Die Herausforderung: Inkonsistente Multi-Channel-Botschaften

Ihre Käufer erleben Ihren Vertriebsprozess nicht als separate Kanäle – sie erleben eine einzige Geschichte. In vielen Vertriebsteams fällt diese Geschichte jedoch auseinander. Ein:e Vertriebsmitarbeiter:in verschickt eine generische E-Mail, eine andere Person sendet eine LinkedIn-Nachricht mit einem völlig anderen Blickwinkel, und Call-Notizen existieren isoliert. Interessenten erhalten fragmentierte, teilweise widersprüchliche Outreach, die eher zufällig als beabsichtigt wirkt.

Traditionelle Ansätze setzen auf statische Playbooks, Ad-hoc-Vorlagen und individuellen Stil der Vertriebsmitarbeitenden, um Botschaften abzustimmen. Das funktionierte, als das Outreach-Volumen geringer und die Kanäle begrenzt waren. Heute, mit E-Mail, LinkedIn, Telefon, WhatsApp und Events parallel im Einsatz, können Vertriebsteams schlicht nicht mehr jeden Touchpoint manuell synchron halten. Enablement-Dokumente bleiben ungenutzt, und Copy-Paste-„Personalisierung“ driftet schnell von der Kernbotschaft ab.

Die Auswirkungen sind erheblich: niedrigere Antwort- und Terminquoten, langsamere Deal-Zyklen und verlorene Chancen, weil Interessenten nie ein klares Bild Ihres Mehrwerts entwickeln. Zerrissene Botschaften untergraben Vertrauen – besonders in komplexen B2B-Deals, in denen mehrere Stakeholder ihre Eindrücke abgleichen. Wettbewerber, die über alle Interaktionen hinweg eine konsistente, relevante Story präsentieren, gewinnen leise Deals, ohne zwingend das bessere Produkt zu haben.

Diese Inkonsistenz ist frustrierend, aber sie ist lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von generativer KI für Sales-Outreach können Sie eine kohärente Geschichte durchsetzen und gleichzeitig jede Nachricht auf Rolle, Branche und Verhalten des Käufers zuschneiden. Bei Reruption sehen wir, wie KI-gesteuerte Workflows Ordnung in chaotische Kommunikationsmuster bringen. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini nutzen, um konsistente, Multi-Channel-Vertriebsbotschaften zu entwickeln, die Ihrem Team tatsächlich helfen, mehr Abschlüsse zu erzielen.

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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 KI-gestützter Kommunikationsflüsse und interner Tools sehen wir ein klares Muster: Das Beheben inkonsistenter Botschaften hat weniger mit „besseren Vorlagen“ zu tun als damit, eine lebendige, KI-unterstützte Erzählung rund um jedes Konto aufzubauen. Gemini für Sales-Outreach ist hier besonders stark, weil es nativ in Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets) verankert ist – also direkt dort, wo Vertriebsteams ohnehin schreiben, prüfen und koordinieren. Richtig genutzt wird es zu einem gemeinsamen Gehirn, das sich die Geschichte merkt, sodass jede E-Mail, jeder LinkedIn-Entwurf und jedes Call-Skript in die gleiche Richtung zielt.

Definieren Sie die Erzählung, bevor Sie automatisieren

Bevor Sie Gemini in Ihre Vertriebs-Workflows einbinden, brauchen Sie ein klares narratives Rückgrat. Ohne dieses verstärkt KI lediglich bestehende Inkonsistenzen. Definieren Sie 2–3 zentrale Wertpfeiler, wichtige Belege und Einwandsbehandlungen für Ihre Hauptsegmente (z. B. Mid-Market-IT-Leitung, Enterprise-Operations-Verantwortliche). Das wird zur „Single Source of Truth“, auf die sich Gemini für Vertriebsbotschaften bezieht.

Strategisch ist das eine gemeinsame Aufgabe von Vertrieb, Marketing und Enablement. Ziel ist nicht, Reps in starre Skripte zu zwingen, sondern Gemini eine konsistente Sprache, Perspektive und Positionierung zu geben. Reruption unterstützt Kund:innen häufig dabei, Positionierungsdokumente in KI-taugliche Messaging-Frameworks zu übersetzen, die Modelle wirklich nutzen können.

