Nutzen Sie Claude, um verborgene Deal-Risikosignale aufzudecken und Ihre Forecasts zu korrigieren
Vertriebsteams verlieren Deals selten über Nacht – sie verfallen langsam in Posteingängen, CRMs und Call-Notizen. Diese Seite zeigt, wie Sie Claude einsetzen, um verborgene Deal-Risikosignale sichtbar zu machen, Ihre Sales-Forecasts zu verbessern und Führungskräften einen realistischen Blick auf das Quartal zu geben. Sie erfahren strategische Überlegungen, konkrete Workflows und wie Reruption Ihnen hilft, von Bauchgefühl zu datenbasierten Forecasts zu wechseln.
Inhalt
Die Herausforderung: Verborgene Deal-Risikosignale
Die meisten Sales-Pipelines sehen auf dem Papier gesund aus: hohe Coverage-Ratios, starke durchschnittliche Dealgrößen und optimistische Abschlussdaten. Doch unter diesen Zahlen sind entscheidende Deal-Risikosignale in Call-Transkripten, E-Mail-Verläufen und CRM-Notizen verborgen. Reaktionszeiten verlangsamen sich, Entscheider werden still, nächste Schritte werden vage – und trotzdem bleiben Forecasts unverändert, bis Deals leise ins nächste Quartal rutschen oder ganz verschwinden.
Traditionelle Forecasting-Ansätze stützen sich auf Rep-Stimmung, Phasenwahrscheinlichkeiten und einfache Aktivitätszählungen. Tabellen, CRM-Reports und einfache Scoring-Modelle können weder den Tonfall eines zögerlichen Stakeholders lesen, noch erkennen, wann Dringlichkeit nachlässt oder verstehen, wenn sich Einwände ohne Fortschritt wiederholen. Manager müssen in Forecast-Calls Zahlen hinterfragen, statt eine klare, objektive Sicht auf die Deal-Gesundheit zu erhalten, die auf allen Kundeninteraktionen basiert.
Die Auswirkungen sind massiv: übercommitete Pipelines, verfehlte Ziele und Last-Minute-Feuerwehreinsätze. Führungskräfte verteilen Kapazitäten und Budgets auf Basis aufgeblähter Forecasts und müssen dann spät im Quartal hektisch unerwartete Lücken schließen. Reps verschwenden Zeit mit der Verfolgung von Low-Quality-Deals, die im CRM gut aussehen, aber in Gesprächen klare Risiken zeigen. Langfristig untergräbt das das Vertrauen in den Forecasting-Prozess selbst – Finance rabattiert die Vertriebszahlen, und der Vertrieb fühlt sich für Transparenz bestraft.
Die gute Nachricht: Für traditionelle Tools sind diese Signale zwar verborgen, aber nicht unsichtbar. Moderne KI und Claude im Besonderen können in großem Umfang lesen, wofür kein Mensch Zeit hat – jede Call-Notiz, jede E-Mail, jedes Meeting-Recap – und daraus ein umsetzbares Risikobild machen. Bei Reruption sehen wir, wie KI-first-Ansätze chaotische, unstrukturierte Daten in verlässliche, risikoadjustierte Insights verwandeln. In den folgenden Abschnitten finden Sie praktische Hinweise, wie Sie Claude nutzen, um verborgene Deal-Risikosignale aufzudecken und einen Forecast aufzubauen, auf dessen Basis Sie Ihr Geschäft tatsächlich steuern können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Erfahrung beim Aufbau von KI-first-Workflows für Revenue-Teams ist der größte Hebel nicht ein weiteres Dashboard – sondern der KI beizubringen, zu lesen, was in Deals wirklich passiert. Claude ist besonders stark im Verstehen von langen, chaotischen, unstrukturierten Daten wie Call-Transkripten, E-Mail-Verläufen und CRM-Notizen. Richtig eingesetzt wird es zum zweiten Paar Augen auf Ihrer Pipeline, das kontinuierlich nach verborgenen Deal-Risikosignalen scannt, die Menschen entweder übersehen oder für die sie keine Zeit haben.
