Beenden Sie das Chaos bei der Vertriebsdatenerfassung: Automatisieren Sie mit Gemini und verkaufen Sie mehr
Ihr Vertriebsteam wurde eingestellt, um Abschlüsse zu machen – nicht, um Daten per Copy & Paste ins CRM zu übertragen. Trotzdem verschwinden jede Woche Stunden in der Protokollierung von Anrufen, dem Aktualisieren von Feldern und dem Schreiben von Notizen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini nutzen, um unstrukturierte Vertriebsinteraktionen in saubere, automatisierte CRM-Updates zu verwandeln – damit Ihre Mitarbeitenden verkaufen statt verwalten.
Inhalt
Die Herausforderung: Zeitraubende Vertriebsdatenerfassung
Moderne Vertriebsteams arbeiten in E-Mails, Telefonaten, Videomeetings, LinkedIn und Chat. Jede Interaktion erzeugt wertvolle Informationen – Kontakte, Entscheider, Dealgröße, Einwände, nächste Schritte – doch die Überführung dieser Daten ins CRM ist langsam und mühsam. Mitarbeitende springen zwischen Posteingang, Anrufnotizen und Formularen hin und her und kopieren Namen, Unternehmen, Daten und Ergebnisse manuell. Das Ergebnis: Jede Woche gehen Stunden für wenig wertschöpfende Administration verloren – statt für Gespräche mit Kundinnen und Kunden.
Traditionelle Ansätze lösen das Problem nicht. Von den Mitarbeitenden zu verlangen, sie mögen doch bitte "disziplinierter" beim CRM-Hygienestandard sein, erhöht nur den Druck, ohne die Reibung zu beseitigen. Mehr Trainings, mehr Pflichtfelder oder strenge CRM-Kontrollen führen meist zum Gegenteil: Die Nutzung sinkt, Abkürzungen nehmen zu, und gerade die Top-Performer stellen sich am stärksten gegen das System. Generische Automatisierungsregeln und einfache E-Mail-Plugins helfen etwas, können aber unstrukturierte Verkaufsgespräche nicht zuverlässig interpretieren oder komplexe Deal-Datensätze ohne menschliches Eingreifen aktualisieren.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Unvollständige oder veraltete CRM-Daten führen zu schlechter Pipeline-Transparenz, unzuverlässiger Prognose und schwacher Priorisierung. Vertriebsleiter:innen verbringen Zeit damit, Updates hinterherzulaufen, statt zu coachen. Operations-Teams können den Zahlen nicht trauen. Marketing kann nicht sauber segmentieren. Und am kritischsten: Top-Performer fühlen sich wie Datenerfasser, was Moral und Bindung belastet. Jede Minute, die sie ins CRM tippen, ist eine Minute, in der sie Deals nicht voranbringen – das summiert sich zu Umsatzverlust und langsamerem Wachstum.
Die gute Nachricht: Genau diese Art von repetitiver, mustergetriebener Arbeit lässt sich mit moderner KI für Vertriebsproduktivität automatisieren. Mit Tools wie Gemini ist es heute möglich, Entitäten aus E-Mails, Anrufen und Formularen zu extrahieren und CRM-Felder in großem Umfang automatisch zu befüllen – ohne Ihren Tech-Stack auf den Kopf zu stellen. Bei Reruption sehen wir, wie gezielte KI-Automatisierungen chaotische, manuelle Prozesse in saubere, verlässliche Datenflüsse verwandeln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie zeitaufwändige Datenerfassung mit Gemini angehen und Ihrem Vertriebsteam wertvolle Zeit zurückgeben.
Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?
Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit mit realen KI-Lösungen für Vertriebsteams erkennen wir ein klares Muster: Die größten Effizienzgewinne entstehen selten durch "cleverere" Vertriebsmitarbeitende, sondern durch das Entfernen unsichtbarer Administration, die sie ausbremst. Gemini, eingebettet in bestehende Vertriebs-Workflows im Google-Ökosystem, eignet sich ideal dazu, unstrukturierte Eingaben – E-Mails, Meeting-Zusammenfassungen, Web-Formulare – in strukturierte CRM-Updates zu verwandeln. Unsere Perspektive: Betrachten Sie Gemini nicht als glänzenden Chatbot, sondern als leise laufenden Hintergrund-Motor für automatisierte Vertriebsdatenerfassung, der Kapazität freisetzt und Datenqualität zugleich verbessert.
