Wer in einer Kleinstadt nach einem Friseur, einer Werkstatt oder einem Handwerker sucht, stößt oft auf Betriebe ohne eigene Website oder auf Seiten, die seit Jahren nicht angefasst wurden. Das war der Ausgangspunkt für ein Portfolio-Projekt: eine Pipeline, die solche Betriebe findet und ihnen einen fertigen Entwurf zeigt, statt nur ein Angebot zu versprechen.
Wichtig vorab: Das Beispiel läuft vollständig mit erfundenen Daten. Es wurde nichts versendet und es wird nichts versendet.
Der Ablauf
Die Pipeline besteht aus sechs Schritten, jeder als eigenes Modul in Python:
- Sammeln: Betriebe einer Stadt, nach Branchen sortiert, landen in einer SQLite-Datenbank. Die Quelle ist austauschbar: die offizielle Google-Places-API oder Beispieldaten.
- Prüfen: Gibt es überhaupt eine eigene Website? Wenn ja: HTTPS, Mobilansicht, Jahr im Footer und verwendeter Baukasten verraten, wie alt sie ist.
- Bewerten: Jeder Betrieb bekommt einen Wert von 0 bis 100 und eine Einordnung: keine Website, veraltet oder in Ordnung. Die Begründung steht dabei.
- Entwurf: Für jeden Treffer entsteht eine Website im Stil der Branche, mit eigenen Farben, Überschriften und Leistungen.
- Brief: Ein einseitiger A4-Brief mit Screenshot des Entwurfs und QR-Code.
- Bericht: Eine Übersicht mit Kennzahlen und den stärksten Treffern.
Im Beispiel mit 50 erfundenen Betrieben in elf Branchen kamen 45 Treffer heraus: 29 ohne Website und 16 mit veralteter.
Warum Briefe und keine E-Mails
Kaltakquise per E-Mail ist in Deutschland ohne vorherige Einwilligung nicht erlaubt (§ 7 UWG), auch gegenüber Unternehmen nicht. Hinzu kommt ein praktischer Punkt: Betriebe ohne Website haben meist keine öffentliche E-Mail-Adresse. Auf Google Maps stehen Adresse und Telefonnummer. Der Brief erreicht also genau die Zielgruppe, und er enthält einen Datenschutzhinweis mit Widerspruchsmöglichkeit. Das ist keine Rechtsberatung; vor einem echten Versand würde ich den Text einmal juristisch prüfen lassen.
Was ich mit echten Daten anders machen würde
Die Gewichte in der Bewertung sind Erfahrungswerte und nicht kalibriert. Mit echten Daten würde ich sie an einer Stichprobe prüfen, mit einer niedrigeren Trefferquote rechnen (vermutlich haben echte Betriebe häufiger eine funktionierende Seite als die erfundenen) und die Entwürfe mit echten Fotos statt Symbolen ausstatten.
Der Code ist offen: github.com/nikita-automation/business-site-finder.
