{"id":188386,"date":"2026-09-07T08:00:00","date_gmt":"2026-09-07T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=188386"},"modified":"2026-08-26T11:58:01","modified_gmt":"2026-08-26T09:58:01","slug":"ki-gestuetzte-go-to-market-organisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/09\/ki-gestuetzte-go-to-market-organisation\/","title":{"rendered":"Die KI-gest\u00fctzte Go-to-Market-Organisation ist nicht l\u00e4nger nur eine Vision"},"content":{"rendered":"\n

W\u00e4hrend in vielen Vorstandsetagen noch immer dar\u00fcber nachgedacht wird, ob KI zum Einbruch der Softwareums\u00e4tze f\u00fchren wird, besch\u00e4ftigen sich F\u00fchrungskr\u00e4fte von Go-to-Market-Organisationen mit einer weitaus praktischeren Frage: Wie kann KI der Organisation dabei helfen, mehr Kunden zu gewinnen und langfristig zu binden?<\/p>\n\n\n\n

Mit KI schnell und sicher Wertsch\u00f6pfung erzielen<\/div><\/div>
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Mehr erfahren<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Die ehrliche Antwort auf diese Frage lautet: Die meisten GTM-Teams haben kein Problem mit KI, sondern ein Problem mit dem Entscheidungsfluss.<\/p>\n\n\n\n

Dieses Problem ist allgegenw\u00e4rtig, auch in einigen der gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt. Und die wichtigste Erkenntnis f\u00fcr mich ist dabei: Organisationen, die sich einen Vorsprung verschafft haben, setzen nicht auf herk\u00f6mmliche GTM-Ma\u00dfnahmen. Sie agieren schneller und verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz.<\/p>\n\n\n\n

Im Folgenden werden f\u00fcnf Punkte in der Customer Journey aufgezeigt, an denen sich dieser Wandel bereits in Form von Ergebnissen bemerkbar macht.<\/p>\n\n\n\n

1. Segmentierung: Von der demografischen Segmentierung zur Segmentierung anhand von Gesch\u00e4ftssignalen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die meisten GTM-Organisationen gehen bei der Segmentierung noch immer nach der herk\u00f6mmlichen Methode vor und legen Merkmale wie Branche, Unternehmensgr\u00f6\u00dfe, Region usw. zugrunde. KI nutzt bei der Segmentierung ganz andere Informationen. Die KI will nicht wissen, wer ein Interessent ist, sondern was er gerade signalisiert. Dazu geh\u00f6ren differenzierte Signale wie operative Probleme, Kaufmuster und Wachstumsindikatoren, die in den Gesch\u00e4ftsdaten enthalten sind. Vertriebsmitarbeiter sind nicht l\u00e4nger auf der Jagd nach noch mehr Leads, sondern auf der Jagd nach den richtigen Leads. Und das zeigt sich daran, aus wie vielen dieser Signale konkrete Opportunitys werden.<\/p>\n\n\n\n

2. Kundenansprache: Relevanz statt Volumen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Antwortraten bei der Kaltakquise haben im Bereich Enterprise Sales einen nahezu historischen Tiefststand erreicht. Die L\u00f6sung kann nicht darin bestehen, noch mehr E-Mails zu versenden. Es geht vielmehr darum, die Akquise intelligenter zu gestalten. Wenn KI Zugriff auf den gesamten Gesch\u00e4ftskontext hat, etwa auf die operativen und finanziellen Prozesse und die Handelsabl\u00e4ufe eines Kunden, kann sie Teams beim Verfassen von E-Mails f\u00fcr die Akquise unterst\u00fctzen, die auf die f\u00fcr einen K\u00e4ufer zum jeweiligen Zeitpunkt wichtigen Themen ausgerichtet sind. Es handelt sich dabei nicht um eine Personalisierung auf Persona-Ebene, sondern um Relevanz auf Kundenebene. Was sich ver\u00e4ndert, ist die Qualit\u00e4t des Erstkontakts. Die Antwortraten k\u00f6nnen steigen, w\u00e4hrend zugleich schneller ein Termin f\u00fcr das erste qualifizierte Gespr\u00e4ch vereinbart werden kann, da bereits bei der ersten Kontaktaufnahme auf die Themen eingegangen wird, die dem K\u00e4ufer wichtig sind.<\/p>\n\n\n\n

3. Vertragsabschluss: Unsichtbare Reibungspunkte beseitigen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Diesen Punkt in der Customer Journey untersch\u00e4tzen die meisten Unternehmen. Bei den meisten Abschl\u00fcssen im Enterprise-Segment ist nicht der Verk\u00e4ufer der Engpass, sondern das System um den Verk\u00e4ufer herum. Allgemeine Genehmigungsprozesse, die Genehmigung von Preisen, die Angebotserstellung und die Wweiterleitung von Vertr\u00e4gen nehmen Zeit in Anspruch, was dazu f\u00fchren kann, dass ein Abschluss nicht zustande kommt. Das liegt nicht am Z\u00f6gern des K\u00e4ufers, sondern wird allzu oft durch komplexe interne Abl\u00e4ufe verursacht. KI-Agenten k\u00f6nnen helfen, diese Reibungspunkte zu beseitigen.<\/p>\n\n\n\n

