Die Herausforderung: Manuelle Recherche zu Zielkunden

Für die meisten B2B-Vertriebsteams ist manuelle Recherche zu Zielkunden eine unsichtbare Steuer auf die Performance. Reps verbringen jede Woche Stunden damit, Unternehmen zu googeln, LinkedIn-Profile zu scannen, Geschäftsberichte zu öffnen und Textschnipsel in CRM-Notizen zu kopieren – bevor sie überhaupt die erste E-Mail versenden. Jedes neue Konto oder jeder neue Kontakt erfordert eine weitere Runde repetitiver, wenig wertschöpfender Arbeit, die Abschlüsse nicht direkt voranbringt.

Traditionelle Ansätze setzen darauf, dass Reps zwischen Browser-Tabs, generischen Datenanbietern und veralteten internen Tabellen jonglieren. Selbst mit einem guten CRM sind die Daten oft unvollständig, inkonsistent oder veraltet. Reps bauen sich ihre eigenen „Systeme“ in persönlichen Notizen, Lesezeichen und Ad-hoc-Templates. Das Ergebnis: Recherche ist langsam, die Qualität hängt von der einzelnen Person ab, und es gibt keinen skalierbaren, wiederholbaren Ansatz, um Wissen über Zielkunden aktuell zu halten.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Jede Stunde, die für manuelle Recherche draufgeht, ist eine Stunde weniger für Live-Gespräche, Bedarfsermittlung oder Abschlüsse. Die Leadgenerierungskapazität ist dadurch begrenzt, wie schnell Menschen Accounts recherchieren können. In wettbewerbsintensiven Märkten bedeutet das langsamere Reaktionszeiten auf Inbound-Leads, verpasste Trigger wie Finanzierungsrunden oder Wechsel in der Geschäftsführung und weniger relevante Outreach, weil Nachrichten auf unvollständigen Informationen basieren. Über ein Quartal oder ein Jahr hinweg summiert sich das zu entgangenem Pipelinevolumen, niedrigeren Konversionsraten und einem klaren Wettbewerbsnachteil.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist sehr gut lösbar. Fortschritte bei KI für Sales Prospecting und die enge Integration von Tools wie Gemini in Google Workspace machen es möglich, große Teile der Recherche zu automatisieren – und gleichzeitig die Datenqualität zu verbessern. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, manuelle Dokumenten- und Webrecherche durch KI-gestützte Assistenten und interne Tools zu ersetzen. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens zeigen wir konkrete Wege, wie Sie diese Denkweise auf Ihren Recherche-Workflow zu Zielkunden anwenden können – damit Ihre Reps sich aufs Verkaufen konzentrieren können, nicht aufs Surfen im Web.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus Reruptions Arbeit beim Aufbau KI-gestützter Recherche- und Automatisierungstools in komplexen Organisationen sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Vertriebsteams brauchen nicht mehr Daten, sondern einen intelligenteren Weg, verstreute Informationen in prägnante, umsetzbare Insights zu Zielkunden zu verwandeln. Gemini für die Recherche zu Zielkunden ist genau deshalb so wirkungsvoll, weil es direkt in Google Workspace sitzt – nah an den Arbeitsplätzen Ihrer Reps in Gmail, Sheets und Docs – und Web-Ergebnisse mit Ihrem internen Wissen kombinieren kann, um die Leadgenerierung zu beschleunigen, ohne ein weiteres isoliertes Tool einzuführen.

Definieren Sie ein klares Operating Model für Recherche, bevor Sie automatisieren

Bevor Sie Gemini auf das Web loslassen, sollten Sie definieren, was „gute“ Recherche für Ihre Vertriebsorganisation überhaupt bedeutet. Viele Teams springen direkt in Prompts, ohne sich auf den minimalen Datensatz für Outreach zu einigen: Zielbranchen, Rollen der Entscheider, Kauftrigger, Schlüsseltechnologien und Ausschlusskriterien. Ohne dieses gemeinsame Operating Model nutzt jede Person Gemini anders – und Sie verlieren die Konsistenz, die Automatisierung wertvoll macht.

Dokumentieren Sie eine einfache, standardisierte Struktur für ein Prospect Briefing mit Abschnitten wie Unternehmensüberblick, ICP-Fit, zentrale Initiativen, aktuelle News, Tech-Stack und vorgeschlagene Gesprächs- oder Messaging-Winkel. Stimmen Sie Vertrieb, Marketing und RevOps auf dieses Template ab. Sobald dies klar ist, kann Gemini so konfiguriert werden, dass es konsistent Rechercheergebnisse erzeugt, die zu Ihrem Ideal Customer Profile passen – statt nur generische Unternehmenszusammenfassungen.

