Fallstudie: ReductStore
DeepTech
Go-To-Market
CRM
Neukunden
GenAI
Automatisierung
Herausforderung
Die Ausgangslage war geprägt durch die natürlichen Kapazitätsgrenzen eines organisch gewachsenen Vertriebs. Da der Vertrieb überwiegend auf manuellen Prozessen beruhte, war die Pipeline-Entwicklung direkt an die zeitlichen Ressourcen der Gründer gekoppelt. Trotz erfolgreicher Pilotprojekte war der Vertrieb ein Gründer-Job mit vielen administrativen Einzelaufgaben. Das Wachstum korrelierte linear mit der verfügbaren Zeit der Gründer
Nischen-Targeting: Herkömmliche B2B-Datenbanken versagten. Da ReductStore hochspezifische technische Umgebungen benötigt, reichten Filter wie "Branche" oder "Umsatz" nicht aus. Es fehlte der Zugriff auf "nicht-standardisierte technische Kaufsignale" (z.B. Nutzung spezifischer IoT-Stacks).
Daten-Fragmentierung: Ohne ein zentrales System lagen Daten fragmentiert in Excel-Listen und Tools wie Apollo.io. Ein verlässlicher Forecast für Investoren war unmöglich.
Wachstums-Dilemma: Für die anstehende Seed-Runde forderten Investoren messbare Traktion. Doch ohne Kapital fehlten genau die Ressourcen, um diese Traktion überhaupt zu erzeugen.
Lösung
Basis unserer Zusammenarbeit war ein intensiver Audit des Status Quo. Wir analysierten den bestehenden Tech-Stack auf Lücken und Redundanzen, schärften die Ideal Customer Profiles (ICPs) basierend auf realen Daten und erstellten einen konkreten Go-to-Market (GTM) Plan, der als Fahrplan für die kommenden Monate diente. Wir verließen den breiten Marktansatz und definierten strikte Eintrittsmärkte, um die begrenzten Ressourcen zu bündeln. Desweiteren wurden Zielpersonen von reinen Ingenieuren auf Budgetverantwortliche erweitert, um Sales-Zyklen zu verkürzen.
Das System wurde als geschlossener Kreislauf konzipiert:
CRM - Pipedrive:
Zentralisierung aller Datenströme im Pipedrive “Single Source of Truth”. Ablösung der Excel-Silos durch ein sauberes CRM-Setup, das als operatives Fundament dient.Sales Intelligence Layer & Waterfall-Prinzip:
Hier liegt der technologische Durchbruch. Statt statischer Listen nutzen wir mit Hilfe von clay.com ein mehrstufiges Anreicherungsverfahren (Waterfall). Das System nutzt aktuelle Unternehmensdaten aus B2B-Datenbanken als Grundlage, scannt Websites und weitere relevante Quellen nach spezifischen Tech-Stacks (z.B. "nutzt ROS2", "arbeitet mit Edge AI", "nutzt Alternativen Datenbanken”). Nur Unternehmen, die diese Signale senden, landen in der Pipeline.
Generative KI & Hyper-Personalisierung:
Outreach
KI-Modelle erstellen für jeden Kontakt individuelle Nachrichten, die auf den gefundenen Tech-Signalen basieren.Automatisierte Meeting-Vorbereitung
Für jeden Kontakt generiert das System einen "One-Pager". Eine Zusammenfassung des Gesprächspartners, Geschäftsmodellanalyse und die Top-3 Gesprächsaufhänger.Granulares A/B/C-Testing
Wir testeten spezifische Ansprachen differenziert nach Hierarchie-Ebenen (CxOs, Heads-of, Manager) und variierten systematisch die thematischen Aufhänger (Hooks). Basierend auf den Antwortraten wurden automatisch nur die erfolgreichsten Kombinationen skaliert.Workflow & Daten-Rückkopplung (n8n):
Integration-Hub
n8n verknüpft die isolierten Tools (Clay, Generative KI, Pipedrive, …) zu einer Einheit und steuert die komplexen Automatisierungslogiken im Hintergrund.Auto-Enrichment
Spezielle n8n-Workflows reichern automatisch jeden neuen Lead (Inbound) sowie bestehende Datensätze in Pipedrive mit fehlenden Firmen- und Kontaktdaten an, um stets vollständige Profile zu gewährleisten.Rückkopplung
Um die "Single Source of Truth" zu schützen, etablierten wir Rückkopplungsschleifen. Aktivitäten werden in Echtzeit ins CRM gespielt. Dies garantiert absolute Datenkonsistenz.