Die Herausforderung: Langsame Angebotserstellung

Vertriebsleiter kennen das Muster: Ein Vertriebsmitarbeitender führt ein hervorragendes Gespräch, der Käufer ist engagiert, und dann kommt alles ins Stocken, während das Angebot erstellt wird. Angebote und individuelle E-Mails bedeuten oft, ein altes Deck zu kopieren, nach den aktuellsten Preisen zu suchen, Nutzenargumente neu zu formulieren und rechtliche Formulierungen doppelt zu prüfen. Bis das Angebot fertig ist, hat sich die Dringlichkeit beim Käufer verringert und Ihr Team hat Stunden mit manueller Arbeit statt mit Verkaufen verbracht.

Traditionelle Ansätze zur Angebotserstellung halten mit den heutigen Einkaufszyklen nicht mehr Schritt. Statische Vorlagen in geteilten Laufwerken, manuelles Copy-Paste aus dem CRM und einzelne Reps, die ihre eigene „Version“ des Pitches pflegen, erzeugen Reibung. Selbst wenn Sie versuchen, mit starren Vorlagen zu standardisieren, müssen Vertriebsmitarbeitende den Leistungsumfang, Preismodelle, Kundenansprache und nächste Schritte weiterhin manuell anpassen. Das Ergebnis: langsame Reaktionszeiten, inkonsistente Qualität und ein Prozess, der mit wachsender Pipeline nicht skaliert.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Jeder zusätzliche Tag bis zum Versand eines Angebots erhöht das Risiko, dass Wettbewerber früher kommen, Stakeholder an Momentum verlieren oder sich Prioritäten verschieben. Langsame Angebotserstellung führt zu verpassten Chancen, niedrigeren Gewinnquoten und höheren Kundenakquisitionskosten. Außerdem bindet sie teures Vertriebstalent in Tätigkeiten mit geringem Mehrwert — E-Mails zusammenfassen, Slides aktualisieren, immer wieder dieselben Absätze neu tippen — statt in Discovery, Verhandlung und Ausbau von Kundenbeziehungen.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI-Copilots im Vertrieb müssen Angebote nicht jedes Mal von Grund auf handgefertigt werden. Durch die tiefe Integration von Gemini in Google Workspace können Sie Angebote direkt in Docs und Slides aus CRM-Daten oder Deal-Briefs generieren — und dennoch Raum für menschliches Urteilsvermögen lassen, wo es zählt. Bei Reruption haben wir gesehen, wie zielgerichtete KI-Automatisierungen ganze Schichten manueller Arbeit eliminieren können; im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie konkrete, nicht-theoretische Empfehlungen, wie Sie dasselbe für Ihre Vertriebsangebote erreichen.

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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 KI-first interner Tools und Copilots für Commercial-Teams wissen wir: Der eigentliche Wert von Gemini für die Automatisierung von Vertriebsangeboten liegt nicht nur in der schnelleren Texterstellung — sondern darin, fragmentiertes Vertriebswissen in ein wiederholbares, anpassbares System zu verwandeln. Weil Gemini direkt in Google Docs, Slides, Gmail und Sheets sitzt, können Sie es mit Ihren CRM-Daten und Deal-Notizen verbinden, um maßgeschneiderte Angebote zu generieren, die on-brand, preislich korrekt und in der Botschaft konsistent sind — ohne ein weiteres eigenständiges Tool zu schaffen, das Reps erlernen müssen.

In Systemen denken, nicht in einmaligen Prompts

Der größte Fehler beim Einsatz von KI für Vertriebsangebote ist, Gemini als cleveren Tipp-Assistenten statt als Baustein eines umfassenden Angebotssystems zu betrachten. Wenn jede Vertriebsperson eigene Prompts und Workflows erfindet, landen Sie bei inkonsistenter Messaging und verborgenen Compliance-Risiken. Gestalten Sie stattdessen ein System, in dem Ihre Kernstory, Preislogik und rechtlichen Rahmenbedingungen einmal erfasst und für jedes Angebot wiederverwendet werden.

Auf strategischer Ebene bedeutet das, zu definieren, was standardisiert und was flexibel bleiben soll. Standardisieren Sie Ihre Value Propositions, Proof Points und strukturellen Elemente der Angebote; halten Sie Discovery-Insights, Kundensprache und empfohlene nächste Schritte flexibel. Gemini wird so zur Engine, die diese Bausteine konsistent zusammenführt, statt zu einem Tool für ad-hoc Textgenerierung.