Starten Sie mit klar abgegrenzten, wirkungsstarken Use Cases

Ein häufiger Fehler ist der Versuch, Gemini bereits am ersten Tag mit allen Aspekten von Vertriebsrecherche und Leadgenerierung zu betrauen. Strategisch ist es besser, mit ein oder zwei Workflows zu starten, bei denen der manuelle Aufwand klar sichtbar ist: Briefings für Outbound-Zielaccounts vorbereiten, Inbound-Leads anreichern oder veraltete Account-Notizen vor Verlängerungszyklen aktualisieren. So können Sie Wirkung messen und Prompts verfeinern, bevor Sie team- oder organisationsweit ausrollen.

Wählen Sie ein spezifisches Segment (z. B. Mid-Market-Accounts in einer Region) und instrumentieren Sie den Prozess: Zeitaufwand pro Account vor und nach der Einführung, Anzahl recherchierter Accounts pro Woche und nachgelagerte Metriken wie Meeting-Buchungsrate. Dieser fokussierte Ansatz schafft interne Erfolgsgeschichten und zeigt Ihrem Team, dass KI für manuelle Recherche zu Zielkunden eine praktische, nicht nur theoretische Verbesserung ist.

Behandeln Sie Gemini als Teil Ihres Sales Stacks, nicht als Side-Experiment

Um echten Mehrwert zu erzielen, muss Gemini in Ihren Vertriebsprozess und Ihr Tooling integriert werden – nicht als interessantes KI-Demo nebenher laufen, das nur wenige Power User nutzen. Kartieren Sie strategisch, wo Recherche zu Zielkunden in Ihrem Funnel stattfindet: Listenaufbau, Account-Planung, Sequenzvorbereitung und Territory-Reviews. Entscheiden Sie dann genau, wo Gemini in jedem dieser Schritte andocken soll: Erst-Recherche in Sheets generieren, Discovery-Calls in Drive zusammenfassen oder personalisierte Outreach in Gmail entwerfen.

Binden Sie Sales Ops und IT frühzeitig ein, damit Berechtigungen, Datenzugriff und Governance bewusst gestaltet werden. So vermeiden Sie Schatten-Workflows und stellen sicher, dass Ihre KI-gestützte Recherche zu Zielkunden zu CRM-Feldern, Reporting und Freigabeprozessen passt. Wenn Gemini als vollwertige Komponente Ihres Sales Stacks behandelt wird, steigen Adoption und ROI deutlich.

Bereiten Sie Ihr Team auf den Wandel vom Sammeln zum Bewerten vor

Wenn Gemini einen Großteil der repetitiven Informationsbeschaffung übernimmt, verschiebt sich die Rolle des Vertriebsmitarbeitenden hin zum Bewerten der Informationsqualität, zur Validierung des Fits und zur Auswahl des richtigen Outreach-Winkels. Das ist ein Mindset-Shift. Strategisch müssen Sie Reps darin schulen, KI-Ausgaben schnell zu prüfen und zu verfeinern, statt Recherche komplett neu von Hand zu erstellen. Dazu gehört auch, ihnen beizubringen, bessere Prompts zu formulieren, Halluzinationen zu erkennen und Fachwissen einzubringen, um Vorschläge anzupassen.

Planen Sie Enablement-Sessions, die konkrete Workflows im Vorher/Nachher-Vergleich zeigen: „So haben Sie im letzten Quartal recherchiert, so machen Sie es künftig mit Gemini.“ Betonen Sie, dass KI-gestützte Recherche nicht darum geht, Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern mehr Zeit für Gespräche und Strategie zu schaffen. Organisationen, die erfolgreich sind, sind diejenigen, in denen Reps diese neue Aufgabenteilung annehmen statt gegen sie anzukämpfen.

Integrieren Sie von Anfang an Guardrails, Feedback-Loops und Compliance

Wie bei jeder KI-Einführung im Vertrieb müssen Sie Guardrails und Feedback-Schleifen bewusst gestalten. Entscheiden Sie strategisch, welche Arten von Daten Gemini nutzen und speichern darf – insbesondere, wenn interne Dokumente mit Webinhalten kombiniert werden. Für regulierte Branchen oder sensible Accounts sind möglicherweise strengere Konfigurationen sinnvoll. Arbeiten Sie mit Rechts- und Sicherheitsteams zusammen, um zulässige Quellen zu definieren und sicherzustellen, dass keine vertraulichen Kundendaten offengelegt werden.

Richten Sie zugleich einfache Feedback-Mechanismen ein, über die Reps fehlerhafte oder qualitativ schwache Recherche melden können – etwa ein gemeinsames Formular oder einen dedizierten Slack-Channel. Ziel ist es, Prompts, Templates und Datenquellen kontinuierlich zu verfeinern. Bei Reruption sehen wir, dass Teams, die Gemini-Einführungen als sich entwickelndes Produkt statt als einmaligen Rollout behandeln, deutlich bessere Ergebnisse erzielen und „KI-Müdigkeit“ nach dem ersten Hype vermeiden.

