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Jolly Marketer

Planbare B2B-Pipeline

in 90 Tagen

Wenn Forecast Bauchgefühl ist und Vertrieb Leads nicht übernimmt, fehlt keine Kampagne. Es fehlt ein System. Wir bauen es.

Typische Effekte nach Umsetzung:

+40 % mehr qualifizierte SQLs

+55 % höhere Pipeline-Conversion

+30% Umsatz bei gleicher Teamgröße

• Erste Meetings mit qualifizierten Accounts ab Woche 3

• Pipeline entsteht durch System, nicht durch Zufall; AI übernimmt Routine, Ihr Team übernimmt Abschlüsse

• 20+ Jahre GTM in Enterprise und Mittelstand, bei Microsoft, IBM, Yahoo und eigenen B2B-Startups

(ex:

Microsoft Logo 16 9 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
IBM logo 2025 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
Infor logo square [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
yahoo logo 16 9 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

)

Revenue-Setup analysieren lassen
Jolly Revenue Engine Flywheel

Warum viele B2B-Unternehmen nicht planbar wachsen

1️⃣ Unklare Positionierung & ICP

Differenzierung und ICP sind zu unscharf. Das erzeugt Streuverluste

2️⃣ Pipeline ohne Architektur

Viele Maßnahmen, kein klarer Lead-to-Opportunity-Flow. Aktivität ersetzt System

3️⃣ Sales–Marketing-Misalignment

Unklare MQL/SQL-Definitionen und kein SLA. Übergaben frustrieren statt zu skalieren

4️⃣ CRM ohne Steuerungsfunktion

Daten sind da, Steuerung fehlt. Forecast bleibt unsicher

5️⃣ CAC steigt, Effizienz stagniert

Mehr Budget, kaum bessere Wirtschaftlichkeit: Wachstum wird teurer, nicht planbarer

Mehr mittelmässige Leads verstärken oft nur das Chaos

Revenue- und GTM-Architektur + KI bringen Struktur und mehr qualifizierte Leads

Ihr erster Schritt

Revenue-Architektur Audit

Innerhalb von 14 Tagen wissen Sie, wo Ihre Pipeline Leistung verliert und welche Hebel sofort Wirkung zeigen.

Leistungsumfang:

  • Klare ICP- und PMF-Transparenz
  • Funnel- und Conversion-Realität
  • CRM- und Forecast-Klarheit
  • KI- und Automatisierungspotenzial
  • Priorisierte 90-Tage-Hebel
Revenue Architektur prüfen lassen

Case Studies

Fractional CMO Lead Gen HubSpot DemandGen AI & Automation

Case Study

Revenue Engine: E-commerce SaaS

Styla Logopng 1 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Styla: vom kurzfristigen Sales-Push zum wiederholbaren Growth-System. HubSpot als zentrale Revenue Engine, damit Demand, Pipeline und Retention als System steuerbar werden.

  • Repositionierung entlang klarer Use Cases und Zielsegmente, plus priorisierte Wachstumshebel
  • Aufbau eines Growth-Teams und automatisierte Prozesse für Content, Nurturing, Conversion und Routing
  • Product-Led GTM (Activation, Lifecycle) und klare Hand-offs zwischen Produkt, Sales und Marketing

SQL Leads: +70% | Sales: +35%

Fractional CMO Lead Gen DemandGen AI & Automation Salesforce

Case Study

Revenue Engine: AgriTech SaaS

claas logo [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

CLAAS/365Farmnet: von Kampagnen zu einem Demand-System. Salesforce als GTM-Backbone für klar messbare Signale, schnelle Tests und skalierbare Neukundengewinnung.

  • Zielgruppen, Use Cases und Value Proposition schärfen, Potenzial klar priorisieren.
  • Kanal-Setup: Performance, Content und CRM-Prozesse, Messaging, saubere Sales-Übergaben.
  • Funnel-Steuerung über KPIs je Stufe, Reviews, Iteration, Budget und Ressourcen messbar datenbasiert optimieren.

Aktive User +300% | CAC: -50%

Systematisches B2B-Wachstum auf 4 Ebenen

Strategie, Pipeline, Nachfrage und Steuerung greifen ineinander – statt nebeneinander.

Strategy and Offer

Zielkunden glasklar

Positionierung, die verkauft

Multichannel Outbound Engine

Timing und Signale nutzen

Opportunities statt Replies

Demand & Inbound Engine

Inbound, der nicht zufällig ist

Content, der Pipeline baut

CRM Intelligence Engine

CRM sauber, Übergaben klar

Forecast belastbar

Was uns auszeichnet

a) Systembau statt Einzelmaßnahmen

b) C-Level-Erfahrung + operative Umsetzung

c) Architektur, Automatisierung und KI aus einer Hand

d) 20+ Jahre B2B-Erfahrung bei Microsoft, IBM, Infor, Yahoo plus eigene B2B-Startups

partner horizontal white [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Als offizieller HubSpot Partner mit 15 Jahren Erfahrung werden Marketing, Vertrieb und CRM zu einer messbaren Revenue Engine, mit klaren Workflows und planbarer Pipeline.

