Town AI für Kunden-Follow-ups: Routinen, Einrichtung und der Tarif, den du brauchst

Warum das Follow-up die Arbeit ist, die untergeht

Ich bin Rama, und mein Job bei eesel ist der Bau von Integrationen. Ein großer Teil meiner Woche geht in die Infrastruktur, mit der eine KI ein Ticket, einen CRM-Datensatz oder ein Gesprächstranskript lesen und dann etwas Nützliches damit tun kann. Die Lehre, die mir davon geblieben ist: Ein KI-Follow-up ist nur so gut wie der Auslöser dahinter und die Zahl der Änderungen, die es braucht, bevor du es abschicken würdest. Ein perfekter Entwurf, der morgen früh ankommt, ist in der Praxis ein schlechteres Follow-up als ein ordentlicher, der fünf Minuten nach dem Gespräch in deinen Entwürfen liegt.

Das ist die Brille, durch die ich diesen ganzen Leitfaden betrachte. Town ist ein persönlicher KI-Assistent. Du gibst deinem Townie einen Namen, er bekommt eine eigene @town.com-E-Mail-Adresse und arbeitet von dort aus über deine E-Mails, deinen Kalender, Slack und Dokumente hinweg.

Town hat die Beta am 3. Juni 2026 verlassen, zusammen mit einer Series A über 55 Mio. $, die a16z angeführt hat. Mitgründer und CEO Jean-Denis Greze war zuvor CTO von Plaid.

Es gehört in dieselbe neue Kategorie wie die KI-Teammates, die ich das ganze Jahr verglichen habe, also Software, der du eine Aufgabe übergibst, statt eines Chatbots, den du ständig anstoßen musst.

Bei Kunden-Follow-ups ist das Chatfenster nicht der interessante Teil. Interessant ist die Routinen-Bibliothek, eine Sammlung fertig formulierter Routine-Anfragen, die du an deinen Townie schickst und die er dann baut, testet und für dich einschaltet. Vier davon entsprechen den vier üblichen Wegen, auf denen ein Kunden-Follow-up durchrutscht.

Welche Town-Routinen übernehmen Kunden-Follow-ups?

Hier die Kurzliste, entnommen Towns eigenen Routinen-Seiten. Jede läuft mit einem anderen Auslöser, und wie sich zeigt, zählt der Auslöser mehr als alles, was sie schreibt.

Über alle Seiten zieht sich ein leises Thema: Nichts, was an Kunden geht, sendet sich selbst. Der Standard von Client Call Follow-Up selbst lautet „entwerfen und zur Prüfung zurückhalten; nie in meinem Namen senden.“ Selbst der Needs-a-Reply-Digest macht nicht mehr, als Threads aufzuzeigen und zu verlinken. Für ein Tool, das deine Kunden-E-Mails liest, ist das der richtige Standard, und er prägt auch die Nutzung in der Praxis: Town schreibt, du drückst auf Senden.

So richtest du Client Call Follow-Up in Town ein

Mit dieser Routine würde ich anfangen, denn die Zusammenfassung nach dem Gespräch ist das Follow-up mit der kürzesten Haltbarkeit. Wenn dein Notiz-Tool schon verbunden ist, dauert die Einrichtung etwa 15 Minuten.

1. Registriere dich und verbinde deine E-Mail. Town funktioniert mit Gmail oder Outlook. Neue Konten erhalten eine 7-tägige Pro-Testphase, und das reicht, um diese Routine an einer Woche echter Gespräche auszuprobieren.
2. Verbinde eine Quelle für Meeting-Notizen. Ohne Transkript hat die Routine nichts, womit sie arbeiten kann. Town nennt Granola, Fathom und Fireflies, und zusätzlich kann es Meetings selbst aufzeichnen und im Hintergrund transkribieren. Falls du noch keins nutzt, sind mein Leitfaden zur Meeting-Notizen-App und meine Liste der Otter-Alternativen ein guter Startpunkt.
3. Verbinde dein CRM (optional). HubSpot verbindet sich mit einem Klick über den offiziellen MCP-Server von HubSpot. Salesforce und Attio sind ebenfalls aufgeführt, ebenso Pipedrive. Alle Integrationen sind in jedem Tarif enthalten.
4. Sende die Routine-Anfrage. Auf der Routinen-Seite füllt der Button „Get started with this routine“ die Anfrage an deinen Townie für dich vor. Die Anfrage selbst weist deinen Townie an, dir Fragen zu stellen, bevor er etwas baut: welche Tools er nutzen soll, wie das Ergebnis aussehen soll und wie viel er selbstständig tun darf.
5. Beantworte seine Fragen gründlich. Das ist der Schritt, in dem die Routine gut wird. Sag ihm, welche Kalendertermine als Kundengespräche zählen, ob interne Meetings übersprungen werden sollen und wer in Kopie kommt. Laut der Routinen-Seite kannst du später in einer Nachricht darum bitten, „add deal-risk flags, skip internal meetings, or copy a teammate on recaps“.
6. Lass sie auf „Freigabe erforderlich“. Für Routinen, die E-Mails oder Nachrichten senden, empfehlen Towns Docs den Modus „Freigabe erforderlich“. Weiter unten mehr zu den Modi.
7. Teste sie zuerst manuell. Die Trigger-Docs empfehlen, eine neue Routine von Hand auszuführen, bevor du die automatischen Auslöser einschaltest. Lass sie über das Gespräch von gestern laufen und lies den Entwurf gründlich, bevor du ihr das von morgen anvertraust.

