Die Herausforderung: Irrelevante Value Propositions

Die meisten Vertriebsteams wissen, dass sie „in der Sprache des Kunden sprechen“ sollten – in der Realität wirken viele E-Mails, Call Scripts und Angebote dennoch generisch. Reps wiederholen die gleiche Liste von Produktvorteilen, unabhängig davon, ob ein Interessent sich eher für Kosteneinsparungen, schnellere Implementierung, Compliance oder Nutzerakzeptanz interessiert. Das Ergebnis: Value Propositions, die nicht den richtigen Ton treffen und nicht mit den tatsächlichen Bedürfnissen einzelner Stakeholder verbinden.

Traditionelle Ansätze stützen sich auf statische Messaging-Frameworks, Persona-Präsentationen und manuelle Recherche. Ein motivierter Rep verbringt vielleicht eine halbe Stunde damit, sich durch CRM-Notizen, alte E-Mails und LinkedIn-Profile zu arbeiten, um ein Outreach zu individualisieren – und greift dann unter Zeitdruck trotzdem wieder auf generische Pitches zurück. Da Buying Committees wachsen und Touchpoints sich über E-Mail, Meetings und geteilte Dokumente verteilen, wird es für Menschen allein nahezu unmöglich, alle Signale im Blick zu behalten und die Botschaft in Echtzeit anzupassen.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Fehlende Passgenauigkeit in der Kommunikation erzwingt zusätzliche Klärungsanrufe, verlängert Sales Cycles und erhöht das Risiko, dass ein Wettbewerber das Problem des Kunden besser auf den Punkt bringt als Sie. Response-Raten sinken, weil sich Interessenten in Ihrem Pitch nicht wiedererkennen. Opportunities enden im Status „No Decision“, weil der interne Champion keine prägnante, maßgeschneiderte Story hat, um Sie intern zu verkaufen. Langfristig spiegelt sich das in niedrigeren Win-Rates, höheren Customer Acquisition Costs und einer wachsenden Lücke zu datengetriebeneren Wettbewerbern wider.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist mit der richtigen Kombination aus Daten und KI sehr gut lösbar. Mit Tools wie Gemini für Sales-Personalisierung können Sie verstreute Interaktionshistorie in konkrete, rollenbezogene Value Propositions übersetzen, die bei jedem Stakeholder resonieren – ohne dass Ihre Reps zu Vollzeit-Analysten werden müssen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-gestützte Workflows zu bauen, die direkt im bestehenden Toolstack verankert sind. Im Folgenden skizzieren wir praktische Schritte, wie Sie diese Form intelligenter Personalisierung in Ihren eigenen Sales-Prozess bringen.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruptions Arbeit beim Aufbau von KI-first Sales- und Kommunikations-Workflows wissen wir, dass Gemini besonders stark ist, wenn es sowohl auf CRM-Kontext als auch auf Interaktionsdaten aus Google Workspace zugreifen kann. Anstatt KI als hübschen Textgenerator zu betrachten, sehen wir Gemini als Reasoning-Schicht über Ihren E-Mails, Docs, Sheets und der Deal-Historie – sodass das Modell ableiten kann, was jedem Interessenten wirklich wichtig ist, und Value Propositions vorschlägt, die den Lärm durchdringen.

Verankern Sie Gemini in einem klaren Value-Proposition-Framework

Bevor Sie Gemini mit Ihrem CRM und Gmail verbinden, benötigen Sie eine klare interne Landkarte Ihrer eigenen Werttreiber. Zum Beispiel: Kosteneinsparungen, Umsatzwachstum, operative Effizienz, Compliance, Sicherheit, User Experience und Implementierungsgeschwindigkeit. Ohne dieses gemeinsame Framework erzeugt Gemini zwar wohlklingende Nachrichten, sie werden jedoch nicht systematisch die Positionierung verstärken, mit der Sie Deals gewinnen.

Definieren Sie 6–10 zentrale Wertthemen, verknüpfen Sie diese mit typischen Käuferrollen (CFO, CIO, Geschäftsverantwortliche, Endnutzer) und halten Sie Nachweise sowie Beispiele für jedes Thema fest. Nutzen Sie dies dann als Rückgrat für Ihre Gemini-Prompts und Systemanweisungen, damit das Modell lernt, rohe Nutzersignale in Ihre standardisierten, wirkungsvollen Value Stories zu übersetzen.

Behandeln Sie Gemini als Co-Pilot, nicht als Skript-Engine

Der schnellste Weg, mit KI im Sales-Outreach zu scheitern, ist der Versuch, jede E-Mail oder jedes Call Script vollständig zu automatisieren. Das führt zu generischen, überpolierten Inhalten und nimmt die Urteilsfähigkeit der Reps aus dem Prozess. Denken Sie stattdessen an Gemini als Co-Piloten, der Entwürfe, Highlight-Reels und zugeschnittene Talking Points vorbereitet, die der Rep anschließend anpasst.

