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 Streaming‑Medien bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Netflix

Streaming‑Medien

Mit über 17.000 Titeln und weiter wachsendem Katalog stand Netflix vor dem klassischen Cold‑Start‑Problem und der Daten‑Sparsität bei Empfehlungen: Neue Nutzer oder wenig beachtete Inhalte hatten zu wenig Interaktionsdaten, was zu schlechter Personalisierung und höheren Abwanderungsraten führte . Zuschauer hatten oft Schwierigkeiten, aus Tausenden Optionen fesselnde Inhalte zu entdecken; dadurch verlängerten sich die Suchzeiten und es kam zu Desinteresse — Schätzungen zufolge gingen bis zu 75 % der Sitzungszeit für Suchen statt fürs Schauen verloren . Das riskierte Abonnentenverluste in einem hart umkämpften Streaming‑Markt, in dem Nutzerbindung deutlich günstiger ist als Neukundengewinnung. Skalierbarkeit war eine weitere Hürde: Die Bewältigung von 200M+ Abonnenten, die täglich Milliarden von Interaktionen erzeugen, erforderte die Verarbeitung von Petabytes an Daten in Echtzeit, während sich die Vorlieben der Zuschauer so schnell änderten, dass adaptive Modelle jenseits der traditionellen Grenzen des kollaborativen Filterns nötig waren — etwa im Umgang mit dem Popularitäts‑Bias, der Mainstream‑Hits bevorzugt . Frühe Systeme nach dem Netflix Prize (2006–2009) verbesserten zwar die Genauigkeit, hatten aber Probleme mit kontextuellen Faktoren wie Gerät, Uhrzeit und Stimmung .

Lösung

Netflix entwickelte ein hybrides Empfehlungssystem, das kollaboratives Filtern (CF) — angefangen bei FunkSVD und Probabilistic Matrix Factorization aus dem Netflix Prize — mit fortgeschrittenen Deep‑Learning-Modellen für Embeddings und Vorhersagen kombiniert . Zahlreiche Anwendungsmodell‑Silos wurden in ein einheitliches Multi‑Task‑Neurales Netzwerk überführt, was Leistung und Wartbarkeit verbesserte und gleichzeitig Suche, Startseite und Zeilenempfehlungen unterstützte . Wesentliche Innovationen sind kontextuelle Banditen für Exploration–Exploitation, umfangreiche A/B‑Tests an Thumbnails und Metadaten sowie inhaltsbasierte Features aus Computer Vision und Audio‑Analysen zur Abmilderung des Cold‑Starts . Echtzeit‑Inference auf Kubernetes-Clustern verarbeitet Hunderte Millionen Vorhersagen pro Nutzersitzung, personalisiert anhand von Seh‑Verlauf, Bewertungen, Pausen und sogar Suchanfragen . Die Entwicklung reichte von den Gewinneransätzen des Prize (2009) bis hin zu Transformer‑basierten Architekturen bis 2023 .

Ergebnisse

  • 80 % der Sehstunden stammen aus Empfehlungen
  • $1 Mrd.+ jährliche Einsparungen durch reduzierte Abwanderung
  • 75 % Reduktion der Zeit, die Nutzer mit Browsen statt Schauen verbringen
  • 10 % RMSE‑Verbesserung durch Netflix Prize CF‑Techniken
  • 93 % der Views stammen aus personalisierten Reihen
  • Verarbeitet Milliarden täglicher Interaktionen für 270M Abonnenten
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HSBC

Bankwesen

Als eine der weltweit größten Banken nach Vermögenswerten verarbeitet HSBCMilliarden von Transaktionen, wodurch die Betrugserkennung und die Geldwäschebekämpfung (AML) zu einer enormen Herausforderung werden. Traditionelle regelbasierte Systeme litten unter hohen Falsch-Positiv-Raten, was zu übermäßigen manuellen Prüfungen führte, Compliance-Teams belastete, Kosten erhöhte und Kunden-Transaktionen verlangsamte . Die Gewährleistung der regulatorischen Compliance in 62 Ländern bei gleichzeitiger Minimierung finanzieller Kriminalität war kritisch, doch Legacy-Systeme fehlte die Raffinesse für Echtzeit- und nuancierte Bedrohungserkennung. Die Skalierung des Kundenservice stellte eine weitere Hürde dar, da die Nachfrage nach 24/7 personalisiertem Support menschliche Agenten überwältigte. NLP-Chatbots waren erforderlich, um komplexe Anfragen effizient zu bearbeiten, ohne Datenschutz oder Genauigkeit zu gefährden. Gleichzeitig brachte die Erforschung von generativer KI (GenAI) Herausforderungen bei ethischer Implementierung, Bias-Minderung und Integration mit strengen Bankvorschriften wie GDPR und Basel III mit sich, da schnelle technologische Fortschritte das Risiko von Non-Compliance erhöhten . Die Umsetzungsherausforderungen umfassten länderübergreifend isolierte Daten, Fachkräftemangel im KI-Bereich und die Balance zwischen Innovationsgeschwindigkeit und robuster Governance .

