Warum die besten CROs wie Ingenieure denken (und wie Sie es auch können)
„Das ist die heißeste GTM-Rolle, über die noch zu wenige sprechen“, schrieb Kyle Poyar von Growth Unhinged kürzlich auf LinkedIn. „Es ist weder ein AE, SDR, Demand-Gen-Profi noch ein Content Marketer. Es wird eine GTM/Growth Ops-verantwortliche Person sein.“
Ist der GTM Engineer nur ein weiterer kurzlebiger Titel-Trend? Eine Überkorrektur, während Revenue-Leader sich hektisch anpassen?
Ich wette, es wird weit mehr als nur ein Titel sein. Deshalb: Die Einstellung von systemisch denkenden Köpfen mit Fokus auf operative Exzellenz zeigt einen größeren Wandel im Go-to-Market-Playbook an. Es ist das, was SaaS-Unternehmen im Zeitalter der KI tun müssen, um erfolgreich zu sein.
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Wie Everett Berry, Head of GTM Engineering bei Clay, es beschreibt: „Die besten CROs sind Nerds ... Sie betrachten ihre Revenue-Organisation wie ein riesiges, fast schon softwareartiges System, in dem sie an verschiedenen Stellschrauben drehen können, um es zu optimieren.“
Vertriebssachverstand allein reicht nicht aus. Dutzende SDRs hinzuzufügen ist nicht skalierbar. Wir schreiben gerade neu, was es bedeutet, eine leistungsstarke Revenue-Führungskraft zu sein. Wie ein Ingenieur zu denken, ermöglicht es, schnell zu iterieren und gleichzeitig das Umsatzfundament zu stabilisieren.
„Menschen, Prozesse und Systeme sind genauso wie im Engineering“, erklärt Shari Johnston, Chief Operating Officer bei Winning by Design. „Um eine Go-to-Market-Maschine zu steuern, muss man die gleiche Disziplin anwenden, um nachhaltiges Wachstum zu erreichen.“
Von verkaufsgetrieben zu systemgetrieben
Noch vor wenigen Jahren bedeutete Skalierung vor allem, mehr Personal einzustellen. Um mehr Abschlüsse zu erzielen, musste das Vertriebsteam wachsen. SDRs suchten proaktiv nach Leads und vereinbarten Termine. AEs schlossen die Deals ab. Account Manager kümmerten sich um Upselling und Expansion.
Heute ist ein Hauptleistungskennwert der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) pro Mitarbeiter. Erfolgreiche SaaS-Unternehmen sind heute diejenigen, die den Umsatz vervielfachen können, ohne den Personalbestand zu erhöhen. KI hat diesen Trend beschleunigt und ermöglicht es kleineren Teams, so effizient wie nie zuvor zu arbeiten. Dieser Technologie-Schub, kombiniert mit dem Mangel an VC-Finanzierung, lässt CROs daran zweifeln, ob sie ihr Umsatzfundament nicht komplett neu aufbauen müssen.
Sie müssen es tun.
Unternehmen müssen klüger damit umgehen, wie sie ihr Geld und ihre Ressourcen verwenden. Sie können sich keine getrennten, abgeschotteten Rollen mehr leisten. Das ist zu langsam, zu teuer, zu wenig vernetzt.
„Unternehmen müssen klüger damit umgehen, wie sie ihr Geld und ihre Ressourcen verwenden“, sagte Sharon Amitai Eli, Head of Customers bei BonData. „Sie können sich keine getrennten, abgeschotteten Rollen mehr leisten. Das ist zu langsam, zu teuer, zu wenig vernetzt.“
Der Abschied vom verkaufsgetriebenen Wachstum ist ein kompletter Mentalitätswandel für CROs. Aber Unternehmen wie Clay beweisen, dass Vertriebsteams viel mehr wie Produktteams arbeiten können, indem sie Automatisierung und datengetriebene Workflows nutzen, anstatt sich rein auf manuelle Akquise zu verlassen.
„Es ist eine großartige Zeit, im Go-to-Market zu arbeiten, denn Dinge, die lange schwierig oder von geringer Qualität waren ... diese Themen stehen jetzt zur Disruption bereit“, sagt Berry.
