Umsatzberater und ehemaliger CRO sagt: Zusammenarbeit mit KI übertrifft reine Automatisierung in Vertriebsprozessen

Dave Govan kann auf eine Erfolgsgeschichte bei der Umsatzsteigerung in Unternehmen wie Oracle, VeriSign, Hitachi und Dell RSA zurückblicken. Er ist der Gründer von G2 Strategic Advisory Services, wo er Technologie-CEOs, Investoren und Umsatzteams zur Markteinführungsstrategie berät.

Wir haben uns mit Dave zusammengesetzt, um zu erfahren, warum die Zusammenarbeit von Menschen und KI mit menschlicher Beteiligung Vertriebsprozesse stärker unterstützt als reine Automatisierung. Das sagte er.

Wende und Durchbruch

Daves Gedanken

Mein Weg zu diesem KI-Moment ist nicht neu … Die Unternehmen, die das nächste Jahrzehnt gewinnen, werden nicht diejenigen sein, die Zugang zu KI haben. Jeder hat Zugang. Es werden diejenigen sein, deren Führungskräfte und Teams ihre Arbeitsweise verändern. Genau diese Lücke ist mein Tätigkeitsfeld.

Ich bin der Gründer und Senior Principal von G2 Strategic Advisory Services. Ich berate Technologie-CEOs, Investoren und Umsatzteams zur Markteinführungsstrategie und zur Implementierung von KI im Umsatzmotor. Dabei arbeite ich als operativ Verantwortlicher, nicht als Berater. Im Laufe meiner Karriere habe ich als CRO und Vertriebsleiter 2,3 Milliarden US-Dollar Umsatz erzielt, war Mitglied in sechs Führungsteams und habe Unternehmen in jeder Phase skaliert – vom Startkapital über den Börsengang bis hin zu Unternehmen im Besitz von Private-Equity-Gesellschaften.

Ich berate Umsatzorganisationen, aber mein Fundament ist die Führung von Enterprise-Außendienstteams. Zu Beginn meiner Karriere leitete ich als Field-RVP bei Oracle Regionen mit wichtigen Großkunden und erzielte dabei über 100 Millionen US-Dollar Umsatz. Diese Erfahrung im Verkauf an große, komplexe Unternehmenskunden hat geprägt, wie ich seitdem jede Organisation aufgebaut habe.

In der Enterprise-Phase und bei Unternehmen im Besitz von Private-Equity-Gesellschaften leitete ich die Vertriebsorganisation von Dell RSA in Amerika – ein 250-köpfiges Team aus Generalisten, Spezialisten, Vertriebspartnern und Mitarbeitern im Innendienst. Dabei steigerte ich den Umsatz von 400 Millionen US-Dollar auf 540 Millionen US-Dollar. Anschließend wurde ich zum Chief Revenue Officer von NetWitness befördert, dem Cybersicherheitsgeschäft, das ausgegliedert und an eine Private-Equity-Gesellschaft verkauft wurde. Dort leitete ich eine globale Organisation mit 500 Mitarbeitern und steigerte das EBITDA um 52 Prozent. Wir verkauften Sicherheitssoftware für Unternehmen mit Dienstleistungen an Sicherheitsbetriebsteams großer Unternehmen und staatlicher Behörden.

In der Start-up-Phase baute und leitete ich die Umsatzorganisationen von Sailthru und Dynamic Yield, Unternehmen für KI- und Big-Data-Marketingtechnologie. Wir verkauften SaaS-Personalisierung an digitale Vermarkter im E-Commerce und in den Medien. Dort ging es um den Aufbau von Grund auf: Wir entwickelten das Team, das Vertriebsmodell und die Markteinführungsprozesse von einigen wenigen Vertriebsmitarbeitern zu einer weltweiten Organisation und verkauften an CMOs und ihre Teams.

Mein Weg zu diesem KI-Moment ist nicht neu. Vor einem Jahrzehnt arbeitete ich bereits im Bereich KI und Big-Data-Marketingtechnologie und skalierte Personalisierungsplattformen wie Sailthru und Dynamic Yield. Ich habe beobachtet, wie sich KI von einer Funktion, die man verkaufte, zur Betriebsebene und schließlich zur Zusammenarbeit von Menschen und KI mit menschlicher Beteiligung entwickelt hat.

Die Unternehmen, die das nächste Jahrzehnt gewinnen, werden nicht diejenigen sein, die Zugang zu KI haben. Jeder hat Zugang. Es werden diejenigen sein, deren Führungskräfte und Teams ihre Arbeitsweise verändern. Genau diese Lücke ist mein Tätigkeitsfeld.