Behandeln Sie Gemini als Orchestrator der Erzählung, nicht als Vorlagen-Maschine

Viele Teams betrachten KI-Sales-Tools als schnellere Vorlagengeneratoren. Damit verfehlen sie den Kern. Der eigentliche Wert von Gemini liegt in seiner Fähigkeit, Kontext über die Zeit zu halten: Account-Historie, letzten Touch, zentrale Pain Points und die nächste sinnvolle Botschaft. Strategisch sollten Sie Gemini darauf ausrichten, eine kohärente Sequenz über Kanäle hinweg zu orchestrieren, statt nur isolierte Nachrichten zu generieren.

Das bedeutet, Prompts und Workflows so zu gestalten, dass Gemini stets die jüngsten E-Mails, Call-Notizen und LinkedIn-Touchpoints sieht, bevor der nächste Entwurf entsteht. Denken Sie in „Episoden-“ und „Staffel“-Bögen für jedes Konto: Gemini hilft dabei, dass jeder Touchpoint die Geschichte weiterschreibt, statt sie neu zu beginnen.

Daten und Verantwortlichkeiten über Sales, RevOps und Marketing hinweg ausrichten

Konsistente Multi-Channel-Sales-Outreach erfordert gemeinsame Datenbasis und geteilte Verantwortung. Wenn CRM-Felder unzuverlässig sind, Call-Notizen lückenhaft oder Marketingkampagnen für den Vertrieb unsichtbar bleiben, wird Gemini inkonsistente Outputs liefern – weil die Inputs inkonsistent sind.

Auf strategischer Ebene sollte RevOps den Datenfluss verantworten: welche CRM-Objekte, Felder und Engagement-Aktivitäten Gemini in welcher Struktur zur Verfügung stehen. Die Vertriebsleitung definiert Leitplanken für Tonalität, Relevanz und Tiefe der Personalisierung. Marketing stellt sicher, dass Markenstimme und Messaging-Hierarchie in Gemini-Prompts und Systemanweisungen verankert sind. Dieses Triumvirat reduziert massiv das Risiko, dass KI bestehende Silos verstärkt.

Mit einer Journey starten, dann ausweiten

Der Versuch, alle Kanäle, Segmente und Produktlinien gleichzeitig zu harmonisieren, führt fast sicher zu Verwirrung. Strategisch sollten Sie eine einzige, wirkungsstarke Journey wählen, bei der inkonsistente Botschaften die Performance offensichtlich beeinträchtigen – etwa Outbound in ein spezifisches ICP oder Post-Demo-Follow-up-Sequenzen.

Implementieren Sie Gemini-unterstützte Outreach für diese eine Journey end-to-end: E-Mail, LinkedIn und Call-Skripte. Messen Sie Antwort- und Terminquoten, sammeln Sie Feedback aus dem Vertrieb und verfeinern Sie Ihr Messaging-Framework. Sobald das Modell dort zuverlässig kohärente Erzählungen liefert, können Sie mit deutlich weniger Risiko und schnellerer Adoption auf weitere Journeys ausweiten.

Governance und Leitplanken von Anfang an designen

Bei generativer KI ist das Risiko nicht, dass nichts passiert – sondern dass sehr viel passiert, nur eben off-brand und off-message. Sie benötigen eine bewusste Governance: Wer darf Kernprompts ändern, welche Formulierungen sind verboten, wie werden Outputs geprüft? Gemini kann auch hier unterstützen, indem es off-brand Sprache oder unpassende Positionierung im Abgleich mit Ihrem definierten Framework markiert.

Aus Readiness-Sicht sollten Sie ein kleines „KI-Gremium“ aus Vertrieb, Marketing und Legal/Compliance benennen. Dieses Team verantwortet Leitplanken, prüft frühe Outputs und passt Regeln an, während Sie lernen. In unserer Arbeit bei Reruption sehen wir immer wieder: Diese anfängliche Disziplin ist der Hebel, der es Teams erlaubt, KI-Nutzung sicher zu skalieren, statt später nur Brände zu löschen.