Mit einem engen, wirkungsstarken Angebots-Use-Case starten

Der Versuch, alle Angebotsszenarien auf einmal zu automatisieren, führt meist zu ins Stocken geratenen Projekten. Wählen Sie einen spezifischen, wiederkehrenden Deal-Typ — zum Beispiel Mid-Market-Neugeschäft in einer Kernproduktlinie — und entwerfen Sie Ihren ersten Gemini-gestützten Angebotsflow rund um diesen. So erhalten Sie klare Grenzen: welche Datenpunkte zu ziehen sind, welche Abschnitte generiert werden und wie „gut“ auszusehen hat.

Indem Sie sich auf einen Ausschnitt des Funnels konzentrieren, können Sie den Wert schnell belegen (z. B. Reduktion der Time-to-Proposal um 40–60 %) und Feedback von einer begrenzten Gruppe von Verkäufer:innen einsammeln. Sobald das funktioniert, können Sie auf Renewals, Upsell-Motions und komplexere Enterprise-Deals ausweiten — basierend auf realen Nutzungsdaten statt Annahmen.

Rund um die täglichen Tools und Gewohnheiten des Vertriebsteams designen

KI-Initiativen scheitern, wenn sie Reps zwingen, ihre Arbeitsumgebung zu wechseln. Der Vorteil von Gemini in Google Workspace ist, dass es dort lebt, wo Seller ohnehin E-Mails schreiben, Notizen machen und Decks erstellen. Strategisch ist Ihr Ziel, Schritte aus dem bestehenden Flow zu entfernen, nicht neue hinzuzufügen. Ein Rep sollte zum Beispiel eine Zusammenfassung eines Discovery-Calls in einen ersten Angebotsentwurf verwandeln können, ohne Docs oder Gmail zu verlassen.

Mapen Sie den aktuellen Angebotsworkflow Schritt für Schritt: von Discovery-Notizen und E-Mail-Verläufen über interne Freigaben bis hin zum finalen PDF. Identifizieren Sie dann die konkreten Reibungspunkte, an denen Gemini übernehmen kann (Anforderungen zusammenfassen, Text zu Preisoptionen generieren, nächste Schritte formulieren) und erhalten Sie gleichzeitig die Checkpoints, die menschliche Prüfung erfordern. Diese Ausrichtung an bestehenden Verhaltensweisen ist entscheidend für Adoption und nachhaltige Produktivitätsgewinne.

Klare Guardrails für Preise, Compliance und Markenstimme definieren

Strategischer Einsatz von KI im Vertrieb erfordert starke Leitplanken. Angebotsinhalte berühren Preisgestaltung, Vertragsformulierungen und Aussagen, die rechtliche Implikationen haben können. Bevor Sie Gemini im größeren Stil einsetzen, definieren Sie, was das Modell frei generieren darf und was aus kontrollierten Vorlagen oder durch menschliche Prüfung kommen muss. Freie Value Narratives sind zum Beispiel oft unkritisch, während konkrete kommerzielle Konditionen aus einer vorab genehmigten Bibliothek stammen müssen.

Dokumentieren Sie diese Grenzen in internen Guidelines und verankern Sie sie in Ihren Gemini-Prompts und -Vorlagen. Fördern Sie die Zusammenarbeit von Vertrieb, Legal und Brand-Teams an einem gemeinsamen Set von „Bausteinen“ — freigegebene Nutzenargumente, Referenzarchitekturen und Formulierungen zur Einwandbehandlung —, die Gemini wiederverwenden kann. So reduzieren Sie Risiken und geben Reps trotzdem die Geschwindigkeit, die sie brauchen.

Die Organisation auf datengetriebene kontinuierliche Verbesserung vorbereiten

Die Implementierung von Gemini für die Angebotserstellung im Vertrieb ist kein einmaliger Rollout, sondern der Start eines kontinuierlichen Optimierungszyklus. Strategisch sollten Sie von Tag eins an planen, wie Sie Daten zu Angebotsdurchlaufzeiten, Gewinnquoten und Inhaltsmustern erfassen. Verknüpfen Sie diese Metriken mit konkreten Gemini-Workflows, um zu sehen, was tatsächlich Wirkung zeigt.