Aus Johnstons Sicht ist eines der größten Probleme im SaaS-Bereich heutzutage das Fehlen eines standardisierten Go-to-Market-Modells.
„Stellen Sie sich vor, jeder Ingenieur käme in ein Unternehmen und der eine möchte Agile, der andere lieber Waterfall einsetzen – was für ein Chaos das wäre“, sagte Johnston. „Aber genau das machen wir heute im Go-to-Market.“
Winning by Design setzt sich seit Langem für standardisierte GTM-Betriebsmodelle ein und hat das Konzept der „Revenue Architecture“ eingeführt: ein wiederholbarer, skalierbarer und datengetriebener Ansatz, der die Umsatzgenerierung eher wie eine Fabrik betreibt.
„Sobald Sie bei 10–20 Millionen Dollar Umsatz angekommen sind, werden Sie ohne strukturierte Prozesse Schwierigkeiten haben, weiter zu skalieren“, so Johnston.
Warum CROs eine Ingenieursmentalität brauchen
Im Kern bedeutet Denken wie ein Ingenieur, nach dem Warum zu fragen. Es geht darum, Annahmen zu hinterfragen und ein Problem in seine grundlegendsten Bestandteile zu zerlegen, bis man eine Lösung findet.
Dies wird als First-Principle-Denken bezeichnet. Oft in der Technik und Wissenschaft eingesetzt, lässt es sich auch leicht auf SaaS-Probleme anwenden. Hier ein Beispiel:
Du bist CRO in einem Unternehmen, das KI-Analysetools für mittelständische Finanzdienstleister anbietet. Deine Churn-Rate ist in den letzten 90 Tagen gestiegen, besonders bei Kunden in den ersten sechs Monaten ihres Vertrags. Liegt das nicht am CS-Team?
Lass uns das Problem mit First-Principles-Denken angehen:
Was ist Churn?
Kunden erkennen nicht den erwarteten Mehrwert deines Produkts und entscheiden sich, es nicht weiterzuführen.
Warum erkennen Kunden keinen Mehrwert?
Dafür gibt es einige typische Gründe:
- Sie führen das Produkt nie vollständig ein – es liegt einfach herum und wird kaum genutzt.
- Das Produkt löst ihr dringendstes Problem tatsächlich nicht.
- Ihnen fehlt die interne Unterstützung oder das Budget, es langfristig weiter zu nutzen.
Um das herauszufinden, wertet dein Team die Daten aus – NPS-Scores, Exit-Interviews von abgewanderten Kunden und Nutzungsdaten des Produkts. Es ergibt sich ein klares Muster:
- Die Kunden, die gekündigt haben, hatten Probleme mit der Implementierung, da ihnen die passende Dateninfrastruktur oder interne Expertise fehlte.
- Im Gegensatz dazu blieben jene Unternehmen oder bauten ihre Accounts aus, die bereits starke Datenteams und einen klaren Grund für die Nutzung KI-gestützter Analysen hatten.
Wo liegt das eigentliche Problem?
Es tritt bereits vor Vertragsabschluss auf. Der Vertrieb setzt das Netz zu weit und holt Frühphasen-Fintech-Startups ins Boot, denen es an einer ausgereiften Dateninfrastruktur fehlt, während das Marketing den Lead-Volumen über Qualität gestellt hat.
„Unternehmen glauben, sie hätten ein Churn-Problem, in Wirklichkeit holen sie aber von Anfang an die falsche ICP an Bord“, sagt Johnston. „Keine noch so große Anstrengung im Customer Success kann das beheben.“
Statt mehr CSMs einzustellen oder dein Onboarding umzukrempeln, weißt du jetzt, dass Ressourcen in eine bessere Sales-Qualifikation und Anpassung der ICP für deine Marketingkampagnen gesteckt werden sollten.
Grundprinzipien einer Ingenieur-Herangehensweise
Daten sind das Fundament
Langfristiger Erfolg ist ohne eine Grundlage aus sauberen Daten nicht möglich. Punkt. Alle GTM-Teams müssen sich an einer einzigen, standardisierten Sicht auf ihre Daten ausrichten. Nur so kannst du Silos aufbrechen und Vertrieb, Marketing und Customer Success als ein gemeinsames Revenue-Team arbeiten lassen.