Durchdacht eingesetzt kann Gemini sich von einem reinen Texthelfer zum Rückgrat Ihrer Multi-Channel-Sales-Erzählung entwickeln – und sicherstellen, dass jede E-Mail, jede LinkedIn-Nachricht und jedes Call-Skript dieselbe klare Geschichte für den Käufer verstärkt. Die Herausforderung ist weniger technischer als organisatorischer Natur: Daten, Botschaften und Workflows so auszurichten, dass Gemini die richtigen Inputs und Leitplanken erhält. Reruption kombiniert KI-Engineering mit Go-to-Market-Erfahrung, um diese Systeme End-to-End zu designen. Wenn Sie erkunden möchten, wie eine Gemini-gestützte, dauerhaft on-message agierende Vertriebsmaschine in Ihrem Kontext aussehen könnte, entwickeln wir diese gern gemeinsam mit Ihnen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

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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Maersk

Seelogistik

In der anspruchsvollen Welt der Seelogistik sah sich Maersk, das weltweit größte Containerreederei-Unternehmen, mit erheblichen Problemen durch unerwartete Motorausfälle konfrontiert. Diese Ausfälle, häufig verursacht durch Verschleiß an kritischen Komponenten wie Zweitakt‑Dieselmotoren unter konstant hoher Belastung, führten zu kostspieligen Verzögerungen, Notreparaturen und mehrmillionenschweren Verlusten durch Ausfallzeiten. Bei einer Flotte von über 700 Schiffen, die weltweite Routen befahren, kann bereits ein einzelner Ausfall Lieferketten stören, die Kraftstoffeffizienz verringern und die Emissionen erhöhen . Suboptimale Schiffsoperationen verschärften das Problem. Traditionelle Festgeschwindigkeitsrouten ignorierten Echtzeitfaktoren wie Wetter, Strömungen und Motorkondition, was zu übermäßigem Kraftstoffverbrauch führte — der bis zu 50% der Betriebskosten ausmachen kann — und zu höheren CO2‑Emissionen. Verzögerungen durch Ausfälle dauerten im Schnitt Tage pro Vorfall und verstärkten logistische Engpässe in einer Branche, in der Zuverlässigkeit oberste Priorität hat .

Lösung

Maersk ging diese Probleme mit Maschinellem Lernen (ML) für vorausschauende Wartung und Optimierung an. Durch die Analyse großer Datensätze aus Motorsensoren, AIS (Automatic Identification System) und meteorologischen Daten sagen ML‑Modelle Ausfälle Tage bis Wochen im Voraus voraus und ermöglichen proaktive Eingriffe. Dies wird mit Algorithmen zur Routen‑ und Geschwindigkeitsoptimierung verknüpft, die Fahrten dynamisch für Kraftstoffeffizienz anpassen . Die Implementierung erfolgte in Partnerschaft mit Technologieführern wie Wärtsilä für Flottenlösungen und der internen digitalen Transformation, wobei MLOps für skalierbare Bereitstellung über die gesamte Flotte genutzt wurde. KI‑Dashboards liefern Echtzeit‑Einblicke für Besatzungen und Landteams und verlagern den Betrieb vom Reaktiven zum Vorausschauenden .

Ergebnisse

  • Kraftstoffverbrauch um 5–10% reduziert durch KI‑basierte Routenoptimierung
  • Ungeplante Motor‑Ausfallzeiten um 20–30% verringert
  • Wartungskosten um 15–25% gesenkt
  • Betriebliche Effizienz um 10–15% verbessert
  • CO2‑Emissionen um bis zu 8% reduziert
  • Vorhersagegenauigkeit für Ausfälle: 85–95%
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Mastercard

Zahlungsverkehr

In der hochbrisanten Welt der digitalen Zahlungen stellten sich Card-Testing-Angriffe als kritische Bedrohung für das Mastercard-Ökosystem heraus. Betrüger setzen automatisierte Bots ein, um gestohlene Kartendaten mittels Mikrotransaktionen bei Tausenden von Händlern zu testen und damit Zugang für größere Betrugsschemata zu validieren. Traditionelle regelbasierte und klassische Machine-Learning-Systeme erkannten diese Angriffe häufig erst, nachdem erste Tests Erfolg hatten, was zu jährlichen Verlusten in Milliardenhöhe führte und legitimen Handel störte. Die Subtilität dieser Angriffe – geringwertige, hochfrequente Tests, die normales Verhalten imitieren – überforderte Legacy-Modelle, verstärkt durch den Einsatz von KI durch Betrüger, um Erkennungsmuster zu umgehen. Als die Transaktionsvolumina nach der Pandemie explodierten, stand Mastercard unter steigendem Druck, von reaktiver zu proaktiver Betrugsprävention überzugehen. Fehlalarme durch überharte Warnungen führten zu abgelehnten legitimen Transaktionen und damit zu Vertrauensverlust bei Kunden, während ausgeklügelte Methoden wie Card-Testing in Echtzeit der Erkennung entgingen. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, die kompromittierte Karten präventiv identifizieren kann und dabei riesige Netze miteinander verbundener Transaktionen analysiert, ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit zu opfern.

