Schlechte Lead-Priorisierung im Vertrieb mit Gemini-basiertem Scoring beheben
Wenn Vertriebsteams Leads nach Bauchgefühl oder FIFO-Prinzip bearbeiten, gehen hochintentionale Chancen im Rauschen unter. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini nutzen können, um eine praxisnahe, datengestützte Lead-Priorisierung aufzubauen, damit Ihre Vertriebsmitarbeitenden zur richtigen Zeit auf die richtigen Accounts fokussieren – und wie der Ansatz von Reruption dafür sorgt, dass das in Ihrer realen Vertriebsumgebung funktioniert.
Inhalt
Die Herausforderung: Schlechte Lead-Priorisierung
Die meisten Vertriebsteams ertrinken noch immer in Leads, hungern aber nach qualifizierten Opportunities. Vertriebsmitarbeitende öffnen morgens ihr CRM, sehen eine lange Liste von Namen und arbeiten sie in einfachem FIFO, in alphabetischen Blöcken oder nach dem Prinzip „wer am lautesten schreit“ ab. Interessenten mit hoher Kaufabsicht, die Ihrem Ideal Customer Profile entsprechen, werden exakt gleich behandelt wie eine zufällige Webinar-Teilnehmerin – und erhalten oft nie die Aufmerksamkeit, die sie verdienen.
Traditionelle Ansätze zur Lead-Priorisierung stützen sich auf Bauchgefühl, starres punktbasiertes Scoring oder einfache Filter wie Unternehmensgröße und Region. Diese Methoden ignorieren wertvolle Verhaltensdaten aus E-Mails, Anrufen und Website-Interaktionen. Außerdem passen sie sich nicht an, wenn sich Markt, Messaging oder Produktfokus ändern. Dadurch veralten statische Regeln schnell, und das Scoring-Modell verliert im Vertriebsteam an Glaubwürdigkeit.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich: Reps verschwenden jede Woche Stunden mit Leads mit niedriger Kaufabsicht, während echte Käufer weitermachen und häufig zuerst auf Wettbewerber reagieren, die sie schneller und mit relevanterem Messaging ansprechen. Die Pipeline-Qualität wird unvorhersehbar, Forecasts verlieren an Genauigkeit, und die Abstimmung zwischen Marketing und Vertrieb leidet, weil niemand der Definition eines „guten“ Leads vertraut. Langfristig bremst das das Umsatzwachstum, erhöht die Customer Acquisition Costs und erschwert das Skalieren.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist real, aber absolut lösbar. Mit modernem KI-gestütztem Lead-Scoring können Sie Ihre bestehenden CRM-, Call- und E-Mail-Daten nutzen, um die Leads zu identifizieren und zu priorisieren, die tatsächlich zu Kundinnen und Kunden werden. Bei Reruption haben wir KI-Lösungen aufgebaut, die unstrukturierte Daten in konkrete, umsatzrelevante Signale verwandeln. Im weiteren Verlauf dieses Artikels finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini einsetzen, um schlechte Lead-Priorisierung zu beheben und die Aufmerksamkeit Ihres Vertriebsteams auf das zu lenken, was wirklich zählt.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Erfahrung beim Aufbau von KI-first-Vertriebs-Workflows ist schlechte Lead-Priorisierung selten ein Datenproblem – es ist ein Umsetzungsproblem. Die meisten Unternehmen verfügen bereits über genügend Interaktionsdaten in ihrem CRM, in E-Mail-Logs und Call-Transkripten. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, diese Rohinformationen in ein verlässliches, anpassungsfähiges Gemini-basiertes Lead-Scoring-Modell zu überführen, dem Vertriebsteams tatsächlich vertrauen und das sie im Arbeitsalltag nutzen.
Verankern Sie Gemini in einer klaren Umsatzhypothese, nicht in der Technologie
Bevor Sie ein KI-Lead-Scoring in Gemini konfigurieren, definieren Sie eine einfache Umsatzhypothese: Welche Lead-Merkmale und Verhaltensweisen korrelieren in Ihrer Welt mit echten Abschlüssen? Sie könnten beispielsweise vermuten, dass Mid-Market-Accounts mit Meetings auf mehreren Ebenen und kurzen Antwortzeiten deutlich häufiger schließen. Diese Hypothese steuert, wie Sie historische Daten mit Gemini explorieren – anstatt das Tool ziellos durch Ihren CRM-Export irren zu lassen.
