Datenbasierter Vertrieb klingt für viele mittelständische B2B-Unternehmen immer noch nach Buzzword-Bingo: CRM, BI, KI, Scoring-Modelle. Gleichzeitig höre ich in Gesprächen mit Geschäftsführern und Vertriebsleitern ständig die gleichen Sätze:
„Wir haben so viel Potenzial im Bestand, aber keiner hebt es richtig.“
„Unsere Forecasts liegen regelmäßig 20–30 % daneben.“
Beides hängt fast immer am gleichen Thema: Es wird zu wenig mit Daten gearbeitet – und zu viel mit Bauchgefühl. Und ja: Erfahrung bleibt wichtig. Aber sie wird deutlich wertvoller, wenn sie sich an harten Fakten reiben darf.
In diesem Artikel zeige ich, wie Sie mit datenbasiertem Vertrieb verborgene Umsatzpotenziale heben und Ihre Forecast-Genauigkeit messbar erhöhen – ohne Ihren Vertrieb in ein steriles Excel-Labor zu verwandeln.
Was datenbasierter Vertrieb (wirklich) bedeutet – und was nicht
Viele verbinden mit „datenbasiert“ sofort KI, teure Tools und ein Data-Warehouse-Projekt. In der Praxis bedeutet es erst einmal etwas viel Einfacheres:
Sie treffen Vertriebsentscheidungen systematisch auf Basis von Zahlen, Mustern und Fakten – nicht nur auf Basis von Meinungen, Gewohnheiten und Lautstärke im Meeting.
Ein datenbasierter Vertrieb heißt konkret:
Wichtig: Es geht nicht darum, den Vertrieb zu „entmenschlichen“. Daten ersetzen keine Beziehung, sie verbessern die Priorisierung. Ihr bester Vertriebler bleibt wichtig – aber er arbeitet dort, wo die Hebel am größten sind.
Warum jetzt? Drei Entwicklungen, die Sie nicht ignorieren sollten
Im B2B-Vertrieb kippt das Spielfeld gerade leise, aber deutlich:
Heißt: Was vor fünf Jahren „Nice-to-have“ war, ist heute Wettbewerbsfaktor. Wer seine Vertriebskapazität immer noch nach Bauchgefühl verteilt, verschenkt jeden Monat messbar Umsatz – vor allem im Bestandsgeschäft.
Verborgene Umsatzpotenziale: Wo sie wirklich liegen
Wenn ich in Unternehmen hineinschaue, finde ich die größten ungenutzten Potenziale selten bei „mehr neuen Leads“, sondern an Stellen wie:
Bestandskunden: Der vergessene Goldschatz
Viele Vertriebe sind kulturell auf Jagen statt Pflegen ausgerichtet. Die Hunters holen Neugeschäft, der Rest passiert irgendwie nebenbei.
Mit Daten lässt sich das drehen:
Ein einfaches Beispiel aus einem Projekt: Ein Maschinenbauer hat seine Bestandskunden nach Umsatz, Bestellfrequenz und Produktmix segmentiert. Ergebnis: Eine Kundengruppe mit mittlerem Umsatz, hoher Bestellfrequenz, aber extrem eingeschränktem Produktnutzungsgrad. Nach gezielten Kampagnen und persönlichen Gesprächen wuchs der Umsatz in diesem Segment um 18 % in zwölf Monaten – ohne einen einzigen neuen Lead.
Abwanderungsrisiken früh erkennen – bevor der Kunde „plötzlich weg“ ist
Wenn ein Kunde offiziell kündigt, ist er intern oft schon vor Monaten „innerlich ausgestiegen“. Daten helfen, diese Phase sichtbar zu machen.
Typische Frühindikatoren für Abwanderung (Churn) sind zum Beispiel:
Wenn Sie diese Muster im CRM oder BI-System sichtbar machen, kann der Vertrieb proaktiv reagieren: nachfragen, Gegenangebote machen, Probleme lösen. Oft reichen kleine Interventionen, damit der Kunde bleibt – aber nur, wenn Sie rechtzeitig merken, dass etwas kippt.
Preispotenziale: Wo Sie sich systematisch unter Wert verkaufen
Preisgespräche sind emotionale Minenfelder. Viele Vertriebsmitarbeiter gehen lieber einen Schritt zu weit mit dem Rabatt, als einen Konflikt zu riskieren.