Bewusst eingesetzt kann Gemini manuelle Recherche zu Zielkunden von einem Engpass in eine skalierbare Fähigkeit verwandeln, Ihre Reps von geringwertigem Googeln befreien und ihnen mehr Raum für qualifizierte Gespräche geben. Entscheidend ist nicht nur das Modell selbst, sondern wie Sie es in Ihr Operating Model für Recherche, Ihren Tech-Stack und Ihre Teamgewohnheiten einbetten. Reruption verbindet tiefe KI-Engineering-Expertise mit praxisnaher Vertriebsprozess-Gestaltung, um Organisationen bei diesem Wandel schnell und sicher zu unterstützen – wenn Sie prüfen wollen, wie Gemini Ihren Leadgenerierungs-Workflow transformieren könnte, testen wir Ihre Ideen gerne auf Belastbarkeit und entwerfen einen ersten Implementierungsschritt, der tatsächlich live geht.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Fintech bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Nubank

Fintech

Nubank, die größte digitale Bank Lateinamerikas, die 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien betreut, stand unter enormem Druck, den Kundensupport angesichts des explosiven Wachstums zu skalieren. Traditionelle Systeme kamen mit dem hohen Volumen an Tier‑1‑Anfragen nicht zurecht, was zu längeren Wartezeiten und inkonsistenter Personalisierung führte, während die Betrugserkennung eine Echtzeitanalyse riesiger Transaktionsdaten von über 100 Millionen Nutzern erforderte. Die Balance zwischen gebührenfreien Services, personalisierten Erlebnissen und robuster Sicherheit war in einem wettbewerbsintensiven Fintech‑Umfeld, das von ausgefeilten Betrugsformen wie Spoofing und komplexen zentralen Betrugsfällen geprägt ist, entscheidend. Intern brauchten Callcenter und Support‑Teams Werkzeuge, um komplexe Anfragen effizient zu bearbeiten, ohne die Qualität zu opfern. Vor der KI führten lange Antwortzeiten zu Engpässen, und manuelle Betrugsprüfungen waren ressourcenintensiv, was Vertrauen der Kunden und regulatorische Compliance in den dynamischen Märkten Lateinamerikas gefährdete.

Lösung

Nubank integrierte OpenAI GPT-4‑Modelle in sein Ökosystem für einen generativen KI‑Chatassistenten, einen Copilot für Callcenter und eine fortschrittliche Betrugserkennung, die NLP und Computer Vision kombiniert. Der Chatassistent löst autonom Tier‑1‑Probleme, während der Copilot menschliche Agenten mit Echtzeit‑Insights unterstützt. Für die Betrugserkennung analysiert ein auf Foundation‑Modellen basierendes ML System Transaktionsmuster in großem Maßstab. Die Implementierung erfolgte in Phasen: Pilotierung von GPT‑4 für den Support Anfang 2024, Ausbau auf interne Tools bis Anfang 2025 und Erweiterung der Betrugssysteme mit multimodaler KI. Diese KI‑zentrische Strategie, verankert im maschinellen Lernen, ermöglichte nahtlose Personalisierung und deutliche Effizienzgewinne in den Abläufen.

Ergebnisse

  • 55 % der Tier‑1‑Supportanfragen werden autonom von KI bearbeitet
  • 70 % Reduktion der Chat‑Antwortzeiten
  • Mehr als 5.000 Mitarbeitende nutzen bis 2025 interne KI‑Tools
  • 114 Millionen Kunden profitieren von personalisiertem KI‑Service
  • Echtzeit‑Betrugserkennung für über 100 Mio. Transaktionsanalysen
  • Deutlicher Effizienzschub in den Callcentern
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PayPal

Fintech

PayPal, als globaler Marktführer im Online-Zahlungsverkehr, sieht sich unablässigen, sich weiterentwickelnden Betrugstaktiken durch hochentwickelte Cyberkriminelle gegenüber. Mit Milliarden von Transaktionen, die monatlich verarbeitet werden—über 500 Millionen Zahlungen—muss die Plattform Anomalien in Echtzeit erkennen, um massive finanzielle Verluste und Vertrauensverluste bei Kunden zu verhindern. Traditionelle regelbasierte Systeme kämpften mit False Positives und verpassten neuartige Betrugsmuster, was pro Vorfall potenziell zu Millionenverlusten führen konnte. Der Umfang verstärkte die Herausforderungen: hochfrequente Datenströme erforderten Entscheidungen in Bruchteilen einer Sekunde, während unausgewogene Datensätze (Betrug <0.1% der Transaktionen) die Modellgenauigkeit behinderte. Regulatorischer Druck und Nutzererwartungen an nahtlose Erlebnisse verlangten eine Lösung, die Sicherheit und Geschwindigkeit ausbalanciert, da unentdeckter Betrug $2B+ pro Jahr kosten und dem Ruf schaden könnte.