Reruption startet häufig mit einer Arbeitssession zwischen Vertriebsleitung, Top-Performern und Data-Stakeholdern, um zu beschreiben, wie ein „Lead mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit“ in der Praxis tatsächlich aussieht. Gemini kann dann so angeleitet werden, diese Annahmen anhand historischer Wins und Losses zu testen und zu verfeinern. So bleibt die Initiative kommerziell geerdet und es wird verhindert, dass ein KI-Projekt entsteht, das technisch interessant, aber umsatzseitig irrelevant ist.
Behandeln Sie Lead-Scoring als lebendiges System, nicht als einmaliges Projekt
Einer der größten strategischen Fehler ist es, ein „finales“ Lead-Scoring-Modell zu entwerfen und es dem Vertriebsteam so auszurollen, als wäre es dauerhaft gültig. Märkte, Messaging und ICPs entwickeln sich weiter. Ihre Gemini-gestützte Lead-Priorisierung sollte sich mitentwickeln. Betrachten Sie die erste Version als Basis, die monatlich oder quartalsweise auf Basis von Performance-Daten und Feedback der Reps überprüft wird.
Auf Organisationsebene bedeutet das, klare Verantwortlichkeiten zuzuweisen: Wer prüft die Conversion-Metriken nach Lead-Score? Wer aktualisiert die Scoring-Prompts oder -Regeln in Gemini? Wer kommuniziert Änderungen an das Feld? Reruption hilft Kundinnen und Kunden typischerweise dabei, ein kleines, funktionsübergreifendes „Scoreboard-Team“ (Sales Ops, Marketing, eine Senior-AE) aufzusetzen, das das Modell als Produkt mit eigener Roadmap behandelt – nicht als statische Excel-Liste.
Planen Sie Vertriebsakzeptanz von Anfang an ein
Selbst das beste KI-Lead-Scoring-Modell scheitert, wenn Reps ihm nicht vertrauen oder es nicht nutzen. Strategisch müssen Sie die Gemini-Ergebnisse in bestehende Tools und Workflows einbetten: in die CRM-Views, die Reps ohnehin verwenden, in tägliche „Call-List“-Dashboards und in Ihre Sales-Cadence-Tools. Vermeiden Sie es, noch einen weiteren Tab oder ein zusätzliches Dashboard einzuführen, das Kontextwechsel erfordert.
Genauso wichtig ist Transparenz. Wenn Gemini einen Lead als „hohe Priorität“ empfiehlt, braucht der Vertrieb eine menschenlesbare Erklärung: Schlüsselattribute, Verhaltensweisen und ähnliche frühere Deals. So wird KI vom Black Box-Orakel zum Coach. In unseren Implementierungen lassen wir Gemini oft sowohl den Score als auch eine kurze Begründung generieren, die direkt im CRM angezeigt werden kann – und so schneller Vertrauen schafft und bessere Coaching-Momente zwischen Führungskräften und Reps ermöglicht.
Automatisierung mit menschlichem Urteilsvermögen und Leitplanken ausbalancieren
Strategisch geht es nicht darum, das Vertriebsurteil zu ersetzen, sondern es zu fokussieren. Gemini-basierte Lead-Priorisierung sollte das Feld eingrenzen und die Top-Chancen hervorheben, dabei aber Raum lassen, dass Reps Scores in klar definierten Fällen übersteuern können (z. B. strategische Accounts, Partner-Referrals oder spezielle Kampagnen).
Zur Risikoreduktion definieren Sie explizite Leitplanken: Welche Segmente dürfen niemals ausschließlich durch KI herabgestuft werden? Welche Mindestdatenqualität ist vor dem Scoring erforderlich? Wie werden Ausreißer behandelt (z. B. plötzliche Score-Spikes durch ein einziges E-Mail-Opening)? Reruption setzt in der Regel einen Feedback-Loop auf, in dem Reps falsch bewertete Leads schnell markieren können; dieses gelabelte Feedback kann dann genutzt werden, um die Gemini-Prompts und Scoring-Logik iterativ zu verbessern.
