Ignite Your GTM With AI, Kapitel 5: Hören Sie auf, „menschliche“ E-Mails zu optimieren, und beginnen Sie, Situationsintelligenz zu entwickeln
Willkommen zum nächsten Teil unseres Deep Dive in „Ignite Your GTM With AI“ (Zünden Sie Ihr GTM mit KI). Heute sezieren wir Kapitel 5: Market Intelligence & ICP-Definition.
In unseren vorherigen Kapiteln haben wir den strukturellen Zusammenbruch traditioneller SaaS-Wachstumsmodelle untersucht. Jetzt schauen wir uns den spezifischen Mechanismus an, den die meisten Unternehmen nutzen, um dies zu reparieren – und warum dieser Mechanismus völlig kaputt ist.
Wenn Sie in letzter Zeit auf LinkedIn waren, haben Sie den Ratschlag gesehen. Er sieht meistens so aus: „Um Ihre KI-Ansprache authentischer wirken zu lassen, fügen Sie absichtliche Tippfehler hinzu. Lassen Sie es so aussehen, als hätte es ein Mensch in Eile geschrieben.“
Jordan Crawford, Gründer von Blueprint und Hauptautor dieses Kapitels, durchschneidet diesen Lärm sofort: „Wenn Sie Ihre E-Mails so optimieren, dass sie durch Tippfehler als ‚menschlicher‘ wahrgenommen werden, haben Sie das Thema verfehlt.“
Er ist direkt, weil die Situation es erfordert: „Die Leute denken nicht: ‚Oh, ein Tippfehler, toll, ich antworte.‘ Das ist die dümmste Annahme.“
Diese Besessenheit von oberflächlicher „Vermenschlichung“ – sich Sorgen um Gedankenstriche, Tippfehler oder Slang zu machen – verdeckt eine viel tiefere strategische Krise.
Während Führungsteams mit KI-Strategien auf hoher Ebene ringen, stecken ihre Market-Intelligence-Bemühungen im Denken der Zeit vor 2020 fest. Sie kleben Pflaster auf ein gebrochenes Bein. Wie Jordan anmerkt: „Sie debattieren nur darüber, ob es menschlicher Müll oder KI-Müll ist. Aber Sie haben bereits entschieden, dass es Müll ist.“
Kapitel 5 handelt davon, die Debatte über Müll zu beenden. Es geht darum, grundlegend neu zu denken, wie wir unseren Markt definieren, zu verstehen, warum Ihr „Ideales Kundenprofil“ (ICP) wahrscheinlich eine Illusion ist, und wie man KI nicht nutzt, um bessere Texte zu schreiben, sondern um die spezifischen Situationen zu erkennen, die den Kauf Ihres Produkts unvermeidlich machen.
Die meisten Umsatzorganisationen fühlen sich gleichzeitig überwältigt von neuen KI-Möglichkeiten und gefangen in sinkender Leistung.
Die natürliche Reaktion auf diesen Druck ist Optimierung. Wir fragen:
Das sind die falschen Fragen.
Jordan Crawford nennt dies die „Optimierungs-Todesspirale“.
„Wir greifen immer wieder zum Lautstärkeregler“, erklärt Jordan. „Aber die Leute sagen: ‚Was, wenn ich die Lautstärke hoch lasse und nur ein paar Buchstaben ändere?‘ Oder: ‚Was, wenn ich einen KI-SDR mehr raushauen lasse, damit es für mich billiger ist, das Ding zu senden, das schon beim ersten Mal nicht funktioniert hat?‘ Das ist Wahnsinn.“
Dieses Verhalten wird durch das sogenannte Jevons-Paradoxon getrieben.
Historisch gesehen: Wenn eine Ressource effizienter und billiger zu nutzen wird, nutzen die Menschen mehr davon, nicht weniger. KI hat die Kosten für die Erzeugung von „Intelligenz“ (oder zumindest Text, der wie Intelligenz aussieht) effektiv auf null gesenkt.
Da die Werkzeuge mächtig, aber stumpf sind, und weil sie billig sind, sind Umsatzteams zum „Messerschärfer“ geworden.
Sie versuchen, die Lautstärke der Stumpfheit aufzudrehen, anstatt die Qualität des Messers zu verbessern.
