Scalantec-Co-Founder Nicolas Schell war zu Gast im Podcast Digitale Optimisten von Alex Mrozek. Thema der Folge: GTM Engineering, die neue Disziplin, die B2B-Vertrieb mit KI-Tools und Automatisierung neu aufbaut. Im Zentrum steht eine konkrete Geschichte: ein deutscher Mittelständler, der ein 40-köpfiges Vertriebsteam durch eine Software-Architektur aus Clay, Lemlist und einem einzigen Operator ersetzte, mit besseren Ergebnissen als zuvor.
Die Geschichte: 40 Vertriebler ersetzt durch ein System mit Clay
Der Mittelständler vertrieb eine No-Code-Plattform international, ausschließlich über E-Mail und LinkedIn, ohne Kaltakquise per Telefon. Die Nachrichten wurden manuell personalisiert, das Feedback manuell ins CRM übertragen, mit einer entsprechend großen Vertriebsmannschaft dahinter.
Scalantec ersetzte diesen manuellen Prozess durch ein System aus Clay und Lemlist, inklusive Automatisierung der CRM-Synchronisation. Zur Kosteneinordnung: bei 40 Vertrieblern und geschätzten Personalnebenkosten von rund 100.000 Euro pro Kopf stehen jährliche Vertriebskosten im mittleren einstelligen Millionenbereich Werkzeug- und KI-Kosten in deutlich niedrigerer Größenordnung gegenüber, nach Nicolas' Einschätzung ein Faktor im Bereich von 100.
"Im Durchschnitt hat der Vertriebler gar nicht so eine gute Akquise gemacht. Die meisten Vertriebler waren relativ faul und haben die Nachrichten nicht personalisiert, sondern haben Copy-Paste einfach die gleichen Nachrichten rausgeschickt."
Der Wechsel dauerte rund ein Jahr. Zunächst wurden die schwächsten Vertriebler aus der Organisation genommen, teilweise in andere Abteilungen wie Marketing versetzt, nicht alle entlassen.
Sobald das automatisierte System bei diesen Zahlen gleichauf oder besser lag, war die Entscheidung im Wesentlichen eine Rechenaufgabe, auch wenn sie menschlich keine leichte war.
Ausschlaggebend für die Entscheidung des Eigentümers waren klassische Sales-Metriken: Anzahl erster Meetings, Antwortraten und abgeschlossene Deals. Ergänzt wurde das System um Cold Calling, das nach Nicolas' Einschätzung branchenabhängig weiterhin gut funktionieren kann, wenn es richtig gemacht wird.
Was ist GTM Engineering?
Der Begriff Go-to-Market Engineering wurde laut Nicolas maßgeblich von Clay geprägt und beschreibt eine neue Rolle: mit Technologie, Automation und Tools den Vertrieb zu befähigen, automatisierten Outreach zu bauen, Daten sauber ins CRM zu bringen und Vertriebler besser auf Gespräche vorzubereiten. Mittlerweile gibt es laut Nicolas hunderte Stellenausschreibungen für genau diesen Titel.
Kernwerkzeuge sind Clay, Claude Code, n8n und die gängigen Outreach-Tools (Lemlist, Instantly, HeyReach, EmailBison).
Schritt 1: Das Problem und den ICP definieren
Ausgangspunkt ist Präzision statt Volumen: die Nische an Unternehmen zu finden, für die man das größte Problem löst. Dafür rät Nicolas zu einer Closed-Won-Analyse: alle bisherigen Kunden anreichern mit Umsatzzahlen und firmografischen Daten, um die 20 Prozent der Kunden zu identifizieren, die 80 Prozent des Umsatzes ausmachen, ein datengetriebenes ICP statt einer Bauchgefühl-Definition.
Als Beispiel nennt er den Scalantec-Kunden Seven Senders, eine Logistikplattform für Cross-Border-Paketversand im E-Commerce. Der ICP dort: E-Commerce-Unternehmen mit einer bestimmten Sendungsmenge, ermittelt über Traffic-Daten (z. B. Similarweb, Semrush) und eine Conversion-Rate-Formel. Die darauf aufbauende, hochpersonalisierte Kampagne (Bezug auf konkrete Versandländer, Wettbewerber als Referenz) erzielte nach Nicolas' Angaben folgende Ergebnisse:
Mehr zur Zusammenarbeit mit Seven Senders in der vollständigen Fallstudie.
Schritt 2: Total Addressable Market (TAM) aufbauen
Aus dem ICP wird eine Unternehmensliste, der TAM. Für traditionellere Branchen empfiehlt Nicolas North Data, da Datenbanken wie Apollo oder Clay ihre Unternehmensdaten primär von LinkedIn beziehen und klassische Handwerks- oder Baumaschinenunternehmen dort oft fehlen. Für lokale Businesses nennt er Google-Maps-Scraping über den Scraper-Marktplatz Apify. Als aktuelle Apollo-Alternative mit größerer Datenbasis und validierten E-Mail-Adressen nennt er AI Ark.
Schritt 3: Die richtigen Entscheider finden
Gesucht werden typischerweise Economic Buyer und Champion im Zielunternehmen. Wo Tools wie Apollo, AI Ark oder Clay keine Kontaktdaten liefern, kommen KI-Agenten zum Einsatz, die die Firmenwebsite oder das Impressum nach Geschäftsführung durchsuchen. Aus Vorname, Nachname und Domain lässt sich die E-Mail-Adresse in der Regel zuverlässig ableiten.