In Deal-Gesundheit statt nur in Phasen denken
Die meisten Vertriebsorganisationen verankern ihre Forecasts immer noch in Pipeline-Phasen und statischen Wahrscheinlichkeiten. Um Claude für Sales-Forecasting zu nutzen, müssen Sie die Denkweise hin zu einer dynamischen, erzählerischen Sicht auf die Deal-Gesundheit verschieben. Statt zu fragen: „In welcher Phase ist diese Opportunity?“ sollten Sie fragen: „Wie hoch ist die reale Wahrscheinlichkeit, dass dieser Kunde bis wann entscheidet – und warum?“
Claude kann Signale kanalübergreifend synthetisieren – Executive-Engagement, Grad der Dringlichkeit, Fortschritt bei der Bearbeitung von Einwänden, Wettbewerbssituation – und daraus einen konsistenten Health-Score und eine Risikoerzählung ableiten. Strategisch sollten Sie definieren, wie „gesund“ und „risikobehaftet“ in Ihrem Kontext aussehen, und Claude Deals systematisch gegen diese Definitionen testen lassen. So verwandeln Sie Ihren Forecast von einem statischen Statusbericht in eine lebendige, erklärbare Risikoanalyse.
Klare Risiko-Taxonomien definieren, bevor Sie automatisieren
Unstrukturierte Transkripte und E-Mails ungefiltert in ein KI-Tool zu kippen, führt meist zu fluffigen Insights. Bevor Sie Claude in Ihr Sales-Forecasting integrieren, sollten sich Leadership, Sales Ops und Frontline-Manager auf eine einfache Risiko-Taxonomie einigen: Welche Risikokategorien sind entscheidend? Zum Beispiel: Stakeholder-Engagement, Dringlichkeit & Timing, kommerzielle Passung, technisches/Fit-Risiko und Prozessrisiko (Einkauf, Legal etc.).
Indem Sie diese Risikodimensionen und konkrete Ausprägungen für „niedrig / mittel / hoch“ definieren, geben Sie Claude eine strategische Brille. Das Modell kann Interaktionen dann konsistent entlang dieser Dimensionen taggen und seine Outputs deutlich handlungsorientierter machen. Das erleichtert auch das Change Management – Führungskräfte können über Risikokategorien sprechen, die sie bereits kennen, statt über abstrakte KI-Scores zu diskutieren.
Frontline-Reps zu Mitgestaltern machen, nicht zu passiven Nutzern
Ein häufiger Fehler in KI-Projekten ist, Verkäufer nur als Datenquelle und nicht als Partner zu sehen. Damit die Erkennung verborgener Deal-Risiken tatsächlich Ergebnisse verändert, müssen Reps Claude vertrauen und dessen Insights nutzen. Das bedeutet, sie früh einzubinden: bei der Definition, was „Red Flags“ sind, bei der Validierung von Beispielen und bei der Gestaltung der Output-Sprache, sodass sie zu ihrer Sales-Praxis passt.
Positionieren Sie Claude strategisch als „Deal-Stratege“, der Reps hilft, mehr zu gewinnen und weniger überrascht zu werden – nicht als Überwachungsinstrument. Geben Sie Raum, damit Reps KI-Einschätzungen widersprechen und Kontext ergänzen können. Dieser Feedback-Loop verbessert über die Zeit Prompts und Modelle und sorgt gleichzeitig für hohe Adoption und geringe Widerstände.
KI-Signale in bestehende Forecast-Routinen integrieren
Selbst das beste KI-gestützte Deal-Risk-Scoring ist wertlos, wenn es in einem separaten Tool liegt, das niemand öffnet. Planen Sie Ihren Claude-Rollout entlang bestehender Forecasting- und Pipeline-Routinen: wöchentliche Pipeline-Reviews, QBRs, Forecast-Calls und 1:1s. Das strategische Ziel ist nicht ein weiteres Dashboard, sondern ein besseres Gespräch.
Beispielsweise können Sie vorgeben, dass jede Opportunity ab einer bestimmten Größe in der Commit-Kategorie eine von Claude generierte Deal-Health-Zusammenfassung benötigt. Bitten Sie Frontline-Manager, KI-Risikoflags vor Forecast-Calls zu prüfen und mit konkreten Fragen vorbereitet zu kommen. So verankern Sie Claudes Insights in bestehenden Entscheidungsprozessen, statt einen weiteren Workflow zu schaffen, der um Aufmerksamkeit konkurriert.