Diese Denkweise reduziert auch Widerstände bei der Einführung. Reps behalten die Kontrolle über das Gespräch, während Gemini die Schwerarbeit übernimmt: Zusammenfassung der Aktivitäten des Interessenten, Hervorhebung zentraler Pain Points und Vorschlag von Value Propositions und Einwänden, die zum Kontext passen. Strategisch positioniert das KI als Ergänzung, nicht als Ersatz – und erleichtert so den Roll-out über Regionen und Senioritätsstufen hinweg.

Rund um den Sales-Workflow designen, nicht rund um das Modell

Ein häufiger Fehler ist, mit „Was kann Gemini?“ statt mit „Wo verlieren unsere Reps am meisten Zeit oder Relevanz?“ zu starten. Bei irrelevanten Value Propositions im Vertrieb liegen die kritischen Momente oft in: erstem Outbound-Touch, Follow-up nach Discovery, E-Mails zur Abstimmung mit mehreren Stakeholdern und Einleitungen von Angeboten.

Skizzieren Sie diese Schlüsselmomente und designen Sie dann, wo Gemini auftauchen soll: eine Sidebar in Gmail mit Vorschlägen für maßgeschneiderte Intros, eine Chrome-Erweiterung, die letzte Interaktionen zusammenfasst, oder eine Dokumentvorlage, die Value Arguments automatisch basierend auf CRM-Feldern ausfüllt. Durch das Einbetten von Gemini in bestehende Tools wie Gmail, Docs und Ihr CRM minimieren Sie den Change-Management-Aufwand und stellen sicher, dass die KI tatsächlich genutzt wird.

Früh in Datenqualität und Kennzeichnung investieren

Gemini kann nur auf Basis dessen personalisieren, was es sieht. Wenn Ihr CRM nicht zwischen kostengetriebenen und innovationsgetriebenen Deals unterscheidet oder Felder wie „Branche“ und „Rolle“ uneinheitlich gepflegt sind, wird das Modell Schwierigkeiten haben, die richtige Value Proposition abzuleiten. Strategisch bedeutet dies: Die Verbesserung der Sales-Datenhygiene ist keine reine Admin-Aufgabe, sondern Voraussetzung für hochwertige Personalisierung.

Beginnen Sie damit, eine kleine Anzahl an Feldern zu standardisieren, die für die Ausrichtung der Value Proposition am wichtigsten sind: Branche, Rolle, primäres Ziel (z. B. Kosten senken/Umsatz steigern/Zuverlässigkeit verbessern) und Kaufphase. Machen Sie es Reps dann so einfach wie möglich, diese Informationen aktuell zu halten – idealerweise, indem Gemini auf Basis von E-Mails und Call Notes Werte vorschlägt, die der Rep nur noch bestätigt. So wird Datenqualität zum Nebenprodukt des Workflows, nicht zu einer separaten Pflichtaufgabe.

Guardrails definieren, um Marke und Compliance zu schützen

Wenn Sie KI-generiertes Outreach mit Gemini skalieren, skalieren Sie auch das Risiko – sofern Sie keine Grenzen definieren. Strategische Guardrails sollten abdecken, was Gemini zusagen darf (z. B. keine spezifischen ROI-Prozentsätze ohne Referenzen), wie über Wettbewerber gesprochen wird und bei welchen regulierten Themen eine manuelle Prüfung nötig ist.

Implementieren Sie Systemanweisungen und Freigabeprozesse für sensible Segmente oder Regionen. Beispielsweise können Sie für Erstkontakt-E-Mails an strategische Accounts eine Managerfreigabe verlangen oder bestimmte Formulierungen in Branchen mit strengen Compliance-Vorgaben einschränken. Diese Kontrollen ermöglichen es Ihnen, von Geminis Personalisierungskraft zu profitieren und gleichzeitig Markenkonsistenz und rechtliche Sicherheit zu wahren.

Bewusst eingesetzt kann Gemini verstreute Sales-Daten in maßgeschneiderte, rollenbezogene Value Propositions übersetzen, die zu den Prioritäten jedes Käufers passen und Deals schneller voranbringen. Der eigentliche Hebel entsteht aus der Kombination von sauberen CRM-Signalen, klaren Value Frameworks und intelligenter Workflow-Integration – Felder, in denen Reruptions KI-Engineering und Co-Preneur-Ansatz genau ansetzen. Wenn Sie erkunden möchten, wie Gemini Ihre Outreach-Personalisierung verbessern kann, ohne Ihre Reps zu überfordern, können wir gemeinsam einen fokussierten Use Case prototypen und ihn skalieren, sobald sein Wert belegt ist.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Automobilindustrie bis Automobilproduktion: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Cruise (GM)