Lösung

PayPal implementierte Machine-Learning-Ensembles mit Deep-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung und bewertet jede Transaktion anhand von 250+ Signalen wie Geräte-Fingerprinting, verhaltensbiometrischen Merkmalen und Netzwerkdaten. Die Modelle werden kontinuierlich mit aktuellen Daten retrainiert, um sich an neue Bedrohungen anzupassen, wobei Plattformen wie H2O Driverless AI für automatisiertes Feature Engineering und Deployment genutzt werden. Das System integriert Echtzeit-Inferenz über fortschrittliche Hardware und markiert Hochrisiko-Transaktionen sofort zur Prüfung oder Sperrung. Hybride Ansätze kombinieren überwachtes Lernen für bekannten Betrug und unüberwachte Anomalieerkennung für Zero-Day-Angriffe, wodurch manuelle Prüfungen um 50% reduziert werden.

Ergebnisse

  • 10% Verbesserung der Betrugserkennungsgenauigkeit
  • $500 million an Betrug, vierteljährlich blockiert (~$2B jährlich)
  • 25 million Angriffe täglich verhindert
  • 50% Reduktion der manuellen Prüfungsaufwände
  • 99.99% Genehmigungsrate für legitime Zahlungen
  • Latenz für Echtzeit-Inferenz unter 50ms
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Forever 21

E‑Commerce

Forever 21, ein führender Fast‑Fashion‑Händler, stand vor erheblichen Herausforderungen bei der Online-Produktentdeckung. Kund:innen hatten Schwierigkeiten mit textbasierten Suchanfragen, die subtile visuelle Details wie Stoffstrukturen, Farbabstufungen oder genaue Styles in einem riesigen Katalog mit Millionen von SKUs nicht erfassen konnten. Das führte zu hohen Absprungraten von über 50 % auf Suchseiten und dazu, dass frustrierte Käufer:innen Warenkörbe verließen. Die visuell geprägte Natur der Modebranche verstärkte diese Probleme. Beschreibende Keywords passten oft nicht zum Inventar wegen subjektiver Begriffe (z. B. „boho dress“ vs. spezifische Muster), was zu schlechten Nutzererlebnissen und verpassten Verkaufschancen führte. Vor dem Einsatz von KI basierte Forever 21s Suche auf einfachem Keyword‑Matching, was Personalisierung und Effizienz in einem wettbewerbsintensiven E‑Commerce‑Umfeld begrenzte. Zu den Implementierungsherausforderungen zählten das Skalieren für viele mobile Nutzer:innen und das Handling vielfältiger Bildinputs wie Nutzerfotos oder Screenshots.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, führte Forever 21 eine KI‑gestützte visuelle Suche in App und Website ein, die Nutzer:innen ermöglicht, Bilder hochzuladen und so ähnliche Artikel zu finden. Mithilfe von Computervision-Techniken extrahiert das System Merkmale mit vortrainierten CNN‑Modellen wie VGG16, berechnet Embeddings und rankt Produkte über Metriken wie Cosinus‑Ähnlichkeit oder euklidische Distanz. Die Lösung integrierte sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur und verarbeitete Anfragen in Echtzeit. Forever 21 arbeitete wahrscheinlich mit Anbietern wie ViSenze zusammen oder baute die Lösung intern auf und trainierte auf firmeneigenen Katalogdaten für mode­spezifische Genauigkeit. Dadurch wurden die Grenzen textbasierter Suche überwunden, indem der Fokus auf visuelle Semantik gelegt wurde, mit Unterstützung für Stil-, Farb‑ und Musterabgleich. Herausforderungen wie das Feinabstimmen der Modelle für unterschiedliche Beleuchtungen und Nutzerbilder sowie A/B‑Tests zur UX‑Optimierung wurden systematisch adressiert.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion-Raten durch visuelle Suchen
  • 35% Reduktion der durchschnittlichen Suchzeit
  • 40% höhere Engagement‑Rate (Seiten pro Sitzung)
  • 18% Wachstum im durchschnittlichen Bestellwert
  • 92% Matching‑Genauigkeit für ähnliche Artikel
  • 50% Rückgang der Absprungrate auf Suchseiten
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Goldman Sachs

Investmentbanking

Im schnelllebigen Bereich des Investmentbanking sehen sich Goldman Sachs-Mitarbeiter mit überwältigenden Mengen an wiederkehrenden Aufgaben konfrontiert. Tägliche Routinen wie das Bearbeiten hunderter E-Mails, das Schreiben und Debuggen komplexer Finanzcodes sowie das Durcharbeiten langer Dokumente auf der Suche nach Erkenntnissen beanspruchen bis zu 40 % der Arbeitszeit und lenken von wertschöpfenden Tätigkeiten wie Kundenberatung und Deal-Abwicklung ab. Regulatorische Beschränkungen verschärfen diese Probleme, da sensible Finanzdaten höchste Sicherheitsanforderungen stellen und die Nutzung von Standard-KI-Lösungen einschränken. Traditionelle Werkzeuge skalieren nicht ausreichend für den Bedarf an schneller, genauer Analyse in volatilen Märkten, was Verzögerungen bei den Reaktionszeiten und einen Verlust an Wettbewerbsfähigkeit zur Folge haben kann.

