Die Herausforderung: Schlechte Follow-up-Disziplin

Die meisten Vertriebsleiter brauchen nicht mehr Leads – sie brauchen Teams, die die vorhandenen Leads zuverlässig bearbeiten. Mit dutzenden laufenden Opportunities jonglieren Vertriebsteams E-Mails, Anrufe, Meetings und interne Threads über verschiedene Tools hinweg. In diesem Chaos sind Follow-ups leicht zu vergessen, zu verschieben oder uneinheitlich zu behandeln. Das Ergebnis ist eine undichte Pipeline, in der gute Opportunities leise sterben, weil sich niemand zum richtigen Zeitpunkt meldet.

Traditionelle Ansätze, um die Follow-up-Disziplin zu verbessern – mehr CRM-Felder, strengere Regeln, manuelle Aufgabenlisten oder zusätzliche Status-Meetings – passen schlicht nicht zum Tempo und zur Komplexität des modernen B2B-Vertriebs. Ihre Reps leben in Gmail, Calendar, Meet und Docs, nicht in Tabellen und Prozesshandbüchern. Wenn Follow-up-Erwartungen außerhalb des täglichen Workflows existieren, sind sie das Erste, was ignoriert wird, sobald der Druck steigt.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind direkt und schmerzhaft: stagnierende Deals, längere Sales-Cycles, inkonsistente Buyer-Erlebnisse und niedrigere Abschlussquoten. Pipeline-Reviews werden zu Detektivarbeit statt zu Entscheidungsrunden. Marketing investiert massiv in Demand Generation, nur um zu sehen, wie qualifizierte Leads wieder kalt werden. Wettbewerber, die schneller reagieren und konsequenter nachfassen, gewinnen Deals, die eigentlich Ihnen gehören sollten. Langfristig untergräbt das die Umsatzplanbarkeit und das Vertrauen in die Sales-Forecasts.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist gut lösbar. Mit KI-Copiloten wie Gemini, die innerhalb von Google Workspace arbeiten, lässt sich ein großer Teil der Follow-up-Disziplin automatisieren, führen und standardisieren – ohne zusätzlichen Administrationsaufwand für Ihre Reps. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-gestützte Workflows manuelles Hinterhertelefonieren und Notizenmachen durch proaktive, kontextbezogene Impulse ersetzen. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Gemini nutzen, um Follow-ups von einer Schwäche in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruptions Erfahrung im Aufbau und Rollout von KI-Copiloten für Vertriebsteams ist schlechte Follow-up-Disziplin selten ein Motivationsproblem – es ist ein Problem von Workflows und Systemen. Gemini in Google Workspace ist hier einzigartig positioniert, weil es dort sitzt, wo Ihre Reps ohnehin arbeiten: Gmail, Calendar, Meet und Docs. Richtig konzipiert wird Gemini nicht zu „einem weiteren Tool“, sondern zu einer Hintergrund-Engine, die Kontext erfasst, Follow-ups entwirft und Aufgaben erstellt, sodass keine Opportunity zurückbleibt.

Gestalten Sie das Follow-up-System rund um Workspace, nicht rund um das CRM

Die meisten Organisationen versuchen, Follow-up-Disziplin direkt im CRM zu erzwingen. Das klingt logisch, kollidiert aber mit der Realität: Verkäufer verbringen ihre aktive Zeit in Gmail, Calendar und Videocalls. Ein strategischer Ansatz ist es, die Google-Workspace-Umgebung zum primären Follow-up-Cockpit zu machen und das CRM als Daten-Backbone zu behandeln – nicht als wichtigste Benutzeroberfläche.