Wie KI die Zielkundenansprache und das Pipeline-Management verändert

Ich habe KI zur Betriebsebene meiner eigenen Markteinführung gemacht – angefangen bei der Frage, wie ich Zielkunden auswähle und anspreche.

Inzwischen arbeite ich mit einem KI-gestützten Prozess zur Zielkundenansprache und Recherche. Ich nutze KI-gestützte Kundeninformationen und Kaufsignale, um zu erkennen, welche Kunden gerade auf der Suche sind und meine Zeit wert sind. Außerdem arbeite ich entlang der gesamten Pipeline mit KI zusammen, um Käufer zu recherchieren, Markteinführungskarten zu erstellen und Kundenunterlagen zu entwerfen. Bei Beurteilungen, Positionierung und jeder Entscheidung mit Kundenkontakt bleibe ich als Mensch eingebunden.

Dadurch haben sich Hebelwirkung und Signalqualität verbessert. Ich bearbeite eine größere und besser qualifizierte Pipeline, als ich es manuell könnte, gelange in einem Bruchteil der Zeit zu einer fundierten Einschätzung eines Interessenten und erstelle Inhalte in einer Tiefe, für die früher ein ganzes Team erforderlich war. Ich helfe auch meinen Kunden bei demselben Wandel, was meine Beratung glaubwürdig hält. Ich verkaufe keine Transformation, die ich nicht selbst durchlaufen habe.

Wie KI im Vertriebsprozess eingesetzt wird

Ich führe Sie durch den Vertriebsprozess – von einem neuen Lead bis zur unterzeichneten Bestellung – und zeige, wie KI ihn unterstützt.

Ich empfehle, für jede neue Verkaufschance und jeden gewonnenen Kunden ein Claude-Projekt zu erstellen. Ein Claude-Projekt funktioniert wie ein Arbeitsbereich, in dem Sie mit Claude zusammenarbeiten können.  Sie können relevante Dateien und Prompts teilen.  Das Projekt merkt sich alle Ihre Interaktionen, was für die Zusammenarbeit sehr hilfreich ist.  Ihre Aufgabe besteht darin, Claude zu schulen und effektiv zu nutzen; die Verkaufschance und das Ergebnis liegen jedoch in Ihrer Verantwortung.  Vertrauen Sie Ihrem eigenen Verstand mehr als den Antworten und lenken Sie Claude bei Bedarf immer wieder neu.  

Beginnen Sie mit der Recherche vor dem Gespräch. Sobald ein Interessent gewonnen wurde, können Sie KI-Anwendungen wie Clearitty.com nutzen, um Informationen über das Unternehmen, den Käufer, die wahrscheinlichen Herausforderungen sowie die Lücke zwischen den geäußerten und den wahrscheinlichen Bedürfnissen zu erhalten. Sie können Ihre Recherche auch auf hochmoderne Modelle wie Claude ausweiten. Mit einer fundierten Perspektive und Sichtweise zu beginnen, ist besser als ein generisches Erstgespräch ohne jegliches Vorwissen.

Organisieren Sie dann Ihr Erstgespräch mit KI. Gestalten Sie die Agenda und die Fragen so, dass das Gespräch präzise wird und Sie das Recht verdienen, tiefer einzusteigen. Die beiden Fragen, die ihn verankern, ändern sich nie: "Was muss erledigt werden?" und "Wie sieht Erfolg für Sie aus?"

Das Erstgespräch selbst ist menschlich. Ein KI-Notizassistent wie Granola.ai kann jedoch ein Transkript erstellen, das Sie Ihrem KI-Projekt zur Verfügung stellen können. Auf diese Weise erfassen Sie den vollständigen Kontext dessen, was der Käufer gesagt hat, und können diese Informationen nutzen, anstatt sie in Ihrem Gedächtnis oder auf einem Notizblock liegen zu lassen. Ich empfehle, dasselbe für jedes Gespräch mit dem Kundenkonto zu tun und die Informationen wieder in das Claude-Projekt einzuspeisen. Im weiteren Verlauf des Verkaufszyklus können Sie es auffordern, alle Transkripte zu untersuchen und Erkenntnisse oder Empfehlungen bereitzustellen. 

Daves Gedanken

…Sie sind der Entscheidungsträger und müssen ebenfalls Ihrem Bauchgefühl vertrauen.  Ihr Verstand ist besser dafür geeignet, erfolgreiche Strategien zu entwickeln. KI wird den Kontext oft nicht erkennen, sofern Sie ihn ihr nicht mitteilen.