Teams, die mit uns skalieren

Logo Karussell
TissueGnostics
TruckRefunds
Status Labs
Transco
Piabo
Goodhouse Films
Caya
WeMatch
Teleconnect
Red Pepper
5 Sterne Redner
TissueGnostics
TruckRefunds
Status Labs
Transco
Piabo
Goodhouse Films
Caya
WeMatch
Teleconnect
Red Pepper
5 Sterne Redner
Logo Karussell Links-Rechts
Action1
Brayn.io
Caseware
Claas
DevAngels
i-ways
Interconnection
Le Guide Noir
Networker
OnQuality
Styla
AVILOO
Action1
Brayn.io
Caseware
Claas
DevAngels
i-ways
Interconnection
Le Guide Noir
Networker
OnQuality
Styla
AVILOO

Timeline

Vom Onboarding zu Ergebnissen

Woche 1-2

Marktfokus & Klarheit

• ICP und Positionierung schärfen

• Funnel und CRM Realität prüfen

Ergebnis

• Klare Wachstumsprioritäten

• Engpässe transparent sichtbar

Woche 3-8

Revenue-Architektur

• Outbound und Demand live schalten

• Automatisierung integrieren

Ergebnis

• Erste qualifizierte Leads

• Opportunities im System

Woche 9-13

System-Aktivierung

• Conversion gezielt optimieren

• Forecast und Reporting stabilisieren

Ergebnis

• Stabiler SQL Zufluss

• Belastbarer Umsatz-Forecast

Nach 90 Tagen ist der Pilot in den allermeisten Fällen eindeutig messbar

  • Tag 90 Review: Zahlen auf dem Tisch, klare Entscheidung.
  • Entweder Übergabe und interner Betrieb oder Skalierung mit Fractional CMO, mehr Output, neue Kanäle als Sprints.
Revneue Engine [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Läuft auf unserem Tech Stack

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Smartlead
Leadinfo partner 1 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
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Claude-Anthropic
antigravity google ai logo [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
n8n logo 1 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
Make [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines
heyreach [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Case Studies

Lead Gen HubSpot AI & Automation

Case Study

Automotive Tech / E-Mobility

aviloo logo b2b 75px 1 [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Aviloo: Signal-driven Cold Email Outbound für Automotive OEM-, Dealer- und Fleet-nahe Zielkunden, basierend auf datengetriebenem Research und konsequenter Hyper-Personalisierung.

  • Umfangreiches Scraping und Datenanreicherung, um Trigger, Buying Signals und relevanten Account-Kontext zuverlässig zu identifizieren
  • Hyper-Personalisierung auf Company- und Persona-Level (Use Case, Bestandssysteme, Events/Signale) ohne operative Reibung in der Skalierung

SQL Leads p/M: 25 | Reply Rate: 5–8%

Lead Gen DemandGen AI & Automation

Case Study

Logistics / Transportation

transco logo [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Transco GmbH: Automatisierte Outbound Engine plus HubSpot als Prozess-System für planbare Neukundengewinnung im B2B-Logistik-Umfeld, mit datenbasierter ICP- und Persona-Personalisierung.

  • Tiefes Scraping pro Zielindustrie: Pain Points, Trigger, Use Cases und Sprache der ICP- und Buyer-Personas systematisch extrahiert und verdichtet
  • Daraus abgeleitete Hyper-Personalisierung in Copy und Sequenzen, die exakt auf Kontext und Rolle einzahlt und hohe Reply Rates ermöglicht

SQL Leads p/m: 50 | Opps p/M: 5 | Reply Rate: 9%

Lead Gen AI & Automation

Case Study

Medical Devices / Life Sciences

TissueGnostics logo sm [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

TissueGnostics: spezifisches ICP (Researchers) mit AI-Scraping und Listbuilding als Kontext-Layer für hochrelevante, hyper-personalized, pain-point-driven Outreach Messages.

SQL Leads p/M: 25

Lead Gen AI & Automation

Case Study

Audit & Financial Reporting SaaS

Caseware Logo Stacked [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Caseware: Signal-driven Outbound Engine für ein regulierungsnahes ICP. AI-Scraping und Account-Kontext für hochrelevante Gesprächseröffnungen, plus sauberer Prozess bis zur Sales-Ready Übergabe.

SQL Leads p/M: 20

Lead Gen AI & Automation

Case Study

Software Development Agentur

ferendin logo [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

Ferendin Software: neues Geschäftsfeld = KI für industrielle Qualitätssicherung – mit 20 hochwertigen SQL-Leads pro Monat, davon 65 % über Cold-Email-Outreach und 35 % über Cold-LinkedIn-Outreach.

SQL Leads: +500%

Lead Gen AI & Automation

Case Study

Influencer Agency

LGN logo [Home]GTM-Systeme und Revenue Engines

LeGuide Noir, eine Agentur für Influencer-Marketing, hat ihre Reichweite im Hotelsektor deutlich erweitert und gewinnt nun 20 B2B-Leads pro Monat.