Lösung

Goldman Sachs reagierte mit einem proprietären generativen KI-Assistenten, der auf internen Datensätzen in einer sicheren, privaten Umgebung feinabgestimmt wurde. Das Tool fasst E-Mails zusammen, indem es Aktionspunkte und Prioritäten extrahiert, erzeugt produktionsreifen Code für Modelle wie Risikoabschätzungen und analysiert Dokumente, um zentrale Trends und Anomalien hervorzuheben. Aufgebaut ab frühen 2023er Proof-of-Concepts, nutzt es maßgeschneiderte LLMs, um Compliance und Genauigkeit sicherzustellen und natürliche Sprachinteraktionen ohne externe Datenrisiken zu ermöglichen. Das Unternehmen setzte auf Mitarbeiterunterstützung statt -ersatz und schulte das Personal für den optimalen Einsatz.

Ergebnisse

  • Rollout Scale: 10.000 Mitarbeiter in 2024
  • Timeline: PoCs 2023; erste Einführung 2024; unternehmensweit 2025
  • Productivity Boost: Routineaufgaben optimiert, geschätzte Zeitersparnis 25–40 % bei E-Mails/Code/Dokumenten
  • Adoption: Schnelle Akzeptanz in Technik- und Front-Office-Teams
  • Strategic Impact: Kernbestandteil der 10-Jahres-KI-Strategie für strukturelle Effizienzgewinne
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Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Standardisieren Sie ein Prospect-Briefing-Template in Google Docs

Starten Sie mit einem gemeinsamen Prospect Brief-Template in Google Docs, das Ihr ICP und Ihren Vertriebsansatz abbildet. Fügen Sie Abschnitte hinzu für Unternehmensüberblick, Kennzahlen (Mitarbeitende, Finanzierung, Standorte), Begründung für den ICP-Fit, aktuelle News und Events, aktuelle Tools bzw. Tech-Stack sowie vorgeschlagene Messaging-Winkel. Diese Struktur gibt Gemini ein klares Zielformat und reduziert Unterschiede zwischen einzelnen Reps.

Steht das Template, nutzen Sie Gemini in Docs, um es aus minimalen Eingaben wie Unternehmensname und Website zu befüllen. Ein Rep kann 1–2 URLs und eine kurze Beschreibung der Zielpersona einfügen und Gemini dann damit beauftragen, die Abschnitte mit zusammengefassten Informationen und Verifizierungslinks zu füllen.

Beispiel-Prompt für Gemini in Google Docs:

Sie sind ein Vertriebsresearch-Analyst.
Füllen Sie dieses Prospect Briefing für das Unternehmen <UNTERNEHMENSNAME> anhand der Struktur in diesem Dokument aus.

Konzentrieren Sie sich auf:
- Was das Unternehmen macht und welche Kund:innen es bedient
- Signale, dass es zu unserem ICP passt: <ICP kurz beschreiben>
- 3–5 aktuelle Ereignisse oder News, die für ein Vertriebsgespräch relevant sind
- Ihren aktuellen Tool-/Tech-Stack, sofern sichtbar
- 3 passende Messaging-Winkel, die wir für Outreach nutzen könnten

Nehmen Sie nur Informationen auf, die Sie vernünftigerweise aus der Website und aktuellen öffentlichen Quellen ableiten können. Wenn etwas unklar ist, schreiben Sie „Unbekannt“ statt zu raten.

Erwartetes Ergebnis: konsistente, hochwertige Briefings in 3–5 Minuten statt 20–30 Minuten manueller Recherche – mit besserer Abdeckung relevanter Trigger und Initiativen.

Nutzen Sie Sheets + Gemini, um Leadlisten anzureichern und zu priorisieren

Wenn Sie mit exportierten Leadlisten (Events, Webinar-Anmeldungen, einfache CRM-Listen) arbeiten, bringen Sie diese in Google Sheets und nutzen Sie Gemini für Bulk-Anreicherung und Scoring. Ergänzen Sie Spalten für Zielattribute wie „ICP-Fit“, „Prioritätsstufe“, „Zentraler Trigger“ und „Vorgeschlagener Outreach-Winkel“. Mit Gemini in Sheets können Sie mehrere Zeilen geführt anreichern, statt jeden Kontakt einzeln zu bearbeiten.