Wenn das Datenfundament steht, kannst du mit KI bessere Datenpipelines aufbauen und vom Lead Enrichment bis zur Kundensegmentierung alles automatisieren. Aber zuerst müssen die Daten stimmen.
„Wenn du frühzeitig beginnst und deine Pipelines gut aufsetzt, schaffst du eine stärkere Basis“, sagt Amitai Eli. „Für größere Unternehmen gilt: Sie müssen in datenorientierte Teams investieren, die das Chaos bereinigen, bevor KI überhaupt effektiv eingesetzt werden kann.“
Automatisierung ist der Kraftverstärker
Hier kannst du deine Bemühungen exponentiell skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl stark zu erhöhen. Anstatt auf manuelle Prozesse zu setzen, können Teams KI nutzen, um Lead-Qualifizierung, Outbound-Engagement und Kundenübergaben zu automatisieren.
„Eine der größten Hürden ist, sich von dem Instinkt zu lösen, Dinge nicht zu automatisieren“, sagt Berry. „Jedes Mal, wenn es einen Prozess gibt, bei dem jemand immer wieder das Gleiche tun muss, ist das ein Kandidat für Automatisierung.“
Die Unterstützung der Führung spielt eine entscheidende Rolle für die Einführung von KI und Automatisierung in den Go-to-Market Teams – unabhängig davon, ob du GTM Engineers einstellst oder nicht.
„KI wird schon genutzt, egal ob Unternehmen es zugeben oder nicht“, erklärt Amitai Eli. „Wenn Führungskräfte ihre Teams nicht gezielt trainieren, nutzen die Mitarbeiter die falschen Tools und verursachen Sicherheitsrisiken. Förderung und Weiterbildung sind besser als Restriktion.“
Experimentieren ist der entscheidende Unterschied
Ein CRO mit Engineering-Mindset testet, optimiert und verfeinert kontinuierlich die Go-to-Market-Prozesse.
Haben Sie keine Scheu davor, strukturierte Modelle und Experimente auch auf kreativere Ergebnisse anzuwenden. Über das A/B-Testen von Betreffzeilen hinaus bieten sich besonders Outbound-Kampagnen für Experimente und kreative Problemlösungen Ihres GTM-Teams an.
„Outbound ist an sich schon kreativ“, erklärt Berry. „Der Text, den Sie verschicken, an wen Sie ihn senden, warum Sie ihn verschicken – all das sind Dimensionen, mit denen Sie experimentieren können.“
Und vergessen Sie nicht, rollen- und abteilungsübergreifend zu experimentieren. GTM Engineering kann Aspekte aus Vertrieb, Marketing, Customer Success und Operations einfließen lassen und so von Anfang an Silos auflösen.
„Am Ende des Tages ist das Ziel aller der Erfolg der Kunden“, sagte Amitai Eli. „Natürlich ist es auch der Umsatz, aber wir wollen erfolgreiche Kunden. Und das bedeutet, Silos aufzubrechen.“
So implementieren Sie eine Engineering-Mentalität in Ihrer GTM-Strategie
Das richtige Team aufbauen
Unternehmen sollten der Einstellung vielseitiger Macher Priorität einräumen, die technisch versiert sind und abteilungsübergreifend denken können, um 1:Viele-Lösungen zu schaffen.
Oft sehen wir einen sehr starken Fokus auf den oberen Bereich des Trichters, während Bindung und Ausbau ignoriert werden. Aber um ein erfolgreicher CRO zu sein, müssen Sie für beides optimieren.
„Oftmals sehen wir einen sehr starken Fokus auf den oberen Trichter – der Abschluss neuer Logos macht 90 % des Aufwands aus – während Bindung und Ausbau ignoriert werden“, sagte Johnston. „Doch um ein erfolgreicher CRO zu sein, müssen Sie für beides optimieren.“
Das bedeutet, die GTM-Funktion als Ganzes zu betrachten und nicht als eine Reihe von Abteilungen. Sie können hier an einem Marketing-Hebel ziehen oder dort einen Vertriebs-Hebel bedienen – am Ende sollte alles wie ein einziger Umsatzmotor funktionieren.
