Die Herausforderung: Low-Touch-Account-Abdeckung

Vertriebsteams stehen unter Druck, ambitionierte Ziele mit begrenzten Kapazitäten zu erreichen. Daher investieren Mitarbeitende ihre Zeit dort, wo es am sichersten erscheint: in eine kleine Gruppe von strategischen High-ACV-Accounts. Alle anderen – Mid-Market-Leads, kleinere Kund:innen, Long-Tail-Inbound – erhalten generische E-Mail-Vorlagen, automatisierte Sequenzen oder schlicht keinen Follow-up. Der Wille zur Personalisierung ist vorhanden, aber die Kapazität fehlt.

Traditionelle Ansätze zur Personalisierung skalieren nicht. Manuelle Recherche auf LinkedIn, Unternehmenswebsites und in CRM-Notizen dauert 10–20 Minuten pro Kontakt. Komplexe Nurture-Strecken in Marketing-Automation-Tools können helfen, beruhen aber immer noch auf breiten Segmenten und statischen Regeln – nicht auf der nuancierten 1:1-Personalisierung, die tatsächlich zu Antworten führt. Gleichzeitig verhindern Governance- und Brand-Consistency-Vorgaben häufig, dass Reps mit eigenen Botschaften experimentieren.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Gut passende Leads rutschen durch, weil sie nie eine relevante, zeitnahe Ansprache erhalten. Die Pipeline-Abdeckung ist künstlich niedrig, die CAC steigt, weil mehr Budget in Top-of-Funnel-Akquise statt in bessere Conversion fließt, und Wettbewerber, die KI-getriebene Personalisierung einsetzen, landen zuerst im Posteingang der Käufer:innen – mit präziseren, relevanteren Messages. Langfristig entsteht so ein struktureller Nachteil: Ihr Team arbeitet härter, aber ein geringerer Teil des Aufwands wandelt sich in Termine und Umsatz um.

Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von generativer KI für Sales-Outreach können Sie Low-Touch-Segmente in systematisch bearbeitete Opportunities verwandeln. Bei Reruption unterstützen wir Organisationen dabei, KI-gestützte Workflows aufzubauen, die CRM, E-Mail und Content verbinden – sodass Personalisierung zum Nebenprodukt des Prozesses wird und nicht zur Zusatzaufgabe für Reps. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini genau dafür einsetzen.

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Unsere Einschätzung

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

Aus unserer praktischen Arbeit beim Aufbau von KI-Lösungen für Vertriebs- und Customer-Facing-Teams wissen wir: Der eigentliche Hebel entsteht, wenn KI in bestehende Tools und Workflows eingebettet wird. Genau hier ist Gemini für Google Workspace besonders stark: Es kann nativ in Gmail, Sheets und Docs sitzen, Kontext aus Ihren Daten ziehen und personalisierten Sales-Outreach im großen Maßstab generieren. Aber allein der Zugang zu Gemini für Reps reicht nicht – Sie brauchen eine klare Strategie, Governance und das richtige Enablement, damit es die Low-Touch-Account-Abdeckung verbessert statt nur mehr Rauschen zu erzeugen.

Klare Grenzen zwischen High-Touch- und Low-Touch-Accounts definieren

Bevor Sie Gemini für Sales-Personalisierung ausrollen, sollten Sie festlegen, wo KI Menschen ergänzen und wo sie nur assistieren soll. Nutzen Sie konkrete Kriterien – ACV, strategische Bedeutung, Komplexität des Buying Centers –, um zu definieren, welche Accounts weiterhin vollständig menschlich geführt werden und welche KI-beschleunigt sein können. So vermeiden Sie, dass Reps dort überautomatisieren, wo individuelle Aufmerksamkeit weiterhin entscheidend ist.

Für Low-Touch- und Long-Tail-Accounts gestalten Sie ein Modell, in dem Gemini die Schwerstarbeit übernimmt: Recherchesynthese, erste Entwürfe für Messages und Anpassung an Rolle und Branche. Für Top-Tier-Accounts kann Gemini beim Formulieren und Zusammenfassen unterstützen, aber die menschliche Beurteilung bleibt ausschlaggebend. Diese strategische Aufteilung stellt sicher, dass KI die Abdeckung erhöht, ohne die Beziehungsqualität dort zu verwässern, wo sie am wichtigsten ist.

