FlowTrix · Automatisierung
FlowTrix Showcase

n8n · Telegram · WhatsApp · Threema · KI (Whisper) · Lexware

Kunde anlegen per Sprachnachricht

„Leg mir den Kunden Müller an, Hauptstraße 12 in Rosenheim“ — als Sprachnachricht in Telegram, WhatsApp oder Threema gesprochen. Die KI hört zu, Lexware legt den Kontakt an und meldet die Kundennummer an E-Mail und alle drei Messenger zurück.

n8n (selbst gehostet) Telegram · WhatsApp · Threema KI-Transkription (Whisper) Lexware-Kontakt E-Mail + 3 Messenger
Wie es funktioniert Ansehen
Status: Einsatzbereit. Der Mehrkanal-Workflow ist fertig gebaut: Sprach-Eingang über Telegram, WhatsApp und Threema, KI-Transkription und -Extraktion, Anlage in Lexware mit Kundennummer und Rückmeldung an E-Mail plus alle drei Messenger. Vor dem ersten Lauf nur die eigenen Zugänge und Ziele hinterlegen.
Chat mit dem Kunden-Bot (Telegram, WhatsApp, Threema): eine Sprachnachricht, die extrahierten Kundendaten und die Bestätigung Kontakt angelegt mit Kundennummer 10248

Das Problem

Neue Kunden schnell erfasst — aber nicht im System

Unterwegs bleibt der neue Kunde ein Name im Kopf oder auf einem Zettel. Die Erfassung in Lexware wartet.

🗒️

Zettel und Gedächtnis

Kundendaten landen erst mal auf Papier oder gar nicht. Vieles geht dabei verloren.

⌨️

Tippen ist mühsam

Name, Straße und PLZ am Handy eintippen — unterwegs macht das keiner gern.

⏳

Erfassung bleibt liegen

Die Anlage in Lexware wird aufgeschoben — die Kundennummer fehlt, wenn man sie braucht.

Die Lösung

Einsprechen — der Rest passiert von selbst

Eine Sprachnachricht über Telegram, WhatsApp oder Threema. Die KI transkribiert und extrahiert die Felder, Lexware legt den Kontakt an und bestätigt mit Kundennummer.

🎤

Per Sprachnachricht, 3 Messenger

Den neuen Kunden einfach in Telegram, WhatsApp oder Threema sprechen. Keine Tabelle, kein Tippen.

🤖

KI transkribiert & extrahiert

Whisper macht Text daraus, ein Sprachmodell zieht Name, Adresse und Kontakt als striktes JSON heraus.

✅

Kundennummer an alle Kanäle

Lexware legt den Kontakt an — die Kundennummer geht als Bestätigung an E-Mail und alle drei Messenger.

So sieht es aus

Sprachnachricht rein, Kundennummer zurück

Der Bot zeigt, was er verstanden hat, und bestätigt die Anlage mit der Kundennummer — hier mit gekennzeichneten Beispieldaten.

Chat-Verlauf (Telegram, WhatsApp, Threema): Sprachnachricht, extrahierte Kundendaten (Müller, Hauptstraße 12, 83022 Rosenheim, DE) und Bestätigung Kontakt angelegt mit Kundennummer 10248
Sprachnachricht → extrahierte Daten → Kontakt angelegt, Kundennummer 10248.
Alle Namen, Adressen und die Kundennummer sind Beispieldaten — eine gestaltete Ansicht, kein echter n8n-Screenshot. Der Sprach-Eingang funktioniert genauso über WhatsApp und Threema, die Bestätigung geht zusätzlich per E-Mail.

Hauptfunktionen

Was der Workflow leistet

Alle Funktionen sind gebaut und einsatzbereit.

🎤

Sprach-Eingang, 3 Messenger

Telegram, WhatsApp und Threema — jeder Kanal wird auf ein gemeinsames Format normalisiert.

Einsatzbereit
📝

KI-Transkription

Whisper macht aus der Aufnahme deutschen Text (Modell whisper-1).

Einsatzbereit
🧩

Datenextraktion

Ein Sprachmodell liefert Name, Adresse und Kontakt als striktes JSON.

Einsatzbereit
🔗

Lexware über den Baustein

POST /contacts und GET /contacts/{id} laufen über den API-Baustein — mit Kundennummer.

Einsatzbereit
📣

Ausgabe an alle Kanäle

Jeder Fall geht per E-Mail (direkt) und über den Messenger-Baustein an Telegram, WhatsApp und Threema.

Einsatzbereit
↩️

Drei Fälle abgedeckt

Erfolg mit Kundennummer, Fehler mit Klartext, Unverständliches mit Rückfrage — leeres Ziel übersprungen.