Mit Gemini können Sie zulassen, dass KI Absicht und Aktionen aus E-Mails und Meetings erfasst und dann strukturierte Updates in Ihr CRM schiebt. Strategisch bedeutet das: Gestalten Sie Ihre Follow-up-Regeln rund um Ereignisse, die ohnehin in Workspace stattfinden (gesendete E-Mails, durchgeführte Meetings, geteilte Angebote), und lassen Sie Gemini diese in nächste Schritte übersetzen. So reduzieren Sie Widerstand, weil Reps nicht den Kontext wechseln müssen, um „diszipliniert zu sein“ – Disziplin ist dort eingebettet, wo sie bereits arbeiten.

Starten Sie mit einem klar abgegrenzten, wirkungsstarken Funnel-Segment

Der Versuch, alle Follow-up-Szenarien auf einmal zu automatisieren, führt fast zwangsläufig zu Komplexität und geringer Akzeptanz. Besser ist es, Gemini zunächst auf eine einzige, besonders wertvolle Phase zu fokussieren – zum Beispiel Follow-ups nach Discovery-Calls oder nach dem Versand von Angeboten. Das sind Momente mit klaren Erwartungen und messbarem Einfluss auf die Conversion.

Von dort aus können Sie Geminis Rolle auf frühere Nurturing-Phasen oder die Unterstützung in späten Verhandlungsphasen ausdehnen. Dieser phasenweise Ansatz hält das Risiko gering und ermöglicht es Ihnen, schnell belastbare Erkenntnisse zu sammeln: Wie viel schneller gehen Follow-ups raus, wie viele zusätzliche Zweittermine werden gebucht, wie viele stagnierende Deals werden reaktiviert. Reruptions Arbeit in zahlreichen KI-Implementierungen zeigt, dass ein eng abgegrenzter Pilot das organisatorische Vertrauen schafft, das Sie für den Skalierungsschritt benötigen.

Definieren Sie klare Leitplanken zwischen menschlichem Urteilsvermögen und KI-Automatisierung

KI sollte die Fleißarbeit übernehmen, nicht die Beziehung. Strategisch müssen Sie definieren, was Gemini eigenständig tun darf und wo Sales-Reps die Kontrolle behalten müssen. Zum Beispiel kann KI Follow-up-E-Mails automatisch vorformulieren, Calls zusammenfassen, nächste Schritte vorschlagen sowie Calendar- oder Tasks-Einträge anlegen – aber die Reps entscheiden, ob sie die E-Mail unverändert senden, anpassen oder verwerfen.

Die Dokumentation dieser KI-Leitplanken sorgt früh für Abstimmung zwischen Vertrieb, Rechtsabteilung und Compliance. Reps verstehen, dass Gemini ein Copilot ist, kein Ersatz. Die Führung weiß, wo Verantwortung verankert ist. Diese Klarheit reduziert Widerstände, vermeidet Überautomatisierung und stellt sicher, dass die Qualität der Buyer-Interaktionen steigt, statt mechanisch zu wirken.

Investieren Sie in Schulungen, damit Reps in Prompts statt nur in Templates denken

Gemini ist nur so gut wie der Kontext, den Sie ihm geben. Strategisch sollten Sie Ihr Vertriebsteam zu einer grundlegenden „Prompt-Kompetenz“ befähigen: Käuferkontext, Absicht und Ton so zu beschreiben, dass Gemini hochwertige Follow-ups generieren kann. Es geht nicht darum, Reps zu KI-Ingenieuren zu machen; es geht darum, ihnen eine wiederholbare Methode zu vermitteln, ihren Copiloten zu briefen.

Wir empfehlen in der Regel eine Handvoll standardisierter Prompt-Muster, die auf Ihren Sales-Prozess zugeschnitten sind, etwa „Recap nach Discovery-Call“, „Angebots-Klärung“ oder „Reaktivierung nach Funkstille“. Diese Muster lassen sich im Laufe der Zeit auf Basis der Performance verfeinern. Organisationen, die Prompting als zentrale Vertriebskompetenz und nicht als Spielerei betrachten, erzielen deutlich bessere Adoption und Resultate mit KI-Tools wie Gemini.