Lösung

HSBC begegnete Betrug mit Google Cloud KI-gestützten ML-Modellen für AML, die fortschrittliche Algorithmen nutzen, um Transaktionsmuster, Kundenverhalten und externe Daten für präzise Anomalieerkennung zu analysieren und so Falsch-Positiv-Raten drastisch zu senken . Dies war Teil einer breiteren Strategie, die global Hunderte von KI-Anwendungsfällen implementierte, von Risikomodellen bis zu Überwachungssystemen . Für das Kundenengagement wurden NLP-getriebene Chatbots eingeführt, die natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Anfragen zu interpretieren, maßgeschneiderte Beratung zu liefern und komplexe Fälle nahtlos weiterzuleiten, während Compliance-Standards eingehalten werden . Im GenAI-F&E-Bereich nahm HSBC an einem GenAI-Sandbox-Programm teil und schloss Ende 2025 eine mehrjährige Partnerschaft mit Mistral AI, um generative Werkzeuge bankweit zu integrieren. Ziel ist die Automatisierung interner Aufgaben, personalisierte Kundeninsights, Verstärkung der Betrugserkennung und Produktivitätssteigerungen, untermauert von einem starken ethischen KI-Rahmen, der die menschliche Aufsicht betont .

Ergebnisse

  • Hunderte von global eingesetzten KI-Anwendungsfällen in den Betriebsbereichen
  • Mehrjährige Partnerschaft mit Mistral AI beschleunigt GenAI-Einführung bankweit
  • Verbesserte AML-Erkennung mit reduzierten Falsch-Positiven durch Google Cloud ML
  • Echtzeit-Betrugskennzeichnung für Milliarden täglicher Transaktionen
  • GenAI-Tools zielen auf 20–40% Produktivitätssteigerungen bei Bankaufgaben
  • Transformierter Kundenservice mit 24/7 skalierbaren NLP-Chatbots
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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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Shell

Energie

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

Lösung

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

Ergebnisse

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

Intelligente Städte

Pittsburghs East Liberty-Bezirk sah sich starker städtischer Verkehrsüberlastung gegenüber, wobei zeitgesteuerte Signalanlagen lange Wartezeiten und ineffiziente Verkehrsflüsse verursachten. Traditionelle Systeme arbeiteten nach festen Zeitplänen und ignorierten Echtzeitvariationen wie Stoßzeiten oder Unfälle, was zu 25–40% erhöhten Reisezeiten und höheren Emissionen führte. Das unregelmäßige Straßennetz der Stadt und unvorhersehbare Verkehrsverläufe verschärften die Probleme, frustrierten Verkehrsteilnehmer und bremsten die wirtschaftliche Aktivität. Stadtverantwortliche suchten eine skalierbare Lösung jenseits teurer Infrastrukturmaßnahmen. Sensoren waren zwar vorhanden, es fehlte jedoch an intelligenter Verarbeitung; Datensilos verhinderten die Koordination zwischen Kreuzungen, was zu wellenartigen Rückstaus führte. Durch stehende Fahrzeuge stiegen die Emissionen, was den Nachhaltigkeitszielen widersprach.

Lösung

Rapid Flow Technologies entwickelte Surtrac, ein dezentralisiertes KI-System, das maschinelles Lernen für Echtzeitverkehrsvorhersagen und Signaloptimierung nutzt. Angekoppelte Sensoren erkennen Fahrzeuge und speisen Daten in ML-Modelle, die Ströme Sekunden voraus vorhersagen und Grünphasen dynamisch anpassen. Im Gegensatz zu zentralisierten Systemen ermöglicht Surtrac durch Peer-to-Peer-Koordination, dass Kreuzungen miteinander 'sprechen' und Fahrzeugkolonnen priorisieren, um einen flüssigeren Verkehrsverlauf zu erzielen. Diese Optimierungs-Engine balanciert Gerechtigkeit und Effizienz und passt sich in jedem Zyklus an. Aus der Carnegie Mellon University ausgegründet, ließ es sich nahtlos in vorhandene Hardware integrieren.

Ergebnisse

  • 25% Reduktion der Reisezeiten
  • 40% Verringerung der Warte-/Leerlaufzeiten
  • 21% Reduktion der Emissionen
  • 16% Verbesserung der Progression
  • 50% mehr Fahrzeuge pro Stunde in einigen Korridoren
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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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