Ein Detail gefällt mir hier: Die Zuordnung zum Kunden gilt als der ganze Punkt. Die Routine-Anfrage sagt „if you're not certain which client or thread this belongs to, ask before drafting“, und auf der Seite von Client Next-Step Log bekommt eine unklare Zuordnung „a question, never a guess“. Wer mehrere Kundenkonten mit ähnlichen Namen betreut, bekommt damit die Zeile, die verhindert, dass Acme die Notizen von Acme Labs erhält.

Wie Town die Kunden erwischt, die still geworden sind

Die Zusammenfassung nach dem Gespräch ist die einfache Sorte Follow-up, weil du schon weißt, dass sie fällig ist. Schwieriger ist der Kunde, der vor drei Wochen aufgehört hat zu antworten, ohne dass es jemand bemerkt hat. Dafür hat Town drei verschiedene Werkzeuge, jedes auf einer eigenen Ebene.

Stalled Deal Re-Engagement wird von deinem CRM gesteuert. Jeden Montag geht es deine offenen Deals durch und sucht solche mit „no activity in a while, no next meeting booked, or stuck in a stage past your normal cycle time“, rekonstruiert den letzten Kontakt aus deinem CRM- und E-Mail-Verlauf und entwirft für jeden einen Anstupser, nach Wert und Phase sortiert. Deals, bei denen du berechtigterweise wartest, zum Beispiel auf die Rechtsabteilung des Kunden oder auf einen gebuchten Termin, werden übersprungen, und es nennt dir den Grund.

Proposal Follow-Up Cadence ist für Agenturen und Berater gedacht, die Angebote verschicken. Sie beobachtet Deal-E-Mails auf Meilensteine (Discovery abgeschlossen, Angebot gesendet, Kundenantwort, Vertragsaktivität) und startet von dort einen zeitlichen Rhythmus. Die Zahlen legst du selbst fest; Towns eigenes Rhythmus-Beispiel nutzt Follow-ups nach 3, 7 und 14 Tagen nach dem Angebot. Aufgaben und Phasenwechsel erledigt sie selbstständig, während Outreach an Kunden in den Entwürfen bleibt.

Relationship Reconnect und Need to Know sind das leichtere Paar. Relationship Reconnect schickt dir wöchentliche Vorschläge zur Kontaktaufnahme für Personen, zu denen du eine bedeutsame Verbindung hattest, mit denen du aber länger nicht in Kontakt warst. Auf dem Startbildschirm schlägt Suggestions Aktionen vor wie „following up with someone who's gone quiet“, und ein Klick macht daraus eine Aufgabe.

Keines von beiden braucht ein CRM, und deshalb passen sie besser zu Freelancern, die Kunden in ihrem Postfach statt in HubSpot oder Pipedrive verwalten.

Wenn du bereits die integrierten Nudges von Gmail nutzt, liegt der Unterschied im Kontext. Ein Nudge sagt dir nur, dass ein Thread alt ist, während Stalled Deal Re-Engagement dir sagt, worauf der Deal gewartet hat, und dir einen Entwurf mit einem echten Grund zur Kontaktaufnahme liefert.

Welchen Town-Tarif brauchst du für Kunden-Follow-ups?

Die meisten „Town für Follow-ups“-Demos überspringen diesen Teil, und hier würde ich auch beim Preisschild von 15 $ widersprechen. Town beschränkt sowohl eigene Routinen als auch Auslösertypen nach Tarif, und jede Routine der obigen Bibliothek wird aus deiner Anfrage als eigene Routine gebaut.

Quelle: Town Plans & Pricing Docs und Preisseite.

Die Docs sind beim Starter-Limit eindeutig: „A routine can run on a schedule (at most once a day), but not on live events.“ Ereignis-Auslöser, etwa eine neue E-Mail oder ein beginnendes Meeting, brauchen Pro oder höher. Auf Starter wird Client Call Follow-Up damit zu einem täglichen Durchlauf, und Proposal Follow-Up Cadence, die auf eingehende Deal-E-Mails läuft, ist dort praktisch gar nicht möglich. Dazu kommen nur zwei eigene Routinen, du müsstest dich also zwischen der Gesprächszusammenfassung und dem Stalled-Deal-Durchlauf entscheiden.

Zwei kleinere Schranken zählen auch für Kundenarbeit. Auf der Preisseite enthält Starter 15 Meeting-Briefings auf Abruf pro Monat, während Pro und höher automatische bekommen. Bei Personenrecherchen sind es 10 pro Monat auf Starter gegenüber 50 auf Pro. Sobald du mehr als eine Handvoll Kundengespräche pro Woche führst, passt Pro tatsächlich zur Aufgabe.

Die andere Variable sind Credits. Town veröffentlicht keine feste Credit-Zahl pro Routinenlauf; laut den Credits-Docs hängt der Verbrauch davon ab, wie viel ein Lauf liest und tut, und die Summen pro Routine siehst du unter Settings → Plan. Eine Zusammenfassung, die einmal pro Gespräch läuft, ist leicht im Vergleich zu einer Routine, die bei jeder eingehenden E-Mail feuert und die dieselben Docs als „the heaviest setup there is“ beschreiben. Wenn du nahe an einer Tarifgrenze liegst, enthält meine Aufschlüsselung der Town-AI-Preise die Rechnung für Mehrverbrauch.

So hältst du Towns Follow-ups sicher

Von allem, was du automatisieren könntest, tragen Kunden-Follow-ups das größte Risiko, denn ein Fehler landet im Postfach eines anderen. Town gibt jeder Routine einen von drei Modi: nur lesen, Freigabe erforderlich und autonom. Innerhalb einer einzelnen Routine kannst du sie pro Tool mischen.

So würde ich eine Follow-up-Routine einrichten:

• E-Mails an Kunden: Freigabe erforderlich. In Towns Docs ist „routines that send emails or messages“ der genannte Anwendungsfall für diesen Modus.
• CRM-Notizen und Aufgaben: Diese dürfen selbstständig laufen. Standardmäßig erledigt Post-Meeting CRM Update Notizen, Aufgaben und Entwürfe automatisch, während Phasenwechsel und ausgehende E-Mails bis zu deiner Bestätigung zurückgehalten werden.
• Phasenwechsel bei Deals: Lass sie auf Freigabe und ergänze harte Leitplanken. Towns Beispiel dafür ist „never moving a deal to Pass automatically.“
• Digests und Berichte an dich: Nur lesen genügt hier, denn eine Nur-lesen-Routine kann dir die Ergebnisse trotzdem per E-Mail schicken.

Speziell für HubSpot sagt die Integrations-FAQ, dass Datensatz-Updates standardmäßig „drafted and held for your approval“ werden, wobei Autonomie pro Routine optional ist.

Für ein CRM, das dein ganzes Vertriebsteam liest, ist das eine vernünftige Grenze, und sie ist strenger, als wenn du Claude mit HubSpot selbst verdrahten würdest. Town führt außerdem ein vollständiges Audit-Log über alles, was es in deinem Namen tut.

Klingen die Entwürfe nach dir?

Diese Frage entscheidet, ob die Routine Zeit spart oder das Tippen nur woandershin verlagert. Nachdem ich Support-Teams bei eesel KI-Entwürfe vorgelegt habe, kenne ich ein deutliches Muster. In einem E-Commerce-Test, den ich mir angesehen habe, versendeten Agenten nur 12 % der KI-Entwürfe unverändert. Der Großteil des Rests wurde von 8 bis 15 Sätzen auf 1 bis 3 gekürzt, und etwa 65 % dieser Umschreibungen betrafen Länge und Ton statt Fakten. Gelöst wurde es durch Training auf den Antworten, die das Team bereits gesendet hatte.

Towns Antwort auf dieses Problem ist das Wiki und Profil. Es baut aus den verbundenen Konten ein Profil deiner Rolle, wichtiger Personen, Projekte und deines Schreibstils auf, aktualisiert das Wiki nachts und lässt dich jede Zeile bearbeiten. Für Follow-up-Entwürfe ist das der richtige Input, da der Stil aus E-Mails stammt, die du bereits gesendet hast. Was den Posteingang betrifft, scheinen frühe Nutzer zuzustimmen:

"I've become a DAU of Town and it's surprising that I find it more valuable than Claude. I think Town is the only reason I stay on top of my email inbox."

Moin Nadeem, X

Trotzdem würde ich eine Woche einplanen. Lies die ersten zehn Zusammenfassungen genau und sag deinem Townie, was du ändern würdest („kürzer“, „keine Aufzählungen an Kunden“, „immer das Datum des nächsten Meetings wiederholen“). Eine Routine wird mit einer Nachricht aktualisiert, die Korrekturschleife bleibt also günstig. Falls du meist nur einmalige Outreach-Texte statt Zusammenfassungen brauchst, ist ein KI-Generator für Vertriebs-E-Mails das leichtere Werkzeug für diese Art Aufgabe.