Planen Sie Messung und Governance von Anfang an ein

Follow-up-Disziplin verbessert sich nur nachhaltig, wenn Sie sie messen. Auf strategischer Ebene sollten Sie eine überschaubare Anzahl an KPIs definieren, bei denen Gemini spürbare Effekte erzielen soll: Follow-up-Zeit nach Schlüsselkundenmeetings, Anteil der Opportunities mit einem aktiven nächsten Schritt, Antwortquoten auf Follow-up-E-Mails und Reaktivierung ruhender Deals.

Governance bedeutet dann die regelmäßige Überprüfung dieser Kennzahlen, kombiniert mit Stichproben der KI-generierten Inhalte auf Qualität und Compliance. Reruption richtet häufig einen Feedback-Loop ein, in dem Reps besonders gelungene oder problematische Gemini-Ausgaben markieren können, die dann zur Verfeinerung von Anweisungen und Workflows genutzt werden. So bleibt die KI beim Skalieren an Ihren Tonfall, Ihre Richtlinien und Ihre kommerziellen Prioritäten angepasst.

Sorgfältig eingesetzt kann Gemini in Google Workspace Follow-up-Disziplin von einer manuellen Last in eine verlässliche, KI-gestützte Gewohnheit verwandeln. Indem Sie Automatisierung in Gmail, Calendar, Meet und Docs verankern, geben Sie Ihren Reps genau dort mehr Hebelwirkung, wo ihr Arbeitstag stattfindet – ohne ein weiteres Tool aufzuzwingen. Reruptions praktische Arbeit mit KI-Copiloten zeigt, dass die Kombination aus klaren Leitplanken, fokussierten Piloten und messbaren KPIs Experimente in echten Umsatzimpact verwandelt. Wenn Sie einen Partner suchen, der Sie bei Konzeption, Prototyping und Operationalisierung unterstützt – und nicht nur eine Strategie aufschreibt – steht unser Team bereit, um mit Ihnen End-to-End zu arbeiten.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
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Cleveland Clinic

Gesundheitswesen

Bei Cleveland Clinic, einem der größten akademischen Medizinzentren, kämpften Ärztinnen und Ärzte mit einer hohen Dokumentationslast und verbrachten bis zu 2 Stunden pro Tag mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR), was Zeit für die Patientenversorgung reduzierte. Zusätzlich erschwerte die rechtzeitige Erkennung von Sepsis die Versorgung – eine Erkrankung, die in den USA jährlich fast 350.000 Todesfälle verursacht, wobei frühe, subtile Symptome traditionelle Überwachungsmethoden häufig umgehen und so Verzögerungen bei Antibiotika sowie 20–30% Sterblichkeit in schweren Fällen nach sich ziehen. Die Sepsis‑Erkennung beruhte weitgehend auf manuellen Vitalzeichenkontrollen und klinischem Ermessen und verpasste oft Warnsignale 6–12 Stunden vor Ausbruch. Die Einbindung unstrukturierter Daten wie klinischer Notizen war manuell und inkonsistent, was das Risiko auf stark frequentierten Intensivstationen weiter erhöhte.

Lösung

Die Cleveland Clinic führte einen Pilotversuch mit der KI‑Plattform von Bayesian Health durch – ein prädiktives Analyse‑Tool, das strukturierte und unstrukturierte Daten (Vitalwerte, Laborwerte, Notizen) mittels Machine Learning verarbeitet, um das Sepsis‑Risiko bis zu 12 Stunden früher vorherzusagen und Echtzeit‑EHR‑Alarme für das Klinikpersonal zu erzeugen. Das System nutzt fortgeschrittenes NLP, um klinische Dokumentation nach subtilen Hinweisen zu durchsuchen. Ergänzend testete die Klinik Ambient‑KI‑Lösungen wie Sprache‑zu‑Text‑Systeme (ähnlich Nuance DAX oder Abridge), die passiv Arzt‑Patienten‑Gespräche mitschneiden, NLP für Transkription und Zusammenfassung anwenden und EHR‑Notizen automatisch vorbefüllen, wodurch die Dokumentationszeit um 50% oder mehr sinken kann. Diese Tools wurden in Arbeitsabläufe integriert, um sowohl Vorhersage‑ als auch Verwaltungsaufwände zu reduzieren.

