaten
Wiederholte Ăśbermittlungen geben den vorhandenen Lead zurĂĽck, statt eine weitere Benachrichtigung zu erzeugen.
Strenge KontaktprĂĽfung
Eine unvollständige Nummer oder eine Katasternummer kann nicht als Telefonnummer gelten.
Wiederholbare Zustellung
Die Anwendung speichert den Lead lokal und kann nach einem vorĂĽbergehenden Anbieterfehler erneut zustellen.
Warum wir das gesamte Produkt von n8n gelöst haben
n8n war nützlich, um zu prüfen, ob Menschen den Assistenten verwenden. Die nächste Version brauchte einen zuverlässigen Zustand, klare Datenhoheit, automatisierte Tests, Sicherheitskontrollen und eine Benutzeroberfläche für die Beratung.
Eine eigene Anwendung machte diese Teile verständlicher und kontrollierbarer. Außerdem hängt das Kernprodukt nicht mehr von einem visuellen Workflow ab.
Technische Details
Geo Chat läuft als Docker-Anwendung mit Node.js 22 und Express. SQLite im WAL-Modus speichert Sitzungen, Nachrichten, Projektprofile, Leads, Versandaufträge und Produktereignisse. SQLite FTS5 durchsucht Website-Inhalte und freigegebene Dokumente lokal.
Der Sitzungszugriff verwendet signierte HMAC-Token. Öffentliche Endpunkte haben Origin-Prüfungen, Raten- und Größenlimits sowie Schutz vor Prompt Injection. Ein signierter Drupal-Webhook und eine tägliche Sitemap-Prüfung halten das Website-Wissen aktuell.
Das Widget besteht aus reinem JavaScript und CSS. Die Hauptwebsite benötigt nur ein Script-Tag. KI-Dienst, Schlüssel, Speicher und Versandprozesse bleiben auf einem separaten Server.
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