Lösung

Mastercards Decision Intelligence (DI)-Plattform integrierte generative KI mit graphbasiertem Machine Learning, um die Betrugserkennung zu revolutionieren. Generative KI simuliert Betrugsszenarien und erzeugt synthetische Transaktionsdaten, was das Modelltraining und die Anomalieerkennung beschleunigt, indem seltene Angriffsvarianten nachgebildet werden, die in echten Daten fehlen. Die Graph-Technologie bildet Entitäten wie Karten, Händler, IP-Adressen und Geräte als miteinander verbundene Knoten ab und macht verborgene Betrugsringe sowie Ausbreitungspfade in Transaktionsgraphen sichtbar. Dieser hybride Ansatz verarbeitet Signale in bislang ungekanntem Umfang, nutzt die generative KI zur Priorisierung risikoreicher Muster und Graphen, um Beziehungen zu kontextualisieren. Über Mastercards AI Garage implementiert, ermöglicht er die Echtzeit-Bewertung des Kompromittierungsrisikos von Karten und alarmiert ausgebende Institute, bevor Betrug eskaliert. Das System bekämpft Card-Testing, indem es anomale Testcluster frühzeitig markiert. Die Einführung erfolgte mit iterativen Tests bei Finanzinstituten, wobei Mastercards globales Netzwerk für robuste Validierung genutzt wurde, gleichzeitig wurde auf Erklärbarkeit geachtet, um das Vertrauen der Emittenten zu stärken.

Ergebnisse

  • 2x schnellere Erkennung potenziell kompromittierter Karten
  • Bis zu 300% Steigerung der Effektivität der Betrugserkennung
  • Verdopplung der Rate proaktiver Benachrichtigungen über kompromittierte Karten
  • Deutliche Reduktion betrügerischer Transaktionen nach Erkennung
  • Minimierung falsch abgelehnter legitimer Transaktionen
  • Echtzeit-Verarbeitung von Milliarden von Transaktionen
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Ooredoo (Qatar)

Telekommunikation

Ooredoo Qatar, Qatars führender Telekommunikationsanbieter, hatte mit den Ineffizienzen manueller Optimierung und Fehlerbehebung im Radio Access Network (RAN) zu kämpfen. Mit der Beschleunigung des 5G-Ausbaus erwiesen sich traditionelle Methoden als zeitaufwendig und nicht skalierbar , sie konnten die steigenden Datenanforderungen nicht effizient bewältigen, die nahtlose Konnektivität gewährleisten oder hohe Nutzererlebnisse inmitten komplexer Netzdynamiken aufrechterhalten . Leistungsprobleme wie abgebrochene Gespräche, schwankende Datenraten und suboptimale Ressourcenallokation erforderten ständige manuelle Eingriffe, trieben die Betriebskosten (OpEx) in die Höhe und verzögerten Problemlösungen. Da Qatars nationale Digitalisierungsagenda fortgeschrittene 5G-Fähigkeiten forderte, benötigte Ooredoo einen proaktiven, intelligenten Ansatz für das RAN-Management, ohne die Netzzuverlässigkeit zu gefährden .

Lösung

Ooredoo ging eine Partnerschaft mit Ericsson ein, um die cloud-native Ericsson Cognitive Software auf Microsoft Azure bereitzustellen, die einen digitalen Zwilling des RAN mit Deep Reinforcement Learning (DRL) für KI-gesteuerte Optimierung kombiniert . Diese Lösung erstellt eine virtuelle Netzreplik, um Szenarien zu simulieren, umfangreiche RAN-Daten in Echtzeit zu analysieren und proaktive Tuning-Empfehlungen zu erzeugen . Die Suite der Ericsson Performance Optimizers wurde 2022 in einer Pilotphase getestet und entwickelte sich bis 2023 zur vollständigen Bereitstellung, wodurch automatisierte Problemlösungen und Leistungsverbesserungen ermöglicht wurden, die sich nahtlos in Ooredoos 5G-Infrastruktur integrieren ließen . Kürzliche Erweiterungen umfassen Energieeinsparungs-PoCs, die KI weiter für nachhaltigen Betrieb nutzen .