Machen Sie daraus eine funktionsübergreifende Initiative: Sales Ops trackt die KPIs, das Revenue-Leadership definiert Erfolgsschwellen, und Enablement sammelt qualitatives Feedback der Reps. Behandeln Sie Gemini als Produkt innerhalb Ihrer Vertriebsorganisation — etwas, das Sie anhand von Performance und Nutzerfeedback iterieren —, nicht als statisches IT-Projekt, das nach dem Go-Live „fertig“ ist.

Strategisch eingesetzt kann Gemini in Google Workspace langsame, manuelle Angebotserstellung in einen schnellen, datengetriebenen Prozess verwandeln, der dennoch Ihren individuellen Wert und Ihre Leitplanken widerspiegelt. Am meisten profitieren Teams, die Gemini als Teil eines bewusst designten Vertriebssystems verstehen — nicht als nettes Add-on. Reruption bringt sowohl tiefgehende KI-Engineering-Expertise als auch kommerzielle Pragmatik mit, um dieses System mit Ihnen zu definieren, sicher zu pilotieren und funktionierende Ansätze zu skalieren — wenn Sie erkunden, wie Sie langsame Angebotserstellung mit Gemini beheben können, testen wir Ihre Ideen gerne auf Belastbarkeit und übersetzen sie in einen konkreten Plan.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

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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JPMorgan Chase

Bankwesen

In der hochdynamischen Welt des Asset Management und der Vermögensverwaltung bei JPMorgan Chase waren Berater mit erheblichen zeitlichen Belastungen durch manuelle Recherche, Dokumentenzusammenfassungen und Berichtsentwürfe konfrontiert. Die Erstellung von Investmentideen, Marktanalysen und personalisierten Kundenberichten dauerte oft Stunden oder Tage, wodurch die Zeit für Kundeninteraktion und strategische Beratung eingeschränkt wurde. Diese Ineffizienz verstärkte sich nach dem Aufkommen von ChatGPT, sodass die Bank den Bedarf an sicherer, interner KI erkannte, die mit umfangreichen proprietären Daten arbeiten kann, ohne Compliance- oder Sicherheitsrisiken einzugehen. Die Private-Bank-Berater hatten es besonders schwer, sich auf Kundentermine vorzubereiten, sich durch Research-Reports zu arbeiten und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen – und das unter regulatorischer Beobachtung und in einer Umgebung mit Datensilos, was die Produktivität und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden in einem wettbewerbsintensiven Umfeld behinderte.

Lösung

JPMorgan begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung der LLM Suite, einer internen Suite aus sieben feinabgestimmten Large Language Models (LLMs), die von generativer KI angetrieben und in eine sichere Dateninfrastruktur integriert sind. Diese Plattform ermöglicht es Beratern, Berichte zu entwerfen, Investmentideen zu generieren und Dokumente schnell zusammenzufassen, wobei proprietäre Daten genutzt werden. Ein spezialisiertes Tool, Connect Coach, wurde für Private-Bank-Berater entwickelt, um bei der Vorbereitung auf Kundengespräche, der Ideenfindung und der Synthese von Research zu unterstützen. Die Implementierung legte starken Wert auf Governance, Risikomanagement und Mitarbeiterschulungen durch KI-Wettbewerbe und 'learning-by-doing'-Ansätze, um eine sichere Skalierung in der gesamten Firma zu gewährleisten. Die LLM Suite wurde schrittweise eingeführt, beginnend mit Proof-of-Concepts und einer anschließenden Ausweitung auf die gesamte Organisation.

Ergebnisse

  • Erreichte Nutzer: 140.000 Mitarbeitende
  • Entwickelte Use Cases: 450+ Proof-of-Concepts
  • Finanzieller Nutzen: Bis zu 2 Mrd. $ an KI-Wert
  • Bereitstellungsgeschwindigkeit: Vom Pilot bis zu 60.000 Nutzern in wenigen Monaten
  • Berater-Tools: Connect Coach für die Private Bank
  • Firmenweite PoCs: Strikte ROI-Messung über 450 Initiativen
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Samsung Electronics