Behandeln Sie Gemini als System, nicht als isolierten Assistenten

Viele Teams sehen Gemini für Sales-Outreach lediglich als einen „smarten Textgenerator“ in Gmail. Das ist eine vertane Chance. Strategisch sollten Sie Gemini als Teil eines Systems betrachten, das CRM-Daten, Workspace-Dokumente und Sales-Playbooks umfasst. Definieren Sie, auf welche Quellen Gemini zugreifen darf (z. B. Sheets mit ICP-Definitionen, Docs mit Messaging-Guidelines, CRM-Exporte mit Segmenten) und wie diese aktuell gehalten werden.

Diese Systemperspektive hilft Ihnen, Shadow-KI-Einsatz zu vermeiden, bei dem jede:r Rep eigene Prompts und Tonalität baut. Stattdessen pflegen Sie zentral freigegebene Templates, Prompts und Guardrails, auf die Gemini zugreift – und lassen trotzdem Raum für Feintuning durch die Reps. Das Ergebnis: konsistente, markenkonforme Personalisierung im großen Maßstab statt Dutzender leicht unterschiedlicher KI-Experimente nebeneinander.

In Prompt-Muster und Playbooks investieren, nicht in Einzelbeispiele

Damit KI-gestützte Personalisierung mit Gemini nachhaltig funktioniert, brauchen Sie wiederverwendbare Prompt-Muster, die zu Ihren Sales-Motions passen: Cold Outbound, Inbound-Follow-up, Reaktivierung, Expansion und Renewal. Wenn Sie nur ein paar clevere Prompts in einem Workshop erstellen, wird die Nutzung schnell wieder abflauen – und die Low-Touch-Abdeckung verbessert sich nicht spürbar.

Erstellen Sie stattdessen eine einfache Bibliothek von Prompt-Mustern, die Sie gemeinsam mit Ihren Top-Reps entwickeln. Jedes Muster sollte Inputs definieren (z. B. Rolle, Branche, letzte Interaktion, Pain-Hypothese) und erwartete Outputs (z. B. 150-Wörter-E-Mail, zwei Optionen für Call-Opener). Dokumentieren Sie diese in einem zentralen Doc oder einem internen Portal und richten Sie Enablement und Führung darauf aus, entlang dieser Muster zu coachen. Im Zeitverlauf verfeinern Sie die Prompts auf Basis von Performance-Daten und Feedback aus dem Feld.

Risiken, Compliance und Markenstimme frühzeitig adressieren

Wenn generative KI mehr E-Mails in den Markt sendet, machen sich Führungskräfte zu Recht Sorgen um Markenrisiken, Halluzinationen und off-message Outreach. Gehen Sie das strategisch von Anfang an an: Definieren Sie Brand-Voice-Richtlinien für Gemini, klären Sie, welche Daten genutzt werden dürfen und welche nicht, und legen Sie Review-Policies fest (z. B. „Alle E-Mails über einer bestimmten Dealgröße müssen von Menschen freigegeben werden“).

Setzen Sie einfache Guardrails, wie „niemals Kundennamen oder Referenzen erfinden“ und „keine Zusagen zu Preisen oder Lieferzeiten machen“. Stellen Sie vorab freigegebene Snippets (Value Propositions, Case-Study-Zusammenfassungen, Disclaimer) bereit, die Gemini in Texte einbauen kann. So balancieren Sie Geschwindigkeit und Skalierung der KI mit der Kontrolle und dem Vertrauen, die Ihre Marke benötigt.

Sales-Team und Führung auf eine neue Arbeitsweise vorbereiten

Die Einführung von Gemini für Low-Touch-Account-Abdeckung ist nicht nur eine Tool-Änderung – es ist eine Verhaltensänderung. Reps müssen lernen, wann sie sich auf KI-Entwürfe stützen, wie sie diese schnell prüfen und anpassen und wie sie bessere Inputs liefern (Segmente, Notizen, Insights), damit die Outputs im Zeitverlauf besser werden. Führungskräfte müssen verstehen, wie „guter“ KI-gestützter Outreach aussieht und wie sie ihn coachen.

