Manchmal, wenn man genau hinhört, flüstert das Publikum einem zu, was man als Nächstes veröffentlichen sollte. Manchmal schreit es. Dies ist einer dieser anderen Fälle.

Als Operating Partner der Gründer, CROs und CMOs berät, werden wir häufig gebeten, die neuesten Tools vorzuschlagen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Kunden effektiver zu vermarkten, zu verkaufen und zu betreuen. Da in diesen Fragen genügend Muster erkennbar waren, beschlossen wir, das Problem direkt anzugehen, indem wir unsere Sichtweise auf den modernen Go-to-Market-Technologie-Stack darlegten.

Der Plan begann recht harmlos. Das heißt, bis deutlich wurde, dass wir uns in einer Übergangsphase architektonischer Umbrüche befinden. 

Eine ganze Generation lang dominierte das Inbound-Modell business-to-business -Marketing. Das Konzept basierte auf der Annahme, dass Marketing (Marketing-Automatisierung) und Vertrieb (CRM) jeweils ihr eigenes Datenerfassungssystem verwalten würden. Neuere, innovative Werkzeuge würden in diese zentralen Systeme integriert. Letztendlich würden diese zentralen Systeme die beliebtesten Erweiterungen selbst bauen oder kaufen, was dazu beitragen würde, die unkontrollierte Ausbreitung der Siedlungsstrukturen einzudämmen. 

Der heute von uns veröffentlichte Technologie-Stack ist im Wesentlichen eine aktualisierte Version dieses klassischen Modells. Doch schon jetzt steht es unter Druck. Foundation-Modelle – insbesondere die jüngsten Ankündigungen von Claude Code – stellen die Anwendungsarchitekturen von Drittanbietern in Frage, indem sie GTM-Experten mit grundlegenden technischen Fähigkeiten ausstatten, um viele der Funktionen zu entwickeln, die wir von Standardsoftware erwarten.

Wir haben uns daher entschieden, zwei Technologie-Stacks zu visualisieren. Betrachten Sie die heutige Veröffentlichung als Übergangsmodell. Es besteht aus Drittanbieteranwendungen – zumeist KI-nativen Anwendungen, aber auch einigen SaaS/KI-Hybriden –, die Funktionen ausführen, die den meisten Vertriebs- und Marketingteams relativ vertraut sind. Der Unterschied dieser Architektur zur SaaS-Ära besteht in der geringeren Zentralität dieser Datenspeichersysteme. Eine schnell wachsende Infrastrukturschicht ermöglicht den matrixartigen Datenaustausch zwischen Anwendungen (wodurch unsere Abhängigkeit von einer zentralen Datenbank verringert wird). Eine brandneue Kategorie „Workflows“ verringert unsere Abhängigkeit von manuellen E-Mails, und die De-Anonymisierung von Besuchern hat die Notwendigkeit von Formularen nahezu vollständig beseitigt. Inzwischen übernehmen Agenten im Vertrieb und Kundendienst viele Aufgaben, die früher von Einsteigern im Vertrieb, Supportmitarbeitern und Customer-Success-Managern erledigt wurden.

Dies würde als seismische Störung gelten, gäbe es nicht das Potenzial von Fundamentmodellen, uns zu den Grundprinzipien zurückzuführen. Deshalb werden wir in unserer nächsten Version untersuchen, inwieweit GTM durch ein Basismodell und entsprechende Codierungskomponenten integriert werden kann.

Doch zunächst einmal zum heutigen KI-orientierten GTM-Technologie-Stack. Unser Ziel war es, Ihnen eine nützliche Informationsquelle zur Verfügung zu stellen. Anstatt Sie mit allen möglichen Kategorien oder Unternehmen zu überfordern, haben wir die Logos hier auf eine Handvoll Anbieter beschränkt, die unserer Meinung nach eine Reihe von Ansätzen zur Erfüllung des Versprechens jeder Kategorie repräsentieren. Die Kategorie Attribution/Messung umfasst beispielsweise alles von meinungsstarken Attributionstools über umfassende Mixed-Media-Modellierungslösungen bis hin zu einem vergleichsweise einfachen „KI-Business- Analyst“. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit dem Thema Attribution umzugehen. Unsere Grafik enthält mehrere Optionen.

Wir haben auch erkannt, dass Unternehmen selten in eine einzige, einfache Kategorie passen. Viele der abgebildeten Händler gehören mehr als einer Kategorie an. Wir haben diese Anbieter nach ihrem primären Anwendungsfall klassifiziert und ihre Angebote zudem mit Anmerkungen versehen, um anzuzeigen, dass sie verschiedene Kategorien abdecken. Ebenso haben wir ein visuelles Kennzeichen eingeführt, um Unternehmen zu kennzeichnen, die Teil des Battery Investment Portfolio sind. Sie werden unter den Logos der KI-orientierten Unternehmen auch einige etablierte SaaS-Anbieter finden, da einige Unternehmen erfolgreich den Übergang zu einer führenden Position im Bereich KI geschafft haben.

Zu guter Letzt fragen Sie sich vielleicht, wie wir die in dieser Grafik dargestellten Anbieter ausgewählt haben. Innerhalb jeder Kategorie begannen wir mit einer umfassenden Liste von Unternehmen aus einer Vielzahl von Quellen – einige Produkte werden von unseren Portfoliounternehmen verwendet, andere wurden von unserem Investmentteam hervorgehoben und wieder andere von vertrauenswürdigen Anbietern empfohlen. Ein paar davon fanden wir einfach richtig cool. Dann reduzierten wir die Liste auf eine überschaubare Anzahl von Beispielunternehmen, wobei wir auch hier darauf achteten, ein breites Lösungsspektrum abzubilden.

Bitte teilen Sie uns mit, welche Kategorien oder Unternehmen wir übersehen haben – und behalten Sie den Teilnehmer unserer GTM-Tech-Stack-Serie im Auge.

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