Schmal starten, dann über Segmente und Regionen skalieren
Die Versuchung bei KI ist, sie direkt für die gesamte Organisation „anzuschalten“. Für ein Thema, das so sensibel ist wie Sales-Forecasting mit Claude, ist es klüger, schmal zu starten: eine bestimmte Region, ein Segment oder eine Produktlinie, in der Datenqualität und Sales-Leadership stimmen. Dort schaffen Sie zuerst einen Proof of Impact, bevor Sie standardisieren.
Diese Pilot-First-Strategie reduziert Risiko und ermöglicht es, Prompts, Schwellenwerte und Reporting an Ihre spezifische Sales-Motion anzupassen. Sobald Sie Evidenz haben – z. B. bessere Forecast-Genauigkeit oder frühere Erkennung von wegbrechenden Deals – können Sie die Lösung mit einer klaren Story und einem Playbook auf andere Teams ausrollen, statt mit einem abstrakten Versprechen. Reruptions Co-Preneur-Ansatz ist genau auf diese fokussierten, hochfrequenten Experimente vor dem Skalieren ausgelegt.
Durchdacht eingesetzt kann Claude Ihr Sales-Forecasting transformieren – von einer Best-Guess-Übung zu einer disziplinierten, evidenzbasierten Sicht auf Deal-Risiken. Indem Claude systematisch die E-Mails, Notizen und Call-Transkripte liest, die Ihr Team ohnehin erzeugt, macht es subtile Signale sichtbar, die Menschen entgehen, und verschafft Führungskräften einen früheren und klareren Blick darauf, was wirklich gefährdet ist. Wenn Sie Unterstützung beim Design des richtigen Risiko-Frameworks, bei der Integration von Claude in Ihren bestehenden Sales-Stack und beim Nachweis des Mehrwerts durch einen fokussierten PoC wünschen, kombiniert Reruption tiefes KI-Engineering mit praktischer Go-to-Market-Erfahrung – damit Sie dorthin kommen, ohne das Geschäft auszubremsen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Lebensmittelproduktion bis Fintech: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standardisierte Deal-Health-Zusammenfassung mit Claude aufbauen
Die Grundlage für effektives, KI-unterstütztes Sales-Forecasting ist eine konsistente Sicht auf jede Opportunity. Nutzen Sie Claude, um eine standardisierte Deal-Health-Zusammenfassung zu generieren, die jeder Manager in Sekunden lesen kann. Geben Sie aktuelle E-Mails, Call-Transkripte und CRM-Notizen zu einer Opportunity hinein und lassen Sie Claude ein kompaktes, strukturiertes Ergebnis erzeugen.
Hier ist ein Prompt-Muster, das Sie in Ihren eigenen Systemen oder internen Tools anpassen können:
System: Sie sind ein analytischer Sales-Deal-Coach und helfen einem B2B-Vertriebsteam bei der Bewertung von Deal-Risiken.
User: Analysieren Sie den folgenden Opportunity-Kontext und erstellen Sie eine prägnante Deal-Health-Zusammenfassung.
Inputs:
- CRM-Opportunity-Felder (Phase, Betrag, Abschlussdatum, Owner, Wettbewerber)
- Letzte 5 E-Mail-Verläufe (mit Zeitstempeln und Teilnehmern)
- Letzte 3 Call-Transkripte oder -Notizen
Output-Format:
1) Gesamtgesundheit: <grün / gelb / rot>
2) Wahrscheinlichkeit des Abschlusses bis <close_date>: <Prozentsatz + Begründung>
3) Identifizierte Haupt-Stakeholder und deren Engagement-Level
4) Dringlichkeitsindikatoren (warum jetzt handeln / warum sie verzögern könnten)
5) Top 3 Risikofaktoren mit Belegzitaten
6) Empfohlene nächsten 2–3 Aktionen für den Rep
Analysieren Sie nun:
<hier Daten einfügen>Binden Sie dies über eine API in Ihr CRM ein oder nutzen Sie es als Rückgrat eines internen Sales-Assistenten. Entscheidend ist Konsistenz – gleiche Struktur für jeden Deal, jede Woche – damit Manager schnell scannen und vergleichen können.
Stille Stakeholder und Engagement-Lücken erkennen
Stille oder fehlende Stakeholder sind eines der stärksten verborgenen Deal-Risikosignale. Nutzen Sie Claude, um systematisch zu prüfen, ob die richtigen Personas involviert und engagiert sind. Stellen Sie Rolleninformationen bereit (z. B. User, wirtschaftlicher Entscheider, technischer Evaluator) sowie Kommunikationslogs und lassen Sie Claude Lücken kennzeichnen.
