Die meisten B2B-Unternehmen kämpfen nicht wegen schwacher Teams, schlechter Ideen oder mangelndem Einsatz. Sie kämpfen, weil ihre Go-to-Market-Engine fragmentiert ist und noch niemand das eigentliche Problem benannt hat.
Marketing fährt Kampagnen. Sales pusht die Pipeline. Customer Success sichert Renewals. Jede Funktion arbeitet hart. Und doch fühlt sich Wachstum immer schwerer an, Forecasts sind unzuverlässig und das Vertrauen des Managements bröckelt Quartal für Quartal. Wenn Dir das bekannt vorkommt, liegt das Problem fast sicher nicht am Einsatz. Es liegt daran, was Du misst.
72%
der Unternehmen glauben, eine klare GTM-Strategie zu haben. Doch nur 38 % aktualisieren diese Strategie regelmäßig, wenn sich Märkte, Produkte oder das Käuferverhalten ändern. Genau in dieser Lücke zwischen Zuversicht und Anpassung geraten die meisten GTM-Engines schleichend ins Wanken.
Quelle: Cremanski & Company GTM Engine Maturity Survey, 200 B2B-SaaS- und Tech-Leader, 2026
Was messen Aktivitätsmetriken eigentlich?
Aktivitätsmetriken erfassen das, was sich am einfachsten zählen lässt: gesendete E-Mails, getätigte Anrufe, gebuchte Meetings, gestartete Kampagnen. Sie sind messbar, reportbar und tauchen standardmäßig in jedem CRM-Dashboard auf. Das Problem: Sie messen Bewegung, nicht Dynamik. Sie zeigen, was Dein Team getan hat – nicht, ob das Ganze den Revenue vorangebracht hat.
Wenn eine GTM-Engine Aktivitätsmetriken mit Ergebnismetriken verwechselt, kann sie über sehr lange Zeit ein hohes Energieniveau aufrechterhalten – und dabei immer unzuverlässigere Ergebnisse liefern. Die Pipeline sieht voll aus. Das Dashboard steht auf Grün. Doch Deals platzen, Forecasts überraschen alle, und das Leadership-Team kann die Ursache nicht diagnostizieren.
Warum hohe Aktivität tiefe strukturelle Probleme verschleiern kann
Ein hohes Aktivitätsvolumen erzeugt eine ganz spezielle Art von organisatorischer Blindheit: die Illusion von Fortschritt. Das Gefühl, dass der Motor läuft, nur weil sich etwas bewegt. In Wahrheit kann blinde Betriebsamkeit die darunter liegenden strukturellen Probleme sogar aktiv verschleiern.
Die häufigsten Fehlermuster traten in unseren Daten durchweg zutage:
| Failure Mode | Wie das aussieht | Warum Aktivitätsmetriken am Wesentlichen vorbeigehen |
|---|---|---|
| Überblähte Pipeline | Coverage Ratio sieht mit dem 3- bis 4-Fachen der Quote gesund aus | Pipeline-Volumen ist eine Aktivitätsmetrik. Sie misst weder Deal-Qualität noch Kaufabsicht |
| Inkonsistente Qualifizierung | Hohes MQL-Volumen, schwache SQL-Conversion | MQLs werden gezählt, aber nicht anhand gemeinsamer Definitionen bewertet |
| Stagnierende Deals | Late-Stage-Pipeline wächst, ohne abzuschließen | Phasenwechsel werden erfasst, selbst wenn sie nur Updates des Reps widerspiegeln und keinen echten Fortschritt des Käufers |
| Forecast-Drift | Forecasts rutschen Woche für Woche ohne Erklärung ab | Keine ergebnisbasierten Exit-Kriterien, um Stage-Positionen an der Realität zu verankern |
Der Unterschied, der alles verändert
Das wichtigste Umdenken im GTM-Management ist denkbar einfach: Aktivitätsmetriken sind Inputs; Metriken zur Geschäftswirkung sind Outcomes. Die GTM-Engine läuft gesund, wenn Outcomes getrackt, verstanden und als Grundlage für Entscheidungen genutzt werden.
Drei praktische Ansatzpunkte, die sich in unseren Projekten immer wieder bewähren:
1. Auditiere Dein aktuelles KPI-Set. Liste jede Metrik auf, an der Deine GTM-Teams gemessen werden. Klassifiziere sie als Input (etwas, das Dein Team tut) oder als Outcome (etwas, das der Markt bestätigt). Wenn weniger als die Hälfte Outcomes sind, hast Du die strukturelle Lücke identifiziert.
2. Führe eine gemeinsame Outcome-Metrik für Sales, Marketing und CS ein. Net Revenue Retention ist hierfür der stärkste Kandidat, da sie alle drei Bereiche dazu bringt, sich auf dasselbe zu fokussieren: Bleiben die Kunden, bauen sie ihr Engagement aus und empfehlen sie Dich weiter?
3. Pipeline-Qualität neben Pipeline-Quantität sichtbar machen. Sorge dafür, dass jedes Pipeline-Review Stage-by-Stage-Conversion-Rates, die durchschnittliche Deal-Dauer (Deal Age) sowie den Prozentsatz der Deals umfasst, die die dokumentierten Exit-Kriterien erfüllen.
GTM-Misalignment ist ein Problem der Engine, nicht der Menschen
Wenn das Wachstum nachlässt, zeigt der Reflex in den meisten Organisationen auf einzelne Funktionen: Die Sales Execution muss besser werden. Marketing muss bessere Leads liefern. Customer Success muss Churn reduzieren. Dieser Blickwinkel ist verständlich – verfehlt aber die eigentliche Ursache. Zudem setzt er eine Dynamik in Gang, in der jede Funktion ihre eigene Optimierung forciert, während die gesamte GTM-Engine weiterhin unter ihren Möglichkeiten bleibt.
Unsere Daten zeigen: Das Kernproblem der meisten Unternehmen ist das Fehlen einer gemeinsamen GTM-Engine – in der alle Funktionen an einem Strang ziehen und gemeinsam agieren. Die Symptome sind unverkennbar:
• Kein strukturiertes Alignment zwischen den verschiedenen GTM-Rollen – jedes Team trifft Entscheidungen isoliert
• Keine gemeinsamen Metriken, auf die alle Rollen incentiviert sind – so kann jedes Team sich als erfolgreich verbuchen, während das Unternehmen seine Ziele verfehlt
• Keine klaren Übergabeprozesse zwischen Marketing, Sales und Customer Success – dadurch geht an jeder Schnittstelle Wert verloren
• Unklare oder verstreute Reporting-Strukturen, bei denen GTM-Rollen an unterschiedliche Abteilungen berichten, was eine einheitliche Governance nahezu unmöglich macht
64%
der Befragten geben an, dass Feedback aus dem Customer Success Wachstumsentscheidungen nicht direkt beeinflusst. Das Team, das am nächsten an den Kunden ist, spielt in fast zwei Dritteln aller B2B-Unternehmen bei Revenue-Entscheidungen so gut wie keine Rolle.
Quelle: Cremanski & Company GTM Engine Maturity Survey, 200 B2B-SaaS- und Tech-Leader, 2026