Schritt 4: Cold Outreach, der noch funktioniert
Nicolas widerspricht der verbreiteten Annahme, dass mehr Volumen die Antwort auf sinkende Antwortraten ist. Sein Ausgangspunkt bleibt die präzise Liste, verbunden mit einer Nachricht, die eine emotionale Reaktion auslöst, nicht die immer gleiche Sales-Struktur (Trigger, Problem, Lösung, Social Proof, Call-to-Action), die er selbst sofort als KI-generierte Massenmail erkennt.
Der Ansatz bei Scalantec: Nachrichten werden zuerst manuell formuliert, wie man tatsächlich an diese eine Person schreiben würde, danach werden einzelne Wörter oder Passagen KI-gestützt personalisiert. Trigger wie Job-Wechsel, Funding-Runden oder Tech-Stack-Änderungen dienen laut Nicolas primär dem Timing, nicht der Formulierung, weil Floskeln wie "Congrats to your funding round" längst abgenutzt sind.
"Am Ende des Tages sind die wichtigsten Dinge die Fundamentals: eine gute Liste zu haben, eine natürliche personalisierte Nachricht, ein gutes Produkt."
Zur Einordnung: durchschnittliche Antwortraten im Cold Outreach liegen laut Nicolas oft nur bei rund 2 Prozent, LinkedIn erlaubt aktuell rund 20 bis 25 automatisierte Kontaktanfragen pro Tag.
Warum vollautomatisierte KI-SDRs bisher gescheitert sind
Im Gespräch geht es auch um 11x, ein Startup, das einen vollständig KI-gesteuerten SDR versprach, samt Listenaufbau, Recherche und Nachrichtenversand. Nicolas' Einschätzung: der Hype war groß, das Ergebnis blieb aus, viele Unternehmen probierten das Tool, nur wenige blieben dabei. Sein Fazit: Menschen kaufen weiterhin von Menschen, aber Teilaufgaben wie schriftlicher Outreach oder saubere CRM-Pflege lassen sich nach seiner Einschätzung komplett durch KI ersetzen.
Was das für Vertriebler bedeutet
Auf die Frage, was Sales-Mitarbeitende angesichts dieser Entwicklung tun sollten, ist Nicolas direkt:
"Es gibt sicherlich einige Jobs, vielleicht sogar 80 Prozent der Jobs, die in den nächsten 5 Jahren durch KI ersetzt werden oder durch Leute, die mit KI-Tools umgehen können, ersetzt werden."
Seine Empfehlung: sich aktiv mit KI-Tools wie Claude Code, n8n oder Sim AI auseinandersetzen, weil sich der eigene Output dadurch nach seiner Einschätzung um ein Vielfaches steigern lässt.
Die Zukunft von GTM-Agenturen
Auf die Frage, ob Automatisierung nicht langfristig auch das eigene Agentur-Geschäftsmodell bedroht, verweist Nicolas auf eine These aus dem VC-Umfeld, die er im Gespräch zitiert: für jeden Dollar, der für Software ausgegeben wird, würden künftig rund sechs Dollar in Services fließen, da generische Software zu starr sei und Unternehmen zunehmend individuell zugeschnittene Lösungen bräuchten. Seine Erwartung für Scalantec: Services werden zunehmend produktisiert und automatisiert, aber Kunden brauchen weiterhin Menschen für Strategie, Beratung und die um KI-Agenten herum gebaute Individualisierung, etwa eigene Git-Repositories und Claude-Code-Agenten je Kunde.
Häufige Fragen zu GTM Engineering
Was ist GTM Engineering?
GTM Engineering (Go-to-Market Engineering) ist eine Rolle beziehungsweise Disziplin, die mit Technologie, Automation und KI-Tools wie Clay, Claude Code und n8n den B2B-Vertrieb aufbaut: von der ICP-Definition über automatisierten Outreach bis zur sauberen CRM-Pflege.
Kann KI ein komplettes Vertriebsteam ersetzen?
Im Podcast beschriebenen Fall wurden 40 Vertriebler, die schriftlichen Outreach betrieben, durch ein automatisiertes System mit einem Operator ersetzt, mit nach Nicolas' Angaben besseren Ergebnissen. Aufgaben, die auf persönlichem Vertrauen beruhen, ordnet er weiterhin Menschen zu.
Warum sind reine KI-SDR-Tools wie 11x gescheitert?
Nach Nicolas' Einschätzung, weil der vollautomatisierte Ansatz in der Praxis nicht die versprochenen Ergebnisse lieferte. Die meisten Unternehmen, die es ausprobierten, sind nicht dabeigeblieben.
Welche Tools nutzt Scalantec für GTM Engineering?
Im Kern Clay für Datenanreicherung, Claude Code und n8n für Automatisierung, sowie Outreach-Tools wie Lemlist, Instantly, HeyReach und EmailBison. Für Unternehmensdaten nennt Nicolas zusätzlich North Data, Google-Maps-Scraping über Apify und AI Ark.
Wie würde das in Ihrem Team funktionieren?
In einem kostenlosen 30-Minuten-Gespräch schauen wir, wie es auf Ihrem Stack aussehen würde.
Dieser Artikel entstand aus einem Podcast-Auftritt von Nicolas Schell, Co-Founder und CEO von Scalantec. Vor Scalantec war er bei McKinsey und Celonis. Heute baut er mit seinem Team Outbound- und RevOps-Systeme für B2B-Unternehmen.