Beginnen Sie mit einer klaren Definition von „guten Daten“ im Vertrieb
Bevor Sie Gemini in Ihre Vertriebs-Workflows einführen, sollten Sie klären, was „gute“ CRM-Daten für Ihre Organisation konkret bedeuten. Vertrieb, RevOps und Management sollten den minimalen Datensatz für eine qualifizierte Opportunity definieren: welche Entitäten (Kontakt, Unternehmen, Rolle, Dealgröße, Phase, nächster Schritt, Abschlussdatum) verpflichtend sind, welche optional sind und wie „fertig“ nach einem Anruf oder E-Mail-Thread genau aussieht.
Diese Klarheit ist entscheidend, weil KI-gestützte Datenerfassung genau das automatisiert, was Sie vorgeben. Wenn Ihre aktuellen Felder überladen oder inkonsistent sind, wird Gemini nur das Chaos beschleunigen. Nutzen Sie dies als Chance zur Vereinfachung: Weniger, klarere Felder und eindeutige Regeln (z. B. wie Multi-Kontakt-Deals erfasst werden) steigern den Nutzen der Automatisierung erheblich.
In Workflows denken, nicht in Features
Viele Teams bewerten Gemini als isoliertes Tool, statt es auf durchgängige Vertriebs-Workflows abzubilden. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Gemini in konkrete Journeys eingebettet ist: „Inbound-Lead → E-Mail-Antwort → Discovery-Call → Angebot“ oder „Outbound-Sequenz → LinkedIn-Touchpoint → Termin gebucht“. Für jede Journey sollten Sie identifizieren, wo unstrukturierte Informationen entstehen (E-Mails, Meeting-Notizen, Formulare) und wo strukturierte Daten benötigt werden (CRM, Google-Sheets-Dashboards, BI-Tools).
Wenn der Workflow sichtbar ist, können Sie die Rolle von Gemini entwerfen: Entitäten aus E-Mails extrahieren, Anrufe zusammenfassen, Intent klassifizieren oder nächste Schritte vorschlagen – und diese Ausgaben dann in Ihr CRM und Ihre Reporting-Tools einspeisen. Diese Denkweise verhindert zufällige Pilotprojekte und führt zu zielgerichteter KI für Vertriebsproduktivität, die sich tatsächlich in Ihren Pipeline-Kennzahlen niederschlägt.
Ihr Team auf einen Co-Piloten, nicht einen Ersatz vorbereiten
Vertriebsteams stehen neuen Tools, die „alles automatisieren“ versprechen, zu Recht skeptisch gegenüber. Positionieren Sie Gemini als Vertriebs-Co-Piloten, der lästige Dateneingabe entfernt, aber die Kontrolle bei den Mitarbeitenden belässt. Entwerfen Sie zum Beispiel Workflows, in denen Gemini CRM-Updates und Anrufnotizen vorschreibt, die von den Mitarbeitenden vor dem Speichern kurz geprüft und bestätigt werden. So bleibt das Vertrauen hoch, während sich die Administrationszeit dennoch um 50 % oder mehr reduzieren lässt.
Investieren Sie etwas in Enablement: Kurze Loom-Videos, Live-Demos und klare „Vorher/Nachher“-Beispiele helfen Ihrem Team zu verstehen, wie Gemini ihnen ermöglicht, mehr zu verkaufen und weniger zu berichten. Wenn sie sehen, dass präzise Notizen automatisch erscheinen und Felder vorbefüllt sind, wird Akzeptanz zum Pull statt zum Push.