Ergebnisse

  • 15% Reduktion des Funkleistungsverbrauchs (Energy Saver PoC)
  • Proaktive RAN-Optimierung verkürzt Fehlerbehebungszeiten
  • Hohe Nutzererfahrung während der Energieeinsparungen beibehalten
  • Reduzierte Betriebskosten durch automatisierte Problemlösungen
  • Verbessertes 5G-Abonnentenerlebnis mit nahtloser Konnektivität
  • 10% Zuwachs der spektralen Effizienz (Ericsson AI RAN Benchmarks)
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NYU Langone Health

Gesundheitswesen

At NYU Langone Health, one of the largest U.S. academic medical centers, 80% of electronic health record (EHR) data exists as unstructured free-text clinical notes, rich in nuanced patient insights but notoriously difficult to process for predictive analytics . Traditional machine learning models depend on structured data like vital signs and labs, missing subtle signals in physician narratives that could forecast critical outcomes such as in-hospital mortality, prolonged length of stay (LOS), readmissions, and even operational issues like appointment no-shows . This gap leads to less accurate risk stratification, inefficient resource use, and delayed interventions in a system handling millions of encounters yearly . Developing task-specific models exacerbates challenges: each requires laborious feature engineering, labeled data curation, and maintenance, straining resources in a dynamic clinical environment. With rising patient volumes and complexity, NYU Langone needed a scalable, versatile prediction engine capable of leveraging raw notes without preprocessing hurdles .

Lösung

NYU Langone's Division of Applied AI Technologies at the Center for Healthcare Innovation and Delivery Science created NYUTron, a foundational 6.7-billion-parameter large language model (LLM) pretrained on 10+ years of de-identified inpatient clinical notes—4 billion words from 4.4 million encounters . Using a GPT-like architecture, NYUTron learns medical language intricacies, enabling it to serve as an 'all-purpose clinical prediction engine' . The model is fine-tuned on modest labeled datasets for 10 diverse tasks, from clinical predictions (e.g., mortality, LOS) to operational forecasts (e.g., no-shows), bypassing complex pipelines of prior models . This approach yields superior performance over baselines like ClinicalBERT and structured models, with easy deployment into workflows . Ongoing expansions include generative applications and education tools .

Ergebnisse

  • AUROC für stationäre Mortalität: 0.932 (vs. strukturiertes Baseline-Modell 0.886)
  • AUROC für verlängerte Verweildauer (LOS): 0.906 (vs. 0.870)
  • AUROC für 30‑Tage‑Wiederaufnahmen: 0.773 (vs. 0.727)
  • AUROC für 48‑Stunden‑Mortalität: 0.969
  • AUROC für Vorhersage von Hochkostenaufenthalten: 0.842 (vs. 0.808)
  • Durchschnittlicher AUROC‑Zuwachs gegenüber Top‑Baselines: 4.4 Punkte
  • Korpusgröße: 4 Mrd. Wörter aus 10 Jahren von 4.4 Mio. Begegnungen
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Best Practices

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

Zentralisieren Sie Ihr Messaging-Framework in einem für Gemini gut lesbaren Dokument

Starten Sie mit einem einzigen Google Doc, in dem Sie Ihre Kernbotschaften festhalten: ICP-Definitionen, Wertpfeiler, zentrale Vorteile je Persona, Proof Points und Einwandbehandlung. Das wird zur Basis für jede Gemini-Sales-Outreach. Verwenden Sie klare Überschriften und Aufzählungen, damit das Modell die Struktur leicht erfassen und wiederverwenden kann.

Wann immer Sie Gemini in Gmail oder Docs ansprechen, verweisen Sie explizit auf dieses Dokument: Fügen Sie die relevanten Abschnitte ein oder nutzen Sie eine kurze interne URL und instruieren Sie Gemini, dieses als „Single Source of Truth“ zu verwenden. So reduzieren Sie Drift und sichern eine konsistente Wortwahl, unabhängig davon, welche Person im Vertrieb gerade Outreach betreibt.

Beispiel-Prompt für Gemini in Docs:

Sie sind ein Assistent für Vertriebs-Outreach.
Nutzen Sie das unten stehende Messaging-Framework als Single Source of Truth
für Tonalität und Positionierung.

MESSAGING-FRAMEWORK:
[Fügen Sie Ihre Wertpfeiler, ICP und Proof Points ein]

AUFGABE:
Schreiben Sie eine Erstkontakt-E-Mail für diese:n Interessent:in
auf Basis des Frameworks und des folgenden Account-Kontexts.
Maximal 140 Wörter, locker, aber professionell.