Fertigung

Samsung Electronics steht vor enormen Herausforderungen in der Fertigung von Unterhaltungselektronik aufgrund von Produktion in massivem Umfang, die häufig Millionen von Einheiten täglich überschreitet – bei Smartphones, Fernsehern und Halbleitern. Traditionelle, menschlich gestützte Inspektionen kämpfen mit fehlerbedingter Ermüdung, die subtile Defekte wie Mikrokratzer auf OLED-Panels oder Montagefehlstellungen übersehen, was zu kostspieligen Rückrufen und Nacharbeit führt. In Werken wie Gumi, Südkorea, bearbeiten Linien 30.000 bis 50.000 Einheiten pro Schicht, wobei schon eine 1% Fehlerquote Tausende fehlerhafte Geräte versendet – das untergräbt das Markenvertrauen und verursacht Millionenverluste pro Jahr. Zudem erforderten Schwankungen in der Lieferkette und steigende Arbeitskosten eine hoch effiziente Automatisierung. Vor KI führte die Abhängigkeit von manueller Qualitätssicherung zu inkonsistenten Erkennungsraten (etwa 85–90% Genauigkeit), mit Problemen, Echtzeit-Inspektionen für zahlreiche Bauteile im Kontext von Industrie 4.0 zu skalieren.

Lösung

Samsungs Lösung integriert KI-gesteuertes maschinelles Sehen, autonome Robotik und NVIDIA-gestützte KI-Fabriken für durchgängige Qualitätssicherung (QA). Durch den Einsatz von über 50.000 NVIDIA-GPUs mit Omniverse-Digital-Twins simulieren und optimieren die Fabriken Abläufe, ermöglichen Roboterarme für präzise Montage und Vision-Systeme zur Defekterkennung auf mikroskopischer Ebene. Die Implementierung begann mit Pilotprogrammen im Gumi Smart Factory, die auf Gold-UL-Validierung setzt, und wurde auf globale Standorte ausgeweitet. Deep-Learning-Modelle, trainiert auf umfangreichen Datensätzen, erreichen 99%+ Genauigkeit und automatisieren Inspektion, Sortierung und Nacharbeit, während Cobots (kollaborative Roboter) repetitive Aufgaben übernehmen und menschliche Fehler reduzieren. Dieses vertikal integrierte Ökosystem verknüpft Samsungs Halbleiter, Geräte und KI-Software.

Ergebnisse

  • 30.000–50.000 Einheiten pro Produktionslinie täglich inspiziert
  • Nahezu null (<0.01%) Fehlerquoten bei ausgelieferten Geräten
  • 99%+ KI-Maschinensehen-Genauigkeit bei der Defekterkennung
  • 50%+ Reduktion der manuellen Inspektionsarbeit
  • Millionen USD jährliche Einsparungen durch frühzeitige Fehlererkennung
  • 50.000+ NVIDIA-GPUs in den KI-Fabriken im Einsatz
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Tesla, Inc.

Automobilindustrie

Die Automobilindustrie steht vor der alarmierenden Tatsache, dass 94 % aller Verkehrsunfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind — einschließlich Ablenkung, Ermüdung und Fehlentscheidungen — was weltweit über 1,3 Millionen Verkehrstote pro Jahr zur Folge hat. In den USA zeigen NHTSA‑Daten im Durchschnitt einen Unfall pro 670.000 Meilen, was den dringenden Bedarf an fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) zur Verbesserung der Sicherheit und Reduzierung von Todesfällen unterstreicht. Tesla stand vor spezifischen Hürden beim Skalieren einer rein visionbasierten Autonomie, indem Radar und LiDAR zugunsten kamerabasierter Systeme verworfen wurden, die auf KI angewiesen sind, um menschliche Wahrnehmung nachzubilden. Zu den Herausforderungen gehörten die variable KI‑Leistung unter unterschiedlichen Bedingungen wie Nebel, Nacht oder Baustellen, regulatorische Prüfungen wegen irreführender Level‑2‑Kennzeichnung trotz Level‑4‑ähnlicher Demos sowie die Gewährleistung robuster Fahrerüberwachung, um Überverlass zu verhindern. Frühere Vorfälle und Studien kritisierten die inkonsistente Zuverlässigkeit der Computer Vision.

Lösung

Teslas Autopilot und Full Self-Driving (FSD) Supervised setzen auf End-to-End Deep Learning‑Neuronale Netze, die auf Milliarden realer Meilen trainiert wurden und Kameradaten für Wahrnehmung, Vorhersage und Steuerung verarbeiten — ohne modulare Regeln. Der Übergang von HydraNet (Multi‑Task‑Learning für 30+ Outputs) zu reinen End‑to‑End‑Modellen brachte FSD v14 das Tür‑zu‑Tür‑Fahren mittels video‑basiertem Imitationslernen. Um die Herausforderungen zu meistern, skalierte Tesla die Datenerfassung über seine Flotte von über 6 Mio. Fahrzeugen und nutzte Dojo‑Supercomputer zum Training auf Petabytes an Videodaten. Der rein visionbasierte Ansatz senkt Kosten gegenüber LiDAR‑Konkurrenten; aktuelle Upgrades wie neue Kameras adressieren Randfälle. Regulatorisch zielt Tesla auf unüberwachtes FSD bis Ende 2025, wobei eine Zulassung in China für 2026 angepeilt ist.