Wenn Sie in die Phasen der Angebotserstellung und der Verhandlung eintreten, können Sie mit KI zusammenarbeiten, um Positionierung und Abfolge zu gestalten. Beginnen Sie mit dem, wonach der Kunde gefragt hat, und eröffnen Sie dann die größere Chance, sobald Vertrauen aufgebaut ist. Testen Sie verschiedene Szenarien.  Bitten Sie die KI zu bewerten, wie wettbewerbsfähig Sie bei dieser Art von Projekt sein werden, und so weiter. Stellen Sie die kommerzielle Struktur und die Preisgestaltung auf den Prüfstand, um sicherzustellen, dass sie einer kritischen Prüfung standhalten, und nutzen Sie KI, um zu erkennen, wo Sie das Geschäft möglicherweise unnötig verkomplizieren oder Geld verschenken. Sie sind jedoch der Entscheidungsträger und müssen ebenfalls Ihrem Bauchgefühl vertrauen.  Ihr Verstand ist besser dafür geeignet, erfolgreiche Strategien zu entwickeln. KI wird den Kontext oft nicht erkennen, sofern Sie ihn ihr nicht mitteilen.

Anschließend erstellt die KI anhand Ihrer eigenen Vorlagen das Angebot – in einem Bruchteil der Zeit, die Sie zuvor manuell dafür benötigt haben. Sie bringen das Urteilsvermögen in Bezug auf Umfang und Bedingungen ein.

All diese Schritte finden innerhalb eines KI-Arbeitsbereichs statt und nicht über verschiedene einmalige Eingabeaufforderungen. Dadurch behält der Arbeitsbereich den Kontext und kann bessere Schlussfolgerungen ziehen, wenn zusätzliche Fragen oder Bedenken auftauchen.

Sie führen den Verkauf, das Erstgespräch, die Positionierung und den Abschluss durch. KI macht Sie bei jedem Schritt schneller und präziser, erfasst alles, damit nichts verloren geht, und unterstützt Sie auf Ihrem Weg.

Wie Spezifität die Abweichung der KI verringert

In meinen KI-Arbeitsabläufen kommt es gelegentlich zu Abweichungen, die wir mit einfachen Umleitungen beheben. Je häufiger Sie die KI nutzen, desto seltener kommt das vor.

Um Abweichungen zu vermeiden, sollten Sie immer präzise formulieren, was Sie tun und warum. Schreiben Sie explizite Eingabeaufforderungen, die das vollständige Bild der Verkaufssituation vermitteln. Je vollständiger die Eingabeaufforderung ist, desto weniger Rückfragen und Abstimmungen wird es geben.

Warum Umsatzprozesse einen Menschen im Prozess benötigen

Insgesamt stütze ich mich auf KI, um analytische und produktive Aufgaben zu übernehmen, bei denen Geschwindigkeit und Breite entscheidend sind: die Zielgruppenbestimmung und Priorisierung von Kundenkonten, die Recherche zu Käufern und Kundenkonten, die Marktanalyse, die Arbeit am ICP und am Einkaufsgremium sowie die Zusammenfassung umfangreicher Informationen zu einer klaren Sichtweise. KI sollte besonders stark für die Priorisierung der Pipeline, die Bewertung von Geschäften, Prognosen und Signale für das Abwanderungsrisiko eingesetzt werden, da die Daten dies unterstützen.

Doch während KI Entscheidungen informiert und beschleunigt, trifft sie niemals die Entscheidung.

Menschen übernehmen ausdrücklich die Beurteilung in Situationen mit Unklarheiten und bei allem, was auf Vertrauen beruht.

• Die Bedarfsermittlung bleibt menschlich. Zu verstehen, was ein Käufer benötigt und wie Erfolg für ihn aussieht, ist ein Gespräch und keine Abfrage.
• Die Beziehung und der Abschluss bleiben menschlich, ebenso die ruhigeren Entscheidungen – etwa, was einem Käufer gezeigt oder vorenthalten werden soll und wann man weiterverfolgt oder pausiert.
• Preisgestaltung und kommerzielle Bedingungen bleiben menschlich. AI empfiehlt oft eine Preisgestaltung, von der ich weiß, dass sie nicht funktionieren wird, weil sie im großen Maßstab den Test Kaufen-versus-Selbstentwickeln oder Kaufen-versus-Einstellen nicht besteht. Wenn man AI daran erinnert, gibt sie anschließend eine andere Antwort.
• Selbst bei AI-gestützten Prognosen empfehle ich Teams, für die endgültige Zahl eine menschliche Übersteuerung beizubehalten.

Insgesamt sehe ich darin einen kollaborativen Prozess mit menschlicher Beteiligung, bei dem Menschen für Qualität und Ergebnis verantwortlich sind.