ACCOUNT-KONTEXT:
[Fügen Sie CRM-Notizen, letzte Aktivität, zentrale Pain Points ein]

Nutzen Sie Gemini in Gmail, um E-Mail-Threads in der Story zu halten

Bitten Sie Gemini bei Antworten an Interessenten nicht einfach, „eine Antwort zu schreiben“ – losgelöst vom Rest. Markieren Sie stattdessen den gesamten Thread plus eine kurze Zusammenfassung Ihrer beabsichtigten Richtung und instruieren Sie Gemini, so zu antworten, dass die bestehende Erzählung weiterentwickelt wird. So bleiben Follow-ups konsistent mit Ihrem anfänglichen Blickwinkel und vermeiden abrupte Themenwechsel.

Sie können einen Prompt-Baustein standardisieren, den Reps direkt in „Help me write“ in Gmail oder im Gemini-Sidepanel wiederverwenden. Schulen Sie Ihr Team, die Absicht (z. B. „zu Discovery-Call überleiten“ vs. „Preisbedenken adressieren“) schnell anzupassen, Messaging und Ton aber konstant zu halten.

Beispiel für Inline-Prompt in Gmail:

Sie unterstützen eine:n B2B-Vertriebsmitarbeiter:in.
Lesen Sie den vollständigen E-Mail-Thread unten und halten Sie die gleiche
übergeordnete Value Story bei.

Ziel dieser Antwort:
- [konkrete Sorge] adressieren
- Den Bezug zu unserem Kernnutzen rund um [Pfeiler aus Framework] herstellen
- Einen klaren nächsten Schritt vorschlagen: [z. B. 30-minütiger Discovery-Call]

Rahmenbedingungen:
- Maximal 120 Wörter
- Gleicher Ton wie in den bisherigen Nachrichten
- Keine Rabatte, keine Features pitchen, die noch nicht erwähnt wurden

LinkedIn-Outreach erzeugen, das E-Mail- und Call-Kontext aufgreift

Um unzusammenhängende LinkedIn-Nachrichten zu vermeiden, sollten Reps eine kurze Zusammenfassung der jüngsten E-Mail- und Call-Aktivitäten in Gemini (in Docs oder im Workspace-Sidepanel) einfügen und LinkedIn-Texte erzeugen lassen, die explizit auf diesem Kontext aufbauen. So erlebt der/die Interessent:in eine durchgehende Geschichte statt eines neuen Cold Pitches.

Schulen Sie Ihr Team auf schlanke Formate: 1–2 Sätze mit Bezug auf den letzten Kontakt, 1 Satz mit einem neuen Insight oder Proof Point und ein weicher Call-to-Action. Gemini ist sehr gut darin, Ihre bestehende Erzählung in einen LinkedIn-gerechten Stil zu überführen, ohne den inhaltlichen Kern zu verändern.

Beispiel-Prompt für LinkedIn-Nachricht:

Sie sind ein:e Vertriebsmitarbeiter:in und kontaktieren eine Person auf LinkedIn.
Hier ist der jüngste Interaktionsverlauf mit dieser Person:
[Fügen Sie Zusammenfassung der letzten E-Mail + Call-Notizen ein]

Schreiben Sie eine LinkedIn-Contact-Note, die:
- Unsere letzte E-Mail oder Unterhaltung in einem Satz aufgreift
- Einen neuen Insight liefert, der für Rolle/Branche relevant ist
- Mit einer wenig aufdringlichen CTA endet (z. B. „gerne teile ich, wie andere X lösen“)

Maximal 280 Zeichen. Menschlich und konkret, nicht zu werblich.

Call-Vorbereitung und -Recaps mit Gemini in Docs standardisieren

Nutzen Sie Gemini in Google Docs, um strukturierte Call-Vorbereitungsblätter und Recap-Notizen zu erzeugen, die auf Ihr Kern-Messaging einzahlen. Vor einem Call fügen Sie die jüngsten Aktivitäten des Accounts, CRM-Notizen und frühere KI-generierte E-Mails in ein Doc ein. Bitten Sie Gemini, eine kurze Agenda, Schlüsselfragen und 2–3 zugeschnittene Gesprächsleitfäden im Einklang mit Ihren Wertpfeilern zu erstellen.

Nach dem Call fügen Sie rohe Notizen oder Meeting-Transkripte ein und instruieren Gemini, ein Recap in einem Standardformat zu erstellen: zentrale Pain Points, Stakeholder, Risiken, nächste Schritte und ein aktualisierter narrativer Blickwinkel. Dieses Recap wird zur Basis für Follow-up-E-Mails und weitere LinkedIn-Touchpoints und stellt sicher, dass alle Kanäle dieselbe sich entwickelnde Story erzählen.