Ergebnisse

  • 12 Stunden frühere Sepsis‑Vorhersage
  • 32% Steigerung der Früherkennungsrate
  • 87% Sensitivität und Spezifität in den KI‑Modellen
  • 50% Reduktion der Dokumentationszeit von Ärztinnen und Ärzten
  • 17% weniger falsch‑positive Ergebnisse im Vergleich zur alleinigen Beurteilung durch Ärzte
  • Nach Pilotphase auf vollständige Einführung ausgeweitet (Sep 2025)
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Walmart (Marketplace)

Einzelhandel

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

Lösung

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

Ergebnisse

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

Bankwesen

Lunar, eine führende dänische Neobank, sah sich mit einem starken Anstieg der Kundendienstnachfrage außerhalb der Geschäftszeiten konfrontiert, wobei viele Nutzer die Sprachinteraktion gegenüber Apps aufgrund von Zugänglichkeitsproblemen bevorzugten. Lange Wartezeiten frustrierten Kunden, insbesondere ältere oder weniger technikaffine Personen, die mit digitalen Schnittstellen Schwierigkeiten hatten, was zu Ineffizienzen und höheren Betriebskosten führte. Hinzu kam die Notwendigkeit von rund-um-die-Uhr-Support in einem wettbewerbsintensiven Fintech-Umfeld, in dem eine 24/7-Verfügbarkeit entscheidend ist. Traditionelle Callcenter konnten nicht ohne explodierende Kosten skalieren, und die Präferenz für Stimme war deutlich, aber unterversorgt — mit Folgen für Zufriedenheit und potenziellen Kundenverlust.

Lösung

Lunar implementierte Europas ersten GenAI-nativen Sprachassistenten, betrieben von GPT-4, der natürliche, telefonbasierte Gespräche ermöglicht, um Anfragen jederzeit ohne Warteschlangen zu bearbeiten. Der Agent verarbeitet komplexe Bankanfragen wie Kontostände, Überweisungen und Support auf Dänisch und Englisch. Integriert mit fortschrittlicher Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Technologie ahmt er menschliche Agenten nach und eskaliert nur Randfälle an Menschen. Dieser Ansatz der konversationellen KI überwand Skalierungsgrenzen und nutzte OpenAIs Technologie für Genauigkeit in regulierten Fintech-Umgebungen.

Ergebnisse

  • ~75% aller Kundenanrufe sollen autonom bearbeitet werden
  • 24/7-Verfügbarkeit eliminiert Wartezeiten für Sprach-Anfragen
  • Positives frühes Feedback von App-gestörten Nutzern
  • Erste europäische Bank mit GenAI-nativer Sprachtechnologie
  • Signifikante projizierte Einsparungen bei Betriebskosten
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Nubank

Fintech

Nubank, die größte digitale Bank Lateinamerikas, die 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien betreut, stand unter enormem Druck, den Kundensupport angesichts des explosiven Wachstums zu skalieren. Traditionelle Systeme kamen mit dem hohen Volumen an Tier‑1‑Anfragen nicht zurecht, was zu längeren Wartezeiten und inkonsistenter Personalisierung führte, während die Betrugserkennung eine Echtzeitanalyse riesiger Transaktionsdaten von über 100 Millionen Nutzern erforderte. Die Balance zwischen gebührenfreien Services, personalisierten Erlebnissen und robuster Sicherheit war in einem wettbewerbsintensiven Fintech‑Umfeld, das von ausgefeilten Betrugsformen wie Spoofing und komplexen zentralen Betrugsfällen geprägt ist, entscheidend. Intern brauchten Callcenter und Support‑Teams Werkzeuge, um komplexe Anfragen effizient zu bearbeiten, ohne die Qualität zu opfern. Vor der KI führten lange Antwortzeiten zu Engpässen, und manuelle Betrugsprüfungen waren ressourcenintensiv, was Vertrauen der Kunden und regulatorische Compliance in den dynamischen Märkten Lateinamerikas gefährdete.

