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 Technologie bis Bildung: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

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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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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UPS

Logistik

UPS sah sich mit enormen Ineffizienzen bei der Zustellroutenplanung konfrontiert: Fahrer mussten eine astronomische Anzahl möglicher Routenvarianten berücksichtigen — weit mehr als die Nanosekunden seit der Entstehung der Erde. Traditionelle manuelle Planung führte zu längeren Fahrzeiten, höherem Kraftstoffverbrauch und steigenden Betriebskosten, verschärft durch dynamische Faktoren wie Verkehr, Paketaufkommen, Gelände und Kundenverfügbarkeit. Diese Probleme trieben nicht nur die Kosten in die Höhe, sondern trugen auch erheblich zu CO2‑Emissionen in einer Branche bei, die unter Druck steht, nachhaltiger zu werden. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten Widerstand der Fahrer gegenüber neuer Technologie, die Integration in Altsysteme und die Gewährleistung von Echtzeitanpassungsfähigkeit, ohne den täglichen Betrieb zu stören. Pilotversuche zeigten Annahmehürden, da Fahrer, die an vertraute Routen gewöhnt waren, die Vorschläge der KI infrage stellten — ein Hinweis auf die menschliche Komponente bei Technikeinführungen. Die Skalierung auf 55.000 Fahrzeuge erforderte robuste Infrastruktur und die Verarbeitung von Milliarden von Datenpunkten täglich.

Lösung

UPS entwickelte ORION (On‑Road Integrated Optimization and Navigation), ein KI‑gestütztes System, das Operations Research für mathematische Optimierung mit Maschinellem Lernen für prädiktive Analysen zu Verkehr, Wetter und Zustellmustern kombiniert. Es berechnet Routen dynamisch in Echtzeit neu und berücksichtigt Paketziele, Fahrzeugkapazität, Effizienz von Rechts-/Linksabbiegungen und Stoppsequenzen, um Meilen und Zeit zu minimieren. Die Lösung entwickelte sich von statischer Planung zu dynamischer Routenführung weiter und integrierte agentenfähige KI für autonome Entscheidungsfindung. Das Training basierte auf umfangreichen Datensätzen aus GPS‑Telematik, wobei kontinuierliche ML‑Verbesserungen die Algorithmen verfeinerten. Um Akzeptanzbarrieren zu überwinden, wurden Fahrerschulungen und Gamification‑Anreize eingeführt; die Integration erfolgte nahtlos über Fahrzeuginnen‑Displays.

Ergebnisse

  • 100 Millionen Meilen jährlich eingespart
  • 300–400 Millionen $ Kosteneinsparung pro Jahr
  • 10 Millionen Gallonen Kraftstoff jährlich reduziert
  • 100.000 Tonnen CO2‑Emissionen eingespart
  • 2–4 Meilen kürzere Routen pro Fahrer täglich
  • 97 % Flotteneinführung bis 2021
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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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Mass General Brigham

Gesundheitswesen

Mass General Brigham, als eines der landesweit führenden integrierten akademischen Gesundheitssysteme, steht vor enormen Mengen an medizinischen Bilddaten aus Radiologie und Pathologie, die schnellere und genauere Analysen erfordern, um Kliniker zu unterstützen. Der Zustrom von KI-Technologien in der medizinischen Bildgebung hat Herausforderungen wie Governance, Einbindung medizinischer Expertise und die Gewährleistung einer verantwortungsvollen Einführung mit sich gebracht, während Kliniker wegen manueller Arbeitsabläufe und Entscheidungsüberlastung unter Burnout leiden. Zusätzlich erfordern die operativen Anforderungen in einem großen Krankenhausnetz prädiktive Modelle für Ressourcenallokation, Patientenfluss und Früherkennung. Altsysteme haben Schwierigkeiten mit dem Umfang und der Komplexität von Echtzeitdaten, was Effizienz und Patientenergebnisse beeinträchtigt.

Lösung

Mass General Brigham richtete ein dediziertes Künstliche-Intelligenz-Zentrum ein, das akademische Forschung, Produktentwicklung und klinische Translation verbindet und KI für Bildgebung mittels Computervision sowie für den Betrieb mittels prädiktiver Analytik verwaltet. Sie entwickelten Governance-Initiativen in der Radiologie und bezogen Klinikpersonal ein, um Einführungsbarrieren zu adressieren. Wesentliche Partnerschaften umfassen Microsoft für Foundation-Modelle in der medizinischen Bildgebung und eine frühere Zusammenarbeit mit GE Healthcare an KI-Workflows, die mit 36.000+ Hirnbildern für MRT-Konsistenz trainiert wurden. Dieses Ökosystem unterstützt Hunderte von Modellen, gestützt auf rigorose Forschung und einem 30-Millionen-Dollar-Innovationsfonds.

Ergebnisse

  • 36.000+ Hirnbilder wurden für das KI-Training in MRT-Workflows verwendet
  • 300+ neue KI-bezogene Studien und klinische Studien initiiert
  • Dediziertes KI-Zentrum mit kompletten Services für die Translation von Modellen in die Praxis
  • Partnerschaften ermöglichen KI-Copiloten zur Bildanalyse
  • Führendes Governance-Framework für den Zustrom von Hunderten KI-Tools in der Radiologie
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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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Philipp M. W. Hoffmann

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