Von Anfang an auf Risikominimierung und Data Governance auslegen
Die Automatisierung der Vertriebsdatenerfassung mit KI berührt Kundendaten, interne Notizen und mitunter sensible Deal-Details. Sie benötigen eine klare Haltung zu Datenschutz, Protokollierung und Zugriffskontrollen. Legen Sie fest, welche Daten Gemini verarbeiten darf, wo Prompts und Ausgaben gespeichert werden und wer Automatisierungen konfigurieren oder ändern kann. Beziehen Sie Ihre Sicherheits- und Rechtsteams früh ein, um Blocker in späten Projektphasen zu vermeiden.
Aus Risikoperspektive sollten Sie mit risikoarmen, aber volumenstarken Use Cases starten: etwa das Extrahieren von Unternehmensnamen, Rollen und Meeting-Daten aus E-Mails oder das Erzeugen neutraler Gesprächszusammenfassungen. Sobald Genauigkeit und Governance belegt sind, können Sie auf sensiblere Felder wie Budget-Indikatoren oder Risikoflags ausweiten. Vertrauensaufbau durch schrittweisen Rollout ist Teil einer verantwortungsvollen KI-Einführung im Vertrieb.
Produktivität und Datenqualität messen, nicht nur „KI-Nutzung“
Es ist leicht, zu feiern, dass „Gemini 5.000 Prompts beantwortet“ hat, und trotzdem nicht zu wissen, ob Ihr Vertrieb wirklich produktiver ist. Definieren Sie Erfolgskriterien vorab: Verringerung der durchschnittlichen Zeit für die Protokollierung einer Aktivität, Anstieg des Anteils an Opportunities mit vollständigen Kerndaten, weniger „unbekannt“-Werte in wichtigen Reports oder verbesserte Forecast-Genauigkeit.
Verfolgen Sie sowohl quantitative als auch qualitative Signale. Quantitativ sollten Sie Veränderungen bei Aktualisierungszeiten, Aktivitäts-Logging-Quoten und Datenvollständigkeit beobachten. Qualitativ können Sie kurze Umfragen mit Vertriebsmitarbeitenden und Führungskräften zu Zeiteinsparung, Vertrauen in die Daten und wahrgenommener Reibung durchführen. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Ihre KI-gestützten Vertriebs-Workflows iterativ zu verbessern und zu entscheiden, wo Sie Gemini als Nächstes einsetzen.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini einen großen Teil der manuellen Datenerfassung, die Ihr Vertriebsteam auslaugt, eliminieren – und gleichzeitig CRM-Genauigkeit und Pipeline-Transparenz erhöhen. Entscheidend ist, mit klar definierten Workflows, Governance und Erfolgskriterien zu starten und dann die KI leise im Hintergrund die repetitiven Aufgaben erledigen zu lassen. Bei Reruption spezialisieren wir uns darauf, solche Konzepte in funktionierende Automatisierungen zu überführen – von schnellen PoCs bis zu robusten, sicheren Integrationen – und prüfen gerne mit Ihnen, wie ein KI-Co-Pilot für Ihre Vertriebsdaten in Ihrer Umgebung aussehen könnte.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Fertigung: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Gemini nutzen, um CRM-Felder direkt aus Vertriebs-E-Mails zu extrahieren
Einer der schnellsten Quick-Wins ist, Gemini eingehende und ausgehende Vertriebs-E-Mails lesen zu lassen und zentrale Entitäten zu extrahieren: Name des Kontakts, Unternehmen, Rolle, Thema, Hinweise zur Dealgröße und vereinbarte nächste Schritte. Mit Google Workspace können Sie Gemini aus Gmail heraus (via Apps Script oder Chrome-Erweiterung) triggern, um ausgewählte E-Mail-Threads zu parsen und eine strukturierte JSON-Ausgabe oder Tabelle mit Feldern zu erzeugen.
Geben Sie Gemini klare Anweisungen zu Ihrem CRM-Schema, damit es weiß, wie E-Mail-Inhalte in Felder wie Opportunity-Name, Abschlussdatum, Phase und Nächste Aktion gemappt werden. Nutzen Sie anschließend Konnektoren oder Middleware (z. B. Make, Zapier, Custom-APIs), um diese strukturierte Ausgabe automatisch – oder als Entwurf zur Prüfung durch die Vertriebsmitarbeitenden – in Ihren CRM-Datensatz zu übertragen.