SQL Leads: +60%

Kundenstimmen

Lead Gen HubSpot

Kunde: Red Pepper (PR Agentur)

Multichannel-Lead-Gen & HubSpot-Optimierung

Optimierter Message-Market-Fit und präzisere ICPs

Lead Gen HubSpot

Kunde: GoInsourcing (Recruiting)

Cold Email Outreach & AI Automatisierungen

Strukturierte Kreativität für Lead-Gen und Prozessautomatisierung

Lead Gen AI & Automation

Kunde: SEMrush (SEO SaaS Tool)

Lead Gen und AI Automatisierungen

Mehr Akquise-Kanäle = mehr Leads = mehr Verkauf

FAQ

Was bringt ein Revenue-System im B2B konkret?

Ein Revenue-System verbindet Positionierung, Outbound, Inbound und CRM-Steuerung zu einer integrierten Wachstumslogik. Ziel ist nicht mehr Aktivität, sondern reproduzierbare Pipeline. Dadurch werden Übergaben klar, KPIs steuerbar und Teams arbeiten auf dieselben Ziele. Das reduziert Zufall und erhöht Effizienz.

Welche Ergebnisse sind in 90 Tagen realistisch?

In 90 Tagen sind strukturelle Effekte realistisch: schärferer ICP, klarere Übergaben, stabilere Conversion und bessere Forecast-Transparenz. Erste qualifizierte Leads entstehen oft ab Woche drei, wenn Outreach und Routing stehen. Nach 90 Tagen ist messbar, ob Pipeline-Qualität und Steuerbarkeit gestiegen sind.

Wie entsteht ab Woche 3 bereits Lead-Output?

Ab Woche drei entsteht Output, wenn Zielkundenfokus, Messaging, Sequenzen und CRM-Routing früh sauber gesetzt sind. Dann fließen erste Replies und Meetings in ein strukturiertes System, statt im Postfach zu versanden. Entscheidend ist nicht Volumen, sondern Qualifikation, Übergabe und konsequentes Follow-up.

Wie unterscheidet sich das von klassischer Lead-Generierung?

Klassische Lead-Generierung optimiert oft nur einen Kanal oder eine Kampagne. Ein Revenue-System startet mit Architektur: ICP, Messaging, Übergaben, KPIs und CRM-Logik. Erst dann werden Kanäle aktiviert. Ergebnis ist weniger Zufall, höhere SQL-Qualität und ein Setup, das intern weiter skaliert.

Wie reduziert man Streuverluste und erhöht Lead-Qualität?

Streuverluste sinken, wenn Zielkunden scharf definiert und Priorisierung konsequent wird. Statt „mehr Traffic“ geht es um kaufbereite Accounts, klare Trigger und passgenaues Messaging. In Kombination mit sauberem Routing verbessert sich die Lead-Qualität, weil die richtigen Kontakte im richtigen Kontext landen.

Wie wird Marketing und Vertrieb strukturell verzahnt?

Die Verzahnung entsteht über verbindliche Definitionen, Übergaben und gemeinsame KPIs. MQL und SQL sind klar geregelt, SLAs werden umgesetzt, und das CRM bildet den Prozess ab. So arbeiten beide Teams auf derselben Pipeline-Logik, statt Leads zu diskutieren oder Verantwortung zu verschieben.

Welche Rolle spielt das CRM im Wachstum wirklich?

Das CRM ist nicht Speicher, sondern Steuerungssystem. Wenn Lifecycle-Stufen, Routing, Datenhygiene und Dashboards sauber sind, wird Pipeline sichtbar und priorisierbar. Ohne diese Logik bleibt Forecast unsicher und Führung basiert auf Bauchgefühl. Mit sauberem CRM kannst du Wachstum aktiv steuern.

Wie wird KI im Go-to-Market sinnvoll eingesetzt?

KI ist ein Hebel für Geschwindigkeit und Prozessqualität, nicht der Strategy-Ersatz. Sie hilft bei Zielkunden-Priorisierung, Personalisierung, Datenanreicherung und Workflow-Automatisierung. Richtig eingesetzt reduziert sie manuelle Reibung, verkürzt Reaktionszeiten und macht Abläufe konsistenter, ohne Qualitätsverlust.

Für wen ist dieses Setup geeignet?

Geeignet ist es für B2B SaaS, B2B Tech und Industrieunternehmen mit 10 bis 250 Mitarbeitenden, die bereits verkaufen, aber keine stabile Pipeline-Steuerung haben. Besonders relevant bei längeren Sales-Zyklen, mehreren Stakeholdern und wenn Wachstum nicht an mehr Aktivität, sondern an Struktur scheitert.

Wann ist ein Fractional CMO als Delivery-Modell sinnvoll?

Sinnvoll ist es, wenn seniorige GTM-Führung fehlt, ein Vollzeit-Hire zu früh oder zu teuer ist und trotzdem schnell Struktur entstehen muss. Das Delivery-Modell verbindet Strategie und Umsetzung im Systembau, ohne langfristige Fixkosten. Entscheidend ist der Aufbau interner Steuerbarkeit, nicht externe Abhängigkeit.