Einsatzbereit

Typischer Ablauf

Von der Sprachnachricht bis zur Kundennummer

  1. Kunde einsprechenPer Telegram, WhatsApp oder Threema: „Leg mir den Kunden Müller an, Hauptstraße 12 in Rosenheim.“
  2. Kanal normalisieren & transkribierenJeder Messenger wird auf ein gemeinsames Format gebracht, Whisper macht Text daraus, ein Sprachmodell zieht die Felder heraus.
  3. Kontakt in Lexware anlegenDer API-Baustein sendet POST /contacts.
  4. Kundennummer lesenEin zweiter Call GET /contacts/{id} holt die vergebene Nummer.
  5. Bestätigung an E-Mail + 3 Messenger„Kontakt angelegt: Müller — Kundennummer 10248.“ geht per E-Mail und an Telegram, WhatsApp und Threema.

Architektur

Nur tatsächlich vorhandene Bausteine

Telegram · WhatsApp · Threema (Voice)→ Normalisieren→ Transkribieren→ Daten extrahieren→ Lexware-Body bauen
Genug Daten?→ Baustein: Kontakt anlegen→ Kundennummer lesen→ Text je Fall
Ausgabe-Ziele bauen→ Mail: Ausgabe (SMTP) + Baustein: Nachricht senden→ Telegram · WhatsApp · Threema
Zwei Lexware-Calls über den gemeinsamen API-Baustein: POST /contacts liefert nur die ID, die Kundennummer steht erst im vollen Kontakt unter roles.customer.number — daher der zweite GET /contacts/{id}. Die Ausgabe fächert die Config-Ziele auf; ein leeres Ziel wird übersprungen.

KI-Setup

OpenAI-kompatibel, ein Schlüssel

Ein Endpunkt, zwei Aufrufe

aiBaseUrl zeigt auf einen OpenAI-kompatiblen Dienst (OpenAI, Azure, OpenRouter oder lokal). Transkription über /audio/transcriptions, Extraktion über /chat/completions.

Striktes JSON

Die Extraktion nutzt response_format=json_object. Ein Code-Node parst robust mit try/catch — liefert das Modell doch mal kein sauberes JSON, greift ein Fallback.

Ein Header-Credential

Beide HTTP-Nodes teilen sich ein Header-Auth-Credential „KI API (OpenAI)“. Der Schlüssel liegt nur dort, nicht im Klartext im Workflow.

Wahlfrei beim Modell

aiModel ist frei wählbar (Default gpt-4o-mini), die Transkription fest auf whisper-1. Lokale Transkription ist möglich.

Technik-Stack

Womit es gebaut ist

n8n (selbst gehostet) Telegram Bot API WhatsApp Cloud API (Graph) Threema (Webhook) KI-Transkription (Whisper) Sprachmodell (Extraktion) Lexware Office API Messenger-Baustein (executeWorkflow) SMTP / E-Mail JavaScript (Code-Nodes)

Datenschutz und Sicherheit

Kundendaten mit Bedacht

Verarbeitete Daten

Sprachaufnahme und die daraus extrahierten Kundendaten (Name, Adresse, E-Mail, Telefon).

Empfänger

Die eigene n8n-Instanz, die genutzten Messenger, der gewählte KI-Dienst, der SMTP-Server und Lexware Office.

Zu bedenken

Aufnahme und Kundendaten gehen an einen KI-Dienst. Bei Cloud-KI gehört das in die Auftragsverarbeitung; lokale Transkription reduziert das.

Zugangsdaten

Messenger-, KI-, SMTP- und Lexware-Zugänge liegen ausschließlich im n8n-Credential-Store, nicht im Workflow.

Ehrlich eingeordnet: Der Workflow ist einsatzbereit; alle Namen, Adressen und Kundennummern in der Ansicht sind Beispieldaten.

Nutzen und Projektstatus

Was es bringt

Kein Tippen unterwegs

Kunden werden im Vorbeigehen eingesprochen statt am Handy erfasst.

Freie Messenger-Wahl

Telegram, WhatsApp oder Threema — jeder liefert in denselben Ablauf ein.

Sofort im System

Der Kontakt steht direkt in Lexware — inklusive Kundennummer.

Antwort auf allen Kanälen

Die Bestätigung geht an E-Mail und alle drei Messenger — der Bot spiegelt zurück, was er verstand.

Status: Einsatzbereit — Mehrkanal-Workflow fertig gebaut. Vor dem ersten Lauf nur die eigenen Zugänge und Ziele eintragen. Belastbare Kennzahlen liegen nicht vor; alle Angaben in der Ansicht sind Beispielwerte.

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