Zeitaufwand für Vertriebsrecherche und Einsparpotenzial durch KI

Im Business‑to‑Business Vertrieb ist gründliche Vorab-Recherche mittlerweile unerlässlich. Kunden erwarten eine personalierte Ansprache auf Augenhöhe – 73 % der Käufer setzen voraus, dass Anbieter ihre individuellen Bedürfnisse kennen [🔗 [1]]. Gleichzeitig informieren sich über 80 % der B2B-Kunden selbst ausführlich, bevor sie mit einem Vertriebler sprechen [🔗 [1]]. Unvorbereitet in ein Akquisegespräch zu gehen untergräbt daher sofort das Vertrauen des Kunden. Entsprechend haben in einer LinkedIn-Studie drei von vier Sales-Profis in Deutschland bestätigt, dass gründliche Recherche und Vorbereitung für den Vertriebserfolg heute absolut entscheidend sind [🔗 [2]]. Die Kehrseite dieser Entwicklung: Die nötige Vorbereitungszeit für Vertriebler ist enorm gestiegen und bindet einen großen Teil ihrer Arbeitszeit, bevor überhaupt ein Verkaufsgespräch stattfinden kann.

Anteil der Recherche am Vertriebsalltag

Untersuchungen zeigen, dass Vertriebsmitarbeiter einen Großteil ihrer Arbeitszeit mit Vorbereitung statt im Kundengespräch verbringen. Laut einer Salesforce-Studie entfallen nur etwa 28–34 % der Woche auf das aktive Verkaufen, während rund 70 % für administrative Aufgaben, Meetings und Recherche draufgehen [🔗 [3]] [🔗 [4]]. Im Umkehrschluss macht allein die Datenrecherche und Lead-Prospektion bei einem durchschnittlichen Sales-Rep etwa 15–17 % des Arbeitstages aus [🔗 [3]]. Ähnlich bestätigt eine LinkedIn-Studie in Deutschland, dass nur ca. 25–30 % der Arbeitszeit tatsächlich im direkten Vertrieb genutzt werden – der Rest fließt in Vor- und Nachbereitung [🔗 [5]].

Besonders in Outbound-Sales-Teams kann der Aufwand gewaltig sein. So verbringen Sales Development Representatives (SDRs) bis zu 40 % ihrer Arbeitszeit mit manueller Recherche anstatt mit Kundengesprächen [🔗 [6]]. Eine gründliche Recherche pro neuem Interessenten dauert oft 15–30 Minuten [🔗 [7]]. Bei z. B. 50 anvisierten Prospects pro Woche summiert sich das auf 12–25 Stunden wöchentlich nur für Recherche – also ein halber Arbeitstag pro Tag, der nicht für den direkten Vertrieb zur Verfügung steht [🔗 [7]]. In der Praxis bedeutet das für viele Vertriebler in DACH: Statt Kunden zu kontaktieren, wälzen sie stundenlang Websites, LinkedIn-Profile und Firmendaten, um ausreichend informiert zu sein. Bei komplexen B2B-Lösungen oder großen Verkaufsprojekten steigt der Rechercheaufwand pro Zielkunde tendenziell noch weiter, da oft mehrere Ansprechpartner im Buying Center und detaillierte Hintergrundinformationen berücksichtigt werden müssen. Top-Performer investieren diese Zeit bewusst – 82 % der erfolgreichsten Vertriebler führen immer eine gründliche Recherche durch, bevor sie einen Prospect ansprechen [🔗 [8]]. Insgesamt berichten sogar drei Viertel aller Verkäufer, dass sie heute deutlich mehr Zeit in Recherche investieren als noch vor einem Jahr [🔗 [9]].

Verborgene Kosten der Vertriebs-Vorbereitung

Die Stunden, die ein Vertriebsteam mit Vor- und Nachbereitung verbringt, sind nicht nur verlorene Zeit, sondern haben auch handfeste Kosten- und Umsatzimplikationen. Jeder Research-Aufwand bedeutet, dass weniger Kapazität fürs Verkaufen bleibt – mit spürbaren Opportunitätskosten. Eine Analyse beziffert den Produktivitätsverlust durch manuelle Prospekt-Recherche auf oft über 20.000 € pro Vertriebler und Jahr [🔗 [4]]. Darin eingerechnet sind sowohl Lohnkosten für die investierte Zeit als auch entgangene Verkaufschancen. Konkret verbringt ein typischer Sales-Mitarbeiter 5–7 Stunden pro Woche nur mit dem Suchen und Qualifizieren von Leads [🔗 [4]]. Hochgerechnet aufs Jahr bezahlt ein Unternehmen damit hunderte Stunden Arbeit, in denen kein Umsatz generiert wird. Bei einem mittleren Vertriebsgehalt (z. B. ca. 45–60 € pro Stunde vollkostenbereinigt) entspricht das easily 10.000–15.000 € an direkten Personalkosten jährlich pro Mitarbeiter nur für Recherche – und berücksichtigt man die entgangenen Abschlussmöglichkeiten, ergibt sich der genannte Wert jenseits von 20 Tsd. € Schaden pro Jahr [🔗 [4]].

Auch qualitativ schadet es dem Ergebnis, wenn Vertriebler so viel Zeit mit Nebentätigkeiten verbringen: Während sie recherchieren oder CRM-Daten pflegen, fehlen diese Stunden für die Kundenakquise und -pflege. Studien belegen, dass in Unternehmen mit unterdurchschnittlicher Vertriebsproduktivität nur ~23 % der Zeit für echtes Selling aufgewendet wird, während Top-Performern ~34 % gelingt [🔗 [10]]. Mehr Verkaufszeit führt also direkt zu besseren Ergebnissen. Anders gesagt: Jede Stunde, die ein Verkäufer dank besserer Tools nicht mit Recherche verbringen muss, kann er in Kundenkontakte investieren – was sich deutlich auf Pipeline und Abschlussraten auswirkt. So weisen Vertriebsteams, die konsequent administrativen Aufwand reduzieren, spürbar höhere Quoten- und Umsatzerreichungen auf [🔗 [11]].