Automobilindustrie

Die Entwicklung eines selbstfahrenden Taxi‑Dienstes in dicht besiedelten urbanen Umgebungen stellte Cruise vor immense Herausforderungen. Komplexe Situationen wie unberechenbare Fußgänger, erratische Radfahrer, Baustellen und widrige Wetterbedingungen erforderten nahezu perfekte Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in Echtzeit. Sicherheit hatte oberste Priorität, da jeder Fehler zu Unfällen, behördlicher Prüfung oder öffentlicher Empörung führen konnte. Frühe Tests zeigten Lücken bei der Handhabung von Randfällen, etwa Einsatzfahrzeuge oder verdeckte Objekte, und verlangten eine robuste KI, die die Leistung menschlicher Fahrer übertreffen sollte. Ein entscheidender Sicherheitsvorfall im Oktober 2023 verschärfte diese Probleme: Ein Cruise‑Fahrzeug erfasste eine Fußgängerin, die von einem Unfallfahrer in seinen Weg gedrängt worden war, und schleifte sie, als das Fahrzeug den Unfallort verließ, was zur Aussetzung der Betriebsführungen landesweit führte. Dies legte Schwachstellen im Nach‑Kollisions‑Verhalten, in der Sensorfusion unter chaotischen Bedingungen und in der regulatorischen Compliance offen. Die Skalierung zu kommerziellen Robotaxi‑Flotten bei gleichzeitiger Erreichung von Null schuldhaften Vorfällen erwies sich angesichts von $10 Mrd.+ Investitionen seitens GM als schwer realisierbar.

Lösung

Cruise begegnete diesen Herausforderungen mit einem integrierten KI‑Stack, der Computervision für die Wahrnehmung und verstärkendes Lernen für die Planung nutzte. Lidar, Radar und mehr als 30 Kameras speisten CNNs und Transformers für Objekterkennung, semantische Segmentierung und Szenenvorhersage, wodurch 360°‑Ansichten mit hoher Detailtreue selbst bei schwachem Licht oder Regen verarbeitet wurden. Verstärkendes Lernen optimierte Trajektorienplanung und Verhaltensentscheidungen, trainiert auf Millionen simulierten Meilen, um seltene Ereignisse zu bewältigen. End‑to‑end‑Neuronale Netze verfeinerten die Bewegungsprognose, während Simulationsframeworks die Iteration ohne reales Risiko beschleunigten. Nach dem Vorfall verstärkte Cruise die Sicherheitsprotokolle und nahm 2024 mit verbesserten Disengagement‑Raten wieder beaufsichtigte Tests auf. GMs Strategiewechsel integrierte diese Technologie in die Weiterentwicklung von Super Cruise für Privatfahrzeuge.

Ergebnisse

  • 1.000.000+ Meilen vollständig autonom gefahren bis 2023
  • 5 Millionen fahrerlose Meilen für das KI‑Modelltraining verwendet
  • $10 Mrd.+ kumulative Investition von GM in Cruise (2016–2024)
  • 30.000+ Meilen pro Eingriff in frühen unbeaufsichtigten Tests
  • Betrieb ausgesetzt Okt 2023; im Mai 2024 mit beaufsichtigten Tests wieder aufgenommen
  • Keine kommerziellen Robotaxi‑Einnahmen; Strategiewechsel Dez 2024
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IBM

Technologie

In einer weltweiten Belegschaft von mehr als 280.000 Mitarbeitenden kämpfte IBM mit hohen Mitarbeiterfluktuationsraten, insbesondere bei Leistungsträgern und Schlüsselpersonal. Die Kosten für die Ersetzung einer einzelnen Fachkraft – inklusive Rekrutierung, Onboarding und Produktivitätsverlust – können $4.000–$10.000 pro Einstellung übersteigen, was in einem umkämpften Tech-Arbeitsmarkt die Verluste verstärkt. Das manuelle Erkennen gefährdeter Mitarbeitender war angesichts umfangreicher HR-Datensilos mit Informationen zu Demografie, Leistungsbeurteilungen, Vergütung, Mitarbeiterzufriedenheitsbefragungen und Work-Life-Balance nahezu unmöglich. Traditionelle HR-Ansätze stützten sich auf Austrittsgespräche und anekdotisches Feedback, die reaktiv und für Prävention ungeeignet waren. Da die Fluktuationsraten bei branchenüblichen 10–20 % pro Jahr lagen, entstanden IBM jährliche Kosten in den hunderten Millionen durch Neueinstellungen und Schulungen, ergänzt durch Wissensverluste und sinkende Moral in einem engen Arbeitsmarkt. Die Herausforderung verschärfte sich, weil die Bindung knapper KI- und Tech-Fachkräfte für IBMs Innovationsfähigkeit entscheidend war.

Lösung

IBM entwickelte ein prädiktives Fluktuations-ML-Modell auf Basis der Watson-KI-Plattform und analysierte 34+ HR-Variablen wie Alter, Gehalt, Überstunden, Stellenfunktion, Leistungsbewertungen und Entfernung vom Wohnort anhand eines anonymisierten Datensatzes von 1.470 Mitarbeitenden. Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting wurden trainiert, um Mitarbeitende mit hoher Weggangsgefährdung zu identifizieren, und erreichten eine 95%ige Genauigkeit bei der Vorhersage, wer innerhalb von sechs Monaten das Unternehmen verlassen würde. Das Modell wurde in HR-Systeme für Echtzeit-Bewertungen integriert und löste personalisierte Maßnahmen wie Karriere-Coaching, Gehaltsanpassungen oder flexible Arbeitsoptionen aus. Dieser datengetriebene Ansatz ermöglichte es CHROs und Führungskräften, proaktiv zu handeln und vorrangig Top-Performer zu halten.

Ergebnisse

  • 95% Genauigkeit bei der Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
  • Verarbeitete 1.470+ Mitarbeiterdatensätze mit 34 Variablen
  • 93% Genauigkeit im optimierten Extra-Trees-Modell
  • Reduzierte Einstellungskosten durch Vermeidung wertvoller Abgänge
  • Potenzielle Jährliche Einsparungen von über $300M durch verbesserte Bindung (berichtet)
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Walmart (Marketplace)

Einzelhandel

Im umkämpften Umfeld des Walmart Marketplace konkurrieren Drittanbieter‑Verkäufer hart um die Buy Box, die den Großteil der Verkaufsabschlüsse ausmacht . Diese Verkäufer verwalten umfangreiche Bestände, haben aber mit manuellen Preisänderungen zu kämpfen, die zu langsam sind, um mit sich schnell ändernden Wettbewerberpreisen, Nachfrageschwankungen und Markttrends Schritt zu halten. Das führt häufig zum Verlust der Buy Box, verpassten Verkaufschancen und geschwächten Gewinnmargen auf einer Plattform, auf der Preis das wichtigste Schlachtfeld ist . Zusätzlich sehen sich Verkäufer einer Datenflut gegenüber, wenn sie Tausende von SKUs überwachen, optimale Preisniveaus prognostizieren und Wettbewerbsfähigkeit gegen Profitabilität abwägen müssen. Traditionelle statische Preisstrategien versagen in diesem dynamischen E‑Commerce‑Umfeld, was zu suboptimaler Leistung und übermäßigem manuellen Aufwand führt – oft Stunden pro Tag und Verkäufer . Walmart erkannte den Bedarf an einer automatisierten Lösung, um Verkäufer zu stärken und das Plattformwachstum voranzutreiben.

Lösung

Walmart führte den Repricer ein, ein kostenloses KI‑gesteuertes automatisiertes Preiswerkzeug, das in Seller Center integriert ist und generative KI zur Entscheidungsunterstützung neben Machine‑Learning‑Modellen wie sequentieller Entscheidungsintelligenz nutzt, um Preise in Echtzeit dynamisch anzupassen . Das Tool analysiert Wettbewerberpreise, historische Verkaufsdaten, Nachfrageindikatoren und Marktbedingungen, um optimale Preise zu empfehlen und umzusetzen, die die Buy‑Box‑Berechtigung und die Verkaufsgeschwindigkeit maximieren . Ergänzend dazu liefert das Pricing Insights‑Dashboard Kontoebenen‑Metriken und KI‑generierte Empfehlungen, einschließlich vorgeschlagener Preise für Aktionen, sodass Verkäufer Chancen ohne manuelle Analyse erkennen können . Für fortgeschrittene Nutzer erweitern Drittanbietertools wie Biviar's AI repricer – im Auftrag von Walmart entwickelt – dies durch Reinforcement Learning zur profitmaximierenden täglichen Preisfindung . Dieses Ökosystem verschiebt Verkäufer von reaktiven zu proaktiven Preisstrategien.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion‑Raten durch dynamische KI‑Preisgestaltung
  • Höhere Buy‑Box‑Gewinnraten durch Echtzeit‑Wettbewerbsanalyse
  • Maximierte Verkaufsgeschwindigkeit für Drittanbieter im Marketplace
  • 850 Millionen Katalognachdatenverbesserungen durch GenAI (breitere Wirkung)
  • Potenzial für über 40% Conversion‑Steigerung durch KI‑gesteuerte Angebote
  • Reduzierung der manuellen Preisfindung um täglich mehrere Stunden pro Verkäufer
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H&M

Mode‑Einzelhandel

In der schnelllebigen Welt des Bekleidungs-Einzelhandels stand H&M unter massivem Druck durch rasch wechselnde Konsumententrends und volatile Nachfrage. Traditionelle Prognosemethoden konnten nicht mithalten, was häufig zu Out-of-Stock-Situationen in Hochphasen und massiven Überbeständen unverkaufter Artikel führte – beides trug zu hohen Abfallmengen bei und band Kapital. Berichten zufolge kosteten H&Ms Bestandsineffizienzen jährlich Millionen, wobei Überproduktion die ökologischen Probleme einer Branche mit Überangebot verschärfte. Hinzu kamen globale Lieferkettenstörungen und der Wettbewerb durch agile Rivalen wie Zara, die den Bedarf an präziser Trendprognose verstärkten. Die Altsysteme von H&M beruhten ausschließlich auf historischen Verkaufsdaten und verpassten Echtzeitsignale aus sozialen Medien und Suchtrends, was zu fehlallokierten Beständen in über 5.000 Filialen weltweit und suboptimalen Sell-Through-Raten führte.