Bereiten Sie Daten und Teams vor, bevor Sie skalieren
Gemini ist leistungsfähig, verstärkt aber einfach das Umfeld, in das Sie es setzen. Strategisch sollten Sie vor einem Roll-out von KI-gestütztem Lead-Scoring im gesamten Vertrieb in grundlegende CRM-Hygiene und Datenbereitschaft investieren. Unvollständige Kontaktrollen, inkonsistente Stages oder verstreute Aktivitäts-Logs machen jedes Modell verrauschter und schwerer vertrauenswürdig.
Auf der People-Seite sollten Sie Enablement einplanen: kurze, praxisnahe Trainings für Sales, Sales Ops und Marketing dazu, wie das Scoring funktioniert, woher die Daten stammen und wie sie zu interpretieren sind. Reruption’s Co-Preneur-Ansatz umfasst häufig das „Mitfahren“ mit realen Teams in den ersten Wochen der Einführung, das Sammeln von Feedback, das Nachjustieren von Prompts und die Sicherstellung, dass das System die Art und Weise unterstützt, wie Ihre Leute tatsächlich verkaufen – nicht, wie es eine Folienpräsentation unterstellt.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini schlechte Lead-Priorisierung in einen wiederholbaren, datengetriebenen Vorteil verwandeln: Es bringt Interessenten mit hoher Kaufabsicht nach oben, erklärt, warum sie wichtig sind, und richtet Ihr Vertriebsteam auf eine gemeinsame Definition einer qualifizierten Opportunity aus. Entscheidend ist, Lead-Scoring als lebendiges Produkt zu behandeln, das eng in Ihr CRM und Ihre Vertriebsprozesse integriert ist – nicht als einmalig definierte Regelmenge. Wenn Sie Unterstützung dabei möchten, Ihre historischen Calls, E-Mails und CRM-Exporte in eine funktionierende, Gemini-basierte Priorisierungs-Engine zu verwandeln, bringt Reruption sowohl tiefe KI-Engineering-Expertise als auch kommerzielles Vertriebsverständnis mit, um Sie schneller ans Ziel zu bringen – und wir sprechen gerne mit Ihnen darüber, wie das in Ihrer Umgebung konkret aussehen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Landwirtschaft bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie Gemini zur Analyse historischer Deals und Definition von Scoring-Signalen
Starten Sie, indem Sie gewonnene (Closed-Won) und verlorene (Closed-Lost) Opportunities aus Ihrem CRM exportieren – inklusive Lead-Quelle, Firmographics, Aktivitäts-Logs und grundlegender Umsatzkennzahlen. Speisen Sie diese Daten in handhabbaren Batches in Gemini ein und lassen Sie sich Muster aufzeigen: Welche Attribute und Verhaltensweisen treten in gewonnenen Deals konsistent auf – im Vergleich zu verlorenen? Das bildet das Rückgrat Ihres KI-basierten Lead-Scoring-Modells.
Beispiel-Prompt an Gemini:
Sie sind ein Assistent für Vertriebsanalytik.
Ich werde zwei Datensätze aus unserem CRM bereitstellen:
1) Geschlossene, gewonnene Opportunities (Closed-Won)
2) Geschlossene, verlorene Opportunities (Closed-Lost)
Aufgaben:
- Identifizieren Sie die 10 wichtigsten Attribute, die sich zwischen gewonnenen und verlorenen Deals am stärksten unterscheiden
- Berücksichtigen Sie firmografische, verhaltensbezogene und kanalbezogene Muster
- Formulieren Sie jedes Muster als klare Regel, z. B.:
- "Unternehmen mit 200–2000 Mitarbeitenden in <Branche>, die 3+ E-Mail-Antworten in 7 Tagen hatten"
- Schätzen Sie die relative Bedeutung (1–10) jedes Musters für die Abschlusswahrscheinlichkeit ein.Überprüfen Sie die Gemini-Ergebnisse gemeinsam mit Vertriebsleitung und Top-Performern. Markieren Sie, welche Muster sich richtig anfühlen, welche überraschend, aber plausibel sind, und welche vermutlich Artefakte der Datenqualität darstellen. In dieser kollaborativen Review-Phase entsteht Buy-in – und Sie entscheiden, was in die erste Scoring-Version einfließt.
Übersetzen Sie Signale in ein praxisnahes Lead-Scoring-Schema
Sobald Sie die wichtigsten Signale haben, nutzen Sie Gemini, um daraus ein einfaches Scoring-Schema zu entwickeln, das Ihr CRM und Ihre Vertriebstools umsetzen können. Zielen Sie auf eine überschaubare Anzahl an Faktoren (z. B. 8–15), die zu einem Score von z. B. 0–100 kombiniert werden – mit klaren Schwellenwerten für Leads hoher, mittlerer und niedriger Priorität.
