Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 10/ 11

Go-to-Market erreicht eine Phase, in der der Entwurf der Systeme mehr zählt als die Größe des Teams. Die ausgewählten LinkedIn-Beiträge zeigen, dass KI nicht nur die Produktivität verändert, sondern auch den Aufbau der Workflows, den Zuschnitt der Rollen, die Logik der Tools und die Grundlagen der Umsetzung.

Datum

March 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 10/ 11 zusammen:

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GTM-Strategie

Im Go-to-Market trat das Anhäufen von Tools zurück, an seine Stelle rückte die Architektur des Umsatzes. Die leistungsstärksten Praktiker setzten auf interoperable Systeme, saubere Daten und eine disziplinierte Umsetzung.
KI war nicht länger ein experimentelles Add-on, sondern wurde zum zentralen Gestaltungsprinzip kommerzieller Workflows. Teams mussten daraufhin Rollen, Übergaben und die Logik ihrer Abläufe neu denken.
Am glaubwürdigsten wirkten jene Wachstumsgeschichten, die auf wiederholbaren Systemen beruhten. Solche Systeme verbinden Intent, Enrichment, Botschaften, Routing und Rückmeldungen zu einem einzigen Ablauf.
Die übergreifende Veränderung war struktureller Natur. Der Aufbau des Stacks, die Orchestrierung der Workflows und die kommerzielle Umsetzung wurden zur selben Zeit neu gebaut.

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Strategie und Positionierung

Positionierung erwies sich als vorgelagerter Wachstumshebel, denn KI verkürzte die Zeit zwischen Markteinführung, Nachahmung und der Überfüllung einer Kategorie.
Mehrere Beiträge wandten sich gegen generische GTM-Vorlagen. Die Strategie müsse die Reifephase des Unternehmens, die Kategorie, die Region und den Kontext der Käufer abbilden.
Eine schwache ICP-Definition, mangelnde Differenzierung und eine unklare Wahl des Marktsegments galten wiederholt als Hauptursachen für schwache Ergebnisse.
Der überzeugendste strategische Blick richtete sich auf Ergebnisse und Relevanz, nicht auf die Zahl der Features, auf Aktivitätskennzahlen oder auf interne Begeisterung für KI.

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GTM Engineering

GTM Engineering stach als das deutlichste neue Thema hervor und wurde als die Funktion beschrieben, die kommerzielle Strategie mit Systemen, Automatisierung und Datenflüssen verbindet.
Die Rolle galt als Verantwortung für die Umsatzinfrastruktur und reichte von der Identifikation der Kontakte über Enrichment, Orchestrierung und Routing bis zum Entwurf der Workflows; technische Unterstützung allein war damit nicht gemeint.
Der wichtigste Engpass war nicht mehr der Zugang zu Tools, sondern ein fehlender klarer Bauplan für das System, unscharfe Prioritäten und mangelnde Disziplin in der Umsetzung.
Die Qualität der Signale zählte, doch den eigentlichen Wert lieferten integrierte Systeme, die Aktionen anstoßen, Aufgaben korrekt weiterleiten und sich durch Rückmeldungen verbessern.

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Outbound-Umsetzung

Outbound galt nicht als überholt, sondern als ein Vorgehen, das gerade neu aufgebaut wird: um eine signalbasierte Qualifizierung, eine KI-gestützte Personalisierung und eine engere Orchestrierung herum.
Manuelle Recherche galt zunehmend als Verschwendung. Die Automatisierung übernahm das Erkennen der Signale, während sich die Menschen auf Vertrauen, die Qualität der Botschaften und das eigene Urteilsvermögen konzentrierten.
Probleme beim Routing und bei den Übergaben wurden oft als größere Hürden dargestellt als die Signalqualität selbst. Damit rückte der Entwurf der Workflows in den Vordergrund.
Ein enger Fokus auf einzelne Segmente, einfachere Stacks und kontrollierte Tests galten als wirksamer als breite, überkonstruierte Outreach-Programme.

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Teamaufbau, Talente und Operating Model

GTM wurde als bereichsübergreifendes System über Sales, Marketing, Produkt, Customer Success und Operations hinweg beschrieben, nicht als reine Vertriebsaufgabe.
Fehler bei den ersten Einstellungen blieben ein zentrales Thema, vor allem eine erfahrene Vertriebsführung, bevor ein wiederholbarer GTM-Motor stand.
Die Rolle der SDR wurde neu zugeschnitten: KI übernahm die Beobachtung und die Ausführung der Workflows, während sich die Menschen auf Beziehungen und die Qualität der Entscheidungen konzentrierten.
RevOps, Marketing Ops und Enablement erschienen als entscheidende Umsetzungsebenen, die die operative Last des Wandels trugen.

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Aufbau des Stacks und Prioritäten bei den Tools

Beim Thema Tools dominierte die Vereinfachung, denn überfrachtete Stacks galten zunehmend als fragil, teuer und schwer zu steuern.
Interoperabilität zählte mehr als die Zahl der Tools. Immer wieder ging es um einen sauberen Datenfluss über CRM, Enrichment, Sequencing, Orchestrierung und Reporting hinweg.
Tools wie Clay, Nooks, Apollo, HubSpot, Smartlead, HeyReach, Instantly.ai, Snowflake, AirOps, Claude, Gemini CLI und n8n tauchten als Bestandteile KI-nativer GTM-Systeme auf.
Die Datenqualität blieb die Grundlage. Durchgängig hieß es, KI skaliere das, was bereits vorhanden sei, ob Präzision oder Rauschen.

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Marktbewegungen

Clay Ads stach als deutlichstes Signal unter den Neuvorstellungen hervor und bestätigte, dass Clay über die Orchestrierung hinaus in angrenzende Workflows vorstößt.
Der Agent-Workspace von Nooks machte deutlich, dass an die Stelle einzelner Punktlösungen KI-gestützte Arbeitsumgebungen für Vertriebs- und GTM-Teams treten.
Die überarbeitete Preisgestaltung von Clay zählte zu den operativ folgenreichsten Änderungen, weil sie die Wirtschaftlichkeit der Workflows und die Logik der Nutzung unmittelbar betraf.
Weitere Marktsignale betrafen Übernahmen, den Ausbau von Plattformen und die Zusammenführung von Produkten, nicht die klassischen Ankündigungen rund um Partnerschaften.

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Content und Community

Podcasts, Reports, Playbooks, Newsletter und Events wirkten als Infrastruktur einer eigenen Kategorie für KI-natives GTM, nicht als bloßes Content Marketing.
Öffentlich zugängliche Quellen wie GTM Engineer Pulse und der Report State of GTM Engineering zeigten, dass der Markt neue Best Practices rasch festschreibt.
Live-Formate zu KI im GTM drehten sich stärker um Anwendungsfälle im Produktivbetrieb, um Agenten und um die praktische Einführung als um abstrakte Vordenkerbeiträge.
In der Community ging es vor allem darum, welche Workflows, Fähigkeiten und Unternehmen am meisten zählen werden, während GTM technischer wird und stärker über KI vermittelt ist.

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