Geben Sie Gemini eine kompakte Beschreibung Ihres ICP und einige Beispiele dafür, wie Einträge mit hohem, mittlerem und niedrigem Fit aussehen. Lassen Sie es dann auf Teilmengen Ihrer Tabelle laufen, um zu klassifizieren und zu priorisieren. Behalten Sie für Top-Accounts immer einen manuellen Review-Schritt, um Qualität sicherzustellen.

Beispiel-Prompt für Gemini in Google Sheets (als Zellnotiz oder im Seitenpanel):

Sie unterstützen bei der Lead-Qualifizierung.
Basierend auf Unternehmensname, Jobtitel und Website in dieser Zeile, tun Sie bitte Folgendes:
1. Bewerten Sie den ICP-Fit als Hoch, Mittel oder Niedrig auf Basis dieser ICP-Beschreibung: <ICP einfügen>.
2. Identifizieren Sie einen wahrscheinlichen Kauftrigger (z. B. starkes Hiring, Expansion, digitale Transformation).
3. Schlagen Sie einen einzeiligen Outreach-Winkel vor, der diesen Trigger aufgreift.

Antwortformat:
ICP-Fit | Trigger | Outreach-Winkel

Erwartetes Ergebnis: eine priorisierte Leadliste, die Reps gezielt auf Accounts mit hohem Fit lenkt, die Konversionsraten aus Outreach erhöht und Zeitverschwendung bei schlecht passenden Leads reduziert.

Automatisieren Sie Pre-Call- und Pre-Outreach-Recherche direkt aus Gmail

Reps gehen oft in Gespräche oder versenden Follow-ups, ohne sich kurz zu den neuesten Entwicklungen beim Account zu informieren. Nutzen Sie Gemini in Gmail, um direkt aus dem E-Mail-Thread und dem Web prägnante, kontextuelle Recherchezusammenfassungen zu generieren. Wenn ein Prospect sich meldet, kann der Rep Gemini bitten, das Unternehmen, die wichtigsten Stakeholder im Thread und relevante öffentliche Updates zusammenzufassen, bevor eine Antwort formuliert wird.

Das ist besonders nützlich für Inbound-Leads und mehrsträngige Konversationen, bei denen der Kontext über mehrere Nachrichten verteilt ist. Gemini kann die letzten 2–3 wichtigen News hervorheben und im E-Mail-Composer Gesprächspunkte vorschlagen, die auf die Rolle des Käufers zugeschnitten sind.

Beispiel-Prompt für Gemini in Gmail:

Sie bereiten eine Vertriebsmitarbeiterin/einen Vertriebsmitarbeiter auf eine Antwort vor.
Basierend auf diesem E-Mail-Thread und öffentlichen Informationen über das Unternehmen der Absenderin/des Absenders:
1. Fassen Sie das Geschäftsmodell des Unternehmens in 2–3 Stichpunkten zusammen.
2. Listen Sie 3 aktuelle Ereignisse oder News auf, die ihre Prioritäten beeinflussen könnten.
3. Schlagen Sie 3 zugeschnittene Gesprächspunkte für eine Antwort vor, ausgerichtet auf die Rolle der Absenderin/des Absenders: <Jobtitel>.

Halten Sie es so kompakt, dass die/der Rep alles in unter 60 Sekunden erfassen kann.

Erwartetes Ergebnis: besser zugeschnittene Antworten und Discovery-Fragen bei nahezu keinem zusätzlichen Vorbereitungsaufwand – dadurch höhere Gesprächsqualität und bessere Win-Rates.

Erstellen Sie Territory-Research-Packs mit Drive und Gemini

Vertriebsleitungen können Gemini mit Google Drive nutzen, um „Territory Intelligence Packs“ zu erstellen, die internes und externes Wissen für jede Region oder jedes Segment bündeln. Speichern Sie relevante Marktstudien, frühere Angebote, Case Studies und Kundencall-Notizen in strukturierten Ordnern pro Territory. Nutzen Sie Gemini anschließend, um Zusammenfassungsdokumente zu generieren, die typische Pain Points, erfolgreiche Messaging-Ansätze und übliche Buyer Journeys in diesem Territory hervorheben.

Neue Reps, die in ein Territory einsteigen, können diese Packs als Ausgangspunkt für ihre eigene Prospecting-Arbeit nutzen. Gleichzeitig kann Gemini so gepromptet werden, dass es eine priorisierte Liste von Accounts vorschlägt, die als Nächstes recherchiert werden sollten – basierend auf Ihrem ICP und öffentlichen Firmendaten.

Beispiel-Prompt für Gemini in Google Docs (für ein Territory Pack):

Sie analysieren diesen Dokumentenordner und öffentliche Webinformationen für das DACH-Mid-Market-Segment im Bereich Fertigung.
Erstellen Sie eine Territory Intelligence Summary mit:
- 5–7 häufigen Herausforderungen, mit denen diese Unternehmen in Bezug auf <Ihr Lösungsbereich> konfrontiert sind
- Mustern aus unseren bisherigen Angeboten und Notizen in Drive
- Beispiel-Formulierungen und Phrasen, die Prospects verwenden, um ihre Probleme zu beschreiben
- Einer kurzen Liste von Beispiel-Account-Profilen, die sich „ideal“ für Outreach eignen

Verwenden Sie Stichpunkte und halten Sie das Dokument unter 2 Seiten.

Erwartetes Ergebnis: schnellere Ramp-up-Zeiten für neue Reps, konsistenteres Messaging im Team und eine strukturierte Basis für fokussierte Recherche zu Zielkunden in jedem Territory.

Erstellen Sie wiederverwendbare Prompt-Snippets für unterschiedliche Buyer-Personas

Um Gemini-gestützte Recherche zu Zielkunden wiederholbar zu machen, sollten Sie eine Bibliothek von Prompt-Snippets erstellen, die auf Ihre wichtigsten Buyer-Personas zugeschnitten sind (z. B. CRO, CIO, Head of Operations). Jedes Snippet sollte Gemini anleiten, öffentliche Informationen durch die Brille der Prioritäten und Sprache dieser Persona zu interpretieren, sodass die Ergebnisse besonders relevant wirken, wenn Reps Outreach oder Calls vorbereiten.

Hinterlegen Sie diese Snippets in einem gemeinsamen internen Dokument oder Wissensspeicher und schulen Sie Reps darin, sie zu kopieren, einzufügen und anzupassen. Die Kombination von Unternehmensrecherche-Prompts mit persona-spezifischen Anweisungen führt zu besseren Gesprächspunkten und überzeugenderen Messaging-Winkeln als generische „Erzählen Sie mir etwas über dieses Unternehmen“-Anfragen.

Beispiel-Snippet für Persona-Recherche:

Sie bereiten ein Briefing für Outreach an eine/n <JOBTITEL, z. B. VP Sales> bei <UNTERNEHMEN> vor.
Basierend auf der Website des Unternehmens und aktuellen News:
- Identifizieren Sie 3–5 Prioritäten, die einer VP Sales in diesem Unternehmen wahrscheinlich wichtig sind.
- Ordnen Sie jeder Priorität zu, wie unsere Lösung (auf hohem Niveau: <Ein-Satz-Beschreibung>) helfen kann.
- Schlagen Sie 3 E-Mail-Betreffzeilen und 3 einleitende Sätze vor, die diese Prioritäten direkt adressieren.

Nutzen Sie nach Möglichkeit die Sprache des Prospects (zitieren Sie Formulierungen von ihrer Website).

Erwartetes Ergebnis: höhere Antwortquoten und relevantere Gespräche, weil Outreach sowohl im Unternehmenskontext als auch in persona-spezifischen Werttreibern verankert ist.

Verfolgen Sie die Wirkung mit einfachen, konkreten Metriken

Damit Ihre Gemini-Initiative zur Recherche zu Zielkunden echten Wert liefert, sollten Sie von Anfang an einen kleinen Satz an KPIs definieren und verfolgen. Messen Sie mindestens: durchschnittliche Recherchezeit pro Account, Anzahl neuer Accounts oder Kontakte, die pro Rep und Woche recherchiert werden, Outbound-Antwortquote und gebuchte Meetings pro 100 kontaktierte Personen. Erfassen Sie 2–4 Wochen vor dem Rollout eine Baseline und vergleichen Sie die Werte nach der Stabilisierung der Nutzung.

Nutzen Sie diese Daten, um Prompts, Templates und Trainings zu verfeinern. Wenn die Recherchezeit sinkt, die Antwortquoten aber ebenfalls fallen, haben Sie möglicherweise zu stark auf Geschwindigkeit statt auf Tiefe optimiert. Wenn Antwortquoten steigen, die Recherchezeit aber hoch bleibt, suchen Sie nach zusätzlichen Automatisierungspotenzialen im Workflow. Behandeln Sie diese Metriken als Input für kontinuierliche Verbesserung – nicht nur als einmaligen Erfolgsnachweis.

