Generative AI ist mehr als nur ein Produktivitätsverstärker. Es ist ein Go-To-Market (GTM) Beschleuniger.
Eine "Go-To-Market (GTM)-Strategie" ist ein umfassender Plan, der beschreibt, wie ein Unternehmen ein neues Produkt oder eine Dienstleistung auf den Markt bringt oder ein bestehendes Produkt in einen neuen Markt einführt. Es ist im Wesentlichen eine Roadmap, um Kunden zu erreichen und anzusprechen, sicherzustellen, dass sie den Wert des Produkts verstehen und wissen, warum es besser ist als die Konkurrenz.
Während die Technologie aufgrund ihrer auffälligen Demonstrationen und Milliardenbewertungen Aufmerksamkeit erregt, spielt sich die eigentliche Geschichte leise innerhalb von Unternehmen ab, die KI nutzen, um umzugestalten, wie sie Produkte auf den Markt bringen, Kunden ansprechen und Einnahmen skalieren.
In diesem Newsletter gehen wir über den technischen Aspekt hinaus und skizzieren neun strategische Maßnahmen, die Unternehmensleiter ergreifen können, um generative KI in das Kernstück ihrer Go-To-Market-Engine zu integrieren.
1. Definieren Sie Ihre AI-Haltung - und stimmen Sie sie mit Ihrer GTM-Strategie ab
Die Einführung von KI geht nicht nur um Risikominderung oder technische Unterstützung - es ist eine strategische Haltung. Soll Ihr Unternehmen den Markt mit KI-gestützten Angeboten anführen oder einen Schnellfolger-Ansatz wählen? Wird KI Ihr Wertversprechen verbessern oder es vollständig neu definieren?
Unternehmen müssen festlegen, wo KI in die Produktpositionierung, Verkaufsnarrative, Kundenkontaktpunkte und die gesamte Markenunterscheidung passt.
Klare interne Kommunikation ist entscheidend: Mitarbeiter müssen wissen, wie KI eingesetzt wird, wo sie Wert schafft und warum sie für Kunden wichtig ist.
Wenn KI Teil Ihrer GTM-Erzählung wird, baut sie Vertrauen und Schwung auf.
2. Priorisieren Sie Anwendungsfälle, die GTM-Vorteile schaffen
Nicht jeder KI-Anwendungsfall hat kommerziellen Wert. Unternehmensleiter müssen Ideen danach filtern, wie gut sie Kundenakquise, -bindung und -ausweitung unterstützen.
Zum Beispiel:
Nutzen Sie KI, um ausgehende Kampagnen basierend auf Käuferintentsignalen zu personalisieren
Einsatz von virtuellen Agenten zur Senkung der CAC und Erhöhung der Conversion-Raten
Verwenden Sie KI, um dynamische Preis- oder Produktempfehlungen zu generieren, die den AOV erhöhen
CIOs, CMOs und CROs sollten zusammenarbeiten, um ein FinAI-Framework zu erstellen - eine gemeinsame finanzielle Sichtweise zur Bewertung von KI-Investitionen basierend auf Umsatzwirkungen, Effizienzsteigerungen und strategischem Wert.
3. Ihr Betriebsmodell für AI-fähige Geschwindigkeit und Skalierung neu gestalten
KI erlaubt es Unternehmen, interne Funktionen besser an die GTM-Ziele anzupassen.
Verkaufsunterstützung: Automatisch generierte maßgeschneiderte Decks, Vorschläge und Follow-Ups basierend auf Deal-Kontext
Marketing-Operationen: Automatisierung von Content-Workflows, ABM-Kampagnen, Kundenforschung und bezahlter Anzeigenerstellung
RevOps: Verwenden Sie KI, um CRM-Daten zu bereinigen, Deal-Risiken zu identifizieren und genauer vorherzusagen
Ein HubSpot Lead-Qualifikation und Lead-Score-Workflow durch
Durch die Integration von KI in tägliche GTM-Operationen reduzieren Unternehmen menschliche Engpässe, eliminieren manuelle Aufgaben und verbessern die Ausführungsgeschwindigkeit im gesamten Trichter.
Was früher eine Woche dauerte, dauert jetzt Minuten.
4. Wählen Sie die richtige Aufbau-Strategie: Taker, Shaper oder Maker
Ihre KI-Fähigkeit muss mit Ihrer GTM-Reife übereinstimmen.
Taker nutzen öffentliche Tools wie ChatGPT oder Copilot - ideal für schnelle Erfolge, begrenzte Differenzierung.
Shaper bauen proprietäre Workflows auf offenen Modellen auf - ideal für GTM-Workflows wie KI-gestützte Lead-Bewertung oder benutzerdefinierte Chatbots.
