Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 24/ 25

In den ausgewählten LinkedIn-Beiträgen ging es im GTM nicht mehr um Automatisierung entlang einzelner Tools, sondern um den umfassenderen Umbau der Revenue Operating Models. KI wird zur Infrastrukturschicht für Kontext, Daten, Workflows und Umsetzung. Teams mit disziplinierten GTM-Grundlagen sind am besten aufgestellt, um Automatisierung in dauerhaftes Wachstum zu überführen.

Datum

June 25, 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 24/ 25 zusammen:

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KI-native GTM-Systeme

Statt mit Prompts zu experimentieren, entstanden im GTM wiederholbare KI-Systeme. Aufgebaut sind sie um Kontext, Skills, Orchestrierung und die Einbindung in Workflows.
Claude wurde als mehrschichtiger GTM-Arbeitsbereich dargestellt, der die tägliche Arbeit, wiederkehrende Projekte, die Zusammenarbeit und Umsetzungs-Workflows abdeckt.
Zu den neuen Tools und Konzepten zählten Claude LinkedIn GTM Skillset, Claude Code GTM setup, GTM.AI, GTM Agent OS, der PMM Sherpa MCP connector, GTM Fields und AI Readiness Scan.
Context Engineering entwickelte sich zu einem zentralen Unterscheidungsmerkmal, weil generische, von KI erzeugte Ansprache und Inhalte immer leichter zu erkennen waren.

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GTM Engineering

GTM Engineering reifte zu einer zentralen Fähigkeit im Umsatzbereich, die RevOps, Daten, Automatisierung, Sales und Customer Success verbindet.
Die überzeugendsten Empfehlungen setzten beim geschäftlichen Problem an, bevor Workflows, Tools oder eine Automatisierungslogik ausgewählt werden.
Das Anforderungsprofil wuchs und umfasste Clay, n8n, APIs, CRM-Logik, Anreicherung, Routing, Signalerkennung, SQL und Python.
Der Arbeitsmarkt für diese Rolle blieb unreif. Klarheit über das Rollenprofil, technische Standards und durchgängige Praxiserfahrung wurden zu entscheidenden Kriterien bei der Einstellung.

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GTM-Strategie

Die GTM-Strategie stellte tragfähige Grundlagen vor jede Beschleunigung. Im Mittelpunkt standen ein klar umrissenes ICP, die Positionierung, die Preisgestaltung, passende Workflows und die Wahl der Märkte.
Schwache GTM-Ergebnisse hingen mit vorgelagerten Problemen zusammen: unscharfen ICPs, schwach gewählten Einstiegssegmenten, unsauberen Daten und unterbrochenen Customer Journeys.
CEOs und Gründer galten als Verantwortliche für das GTM-System und nicht als Förderer voneinander getrennter Aktivitäten in Sales, Marketing und Customer Success.
Branchenspezifisches GTM gewann an Bedeutung. Beispiele aus MedTech und dem Bankwesen zeigten, wie viel Disziplin Regulierung, Erstattungsfragen, Workflows und das Erlösmodell verlangen.

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Signalgetriebenes Outbound

Die Wirksamkeit von Outbound wurde als Frage der Infrastruktur verstanden, nicht als Frage des Textens.
Zustellbarkeit, Einrichtung der Postfächer, Gesundheit der Domains, Datenqualität, Anreicherung, Verifizierung, Intent-Targeting und Sequenzierung wurden zu zentralen Themen der Umsetzung.
Signalgetriebenes Outbound stach als hochwertigere Alternative zur statischen, listenbasierten Ansprache hervor.
Zu den relevanten Signalen zählten Website-Besucher, Produktnutzung, Interaktionen auf LinkedIn, CRM-Aktivität, Gesprächstranskripte, Wechsel von Champions, Reaktionen auf Anzeigen, Bewertungsportale, offene Stellen, Finanzierungsrunden, Technographics und Firmographics.

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Sales Enablement & Produkteinführungen

Sales Enablement setzte zunehmend auf kürzere, praxistauglichere Materialien für den Außendienst: Spickzettel, Pitch-Videos und Battlecards auf Basis echter Einwände.
Die Qualität der Vertriebsführung hing mit der Quotenerfüllung zusammen. Disziplin im Coaching galt dabei als wichtiger als die reine Prüfung einzelner Deals.
Die Startbereitschaft eines Produkts wurde als GTM-Disziplin verstanden und nicht als Meilenstein eines Engineering-Releases.
Zu den häufigen Risiken bei Produkteinführungen zählten unklare Launch-Stufen, zu knappe Ressourcen, spät auftretende Blockaden durch Stakeholder, Vertriebsteams ohne passende Story und eine unzureichende Vorbereitung.

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GTM im Ökosystem

AWS wurde als Verstärker für das GTM von ISVs beschrieben, über Co-Sell, Co-Marketing, Marketplace und KI-Kompetenzen.
GTM.AI band die Daten von ZoomInfo in KI-Agenten und Plattformen ein, darunter Claude, ChatGPT, Salesforce Agentforce, HubSpot Breeze und Microsoft Copilot.
Der MCP-Connector von PMM Sherpa brachte die fachliche Einschätzung aus dem Product Marketing in Claude-Projekte und KI-gestützte Launch-Workflows.
Veranstaltungen rückten den Aufstieg von agentengetriebenem GTM, programmatische Workflows, Kontextgraphen, produktive KI-Systeme und Kaufprozesse zwischen Agenten in den Vordergrund.

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Neue Angebote

GTM.AI startete als headless Kontextschicht für GTM, die die Daten von ZoomInfo mit agentenbasierten Workflows und GTM-Plattformen verbindet.
GTM Agent OS wurde Open Source und bündelt Skills, Agenten, Sales-Trigger, E-Mail-Vorlagen, CLI-Tools und Flywheel-Workflows.
ScaleMate stellte GTM Engineer as a Service für SaaS-Unternehmen ab Series A vor.
GTM Fields startete als KI-natives Beratungsmodell für GTM, integriertes Marketing und B2AI-Strategie.

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Strategische Erkenntnisse

Der Vorteil im GTM entsteht immer weniger aus dem Besitz von Tools und immer mehr aus dem Design des Systems.
Erfolgreiche Teams verbinden saubere Daten, klare ICPs, belastbaren Kontext, signalgetriebene Workflows und menschliches Urteilsvermögen.
KI erzeugt nur dann Hebelwirkung, wenn die zugrunde liegende GTM-Motion bereits definiert ist.
Die nächste Phase im GTM prägen Umsatzsysteme, die lernen, ausführen und sich fortlaufend verbessern.

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