Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 04/ 05

Pragmatische Vereinfachung prägte die vergangenen zwei Wochen im Go-to-Market. Operator verlagerten den Fokus vom Ausbau des Stacks auf Umsetzungstempo, KI-gestützte Abläufe und klarere Verantwortlichkeiten. Im Vordergrund stand die Forderung nach weniger Tools, klareren Rollen und nach KI als Ebene der Umsetzung statt als Ebene der Strategie.

Datum

February 5, 2026

Go-to-Market

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Go-to-Market KW 04/ 05 zusammen:

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KI als Umsetzungsebene im GTM

GTM-Teams stellen KI zunehmend als Motor der Umsetzung dar, eingebettet in die täglichen Abläufe statt als eigenständige Innovationsinitiative.

Natürlichsprachliche Oberflächen ersetzen die manuelle Konfiguration. Damit können Teams ohne technischen Hintergrund eigenständig Abläufe für Prospecting, Sequenzen und Auswertungen bauen.

Die Wirksamkeit von KI wird durchgehend als Frage von Verantwortlichkeiten und Operating Model eingeordnet, nicht als Frage der Tools oder der Modellfähigkeiten.

Eine erfolgreiche Einführung geht mit klaren Verantwortlichkeiten im GTM und disziplinierten Strukturen der Umsetzung einher.

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Vereinfachung des GTM-Stacks und Bereinigung der Tools

Führende Teams senken die Komplexität im GTM, indem sie Tools zusammenlegen und doppelte Funktionen abschaffen.

Die Diskussion über Performance verschiebt sich vom Funktionsumfang zur tatsächlichen Nutzung, zur Akzeptanz und zur Wirkung in der Umsetzung.

Überdehnte GTM-Stacks werden als struktureller Bremsklotz für Tempo, Abstimmung und klare Entscheidungen beschrieben.

Der Aufbau des Stacks gilt zunehmend als Frage der operativen Effizienz und nicht als Beschaffungsvorgang.

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Automatisierung von Abläufen ohne Abhängigkeit vom Engineering

Die Erstellung von Abläufen wandert von der technischen Einrichtung hin zu einer Konfiguration über die Absicht, unterstützt von KI-Assistenten.

Aufgaben, die früher Unterstützung durch RevOps oder Engineering erforderten, erledigen Operator im GTM direkt selbst.

Die Automatisierung reicht über die Outbound-Umsetzung hinaus in Auswertung, Segmentierung und Leistungsüberprüfung.

Das Tempo im GTM steigt, sobald Teams interne Übergaben und Engpässe durch Abhängigkeiten beseitigen.

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Verantwortung für den Umsatz und Operating Models im GTM

Initiativen zu KI und Tools scheitern, wenn die Verantwortung für das GTM über mehrere Funktionen zersplittert ist.

Die fehlende Abstimmung zwischen Marketing, Sales und RevOps wird immer wieder als zentrale Wachstumsbremse benannt.

Klare Rollenbeschreibungen werden betont, um Fehlbesetzungen und Lücken in der Umsetzung zu vermeiden.

Disziplin in der Umsatzplanung gilt als Fundament, besonders für skalierende und junge Teams.

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Käuferverständnis und Frameworks für die Umsetzung

Eine wirksame GTM-Umsetzung stützt sich auf ein tiefes Verständnis der Käufer und nicht auf den Ausbau weiterer Kanäle.

Praxisnahe Frameworks aus der Hand von Operatoren bringen beim Umsatz bessere Ergebnisse als abstrakte Strategiemodelle.

Umsetzungsmodelle setzen auf die richtige Reihenfolge, auf die Deutung von Signalen und auf Fokus statt auf die schiere Menge an Aktivität.

Erfolg im GTM wird als wiederholbares System verstanden und nicht als Frage von Kreativität oder Botschaften.

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Integrierte GTM-Plattformen und die Bündelung von Signalen

Einheitliche GTM-Plattformen werden geschätzt, weil sie verstreute Daten und Signale aus der Umsetzung zusammenführen.

In Entscheidungsprozessen tritt zentrale Transparenz an die Stelle von Komplexität in Echtzeit.

Eine wöchentliche Zusammenführung der Signale wird der dauernden Beobachtung von Dashboards vorgezogen.

Die Auswertung im GTM verschiebt sich hin zu einer Dichte handlungsfähiger Erkenntnisse statt zum Anhäufen roher Daten.

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