Beispiel-Prompt für Gemini (verwendet in einem Apps Script oder einer Integration):
Sie sind ein Vertriebs-CRM-Assistent. Lesen Sie den untenstehenden E-Mail-Thread
und geben Sie JSON mit folgenden Feldern aus:
- contact_name
- contact_email
- company_name
- job_title (falls erwähnt)
- opportunity_name
- estimated_deal_value (Zahl oder null, falls unbekannt)
- main_need_or_pain
- next_step (kurzer Text)
- next_step_due_date (ISO-Format, falls ein Datum erwähnt wird)
E-Mail-Thread:
{{email_thread_text}}Erwartetes Ergebnis: Für typische B2B-E-Mails werden 70–90 % der Kernfelder einer Opportunity vorbefüllt, und die Mitarbeitenden müssen nur Sonderfälle anpassen. Das spart leicht 2–5 Minuten pro E-Mail-Thread und verbessert die Datenvollständigkeit deutlich.
Anruf- und Meeting-Zusammenfassungen in strukturierte Notizen automatisieren
Nach jedem Discovery-Call oder jeder Demo schreiben Vertriebsmitarbeitende üblicherweise Notizen, fassen zentrale Punkte zusammen und aktualisieren den Deal. Mit Gemini und Anruftranskripten (aus Google-Meet-Aufzeichnungen, Dialer-Tools oder Notiz-Apps) können Sie einen Workflow aufsetzen, in dem Gemini das Gespräch zusammenfasst und in einem Schritt strukturierte CRM-Updates vorschlägt.
Konfigurieren Sie Gemini so, dass sowohl eine gut lesbare Zusammenfassung als auch strukturierte Felder wie Entscheider, Budget-Signale, Zeitplan, Einwände und vereinbarte nächste Schritte erzeugt werden. Stellen Sie die Ausgabe über Google Docs oder direkt im CRM-Notizfeld bereit – mit gemappten Feldern, die per Klick bestätigt werden können.
Beispiel-Prompt für Gemini für Anrufzusammenfassungen:
Sie sind ein Assistent für Vertriebsnotizen. Erstellen Sie auf Basis des untenstehenden
Anruftranskripts:
1) Eine prägnante Zusammenfassung (max. 6 Stichpunkte) mit Fokus auf:
- Situation der Kundin / des Kunden
- zentrale Probleme
- vorgeschlagene Lösung
- Einwände
- vereinbarte nächste Schritte
2) Extrahieren Sie die folgenden strukturierten Felder als JSON:
- decision_makers (Array aus Namen und Rollen)
- budget_mentioned (true/false)
- budget_amount (falls erwähnt)
- timeline (z. B. "dieses Quartal")
- main_objections
- next_step
- next_step_owner
- next_step_due_date (falls genannt)
Transkript:
{{call_transcript}}Erwartetes Ergebnis: Die Mitarbeitenden wechseln von 10–15 Minuten manueller Tipparbeit zu einem 1–2-minütigen Review und Feinschliff der KI-generierten Notizen. Das erhöht die Zahl möglicher Gespräche und standardisiert zugleich die Notizqualität im gesamten Team.
Web-Formulare und Inbound-Leads mit Gemini standardisieren
Inbound-Leads kommen häufig über Formulare, Chats oder Marketing-Tools mit unvollständigen oder unsauberen Daten herein. Nutzen Sie Gemini als Normalisierungsschicht zwischen Rohdaten und Ihrem CRM. Wenn ein Lead beispielsweise ein Freitextfeld „Projektbeschreibung“ ausfüllt, kann Gemini Branche, Unternehmensgröße, Produktinteresse und Dringlichkeit klassifizieren, die Daten anreichern und standardisieren, bevor sie im CRM landen.