In einer Welt, in der jeder Kunde von digitalem Lärm überwältigt ist, bedeutet das Verdoppeln der Lautstärke, den Krieg von gestern mit veralteten Waffen zu kämpfen. Die Unternehmen, die die nächsten Jahre überleben, werden nicht diejenigen sein, die schlechte Ansätze geringfügig besser machen.
Es werden diejenigen sein, die ihr Verständnis von Kunden von Grund auf neu aufbauen.
Die Wurzel des Volumenproblems liegt meist im Datenfundament.
Bitten Sie die meisten B2B-Unternehmen, ihren ICP (Ideal Customer Profile) zu definieren, und sie werden eine Liste von Firmografien rezitieren: „Unternehmen zwischen 10 und 500 Millionen Dollar Umsatz, mit 100 bis 1.000 Mitarbeitern, in Branchen wie Internet und Technologie.“
Jordan weist auf die sofortige Absurdität dieser Definition hin: „Ehrlich gesagt, das könnten alle sein, die dieses Buch lesen, es ist wahrscheinlich auch ihr ICP.“
Wenn Sie mit einer Liste beginnen, die jeden einschließt, zwingen Sie Ihr Team in eine „Personalisierungsfalle“.
Sie haben eine Liste von Tausenden undifferenzierter Unternehmen. Um sie dazu zu bringen, aufzupassen, versuchen Sie, die Nachricht basierend auf ihrer Persona zu personalisieren. Sie nutzen Tools, um LinkedIn zu scrapen, einen aktuellen Beitrag zu finden oder zu notieren, dass sie einen Podcast haben.
Die resultierende Nachricht klingt meist so: „Hey Jonathan, du hast ein Mikrofon, ich habe ein Mikrofon, wir sind im Grunde dieselbe Person. Könntest du bitte deine Brieftasche herausholen und mir 100.000 Dollar in bar schicken?“
Kapitel 5 fordert die heilige Kuh der modernen Nachfragegenerierung heraus: den Glauben, dass bessere Personalisierung Targeting-Probleme löst.
Jordan bietet einen Lackmustest an. Stellen Sie sich vor, Sie hätten 100x bessere Personalisierung. Stellen Sie sich vor, Sie könnten sagen: „Hey Jonathan, ich weiß, du bist um 8:55 Uhr aufgewacht, fünf Minuten vor diesem Interview, und du warst kaum wach.“
Das ist hyper-personalisiert. Es ist auch völlig wahr.
Aber, wie Jordan anmerkt: „Es hat nichts damit zu tun, ob ich deine KI-Technologie kaufen will. Es hat nichts damit zu tun, ob ich in einer Situation bin, in der ich das Produkt brauche.“
Die harte Wahrheit ist: „Sie können sich nicht aus einem Targeting-Problem heraus-personalisieren.“
Wenn Demografie tot ist und Personalisierung eine Falle ist, was ist die Alternative?
Jordan Crawford schlägt eine Methodik vor, die er das Cannonball Framework nennt.
Die zentrale Verschiebung ist der Wechsel von Demografischer Intelligenz (wer sie sind) zu Situationsintelligenz (was mit ihnen passiert).
„Zuerst müssen Sie Ihr bestperformendes Segment identifizieren“, rät Jordan. „Und mit Segment meine ich nicht Mid-Market. Werfen Sie all Ihr Müll-Tool-Denken weg.“
Anstatt nach Unternehmen einer bestimmten Größe zu suchen, müssen Sie nach Unternehmen in einer bestimmten Situation suchen.
Um diese Situationen zu finden, können Sie sich nicht auf Gesprächsprotokolle oder CRM-Notizen verlassen. Sie müssen mit Ihren Kunden sprechen. Aber Sie müssen die dritte Frage stellen.
Wenn Sie die dritte Frage stellen, decken Sie das spezifische Ereignis oder die Schwachstelle auf, die den Kauf ausgelöst hat.
Jordan illustriert dies mit einem Kunden im Bereich sicherer Datentransfer. Durch Interviews mit Kunden entdeckten sie, dass die Leute nicht kauften, weil sie „sicheren Datentransfer“ als Kategorie liebten. Sie kauften, weil sie spezifische Sicherheitslücken hatten.