Lösung

Nubank integrierte OpenAI GPT-4‑Modelle in sein Ökosystem für einen generativen KI‑Chatassistenten, einen Copilot für Callcenter und eine fortschrittliche Betrugserkennung, die NLP und Computer Vision kombiniert. Der Chatassistent löst autonom Tier‑1‑Probleme, während der Copilot menschliche Agenten mit Echtzeit‑Insights unterstützt. Für die Betrugserkennung analysiert ein auf Foundation‑Modellen basierendes ML System Transaktionsmuster in großem Maßstab. Die Implementierung erfolgte in Phasen: Pilotierung von GPT‑4 für den Support Anfang 2024, Ausbau auf interne Tools bis Anfang 2025 und Erweiterung der Betrugssysteme mit multimodaler KI. Diese KI‑zentrische Strategie, verankert im maschinellen Lernen, ermöglichte nahtlose Personalisierung und deutliche Effizienzgewinne in den Abläufen.

Ergebnisse

  • 55 % der Tier‑1‑Supportanfragen werden autonom von KI bearbeitet
  • 70 % Reduktion der Chat‑Antwortzeiten
  • Mehr als 5.000 Mitarbeitende nutzen bis 2025 interne KI‑Tools
  • 114 Millionen Kunden profitieren von personalisiertem KI‑Service
  • Echtzeit‑Betrugserkennung für über 100 Mio. Transaktionsanalysen
  • Deutlicher Effizienzschub in den Callcentern
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Best Practices

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

Nutzen Sie Gemini, um Meeting-Notizen in sofortige Follow-ups zu verwandeln

Nach jedem Discovery- oder Demo-Call läuft die Zeit. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Reps Notizen manuell tippen und E-Mails verfassen, nutzen Sie Gemini in Google Docs und Gmail, um einen wiederholbaren Workflow zu schaffen: Erfassen Sie das Gesprächstranskript (aus Google Meet oder Ihrem Recording-Tool), lassen Sie Gemini die wichtigsten Punkte zusammenfassen und diese Zusammenfassung dann in ein personalisiertes Follow-up verwandeln.

In einem mit dem Meeting verknüpften Google Doc können Reps Gemini mit einem Standard-Prompt ausführen wie:

Fassen Sie diesen Sales-Call für eine Follow-up-E-Mail zusammen. Bitte einschließen:
- 3–5 zentrale Probleme, die der Kunde erwähnt hat
- Unsere vorgeschlagenen nächsten Schritte
- Alle Deadlines oder Entscheidungsdaten
Erstellen Sie anschließend eine prägnante Follow-up-E-Mail in einem beratenden, nicht aufdringlichen Ton.
Sprechen Sie den Ansprechpartner mit Namen an und beziehen Sie sich auf sein Unternehmen.

Der Rep prüft und überarbeitet den Entwurf leicht und sendet ihn anschließend aus Gmail. Ergebnis: hochwertigere Follow-ups, die innerhalb weniger Stunden rausgehen – mit minimalem manuellen Aufwand.

Richten Sie kalendergesteuerte Follow-up-Erinnerungen mit Gemini ein

Viele Follow-ups werden vergessen, weil sie nur im Kopf des Reps existieren. Ein praxisnaher Ansatz ist, Follow-ups an Kalenderereignisse zu koppeln und Gemini nächste Schritte vorschlagen zu lassen. Nach jedem Meeting kann der Rep Gemini in Calendar oder einem zugehörigen Doc schnell aufrufen, um To-dos und Termine zu extrahieren.