Amadeus beispielsweise hat in Zusammenarbeit mit 麻豆原创 einen autonomen Agenten implementiert, der unstrukturierte Zahlungsdaten abgleicht. Dadurch konnten rund 40.000 fehlerhafte Transaktionen bereinigt werden, bei denen zuvor ein manuelles Eingreifen erforderlich gewesen w\u00e4re. Diese Art der autonomen Probleml\u00f6sung hat nicht nur niedrigere Kosten zur Folge, sondern wirkt sich auch positiv auf das Einkaufserlebnis der Kunden aus. Auf diese Weise k\u00f6nnen Gesch\u00e4fte, die bislang aufgrund interner Prozesse oft wochenlang blockiert waren, schnell zum Abschluss gebracht werden. <\/p>\n\n\n\n

4. Post-Sales: Schnellere Wertsch\u00f6pfung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die \u00dcbergabe vom Sales- an das Post-Sales-Team ist der Punkt, an dem es bislang immer wieder zu Wertverlusten kam. Die Erwartungen, die w\u00e4hrend des Verkaufsprozesses geweckt wurden, decken sich nicht immer mit den Erlebnissen der Kunden in den ersten 90 Tagen. KI macht diese Kluft sichtbar und erm\u00f6glicht es, entsprechende Ma\u00dfnahmen zu ergreifen \u2013 mit einem \u201eGed\u00e4chtnis\u201c, in dem Informationen \u00fcber den Kunden gespeichert sind. Man kann sich dieses Ged\u00e4chtnis als stetig wachsendes Repository mit Kontextinformationen und Wissen \u00fcber einen Kunden vorstellen, was die \u00dcbergabe wesentlich einfacher macht. Vor allem aber ist sie nicht von einer einzelnen Person abh\u00e4ngig. Dies kann sich auf die Time-to-First-Value (die Zeit, bis der Kunde erstmals einen Mehrwert wahrnimmt) und die Akzeptanzrate in den ersten 90 Tagen auswirken, d. h. darauf, wie schnell ein neuer Kunde den ersten wichtigen Meilenstein erreicht und ob er das gekaufte Produkt auch tats\u00e4chlich nutzt.<\/p>\n\n\n\n

5. Kundenbindung und Expansion: Proaktives statt reaktives Vorgehen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die H\u00f6he der wiederkehrenden Ums\u00e4tze mit Bestandskunden (Net Revenue Retention) ist die Kennzahl, die langfristig die gr\u00f6\u00dfte Relevanz hat. Sie ist am st\u00e4rksten davon abh\u00e4ngig, was nach dem Verkauf geschieht. Bislang bestand die Herausforderung in der Skalierung. Hier kann sich der Einsatz von KI erheblich auswirken. Durch die kontinuierliche Bewertung der Expansionsbereitschaft und des Abwanderungsrisikos auf der Grundlage von verhaltensbezogenen und operativen Signalen k\u00f6nnen Teams im richtigen Moment bei den richtigen Kunden aktiv werden und nicht erst dann, wenn ein Kunde seine Entscheidung bereits getroffen hat.<\/p>\n\n\n\n

Die Steigerung der Net Revenue Retention ist im Enterprise-Segment der Bereich mit dem gr\u00f6\u00dften zus\u00e4tzlichen Umsatzpotenzial. Die entsprechenden Ma\u00dfnahmen sind chronisch unzureichend, wenn Customer Success nur reaktiv und auf Kundenbasis vorgeht, anstatt den gesamten Kundenbestand zu ber\u00fccksichtigen. Organisationen, die hier den richtigen Ansatz verfolgen, haben nicht einfach nur mehr KI-Tools implementiert. Sie haben sehr genau \u00fcberlegt, an welchen Punkten der Customer Journey KI echten Mehrwert f\u00fcr Kunden schaffen kann.<\/p>\n\n\n\n

Bei 麻豆原创 setzen wir diese Prinzipien in unserer GTM-Organisation um. Wir investieren in ein Modell, bei dem jeder einzelne KI-gest\u00fctzte Einstiegspunkt unsere Vertriebsteams mit einem Netzwerk spezialisierter Agenten verbindet, die Planung, Kontaktaufnahme, Angebotserstellung, Inhalte, die Interaktion mit Kunden und vieles mehr abdecken. Ziel ist es, eine Ebene mit gemeinsam genutzten Informationen f\u00fcr jeden Kunden zu schaffen, um unseren Teams zus\u00e4tzliche, konsistente Kontextinformationen zur Verf\u00fcgung zu stellen, damit sie in jeder Phase der Customer Journey gr\u00f6\u00dferen Mehrwert und bessere Ergebnisse f\u00fcr unsere Kunden erzielen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr mich lautet die richtige Frage also nicht \u201eIn welchen Bereichen k\u00f6nnen wir KI implementieren?\u201c, sondern \u201eWo entsteht kein Mehrwert f\u00fcr den Kunden, weil Informationen, Befugnisse und Ma\u00dfnahmen voneinander isoliert sind?\u201c<\/p>\n\n\n\n

Genau diese Art von klaren Einblicken k\u00f6nnen Go-to-Market-Organisationen bieten, die bereits intelligente Technologien nutzen. Und dies ist nur ein erster Ausblick auf das, was bald noch m\u00f6glich sein wird.<\/p>\n\n\n\n

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Jan Gilg ist Global President of Customer Success & Americas und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.<\/p>\n\n\n\n

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