Daten schaffen hier einen Rahmen:
Ein Vertriebsleiter sagte mir einmal nach einer Auswertung: „Wir haben gedacht, wir sind teuer. In Wahrheit sind wir nur laut im Preisgespräch – und danach sehr schnell kompromissbereit.“ Die anschließende, datenbasierte Rabattpolitik brachte im ersten Jahr über 2 Prozentpunkte mehr Deckungsbeitrag – ohne einen einzigen neuen Kunden.
Priorisierung von Leads: Wer ist wirklich „heiß“?
Viele Organisationen kennen das Bild: Die besten Vertriebler verbringen ihre Zeit mit den freundlichsten, nicht mit den kaufbereitesten Kontakten.
Lead-Scoring – manuell oder algorithmisch – hilft, Prioritäten zu setzen. Dabei fließen zum Beispiel ein:
Der Vertrieb sieht dann nicht mehr nur eine lange Liste offener Leads, sondern eine sortierte Liste mit „Wahrscheinlichkeit x potenziellem Umsatz“. Plötzlich hat Zeitaufwand eine klare Rendite.
Forecast-Genauigkeit: Weg vom „Daumenpeil“ hin zu belastbaren Zahlen
Forecasts sind für viele Geschäftsführer ein Dauerfrust: Entweder sind sie zu optimistisch, oder so konservativ, dass sie nichts mehr wert sind. Das Problem liegt selten an bösem Willen – sondern an fehlender Systematik.
Klare Pipeline-Definition statt Bauchgefühl
Ein häufiger Fehler: Vertriebsphasen sind vage definiert („interessiert“, „in Verhandlung“). Jeder versteht darunter etwas anderes. Entsprechend schwanken die Forecasts.
Datenbasierter Vertrieb beginnt hier mit Klarheit:
Ein Beispiel: „Phase 3 – Angebot vorgelegt“ bedeutet nicht mehr „wir haben mal etwas geschickt“, sondern:
Erst dann kommt der Deal in diese Phase – und bekommt die dazugehörige Wahrscheinlichkeit.
Historische Daten nutzen statt Wunschdenken
Ihr CRM ist – wenn es halbwegs ordentlich gepflegt ist – ein Schatz an Forecast-Informationen. Sie können zum Beispiel auswerten:
Aus diesen Mustern lässt sich ein Forecast-Modell bauen, das nicht mehr (nur) auf der Einschätzung einzelner Personen basiert, sondern auf Ihrem tatsächlichen Verhalten der letzten Jahre.
Qualitative Einschätzung + Daten: Die beste Kombination
Ich rate Unternehmen selten, „den Menschen aus dem Forecast zu nehmen“. Ein erfahrener Key-Accounter weiß oft Dinge, die in keinem System stehen: politische Konstellationen, interne Konflikte, persönliche Dynamiken.
Der Trick ist, beides zu kombinieren:
So bleiben Erfahrung und Fingerspitzengefühl wichtig – aber sie wirken als Ergänzung, nicht als alleinige Grundlage.
Praxisbeispiel: Wie ein Mittelständler in sechs Monaten seine Forecast-Genauigkeit verdoppelt hat
Ein produzierendes B2B-Unternehmen (ca. 80 Mio. Umsatz) kämpfte mit Forecast-Abweichungen von regelmäßig 25–30 %. Der Vertrieb war frustriert, die Geschäftsführung auch. Die Reaktion: mehr Meetings, mehr Druck, mehr Excel. Gebracht hat es erwartbar wenig.
Der Wendepunkt kam, als wir drei einfache Schritte gegangen sind:
Nach sechs Monaten lag die durchschnittliche Abweichung bei 10–12 %, nach einem Jahr bei unter 8 %. Interessanter Nebeneffekt: Die interne Diskussion im Vertriebsmeeting hat sich verändert – weg von „Ich glaube, dass …“ hin zu „Die Daten zeigen …, und zusätzlich sehe ich …“.
