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

Die vergangenen zwei Wochen im Go-to-Market standen im Zeichen pragmatischer Vereinfachung. Praktiker verlagerten ihren Schwerpunkt von der Erweiterung des Stacks auf Umsetzungstempo, KI-gestützte Workflows und klarere Modelle der Verantwortung. Vorherrschend war die Sichtweise: weniger Tools, klarere Rollen und KI als Ebene der Umsetzung, nicht 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, der in die täglichen Abläufe eingebettet ist, und nicht als eigenständige Innovationsinitiative.
Schnittstellen in natürlicher Sprache lösen die manuelle Konfiguration ab. Damit können auch Teams ohne technischen Hintergrund Abläufe für Prospecting, Sequenzen und Analytics selbst aufbauen.
Die Wirksamkeit von KI wird durchgängig als Frage der Verantwortung und des Operating Models verstanden, nicht als Problem der Werkzeuge oder der Modellfähigkeiten.
Eine erfolgreiche Einführung geht mit klarer Verantwortung im GTM und disziplinierten Strukturen für die Umsetzung einher.

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Vereinfachung des GTM-Stacks und Verschlankung der Tools

Führende Teams senken die Komplexität im GTM, indem sie Tools zusammenführen und überlappende Funktionen abschaffen.
In Diskussionen über Performance zählt nicht mehr der Funktionsumfang, sondern die tatsächliche Nutzung, die Adoption und die Wirkung in der Umsetzung.
Überdehnte GTM-Stacks werden als strukturelle Bremse 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 Workflows ohne Abhängigkeit von der Technik

Das Erstellen von Workflows löst sich von der technischen Einrichtung und folgt zunehmend einer absichtsgesteuerten Konfiguration mit KI-Assistenten.
Aufgaben, die früher Unterstützung durch RevOps oder die Technik erforderten, erledigen GTM-Praktiker jetzt selbst.
Die Automatisierung reicht über die Outbound-Umsetzung hinaus bis in Analytics, Segmentierung und die Auswertung der Performance.
Das Tempo im GTM steigt, weil Teams interne Übergaben und Engpässe durch Abhängigkeiten beseitigen.

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Verantwortung für den Umsatz und GTM-Operating-Models

Initiativen rund um KI und Tools scheitern, wenn die Verantwortung für das GTM über mehrere Bereiche zersplittert ist.
Die fehlende Abstimmung zwischen Marketing, Sales und RevOps wird immer wieder als zentrale Wachstumsbremse benannt.
Betont werden klare Rollenbeschreibungen, um Fehlbesetzungen und Lücken in der Umsetzung zu vermeiden.
Disziplin in der Umsatzplanung gilt als Grundlage, besonders für wachsende und junge Teams.

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Verständnis der Käufer und Frameworks für die Umsetzung

Eine wirksame Umsetzung im GTM stützt sich auf ein tiefes Verständnis der Käufer und nicht auf den Ausbau von Kanälen.
Praxisnahe Frameworks aus der Hand von Praktikern liefern bessere Umsatzergebnisse als abstrakte Strategiemodelle.
Modelle für die Umsetzung stellen die Reihenfolge der Schritte, die Deutung von Signalen und Fokus über ein breites Aktivitätsvolumen.
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 Zusammenführung von Signalen

Einheitliche GTM-Plattformen werden geschätzt, weil sie zersplitterte Daten und Signale aus der Umsetzung zusammenführen.
Ein zentraler Überblick ersetzt in Entscheidungsprozessen die Komplexität von Echtzeitdaten.
Eine wöchentliche Zusammenführung der Signale wird der ständigen Beobachtung von Dashboards vorgezogen.
Die Auswertung im GTM zielt zunehmend auf eine Dichte handlungsfähiger Erkenntnisse statt auf das Anhäufen von Rohdaten.

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