Lösung

H&M setzte KI-gestützte prädiktive Analytik ein, um seinen Ansatz grundlegend zu verändern, und integrierte maschinelle Lernmodelle, die umfangreiche Datensätze aus sozialen Medien, Modeblogs, Suchmaschinen und internen Verkaufsdaten auswerten. Diese Modelle sagen aufkommende Trends Wochen im Voraus voraus und optimieren die Bestandsallokation dynamisch. Die Lösung umfasste die Zusammenarbeit mit Datenplattformen zum Crawlen und Verarbeiten unstrukturierter Daten, die in kundenspezifische ML-Algorithmen zur Nachfrageprognose eingespeist wurden. Dies ermöglichte automatisierte Nachbestellentscheidungen, reduzierte menschliche Verzerrungen und beschleunigte die Reaktionszeiten von Monaten auf Tage.

Ergebnisse

  • 30 % Gewinnsteigerung durch optimierte Bestände
  • 25 % Reduktion von Abfall und Überbeständen
  • 20 % Verbesserung der Prognosegenauigkeit
  • 15–20 % höhere Sell-Through-Raten
  • 14 % weniger Out-of-Stock-Situationen
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UC San Francisco Health

Gesundheitswesen

Bei UC San Francisco Health (UCSF Health), einem der führenden akademischen Medizinzentren des Landes, sahen sich Klinikteams mit enormen Dokumentationslasten konfrontiert. Ärzt:innen verbrachten nahezu zwei Stunden mit Aufgaben im elektronischen Gesundheitsaktensystem (EHR) für jede Stunde direkter Patientenversorgung, was zu Burnout und vermindertem Patientenkontakt beitrug . In hoch-akuten Bereichen wie der ICU verschärfte sich die Lage: Das manuelle Durchforsten großer, komplexer Datenströme für Echtzeit-Erkenntnisse war fehleranfällig und verzögerte kritische Interventionen bei Patientenverschlechterungen . Das Fehlen integrierter Werkzeuge führte dazu, dass prädiktive Analytik kaum genutzt wurde; traditionelle regelbasierte Systeme erfassten feingliedrige Muster in multimodalen Daten (Vitalwerte, Laborwerte, Notizen) nicht zuverlässig. Das führte zu verpassten Frühwarnungen bei Sepsis oder Verschlechterungen, längeren Verweildauern und suboptimalen Ergebnissen in einem System, das Millionen von Begegnungen pro Jahr verarbeitet . UCSF wollte Ärzt:innen Zeit zurückgeben und gleichzeitig die Entscheidungsgenauigkeit verbessern.

Lösung

UCSF Health baute eine sichere, interne KI‑Plattform, die generative KI (LLMs) für „digitale Schreibassistenten“ nutzt, die Notizen, Nachrichten und Zusammenfassungen automatisch vorentwerfen und direkt in ihr Epic EHR integriert sind – dabei kommt GPT‑4 über Microsoft Azure zum Einsatz . Für prädiktive Anwendungsfälle wurden ML‑Modelle für Echtzeit‑ICU‑Verschlechterungswarnungen implementiert, die EHR‑Daten verarbeiten, um Risiken wie Sepsis vorherzusagen . In Partnerschaft mit H2O.ai für Document AI automatisierten sie die Extraktion unstrukturierter Daten aus PDFs und Scans und speisten diese sowohl in die Scribe‑ als auch in die Prädiktions‑Pipelines ein . Ein klinikerzentrierter Ansatz stellte HIPAA‑Konformität sicher: Modelle wurden auf de‑identifizierten Daten trainiert und durch Human‑in‑the‑loop‑Validierung abgesichert, um regulatorische Hürden zu überwinden . Diese ganzheitliche Lösung beseitigte sowohl administrative Lasten als auch Lücken in der klinischen Vorhersagefähigkeit.

Ergebnisse

  • 50% Reduktion der Nachtdokumentationszeit
  • 76% schnellere Notizerstellung mit digitalen Schreibassistenten
  • 30% Verbesserung der Genauigkeit bei ICU‑Verschlechterungs‑Vorhersagen
  • 25% Verringerung unerwarteter ICU‑Verlegungen
  • 2x mehr Face‑Time zwischen Klinikteam und Patient:innen
  • 80% Automatisierung der Verarbeitung von Überweisungsdokumenten
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Best Practices

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

Gemini mit CRM und Workspace verbinden für einen 360°-Blick auf Interessenten

Die Grundlage relevanter Value Propositions ist Kontext. Starten Sie damit, Gemini so zu konfigurieren, dass es auf zentrale CRM-Objekte (Accounts, Kontakte, Opportunities, Aktivitäten) und relevante Google-Workspace-Daten wie Gmail-Threads, Meeting-Notizen in Docs und Account-Pläne in Sheets zugreifen kann. Arbeiten Sie mit IT und Sales Ops zusammen, um zu definieren, welche Felder und Dokumente im Scope sind und wie Zugriffsrechte gesteuert werden.

