AI Agent

KI-Agent für die Kandidatenansprache

Versenden Sie hyper-personalisierte Recruiting-E-Mails in großem Maßstab

Von 'Hey [Name]' Vorlagen zu tiefer Personalisierung. Dreimal höhere Rücklaufquoten. Automatisierte Sequenzen, die Profile lesen und echte E-Mails schreiben.

Benefits

Personalisierung, die sich skalieren lässt

Generische Vorlagen werden gelöscht. Manuelles Recherchieren jedes einzelnen Kandidaten dauert zu lange. Der Candidate Outreach Agent recherchiert jeden potenziellen Kandidaten und schreibt eine einzigartige Nachricht, die auf den spezifischen Hintergrund eingeht, was dreimal so viele Antworten erzeugt.

3x

Antwortquote

90 %

Zeitersparnis

100%

Personalisierte

Agentic Flows

Ablauf für Outbound-Kampagnen

Outreach-Workflow: Kandidatenrecherche und Hook-Identifizierung, Nachrichtenerstellung (Betreff + Text), A/B-Tests von Wertversprechen, mehrschrittige Sequenzierung, Antworterkennung und Terminbuchung.

How it works

Intelligente Nachrichtenentwürfe

Der Agent liest das LinkedIn-Profil, den Lebenslauf und öffentliche Beiträge des Kandidaten, identifiziert 'Hooks' (gemeinsame Verbindungen, kürzliche Projekte, Schulalumni) und entwirft eine hochrelevante Nachricht zur Überprüfung durch den Recruiter oder zum automatischen Versenden.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Verbindet sich mit E-Mail & LinkedIn

Integriert sich in Gmail, Outlook und LinkedIn InMail. Verbindet sich mit Engagement-Plattformen wie Gem, Outreach und Salesloft. Synchronisiert Aktivitäten mit ATS.

Implementation

Bessere Reichweite in 5 Tagen

Verbinden Sie Ihre E-Mail und definieren Sie Ihre Wertversprechen. Legen Sie Personalisierungsregeln fest. Die meisten Recruiter sehen eine signifikante Steigerung der Rücklaufquote bei ihrer ersten von einem Agenten unterstützten Kampagne.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

Intelligente Schreibwerkzeuge

Hook-Erkennung

Findet den besten Grund, um Kontakt aufzunehmen: ein aktueller Beitrag, eine gemeinsame Verbindung oder eine bestimmte Fähigkeit.

Tonabstimmung

Passt die Formalität basierend auf Rolle und Branche an. Klingt wie ein Kollege, nicht wie ein Bot.

Automatisierte Nachverfolgung

Stoppt, wenn sie antworten. Stupst sanft an, wenn sie nicht reagieren. Verwaltet die gesamte Sequenz.

Demo

Erleben Sie Outreach in Aktion

Beobachten Sie, wie der Agent einen Produktmanager recherchiert, bemerken Sie, dass sie gerade eine mobile App gestartet haben, und schreiben Sie eine E-Mail, in der Sie ihnen zur Einführung gratulieren und einen Bezug zur mobilen Initiative Ihres Unternehmens herstellen.