Amitai Eli schätzt, dass in 18 Monaten diejenigen, die sich nicht an KI anpassen, durch jene ersetzt werden, die sich angepasst haben oder durch neue Jobanforderungen. Es ist die Aufgabe des CRO, eine Engineering-Mentalität vorzuleben und entweder neue Talente einzustellen oder das Team dabei zu unterstützen, sich neue Fähigkeiten anzueignen, um neuen Marktanforderungen gerecht zu werden.
Skalierung neu denken
Statt einfach mehr Vertriebsmitarbeitende oder CSMs einzustellen, sollten CROs in Technologie investieren, die die Effizienz steigert – und ihr Team in die Lage versetzen, diese optimal einzusetzen.
Denken Sie daran, Automatisierung ist der Multiplikator. Im aktuellen Markt ist das Skalieren von Technologien wichtiger als das Aufstocken des Personals. Wir hören seit Jahren das Motto „mit weniger mehr schaffen“, aber wirklich möglich wurde das erst durch die heutige Technologie.
Die richtigen Tools können Ihnen helfen, Umsatz schneller mit einem schlankeren Team zu skalieren. Und Sie bleiben flexibel genug, um neue GTM-Ansätze beim Wachstum einzuführen.
„Wenn Sie einen ACV von $100.000 haben, sollte Ihr Vertriebs- und Marketingansatz ganz anders aussehen als bei einem ACV von $5.000“, sagte Johnston. „Dennoch versuchen viele Unternehmen, denselben Ansatz auf beide anzuwenden.“
CROs, die wie Ingenieure denken, erkennen das und können neue Lösungen entwickeln, wenn Fehler auftreten.
Eine Test-and-Learn-Kultur etablieren
Hochperformante Umsatzorganisationen setzen auf schnelle Iteration statt Perfektion. Wie das Engineering-Team ein Update veröffentlicht, Feedback sammelt und Anpassungen vornimmt, kann auch das GTM-Team mit kleinen Experimenten starten und schnell auf den Eingang neuer Daten reagieren.
„Viele Organisationen zögern, ihre Inbound-Prozesse anzufassen“, sagte Berry. „Sie testen Outbound, weil das risikoärmer erscheint. Aber auch Inbound und Vertriebsprozesse sollten Bereiche für Experimente sein.“
Von KI-Hackathons bis hin zu Pilotprogrammen können Führungskräfte eine Experimentierkultur fördern, indem sie Teams ermutigen, bereichsübergreifende Projekte anzugehen, Lösungen vorzuschlagen und Daten zu nutzen, um Schwachstellen in aktuellen Prozessen zu entdecken.
Experimentieren ist wie ein Muskel – je mehr Teams testen und iterieren, desto stärker werden sie. CROs, die eine Kultur des Testens, datengestützter Entscheidungen und KI-gestützter Effizienz einbetten, bauen anpassungsfähigere, leistungsstärkere GTM-Teams auf.
Der CRO der Zukunft ist Architekt des Wachstums
Im Go-to-Market-Umfeld verändert sich aktuell sehr viel in kurzer Zeit. Die Grenzen zwischen Vertrieb, Marketing und Customer Success verschwimmen zunehmend. Wer in diesem Zeitalter der Effizienz und KI Erfolg haben will, muss als Revenue Leader die eigene Organisation als eine Sammlung miteinander verbundener Systeme betrachten – und wissen, welche Stellschrauben sich für Wachstum bewegen lassen.
Die besten CROs sind Nerds… sie betrachten ihre Revenue-Organisation als ein riesiges, beinahe softwareähnliches System, in dem sie verschiedene Hebel in Bewegung setzen können, um es zu verbessern.
Der Aufstieg des GTM Engineerings ist nicht einfach das Hinzufügen einer neuen, glänzenden Funktion. Es ist ein Bauplan dafür, wie moderne CROs skalierbare, effiziente Umsatzmaschinen aufbauen können. Wer sich jetzt darauf einlässt, wird im Vorteil sein.
