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Von Outbound zu Intent-Based ABM: Wie Paretos "durstige Elefanten" identifiziert - EP 133 🇩🇪 | Thorsten Heilig und Mario Maier

• Björn W. Schäfer | Entrepreneur, Business Angel & Book Author • Season 1 • Episode 133

"Björn, wir haben Account-Based-Marketing sauber aufgesetzt. Dream-Account-Liste mit 200 Unternehmen. LinkedIn Ads. Personalisierte Outreach. Aber niemand reagiert."

Kommt dir bekannt vor?

Hier ist, was ich häufig sehe: Gründer definieren ihre Wunsch-Accounts. Sie schalten Ads. Sie senden personalisierte Mails und rufen unterschiedliche Personen im Buying Center an. Doch dennoch passiert wenig bis nichts. 

Thorsten Heilig und Mario Maier haben dieses Problem gelöst. Thorsten ist Co-Gründer von Paretos, einer meiner Business-Angel-Beteiligungen. Paretos' Decision Intelligence Software wird u.a. von Großunternehmen wie Edeka und Otto eingesetzt. Mario Maier ist Marketing-Experte und hat mit Thorsten den kompletten ABM-Aufbau bei Paretos strukturiert.

Die Herausforderung? Paretos hatte eine starke Outbound-Motion. Viele Meetings. Aber die Sales Cycles waren zu lang. Das Problem: Sie gingen proaktiv auf Accounts zu – ohne Intent dauerte das sehr lange.

Was du in dieser Episode lernst:

Die "Durstige Elefanten"-Metapher: Mario bringt es auf den Punkt: "Es geht darum, zu identifizieren, welcher Elefant durstig ist und auf dem Weg zur Wasserstelle. Dann strukturiert zu aktivieren." Das ist der Kern des Intent-basierten ABM. Nicht 200 Accounts gleichzeitig bespielen, sondern die identifizieren, die jetzt Momentum haben. "Wenn ich einen Elefanten 12 bis 24 Monate bearbeite, von dem Punkt, wo er null Interesse hat – das dauert natürlich viel länger, als wenn ich bereits die Elefanten picke, die die notwendigen Signale zeigen."

Die Segment-Analyse als Fundament: Mario startet nicht mit einer Wunschliste, sondern mit Daten: "Wir haben eine strukturierte Segment-Analyse gemacht und geschaut, in welchen Segmenten haben wir bei Paretos bereits Kunden, mit welcher Win-Rate." Sie analysierten, wo Paretos bereits erfolgreich ist. Dann expandierten sie gezielt in diese Segmente.

Die Intent-Signal-Maschine: Paretos trackt: (1) Website Visitor Identification – wer besucht regelmäßig die Website, (2) LinkedIn Engagement – wer liked Thorstens und Fabis Shares, (3) Email Opens und Klicks, (4) Ad-Engagement per Account. Sie nutzen Fibla, ein Tool das in HubSpot zeigt: "Welcher Account hat in 90 Tagen wie viele Impressions und Engagements auf unsere Ads." Mario: "Wir versuchen, all diese internen Quellen in ein Unified Scoring zusammenzuführen."

Der wöchentliche Aktivierungs-Rhythmus: Mario: "Wir sammeln wöchentlich und starten dann wöchentlich mit den Sellers durch, welche Elefanten durstig sind." Jeden Montag Meeting. Welche Accounts zeigen Intent? Welche sollten wir jetzt aktivieren? Dann greift das Playbook: (1) Thorsten schickt Connection Requests an Above-the-Line-Entscheider, (2) Coffee Packages werden rausgeschickt, (3) strukturiertes Retargeting auf LinkedIn, (4) personalisiertes Outreach vom Sales-Team. Mario: "Das ist so ein Trickle-Down-Effekt, sodass bei dem Account eine Opportunity kreiert wird mit maximalem Trust-Level."


Die KPIs, die wirklich zählen: 

  1.  Anzahl identifizierter Accounts mit Intent pro Zeitraum
  2. Cost per Intent Account
  3. Aktivierungsrate – von 50 identifizierten Intent-Accounts, wie viele schaffen wir zu aktivieren?

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