Ergebnisse

  • Unfallrate Autopilot: 1 pro 6,36 Mio. Meilen (Q3 2025)
  • Sicherheitsfaktor: 9x sicherer als US‑Durchschnitt (670.000 Meilen/Unfall)
  • Flottendaten: Milliarden von Meilen für das Training
  • FSD v14: Tür‑zu‑Tür‑Autonomie erreicht
  • Q2 2025: 1 Unfall pro 6,69 Mio. Meilen
  • Rekord Q4 2024: 5,94 Mio. Meilen zwischen Unfällen
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Duolingo

EdTech

Duolingo, ein Vorreiter im gamifizierten Sprachlernen, sah sich mit wesentlichen Einschränkungen bei der Bereitstellung von praktischer Konversationspraxis und tiefgehendem Feedback konfrontiert. Während die kurzen Lektionen Wortschatz und Grundlagen effektiv vermittelten, sehnten sich Nutzer nach immersiven Dialogen, die Alltagssituationen simulieren – etwas, das statische Übungen nicht leisten konnten . Diese Lücke behinderte den Fortschritt in Richtung Sprachflüssigkeit, da Lernende kaum Gelegenheiten für freies Sprechen und nuancierte Grammatik-Erklärungen ohne teure menschliche Tutoren hatten. Zudem war die Inhaltserstellung ein Engpass. Fachexperten erstellten Lektionen manuell, was die Einführung neuer Kurse und Sprachen bei schnellem Nutzerwachstum verlangsamte. Die Skalierung personalisierter Erfahrungen über 40+ Sprachen erforderte Innovation, um das Engagement ohne proportionale Ressourcensteigerung aufrechtzuerhalten . Diese Herausforderungen drohten erhöhte Abwanderung und begrenzte Monetarisierung in einem wettbewerbsintensiven EdTech-Markt.

Lösung

Duolingo startete Duolingo Max im März 2023 – ein Premium-Abo, das von GPT-4 angetrieben wird und Roleplay für dynamische Dialoge sowie Explain My Answer für kontextuelle Rückmeldungen einführte . Roleplay simuliert reale Interaktionen wie Kaffeebestellungen oder Urlaubsplanung mit KI-Charakteren und passt sich in Echtzeit an Nutzereingaben an. Explain My Answer liefert detaillierte Aufschlüsselungen richtiger/falscher Antworten und verbessert so das Verständnis. Ergänzend automatisiert Duolingo's Birdbrain-LLM (feinabgestimmt auf proprietären Daten) die Lektionserstellung, sodass Experten Inhalte 10× schneller produzieren können . Dieser hybride Mensch‑KI-Ansatz sicherte Qualität bei gleichzeitiger schneller Skalierung und wurde nahtlos in die App für alle Schwierigkeitsstufen integriert .

Ergebnisse

  • DAU-Wachstum: +59 % YoY auf 34,1 Mio. (Q2 2024)
  • DAU-Wachstum: +54 % YoY auf 31,4 Mio. (Q1 2024)
  • Umsatzwachstum: +41 % YoY auf 178,3 Mio. $ (Q2 2024)
  • Bereinigte EBITDA-Marge: 27,0 % (Q2 2024)
  • Lektionserstellung: 10× schneller mit KI
  • Selbstwirksamkeit der Nutzer: deutliche Steigerung nach KI-Nutzung (Studie 2025)
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Best Practices

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

Discovery-Notizen in strukturierte Deal-Briefs für Gemini verwandeln

Gemini liefert die besten Ergebnisse, wenn es strukturierte, vollständige Kontextinformationen zur Opportunity erhält. Anstatt rohe Stichpunkte zu übergeben, definieren Sie ein konsistentes Deal-Brief-Format, das Reps oder Ihr Call-Summarization-Tool nach jedem Discovery-Call ausfüllen können. Speichern Sie dieses in einem Google Doc oder Sheet, das aus der CRM-Opportunity heraus verlinkt ist.

Beispielstruktur eines Deal-Briefs für Gemini-Input:

Kunde: <Unternehmensname>
Branche: <Branche>
Stakeholder: <Namen, Rollen, Prioritäten>
Aktuelle Situation: <Kurze Beschreibung, wie heute gearbeitet wird>
Pain Points: <Top 3 Pain Points in deren eigenen Worten>
Gewünschte Ergebnisse: <Wie Erfolg aussieht>
Produkte/Services im Scope: <Liste>
Einschränkungen: <Budget, Timing, technisch, rechtlich>
Nächstes Meeting: <Datum, Ziel>

Steht dies einmal, können Sie Gemini in Docs nutzen, um gezielte Angebotsabschnitte zu generieren. Die Konsistenz des Briefs ermöglicht es Ihnen, Prompts zu standardisieren und „halluzinierte“ oder irrelevante Inhalte zu vermeiden.

Gemini in Docs nutzen, um Erstentwürfe von Angeboten aus Vorlagen zu erzeugen

Beginnen Sie mit einer Master-Google-Docs-Vorlage, die Ihre ideale Angebotsstruktur widerspiegelt: Executive Summary, Kundensituation, vorgeschlagene Lösung, Preisoptionen, Implementierungsplan und nächste Schritte. Markieren Sie die Abschnitte, die dynamisch von Gemini generiert werden sollen, versus Abschnitte, die statisch bleiben (z. B. rechtlicher Boilerplate).

Beispiel für einen Gemini-Prompt in Google Docs:

"Sie sind eine erfahrene B2B-Vertriebskonsultant:in. Nutzen Sie den untenstehenden Deal-Brief und die obige Angebotsvorlage, um einen maßgeschneiderten Angebotsentwurf zu erstellen.

Fokus auf:
- Die Sprache des Kunden zu seinen Pain Points spiegeln
- Nur die relevantesten Produktfähigkeiten auswählen
- 2–3 Preis-/Paketoptionen mit klaren Trade-offs vorschlagen
- Mit klaren nächsten Schritten enden, die an ihren Einkaufsprozess angepasst sind

Deal-Brief:
<Strukturierten Deal-Brief hier einfügen>"

Reps können dies direkt in Docs ausführen und ihre Zeit anschließend auf Verfeinerung und Validierung statt auf Schreiben von Grund auf verwenden. Allein dies reduziert die Zeit für den ersten Entwurf typischerweise von Stunden auf Minuten.

Angebotsfolien mit Gemini in Google Slides automatisieren

Viele Käufer erwarten nach wie vor ein Foliendeck zusätzlich zum schriftlichen Angebot. Nutzen Sie eine standardisierte Slides-Vorlage mit Platzhaltern für Problem, Vision, Lösung, ROI und Roadmap. Gemini kann dann Ihr schriftliches Angebot oder den Deal-Brief in ein vertriebsbereites Foliendeck in Ihrem Markenauftritt transformieren.

Beispiel für einen Gemini-Prompt in Slides:

"Wandeln Sie die folgende Angebotszusammenfassung in eine prägnante Verkaufspräsentation mit 10 Folien um.

Regeln:
- Folie 1: Kundensituation & Dringlichkeit
- Folien 2–3: Problem und Auswirkungen in den Worten des Kunden
- Folien 4–6: Vorgeschlagene Lösung und wichtigste Differenzierungsmerkmale
- Folie 7: Implementierungsplan (Phasen, Zeitplan)
- Folie 8: Preisoptionen (high level, keine Detailzahlen)
- Folie 9: Erwartete Ergebnisse & ROI-Treiber
- Folie 10: Klare nächste Schritte

Angebotszusammenfassung:
<Executive Summary aus dem Doc einfügen>"

So bleiben die Botschaften über Formate hinweg konsistent und Sie eliminieren eine weitere manuelle Übersetzungsaufgabe aus Ihrem Vertriebsprozess.

Gemini in Gmail nutzen, um Follow-up- und Übergabe-E-Mails zu verfassen

Die E-Mail-Fähigkeiten von Gemini können den Zeitaufwand für Follow-ups deutlich reduzieren und gleichzeitig die Qualität erhöhen. Nachdem ein Angebot versendet wurde, können Reps Gemini in Gmail nutzen, um ein personalisiertes Follow-up zu schreiben, das spezifische Bedenken und nächste Schritte aus dem E-Mail-Verlauf und den Call-Notizen aufgreift.