Ist die Verbindung hergestellt, etablieren Sie ein einfaches internes Muster für Reps: E-Mail-Thread oder Account-Workspace öffnen, Gemini aufrufen und darum bitten, die Situation des Interessenten sowie wahrscheinliche Prioritäten zu zusammenzufassen. Dies sollte zu einem Standard-Schritt werden, bevor eine wichtige E-Mail, ein Call Script oder ein Angebotsteil geschrieben wird.

Beispiel-Prompt in Gmail/Docs:
Sie sind ein Sales-Co-Pilot. Basierend auf den CRM-Daten und der
E-Mail-Historie, die Ihnen zur Verfügung stehen, antworten Sie auf
Deutsch:

1. Wer ist dieser Interessent (Unternehmen, Rolle, Branche)?
2. Welche Probleme und Ziele haben sie bisher geäußert?
3. Welche 2–3 Value-Proposition-Themen (Kosteneinsparungen,
   Wachstum, Effizienz, Compliance, Sicherheit, UX, Geschwindigkeit)
   scheinen am relevantesten?
4. Welche Belege aus vergangenen Interaktionen stützen dies?
5. Was sollten wir auf Basis Ihrer Sicht explizit vermeiden
   zu betonen?

Damit erhält der Rep ein fokussiertes Briefing, das den nächsten Touch in realen Daten statt in Annahmen verankert.

Rollenbezogene E-Mail-Intros und Call-Opener generieren

Die meiste Irrelevanz entsteht in den ersten 3–4 Sätzen einer E-Mail oder eines Calls. Nutzen Sie Gemini, um zielgerichtete Einstiege zu erzeugen, die direkt an die Rolle, Branche und jüngste Aktionen des Interessenten anknüpfen (z. B. Whitepaper-Downloads, Webinar-Teilnahme, Fragen in E-Mails).

Bauen Sie ein kleines Arsenal an Prompt-Vorlagen auf, die Ihr Team wiederverwenden kann. Ermutigen Sie Reps, die von der KI vorgeschlagene Struktur beizubehalten, Tonalität und Details aber an ihren eigenen Stil anzupassen.

Beispiel-Prompt für E-Mail-Intros:
Sie helfen einem Sales-Rep dabei, ein kurzes, relevantes E-Mail-
Intro zu formulieren. Nutzen Sie die Daten, die Ihnen aus CRM und
Gmail vorliegen.

Aufgabe:
1) Identifizieren Sie die Rolle des Empfängers und die vermutlich
   2 wichtigsten Prioritäten.
2) Schreiben Sie 2 alternative Einstiegsabsätze (je 2–3 Sätze),
   die:
   - auf eine jüngste Interaktion oder ein Signal Bezug nehmen
     (Meeting, Frage, Content-Download, Website-Verhalten,
     falls verfügbar)
   - direkt an diese Prioritäten anknüpfen
   - generisches Produkt-Pitching vermeiden

Output-Format:
- Kurze Erklärung der Prioritäten
- Version A Intro
- Version B Intro

Reps können die beste Version auswählen, ein paar Formulierungen anpassen und eine Nachricht versenden, die personalisiert wirkt statt templatisiert.

Discovery-Notizen in maßgeschneiderte Value-Proposition-Summaries übersetzen

Nach Discovery-Calls liegen Reps häufig unstrukturierte Notizen vor, die nie in prägnante, schriftliche Value Propositions überführt werden. Mit einer Gemini-Integration in Docs oder Ihr Notiz-Tool können Sie einen standardisierten Post-Call-Workflow etablieren: Reps fügen Notizen ein oder diktieren sie, und Gemini schlägt anschließend eine prägnante Zusammenfassung plus 3–4 Value-Ansätze vor, die zu dem passen, was sie gehört haben.

Beispiel-Prompt für Discovery-Synthese:
Sie sind eine Sales-Strategin / ein Sales-Stratege. Hier sind meine
rohen Notizen aus einem Discovery-Call (können unordentlich und
unvollständig sein):

[NOTIZEN EINFÜGEN]

1. Bereinigen und strukturieren Sie die Notizen nach Themen.
2. Fassen Sie die Situation des Kunden, zentrale Pain Points und
   Ziele zusammen.
3. Schlagen Sie 3–4 maßgeschneiderte Value Propositions aus
   unserer Liste unten vor, jeweils in 2–3 Sätzen, und erklären
   Sie, warum sie passen.

Unsere Wertthemen:
- Betriebskosten senken
- Umsatz oder Conversion steigern
- Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit verbessern
- Compliance und Sicherheit stärken
- Time-to-Market beschleunigen
- Endnutzererlebnis verbessern

4. Schlagen Sie 2 Fragen für den nächsten Call vor, um diese
   Ansätze zu validieren.

Reps können die ausgewählten Value Propositions direkt in Follow-up-E-Mails und Angebote übernehmen und so Kontinuität zwischen Gesagtem und Gesendetem sicherstellen.

Gemini nutzen, um Messaging über mehrere Stakeholder hinweg abzustimmen

In komplexen Deals entsteht viel Irrelevanz dadurch, dass allen Stakeholdern dieselbe Botschaft geschickt wird. Richten Sie einen Workflow ein, in dem Gemini die vorhandene Kommunikation mit verschiedenen Kontakten innerhalb desselben Accounts analysiert und dem Rep hilft, die Botschaft nach Rolle anzupassen: Economic Buyer, technischer Evaluierer, tägliche Nutzer.

Bitten Sie Gemini innerhalb Ihres Account-Workspaces, separate Talking Points oder E-Mail-Entwürfe für jeden Stakeholder zu generieren – mit derselben Kernerzählung, aber jeweils anderen Schwerpunkten entlang der individuellen Interessen.

Beispiel-Prompt für Multi-Stakeholder-Alignment:
Sie bereiten maßgeschneiderte Botschaften für ein Buying Committee
vor. Nutzen Sie dafür CRM- und Workspace-Daten zu diesem Account.

1. Identifizieren Sie die wichtigsten Stakeholder, mit denen wir
   in Kontakt stehen, und ihre Rollen.
2. Listen Sie für jede Person auf:
   - Vermutliches Hauptziel
   - Vermutliches Hauptrisiko bzw. Hauptbedenken
3. Erstellen Sie 3 Bullet Points pro Person, die unseren Wert in
   ihrer Sprache erklären (keine Produkt-Features, nur Outcomes).
4. Formulieren Sie für jede Person ein kurzes E-Mail-Intro oder
   einen Call-Opener, der diese Punkte verstärkt.

So bleibt Ihre Story konsistent, während Sie One-size-fits-all-Pitches vermeiden, die nicht ankommen.

Guardrails und Snippets für konsistentes, aber flexibles Messaging einbetten

Um Personalisierung und Kontrolle auszubalancieren, bauen Sie eine Bibliothek freigegebener Snippets (Proof Points, Kundenergebnisse, Security-Statements) auf und instruieren Sie Gemini, diese bei der Formulierung von Value Propositions zu verwenden. Speichern Sie diese in einem gemeinsamen Doc oder Sheet und referenzieren Sie es in Ihren Prompts.

Sie können im Prompt außerdem verbotene Aussagen, Tonalitätsrichtlinien und Formatierungsregeln festlegen, damit Gemini innerhalb Ihrer Marken- und Compliance-Grenzen bleibt.

Beispiel-Konfigurations-Prompt für Guardrails:
Sie sind ein Sales-Co-Pilot für [Unternehmen].

Regeln:
- Verwenden Sie nur Vorteile, Kennzahlen und Aussagen aus dieser
  Bibliothek:
  [LINK ODER EINGEFÜGTER INHALT]
- Erfinden Sie KEINE Ergebnisse, Kundennamen oder Prozentsätze.
- Konzentrieren Sie sich immer zuerst auf Business-Outcomes, erst
  danach auf Features.
- Halten Sie die Sprache klar und konkret, vermeiden Sie Buzzwords.

Aufgabe:
Verfassen Sie auf Basis des oben beschriebenen Interessenten-
kontexts und der Notizen 3 maßgeschneiderte Value Propositions,
unter ausschließlicher Verwendung der erlaubten Inhalte und Regeln.

So stellt Gemini zwar für jeden Interessenten eine individuelle Personalisierung her, aber die zugrunde liegenden Aussagen bleiben korrekt und geprüft.

Impact mit einfachen, sichtbaren Metriken nachverfolgen

Um zu belegen, dass Gemini-basierte Personalisierung irrelevante Value Propositions tatsächlich behebt, sollten Sie vor dem Roll-out ein kleines Set konkreter KPIs definieren. Typische Kennzahlen sind: Reply Rate auf Erstkontakt-E-Mails, Rate gebuchter Meetings, Übergang von Discovery- zu Angebotsphase und durchschnittliche Anzahl an Klärungs-E-Mails pro Opportunity.

Setzen Sie einfache A/B-Tests auf: Gemini-unterstütztes Outreach vs. Business-as-usual bei vergleichbaren Segmenten. Nutzen Sie Ihr CRM, um KI-gestützte Aktivitäten zu taggen, und werten Sie die Ergebnisse monatlich aus. Teilen Sie interne Erfolgsgeschichten, damit Reps sehen, wo maßgeschneiderte Value Propositions Zyklen verkürzt oder kompetitive Deals gewonnen haben.

