Aufzeichnungen von Anrufen und Meetings waren DER Booster für mich in der Zusammenarbeit mit Startups im letzten Jahr.

Früher habe ich aufwendige Audits gemacht, heute verbinde ich Prospects mit meiner Software FUNKY bont und analysiere parallel 10 Transkripte. Innerhalb von Minuten sehe ich, wie gut - oder verbesserungswürdig - der aktuelle Salesprozess ist.

Und was sehe ich da?

Lass uns heute vor allem über die Discovery Calls sprechen.

Die Anrufe bzw. Meetings, die in der Regel zwischen 30 und 45 Minuten dauern und jeden strukturierten Salesprozess starten.

In 7 von 10 Fällen sehen die leider so aus - auch noch im Jahr 2026:

• Redeanteil vom Rep: 70-80%.
• Wenig Gesprächsstruktur
• Dafür ganz viele Features, wonach niemand angefragt hat.

Fun Fact: Ich hatte neulich einen Kunden, der hat ein Call Recording eines Mitarbeiters in das Tool Demoboost hochgeladen. Das Tool hat sich geweigert, den Call als "Discovery" einzustufen. Zu hoch war der Redeanteil vom Rep.

Und genau deshalb reden wir heute über die Discovery im Detail und warum dieser Prozessschritt so, so wichtig ist.


Denn “eigentlich” sind Vorteile klar und eindeutig messbar:

• Weniger Rabatte
• Kürzere Vertriebszyklen
• Erhöhte Konversionsraten

Bereits im Juni 2024 habe ich deshalb mit Jan-Erik Jank, Co-Gründer von SE Rockstars | PreSales Unleashed und einem DER Experten im DACH-Raum gesprochen.

Jan-Erik hat das Thema Discovery zu seiner Mission gemacht. Er bildet Sales Engineers und Presales-Teams aus, er hat ein Buch darüber geschrieben, und er hat sogar ein "Disco Deck" entwickelt - ein Tool, das systematisch durch gute Discovery führt.

In unserem Gespräch gehen wir tiefer rein:

• Warum Discovery im DACH-Raum kulturell unterschätzt wird
• Wie man Schmerzketten systematisch aufdeckt
• Warum die Kauferfahrung wichtiger ist als dein Produkt
• Und wie du messbar bessere Discovery machst

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Die meisten Gründer:innen steuern nach Pipeline Coverage. Nicht nach Pipeline-Reality. Leider merken das viele Founder zu spät. So wie bei diesem Beispiel, als wir ein Gap von €240.000 contracted ARR für Q1 VOR dem Board Meeting entdeckt haben.

In dieser Folge zeige ich im Detail, wie Dir das NICHT passiert. Mit Kohorten-basierten Win Rates. Mit Deal-Priorisierung. Und mit Frühindikatoren, die Dir sagen, was PASSIEREN WIRD. Nicht, was passiert ist.

Januar und Februar sind bei einem Sales-Cycle von 60 Tagen "eigentlich schon durch". Da kannst Du nur noch sehr wenig machen.

Mehr als nur Hoffnung liegt auf März und Q2. Doch dazu mehr in dieser Folge - mit mir Björn W. Schäfer und meiner neuen Software FUNKY bont.

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Timo Müller hat seine Karriere bei klassischen Beratungen verbracht. Dann hat er eine Pricing-Boutique gegründet. Spezialisiert auf Software-Unternehmen. Und das aus gutem Grund: Pricing ist eine häufig unterschätzte Revenue-Komponente.