Starten Sie mit einer fokussierten Gruppe von Champions über Segmente und Senioritätsstufen hinweg und geben Sie ihnen klare Ziele (z. B. Verdopplung des Outreach-Volumens an Long-Tail-Accounts bei gleichen oder besseren Antwortquoten). Sammeln Sie Best Practices, Erfolgsstories und typische Fallstricke aus dieser Gruppe und rollen Sie dann breiter aus. Dieser gestufte Ansatz – so arbeiten wir in unseren KI-PoC-Projekten – hilft Ihnen, intern Vertrauen aufzubauen, ohne am ersten Tag die gesamte kommerzielle Motion aufs Spiel zu setzen.

Durchdacht eingesetzt kann Gemini Low-Touch- und Long-Tail-Accounts von einem Nebengedanken in einen strukturierten, hochwertigen Outreach-Stream verwandeln, der parallel zu Ihren Kern-Sales-Motions läuft. Entscheidend ist, KI-getriebene Personalisierung als System mit klaren Grenzen, Datenfundamenten und Enablement zu betrachten – nicht als magischen One-Click-Button. Bei Reruption spezialisieren wir uns genau auf solche KI-first-Workflows in Organisationen, von ersten PoCs bis zum Rollout. Wenn Sie darüber nachdenken, Gemini für skalierbare, personalisierte Sales-Outreach einzusetzen, besprechen wir gerne mit Ihnen, wie eine schlanke, risikoarme Implementierung in Ihrer Umgebung aussehen könnte.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

Kaiser Permanente

Gesundheitswesen

In Krankenhäusern erfahren erwachsene Patienten auf Allgemeinstationen häufig eine , ohne dass rechtzeitig ausreichend Warnzeichen erkannt werden. Das führt zu Notfallverlegungen auf Intensivstationen, erhöhter Sterblichkeit und vermeidbaren Wiederaufnahmen. Kaiser Permanente Northern California stand vor diesem Problem in seinem Netzwerk, in dem subtile Veränderungen bei Vitalparametern und Laborwerten bei hohem Patientenvolumen und anspruchsvollen Arbeitsabläufen leicht übersehen wurden. Das resultierte in erhöhten negativen Ergebnissen, darunter vermeidbar hohe Sterberaten und 30-Tage-Wiederaufnahmen . Traditionelle Frühwarnscores wie MEWS (Modified Early Warning Score) waren durch manuelle Erfassung und unzureichende Vorhersagegenauigkeit für Verschlechterungen innerhalb von 12 Stunden limitiert und nutzten nicht das volle Potenzial elektronischer Patientenakten (EHR). Die Herausforderung wurde durch Alarmmüdigkeit durch weniger präzise Systeme verschärft und erforderte eine skalierbare Lösung für 21 Krankenhäuser, die Millionen von Patienten versorgen .

Lösung

Kaiser Permanente entwickelte den Advance Alert Monitor (AAM), ein KI-gestütztes Frühwarnsystem, das prädiktive Analytik einsetzt, um Echtzeit-EHR-Daten — einschließlich Vitalzeichen, Laborwerte und Demografie — zu analysieren und Patienten mit hohem Risiko einer Verschlechterung innerhalb der nächsten 12 Stunden zu identifizieren. Das Modell erzeugt eine Risikobewertung und automatisierte Alarme, die in die klinischen Arbeitsabläufe integriert werden und zeitnahe Interventionen wie ärztliche Überprüfungen oder den Einsatz von Rapid Response Teams auslösen . Seit der Einführung in 2013 in Nordkalifornien verwendet AAM Machine-Learning-Algorithmen, die auf historischen Daten trainiert wurden und traditionelle Scores übertreffen, wobei erklärbare Vorhersagen das Vertrauen der Mitarbeitenden stärken. Die Einführung erfolgte stationsweit, Integrationsprobleme wurden über Epic-EHR-Kompatibilität und Schulungen für Klinikpersonal adressiert, um Alarmmüdigkeit zu minimieren .