Realistisch und messbar zu erwartende Ergebnisse bei guter Umsetzung sind: 10–25 % Uplift bei Reply-Raten in anvisierten Segmenten, 5–15 % höhere Conversion von Discovery zur Angebotsphase und eine spürbare Reduktion der E-Mail-Ping-Pongs, in denen Interessenten in den ersten 2–3 Monaten fragen, „was Sie eigentlich genau machen“.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini analysiert CRM-Daten, Gmail-Threads, Docs und Sheets, um zu verstehen, wer der Interessent ist, was bereits besprochen wurde und welche Signale er in Bezug auf seine Prioritäten gesendet hat. Statt generische Produkt-Pitches zu erzeugen, wird Gemini angewiesen, diesen Kontext auf eine Reihe vordefinierter Wertthemen abzubilden – etwa Kosteneinsparungen, Wachstum, Sicherheit oder Time-to-Market.

Praktisch bedeutet das: Ein Rep kann Gemini vor dem Schreiben einer E-Mail oder eines Angebots um eine Zusammenfassung des Interessenten und um maßgeschneiderte Talking Points bitten. Gemini schlägt dann Value Propositions vor, die direkt an die Ziele des Käufers und frühere Interaktionen anknüpfen und so das Risiko deutlich senken, tonfremde oder irrelevante Botschaften zu versenden.

In der Regel brauchen Sie drei Zutaten: Zugriff auf Gemini innerhalb von Google Workspace, jemanden, der Ihr CRM-Datenmodell versteht, und ein kleines, funktionsübergreifendes Team (Sales, Sales Ops, IT), das Wertframeworks und Guardrails definiert. Tiefe KI-Forschungskenntnisse sind nicht erforderlich, wohl aber grundlegende Prompt-Engineering-Skills und die Fähigkeit, APIs zu integrieren, wenn Sie engere CRM-Anbindungen wünschen.

Reruption arbeitet üblicherweise mit einem internen Product Owner oder Sales Leader, einem technischen Ansprechpartner (IT oder Engineering) und 3–5 Pilot-Reps. Gemeinsam gestalten wir Prompts, Workflows und Zugriffskontrolle so, dass Gemini echte Deals unterstützt, ohne Ihre bestehenden Prozesse zu stören.

Für die meisten Organisationen lässt sich ein erster Gemini-Sales-Personalisierungs-Pilot innerhalb von 3–6 Wochen aufsetzen. In den ersten 1–2 Wochen verbinden Sie die Datenquellen, definieren Wertthemen und bauen erste Prompt-Vorlagen. Die folgenden 2–4 Wochen konzentrieren sich auf Tests mit einer kleinen Rep-Gruppe, das Sammeln von Beispielen sowie das Verfeinern von Prompts und Guardrails.

Bedeutende Frühindikatoren – wie höhere Reply-Raten oder qualitativ bessere Antworten von Interessenten – zeigen sich häufig bereits im ersten Monat aktiver Nutzung. Robuste Metriken wie Stage-Conversion und Win-Rate benötigen in der Regel 2–3 Sales-Zyklen, um statistisch belastbar zu werden – abhängig von Ihrer typischen Deal-Laufzeit.

Die direkten Softwarekosten ergeben sich aus Ihrem Gemini-Lizenzmodell innerhalb von Google Workspace sowie etwaiger zusätzlicher Infrastruktur- oder API-Nutzung. Für viele Vertriebsteams ist dies gering im Vergleich zu Personalkosten und entgangenen Opportunities durch fehlangepasste Botschaften. Die größere Investition ist das einmalige Setup: Datenanbindungen, Definition des Value Frameworks und Workflow-Design.

Der ROI speist sich aus mehreren Hebeln: höheren Reply- und Meeting-Booked-Raten, schnellerem Übergang von Discovery zur Angebotsphase, höheren Win-Rates durch bessere Stakeholder-Ausrichtung sowie reduzierter Zeit, die Reps mit dem Schreiben von Grund auf verbringen. Nach unserer Erfahrung rechtfertigen schon wenige zusätzliche gewonnene Deals in Ihren Kernsegmenten die Investition schnell, sofern Sie den Uplift gegen eine Kontrollgruppe tracken.

Reruption unterstützt Unternehmen End-to-End – von der Definition eines konkreten Use Cases bis zur Auslieferung einer funktionierenden Lösung. Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) ist darauf ausgelegt, schnell zu klären, ob Gemini Ihre Sales-Outreach in Ihrem spezifischen Umfeld messbar verbessern kann: Wir definieren den Use Case (Inputs, Outputs, Metriken), prototypen die Gemini-Workflows und evaluieren Performance und Kosten.

Mit unserem Co-Preneur-Ansatz liefern wir nicht nur Folien – wir arbeiten eingebettet mit Ihrem Team, agieren innerhalb Ihrer P&L und bauen echte Integrationen in CRM und Google Workspace. Nach dem PoC helfen wir Ihnen, den Prototyp zu härten, ihn auf weitere Reps auszurollen, Governance und Training zu definieren und Prompts sowie Datenstrukturen kontinuierlich zu verfeinern, damit Ihre Value Propositions relevant bleiben, während sich Ihr Markt weiterentwickelt.

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