Makers bauen ihre eigenen Modelle - selten, aber mächtig, wenn KI selbst zum Produkt wird.
Die meisten GTM-Teams werden das Shaper-Modell als idealen Punkt finden: genug Kontrolle, um sich zu differenzieren, ohne die Kosten und Komplexität der Ausbildung grundlegender Modelle.
5. Integrieren Sie KI in Ihren GTM-Stack
KI kann nicht isoliert existieren. Sie muss fest in Ihre GTM-Systeme integriert sein - CRM, Marketing-Automatisierung, Kundenbetreuungs-Tools und Analyseplattformen.
Verwenden Sie Frameworks wie LangChain oder RAG, um:
Künstlich generierte Antworten von Wissensbasen erzeugen zu lassen
Modelle mit Salesforce, HubSpot, Close oder benutzerdefinierten Verkaufstools verbinden
Echtzeit-Produktempfehlungen und Support-Automatisierung leisten
Ein moderner GTM-Tech-Stack ist ohne native KI-Orchestrierung nicht komplett. Das ist kein Zusatz - es ist eine Betriebsanforderung für Skalierung.
6. Das Datenrückgrat für GTM-Präzision aufbauen
Daten sind der Treibstoff. Ohne sie wird Ihre KI halluzinieren, stocken oder unterliefern.
GTM-Leiter müssen mit Datenteams zusammenarbeiten, um:
Kundeninteraktionen über Kontaktpunkte (E-Mail, Chat, Werbung, Anrufe) sammeln und kennzeichnen
Modelle mit Produktnutzungsdaten, Gründen für verlorene Abschlüsse, Erkenntnissen zur Abwanderung und ICP-Anreicherung füttern
Vektor-Datenbanken verwenden, um semantischen Kontext für hyper-personalisierte Ansprache zu speichern
Das Ergebnis? GTM-Aktionen, die sich wie Magie anfühlen: tief relevant, zeitig und konversionsoptimiert.
7. Ein funktionsübergreifendes AI-GTM-Team zusammenstellen
Sie brauchen kein KI-Labor mit 10 Personen. Sie brauchen ein schlankes Team aus Entwicklern, Marketingexperten und Analysten, die schnell handeln können.
Dieses Team sollte:
Interne GPT-Workflows aufbauen
n8n, Zapier oder Make nutzen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren
Prompt-Bibliotheken und Modell-Handbücher erstellen und pflegen
Sichere Experimente durchführen, um KI-verbesserte Kampagnen und Trichter zu testen
Optional: Ethische und Leistungsgrenzen für externe Nutzung definieren
Hier treffen IT und Wachstum aufeinander: ein Shared-Services-Team, das Markteinführungs-Geschwindigkeit und Experimentieren im großen Maßstab unterstützt.
8. Ihre Vertriebsteams mit KI-Fähigkeiten weiterbilden
Ihr Team muss keine Profi-Prompt-Ingenieure werden, aber sie müssen wissen, wie sie mit KI zusammenarbeiten.
Top-Leistungsunternehmen:
Schulen AEs darin, KI für Lead-Forschung, Einwandsbehandlung und E-Mail-Sequenzierung zu nutzen
Bringen Vermarktern bei, bessere Prompts zu erstellen, Zielgruppen zu segmentieren und KI-Einblicke zu interpretieren
Zertifizieren RevOps auf KI-Tools für Pipeline-Analyse, Prognose-Optimierung und GTM-Automatisierung
Der Wechsel von manueller → KI-unterstützter Arbeit wird enorme Produktivitätsunterschiede schaffen. Lassen Sie Ihr Team nicht zurückfallen.
9. Risiken steuern, ohne das Tempo zu stoppen
Generative KI bringt neue Risiken mit sich - Halluzinationen, Datenlecks, voreingenommene Ausgaben und rechtliche Grauzonen. Aber GTM-Teams können sich keine Lähmung leisten.
Stattdessen:
Konzentrieren Sie frühe KI-Implementierungen in risikoarmen GTM-Bereichen (z.B. interne Prospecting-Tools, Content-Entwürfe, Signal-Erkennung)
Verwenden Sie KI-Moderation und -Richtlinien für den kundenseitigen Einsatz
Sensible Daten kennzeichnen und rollenbasierte Zugriffe einrichten
Kommunizieren Sie klar mit Kunden, wenn KI verwendet wird (z.B. im Support, bei Empfehlungen)
Vertrauen ist ein Unterscheidungsmerkmal. Verantwortungsvolle KI ist nicht optional.