Ergebnisse

  • 16 % geringere Sterblichkeitsrate in der AAM-Interventionskohorte
  • Über 500 Todesfälle jährlich im Netzwerk verhindert
  • 10 % Reduktion bei 30-Tage-Wiederaufnahmen
  • Identifiziert Verschlechterungsrisiken innerhalb von 12 Stunden mit hoher Zuverlässigkeit
  • Eingesetzt in 21 Krankenhäusern in Nordkalifornien
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Duke Health

Gesundheitswesen

Sepsis ist ein lebensbedrohlicher Zustand, der in den USA jährlich für über 270.000 Todesfälle verantwortlich ist, mit Mortalitätsraten von bis zu 40% in Krankenhäusern aufgrund verzögerter Erkennung. Frühsymptome sind oft unspezifisch—Fieber, Tachykardie, veränderter Geisteszustand—und ähneln häufigen Erkrankungen, wodurch eine rechtzeitige Erkennung in stark frequentierten Notaufnahmen (EDs) schwierig ist. Traditionelle Bewertungssysteme wie qSOFA und SIRS leiden unter geringer Sensitivität (etwa 50–60%) und schlechter prädiktiver Leistung Stunden vor Auftreten, was zu späten Interventionen und schlechteren Ergebnissen führt. Duke Health, das hohe Patientenzahlen in seinen drei Notaufnahmen bewältigt, stand vor der doppelten Herausforderung, Frühwarnsysteme zu skalieren und gleichzeitig Alarmmüdigkeit und Workflow-Störungen zu vermeiden. Die Integration neuartiger KI erforderte strenge Validierung, Akzeptanz durch Kliniker und nahtlose Einbettung in das EHR, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen oder unnötige Behandlungen zu erhöhen.

Lösung

Sepsis Watch ist ein auf Deep Learning basierendes Vorhersagemodell, das Echtzeit-EHR-Daten (Vitalwerte, Labore, Demografie) analysiert, um den Sepsisanfall bis zu 48 Stunden im Voraus vorherzusagen, mit dem primären Fokus auf 6-Stunden-Vorhersagen. Entwickelt vom Duke Institute for Health Innovation (DIHI) verwendet es eine rekurrente neuronale Netzwerkarchitektur, die auf historischen Daten von über 600.000 Patientenkontakten (2008–2016) trainiert wurde und eine beeindruckende AUROC von 0,922 erzielte. Die Lösung integriert sich als pflegeorientiertes Best Practice Advisory (BPA) in das Epic EHR und löst nicht-interruptive Warnungen für Hochrisikopatienten aus. Dieses klinikerzentrierte Design fördert Maßnahmen wie frühe Antibiotikagabe und Flüssigkeitszufuhr und minimiert gleichzeitig falsch positive Alarme durch Schwellenwertanpassung. Pilotversuche und iteratives Feedback sicherten eine sichere Einführung.

Ergebnisse

  • AUROC: 92,2% für 6-Stunden-Sepsisvorhersage
  • Früherkennung: Bis zu 6 Stunden vor klinischem Auftreten
  • Einsatzumfang: Alle 3 Duke-Notaufnahmen, Tausende überwachte Patienten
  • Alarm-Compliance: Hohe Akzeptanzraten nach Integration
  • Bundle-Compliance: Deutliche Verbesserungen in Verbindung mit Warnungen
  • Auswirkung auf Sterblichkeit: Assoziiert mit reduzierten in-hospitalen Sepsis-Todesfällen
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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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Shell

Energie

Ungeplante Ausfälle von Anlagen in Raffinerien und auf offshore-Bohrinseln belasteten Shell stark und führten zu erheblichen Ausfallzeiten, Sicherheitsvorfällen und teuren Reparaturen, die die Rentabilität in einer kapitalintensiven Branche beeinträchtigten. Laut einem Deloitte-Report 2024 sind 35 % der Ausfallzeiten in Raffinerien ungeplant, wobei 70 % durch fortschrittliche Analytik vermeidbar wären – ein Hinweis auf die Grenzen traditioneller geplanter Wartungsansätze, die subtile Ausfallvorzeichen an Komponenten wie Pumpen, Ventilen und Kompressoren übersahen. Shells umfangreiche globale Aktivitäten verschärften diese Probleme und erzeugten Terabytes an Sensordaten von Tausenden Anlagen, die aufgrund von Datensilos, Altsystemen und manuellen Analysebeschränkungen unzureichend genutzt wurden. Ausfälle konnten Millionen pro Stunde kosten, Umweltschäden und Personensicherheit riskieren sowie die Margen in volatilen Energiemärkten unter Druck setzen.

Lösung

Shell ging eine Partnerschaft mit C3 AI ein, um eine KI-gestützte Plattform für vorausschauende Wartung zu implementieren, die Maschinenlernmodelle nutzt, welche auf Echtzeit-IoT-Sensordaten, Wartungshistorien und Betriebskennzahlen trainiert sind, um Ausfälle vorherzusagen und Eingriffe zu optimieren. Integriert mit Microsoft Azure Machine Learning erkennt die Lösung Anomalien, sagt die restliche Nutzungsdauer (RUL) voraus und priorisiert risikoreiche Anlagen in Upstream-Bohrinseln und Downstream-Raffinerien. Die skalierbare C3 AI-Plattform ermöglichte schnelle Rollouts, beginnend mit Pilotprojekten an kritischer Ausrüstung und späterer globaler Ausweitung. Sie automatisiert predictive analytics, verwandelt reaktive in proaktive Wartung und liefert aussagekräftige Erkenntnisse über intuitive Dashboards für Ingenieure.

Ergebnisse

  • 20 % Reduktion ungeplanter Ausfallzeiten
  • 15 % Senkung der Wartungskosten
  • £1M+ jährliche Einsparungen pro Standort
  • 10.000 überwachte Anlagen weltweit
  • 35 % branchenweiter Anteil ungeplanter Ausfallzeiten angesprochen (Deloitte-Benchmark)
  • 70 % vermeidbare Ausfälle gemindert
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AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
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Best Practices

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

Gmail + Gemini nutzen, um kontextuelle First-Touch-E-Mails zu erstellen

Starten Sie dort, wo Ihre Reps bereits arbeiten: in Gmail. Richten Sie einen einfachen Workflow ein, bei dem Reps einen E-Mail-Entwurf an einen Prospect anlegen, grundlegenden Kontext markieren (Name, Unternehmen, Rolle, Segment) und Gemini eine personalisierte First-Touch-E-Mail erstellen lassen. Ziel ist es, die Input-Struktur zu standardisieren, damit die Outputs konsistent gut sind – anstatt sich darauf zu verlassen, dass jede:r Rep Prompts improvisiert.

Stellen Sie eine Basisprompt-Vorlage bereit, die Reps einfügen oder über die Gemini-Integration in Gmail einbetten können:

Handeln Sie als SDR und verfassen Sie eine prägnante Outbound-E-Mail.

Kontext:
- Name des Prospects: <NAME>
- Rolle: <ROLLE>
- Unternehmen: <UNTERNEHMEN>
- Branche: <BRANCHE>
- Segment: Low-ACV / Long-Tail
- Wichtige Signale: <WEBSITE_AKTIVITÄT/CRM_NOTIZEN>
- Unser Wertversprechen: <1–2 SÄTZE>

Schreiben Sie eine E-Mail mit 120–150 Wörtern, die:
- Einen klaren, menschlichen Ton in britischem Englisch verwendet
- 1–2 spezifische, plausible Herausforderungen für diese Rolle und Branche anspricht
- Einen einfachen Call-to-Action anbietet (15-minütiges Kennenlerngespräch)
- Buzzwords und überzogene Versprechungen vermeidet

Schulen Sie Reps darin, den Output kurz zu prüfen (keine erfundenen Fakten, Tonalität im Einklang mit Ihrer Marke), bevor sie senden. Passen Sie im Laufe der Zeit den gemeinsamen Prompt an, basierend darauf, was in Ihrem Markt am besten funktioniert.