Beispielkonfiguration:
System: Sie sind ein Assistent, der Stakeholder-Risiken in B2B-Deals identifiziert.
User: Prüfen Sie den Opportunity-Kontext und die Kommunikationshistorie.
Aufgaben:
- Listen Sie alle bekannten Stakeholder auf und klassifizieren Sie sie (User, Champion, Budgetverantwortlicher, Technik, Legal, Einkauf).
- Identifizieren Sie für einen Deal dieser Größe typische, aber fehlende Rollen.
- Bewerten Sie für jeden Stakeholder das Engagement auf einer Skala von 1–5 basierend auf Aktualität und Qualität der Interaktionen.
- Markieren Sie konkrete Stakeholder-Risiken, z. B. "Wirtschaftlicher Entscheider in den letzten 30 Tagen in keinem Meeting".
Daten:
<Stakeholder-Liste + Rollen>
<E-Mail- und Meeting-Historie>Nutzen Sie die Outputs, um Opportunities in Ihrem CRM automatisch mit „Stakeholder-Risiko“ zu taggen und in Ihre Forecast-Ansichten einzubeziehen.
Sprache auf Dringlichkeit und Einwandsmuster monitoren
Claude ist besonders stark im Lesen von Sprache und Intention. Richten Sie einen Workflow ein, in dem neue E-Mails und Call-Zusammenfassungen für offene Opportunities regelmäßig auf Dringlichkeitssignale und Einwandsmuster gescannt werden. Konzentrieren Sie sich auf praxisnahe Kategorien: hohe Dringlichkeit, geringe Dringlichkeit, Budgetbedenken, Timing-Bedenken, Prioritäten-Misalignment, konkurrierendes Projekt und Status-quo-Bias.
Beispiel für eine Prompt-Vorlage:
System: Sie analysieren Kundenkommunikation hinsichtlich Dringlichkeit und Einwänden.
User: Führen Sie für die folgenden Interaktionen Folgendes durch:
1) Klassifizieren Sie die Gesamtdringlichkeit (hoch / mittel / niedrig) mit 2–3 unterstützenden Zitaten.
2) Identifizieren und kategorisieren Sie Einwände (Budget, Timing, Priorität, Produkt-Fit, Prozess, Wettbewerb).
3) Geben Sie an, ob die Einwände im Fortschritt sind (werden gelöst) oder sich ohne Lösung wiederholen.
4) Erstellen Sie eine kurze Risikoanalyse (1–2 Absätze) mit Fokus auf Dringlichkeits- und Einwandsrisiko.
Interaktionen:
<aktuelle E-Mail-Verläufe + Call-Notizen einfügen>Speisen Sie die strukturierten Ergebnisse in eine Reporting-Schicht (z. B. BI-Tool oder CRM-Custom-Fields) und fügen Sie Spalten wie „Dringlichkeitsrisiko“ und „Einwandsrisiko“ in Ihre Forecast-Dashboards ein.
Wöchentliche KI-gestützte Pipeline-Hygiene-Checks planen
Verborgenes Risiko entsteht häufig durch veraltete Daten. Nutzen Sie Claude für einen wöchentlichen Pipeline-Hygiene-Check, der CRM-Felder mit den tatsächlichen Interaktionen abgleicht. Ziel ist es, Opportunities zu finden, bei denen der offizielle Status nicht mehr der Realität entspricht – z. B. „Angebot gesendet“, obwohl der Kunde seit 25 Tagen nicht mehr reagiert.
Implementierungsmuster:
1) Exportieren oder holen Sie per API alle offenen Opportunities oberhalb eines Schwellenwerts (z. B. > 20.000 €).
2) Stellen Sie für jede Opportunity zusammen:
- Zentrale CRM-Felder (Phase, Abschlussdatum, nächster Schritt, letzte Aktivität)
- Die letzten 30–60 Tage E-Mail- und Meeting-Daten.
3) Rufen Sie Claude mit einem Prompt wie:
"Identifizieren Sie Abweichungen zwischen CRM-Status und Gesprächsrealität. Schlagen Sie eine korrigierte Phase,
ein realistisches Abschlussdatum und eine Empfehlung vor, ob aus dem Forecast herabgestuft/entfernt werden soll."