Einsparpotenzial durch KI-gestützte Recherche (Beispiel: deichbot SalesGPT)

Hier setzt der Hebel von Künstlicher Intelligenz im Vertrieb an. Moderne KI-Tools können die zeitintensive Vorarbeit automatisieren und Vertriebler so massiv entlasten. Ein Beispiel: Durch Automatisierung der Pre-Call-Recherche lässt sich der manuelle Aufwand um bis zu 80 % reduzieren [🔗 [12]]. Ein solcher KI-gestützter Workflow – etwa durch Verknüpfung von CRM-Daten mit Web- und LinkedIn-Informationen – liefert binnen Sekunden überlegene, datenbasierte Insights, wo Menschen stundenlang recherchieren müssten [🔗 [13]]. Bei deichbot zeigt sich beispielsweise, dass ein umfangreich trainierter KI-Prompt einen kompletten Akquise-Steckbrief in Sekundenschnelle erzeugen kann [🔗 [14]]. Darin sind alle wichtigen Fakten zum Zielunternehmen, Pain Points und Ansatzpunkte für den Erstkontakt bereits aufbereitet. Zum Vergleich: Manuell konnte die Zusammenstellung solcher Infos pro Lead leicht Stunden dauern [🔗 [15]].

Die Zeitersparnis für den Vertrieb ist enorm. Statt 15–30 Minuten händisch pro Prospect zu investieren, schafft es eine spezialisierte KI-Lösung, die gleiche Aufgabe in 2–3 Minuten zu erledigen [🔗 [16]]. In einer Fallstudie steigerte ein SDR mit Hilfe eines solchen Tools die Anzahl qualifiziert bearbeiteter Prospects von ~50 auf 200–300 pro Woche, da die Recherche pro Kontakt drastisch beschleunigt wurde [🔗 [16]]. Dadurch wird Vertriebszeit “freigespielt”: Mitarbeiter können deutlich mehr Kundenkontakte in derselben Zeit herstellen oder die gewonnenen Stunden für Abschlussvorbereitung und Kundengespräche nutzen, anstatt am Schreibtisch zu recherchieren [🔗 [12]]. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht bedeutet das, ein Unternehmen kann pro Vertriebsmitarbeiter viele Tausend Euro im Jahr einsparen. Denn wenn 5–7 Wochenstunden Recherche durch KI wegfallen, reduzieren sich die Personalkosten entsprechend – und noch wichtiger: Diese gewonnenen ~10–15 % der Arbeitszeit fließen zurück in den aktiven Vertrieb, was die Umsatzchancen erhöht [🔗 [11]]. Konservativ gerechnet kann allein die Automatisierung der Lead-Recherche jedem Vertriebler über 20.000 € an jährlichem Wert liefern (Kombination aus gesparter Arbeitszeit und zusätzlichem Umsatzpotenzial) [🔗 [4]].

Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz, gerade im Mittelstand (KMU) mit 50–500 Mitarbeitern, profitieren von solchen KI-Assistenten doppelt: Zum einen werden operative Kosten gesenkt, zum anderen verschlankt sich der Vertriebsprozess und wird schneller. Eine KI wie deichbot SalesGPT übernimmt Recherche, Analyse und sogar die Vorbereitung von Anschreiben oder Gesprächsleitfäden – Aufgaben, für die Vertriebler zuvor stundenlang selbst Informationen sammeln mussten. Dies verkürzt Verkaufszyklen (z. B. führen gut getimte, datenfundierte Kontakte erwiesenermaßen zu bis zu 18 % schnelleren Abschlüssen [🔗 [17]]) und erhöht die Schlagzahl an Kundeninteraktionen ohne zusätzliche personelle Ressourcen. Kurzum: Durch den Einsatz von KI in der Vertriebs-Vorbereitung können Unternehmen im DACH-Raum signifikante Zeit- und Kostenersparnisse realisieren. Gleichzeitig steigt die Effektivität der Verkaufsarbeit, da Vertriebsteams sich auf das Verkaufen konzentrieren können, während die KI die “Hausaufgaben” erledigt. Dies resultiert in einem messbaren ROI: weniger manuelle Recherchezeit, dafür mehr Abschlüsse – ein Wettbewerbsvorteil, den immer mehr Firmen nutzen. Bereits über 80 % der Sales-Teams investieren daher in KI-Technologie [🔗 [18]], um ihren Vertrieb zukunftsfähig aufzustellen. Mit Tools wie deichbot SalesGPT lässt sich in der Praxis zeigen, wie viel Vorbereitungszeit wirklich eingespart werden kann – und zwar in praktisch allen Branchen und Verkaufssituationen, vom IT-Dienstleister bis zum Industriezulieferer. Die Planung, potenzielle Kunden zu finden, anzusprechen und zum Abschluss zu führen, wird durch KI drastisch beschleunigt, was sowohl die Vertriebsproduktivität steigert als auch direkt Kosten einspart (weniger Arbeitsaufwand) [🔗 [4]]. Unternehmen, die diese Möglichkeiten ausschöpfen, können ihren Vertrieb in DACH deutlich effizienter und skalierbarer gestalten – und sich über sechsstelliges Einsparpotenzial freuen, wenn man die Zeitersparnis über ein ganzes Vertriebsteam hochrechnet. [🔗 [4]] [🔗 [12]]

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