Beispiel-Prompt in einem Doc, das dem Meeting zugeordnet ist:

Leiten Sie aus den folgenden Meeting-Notizen klare Follow-up-Aktionen für unser Sales-Team ab.
Geben Sie für jede Aktion aus:
- Verantwortlicher (Sales-Rep, SE usw.)
- Fälligkeitsdatum (basierend darauf, wann der Kunde dies erwartet)
- Kurze Beschreibung
Formatieren Sie das Ergebnis als Checkliste, die ich in Google Tasks kopieren kann.

Reps fügen die Checkliste anschließend in Google Tasks (oder ein angebundenes Task-Tool) ein. Da der Workflow direkt an das Kalenderereignis gekoppelt ist, reduzieren Sie das Risiko, dass ein Meeting ohne konkreten, nachverfolgten nächsten Schritt endet.

Standardisieren Sie hochwertige Follow-up-Szenarien mit Prompt-Vorlagen

Statt für jede E-Mail das Rad neu zu erfinden, erstellen Sie eine Reihe von Gemini-Prompt-Vorlagen für die wichtigsten Follow-up-Szenarien. Speichern Sie diese in einem gemeinsamen Doc oder internen Wiki und schulen Sie Reps darin, sie in der Gemini-Sidebar von Gmail wiederzuverwenden.

Beispiel für ein Follow-up zu einem Angebot:

Sie sind ein Assistent für Vertriebs-Follow-ups.
Verfassen Sie eine E-Mail, um auf das Angebot nachzufassen, das wir gesendet haben.
Kontext:
- Ansprechpartner: [Name, Rolle, Unternehmen einfügen]
- Was wir angeboten haben: [kurze Zusammenfassung]
- Datum des Angebotsversands: [Datum]
Ziele:
- Bestätigen, dass das Angebot angekommen ist
- Einen kurzen Termin anbieten, um Fragen zu klären
- Den Ton hilfsbereit und zurückhaltend halten
Vermeiden Sie: generisch oder aufdringlich zu klingen.

Durch die Standardisierung von Prompts stellen Sie eine konsistente Tonalität und Struktur sicher und lassen dennoch Raum für Personalisierung. Das verbessert die Qualität der E-Mails spürbar und verkürzt die Reaktionszeit.

Nutzen Sie Gemini zur Reaktivierung stiller oder stagnierender Opportunities

Alte Opportunities sterben oft, weil Reps das Gefühl haben, nichts Neues sagen zu können. Gemini kann dabei helfen, wertorientierte Re-Engagement-Nachrichten auf Basis früherer E-Mail-Threads und Notizen zu verfassen. In Gmail öffnet ein Rep die letzte Konversation und bittet Gemini um eine Reaktivierungs-E-Mail.

Beispiel-Prompt direkt in Gmail:

Lesen Sie den gesamten E-Mail-Thread mit diesem Ansprechpartner.
Verfassen Sie eine kurze Reaktivierungs-E-Mail, die:
- anerkennt, dass wir länger nicht gesprochen haben
- den besprochenen Mehrwert kurz in Erinnerung ruft
- 2–3 konkrete nächste Schritte anbietet (z. B. kurzes Check-in, aktualisierte Preise, neues Feature)
Begrenzen Sie den Text auf maximal 130 Wörter und verwenden Sie einen freundlichen, professionellen Ton.

So erhalten Reps eine konkrete Möglichkeit, ruhende Deals in Serie wieder anzusprechen, ohne für jede E-Mail zehn Minuten überlegen zu müssen. Über ein Quartal hinweg kann dies einen spürbaren Teil der Pipeline wieder in Bewegung bringen.