Beispiel-Prompt für Call-Recap:

Sie sind ein:e B2B-Account-Executive.
Unten finden Sie meine Rohnotizen aus einem Discovery-Call mit einem Interessenten.

NOTIZEN:
[Fügen Sie Transkript oder Notizen ein]

Basierend auf unserem Messaging-Framework:
[Fügen Sie die 2–3 relevantesten Wertpfeiler ein]

Erstellen Sie:
1) Eine Zusammenfassung in 5 Bullet Points (Pains, Ziele, Stakeholder)
2) Einen empfohlenen narrativen Winkel für zukünftige Outreach
3) Einen kurzen Follow-up-E-Mail-Entwurf (maximal 130 Wörter)

Sheets + Gemini nutzen, um Konsistenz über Sequenzen hinweg durchzusetzen

Für Outbound- oder Nurture-Sequenzen können Sie die Schritte in Google Sheets managen und Gemini einsetzen, um Inhalte für jeden Schritt zu erzeugen und zu prüfen. Legen Sie Spalten an für Touch-Nummer, Kanal (E-Mail/LinkedIn/Call), primären Wertpfeiler und CTA. So erhalten Sie eine Draufsicht auf die Narrative über 5–8 Touchpoints hinweg.

Nutzen Sie anschließend Gemini in Verbindung mit Sheets (via AppSheet, Apps Script oder als PoC per Copy/Paste), um Texte zu generieren, die zur Intention jeder Zeile passen. Sie können Gemini außerdem bitten, die gesamte Sequenz auf Inkonsistenzen in Tonalität, Value Proposition oder Zielgruppe zu prüfen und Schritte zu markieren, die redundant oder off-brand wirken.

Beispielkonfiguration:

Fügen Sie in Sheets eine Spalte „Gemini-Prompt“ hinzu mit:
„Schreibe Touch <N> für eine:n <Persona> über <Kanal> mit Fokus auf <Pfeiler>.
Rahmenbedingungen: 80–130 Wörter, stelle Bezug zum Thema des vorherigen
Touchpoints her: <vorheriger Pfeiler>.“

Nutzen Sie Apps Script, um diesen Prompt an Gemini zu senden, speichern Sie den
Output in einer Spalte „Entwurfstext“ und lassen Sie anschließend eine Person
im Team die Inhalte final prüfen, bevor sie in Ihr Sequencing-Tool importiert werden.

Messen und iterieren: KPIs auf Messaging-Konsistenz abbilden

Um den Effekt nachzuweisen, definieren Sie spezifische KPIs für Ihre Gemini-gestützte Outreach: E-Mail-Antwortquoten, gebuchte Termine pro Sequenz, Time-to-First-Response bei neuen Leads sowie qualitative Kennzahlen wie Zufriedenheit der Reps mit KI-Entwürfen. Vergleichen Sie Kohorten: Sequenzen, die mit Gemini auf Basis Ihres Frameworks erstellt wurden, mit Legacy-Vorlagen.

Prüfen Sie wöchentlich eine Stichprobe KI-generierter Nachrichten. Nutzen Sie ein einfaches Scoring (z. B. 1–5 für Relevanz, Klarheit, Konsistenz mit Wertpfeilern). Speisen Sie dieses Feedback zurück in Ihre Prompts und Frameworks. Über 4–8 Wochen sollten Sie konsistentere thematische Linien in Ihren Botschaften und einen messbaren Anstieg positiver Rückmeldungen sehen – typischerweise im Bereich von 10–25 % relativer Verbesserung bei gut umgesetzten Outbound-Optimierungen, ohne den manuellen Aufwand zu erhöhen.

Erwartetes Ergebnis: ein wiederholbares, KI-gestütztes Outreach-System, in dem jeder Kanal dieselbe kohärente Story unterstützt, Antwortquoten steigen und Reps ihre Zeit mit Gesprächen statt mit Copywriting verbringen – bei gleichzeitig hoher Kontrolle über Botschaft, Marke und Compliance.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini reduziert Inkonsistenzen, indem es nicht mit isolierten Prompts arbeitet, sondern auf einem gemeinsamen Messaging-Framework und der gesamten Interaktionshistorie basiert. In Gmail und Docs können Sie Gemini Zugriff auf Ihre Wertpfeiler, ICP-Definitionen und die jüngsten Account-Aktivitäten geben und es dann bitten, E-Mails, LinkedIn-Nachrichten und Call-Skripte zu verfassen, die sich alle auf dieselben Pains, Vorteile und nächsten Schritte beziehen.