Was du aus dieser Folge mitnimmst:

• Die drei Grundvoraussetzungen (bevor du überhaupt über Pricing nachdenkst):
  1. Product-Market-Fit muss existieren
  2. Der Value deines Produkts muss klar sein – "Kein Pricing-Projekt kann den Value deines Produkts ändern. Ich kann das Produkt nicht fixen, wenn ich ein Pricing-Projekt bin."
  3. Dein Ziel muss definiert sein – Marktanteil gewinnen oder Monetarisierung maximieren? Komplett unterschiedliche Implikationen.
• Björn's 2 goldene Pricing-Rules (die Timo bestätigt):
  • 10x ROI: Der Kunde muss mindestens das 10-fache seines Investments zurückbekommen. "Wenn du 10x hast, ist es schwer zu kontern. In jedem Szenario hast du einen sehr guten Case."
  • 20-25% des realisierbaren Impacts: Das ist deine Zielrange für die Monetarisierung
• Die Good-Better-Best-Lüge: "Nach vielen Quellen ist Good-Better-Best das Default-Packaging. Natürlich hat es seine Vorteile. Aber ich würde sagen, dass wir in 30-40% der Fälle beim klassischen Good-Better-Best landen – aber nicht in 60%."
• AI Pricing: Credit-Modelle vs. Realität:
  • Credit-Modelle funktionieren B2C (Clay, Full Enrich – Björn nutzt sie selbst)
  • Aber im B2B SaaS ab 15-25K ACV? Timo sieht es nicht. Noch nicht.
  • Das Hybrid-Modell: Base Fee + Consumption – funktioniert, ABER nur mit starkem Lock-in und starker Produktqualität
• Die Consumption-Based-Falle: "Was passiert, wenn ein Competitor mit ähnlicher Produktqualität auftaucht, aber nicht consumption-based, sondern fixed price? Die Heavy Users, die bei dir massiv hohe Preise zahlen, sind maximal benachteiligt. Wenn dein Produkt kein starkes Lock-in hat – der Kunde ist weg."
  
  
• Timos persönliche Story: "Meine erste Nacht mit Perplexity war extrem teuer. Nach 2 Stunden um 3 Uhr nachts hatte ich 300 Euro verbrannt. Super Modell – aber wenn jemand dir einen Plan für 100 Euro pro Monat anbietet..."
  
  
• Der Marktanteil-vs-Monetarisierung-Trade-off:
  • Aggressive Marktanteils-Strategie? → Niedriger Entry Point, ggf. sogar ohne Base Fee
  • Monetarisierung im Fokus? → Klassisches Packaging mit klarem Value-Ladder
  • Das Risiko: Aggressive Marktanteil-Strategie funktioniert nur, wenn dein Produkt + Lock-in stark sind. Sonst verlierst du die Kunden beim ersten Preisanstieg.
• Keep it Simple – Die wichtigste Regel: "Dein Salesman muss es verkaufen können. Wenn er es nicht versteht, dann ist das Thema durch."

Warum diese Episode das Potenzial zum Klassiker hat:

Timo schlägt die Brücke zwischen "Pricing-Theorie" und "Was funktioniert wirklich im deutschen B2B-SaaS-Markt". Keine amerikanischen Best-Practices, die hier nicht funktionieren. Keine Credit-Modelle, die für deutsche Software-Unternehmen unrealistisch sind. Sondern pragmatische Frameworks, die du morgen umsetzen kannst.

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"I don't see how this company is still really going to be in business in the next 12 months." – Wenn du nachts um 3 Uhr mit diesem Gedanken aufwachst, ist es Zeit für dieses Gespräch.

Stefan Zanetti hat 25 Jahre Unternehmertum hinter sich. Mehrere Firmen gegründet. Eine verlor 75% des Umsatzes. Häufig stand er vor derselben Frage: Fundamentaler Pivot – oder einfach besser executen?

Diese Episode ist ein Klassiker, weil Stefan und ich über das sprechen, was in Board-Meetings unter den Tisch fällt: Reicht bessere Execution wirklich für ein nachhaltiges Unternehmen oder muss ein Pivot her - bevor das Geld aus ist!

Was Du aus dieser Folge mitnimmst:

• Die brutale Pivot-Definition: "When you wake up as a founder in the middle of the night and think shit – I don't see how this company is still really making business in 12 months." Das ist der Moment. Nicht früher. Nicht später.
• Der systematische Ansatz: Stefan hat aus seinen 25 Jahren ein Framework entwickelt – ähnlich wie ich für Sales und GTM. Sein "Pivot Plan" ist kein Business Plan. Es ist ein "walk through different business models" bis du den richtigen findest.
• Die SaaS-Realität: Warum viele B2B-SaaS-Unternehmen es schwerer haben als früher. AI verändert alles. Manche überlegen, von Pure Software zu Managed Service Provider zu pivoten. Forward-Integration statt nur "das Interface bereitzustellen".
• Stefans 60-Fragen-Framework: Ein Fragebogen, den er mit Teams durchgeht (von -3 bis +3). Das Überraschende: Die Wahrnehmungen innerhalb des Teams unterscheiden sich massiv.
• Der Investor-Reality-Check: "Three of nine are dead. The other six? I don't care so much. They're left on their own." Nicht alle Investoren investieren Zeit ins Thinking. Manchmal ist die Antwort: "Just sell the company."
• Stefans ehrlichste Diagnose: "There's quite a lot of companies that hit up on my phone and where I say: I see what you're talking about, but you just have a simple sales problem. Talk to somebody like Björn. That's not a fundamental problem I see right now."

Die Schnittstelle zwischen Stefan und mir:

Wir adressieren dasselbe Problem – growth slows down – aus zwei Richtungen. Stefan: der drastische Pivot-Approach. Ich: eine ganzheitliche GTM-Optimierung, ohne fundamentalen Pivot.

Warum diese Episode eine Classics-Folge ist:

Weil Stefan und ich die Grenze ziehen. Zwischen "fixable with proper execution" und "you need a more severe pivot." Zwischen "your bet was not wrong" und "the way you did it was completely wrong."

Diese Episode gibt dir nicht alle Antworten. Aber sie gibt dir eine Struktur, um die richtigen Frage zu stellen.

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Manche Gespräche bleiben hängen. Diese Episode mit Dave Boyce ist so eine.

Immer wieder veröffentliche ich bestimmte Gespräche als 'Classics' wieder – weil sie zu wichtig sind, um in der Archive zu verschwinden. Dave Boyce über Mindset, Talent, Time ist so eine Episode. Nicht wegen fancy Frameworks – sondern weil Dave auf den Punkt bringt, woran 80% aller Scale-ups scheitern: Sie fokussieren auf Tools und Prozesse. Und übersehen die drei fundamentalen Dinge, die wirklich zählen.

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Zur Jubiläumsfolge im Mai 2025 saß ich zum ersten Mal auf der anderen Seite des Microfons.

Rico Wyder drehte den Spieß um – und stellte mir die Fragen, die ich normalerweise anderen stelle. Keine Frameworks. Keine Sales-Methoden. Keine 3-Punkte-Pläne. Nur ich, ein Mikrofon und die unbequeme Wahrheit darüber, wer ich wirklich bin.

Was du in dieser persönlichen Folge erfährst:

• Der naive Start: Wie ich vor zwei Jahren einfach ins kalte Wasser gesprungen bin – "vergleichbar mit dem Start eines eigenen Unternehmens" – und warum ich die ersten Folgen als "room for improvement" bezeichne
• Wer ich wirklich bin: Mein persönliches 3er-Framework: Der Playful Boy (der mit 45 immer noch nicht erwachsen werden will), der strukturierte Prozess-Mensch, und der Sportsman, der ohne Bewegung nicht funktioniert
• Mein Farbcode-System: Warum ich nur vier Farben in meinem Kleiderschrank habe (blau dominiert, dann weiß, gelb und rot) – und warum du mich nie ohne playful colors an meinen Socken, Schuhen oder meiner Swatch siehst
• Die deutsche Herausforderung: "Es ist selten für einen deutschsprachigen Menschen zu sagen: Ich bin stolz" – aber genau das bin ich. Und warum es mich Jahre gekostet hat, das zu lernen
• Der holprige Anfang mit Rico: Wie unsere erste Begegnung ein Desaster war (ich kam zu spät, musste früh gehen, Rico war "hard to crack for a reason") – und warum ich dankbar bin, dass er mir eine zweite Chance gab
• Die brutale Wahrheit übers Buchschreiben: "Ich dachte: 220 Seiten geteilt durch X Zeit – good to go. So funktioniert es nicht." Warum ich vier Stunden uninterrupted work brauchte und wie meine Lernkurve exponentiell wuchs
• Warum ich das Funky Flywheels geschrieben habe: "Ich wollte dieses Buch vor 10 Jahren selber lesen. Ich wollte dem Ökosystem im deutschsprachigen Raum etwas zurückgeben." Und die Überraschung, dass Menschen es tatsächlich von Anfang bis Ende lesen
• Mein peinlichster Podcast-Moment: Als ich während der Aufnahme den falschen Knopf gedrückt habe – Rico lässt es drin ;)

Diese Folge ist meine Einladung: Sieh hinter die LinkedIn-Posts, hinter meine strukturierten Frameworks, hinter mittlerweile über 130 Episoden. Das ist der Mensch, der morgens seine gelben Socken anzieht, Stunden mit Sport und/oder Fokus verbringt, und immer noch lernt, stolz auf sich zu sein.

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"Björn, wir haben Account-Based-Marketing sauber aufgesetzt. Dream-Account-Liste mit 200 Unternehmen. LinkedIn Ads. Personalisierte Outreach. Aber niemand reagiert."

Kommt dir bekannt vor?

Hier ist, was ich häufig sehe: Gründer definieren ihre Wunsch-Accounts. Sie schalten Ads. Sie senden personalisierte Mails und rufen unterschiedliche Personen im Buying Center an. Doch dennoch passiert wenig bis nichts.

Thorsten Heilig und Mario Maier haben dieses Problem gelöst. Thorsten ist Co-Gründer von Paretos, einer meiner Business-Angel-Beteiligungen. Paretos' Decision Intelligence Software wird u.a. von Großunternehmen wie Edeka und Otto eingesetzt. Mario Maier ist Marketing-Experte und hat mit Thorsten den kompletten ABM-Aufbau bei Paretos strukturiert.

Die Herausforderung? Paretos hatte eine starke Outbound-Motion. Viele Meetings. Aber die Sales Cycles waren zu lang. Das Problem: Sie gingen proaktiv auf Accounts zu – ohne Intent dauerte das sehr lange.

Was du in dieser Episode lernst:

Die "Durstige Elefanten"-Metapher: Mario bringt es auf den Punkt: "Es geht darum, zu identifizieren, welcher Elefant durstig ist und auf dem Weg zur Wasserstelle. Dann strukturiert zu aktivieren." Das ist der Kern des Intent-basierten ABM. Nicht 200 Accounts gleichzeitig bespielen, sondern die identifizieren, die jetzt Momentum haben. "Wenn ich einen Elefanten 12 bis 24 Monate bearbeite, von dem Punkt, wo er null Interesse hat – das dauert natürlich viel länger, als wenn ich bereits die Elefanten picke, die die notwendigen Signale zeigen."

Die Segment-Analyse als Fundament: Mario startet nicht mit einer Wunschliste, sondern mit Daten: "Wir haben eine strukturierte Segment-Analyse gemacht und geschaut, in welchen Segmenten haben wir bei Paretos bereits Kunden, mit welcher Win-Rate." Sie analysierten, wo Paretos bereits erfolgreich ist. Dann expandierten sie gezielt in diese Segmente.

Die Intent-Signal-Maschine: Paretos trackt: (1) Website Visitor Identification – wer besucht regelmäßig die Website, (2) LinkedIn Engagement – wer liked Thorstens und Fabis Shares, (3) Email Opens und Klicks, (4) Ad-Engagement per Account. Sie nutzen Fibla, ein Tool das in HubSpot zeigt: "Welcher Account hat in 90 Tagen wie viele Impressions und Engagements auf unsere Ads." Mario: "Wir versuchen, all diese internen Quellen in ein Unified Scoring zusammenzuführen."

Der wöchentliche Aktivierungs-Rhythmus: Mario: "Wir sammeln wöchentlich und starten dann wöchentlich mit den Sellers durch, welche Elefanten durstig sind." Jeden Montag Meeting. Welche Accounts zeigen Intent? Welche sollten wir jetzt aktivieren? Dann greift das Playbook: (1) Thorsten schickt Connection Requests an Above-the-Line-Entscheider, (2) Coffee Packages werden rausgeschickt, (3) strukturiertes Retargeting auf LinkedIn, (4) personalisiertes Outreach vom Sales-Team. Mario: "Das ist so ein Trickle-Down-Effekt, sodass bei dem Account eine Opportunity kreiert wird mit maximalem Trust-Level."

Die KPIs, die wirklich zählen:

1. Anzahl identifizierter Accounts mit Intent pro Zeitraum
2. Cost per Intent Account
3. Aktivierungsrate – von 50 identifizierten Intent-Accounts, wie viele schaffen wir zu aktivieren?

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Startups test dozens of AI tools, but most teams end up overwhelmed and go back to square one. Stacked tools, no adoption, no real impact. One founder told me: “AI was supposed to make sales easier. It only added complexity.”

Theresa Engl (VP Sales) and Lars Thalmann (GTM & Growth) have seen and tested a lot - and built a focused AI stack that actually works. After scaling to 150+ enterprise clients, they share what really moved the needle in 2025 and what’s coming in 2026.

1. The Notetaker Advantage
ReadAI isn’t just a call recorder. They use it in technical implementation meetings. Developers miss buying signals — ReadAI doesn’t. Sales gets alerts automatically.

2. Why Mass Outreach Died
Lars: “Copy-paste outreach was still a thing in 2024. Completely dead now.”
The shift: AI-written, personalised outreach that’s actually pleasant to receive. Less volume, more relevance.

3. AmpleMarket’s Untapped Power
Not just cold outreach. Three overlooked use cases:
– Re-engage old SQLs when timing flips
– Track existing customers for upsell signals
– Signal-based workflows triggered by buying intent

4. Content Upcycling > AI Content Flooding
Bad marketing = spamming LinkedIn with AI-generated fluff.
Smart marketing = create one piece of real content, then upcycle it across formats using tools like Eddy + LLMs.

5. Their Lean AI Stack
ReadAI → notes + BANT sync
AmpleMarket → outbound + follow-up
Mailchimp → human content, AI-assisted formatting
SIFT/Leadfeeder → visitor intel
Zapier → workflow visibility
Key: every tool has multiple use cases; no tool-collecting.

6. 2026: AI Agents Arrive
Lars: “Startups will build their own AI agents sooner than they think.”
I shared my investment in Sillage — full-cycle agents: research → outreach → expansion.

7. AI Cold Calls? Already Here.
Theresa judged the Swiss Sales Championship: one contestant used AI for the cold call — and many didn’t notice at first.
For complex sales? “Not there yet.”

8. Personalisation at Scale for Key Accounts
With 150+ clients, personalisation sounds impossible. They disagree: AI will power tailored newsletters and account-specific insights based on past project data.

About Theresa Engl & Lars Thalmann

Theresa Engl is VP of Sales & Business Development with deep expertise in consultative B2B sales and AI-powered sales automation. She's a judge at the Swiss Sales Championship and specialises in helping teams shift from manual outreach to intelligent workflows. Theresa is a strong advocate for BANT qualification and value-first selling.

Lars Thalmann is a Go-to-Market and Growth specialist, advisory board member at Beyondbot AI, and expert in outbound engine optimisation. He helps early-stage and scale-up startups build signal-based sales automation that actually converts. Lars focuses on sustainable growth strategies that replace mass outreach with AI-personalised engagement.

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