Beispiel-Prompt an Gemini:
Sie sind Designer für Lead-Scoring.
Hier sind die validierten Win/Loss-Muster, auf die wir uns geeinigt haben: <Muster einfügen>.
Entwerfen Sie ein Lead-Scoring-Schema, das:
- Einen Score von 0–100 ausgibt
- Maximal 10–12 gewichtete Faktoren verwendet
- Einfach genug ist, um es Vertriebsmitarbeitenden zu erklären
Geben Sie für jeden Faktor an:
- Name
- Datenquelle (CRM-Feld, Aktivität, Verhalten)
- Scoring-Logik (z. B. +15 Punkte, wenn >=3 Antworten in 7 Tagen)
- Kurze Erklärung, die ich in unser Playbook übernehmen kann.Implementieren Sie dieses Schema in Ihrem CRM (z. B. benutzerdefinierte Felder, Workflows) oder in Ihrem Marketing-Automation-System. Halten Sie die Logik transparent: Dokumentieren Sie, wie jeder Teil des Scores berechnet wird, damit Sales Ops ihn im Zeitverlauf pflegen und anpassen kann.
Erzeugen Sie tägliche Prioritäts-Queues und Next-Best-Action-Vorschläge
Sobald das Scoring steht, gehen Sie mit Gemini einen Schritt weiter: Generieren Sie automatisch tägliche Prioritäts-Queues und Handlungsempfehlungen für Reps. Exportieren oder queryen Sie alle offenen Leads mit aktuellem Score und jüngsten Aktivitäten und lassen Sie Gemini vorschlagen, welche Leads jede Vertriebsperson heute bearbeiten sollte – und wie.
Beispiel-Prompt an Gemini:
Sie sind ein Assistent für Vertriebspriorisierung.
Hier ist eine Liste offener Leads mit folgenden Feldern:
- Lead-Owner
- Lead-Score (0–100)
- Letzte Aktivität und Aktivitätstyp
- Zentrale Firmographics
Aufgaben:
- Erstellen Sie für jede Vertriebsmitarbeiterin / jeden Vertriebsmitarbeiter eine "Heute im Fokus"-Liste mit maximal 25 Leads
- Priorisieren Sie nach Score, Aktualität der Buyer-Aktivität und potenzieller Dealgröße
- Schlagen Sie für jeden Lead eine Next Best Action vor (Anruf, LinkedIn-Nachricht, E-Mail)
- Erläutern Sie jeden Vorschlag in einem Satz.Stellen Sie diese Prioritäten in Ihrem CRM oder Sales-Engagement-Tool als „Heute im Fokus“-Ansicht bereit. Damit wird Gemini von einer Hintergrund-Scoring-Engine zu einem greifbaren Assistenten, der den Arbeitstag jedes Reps mitgestaltet – und so Akzeptanz und Wirkung erhöht.
Nutzen Sie Gemini für personalisierte Ansprache nach Segment und Intent
Kombinieren Sie Lead-Scores mit Segmentdaten (Branche, Persona, Use Case) und jüngstem Verhalten (angesehene Inhalte, geöffnete E-Mails), um Gemini segmentierte, maßgeschneiderte Outreach-Templates erstellen zu lassen. Ziel ist nicht, alle Kommunikation voll zu automatisieren, sondern hochwertige Startpunkte zu liefern, die Reps schnell personalisieren können.
Beispiel-Prompt an Gemini:
Sie sind ein Sales-Copywriter.
Hier ist ein Lead mit hoher Priorität:
- Persona: VP Sales
- Branche: B2B SaaS
- Lead-Score: 87/100
- Jüngstes Verhalten: "Sales Forecasting Guide" heruntergeladen, an Webinar teilgenommen
- Zentrale Pain Points, die wir lösen: schlechte Lead-Priorisierung, geringe SDR-Produktivität
Schreiben Sie 3 kurze E-Mail-Varianten, die:
- Ihr Verhalten konkret referenzieren
- Den Fokus auf schlechte Lead-Priorisierung und entgangenen Umsatz legen
- Einen 20-minütigen Call für einen "Lead-Scoring-Check" anbieten
- Klare, direkte Sprache verwenden und jeweils maximal 3–5 Sätze umfassen.Speichern Sie freigegebene Beispiele in Ihrer Sales-Engagement-Plattform und schulen Sie Reps darin, Gemini-Prompts für einzelne Leads oder kleine Batches auszulösen. So stellen Sie sicher, dass Interessenten mit hoher Kaufabsicht schnell relevante Nachrichten erhalten – ohne generische Templates zu kopieren.