Wie Sie starten, ohne gleich ein Data-Lake-Projekt zu starten
Viele Unternehmen warten mit datenbasiertem Vertrieb, weil sie glauben, erst „die perfekte Datenbasis“ schaffen zu müssen. Das ist ein Irrtum – und eine bequeme Ausrede.
Starten Sie pragmatisch mit drei Fragen:
Welche drei Kennzahlen bringen für uns den größten Hebel?
Statt 50 KPIs empfehle ich zum Einstieg drei harte Größen, z. B.:
Alle weiteren Analysen sollten darauf einzahlen. Alles andere ist Nice-to-have und kann später kommen.
Wo liegen unsere wichtigsten Daten heute?
Typischerweise verteilen sich Vertriebsdaten auf:
Sie müssen das nicht von Tag eins an perfekt integrieren. Starten Sie mit CRM + ERP und einer einfachen Export-Analyse (z. B. in Power BI, Tableau oder sogar Excel). Oft genügt das für erste Aha-Effekte.
Welche Verhaltensänderung erwarten wir konkret vom Vertrieb?
Daten ändern nichts – solange sich das Verhalten nicht ändert. Deshalb sollten Sie klar formulieren:
Ohne diese Fragen wird Datenarbeit schnell zur reinen Fleißübung („noch ein Dashboard“, „noch ein Report“), ohne Impact auf Umsatz oder Forecast.
Typische Stolpersteine – und wie Sie sie umgehen
Aus der Praxis sehe ich immer wieder die gleichen Fehler, wenn Unternehmen „datengetrieben“ werden wollen:
Man startet mit einem riesigen BI-Projekt, dashboards für alles und jeden, und nach sechs Monaten ist die Luft raus. Besser: Ein klarer Use Case (z. B. „Churn reduzieren“ oder „Forecast-Genauigkeit verbessern“), dann fokussiert darauf hinarbeiten.
Wenn Phasen, Beträge, Wahrscheinlichkeiten und Aktivitäten im CRM nicht sauber gepflegt werden, kann kein Modell der Welt verlässliche Forecasts liefern. Hier braucht es klare Regeln, einfache Masken und konsequente Führung.
Ein Dashboard alleine verändert kein Verhalten. Die Führung muss interpretieren, hinterfragen und Entscheidungen daran ausrichten. Sonst werden Reports zum digitalen Papiertiger.
Wenn Datenprojekte „aus der IT kommen“, ohne den Vertrieb mitzunehmen, entsteht Widerstand: „Die da oben haben sich wieder was ausgedacht.“ Binden Sie Top-Performer ein, holen Sie Feedback, zeigen Sie persönliche Vorteile (z. B. bessere Zielerreichung, weniger Blindflüge).
Wie Sie Ihre Mannschaft für datenbasierten Vertrieb gewinnen
Am Ende entscheidet nicht die Technologie, sondern die Kultur. Drei Hebel haben sich im Mittelstand als besonders wirksam erwiesen:
Wenn Geschäftsführung und Vertriebsleitung in Meetings mit Daten arbeiten, sich kritische Fragen stellen („Warum ist unsere Quote in Segment A schlechter als in B?“), zieht das Team nach. Wenn oben weiter nur nach Gefühl entschieden wird, machen neue Dashboards keinen Unterschied.
Highlighten Sie Vertriebler, die durch datenbasierte Priorisierung konkret erfolgreicher wurden: „Thomas hat seine Abschlussquote im Segment X verdoppelt, seit er Leads nach Scoring abarbeitet.“ Geschichten wirken stärker als Folien.
Wenn Daten nur als Instrument der Überwachung wahrgenommen werden, gehen die Schotten dicht. Starten Sie mit Nutzen für den Vertrieb: bessere Vorbereitung, weniger Blindtermine, klarere Pipeline, gezielter Support.
Checkliste: Erste Schritte zu mehr Umsatzpotenzial und Forecast-Genauigkeit
Zum Abschluss eine kompakte Checkliste, mit der Sie morgen starten können:
Datenbasierter Vertrieb ist kein Raketenprogramm, sondern ein Weg aus vielen pragmatischen Schritten. Wer diesen Weg jetzt geht, schafft sich einen Vorsprung, der sich in den kommenden Jahren direkt in stabileren Prognosen, besseren Margen und nachhaltigeren Kundenbeziehungen auszahlen wird.