Noch spezifischer: Sie fanden ein Konkurrenzprodukt – gewartet von einem einzigen Typen, der auf einem Boot im Lake Tahoe lebte –, das voller ungepatchter Sicherheitslücken war.
Das Segment war nicht „Enterprise Healthcare Companies“. Das Segment war „Unternehmen, die den Lake-Tahoe-Wettbewerber nutzen und derzeit verwundbar sind“.
Dies führt uns zu den zwei mächtigsten Konzepten in Kapitel 5: Pain Qualified Segments (PQS) und Permissionless Value Propositions (PVP).
Sobald Sie eine spezifische Situation identifiziert haben (wie die verwundbare Konkurrenzsoftware), ändert sich Ihre Botschaft komplett. Sie müssen nicht mehr „clever“ sein. Sie müssen nur noch akkurat sein.
Eine Nachricht an ein Pain Qualified Segment (PQS) funktioniert, indem sie die Situation des Interessenten präzise beschreibt.
Sie folgt einer spezifischen Struktur:
Beachten Sie, was fehlt: Jede Erwähnung Ihres Produkts oder Ihrer Funktionen. Es geht zu 100 % um deren Schmerz.
Die zweite Hälfte der Gleichung ist, wie Sie Wert beweisen.
In der alten Welt baten Sie um ein Meeting, um Wert zu zeigen („Lassen Sie mich Ihnen eine Demo geben“). In der neuen Welt müssen Sie Wert liefern, bevor Sie überhaupt um das Meeting bitten. Das ist ein Permissionless Value Proposition (PVP).
Jordan gibt das Beispiel eines Unternehmens, das an CFOs verkaufte. Anstatt zu sagen „Wir können Ihnen Geld sparen“, bauten sie einen KI-Agenten, der die öffentliche 10-K-Einreichung des Unternehmens las, ihre spezifischen Zinsrisiken berechnete und eine einseitige Zusammenfassung generierte, die zeigte, wie viel sie verloren.
Die kalte E-Mail war kein Verkaufsgespräch. Es war ein Geschenk: „Ich habe Ihre 10-K analysiert und dieses Risiko gefunden. Hier ist der Bericht. Keine Bedingungen.“
Das ist der Unterschied zwischen „Lärm“ und „Signal“.
Kapitel 5 ist nicht nur Theorie; es ist eine Anklage gegen den aktuellen Tech-Stack. Die meisten Tools sind darauf ausgelegt, Nachrichten an demografische Listen zu senden. Sie sind nicht darauf ausgelegt, Situationen zu erkennen.
Hier wird Momentum zur kritischen Infrastruktur für den Cannonball-Ansatz.
Wir lösen das Datenentdeckungsproblem: Jordan spricht über die Nutzung von KI, um Daten zu finden und zu strukturieren. Die KI-Agenten von Momentum können so konfiguriert werden, dass sie diese spezifischen Signale überwachen – sei es eine Änderung im Tech-Stack einer Website, eine neue regulatorische Einreichung oder ein Einstellungsschub in einer bestimmten Abteilung. Wir erfassen diese Signale in Echtzeit.
Wir lösen das Orchestrierungsproblem: Kapitel 5 betont, dass „die Nachricht die Liste IST“. Wenn eine spezifische Situation erkannt wird, sollte die Nachricht automatisch erfolgen. Momentum ermöglicht es Ihnen, Workflows zu erstellen, bei denen ein Signal „Situation erkannt“ sofort die korrekte PQS-Sequenz in Ihrer Engagement-Plattform auslöst, das CRM mit dem relevanten Kontext aktualisiert und den Account-Inhaber alarmiert – alles ohne menschliches Eingreifen.
Wir lösen die „PVP“-Lieferung: Die Bereitstellung von erlaubnisfreiem Wert erfordert die Kombination mehrerer Datenquellen, um eine benutzerdefinierte Einsicht zu generieren. Momentum fungiert als zentrales Gehirn, das Daten aus Ihren „Wer“-Quellen und Ihren „Was ändert sich“-Quellen zieht, die Einsicht mittels Enterprise-Grade-KI synthetisiert und an den richtigen Kanal liefert.
Jordan Crawfords Einsicht ist klar: „Sie können sich nicht zu einem guten Publikum filtern. Sie müssen ein gutes Publikum finden.“
Momentum ist das Werkzeug, das Sie nutzen, um sie zu finden.
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