Loop schließen: Lassen Sie Gemini Ergebnisse prüfen und Verbesserungen vorschlagen
In regelmäßigen Abständen (z. B. monatlich) exportieren Sie Daten zur Performance von Leads nach Score-Band: Conversion-Rates, Sales-Cycle-Länge, Umsatz pro Opportunity. Speisen Sie diese Daten zurück in Gemini und lassen Sie das Tool die Wirksamkeit Ihres aktuellen Scoring- und Priorisierungs-Ansatzes bewerten und Verbesserungsvorschläge machen.
Beispiel-Prompt an Gemini:
Sie sind ein Analyst für Vertriebsperformance.
Hier sind Daten zu Leads, die in den letzten 60 Tagen bearbeitet wurden:
- Lead-Score zum Zeitpunkt des ersten Kontakts
- Owner
- Durchgeführte Aktivitäten
- Ergebnis (konvertiert / nicht konvertiert, Umsatz)
Aufgaben:
- Analysieren Sie Conversion und Umsatz nach Score-Band (0–30, 31–60, 61–80, 81–100)
- Identifizieren Sie Score-Bänder, in denen die tatsächliche Performance NICHT den Erwartungen entspricht
- Empfehlen Sie 5 konkrete Änderungen an unserem Scoring-Schema zur besseren Differenzierung
- Schlagen Sie 3 Änderungen an unseren Priorisierungsregeln oder Cadences vor.Setzen Sie kleine, kontrollierte Änderungen um und beobachten Sie die Auswirkungen im nächsten Zyklus. So entsteht im Zeitverlauf ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess, in dem Gemini nicht nur Ihre Lead-Priorisierung ausführt, sondern sie auf Basis realer Ergebnisse stetig mitoptimiert.
Definieren Sie KPIs und Dashboards rund um Lead-Priorisierung
Um die Wirkung von Gemini sichtbar zu machen, definieren Sie klare KPIs, die an Lead-Scoring und -Priorisierung geknüpft sind: Conversion-Rate nach Score-Band, durchschnittliche Time-to-First-Touch für Leads mit hohem Score, Anzahl der Aktivitäten pro Lead mit hoher Priorität und Umsatzbeitrag aus Hochscore-Segmenten. Bauen Sie einfache Dashboards in Ihrem BI-Tool oder CRM, die die Vertriebsleitung wöchentlich verfolgen kann.
Bei guter Umsetzung sind die erwarteten Ergebnisse realistisch, aber signifikant: 10–25 % Verbesserung der Conversion-Rate bei Leads mit hohem Score, 20–40 % schnellere Time-to-First-Touch für Top-Tier-Prospects und eine spürbare Verlagerung der Aktivitäten der Reps hin zu höherwertigen Accounts. Die exakten Zahlen hängen von Ihrem Ausgangsniveau ab, aber das Muster ist konstant: Wenn Sie menschlichen Einsatz systematisch auf die richtigen Leads lenken, steigt der Umsatz pro Rep – und Gemini liefert Ihnen den datengetriebenen Kompass, um genau das zu tun.
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Häufig gestellte Fragen
Traditionelle Scoring-Modelle basieren typischerweise auf einem festen Set von Regeln (z. B. +10 Punkte für Jobtitel, +5 für Branche), die schnell veralten und reichhaltige Verhaltenssignale ignorieren. Gemini kann CRM-Exporte, Call-Transkripte und E-Mail-Logs verarbeiten und Muster erkennen, die Menschen entgehen: Antwortzeiten, multi-threaded Konversationen, Engagement mit bestimmten Content-Typen oder Attribut-Kombinationen, die stark mit gewonnene Deals korrelieren.