Konfigurieren Sie Ihre Google Forms oder Landingpages so, dass neue Einsendungen in ein Google Sheet geschrieben werden. Triggern Sie Gemini (via Apps Script) bei neuen Zeilen, um bereinigte und angereicherte Felder zu erzeugen. Synchronisieren Sie diese Zeilen dann mit einem Integrationstool in Ihr CRM – wobei die strukturierte Ausgabe von Gemini als „Single Source of Truth“ dient.
Beispiel-Prompt für die Normalisierung von Inbound-Leads:
Sie sind ein Assistent für die Daten-Normalisierung von eingehenden Vertriebsleads.
Erzeugen Sie auf Basis der Rohformulardaten folgende Ausgabe:
- company_name (bereinigt)
- standardized_industry (aus unserer Liste: SaaS, Manufacturing, Retail, Other)
- company_size_bucket (1-50, 51-200, 201-1000, 1000+)
- main_product_interest
- urgency_score (1-5, wobei 5 bedeutet "benötigt Lösung < 1 Monat")
- free_text_summary (1-2 Sätze)
Rohformulardaten:
{{form_fields}}Erwartetes Ergebnis: Sauberere Segmentierung, präzisere Lead-Zuteilung und höherwertige Daten – ohne zusätzlichen manuellen Prüfaufwand durch SDRs oder Operations.
Ein-Klick-„CRM aktualisieren“-Aktionen aus Google Workspace heraus erstellen
Um Reibung für Ihre Mitarbeitenden zu minimieren, bringen Sie Gemini-gestützte Updates direkt in deren tägliche Tools. Fügen Sie beispielsweise einen „An CRM senden“-Button in Gmail oder Google Docs via Apps Script hinzu. Bei Klick wird der aktuelle E-Mail-Thread oder die Meeting-Notiz an Gemini gesendet, strukturierte CRM-Updates werden empfangen und über eine API an Ihr CRM übermittelt.
Gestalten Sie die UX so, dass die Mitarbeitenden eine Vorschau der vorgeschlagenen Änderungen sehen: welche Felder aktualisiert werden, welche Werte vorgeschlagen sind und wo sie vor dem Speichern noch editieren können. So bleibt ein Human-in-the-Loop-Schutz bestehen, während die Interaktion dennoch maximal schnell bleibt.
Konfiguration auf hoher Ebene – Schritte:
1) Erstellen Sie ein an Gmail/Docs gebundenes Apps Script, das ausgewählte Inhalte
zusammen mit einem festen Prompt an einen Gemini-API-Endpunkt sendet.
2) Parsen Sie die JSON-Antwort von Gemini und mappen Sie sie auf Ihre CRM-Feldnamen.
3) Rufen Sie Ihre CRM-API auf, um entweder:
- einen neuen Kontakt/eine neue Opportunity anzulegen oder
- einen bestehenden Datensatz per ID/E-Mail zu aktualisieren.
4) Zeigen Sie einen Bestätigungsdialog mit den Optionen "Übernehmen / Bearbeiten / Abbrechen" an.
5) Protokollieren Sie Fehler und Sonderfälle für die kontinuierliche Verbesserung.Erwartetes Ergebnis: Das Aktualisieren des CRM aus den Alltags-Tools des Vertriebs wird zu einem 10–20-Sekunden-Workflow statt zu einem mehrminütigen Kontextwechsel.
Gemini nutzen, um Legacy-CRM-Daten in Batches zu bereinigen
KI sollte nicht nur bei neuen Daten helfen; sie kann auch dabei unterstützen, bestehende CRM-Datensätze zu reparieren und anzureichern. Exportieren Sie Segmente Ihrer aktuellen Daten (z. B. Opportunities ohne Branchenangabe, Entscheider oder nächsten Schritt), geben Sie diese in Batches an Gemini und lassen Sie fehlende oder inkonsistente Werte aus bestehenden Notizen, E-Mail-Historie oder Freitextfeldern ableiten und standardisieren.