Da Gemini in Google Workspace eingebettet ist, kann es denselben narrativen Kontext über Dokumente und Nachrichten hinweg wiederverwenden. Das Ergebnis: Jeder neue Touchpoint verstärkt eine sich entwickelnde Story, statt bei null anzufangen – Ihre Outreach wirkt für Käufer:innen dadurch deutlich absichtsvoller und kohärenter.

Mindestens drei Fähigkeiten sind nötig: starkes Sales-Messaging (um die Story zu definieren, der Gemini folgen soll), grundlegende Workspace-Konfigurationskenntnisse (um Docs, Sheets und eventuelle Skripte oder Add-ons aufzusetzen) und Unterstützung durch Sales Operations, um bei Bedarf CRM-Daten anzubinden.

Ihr Vertriebsteam muss keine KI-Expert:innen werden. Ein kleines zentrales Team (RevOps oder Sales Enablement) kann Prompts designen, einige wiederverwendbare Vorlagen erstellen und Reps im täglichen Einsatz schulen. Reruption arbeitet typischerweise mit einer funktionsübergreifenden Gruppe (Sales Lead, RevOps, eine technische Verantwortliche Person), um innerhalb weniger Wochen vom Konzept zu einem funktionsfähigen, Gemini-gestützten Outreach-Flow zu kommen.

Für einen fokussierten Use Case (z. B. eine Outbound-Sequenz plus zugehörige LinkedIn- und Call-Touchpoints) sehen die meisten Teams innerhalb weniger Tage nutzbare Entwürfe und messbare Performance-Veränderungen in 4–8 Wochen. Die erste Woche wird meist dafür genutzt, Ihr Messaging-Framework in Gemini-lesbarer Form aufzusetzen und Prompts sowie Workflows zu designen.

Wochen 2–4 dienen Piloten mit einer kleinen Vertriebsgruppe, dem Sammeln von Beispielen und dem Nachschärfen von Leitplanken. Sobald sich die Messaging-Qualität stabilisiert, können Sie die Nutzung auf mehr Reps und Journeys ausweiten. Da Gemini in Ihren bestehenden Google-Tools läuft, entfällt eine schwere Implementierungsphase – der Hauptaufwand liegt in der Abstimmung von Botschaften, Prompts und Prozessen.

Der ROI entsteht typischerweise in drei Bereichen: höhere Conversion, weniger manueller Schreibaufwand und weniger verlorene Opportunities durch Verwirrung. Kund:innen, die KI-gestützte Sales-Outreach nutzen, sehen häufig zweistellige relative Steigerungen bei Response- oder Terminbuchungsraten, wenn sie von inkonsistentem, stark personenabhängigem Messaging zu einer kohärenten, KI-unterstützten Story wechseln.

Auf der Produktivitätsseite können Reps die Zeit für das Verfassen von E-Mails und Nachrichten um 30–50 % reduzieren und sich stärker auf Discovery und Closing konzentrieren. Da Gemini bereits Teil von Google Workspace ist, sind zusätzliche Lizenzkosten oft geringer als bei Standalone-Tools. Entscheidend für den ROI ist eine disziplinierte Einrichtung: ein klares Messaging-Framework, gute Prompts und einfache KPIs, um die Performance über die Zeit zu verfolgen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur Seite an Seite mit Ihrem Team, um echte Workflows zu designen und zu bauen – nicht nur Folien. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) können wir innerhalb weniger Tage validieren, ob ein Gemini-gestütztes Outreach-Framework für Ihre spezifische Vertriebsorganisation funktioniert: Use Case definieren, Daten anbinden, Prompts und Vorlagen entwickeln und erste Performance messen.

Über den PoC hinaus helfen wir Ihnen bei der Industrialisierung der Lösung: Integration von Gemini in Ihre Vertriebsprozesse, Aufbau von Governance und Leitplanken, Schulung Ihrer Reps und iteratives Verfeinern des Messagings anhand der Ergebnisse. Wir arbeiten eingebettet mit Ihren Sales- und RevOps-Teams, hinterfragen Annahmen und liefern funktionsfähige, KI-gestützte Flows, die Ihre Multi-Channel-Outreach konsistent, skalierbar und wirkungsvoll machen.

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