Statt einer statischen Formel hilft Ihnen Gemini, ein datengetriebenes, adaptives Lead-Scoring-Modell aufzubauen. Es kann seine Empfehlungen zudem in klarer Sprache erklären, was Vertrauen und Nutzung im Vertriebsteam erhöht. Im Zeitverlauf können Sie Gemini zur Überprüfung der Ergebnisse und zur Verfeinerung der Scoring-Logik einsetzen – etwas, das mit hart codierten Regeln sehr schwierig ist.
Mindestens brauchen Sie drei Dinge: Zugriff auf Ihre CRM- und Vertriebsaktivitätsdaten, eine Person, die Ihren Vertriebsprozess im Detail versteht (Sales Ops oder eine Senior-AE), und eine technische Verantwortliche bzw. einen technischen Verantwortlichen, die oder der Ihr CRM oder Ihre Vertriebstools konfigurieren kann (intern oder ein Partner wie Reruption).
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um zu starten. Gemini kann einen Großteil der Mustererkennung und Regelerstellung über gut formulierte Prompts übernehmen. Wo Teams häufig kämpfen, ist die Übersetzung von Insights in funktionierende CRM-Workflows und in die tatsächliche Nutzung durch Reps. Genau hier unterstützt Reruption typischerweise: Datenaufbereitung, Prompt-Engineering, technische Integration und Co-Design des Roll-outs gemeinsam mit der Vertriebsleitung.
Wenn Ihre Daten halbwegs sauber sind, lässt sich ein erstes Proof of Concept in der Regel in wenigen Wochen umsetzen. Mit Reruption’s AI-PoC-Ansatz können wir vom Use-Case-Definition über einen funktionsfähigen Prototypen von Gemini-basiertem Scoring und Priorisierung – inklusive kleinem Pilot mit ausgewählten Reps – in kurzer Zeitspanne gehen.
Messbare Business-Ergebnisse (bessere Conversion bei Leads mit hohem Score, schnellere Reaktion auf Top-Chancen) zeigen sich häufig innerhalb von ein bis drei Sales-Cycles nach dem Roll-out – abhängig von Ihrer durchschnittlichen Deal-Laufzeit. Der kritische Faktor ist die Adoption: Je schneller Reps den Scores vertrauen und sie aktiv in ihrer täglichen Priorisierung nutzen, desto schneller sehen Sie Wirkung.
Die direkten Kosten für den Einsatz von Gemini für Lead-Scoring sind in der Regel gering im Vergleich zum möglichen Umsatzhebel. Die Hauptinvestitionen liegen in der initialen Einrichtung (Datenaufbereitung, Modelldesign, CRM-Integration) und im Change Management. Das strukturierte AI-PoC-Angebot von Reruption für 9.900 € ist darauf ausgelegt, technische Machbarkeit und geschäftliche Wirkung zu validieren, bevor Sie sich auf einen Voll-Roll-out festlegen.
Auf der ROI-Seite summieren sich bereits kleine Verbesserungen: Ein Uplift von 10–20 % in der Conversion bei Leads mit hoher Priorität oder eine Reduktion der Zeit, die auf Leads geringer Qualität verwendet wird, kann sich in signifikanten zusätzlichen Umsätzen pro AE niederschlagen. Wir rahmen ROI üblicherweise über eine einfache Frage: Wie viele zusätzliche Deals pro Quartal müssen durch bessere Priorisierung beeinflusst werden, damit sich die Initiative rechnet? In den meisten B2B-Umgebungen ist die Antwort: „sehr wenige“.
Reruption verbindet KI-Engineering mit einem Co-Preneur-Mindset: Wir arbeiten eingebettet mit Ihrem Team und in Ihrer P&L – nicht nur in Foliensätzen. Bei schlechter Lead-Priorisierung starten wir typischerweise mit unserem 9.900 € AI PoC: Definition des Use Cases, Bewertung Ihrer CRM- und Aktivitätsdaten und schnelles Prototyping einer Gemini-basierten Scoring- und Priorisierungs-Engine, die auf Ihren echten Daten läuft.
Darauf aufbauend unterstützen wir bei der praktischen Umsetzung: Design der Gemini-Prompts, Integration in Ihr CRM oder Ihre Sales-Engagement-Tools, Dashboarding sowie Sales Enablement, damit Reps das neue System tatsächlich nutzen. Da wir uns auf AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance und Enablement fokussieren, können wir Sie vom frühen Konzept bis hin zu einem robusten, produktionsreifen KI-Lead-Priorisierungs-Workflow begleiten, der zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeit Ihres Vertriebsteams wird.
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