Funky Sales Show | Der Podcast für modernen B2B-Vertrieb und Management

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Seit einigen Wochen unterstütze ich einen Gründer als Fractional Head of Sales — ihn und sein Team mit vier AEs, einen Tag pro Woche. Das Ausgangsbild im CRM: über 150 Vertriebschancen mit Abschlussdatum im laufenden Monat, teilweise bereits in der Vergangenheit. Kein gelebter Qualifizierungsprozess, Abschlussdaten auf Basis von Bauchgefühl, nahezu null Planbarkeit für Founder und Investoren. 

In dieser Folge zeige ich dir, wie ich das konkret gelöst habe — und nach drei Wochen den ersten belastbaren rollierenden Forecast präsentieren konnte. Fünf Bausteine aus der echten Umsetzung, neben vollen Kalendern und ohne Aktionismus.

Der erste Baustein ist ungewöhnlich, aber entscheidend: Beziehungsebene schafft Sachebene. Ohne Vertrauen im Team ist jede Veränderung zum Scheitern verurteilt - das gilt für Fractionals, Interims und neu eingesetzte Head-of-Positionen gleichermaßen. 

Baustein zwei sind CRM Basics: drei Felder, die alles andere erst möglich machen — Contract Start Date, Next Steps als Mutual Action Plan, und Next Step Date. Wer diese drei Felder nicht sauber pflegt, hat keinen Forecast. Er hat eine Hoffnungsliste.

Baustein drei ist die Transkriptanalyse — Qualifizierung light. Hunderte Gespräche, drei Kriterien: Why Change, Why Now, Why Us. Muster auf Unternehmens-, Team- und Einzelpersonenebene werden sichtbar, und die Fremdwahrnehmung trifft oft nicht mit der Selbstwahrnehmung der Reps zusammen. 

Baustein vier bringt Forecast-Kategorien mit echten Definitionen: Commit, Best Case, Pipeline — mit klaren Abgrenzungen, die das Team verinnerlicht hat. 

Baustein fünf ist der Weekly Meeting Rhythm: Accountability, Datenbasis und Enablement in einem, mit klaren Deliverables vor und nach dem Meeting.

Parallel zu dem manuellen Bottom Up-Forecast mit den AEs habe ich meine Software FUNKY bont danebengelegt. Weniger als 2 % Abweichung zum manuellen Forecast - und das in Minuten. Der Test unserer Software ist weiter gratis für 14 Tage.

Key Takeaways:

• Beziehung vor Daten: Erst Kontext und Vertrauen aufbauen, dann Struktur einfordern
• CRM Basics sind unverhandelbar: Contract Start Date, Next Steps, Next Step Date — drei Felder, die Forecast-Verlässlichkeit erst möglich machen
• Qualifizierung light mit drei Fragen: Why Change, Why Now, Why Us als pragmatische Basis für die Transkriptanalyse
• Forecast-Kategorien brauchen geteilte Definitionen — Commit, Best Case und Pipeline sind Labels ohne Wert, wenn das Team sie unterschiedlich versteht
• Wöchentliche Rituale halten das System am Laufen, wenn der Fractional nicht im Raum ist
• Meine Software FUNKY bont errechnete Anfang des Monats den voraussichtlichen Umsatz - mit lediglich 2% Abweichung zum tatsächlichen Umsatz 

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Most founders are great at starting. The rarest skill in entrepreneurship is finishing - building something all the way to a meaningful exit, without burning out, running out of cash, or losing the plot somewhere in the middle.

Steven Pivnik has done both. He built and scaled a technology company over two decades, navigating the full arc from scrappy startup to successful exit. Along the way, he became an Ironman athlete - and discovered that the two pursuits have more in common than anyone tells you.

In this conversation, Steven and Björn explore what it actually takes to go the distance. Pacing is the central theme: in endurance sports, you blow up if you start too fast. In business, the equivalent is burning cash before you've found your rhythm. Steven's framework is simple - monitor your cash flow the way you monitor oxygen in a race. When the numbers turn red, slow down before you're forced to stop.

The data obsession that changed everything for Steven started with a Garmin watch. Once he saw what structured metrics did for his training, he applied the same logic to his business: monthly operational reviews, department-level KPIs, decisions driven by numbers instead of gut feel. Revenue grew significantly. Not because of a new strategy - because of visibility.

On the exit side, Steven's top three: financials that are accurate and on time (table stakes for any acquirer), a clear growth trajectory that survives the deal, and a moat - something unique that a competitor can't easily replicate.

Key Takeaways

• Starting is easy. Finishing is the actual skill - and it's learnable.
• Cash flow is oxygen. Manage it as your race depends on it, because it does.
• Data beats gut feel. Structured KPIs transformed Steven's business the same way training metrics transformed his racing.
• Know your moat. Wide and deep beats fast-growing, but copyable every time.
• The mental muscle matters most at the end — in a race and in a company.

Link to Steven on Linkedin: www.linkedin.com/in/stevenpivnik

Link to his book: www.amazon.com/Built-Finish-Distance-Business-Life/dp/B0CB9HWSGW

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Der Discovery Call gilt als Einstieg in den Salesprozess. Dabei ist er etwas anderes: die einzige Gelegenheit, bilateral zu qualifizieren – ob du und der Kunde gegenseitig ein guter Fit sind.