4) Schreiben Sie Empfehlungen als Kommentare oder in Custom-Fields ins CRM zurück.
5) Lassen Sie Manager diese markierten Deals in ihren wöchentlichen Pipeline-Calls durchgehen.So entsteht eine wiederholbare, KI-gestützte QA-Schicht über Ihrer Pipeline, die den manuellen Prüfaufwand reduziert und gleichzeitig die Forecast-Qualität erhöht.
Risikosignale zu einer forecast-fähigen Ansicht aggregieren
Insights auf Deal-Ebene sind nur dann wertvoll, wenn sie sich in eine nutzbare Sicht für das Management aggregieren lassen. Nutzen Sie Claudes strukturierte Outputs (Health-Scores, Dringlichkeit, Stakeholder-Risiko, Einwandsrisiko) als Features in einer einfachen risikoadjustierten Forecast-Schicht. Sie müssen anfangs kein komplexes ML-Modell bauen – starten Sie mit Regeln und Schwellenwerten auf Basis von Claudes Analyse.
Beispielansatz:
// Pseudocode zur Berechnung eines risikoadjustierten Betrags pro Deal
if health == 'red' or urgency_risk == 'high':
adjusted_amount = 0
else if health == 'yellow' and stakeholder_risk == 'medium':
adjusted_amount = amount * 0.5
else:
adjusted_amount = amount * 0.8
Visualisieren Sie sowohl die „rohe“ als auch die „risikoadjustierte“ Pipeline, um die Differenz zu zeigen. Kalibrieren Sie diese Regeln im Zeitverlauf anhand realer Ergebnisse – sind Deals, die Claude als „rot“ eingestuft hat, tatsächlich verschoben oder verloren gegangen? An dieser Stelle hilft Reruptions KI-Engineering-Tiefe, um Claudes qualitative Insights in konsistente quantitative Signale zu übersetzen, auf die sich das Business verlassen kann.
Das System mit klaren KPIs und Feedback-Loops instrumentieren
Damit Claude-basierte Deal-Risikoerkennung nachhaltig funktioniert, sollten Sie von Beginn an klare KPIs definieren und tracken. Praxisnahe Metriken sind: Verbesserung der Forecast-Genauigkeit bei T-30 und T-60, Anteil der verschobenen Deals, die im Voraus als hohes Risiko markiert waren, Veränderung der Zeit, die Manager für die manuelle Prüfung von Opportunities aufwenden, sowie Win-Rate-Verbesserung bei Deals, in denen Reps KI-empfohlene nächste Schritte umgesetzt haben.
Kombinieren Sie dies mit qualitativen Feedback-Loops: kurze monatliche Umfragen für Reps und Manager („Wo war KI hilfreich?“, „Wo lag sie daneben?“) und ein vierteljährliches Review von 10–20 gewonnenen/verlorenen Deals im Abgleich mit Claudes historischen Einschätzungen. Speisen Sie die Learnings in Prompt-Optimierungen und Workflow-Anpassungen zurück.
Erwartetes Ergebnis: Bei einer gut implementierten Lösung sind Verbesserungen der Forecast-Genauigkeit von 10–20 % innerhalb von 1–2 Quartalen in den abgedeckten Segmenten realistisch, dazu eine spürbare Reduktion negativer Last-Minute-Überraschungen und eine bessere Priorisierung von Sales-Effort auf gewinnbare Deals statt auf „Happy-Ears“-Opportunities.
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Häufig gestellte Fragen
Claude analysiert die unstrukturierten Daten, die Ihr Team ohnehin erzeugt: Call-Transkripte, E-Mail-Verläufe und CRM-Notizen. Statt Aktivitäten zu zählen, liest Claude Sprache, Tonalität, beteiligte Stakeholder und die Entwicklung von Einwänden. Es kann zum Beispiel markieren, dass der wirtschaftliche Entscheider seit 30 Tagen an keiner Interaktion beteiligt war, dass sich die Dringlichkeitssprache von „dieses Quartal“ zu „vielleicht nächstes Jahr“ verschoben hat oder dass derselbe Preiseinwand ohne klare Lösung immer wieder auftaucht.
Technisch wird Claude so gepromptet, dass es diese Muster in strukturierte Dimensionen wie Stakeholder-Risiko, Dringlichkeitsrisiko, Einwandsrisiko und Prozessrisiko einordnet. Diese Signale können dann zurück in Ihr CRM geschrieben und aggregiert werden, um eine risikoadjustierte Sicht auf Ihre Pipeline und Ihren Forecast zu liefern.
Sie benötigen kein komplettes Data-Science-Team, um Mehrwert aus Claude zu ziehen, aber drei Fähigkeiten sind wichtig: Zugriff auf Ihre Vertriebsdatenquellen (CRM, E-Mail/Kalender, Call-Recordings), grundlegende Integrations-/Engineering-Skills und einen Sales-Leader, der bereit ist zu definieren, was „Deal-Risiko“ in Ihrem Kontext bedeutet. Damit kann ein kleines, cross-funktionales Team – Sales Ops, RevOps oder IT und ein KI-Engineer – erste Workflows aufsetzen.
Reruption arbeitet in der Regel mit Ihren bestehenden Teams und Tools: Wir designen Prompts, binden Claude über APIs in Ihre Systeme ein und entwickeln die Risiko-Taxonomie gemeinsam mit der Vertriebsleitung. So bleibt die Einstiegshürde niedrig, während die Lösung robust und auf Ihre tatsächliche Sales-Motion zugeschnitten ist.
Eine fokussierte Implementierung kann innerhalb weniger Wochen erste nutzbare Insights liefern. In vielen Fällen lässt sich eine erste KI-gestützte Deal-Health-Zusammenfassung innerhalb von 2–4 Wochen in einem Pilotteam testen, vorausgesetzt, der Datenzugriff ist geregelt. Reps und Manager sehen meist sofort Mehrwert durch bessere Sichtbarkeit gefährdeter Deals – noch bevor volle Automatisierung oder Dashboards vorhanden sind.
Messbare Effekte auf die Forecast-Genauigkeit zeigen sich typischerweise über 1–2 Quartale, wenn Sie Claudes Risiko-Einschätzungen mit den tatsächlichen Ergebnissen vergleichen und Schwellenwerte sowie Regeln anpassen. Wichtig ist, mit einem begrenzten Pilot (z. B. eine Region oder ein Segment) zu starten, diesen mit klaren Vorher/Nachher-Metriken zu instrumentieren und anschließend zu skalieren, sobald der Wert belegt ist.
Die Kosten haben zwei Komponenten: die Nutzung von Claude selbst und den Aufwand, es in Ihren Sales-Stack zu integrieren. Claudes Pricing hängt vom Volumen ab (wie viele Opportunities, wie viele Interaktionen pro Deal), aber für die meisten B2B-Teams ist der größte Kostentreiber der initiale Setup- und Change-Management-Aufwand – nicht die Model-Calls.
Den ROI sollten Sie entlang einiger konkreter Hebel betrachten: weniger verpasste oder verschobene Deals durch frühere Risikoerkennung, verbesserte Forecast-Genauigkeit mit besseren Kapazitäts- und Budgetentscheidungen und besserer Fokus der Reps auf gewinnbare Deals. Selbst moderate Verbesserungen (z. B. die Rettung einiger mittelgroßer bis großer Deals pro Jahr oder die Vermeidung einer Fehleinstellung auf Basis überoptimistischer Forecasts) können die Investition leicht rechtfertigen. Wir helfen Ihnen, den PoC so zu gestalten, dass diese Werthebel von Anfang an messbar sind.
Reruption begleitet Unternehmen End-to-End – von der Idee bis zur laufenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) beginnen wir mit einer klaren Definition des Use Cases: welcher Teil Ihrer Pipeline abgedeckt werden soll, welche Risikosignale erkannt werden sollen und wie Erfolg gemessen wird. Danach entwerfen wir die Architektur, wählen die passenden Claude-Modelle und bauen einen funktionsfähigen Prototypen, der sich in Ihr CRM und Ihre Kommunikationstools einfügt.
Im Sinne unseres Co-Preneur-Ansatzes liefern wir nicht nur Folien, sondern arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, hinterfragen Annahmen zu Ihrem aktuellen Forecasting-Prozess und iterieren, bis echte Reps und Manager das Tool in Live-Pipeline- und Forecast-Calls nutzen. Sie erhalten einen getesteten Prototypen, Performance-Metriken und eine konkrete Implementierungs-Roadmap – plus praktische Unterstützung, um den PoC zu einer produktionsreifen, KI-first-Forecasting-Fähigkeit weiterzuentwickeln.
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