Verbinden Sie Gemini-generierte Aktionen mit Ihrem CRM-Workflow

Auch wenn Gemini in Workspace lebt, lebt Ihre Pipeline weiterhin im CRM. Taktisch sollten Sie definieren, wie Gemini-generierte Notizen und Aufgaben mit möglichst wenig manueller Arbeit in Ihr CRM fließen. Beispielsweise können Reps ein Format standardisieren, in dem Gemini Call-Zusammenfassungen und nächste Schritte ausgibt, sodass diese leicht in CRM-Felder kopiert oder über eine Integration synchronisiert werden können.

Beispiel für einen strukturierten Output-Prompt in Docs:

Erstellen Sie aus dem Meeting-Transkript eine CRM-taugliche Zusammenfassung mit:
- Opportunity_stage:
- Decision_makers (Name, Rolle):
- Pain_points (Stichpunktliste):
- Proposed_solution:
- Next_steps (mit Daten):
Halten Sie jedes Feld so knapp, dass ich es direkt in CRM-Felder einfügen kann.

Diese Struktur reduziert Reibung für Reps und erhöht die Datenqualität. Mit der Zeit können Sie Teile dieses Flows über Workspace–CRM-Integrationen automatisieren, doch bereits ein klar definierter manueller Ablauf verbessert die Disziplin.

Überwachen Sie Follow-up-KPIs und verfeinern Sie Prompts anhand der Ergebnisse

Sobald Gemini Teil Ihrer Follow-up-Routine ist, sollten Sie konkrete Leistungskennzahlen für Follow-ups tracken und Ihre Prompts und Workflows entsprechend anpassen. Messen Sie zum Beispiel die durchschnittliche Zeit vom Meeting bis zum ersten Follow-up, Antwortquoten auf KI-unterstützte E-Mails im Vergleich zu früheren Baselines und die Anzahl der Opportunities ohne nächsten Schritt nach 7 Tagen.

Ziehen Sie monatlich Stichproben erfolgreicher E-Mail-Threads und vergleichen Sie sie mit Ihren Standard-Gemini-Prompts. Wenn bestimmte Formulierungen oder Strukturen mit besseren Antwortquoten korrelieren, übernehmen Sie diese in Ihre Templates. Sollten rechtliche oder Marken-Themen auftauchen, aktualisieren Sie Ihre Prompts mit der passenden Sprache. Dieser kontinuierliche Optimierungszyklus sorgt dafür, dass Gemini an realen Ergebnissen ausgerichtet bleibt – nicht nur an Theorie.

Pragmatisch umgesetzt können diese Best Practices realistische Ergebnisse liefern, etwa eine Reduktion der für Follow-up-E-Mails aufgewendeten Zeit um 30–50 %, Same-Day-Follow-ups nach wichtigen Meetings in der Mehrheit der Opportunities und einen deutlich geringeren Anteil an Deals, die ohne dokumentierten nächsten Schritt ins Stocken geraten. Die exakten Zahlen hängen von Ihrem Ausgangsniveau ab, aber mit den richtigen Workflows kann Gemini Ihrem Sales-Team mehr aktive Vertriebszeit und eine engere, verlässlichere Pipeline verschaffen.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini verbessert die Follow-up-Disziplin, indem es die fehleranfälligsten Schritte automatisiert: Kontext erfassen, Outreach entwerfen und Aufgaben erstellen. In Google Docs verwandelt es Call-Transkripte in strukturierte Notizen und nächste Schritte; in Gmail formuliert es personalisierte Follow-up-E-Mails auf Basis vorheriger Threads; in Calendar und Tasks hilft es Ihnen, Meetings in konkrete Aktionen mit Fälligkeitsdaten umzuwandeln.

Statt sich darauf zu verlassen, dass Reps sich alles merken, verlassen Sie sich auf ein System, in dem jede wichtige Interaktion automatisch einen Follow-up-Vorschlag erzeugt, den der Rep nur noch prüfen und senden muss. Diese Kombination aus Automatisierung und menschlicher Freigabe reduziert ausgefallene Konversationen und stagnierende Deals erheblich.