Beispiel für einen Gemini-Prompt in Gmail:

"Verfassen Sie eine prägnante Follow-up-E-Mail an <Kontaktname> zu dem Angebot, das ich gerade gesendet habe.

Ziele:
- Ihre zentralen Herausforderungen anerkennen, wie besprochen
- Das Hauptergebnis unseres Angebots kurz in ihrer Sprache wiedergeben
- 2 konkrete Zeitfenster für einen Entscheidungs-Call vorschlagen
- Unter 180 Wörtern bleiben, klar und professionell, kein Hype

Nutzen Sie den untenstehenden E-Mail-Thread und das angehängte Angebot als Kontext."

Darüber hinaus können Sie Gemini nutzen, um interne Übergabe-E-Mails an Pre-Sales- oder Delivery-Teams zu generieren, die Scope, Risiken und Erwartungen direkt aus dem Angebotsdokument zusammenfassen.

CRM-Daten mit Google Workspace verbinden, um Abschnitte automatisch zu befüllen

Ein Großteil der repetitiven Arbeit in Angeboten besteht im Einpflegen von Fakten: Unternehmensname, Region, Produkt-SKUs, grobe Preisspannen, Vertragslaufzeiten. Nutzen Sie die Integration Ihres CRMs mit Google Workspace (oder einfache Exporte), damit Gemini auf akkurate, aktuelle Daten zugreifen kann, statt auf manuelle Eingaben angewiesen zu sein.

Erstellen Sie zum Beispiel ein mit Ihrem CRM synchronisiertes Google Sheet mit Produktbeschreibungen, Standardpaketen, Referenzarchitekturen und Listenpreisen. Weisen Sie Gemini in Ihren Prompts an, ausschließlich dieses Sheet zu verwenden, wenn Produkte beschrieben oder Komponenten aufgelistet werden.

Prompt-Ausschnitt für kontrollierte Produktbeschreibungen:

"Wenn Sie Produkte oder Services beschreiben, nutzen Sie ausschließlich die Informationen aus dem verlinkten Google Sheet 'Product Catalog'. Erfinden Sie keine Features oder technischen Details. Wenn Informationen fehlen, lassen Sie stattdessen eine deutlich markierte Platzhalterstelle, anstatt zu raten."

Diese Kombination — Gemini plus eine kuratierte Datenquelle — verschafft Ihnen Geschwindigkeit, ohne die Kontrolle über Fakten und Preisrahmen zu verlieren.

KPIs definieren und eine einfache Feedbackschleife in jedes Angebot einbauen

Um über Experimente hinauszukommen, sollten Sie konkrete Metriken für Ihren Gemini-gestützten Angebotsworkflow erfassen. Messen Sie mindestens: Zeit von Opportunity-Qualifikation bis Angebotversand, Anzahl der Angebotsiterationen pro Deal und Gewinnquote für Deals mit KI-generierten Erstentwürfen im Vergleich zum alten Prozess.

Fügen Sie am Ende jedes Angebotsdokuments einen kurzen internen Feedbackblock ein, den der Rep nach dem Versand ausfüllt: Was hat gut funktioniert? Was nicht? Welche Abschnitte erforderten den meisten manuellen Aufwand? Das kann so einfach sein wie ein dreifragiger Block im Template. Überprüfen Sie dies regelmäßig mit Sales Ops und passen Sie Prompts, Vorlagen und Guardrails entsprechend an.

Erwartbare Ergebnisse für Teams, die diese Praktiken in einem fokussierten Scope umsetzen, sind realistisch, aber spürbar: 40–60 % kürzere Zeit bis zum ersten Entwurf, 20–30 % weniger Hin-und-her-Korrekturen pro Angebot und konsistentere Botschaften im gesamten Team — alles ohne Erhöhung der Kopfzahl.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini beschleunigt die Angebotserstellung, indem es in den Tools arbeitet, die Ihr Vertriebsteam ohnehin nutzt — Google Docs, Slides und Gmail. Anstatt von einer leeren Seite zu starten, geben Reps Gemini einen strukturierten Deal-Brief oder eine Call-Zusammenfassung, und Gemini erzeugt einen maßgeschneiderten Angebotsentwurf auf Basis Ihrer Vorlagen und Messaging-Guidelines.

