Meine größten Erkenntnisse von Jeanne DeWitt Grosser (ehemalige Chief Business Officer bei @Stripe, jetzt COO bei @Vercel): 1. Was vor sieben Jahren gescheitert ist, funktioniert jetzt mit KI. 2017 versuchte Jeanne, ein System bei Stripe zu entwickeln, das ausgehende E-Mails automatisch basierend auf Unternehmensdaten personalisiert. Trotz der Zusammenarbeit mit weltklasse Datenwissenschaftlern scheiterte es aufgrund zu vieler Fehler. Heute funktioniert genau dieser Ansatz. Das zeigt, wie KI zuvor unmögliche Ideen plötzlich realisierbar gemacht hat. 2. Ein einziger GTM-Ingenieur bei Vercel reduzierte ein 10-köpfiges Verkaufsteam auf 1 (in nur 6 Wochen). Jeannes Team bei Vercel ließ einen Ingenieur einen KI-Agenten entwickeln, der die Qualifizierung eingehender Leads, die Akquise von Interessenten und die Bewertung von Verkaufsverlusten übernimmt. Der Agent kostet 1.000 Dollar pro Jahr im Vergleich zu über 1 Million Dollar an Gehältern für das Verkaufsteam. Die neun entlassenen Teammitglieder wechselten zu wertvolleren Aufgaben, anstatt entlassen zu werden, und der verbleibende Verkäufer ist zehnmal effizienter. 3. Ihr KI-Deal-Verlust-Bot hat ein besseres Verständnis dafür entwickelt, was schiefgelaufen ist, als Menschen. Als Jeanne ihren größten Verlust des Quartals analysierte, gab der Verkäufer die Preisgestaltung als Grund an. Aber ein KI-Agent überprüfte jede E-Mail, jeden Anruftranskript und jede Slack-Nachricht und entdeckte den wahren Grund: Sie hatten nie mit der Person gesprochen, die das Budget kontrolliert, und als der ROI zur Sprache kam, glaubte der Kunde offensichtlich nicht an die Wertansprüche. Sie nutzen jetzt KI, um Verkaufsanrufe in Echtzeit zu analysieren und Warnungen wie „Sie sind mitten im Verkaufsprozess und haben noch nicht mit einem Budgetentscheider gesprochen“ zu senden. 4. Warten Sie bis zu 1 Million Dollar Umsatz, bevor Sie Ihren ersten Verkäufer einstellen. Gründer sollten weiterhin selbst verkaufen, bis sie etwa 1 Million Dollar Jahresumsatz mit einem wiederholbaren Prozess erreichen. Der Schlüssel ist, ein definiertes ideales Kundenprofil zu haben – Kunden, die ähnlich sind. 5. Segmentieren Sie Kunden nach dem, was ihre Kaufentscheidungen antreibt, nicht nur nach Unternehmensgröße. OpenAI hat etwa 3.000 Mitarbeiter, was sie typischerweise in die Kategorie „Mittelstand“ einordnen würde. Aber sie sind eine der 25 meistbesuchten Websites weltweit, daher behandelt Vercel sie als Unternehmenskunden, die komplexe Verkäufe erfordern. Effektive Segmentierung kombiniert Unternehmensgröße mit Wachstumsrate, Web-Traffic, Arbeitslasttyp und Branche – denn der Verkauf an E-Commerce-Unternehmen erfordert eine ganz andere Sprache als der Verkauf an Krypto-Unternehmen. 6. Die meisten Kunden kaufen, um Risiken zu vermeiden, nicht um Chancen zu gewinnen. Etwa 80 % der Kunden kaufen, um Schmerzen zu reduzieren oder Probleme zu vermeiden, während nur 20 % kaufen, um den Gewinn zu steigern. Das bedeutet, dass Sie Ihre Verkaufsbotschaften darauf konzentrieren sollten, was ohne Ihr Produkt schiefgehen könnte – wie hinter den Wettbewerbern zurückzubleiben oder ihren Ruf zu schädigen – anstatt nur über aufregende Funktionen zu sprechen. Dies gilt insbesondere beim Verkauf an größere Unternehmen, bei denen individuelle Karrieren auf dem Spiel stehen. 7. Verkaufsteams sollten für eine Weile nicht von Produktmanagern zu unterscheiden sein. Jeanne stellt Verkäufer ein, die so tiefgehendes Produktwissen haben, dass es 10 Minuten dauern sollte, um zu erkennen, dass sie kein Produktmanager sind, wenn man sie vor eine Gruppe von Ingenieuren stellt. Diese Glaubwürdigkeit ermöglicht es Verkaufsteams, als Erweiterung von Forschung und Entwicklung zu fungieren – ein 20-köpfiges Verkaufsteam spricht wöchentlich mit Hunderten von Kunden und kann diese Gespräche in Produktinsights im großen Maßstab übersetzen. 8. Eigene KI-Verkaufstools zu entwickeln, kann besser sein, als Standardsoftware zu kaufen. Da KI so neu ist und jeder Verkaufsprozess eines Unternehmens einzigartig ist, stellt Jeanne fest, dass der Bau maßgeschneiderter interner Agenten oft mehr Wert liefert als der Kauf von Lösungen von Anbietern. Ein einziger Go-to-Market-Ingenieur baute ihren Deal-Analyse-Bot in nur zwei Tagen, perfekt auf ihren spezifischen Workflow zugeschnitten. Diese Ingenieure beobachten die besten Verkäufer, um deren Workflows zu verstehen, und bauen dann Automatisierungen, die vor einigen Jahren Monate gedauert oder unmöglich gewesen wären. 9. Machen Sie jede Verkaufsinteraktion großartig, egal ob Kunden kaufen oder nicht. Jeanne ersetzte langweilige Entdeckungsgespräche bei Stripe durch kollaborative Whiteboarding-Sitzungen, in denen Kunden ihre Zahlungsarchitektur skizzierten. Viele Kunden hatten ihre eigenen Systeme zuvor nie visualisiert. Sie gingen mit einem nützlichen Asset und einem Gefühl der Zusammenarbeit, unabhängig davon, ob sie kauften oder nicht. Viele kehrten Jahre später zurück, um zu kaufen. Denken Sie über Ihren Go-to-Market-Prozess wie über ein Produkt nach, nicht nur als Verkaufsfunktion. 10. Produktgetriebenes Wachstum hat eine Obergrenze – kein 100-Milliarden-Dollar-Unternehmen funktioniert allein damit. Während produktgetriebenes Wachstum (bei dem Benutzer sich anmelden und ein Produkt nutzen können, ohne mit dem Vertrieb zu sprechen) gut für das frühe Wachstum funktioniert, werden Kunden im Allgemeinen keine Million Dollar über einen Selbstbedienungsprozess ausgeben. Jedes große Technologieunternehmen baut schließlich ein Verkaufsteam für größere Geschäfte auf. Der Fehler besteht darin, zu lange zu warten, da der Aufbau eines vorhersehbaren Verkaufsprozesses Zeit in Anspruch nimmt.