Führen Sie dies als kontrolliertes Data-Quality-Projekt durch: Behalten Sie die Originaldaten bei, wenden Sie die Vorschläge von Gemini zunächst in einer Staging-Umgebung (z. B. Google Sheets) an, prüfen Sie Stichproben auf Genauigkeit und spielen Sie anschließend freigegebene Updates zurück in Ihr CRM. Priorisieren Sie Felder, die risikoarm, aber wertvoll sind, etwa Branche, Region oder einfache Intent-Labels.
Beispiel-Prompt für Datenbereinigung:
Sie helfen bei der Bereinigung von CRM-Daten. Leiten und standardisieren Sie für jede
Datenzeile fehlende Felder basierend auf den Freitextnotizen ab.
Geben Sie CSV-Zeilen mit folgenden Spalten aus:
- original_id
- standardized_industry (SaaS, Manufacturing, Retail, Other)
- likely_buying_stage (Lead, MQL, SQL, Opportunity, Closed Won/Lost)
- has_clear_next_step (true/false)
- short_next_step_guess (falls vorhanden)
Zeilendaten:
{{exported_row_with_notes}}Erwartetes Ergebnis: Eine einmalige oder wiederkehrende Verbesserung der Datenqualität, die Reporting und Forecasting verlässlicher macht – ohne dass Sie Ihre Mitarbeitenden bitten müssen, historische Datensätze manuell zu korrigieren.
Prompts kontinuierlich verfeinern und Genauigkeit überwachen
Sobald Ihre Gemini-Vertriebsautomatisierungen live sind, sollten Sie Prompt-Vorlagen und Mappings als lebende Assets behandeln – nicht als Konfiguration, die man einmal einrichtet und dann vergisst. Sammeln Sie Beispiele, in denen Gemini Entitäten falsch interpretiert oder wichtige Details übersieht, und verfeinern Sie Ihre Prompts mit klareren Anweisungen, mehr Beispielen oder enger definierten Output-Schemata.
Implementieren Sie einfache QA-Dashboards: Verfolgen Sie den Prozentsatz der KI-generierten Updates, die ohne Änderungen übernommen werden, Felder, die häufig korrigiert werden müssen, und Fehlerraten pro Workflow. Nutzen Sie diesen Feedback-Loop, um Prompts, Schwellenwerte (z. B. „nur automatisch befüllen, wenn die Konfidenz hoch ist“) und Stellen, an denen eine menschliche Prüfung verpflichtend ist, anzupassen.
Muster zur Prompt-Optimierung:
1) Sammeln Sie 20-30 Beispiele für „gute“ vs. „schlechte“ CRM-Updates.
2) Aktualisieren Sie Ihren Basis-Prompt und fügen Sie 3-5 kurze Beispiele
für das gewünschte Format hinzu.
3) Ergänzen Sie explizite Anweisungen wie:
- "Wenn Sie sich nicht sicher sind, setzen Sie das Feld auf null."
- "Erfinden Sie niemals einen Budgetbetrag."
4) Testen Sie erneut auf historischen Daten und vergleichen Sie die Genauigkeitsmetriken.
5) Rollen Sie den verbesserten Prompt aus und beobachten Sie die Ergebnisse weitere 2-4 Wochen.Erwartete Ergebnisse: Über 8–12 Wochen sehen Teams typischerweise eine Reduktion der für CRM-Updates aufgewendeten Zeit um 30–60 %, 20–40 % mehr Vollständigkeit in Kernfeldern und spürbar bessere Forecast-Transparenz. Entscheidend ist, mit wenigen, wirkungsstarken Workflows zu starten, zu messen und zu iterieren – statt zu versuchen, alles auf einmal zu automatisieren.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
In gut gestalteten Workflows kann Gemini zentrale Entitäten (Name, Unternehmen, Rolle, Daten, nächste Schritte) aus Vertriebs-E-Mails und Anruftranskripten in der Mehrzahl der Fälle korrekt extrahieren. Die Genauigkeit hängt dabei stark von zwei Faktoren ab: der Qualität der Eingabe (klare E-Mails oder Transkripte) und der Qualität des Prompts sowie des Schemas, das Sie vorgeben.