Ein Long-Tail-Account-Sheet für Batch-Personalisierung aufbauen

Nutzen Sie Google Sheets + Gemini, um echte Skalierung für Low-Touch-Accounts zu erreichen. Erstellen Sie ein Sheet mit Long-Tail-Prospects und den wichtigsten Feldern: E-Mail, Rolle, Branche, letzte Aktivität, letzter Touchpoint und ICP-Fit-Score. Das wird zum strukturierten Input, den Gemini nutzt, um personalisierte Snippets oder vollständige E-Mails zu erzeugen.

Verwenden Sie in Sheets Gemini, um zeilenweise Personalisierungshooks oder komplette E-Mail-Texte auf Basis jeder Zeile zu generieren:

Erzeugen Sie für jede Zeile einen Personalisierungshook mit 1–2 Sätzen für eine Outreach-E-Mail.

Spalten:
- A: Name
- B: Rolle
- C: Unternehmen
- D: Branche
- E: Zuletzt besuchte Website-Seite
- F: Letzte Interaktion (Event, Webinar, Download)

Anweisungen:
Erstellen Sie für jede Zeile einen kurzen Hook, der:
- Das Unternehmen oder die Rolle erwähnt
- Entweder auf die zuletzt besuchte Seite oder die letzte Interaktion Bezug nimmt
- Das mit einer wahrscheinlichen Herausforderung verbindet, bei der wir helfen können
- Unter 35 Wörtern bleibt

Reps können diese Hooks dann in ihre Standardvorlagen einfügen oder Sie erweitern den Ansatz so, dass Gemini vollständige E-Mails in einer separaten Spalte generiert. So verwandeln Sie eine statische Liste von Long-Tail-Leads in versandfertigen, leicht personalisierten Outreach im großen Maßstab.

Messaging und Templates in Docs zentralisieren für konsistente Outputs

Gemini ist nur so gut wie der Content, auf den es zurückgreifen kann. Erstellen Sie eine zentrale Sales-Messaging-Bibliothek in Google Docs, die freigegebene Value Propositions, Produktbeschreibungen, Positionierungen nach Segment und Einwandbehandlung enthält. Machen Sie dieses Dokument zur „Single Source of Truth“, auf die sich Gemini bei der Erstellung von Outreach bezieht.

Weisen Sie Gemini bei der Nutzung in Docs ausdrücklich an, sich auf diesen Content zu beschränken:

Sie sind ein Assistent für Vertriebstexte. Verwenden Sie AUSSCHLIESSLICH den Inhalt in diesem Dokument als Quelle.

Aufgabe:
- Erstellen Sie eine Outbound-E-Mail mit 130 Wörtern für <ROLLE> in einem <BRANCHE>-Unternehmen.
- Fokussieren Sie auf diesen Value-Prop-Abschnitt: <ABSCHNITTSNAME>
- Formulieren Sie bestehende Sätze um und kombinieren Sie sie; erfinden Sie keine neuen Features oder Versprechen.

Rahmenbedingungen:
- Ton: klar, praxisnah, nicht überzogen
- Fügen Sie 1 kurze Social-Proof-Aussage aus dem Dokument ein
- Schließen Sie mit einem einfachen, direkten Call-to-Action, um ein 20-minütiges Gespräch zu vereinbaren

So bleiben E-Mails on-message und compliant, während Gemini dennoch die Sprache für einzelne Prospects und Segmente anpassen kann.

Gemini nutzen, um CRM- und Aktivitätsdaten in Talking Points zu verdichten

Low-Touch-Accounts werden oft schlecht verstanden, weil niemand die Zeit nimmt, ihre Historie zu synthetisieren. Exportieren Sie relevante CRM-Felder (frühere Opportunities, Support-Tickets, Nutzungsmuster, falls vorhanden) in ein Google Sheet oder Doc und lassen Sie Gemini daraus prägnante, vertriebsrelevante Talking Points für jeden Account oder jedes Segment erstellen.

