🍏 Was ist die Idee?
Jeden Monat erscheinen über 1,8 Millionen (!) neue Podcast-Episoden – und in gefühlt jeder zweiten plaudert irgendein Entscheider Dinge aus, für die dein Vertrieb töten würde: welches Tool ihn nervt, welche Job-Rolle er gerade hirt, in welchen Markt er als Nächstes geht. Nur hört keiner zu. Weil kein Mensch hunderttausende Stunden Audio pro Woche durchackert.
Diese Geschäftsidee macht genau das. Du baust ein Tool, das laufend hunderte Business-Podcasts durchsucht und echte Kaufsignale an Vertriebsteams meldest: „sucht Head of Sales", „gerade Series A geraist", „unzufrieden mit Wettbewerber X", „migriert gerade auf einen neuen Cloud-Provider". Jeweils mit Zitat, Timestamp und Kontext. Das Ergebnis: Ein warmer Lead für den Vertrieb und ein guter Aufhänger für den Sales-Call.
Kurz gesagt: Sales Intelligence aus dem, was in Longform-Audio unfreiwillig gesagt wird.
🌵 Warum funktioniert's?
83% der Top-Entscheider hören mindestens einmal pro Woche Podcast – und viele davon sitzen selbst als Gast im Studio, wo sie über ihre echten Probleme offener reden als in jedem Sales-Call. Die Leute, die dein Vertrieb jagt, produzieren stundenweise Audio. (Quelle)
Kaufsignale sind längst ein Milliardengeschäft: rund 4,5 Milliarden Dollar geben B2B-Firmen 2026 für Intent-Daten aus, mit 15,9% Wachstum pro Jahr. Horchposten zapft dafür eine völlig neue, bisher ungenutzte Quelle an – das gesprochene Wort. (Quelle)
Und das Feld ist frei: Erst 25% der B2B-Unternehmen nutzen überhaupt Intent-Daten – der Rest sucht Leads noch blind. Und keiner von allen hört systematisch zu, was in Podcasts gesagt wird. (Quelle)
💡 Wie starte ich am Wochenende?
Vergiss ein Frontend – die erste Version ist eine reine Pipeline, die aus Audio ein sauberes Signal macht. 6 Bausteine, ein Tool pro Job:
1/ Mit Podcast Index API (kostenlos, offen) holst du dir die Feeds und Transkripte der Podcasts. Für den MVP reichen 30–50 relevante Business-Podcasts, fokussier dich auf ein Land.
2/ Transkription: AssemblyAI oder Deepgram. Entscheidend ist die Speaker-Diarization – das Tool muss trennen, wer spricht (Host oder Gast). Sonst schreibst du das Kaufsignal dem Falschen zu, und der ganze Lead ist wertlos.
3/ Signal-Erkennung: eine starke LLM-API (Claude oder GPT). Die klassifiziert jeden Transkript-Abschnitt: Ist das ein echtes Kaufsignal? Welcher Typ? Und gibt dir Zitat, Sprecher, Firma und Timestamp als sauberes JSON zurück. Hier sitzt der komplette Wert – und das entscheidende Wegfiltern der Fehltreffer.
4/ Verkabelung: Make.com oder n8n. Das kettet alles ohne Code zusammen: neue Episode → transkribieren → klassifizieren → speichern → alarmieren.
5/ Speicher: Airtable als Datenbank für alle erkannten Signale – deine Single Source of Truth.
6/ Auslieferung: Slack- oder E-Mail-Alert mit Zitat, Timestamp und Link. Genau das ist das Produkt für deine ersten Kunden.