Konkret kann Gemini lange E-Mail-Verläufe in einen klaren Anforderungsabschnitt zusammenfassen, standardisierte Value Propositions in die Sprache des Kunden übersetzen, strukturierte Beschreibungen von Preisoptionen vorschlagen und Follow-up-E-Mails formulieren. Reps prüfen und verfeinern anschließend, sodass sich Stunden manueller Copy-Paste-Arbeit in Minuten gezielter Bearbeitung verwandeln.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um mit Gemini für Vertriebsangebote zu starten, wohl aber einige Schlüsselrollen: eine Person aus Vertrieb oder Sales Operations, die den aktuellen Angebotsprozess genau versteht, jemanden aus Enablement oder Marketing, der/die für Messaging und Vorlagen verantwortlich ist, sowie eine technisch versierte Person, die Integrationen zwischen Ihrem CRM und Google Workspace konfigurieren kann.

Aus Skill-Perspektive sollten Sie sich darauf konzentrieren: klare Prompts zu entwerfen, Deal-Informationen in konsistente Briefs zu organisieren und Leitplanken für Preis- und Rechtsinhalte zu definieren. Reruption unterstützt Kund:innen typischerweise beim Aufbau dieses Fundaments, sodass interne Teams das System ohne starke externe Abhängigkeit selbst betreiben und weiterentwickeln können.

Für einen fokussierten Use Case (z. B. eine Kernproduktlinie und einen definierten Deal-Typ) können Sie innerhalb von 4–8 Wochen spürbare Ergebnisse sehen. In den ersten 1–2 Wochen definieren Sie den Zielworkflow, Vorlagen und Guardrails. Die folgenden 2–3 Wochen werden genutzt, um Gemini-Prompts in Docs, Slides und Gmail mit einer kleinen Gruppe von Reps zu bauen und zu testen.

Ab Woche 4 haben die meisten Teams einen funktionierenden Flow, der die Zeit für den ersten Angebotsentwurf deutlich reduziert. In den darauffolgenden Wochen verfeinern Sie Prompts und Vorlagen auf Basis realer Deals und beginnen, KPIs wie Time-to-Proposal und Gewinnquoten zu tracken. Reruptions KI-PoC-Format ist speziell darauf ausgelegt, diesen Zeitrahmen zu verkürzen und zu belegen, ob der Ansatz in Ihrer Umgebung funktioniert, bevor Sie skalieren.

Der ROI entsteht im Wesentlichen aus zwei Hebeln: reduzierter manueller Aufwand und verbesserter Deal-Velocity. Wenn Reps weniger Zeit mit Schreiben und Formatieren verbringen, können sie mehr Opportunities betreuen oder mehr Zeit in Aktivitäten mit höherem Wert wie Discovery und Verhandlung investieren. Eine Reduktion der Zeit für die Angebotserstellung um 40–60 % erhöht Ihre Vertriebskapazität faktisch, ohne die Teamgröße zu erhöhen.

Auf der Umsatzseite helfen schnellere und konsistentere Angebote dabei, innerhalb des Aufmerksamkeitsfensters des Käufers zu reagieren, was typischerweise die Conversion verbessert. Die genauen Zahlen hängen von Ihrem Kontext ab, doch viele Organisationen erzielen innerhalb weniger Monate genügend Effizienzgewinne, um die Investitionen in Konfiguration und Training komfortabel zu rechtfertigen. Entscheidend ist, vor dem Start klare Baseline-Metriken zu definieren, damit Sie Verbesserungen eindeutig den neuen Gemini-Workflows zuordnen können.

Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir beraten nicht nur zu KI, sondern bauen und liefern gemeinsam mit Ihrem Team funktionierende Lösungen. Bei langsamer Angebotserstellung starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €), in dem wir einen konkreten Angebots-Use-Case definieren, einen Gemini-gestützten Workflow in Google Workspace prototypen und validieren, dass er die Zeit reduziert und die Qualität in realen Deals aufrechterhält.

Darauf aufbauend helfen wir Ihnen, die Lösung zu „härten“: Prompts und Vorlagen zu verfeinern, die Anbindung an Ihr CRM herzustellen, Security- und Compliance-Guardrails aufzusetzen und Ihr Vertriebsteam bei der Einführung des neuen Prozesses zu unterstützen. Weil wir mit unternehmerischer Verantwortung und technischer Tiefe agieren, ist unser Ziel nicht, Slide-Decks zu produzieren, sondern Sie mit einem funktionierenden, messbaren System zu hinterlassen, das Ihre Teams selbst betreiben und weiterentwickeln können.

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