Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 06/ 07

Auf ein gemeinsames Thema liefen die GTM-Stimmen auf LinkedIn in den vergangenen zwei Wochen hinaus. Go-to-Market entwickelt sich von verstreuten Taktiken zu konstruierten Systemen. Die Diskussion reicht von Stacks über KI bis zu Rollen und Umsatzmodellen, und Operator nehmen die Gestaltung des GTM so ernst wie die Produktentwicklung.

Datum

February 19, 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 06/ 07 zusammen:

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GTM-Stacks

Schlanke GTM-Stacks ersetzen den Wildwuchs an Tools durch vier Kernsysteme, die Daten, Ansprache und CRM-Abläufe verbinden.

Operator aus jungen Unternehmen teilen offene Baupläne für Stacks, die geringe Kosten und eine hohe Signalqualität im Prospecting zusammenbringen.

Strukturierte Prüfungen des Stacks entfernen überflüssige Tools, verbessern die Datenqualität und beschleunigen die Rückkopplung zwischen Produkt- und Umsatzteams.

Bewusst entworfene Stacks tragen lokal zugeschnittene Go-to-Market-Ansätze, die auch ohne große Budgets nennenswerte Pipeline erzeugen.

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KI und Automatisierung

KI-Copiloten wandern vom Experiment in feste Abläufe, die Anreicherung, Verteilung und Schritte der Ansprache im GTM automatisieren.

Operator mischen feste Regeln mit KI-Logik, um bei sensiblen Aufgaben die Kontrolle zu behalten und die Automatisierung dennoch auszuweiten.

Günstigere Daten und kuratierte Tutorials senken die Hürde, KI-Tools einzuführen und Abläufe schnell weiterzuentwickeln.

Fachliches Urteilsvermögen bleibt entscheidend, um KI-Ergebnisse zu steuern, die Relevanz zu wahren und verrauschte Signale nicht zu verstärken.

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GTM Engineering

GTM Engineering entwickelt sich zu einer klar umrissenen Disziplin mit eigenen Schulen, Communities und sichtbaren Vorbildern für Operator.

Teams behandeln Abläufe und Automatisierungen als versionierte Bestandteile und nutzen Repositories und Dokumentation wie in der Softwareentwicklung.

Revenue Operations weitet sich vom Reporting zur Verantwortung für Prozessgestaltung, Übergaben und planbare Umsatzstrukturen.

Marktplätze und Debatten über Einstellungen zeigen den Bedarf an klaren Rollenbeschreibungen und realistischen Erwartungen an die Wirkung von GTM Engineers.

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Umsatzsysteme

Die Go-to-Market-Strategie wandelt sich von einzelnen Kampagnen zu vollständigen Umsatzsystemen mit klaren ICPs, Funnels und gemeinsamen Definitionen.

Führungsteams benennen die fehlende Abstimmung zwischen Produkt und GTM als wesentliche Bremse für Wachstum und Finanzierung von KI-Startups.

Datengestützte Playbooks legen Lücken in der Preisgestaltung, Muster bei Rabatten und Hebel für die Conversion offen, die sich ohne neue Funktionen beheben lassen.

Wahrscheinlichkeitsbasierte Planung und kürzere Entscheidungszyklen ersetzen starre Prognosen. Teams können so auf Signale reagieren, bevor Wettbewerber es tun.

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Community und Weiterbildung

Kuratierte Tutorial-Listen und detaillierte Aufschlüsselungen von Stacks machen aus verstreutem Wissen über GTM-Tools strukturierte Lernpfade.

Operator veröffentlichen vollständige Systeme und wöchentliche Beiträge, die ganze Abläufe statt einzelner Taktiken zeigen, und beschleunigen so das Lernen untereinander.