Signed Revenue, direkt aus der Quelle
ARR, MRR, Zielerreichung und durchschnittliche Deal-Größe, berechnet auf Live-Salesforce-Daten statt auf einem wöchentlichen Export. Finance und Vertrieb öffnen den Report und sehen dieselbe Zahl.
Internes Tool · SPREAD AI
Reporting, das der Vertrieb wirklich öffnet
Eine Reporting-Ebene direkt auf Live-Salesforce-Daten für ein 30-köpfiges Go-to-Market-Team, mit der Anreicherung und den Automationen, die sie aktuell halten.
Eine Reporting-Oberfläche für die gesamte Revenue-Maschine
Pipeline, Signed Revenue, Beziehungen und Lead-Qualität, alles auf denselben Live-Salesforce-Datensätzen. So widersprechen sich keine zwei Zahlen.
Die Deals, die diese Woche eine Entscheidung brauchen
Opportunities nach gewichtetem New ARR sortiert, jeweils mit Phase, MEDDPICC-Abdeckung und dem nächsten offenen Schritt. Das Pipeline-Review läuft über diese Seite statt über eine neu gebaute Folie.
Eine Beziehungskarte, die der Vertrieb wirklich nutzt
Alle Kontakte eines Accounts, gruppiert nach Abteilung und Hierarchiestufe, mit dem letzten Kontakt und der Info, wer intern dafür kämpft. Entscheidend sind die Stufen, die auf null stehen: die Abdeckungslücken, auf einen Blick sichtbar. Genau dieser Teil hat für Akzeptanz gesorgt, weil eine Salesforce-Listenansicht das nie zeigen konnte.
Datensätze, die sich selbst anreichern
Ein Clay-Wasserfall läuft über jeden Kontakt: Person finden, Account und Domain auflösen, dann Arbeits-E-Mail, Mobilnummer und Jobtitel, wobei jeder Schritt zur nächsten Quelle durchfällt, bis ein Treffer da ist. Über 3.000 angereicherte Datensätze, direkt zurück nach Salesforce geschrieben, plus ein Enrich-Button am Datensatz selbst für alles, was der Zeitplan verpasst hat.
Inbound qualifiziert, bevor jemand Salesforce öffnet
Jeder eingehende Lead wird einer Spur zugeordnet, qualifizieren oder ablehnen, mit Konfidenzwert und einer Begründung in Klartext, und landet zusammen mit dem Salesforce-Link in Slack. „Ein bekannter OEM mit plausibler Engineering-Rolle“ sagt mehr als eine stille Statusränderung, und jede Entscheidung lässt sich mit einem Klick umdrehen.
Für jede und jeden die eigenen Reports
Alle pinnen die Reports, mit denen sie arbeiten, suchen über sämtliche Kennzahlen und landen wieder dort, wo sie aufgehört haben. Die Akzeptanz kam daher, dass es sich persönlich anfühlt, nicht aus einer Vorgabe.
Erst Ops, dann Engineering
Das System funktioniert, weil es nicht am Whiteboard entworfen wurde. Dieselbe Person hat den Betrieb geführt, bevor sie ihn automatisiert hat. Jeder Report beantwortet deshalb eine Frage, an der jemand wirklich hing.
Was sich verändert hat
100 %
Eine Zahl, der man traut
Das gesamte 30-köpfige GTM-Team öffnet das Reporting jede Woche, weil Umsatz und Pipeline endlich aus einer Live-Quelle kommen. Reviews starten bei Einigkeit statt bei Abgleich.
~2.500 Std.
Zeit zurück
Pro Jahr im Team zurückgewonnen: rund 1,8 Stunden pro Woche und Person, weg von Reporting und Nachtippen, hin zum Verkaufen.
>99 %
Felder, nach denen man filtern kann
Arbeits-E-Mail, Telefonnummer und Jobtitel bleiben über mehr als 3.000 Kontakte hinweg gefüllt, weil der Anreicherungs-Wasserfall sie planmäßig nachzieht. Segmentierung und Routing funktionieren, weil die Daten darunter es tun.
Dasselbe für Ihre Umsatzdaten?
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