Warum Umsatzverantwortliche ihre unrealistischen Erwartungen korrigieren müssen

Ich hatte noch keinen Fall, in dem AI nicht die von mir erwartete Umsatzwirkung erzielt hätte. Da AI Software ist, habe ich nie erwartet, dass sie Umsatz generiert. Ich habe einen Hebeleffekt erwartet, und genau diesen hat sie geliefert.

Der Bereich, in dem die Realität hinter dem Hype zurückblieb, ist jedoch die Autonomie. Die Vorstellung ist, dass man AI auf einen Arbeitsablauf ansetzt und dieser dann eigenständig abläuft. In der Praxis sind unbeaufsichtigte Ergebnisse allgemein gehalten, manchmal selbstsicher falsch und benötigen weiterhin Menschen im Prozess. Sie macht uns schneller, nicht überflüssig.

Ich würde nicht sagen, dass AI hinter den Erwartungen zurückbleibt. Ich würde sagen, dass Menschen unrealistische Erwartungen korrigieren müssen.

Sie müssen verstehen, dass die Zusammenarbeit von Menschen und AI mit menschlicher Beteiligung der richtige Weg ist. Warum? AI ist eine erstaunliche Software, die hervorragend darin ist, das Denken zu unterstützen, aber nicht darin, selbst zu denken.

Warum MCPs für Softwareunternehmen entscheidend sind

Das Modellkontextprotokoll (MCP) ermöglicht es jedem Softwareunternehmen, sich über Konnektoren mit jedem führenden Modell/LLM zu verbinden und so das Beste aus beiden Welten zu kombinieren. Das bedeutet, dass Ihre Wettbewerber ihren Nutzern wahrscheinlich erlauben, über Claude, ChatGPT, Copilot und Gemini mit ihren Anwendungen zu interagieren.

Wenn Ihr Angebot MCP nicht unterstützt, riskieren Sie, aus dem Geschäft zu verschwinden.

So verbessern Sie die Vertriebsproduktivität

Hier sind drei Änderungen, mit denen Sie die Vertriebsproduktivität, die Effizienz der Pipeline-Konvertierung und die Prognosegenauigkeit deutlich verbessern können:

1. Nutzen Sie Claude kollaborativer.
2. Nutzen Sie AI-Signale, um Zielkunden und Zielkontakte zu priorisieren. Ich arbeite mit der AI-Technologie von Clearitty.com, die sich darin auszeichnet. Ich habe die Umsetzung am oberen Ende des Trichters neu gestaltet.
3. In größeren Organisationen empfehle ich, Clari.com zu verwenden, um den Zustand von Verkaufschancen und Kundenkonten zu überwachen und so genauere Prognosen zu erstellen.

Wie CROs erfolgreiche AI-gestützte Transformationen anführen können

Und hier sind drei Ratschläge für CROs, die AI in ihre Arbeitsabläufe integrieren:

Erstens besteht die Lücke nicht beim Zugang, sondern bei der Zusammenarbeit. Jeder sagt, dass er AI nutzt, aber nur sehr wenige arbeiten effektiv mit ihr zusammen. Ihre Teams verfügen wahrscheinlich bereits über die entsprechenden Tools. Sie müssen den Arbeitsablauf um diese Tools herum neu gestalten und lernen, effektiv mit AI zu arbeiten, damit sich etwas ändert. Lizenzen zu kaufen ist keine Strategie; entscheidend ist, die Art und Weise zu verändern, wie Arbeit erledigt wird.

Zweitens: Führe dies vom Platz des Operators aus – nicht als technische Einführung. Deine Aufgabe besteht nicht darin, Menschen für KI zu begeistern, sondern ihnen zu zeigen, wo sie echte Arbeit schneller, präziser und besser macht – und wo nicht. Bleibe auf die Umsetzung und die Auswirkungen auf den Umsatz fokussiert, nicht auf abstrakte KI-Fähigkeiten. Setze die Menschen nicht mit dem Argument unter Druck, sie könnten „den Anschluss verlieren“; das geht nach hinten los.

Drittens: Behalte das menschliche Urteilsvermögen bei. KI ist hervorragend darin, analytische Arbeit zu verdichten und deinen Blickwinkel zu erweitern. Entscheidungen, bei denen ein Fehler kostspielig ist oder der Wert in der Beziehung selbst liegt, sollten jedoch weiterhin einem Menschen vorbehalten bleiben.

Die CROs, die diesen Moment erfolgreich nutzen, werden nicht diejenigen mit der meisten KI sein. Es werden diejenigen sein, deren Teams ihre Arbeitsweise und die Effektivität ihrer Zusammenarbeit mit KI verändert haben.

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