Wo Town für Kunden-Follow-ups passt und wo nicht

Town passt gut, wenn du Gründer, Berater, Recruiter oder Account Manager bist und die Kundenbeziehungen persönlich betreust. Die Routinen sind genau für diesen Typ Mensch geschrieben, und es verbreitet sich auch in kleinen Teams gut:

"Town is the Devin for Everything Else i was talking about at AIE Europe i brought it into our company one day and a few weeks later was shocked to hear that it had just organically spread to @liamcbride and the rest of our team with no further hyping or enablement from me."

swyx, X

Einige Grenzen, die du kennen solltest, bevor du dich festlegst:

• Standardroutinen sind fest. Du kannst Einstellungen und Modus ändern, aber die Logik einer Standardroutine lässt sich nicht umschreiben. Die Routinen der Bibliothek werden als eigene Routinen gebaut, weshalb sie editierbar sind, und deshalb brauchen sie auch Pro.
• WhatsApp und Telegram sind nur eingehend. Dein Townie kann dort keine Nachrichten senden, also laufen Kunden-Follow-ups über E-Mail.
• Team-Pools haben keine Limits pro Mitglied. Bei den Team-Tarifen weisen Towns Team-Abrechnungs-Docs darauf hin, dass ein einzelnes intensiv nutzendes Mitglied den gemeinsamen Credit-Pool leeren kann.
• Es ist jung. Es gibt noch keine Bewertungen von Town auf G2 oder Capterra, daher stammt das meiste, was du findest, von frühen Nutzern auf X.

Wenn du es mit anderen Assistenten vergleichst, decken mein Überblick über persönliche KI-Assistenten und der Instinct-AI-Test die nächsten Optionen ab, und Lindy ist die Alternative, bei der du selbst baust.

Für das weitere Feld für kleine Unternehmen gibt es meine Liste der besten KI-Agenten. Für vertriebsorientierte Teams liegen HubSpots Deal Insights und KI-Software für Vertriebsassistenz näher an der Pipeline.

Wenn deine Kunden-Follow-ups eigentlich Support-Tickets sind

Ein Muster sehe ich recht oft. Jemand sucht nach einer KI für Kunden-Follow-ups, aber was sich tatsächlich anhäuft, sind Kunden, die auf Antworten warten, etwa Bestellfragen und Kontoprobleme, plus die „gibt es dazu ein Update?“-Nachrichten. Das ist eine Kundenservice-Warteschlange, oft gemeinsam in einem Team, nicht die Kundenbeziehungen einer einzelnen Person.

Ein persönlicher Assistent kann dieses Postfach beobachten, hat aber die falsche Form für die Aufgabe. Er rechnet Credits pro Lauf ab und arbeitet aus dem Postfach einer Person, und obendrein kennt er weder dein Help Center noch die Antworten aus früheren Tickets. Wenn deine „Kunden“-Follow-ups in Zendesk, Freshdesk oder einem gemeinsamen Posteingang liegen, willst du etwas, das im Helpdesk sitzt und jedes Ticket als Einheit behandelt. Der Unterschied zwischen Customer Success und Customer Service markiert grob die Linie zwischen Town und einem Helpdesk-Tool.

Dafür wurde eesel gebaut. eesel ist eine Reihe von KI-Teammates, die du für bestimmte Aufgaben einstellst. Das Helpdesk-Teammate steigt in deine bestehende Warteschlange ein, lernt aus den Tickets, die dein Team bereits beantwortet hat, und entwirft oder sendet dann die Antworten. Stell es dir als die Support-Version eines KI-Mitarbeiters vor. Du kannst im Entwurfsmodus beginnen und auf volle Antworten umstellen, sobald du ihm vertraust, derselbe Weg, den die meisten Teams mit jedem KI-E-Mail-Assistenten gehen.

Probiere eesel für die Follow-ups, auf die deine Kunden warten

Wenn die Follow-ups, die durchrutschen, Kundentickets sind und nicht deine eigenen Kundengespräche, bindet sich eesels KI-Helpdesk-Teammate in Minuten an Zendesk, HubSpot und andere Helpdesks an. Es trainiert auf deinen früheren Tickets und deinem Help Center und bearbeitet dann die Warteschlange, damit niemand drei Tage auf eine Antwort wartet.

Laut der eesel-Preisseite zählt ein Ticket oder ein Chat als 1 Credit, egal wie viele Antworten es braucht, sodass du die Rechnung aus der Ticketzahl des letzten Monats prognostizieren kannst.

Du kannst kostenlos mit 100 Credits und ohne Karte starten, es auf die offenen Tickets der letzten Woche ansetzen und sehen, wie viele dieser Follow-ups es für dich entworfen hätte. eesel ausprobieren