VeBoost Matchmaker – bessere Matches, weniger Aufwand

Kurzüberblick

VeBoost Matchmaker führt Profile (z. B. Unternehmen, Talente, Partner) und Bedarfe zusammen, berechnet einen KI-Score je Match und organisiert Intros über nachvollziehbare Workflows. Daten aus Formularen/CRM/CSV werden zusammengeführt; Rollen/Sichten sorgen für Governance, Reporting für Transparenz.

VeBoost Matchmaker User Interface Mockup

Highlights – Feature → Nutzen

Profil-/Datenkonsolidierung

Formulare, Excel/CSV, CRM – alles in einem Datenraum → keine Inseln, ein gemeinsamer Stand.

KI-Scoring & Ranking

Passung nach Regeln + KI-Signalen (Gewichte/Erklärungen) → schnellere Shortlists, bessere Matches.

Matching-Workflows

Vom „Match vorgeschlagen“ über Review/Intro bis Feedback → wiederholbar, auditierbar.

Suche & Filter

Freitext, Facetten, Ähnlichkeitssuche → relevante Kandidaten in Minuten.

Rollen & Sichten

Zugriff nach Team/Programm/Region → Governance ohne Reibung.

Reporting

Funnel/Quoten, Zeit bis Intro, Match-Qualität → Entscheidungen mit Zahlen.

Wie damit gearbeitet wird – Ablauf

1. Onboarding

Datenquellen anbinden (Formulare/CRM/CSV), Attribute/Regeln definieren.

2. Suchen & Scoren

Kandidaten finden, KI-Score/Begründung prüfen, Shortlist erstellen.

3. Review & Intro

Workflow starten, Rollen zuweisen, E-Mail/Intro mit Kontext.

4. Feedback & Lernen

Feedback einsammeln, Regeln/Gewichte anpassen, Reporting aktualisieren.

Integrationen

Daten/CRM

HubSpot, Pipedrive, Salesforce (via API/CSV)

Kommunikation

E-Mail, Kalender-Links, optional Slack/Teams-Notifies

Dateiablage

SharePoint/Drive

SSO/IdP

Microsoft/Google/OIDC

KPIs & Wirkung

Time-to-Match (erstes qualifiziertes Intro)

−25–40 % nach 8–12 Wochen.

Match-Qualität (Top-2-Box)

≥ 80 % positives Feedback auf vorgeschlagene Matches.

Datenvollständigkeit

≥ 95 % Pflichtfelder vollständig (nach Onboarding).

SODEFA