Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 28/ 29

Go-to-Market wird um eine neue operative Ebene herum neu gebaut, nicht um eine zusätzliche Stelle im Personalplan. Die ausgewählten Beiträge beschreiben ein Feld, in dem KI die Umsetzung so günstig gemacht hat, dass nun Urteilsvermögen, Systemdesign und der Umsatz nach dem Abschluss darüber entscheiden, welche Unternehmen ihre Pipeline stetig ausbauen und welche nur weitere Tools anhäufen. Eine eigenständige neue Rolle, GTM Engineering, ist in weniger als drei Jahren von einer Nischenbezeichnung zu einer messbaren Kategorie bei der Personalsuche geworden. Agentenbasierte Stacks, Bow-Tie-Umsatzmodelle und Kanalportfolios lösen zugleich entlang der gesamten Buyer Journey die Playbooks für einzelne Kanäle ab.

Datum

July 23, 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 08/ 09 zusammen:

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GTM Engineering: die Rolle

Die neu gebaute Startseite von Clay stützt die Positionierung auf den GTM Engineer als Erbauer von Systemen für Data, Agents, Orchestration, Execution und Governance.
Die Einstellung von GTM Engineers stieg in 9.600 Unternehmen um das 23-Fache, von 0,1 Prozent im Januar 2023 auf 2,3 Prozent im Juni 2026.
GTM Engineering und RevOps wachsen zu einer hybriden Funktion zusammen.
Die Rolle des GTM Engineers bei Apollo misst sich an einer einzigen Kennzahl: einer größeren Kunden-Pipeline nach drei Monaten.
Echtes GTM Engineering verbindet Signal, Account und Pipeline miteinander, statt weitere Einzeltools zu stapeln.
Wayne Johnson ordnet den GTM Engineer zwischen RevOps und Softwareentwicklung ein.

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KI und agentenbasierte Tools

Eine Agentur, die vollständig auf Claude Code läuft, erreichte in 90 Tagen 1,5 Millionen Dollar ARR und 2,2 Millionen Impressionen auf LinkedIn.
Fünf GTM-CLIs und APIs für Claude Code standen im Vergleich: die CLI von Clay, Deepline, ColdIQ, Cargo und OXYGEN.
Ein Agent für personalisierte Landingpages entstand mit FullEnrich, Claude, GitHub und Vercel.
Ein schlanker GTM-Stack aus neun Tools lief auf Claude Code, Clay, HubSpot, Slack, Notion, Webflow, Cloudflare und GitHub Actions.
Die Signal-Engine von Deepline spürte Interessenten für die Vermögensverwaltung über Daten aus dem Luftfahrzeugregister der FAA auf.
Ein MCP von PMM Sherpa gibt GTM-Agenten eine Bewertungsebene für Zuschnitt, Entscheidungen, Entwürfe und Prüfung.
Ein Stack aus 17 APIs steuert Outbound durchgängig ohne einen einzigen manuellen Eingriff.

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Fallstudien und Erfolge

Sierra erreichte mit ergebnisbasierter Preisgestaltung 200 Millionen Dollar ARR bei einer Bewertung von 15,8 Milliarden Dollar.
HeyReach wuchs in 16 Monaten von 3 Millionen auf 16 Millionen Dollar ARR und erzielte anschließend zusätzlich 470.000 Dollar aus signalbasiertem Outbound.
Eine mit KI gebaute Website buchte in 60 Tagen mehr als 100 qualifizierte Gespräche und schloss 200.000 Dollar ab.
Die interne Sales-KI von Cursor verdreifachte die von SDRs qualifizierten Termine und halbierte die Einarbeitungszeit der AEs.
Ein Split-Test zeigte, dass 83 Prozent des Pipeline-Werts auf die Seite mit weniger, aber hochwertigeren Terminen entfielen.
Apollo nähert sich nach der Übernahme von Pocus 200 Millionen Dollar ARR und 100.000 Kunden.
Freshworks baute aus dem Einsatz eines Gründers von 45.000 Dollar auf eine einzige Positionierungsfolie ein Geschäft mit mehr als 600 Millionen Dollar auf.

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Frameworks und Strategie

Ein Modell für ein Kanalportfolio verteilt die Ausgaben im Verhältnis 70/20/10 auf bewährte, vielversprechende und experimentelle Kanäle.
Das Framework Set, Run, Ship hält bei mehr als 230 Kampagnen an beiden Enden der Übergabe an die KI Menschen im Prozess.
Ein ROI-Framework mit fünf Typen zeigt, dass die meisten B2B-Teams ausschließlich den am schwersten belegbaren Typ argumentieren.
Das Bow-Tie-Modell für GTM zeigt, dass 82 Prozent des gesamten SaaS-Umsatzes erst nach dem ersten Abschluss anfallen.
Nur 33 Prozent der GTM-Teams, die täglich KI einsetzen, automatisieren damit eine Aufgabe vollständig.
Rund 80 Prozent der Software-Käufer haben ihr Rechercheverhalten wegen der KI-Suche geändert.
Dieselben sechs GTM-Probleme treten bei mehr als 15 Clarity Sprints von 0 bis 1 Million Euro ARR immer wieder auf.

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Karriere und Personalgewinnung

Stellenanzeigen für GTM Engineers wuchsen im Jahresvergleich um 205 Prozent auf mehr als 3.000 aktive Ausschreibungen im Januar 2026.
Python und SQL zusammen erhöhen die Vergütung eines GTM Engineers um rund 80.000 Dollar.
Anthropic und OpenAI haben in diesem Jahr rund 100 Beschäftigte aus Sales und Marketing von Salesforce eingestellt.
Eine einzige Stelle für einen GTM Engineer bei Pipeline.tech zog binnen 24 Stunden mehr als 150 Bewerbungen an.
Eine Kohorte für GTM Engineering zog Bewerber von SDR-Führungskräften bis zu Solo-Gründern an, die alle vom Bauen her denken.
Amanda Schlegel goss ihre GTM-Beratungsangebote nach Jahrzehnten bei Microsoft, IBM, Samsung und FedEx in eine feste Form.
Wie schnell jemand einsatzbereit ist, hängt vom Zusammenspiel aus Vertriebs-, Branchen- und Geschäftsverständnis ab, nicht vom bekannten Namen eines früheren Arbeitgebers.

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Dank an Varun Anand, Mishti Sharma, Lorenzo Amadei, Eric Quanstrom, Soumajit Nandi, Wayne Johnson, Jani Vrancsik, Tim Scheuer, Saad Khan, Pankaj Kumar, Jai Toor, Abhishek Ratna, Faiz Sayyad, Ivan Landabaso, Fivos Aresti, Othmane Khadri, brendan short, Jonathan M K., Michael Levy, Preeti Sahu, Mickey Haslavsky, für die Einblicke hinter dieser Ausgabe. Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen findet sich auf LinkedIn: