Warum SDRs ins Marketing gehören – und nicht in den Sales.

Die meisten B2B-GTM-Organisationen sind falsch gebaut.
Sie denken entlang interner Strukturen, statt entlang der Realität des Buyers.

Denn dein Buyer erlebt keine Funnel-Stages.
Er erlebt eine Story.

LinkedIn-Post → Google → Content → Retargeting → Cold Mail.
Und genau hier beginnt das Problem:
Marketing und SDRs erzählen zwei komplett unterschiedliche Geschichten.

In dieser Folge zeige ich dir, warum genau das dein Wachstum bremst – und wie du es löst.

💣 Was dich erwartet:

• Warum B2B Buyer 60–70 % der Entscheidung trifft, bevor er mit dir spricht
• Weshalb SDRs heute systematisch falsche Entscheidungen treffen (und es nicht ihre Schuld ist)
• Warum die Diskussion „Marketing vs. SDR Leads“ kompletter Unsinn ist – und dich richtig Geld kostet
• Wie AI gerade die Rolle von SDRs fundamental verändert
• Und was stattdessen funktioniert: ein integriertes GTM-System statt Silos

⚡ Die zentrale These:

SDRs gehören ins Marketing. Punkt.

Nicht organisatorisch als Reporting-Line.
Sondern als Teil einer durchgängigen Buyer Experience.

Denn:
Getrennte Teams → getrennte Daten → getrennte Ziele
= gebrochene Buyer Journey
= schlechte Conversion
= verlorener Umsatz

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Björn W. Schäfer zeigt in dieser Folge, wie B2B-SaaS & AI-Gründer:innen echten Product-Market-Fit von teuer erkaufter Traktion unterscheiden.

Mit dem PATTERN-Framework: sieben messbare PMF-Indikatoren, die du direkt auf deine Kundenbasis anwenden kannst.

P – Problem Recognition: Haben deine Kunden dasselbe dringende Problem — oder kauft jeder aus einem anderen Grund?

A – Adoption Patterns: Welche Features nutzen deine erfolgreichsten Kunden und welche ignorieren sie?

T – Time-to-Value: Wie schnell erreichen Kunden messbare Ergebnisse — und ist dieser Zeitraum vorhersehbar?

T – Testable Hypotheses: Kannst du präzise vorhersagen, welcher Kundentyp welches Feature in welchem Zeitraum nutzt?

E – Expansion Signals: Fragen Kunden von selbst nach mehr Lizenzen und weiteren Modulen?

R – Referral & Market Pull: Zieht dich der Markt — oder musst du jeden Deal aktiv pushen?

N – Net Revenue Retention: Liegt deine NRR deutlich über 100 Prozent, weil Kunden Jahr für Jahr mehr zahlen?

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Das ultimative Qualifizierungs-Framework für B2B SaaS & AI Companies – CUSTOM

Warum verlieren selbst starke B2B SaaS & AI-Teams richtig viel Umsatz, obwohl Pipeline, Produkt und Team eigentlich passen?

Weil sie an der falschen Stelle optimieren.

Qualifizierung wird fast immer als Sales-Aufgabe verstanden. In Wahrheit ist sie die gemeinsame Sprache deines gesamten Revenue-Teams.

In dieser Folge zerlegt Björn W. Schäfer dieses Missverständnis – und zeigt, warum fehlendes Alignment zwischen Marketing, Sales, Customer Success und Product einer der teuersten Growth-Killer überhaupt ist.

👉 Du erfährst:

• Warum dein Marketing, Sales und CS-Team aktuell drei verschiedene Realitäten vom gleichen Kunden sehen
• Wieso Leads, die „gut aussehen“, trotzdem nie closen
• Warum Churn oft schon im Discovery Call entschieden wird
• Und weshalb dein Product-Team vermutlich für die falschen Kunden baut

Die Lösung: CUSTOM
Mehr als eine weitere Alternative zu SPICED und MEDDICC.

Ein pragmatisches, durchgängiges Qualifizierungs-Framework, das nicht nur Deals gewinnt – sondern Retention, Expansion und Product-Fit gleich mit verbessert.

CUSTOM steht für:

• Context Understanding – Warum jetzt? Was treibt den Kunden wirklich?
• Urgency & Solution Fit – Gibt es echten Handlungsdruck oder nur Interesse?
• Stakeholder Mapping – Wer entscheidet wirklich – und wer blockiert?
• Total Alternatives – Dein größter Wettbewerber ist oft der Status Quo
• Outcome Quantification – Kein messbarer Impact = kein Deal
• Mutual Action Plan – Kontrolle über den nächsten Schritt

Jedes Element wird messbar gemacht.
Jede Funktion arbeitet mit denselben Informationen.
Und plötzlich passiert etwas, das in den meisten Teams fehlt:

👉 100% Alignment entlang der gesamten Customer Journey

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Was ich immer wieder beobachte: Gründer:innen investieren früh in eine schicke Webseite und ein tolles Logo

Gleichzeitig können die Sales-Reps das Produkt nicht klar positionieren. Nicht, weil sie schlecht sind. Sondern, weil niemand ihnen gesagt hat, was der Kern der Differenzierung ist — vom Produkt her gedacht, nicht vom Marketing oder vom Sales her.

Was ich in meinem Bestseller-Buch Funky Flywheels beschreibe: Positionierung ist kein Marketing-Dokument. Es ist eine strategische Entscheidung — wer ist mein ICP, was ist das konkrete Problem, das ich besser löse als die Alternative, und sind diese Alternativen überhaupt?

Meistens ist die gefährlichste Alternative nicht der direkte Wettbewerb. Die gefährlichste Alternative ist der Status quo. Der Prospect macht es einfach weiter wie bisher.

Und damit hängt ein zweites Problem zusammen, das ich als einen der "klassischen” Skalierungsfehler beschreibe: falscher bzw. unzureichender Product-Market-Fit. Viele Gründer:innen glauben, sie haben PMF — weil Kunden kaufen. Aber wenn ich mir anschaue, welche Kunden kaufen, wie hoch die Churn-Rate nach zwölf Monaten ist, und wie viele Deals nur funktioniert haben, weil der Founder selbst involviert war — dann sieht das Bild oft ganz anders aus. Unklare Positionierung und falsches ICP-Targeting erzeugen Friktion statt Traktion. Das Flywheel dreht sich nur mühsam - und teilweise sogar in die falsche Richtung.

In dieser Folge — und es ist eine Classics-Folge, also ein Interview, das ich für besonders relevant halte und heute nochmal in Deine Timeline hebe - spreche ich mit Norman Rohr. Norman ist aktuell CEO bei Finway und hat mit der Beratung B2B Practitioner Dutzende Positionierungsprojekte umgesetzt.

Was ich an diesem Gespräch besonders schätze: Norman spricht nicht über Frameworks in der Theorie. Er macht das an echten Projekt-Beispielen fest — inklusive dem Moment, an dem eine gut gemeinte Positionierungsarbeit komplett in die falsche Richtung gedriftet ist - weil die Basis gefehlt hat.

Und nun viel Spaß mit Norman - und mit mir, Björn W. Schäfer.

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Du machst Umsatz.

Vielleicht 1,5 Mio ARR. Vielleicht 3 Mio. Vielleicht schon 5 Mio. ARR.

Dein Team gibt alles.

Deals kommen rein.

Investoren sind zufrieden.

Und trotzdem weißt du nicht genau, warum es funktioniert.

Du kannst nicht erklären, welche Deals diesen Monat kommen. Du kannst nicht sagen, wo dein Team Zeit verschwendet. Und du kannst nicht verlässlich abschätzen, ob deine Pipeline in 90 Tagen noch das trägt, was „eigentlich" im CRM steht. Wenn dir das bekannt vorkommt, ist diese Folge genau das Richtige für dich.

Björn W. Schäfer beschreibt einen konkreten Schulterblick in ein reales CRM und warum das Problem kein Sales-Problem ist. Es ist ein Fundament-Problem. Und er erklärt, was das konkret kostet: nicht nur Zeit, sondern Tausende Euro Opportunitätskosten auf Deals, die nie real waren.

Im Framework-Teil erfährst du, wie vier operative Hebel dein CRM vom Archiv zum Steuerungsinstrument machen:

1. saubere ICP-Daten auf Company-Ebene
2. Buying Center Rollen als Pflichtfelder
3. klare Entry- und Exit-Kriterien pro Deal-Stage
4. Eine wöchentliche Datenhygiene-Routine

Kein neues Framework. Das 80/20-Prinzip für Revenue Operations.

Key Takeaways:

• Umsatz ohne Fundament ist Glück, kein System – ICP-Felder, Buying-Center-Rollen und klare Entry- sowie Exit-Kriterien pro Stage schaffen das Fundament
• Weniger Deals, bessere Steuerung: 24 qualifizierte Deals schlagen 88 SQLs ohne Datengrundlage jedes Mal
• Wenn Daten keine Konsequenzen haben, werden sie ignoriert

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Fast alle Early-Stage-Gründer wissen genau, was in ihrer Pipeline steckt. Aber kaum einer kann sagen, welche Bestandskunden in zwölf Monaten noch da sind — oder warum. Neuumsatz erzeugt Applaus im Board. Adoption ist unsichtbar. Bis der erste unerwartete Churn kommt.

In dieser Solo-Folge erklärt Björn W. Schäfer, warum Login-Rate und NPS keine Adoption-Metriken sind — und welche zwei Kennzahlen stattdessen in jedes Board-Meeting gehören.

Die gefährlichste Kündigung kommt nicht vom unzufriedenen Kunden. Sie kommt vom Kunden, der im letzten QBR noch "happy" war — aber nie verstanden hat, wie er das Produkt wirklich einsetzt. Ohne systematische Adoption-Messung baust du Neugeschäft auf einem Fundament, das du nie überprüft hast.

Der Leading Indicator of Retention (LIR) ist ein beobachtbares, messbares Kundenverhalten, das zeigt: Dieser Kunde zieht echten Wert aus dem Produkt. Nicht Login-Daten. Nicht Zufriedenheitswerte. Das Verhalten, das direkt mit dem Wert verknüpft ist, den du versprichst. Die Formel: P Prozent deiner Kunden erreichen E Events in T Zeit. Ja oder Nein. Kein Interpretationsspielraum.

Time to Value (TTV) beantwortet dann die entscheidende Folgefrage: Wie lange dauert es, bis ein neuer Kunde diesen LIR erreicht? Nicht als Einzelzahl — als Kohorten-Entwicklung. Wenn deine Januar-Kohorte zwölf Monate gebraucht hat und deine Oktober-Kohorte nur noch zwei: Das ist messbarer Product-Market-Fit. Kein Bauchgefühl. Sondern: TTV von 34 Tagen auf 19 Tage — und hier sind die drei Maßnahmen, die das gebracht haben.

Konkret aus einem Kunden-Case: Nach LIR-Definition gegen alle Bestandskunden gecheckt — 30% hatten den Schwellenwert nicht erreicht. Alle hatten zuletzt "zufrieden" kommuniziert. 60% davon wären im Folgequartal abgesprungen, ohne dass jemand es frühzeitig gesehen hätte.

Das Fazit des Gründers nach dem ersten Board-Meeting mit LIR & TTV: "Ich dachte, wir haben Product-Market-Fit. Jetzt weiß ich, bei welchen Kunden wir ihn wirklich haben."

Key Takeaways:

• Login-Rate und NPS sind Dekorationen, keine Adoption-Metriken — definiere deinen LIR als Hypothese aus bisherigen Renewals vs. Kündigungen
• TTV auf Kohortenbasis messen: Kürzer werdender TTV ist dein messbarer PMF-Beweis
• LIR und TTV gehören an den Anfang des Board-Decks — nicht ans Ende — weil sie entscheiden, ob dein Bestands-ARR in zwölf Monaten noch da ist

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Most B2B SaaS companies approach pricing as a one-time exercise. Set it once, forget about it for 2-3 years, maybe adjust if investors or board members ask questions. That's guessing, not guesstimating.

In this episode, Björn W. Schäfer talks with Krzysztof Szyszkiewicz (Kris), Co-Founder of Valueships and one of Europe's leading pricing experts for technology companies. Kris breaks down the difference between gut feeling and data-driven price setting—and why that distinction determines whether you're leaving money on the table or capturing the value you actually create.

Three data points for early-stage pricing (zero to a few million ARR): Start with cost-plus (your costs + desired margin), add competition-based analysis (market acceptability), and layer in value-based thinking (how much profit do you generate for your customers?). Cost is good, competition is better, value is best. But here's the catch: most founders skip straight to copying competitors without understanding their own value metric.

Kris shares a concrete case from the job board market: Instead of following the crowd with pay-per-job-listing models, one newcomer flipped the model to pay-per-applicant—aligning pricing with actual value delivery rather than market convention. The question isn't "what does everyone else charge?" but "what creates value for my customer, and when does that value become tangible?"

For value-based and commission models, the benchmark from top SaaS companies: 20-30% of the value created. But that number comes with critical context—time-to-value matters. If your solution delivers results in 6 months vs. 6 weeks, your risk-adjusted pricing needs to reflect that.

Looking ahead: AI is forcing a fundamental shift in SaaS pricing. Unpredictable compute costs and the fast-fashion technology era (Sam Altman's term) mean pricing agility will become mandatory, not optional. Companies that rely on multi-year contracts without usage-based scalability will face margin pressure. Quarterly price adjustments—common in CPG and automotive—are coming to B2B software, whether we like it or not.

Kris' closing remark: "Always work on pricing. Pricing is a process, not a one-time exercise."

Guest: Krzysztof Szyszkiewicz, Co-Founder Value Ships | LinkedIn & Slack

Key Takeaways:

• Guesstimation vs guessing: Use three data points (cost, competition, value)
• Your value metric should be acceptable, scalable, and value-aligned
• Benchmark for commission models: 20-30% of value created (context matters)
• Time-to-value directly impacts your pricing power
• Pricing agility (quarterly adjustments) will become mandatory in AI-driven markets

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Dein CRM ist voll mit nach SPICED qualifizierten Deals, aber dein Forecast ist immer unzuverlässig?

Diese Episode zeigt dir, warum ausgefüllte CRM-Felder noch keine echte Qualifizierung sind. Björn W. Schäfer analysiert dazu eine reale Pipeline mit 39 Deals und teilt im Detail seine SPICED Qualification Scorecard:

• Durchschnittlicher SPICED-Score 16,3 von 50 Punkten
• (Business) Impact-Qualifizierung bei katastrophalen 0,9 von 10.

Du erfährst:

1. Warum bewährte Sales-Methoden trotz Implementierung scheitern
2. Wie du mit 2 konkreten Fragen pro SPICED-Element aus Freitext Klarheit bekommst
3. Die Forecast-Readiness-Regel, die Fake-Deals aus deiner Pipeline kickt

Für alle, die SPICED, MEDDICC oder irgendein anderes Sales Framework implementiert haben, aber (noch) keine steuerbaren Ergebnisse sehen.

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