Sie benötigen keinen großen Data-Science-Apparat für den Einstieg. Mindestens brauchen Sie: eine Google-Workspace-Umgebung mit aktiviertem Gemini, eine Vertriebsführungskraft, die Ihre wichtigsten Follow-up-Szenarien definieren kann, und einen Power User (Sales Ops, RevOps oder IT), der bei der Standardisierung von Prompts und Workflows unterstützt.

Nützliche Fähigkeiten sind ein grundlegendes Verständnis Ihres Sales-Prozesses, Routine im Umgang mit Google Docs, Gmail und Calendar sowie die Bereitschaft, an der Formulierung von Prompts iterativ zu arbeiten. Für weitergehende Automatisierung (z. B. das automatische Schreiben von Gemini-Outputs in Ihr CRM) profitieren Sie von leichter Engineering-Unterstützung oder einem Partner wie Reruption, der die technische Integration übernimmt.

Bei den meisten Teams lassen sich deutliche Verbesserungen innerhalb von 4–6 Wochen feststellen, wenn Sie sich auf eine spezifische Funnel-Phase konzentrieren. In den ersten 1–2 Wochen richten Sie Ihre Kernprompts in Docs und Gmail ein, schulen eine Pilotgruppe von Reps und beginnen, Gemini nach wichtigen Meetings einzusetzen. Bis Woche 3–4 hat das Team den Workflow in der Regel in seinen Alltag integriert, und Sie sehen schnellere Follow-up-Zeiten und konsistentere nächste Schritte.

Innerhalb eines Quartals sollten Sie in der Lage sein, Kennzahlen wie die durchschnittliche Follow-up-Zeit und den Anteil stagnierender Deals mit Ihrem alten Ausgangswert zu vergleichen. Diese Daten zeigen dann, ob Sie den Einsatz von Gemini auf weitere Szenarien und Nutzer ausweiten sollten.

Die direkten Kosten ergeben sich aus den Gemini-Lizenzen innerhalb von Google Workspace sowie aus internem oder externem Aufwand für die Konzeption von Workflows und Integrationen. Der ROI entsteht durch eingesparte Zeit pro Rep (weniger manuelle Notizen und Entwürfe), höhere Antwort- und Terminquoten und weniger Opportunities, die aufgrund verpasster Follow-ups „versanden“.

Ein einfacher Weg zur ROI-Betrachtung ist: Schätzen Sie, wie viele Stunden pro Woche jeder Rep für administrativ geprägte Follow-ups aufwendet, und nehmen Sie eine 30–50%ige Reduktion durch Gemini an. Übersetzen Sie diese eingesparte Zeit entweder in mehr Anrufe/E-Mails oder in einen geringeren zusätzlichen Headcount-Bedarf beim Wachstum. Kombinieren Sie das mit einem auch nur leichten Anstieg der Conversion-Rate, und der Business Case für einen fokussierten Gemini-Rollout ist in der Regel sehr überzeugend.

Reruption arbeitet als Co-Preneur an Ihrer Seite – nicht nur beratend, sondern umsetzend. Wir starten mit einem 9.900€ KI-PoC, um zu beweisen, dass Gemini Ihre spezifischen Sales-Follow-up-Szenarien zuverlässig unterstützen kann: Definition von Inputs und Outputs, Prototyping von Workspace-Workflows und deren Test mit echten Reps. Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp, Performance-Kennzahlen und eine konkrete Umsetzungs-Roadmap.

Über den PoC hinaus helfen wir Ihnen, Gemini in Ihren täglichen Vertriebsbetrieb einzubetten: Aufbau von Prompt-Bibliotheken, Abstimmung von Leitplanken mit Legal und Compliance sowie Integration der Outputs in Ihr CRM, wo nötig. Da wir innerhalb Ihrer P&L arbeiten und auf das tatsächliche Shipping fokussieren, ist unser Ziel nicht, mehr Foliensätze zu produzieren – sondern spürbar weniger verlorene Follow-ups und eine messbare Steigerung der Sales-Produktivität.

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