Kopieren Sie zum Beispiel einen Ausschnitt der Account-Daten in ein Doc und führen Sie aus:

Fassen Sie diesen Account für eine:n Vertriebsmitarbeitende:n zusammen, der/die Outreach vorbereitet.

Deliverables:
- 3 Bulletpoints zu früheren Interaktionen mit uns
- 3 wahrscheinliche geschäftliche Herausforderungen basierend auf Größe, Branche und Historie
- 2 Vorschläge für passende Angebote oder Inhalte

Ton: neutral, sachlich. Keine Daten erfinden.

Reps können diese Zusammenfassungen nutzen, um sowohl E-Mails als auch Call-Skripte zu schärfen – und verwandeln so fragmentierte CRM-Daten in konkreten Kontext ohne manuelles Suchen.

Einen einfachen Review- und QA-Prozess für KI-generierten Outreach aufsetzen

Um Qualitätsprobleme beim Skalieren von Gemini-gestütztem Outreach zu vermeiden, sollten Sie einen schlanken Review-Prozess etablieren. Beispielsweise können Sie festlegen, dass ein:e Manager:in oder Senior-Rep die ersten 20–30 KI-unterstützten E-Mails prüft, die ein:e Rep in jedem neuen Segment versendet, oder dass sämtlicher Outreach oberhalb einer bestimmten Dealgröße einen kurzen Peer-Review durchläuft.

Erstellen Sie eine einfache Checkliste, die Reps in unter einer Minute pro E-Mail anwenden können: Ist die Personalisierung korrekt, ist das Problem plausibel für diese Rolle, ist das Angebot klar und passt die Tonalität zu unserer Marke? Ermutigen Sie Reps, den Basis-Prompt anzupassen, wenn sie wiederkehrend dieselben Probleme sehen, und führen Sie ein gemeinsames Log mit „Vorher/Nachher“-Beispielen als Coaching-Material. So halten Sie die Qualität hoch und profitieren gleichzeitig von den Zeitvorteilen.

KPIs tracken, um zu iterieren: Coverage, Antwortquoten und Zeitersparnis

Betrachten Sie Gemini für Low-Touch-Accounts schließlich als Experiment mit klaren Metriken. Tracken Sie die Anzahl der Long-Tail-Accounts, die pro Woche angesprochen werden, Antwort- und Terminquoten bei KI-unterstütztem versus vollständig manuellem Outreach sowie eine Schätzung der eingesparten Zeit pro E-Mail oder Batch.

Setzen Sie in den ersten 2–3 Monaten auf realistische, schrittweise Verbesserungen: 2–3x mehr angesprochene Long-Tail-Accounts, 20–40 % Uplift bei Antwortquoten im Vergleich zu früheren generischen Sequenzen und 30–50 % weniger Zeitaufwand pro Outreach-Touch in diesen Segmenten. Nutzen Sie diese Zahlen, um Prompts, Templates und Targeting-Regeln zu verfeinern – und um zu entscheiden, wo Sie verstärken oder zurückfahren.

Erwarteter Effekt: Wenn Sie diese Praktiken anwenden, können die meisten Teams die Abdeckung von Low-Touch-Accounts deutlich verbessern, ohne zusätzliche Mitarbeitende einzustellen – bei gleichbleibender oder besserer Antwortqualität. Langfristig führt das zu pralleren Pipelines, mehr Chancen in Mid- und Long-Tail-Segmenten und effizienterer Nutzung Ihres Demand-Gen-Budgets.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini unterstützt, indem es die aufwendige Personalisierung für Segmente automatisiert, die derzeit nur generische oder gar keine Ansprache erhalten. Direkt in Gmail, Sheets und Docs kann Gemini personalisierte E-Mail-Entwürfe, Betreffzeilen und Talking Points erzeugen – basierend auf Rolle, Branche sowie einfachen CRM- oder Aktivitätsdaten.

Statt dass Reps jeden Low-ACV- oder Long-Tail-Account manuell recherchieren, arbeiten sie mit strukturierten Prompts und Templates, in denen Gemini Personalisierungshooks und Messaging ausfüllt. So kann Ihr Team 2–3x mehr Accounts konsistent und relevant erreichen – ohne zusätzliches Personal oder längere Arbeitstage.