Björn W. Schäfer zeigt in dieser Episode, warum die meisten B2B-SaaS-Teams Why Change und Why Now solide abfragen – aber bei Why Us systematisch zu kurz greifen. Die häufige Frage: Warum wir statt dem (direkten oder indirekten Wettbewerb? Die richtige Frage: Können wir diesen Anwendungsfall so erfüllen, dass wir die Erwartungshaltung übererfüllen werde - und ist dieser Kunden-Typ wertvoll für uns? Der Unterschied zwischen beiden kostet Unternehmen in der Praxis Monate an CS-Aufwand, verbrannte Ressourcen im Produkt Team, reaktives Feuerlöschen der Gründer:innen, und Churn, der im Discovery Call hätte verhindert werden können.

Das Framework: 

• Why Change wird kontextualisiert – operational, strategisch, finanziell, kompetitiv – je nachdem, mit wem du im Call sitzt. 
• Why Now identifiziert das Trigger-Event, das aus einem Interessenten einen Käufer macht. 
• Why Us wird cross-funktional validiert: zusammen mit CS und Product, gegen konkrete Referenzkunden, gegen den Jobs-to-be-Done des Interessenten – und gegen das Muster deiner erfolgreichsten Accounts.

Genau hier kommt AI ins Spiel. Björn transkribiert jeden Discovery Call und analysiert ihn systematisch gegen alle drei Ebenen: Wurde der Schmerz quantifiziert? Gibt es ein echtes Trigger-Event? Passt dieser Kunde und Use Case zu den Accounts, bei denen das Unternehmen bereits nachweisliche Erfolge geliefert hat? Das ist Skalierung von gutem Urteilsvermögen auf das gesamte Team.

Key Takeaways:

• Discovery qualifiziert bilateral: ob du und der Kunde gegenseitig ein guter Fit sind. – wiederholbar
• Why Us ist eine cross-funktionale Entscheidung: CS, Product und Sales müssen gemeinsam beurteilen, ob Use Case, Referenzen und Kunden-Typ passen
• AI macht den Muster-Abgleich skalierbar: jeder Call wird gegen die Erfolgsprofile der besten Accounts geprüft – systematisch, nicht nach Bauchgefühl
• Wiederholbarkeit ist die Grundlage für Skalierung – und die Entscheidung darüber fällt im Discovery Call

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Die klassische GTM-Organisation Post Founder Sales folgt einem bekannten Muster: Head of Sales, Head of Marketing, Head of Customer Success. Erfahrene Führungskräfte, die wissen, was zu tun ist. Was sechs bis zwölf Monate später folgt, ist häufig ein anderes Bild – langsamere Entscheidungen, mehr interne Abstimmung, und verpasste Businesspläne.

In dieser Folge zeigt Björn W. Schäfer, warum das kein Umsetzungsproblem ist, sondern ein Strukturproblem – und wie Hyper-lean GTM einen grundlegend anderen Aufbau ermöglicht. Deutlich schlanker, deutlich transparenter, und komplett verzahnt entlang der gesamten Customer Journey.

Der Kern des Ansatzes: Alles steht und fällt mit einer zentralen Datenbasis – dem Knowledge Graph. Ausgangspunkt ist in der Regel das dokumentierte Sales oder GTM Playbook. Darauf aufbauend werden Call-Transkripte aus Cold Calls, Discovery, Demo, Onboarding und QBRs systematisch ausgewertet – und liefern den objektiven Abgleich von ICP, Personas und Use Cases, für den klassische GTM-Führungsstrukturen Monate brauchen. Claude Code und andere AI-Lösungen übernehmen diesen Analyse-Layer heute vollständig: ohne politischen Filter, ohne Informationsverlust zwischen Markt und Founder.

Was stattdessen in den Vordergrund rückt: ein analytisch-strategischer Layer aus Founder und funktionalen Fachexpertinnen – mit klar konfigurierten Claude Skills pro Domäne – sowie operative Führungskräfte, die nah am Tagesgeschäft sind und für Umsetzung, Training und Enablement zuständig sind. Nicht mehr Ebenen. Die richtigen Ebenen.

Was Björn in seinem GTM-Bestseller Buch Funky Flywheels bereits vor zwei Jahren als Grundlage skizziert hat, ist mit dem richtigen AI-Setup heute technisch präziser umsetzbar denn je.

Key Takeaways:

• Erkenntnisse über Kunden leben in Gesprächen – nicht in Organigrammen. Jeder nicht ausgewertete Call ist verlorenes Marktfeedback.
• Claude Code ersetzt den Filter zwischen Markt und Founder: dieselbe Muster-Destillation wie ein erfahrener Head of Sales – ohne Verzerrung, in Stunden statt Monaten.
• Hyper-lean GTM ist kein Sparmodell. Es ist ein Präzisionsmodell: weniger Ebenen, klarere Ownership, schnellere Entscheidungen – auf Basis einer kontinuierlich aktualisierten Datenbasis.

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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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