Erwartete Ergebnisse bei guter Umsetzung: 40–60 % weniger manuelle Recherchezeit pro Prospect, 2–3x mehr erreichte Accounts pro Rep und Woche sowie 10–25 % bessere Outbound-Antwort- oder Meeting-Buchungsraten über einige Monate hinweg – realistische Zuwächse, die sich zu einer deutlich stärkeren Pipeline summieren, ohne den Headcount zu erhöhen.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini verschlankt die repetitiven Teile der Recherche, indem es direkt in Google Workspace arbeitet. Reps können Gemini in Docs nutzen, um Prospect-Briefings aus Unternehmensname und Website automatisch zu erzeugen, in Sheets, um Leadlisten anzureichern und zu priorisieren, und in Gmail, um während des Schreibens von E-Mails Unternehmenszusammenfassungen und aktuelle News einzublenden.

Statt mehrere Tabs zu öffnen, Informationen in Notizen zu kopieren und ICP-Kriterien im Kopf zu behalten, fordern Reps Gemini auf, in wenigen Minuten eine strukturierte Übersicht zu erstellen. Sie prüfen und verfeinern das Ergebnis zwar weiterhin, aber die Schwerarbeit des Findens und Zusammenfassens von Informationen ist automatisiert – und reduziert die Recherchezeit pro Account typischerweise von etwa 20–30 Minuten auf wenige Minuten.

Sie benötigen kein Data-Science-Team, um mit Gemini für Sales Prospecting zu starten, aber drei Dinge sind wichtig: ein klar definiertes ICP und Recherchekriterien, grundlegende Google-Workspace-Administration und eine Person, die Prompts und Templates verantwortet. Oft können Sales Ops oder eine technisch versierte Vertriebsführung diese Rolle übernehmen.

Darauf aufbauend geht es bei der Implementierung vor allem um Workflow-Design und Enablement: gemeinsame Docs- und Sheets-Templates erstellen, Zugriffe und Berechtigungen konfigurieren und Reps darin schulen, wie sie Gemini effektiv und verantwortungsbewusst nutzen. Reruption arbeitet häufig mit einem kleinen internen Squad (Sales, Sales Ops, IT) zusammen, um diese Workflows gemeinsam zu entwerfen und innerhalb weniger Wochen in einen funktionsfähigen Prototyp zu überführen.

Für die meisten Teams zeigen sich erste Produktivitätsgewinne innerhalb von 2–4 Wochen, wenn Sie sich auf ein oder zwei klar definierte Workflows konzentrieren (z. B. Outbound-Account-Briefings und Leadlisten-Anreicherung). Reps spüren die Zeitersparnis schnell bei der Vorbereitung von Outreach und Meetings.

Auswirkungen auf Pipeline und Konversionen werden meist über einen etwas längeren Zeitraum sichtbar – rechnen Sie mit 1–3 Monaten, bis sich klare Trends bei Metriken wie Meetings pro Rep oder Outbound-Antwortquoten abzeichnen. Entscheidend ist, klein zu starten, Vorher/Nachher zu messen und Prompts sowie Templates iterativ anhand von Rep-Feedback und Performance-Daten zu verfeinern.

Gemini wird über Google lizenziert, häufig als Add-on zu bestehenden Google-Workspace-Abonnements. Die direkten Kosten hängen von Ihrem Plan und der Nutzerzahl ab, aber der wichtigste ROI-Treiber sind eingesparte Zeit und bessere Leadqualität – nicht die Lizenzgebühr selbst.

Praktisch bedeutet das: Wenn ein Rep 5–10 Stunden pro Woche mit manueller Recherche verbringt und Sie dies halbieren, gewinnen Sie faktisch mehrere „neue“ Vertriebsstunden, ohne den Headcount zu erhöhen. In Kombination mit besserem Targeting und Messaging (höhere Antwort- und Meeting-Raten) sind 40–60 % weniger Recherchezeit und 10–25 % bessere Outbound-Performance über die Zeit realistisch. Dieser ROI übersteigt die Toolkosten in der Regel deutlich – vorausgesetzt, Sie integrieren Gemini in Ihre Kern-Workflows, statt es als Side-Experiment laufen zu lassen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Statt nur zu beraten, helfen wir Ihrem Team dabei, einen funktionierenden KI-gestützten Workflow für Recherche zu Zielkunden zu designen und zu implementieren. Unser AI PoC-Angebot (9.900 €) ist genau für solche Use Cases gemacht – wir definieren den Recherche-Workflow, prüfen die technische Machbarkeit mit Gemini und Google Workspace und bauen einen funktionierenden Prototyp, den Ihre Reps im Alltag testen können.

Darauf aufbauend unterstützen wir Sie dabei, Prompts und Templates zu verfeinern, Ergebnisse in Ihr CRM zu integrieren und die notwendigen Sicherheits- und Compliance-Guardrails zu etablieren. Weil wir uns auf Engineering und Umsetzung fokussieren, erhalten Sie am Ende keine Folien, sondern ein Live-System, das Ihr Vertriebsteam tatsächlich nutzt, um mehr und bessere Leads zu generieren.

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