Kursbeschreibung
Dieses Seminar richtet sich an alle, die ABM nicht als Kampagne, sondern als Revenue-Prozess aufsetzen wollen. Du lernst, wie Du KI nutzt, um die kritischen Engpässe im B2B-Marketing zu lösen: zu wenig Zeit für Research, zu wenig Differenzierung im Messaging und zu wenig Transparenz, was ABM wirklich bringt. Du beginnst mit einer sauberen ABM-Architektur: Segmentierung, ICP, Account-Tiers, Buying-Center-Rollen und ein Priorisierungsmodell, das Vertrieb und Marketing gemeinsam tragen. Danach erarbeitest Du eine Signal-Logik: Welche Daten aus CRM und digitalen Touchpoints eignen sich, um Timing zu erkennen, und wie vermeidest Du, dass vermeintlicher Intent Dich in die falsche Richtung lenkt. Im Messaging-Block baust Du eine Argumentationsbibliothek auf, die Use Cases, Outcomes und Einwände abdeckt. KI hilft Dir dabei, Varianten zu erzeugen, aber Du lernst auch, wie Du Tonalität, Belege und Branchenkontext so führst, dass es nicht generisch wirkt. Anschließend planst Du Content und Creatives entlang einer konsistenten Storyline und setzt Personalisierung so ein, dass sie relevant bleibt. Du entwirfst ABM-Plays inklusive Sequenzen, Verantwortlichkeiten und Sales Enablement. Zum Abschluss definierst Du ABM-KPIs, Reporting-Routinen und eine Experiment-Backlog-Struktur, damit ABM nicht nach dem ersten Quartal versandet, sondern messbar besser wird.
Zielgruppe
- B2B-Marketing Managerinnen und Marketing Manager (Demand Gen, Growth, Performance)
- ABM-Verantwortliche und Campaign Leads
- Sales Leaders und Business Development, die ABM mitgestalten
- Revenue Operations und CRM-Verantwortliche
- Für alle, die ABM mit KI planbar in Pipeline übersetzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von B2B-Marketing und Lead- oder Pipeline-Prozessen
- Idealerweise Zugriff auf typische interne Datenquellen wie CRM und Website-Kennzahlen (auch als Beispiel-Set im Kurs möglich)
Kursinhalte
- ABM-Strategie, die Vertrieb mitzieht
- ABM-Typen: 1:1, 1:few, 1:many und wann welcher Sinn ergibt
- ICP und Buying Center: Rollen, Trigger, Einwände
- Account-Auswahl: Fit, Intent, Timing, Priorisierung
- KI-gestützte Account-Research und Signale
- Quellen: CRM, Website, LinkedIn, Newsletter, Support, Ausschreibungen
- Intent- und Engagement-Signale: was belastbar ist und was nicht
- Research-Briefings und Account-Dossiers mit KI erstellen
- Messaging, das in komplexen Deals landet
- Value Proposition pro Segment und Use Case schärfen
- Personas im Buying Center: Nutzenargumente je Rolle
- Objection Handling: KI-gestützte Gegenargumente und Belege
- Content und Creatives für ABM skalieren
- 1st-Party-Content wiederverwerten: Cases, Webinare, Whitepaper
- Personalisierung ohne „Creepy“-Effekt
- Landingpages, E-Mail-Sequenzen, Ads: konsistente Storyline
- Orchestrierung: Kanäle, Sequenzen, Hand-offs
- Plays: Outreach, Retargeting, Events, Partner, Direct Mail
- Sales Enablement: Talk Tracks, Call-Prep, Account-Pläne
- Service-Level-Agreements zwischen Marketing und Vertrieb
- Messung, Attribution und ABM-Reporting
- ABM-KPIs: Coverage, Engagement, Pipeline, Win Rate, Velocity
- Dashboards und Reporting-Routinen, die Entscheidungen auslösen
- Experimente: Hypothesen, A/B-Tests, Iterationsplan