Wir empfehlen in der Anfangsphase einen Human-in-the-Loop-Ansatz: Gemini generiert strukturierte CRM-Updates, und die Vertriebsmitarbeitenden prüfen und bestätigen diese kurz. Mit der Zeit, wenn Sie die Genauigkeit messen und Prompts verfeinern, können Sie mehr Felder sicher automatisieren und den manuellen Prüfaufwand reduzieren.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um mit Gemini für Vertriebsproduktivität zu starten. Die meisten Implementierungen basieren auf drei Fähigkeiten:
- Eine Vertriebs- oder RevOps-Verantwortliche Person, die Ihre aktuellen Workflows, die CRM-Struktur und die Schmerzpunkte versteht.
- Eine technische verantwortliche Person (intern oder extern), die mit APIs, Google Workspace (Apps Script) und den Integrationsmöglichkeiten Ihres CRMs vertraut ist.
- Eine:n Security-/Compliance-Stakeholder, der/die die Datennutzung und Zugriffskontrollen freigibt.
Reruption übernimmt für Kund:innen häufig die technischen und produktseitigen Rollen, entwirft Prompts, baut Integrationen und richtet Monitoring ein, damit sich Ihr internes Team auf Adoption und Change Management konzentrieren kann.
Für gezielte Use Cases wie E-Mail-zu-CRM oder automatisierte Gesprächszusammenfassungen können Sie innerhalb weniger Wochen erste Ergebnisse sehen. Ein fokussierter Pilot läuft üblicherweise wie folgt ab:
- Woche 1–2: Workflow-Mapping, Prompt-Design und erste Integration in Google Workspace und Ihr CRM.
- Woche 3–4: Pilot mit einer kleinen Vertriebsgruppe, Feedback sammeln sowie Prompts und Mappings verfeinern.
- Woche 5–8: Breiterer Rollout, Schulungen und Iteration auf Basis realer Nutzungsdaten.
Viele Teams berichten bereits während der Pilotphase von messbaren Zeiteinsparungen und besserer CRM-Vollständigkeit – insbesondere, wenn sie mit volumenstarken Workflows wie Inbound-E-Mails oder Discovery-Calls starten.
Die direkten Kosten für Gemini (API- oder Workspace-basiert) sind in der Regel gering im Vergleich zu Vertriebs-Headcount. Die Hauptinvestition liegt im Design und in der Umsetzung: Workflows zu mappen, Integrationen zu bauen und Prompts zu verfeinern. Der ROI speist sich aus drei Quellen:
- Zeiteinsparung: Vertriebsmitarbeitende gewinnen pro Woche Stunden zurück, die zuvor in manueller Dateneingabe verloren gingen.
- Bessere Entscheidungen: Vollständigere, genauere Daten verbessern Forecasting, Priorisierung und Führungskräfte-Coaching.
- Motivation und Bindung: Top-Performer verbringen mehr Zeit mit dem Verkaufen und weniger mit Administration – das reduziert Burnout.
Selbst konservative Szenarien – z. B. 30 Minuten Zeiteinsparung pro Person und Tag – rechtfertigen die Investition meist schnell, insbesondere über ein gesamtes Vertriebsteam und annualisiert betrachtet.
Reruption verbindet strategische Klarheit mit praktischer Umsetzung, um KI-Automatisierung im Vertrieb tatsächlich wirksam zu machen. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir schnell validieren, ob Gemini Ihre spezifischen Datenerfassungs- und CRM-Workflows bewältigen kann – und liefern einen funktionierenden Prototyp statt einer Folienpräsentation.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihrem Team zusammenarbeiten: Prozesse mappen, Ihr Datenmodell vereinfachen, Gemini-Integrationen mit Google Workspace und Ihrem CRM aufbauen und härten sowie Monitoring und Governance aufsetzen. Wir arbeiten in Ihrer GuV, nicht nur in Präsentationen, und bleiben dabei, bis die Automatisierung die Administrationszeit tatsächlich reduziert und die Datenqualität für Ihr Vertriebsteam messbar verbessert.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon