DataMorf

Jede Automatisierung in DataMorf folgt demselben dreistufigen Muster, und genau diese Beständigkeit ist der Punkt. Extrahieren holt Live-Daten aus CRM, Outreach-Tools oder Datenbank. Anreichern ergänzt Firmen-Insights, eigene Attribute und Scoring. Aktivieren schickt den fertigen Lead in eine Sequenz, ein CRM-Feld oder eine Slack-Benachrichtigung. Weil die Logik sich nie ändert, kann jeder im Team einen Workflow bauen, betreiben und skalieren, ohne die Entwicklung zu bemühen.

Der Datenextraktor holt Datensätze aus Plattformen wie CRMs, Datenbanken und APIs nach den Filtern, die Sie setzen, und läuft nach Zeitplan. Nur die angefragten Daten bewegen sich, und sie fließen direkt in den Workflow zur Verarbeitung. Zusammen mit Reverse ETL können Teams damit Warehouse-Daten zurück in ihre Alltagstools schieben, was die Single Source of Truth und die Anwendungen an der Front im Gleichklang hält.

DataMorf reichert jeden Lead mit Firmen-Insights und eigenen Attributen an und bewertet ihn dann in Echtzeit, sodass Sie nach Passung und Absicht segmentieren können. Die eingebauten KI-Verbindungen, darunter OpenAI, Claude und Perplexity, übernehmen auch Content-Erstellung und Transformationen. Für Teams mit eigener Logik unterstützt die Plattform in höheren Tarifen eigene Code-Transformationen neben den vorgefertigten.

Einzelne Anreicherungsanbieter lassen einen Teil der Kontakte unvollständig, deshalb arbeitet DataMorf mit einem Wasserfall. Er schickt jeden Kontakt durch einen Anbieter wie Apollo, dann durch einen wie ZoomInfo, dann durch einen dritten, und stoppt, sobald ein Treffer vorliegt. So bekommen Sie die Abdeckung von Premium-Tools, ohne Ihre ganze Datenbank durch alle Anbieter laufen zu lassen.

Credits kaufen Daten und KI aus integrierten Quellen wie E-Mail-Suche, Telefonnummern-Suche, KI-Transformationen und Scrapern. Sie liegen in einer separaten Pay-as-you-go-Wallet, die nicht verfällt, sodass die enthaltenen Läufe Ihres Tarifs unangetastet bleiben. Sie brauchen also kein separates Datenanbieter-Abo, nur um eine Adresse zu prüfen oder eine fehlende Telefonnummer zu finden.

Der Builder richtet sich an nicht-technische Nutzer, und die Vorlagenbibliothek stützt das. Sie können mit einer Vorlage für KI-Lead-Scoring, einer Vorlage zur Bereinigung von Outreach-Plattformen oder einem eigenen Aufbau starten und dann Scoring-Kriterien und Routing-Regeln anpassen. Das Unternehmen sagt, ein Workflow sei in Minuten live und laufe danach automatisch, und genau das trennt ihn von einmaligen Rezepten im Zapier-Stil.

DataMorf verbindet sich mit den Tools, die ein GTM-Stack bereits nutzt. Die Integrationsliste deckt CRMs wie HubSpot, Salesforce und Pipedrive ab, Outreach-Plattformen wie Instantly, HeyReach und Woodpecker, Anreicherungsanbieter wie Apollo, prospeo und Blitz sowie KI-Tools, Messaging-Apps, Formulare und Datenbanken. Die bidirektionale Synchronisierung hält jeden Datensatz aktuell, sodass Antworten und Prüfergebnisse dorthin zurückkehren, wo sie herkamen.