Um Gemini für Sales-Outreach zu nutzen, benötigen Sie in erster Linie: Zugang zu Google Workspace mit aktiviertem Gemini, ein grundlegendes Verständnis Ihres ICP und Ihrer Segmente sowie eine Person, die Prompts und Templates verantwortet. Sie brauchen kein Data-Science-Team, um aus den ersten Use Cases echten Nutzen zu ziehen.

Praktisch empfiehlt sich eine Partnerschaft aus einer kommerziellen Führungskraft (z. B. Head of Sales oder Sales Ops) und einer technisch orientierten Person (z. B. RevOps, IT oder Digital Lead) für Design und Governance. Von dort aus raten wir dazu, mit einer kleinen Gruppe von Reps als Champions zu starten, die Prompts gemeinsam entwickeln und testen – statt direkt einen Top-down-Rollout für alle zu erzwingen.

Für fokussierte Use Cases wie die Personalisierung von Outreach an Low-Touch-Accounts können Sie typischerweise innerhalb weniger Wochen erste Ergebnisse sehen. In Woche 1–2 definieren Sie Segmente, erstellen erste Prompts und Templates und führen einen kleinen Pilot mit einigen Reps durch. Bis Woche 3–4 sollten Sie genügend Volumen haben, um Antwortquoten, Terminquoten und den Zeitaufwand pro E-Mail mit Ihrem bisherigen Status quo zu vergleichen.

Fortgeschrittenere Integrationen – etwa strukturierte CRM-Exporte anzubinden, eine Messaging-Bibliothek in Docs aufzubauen und formale Qualitätsprüfungen zu etablieren – entwickeln sich meist über 6–10 Wochen. Dieser gestufte Ansatz entspricht der Art, wie wir KI-PoC-Projekte durchführen: schnelle Validierung zuerst, dann strukturiertes Skalieren auf Basis realer Performance-Daten.

Der ROI von Gemini für Low-Touch-Account-Abdeckung speist sich aus drei Haupthebeln: höhere Abdeckung, bessere Conversion und eingesparte Zeit der Reps. Indem Sie Reps ermöglichen, mehr zielgerichteten Outreach an Long-Tail-Accounts zu senden, erhöhen Sie die Zahl der Opportunities aus Segmenten, die bisher wenig oder gar keine Aufmerksamkeit bekommen haben.

Realistischerweise streben Teams oft an: 2–3x mehr adressierte Accounts, 20–40 % Uplift bei Antwort- oder Terminquoten für KI-unterstützte E-Mails im Vergleich zu generischen Templates und 30–50 % weniger Zeitaufwand für das Texten. Selbst moderate Verbesserungen in jedem Schritt können spürbaren zusätzlichen Umsatz aus bestehendem Leadflow generieren – oft ohne nennenswerte zusätzliche Softwarekosten, wenn Sie Google Workspace bereits nutzen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur eingebettet in Ihrer Organisation. Wir liefern nicht nur Foliensätze, sondern helfen Ihnen, echte KI-Workflows zu designen, zu bauen und live zu bringen, die Ihr Vertriebsteam tatsächlich nutzt. Für Gemini und Low-Touch-Abdeckung bedeutet das: Wir arbeiten mit Ihren Sales-, RevOps- und IT-Teams zusammen, um Use Cases zu definieren, Prompts und Templates aufzusetzen und ein praxisnahes Rollout- und Governance-Modell zu entwickeln.

Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) ist dafür oft der beste Einstieg: In kurzer Zeit validieren wir, dass Gemini auf Basis Ihrer realen Daten hochwertige, personalisierte Outreach erzeugen kann, bauen einen funktionierenden Prototyp in Ihrem Workspace und liefern eine konkrete Roadmap zur Skalierung. Anschließend können wir als Umsetzungspartner an Bord bleiben, direkt in Ihrer P&L operieren und iterieren, bis die Lösung messbaren Pipeline- und Produktivitätsimpact liefert.

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