🌍 1. Globale Approximation

👉 Realistische Nutzung im Markt:

Datenquelle	Anteil
🟡 CRM-Daten	60–70%
🟡 Website-/Tracking-Daten	50–60%
🟡 Social Media	40–50%
🟡 Sales-Feedback (informell)	50–60%
🟢 Externe Daten / Intent Data	15–25%
🔥 KI-basierte Analyse	10–20%

🧠 Realität:

👉 Viele Daten vorhanden – aber:

nicht verbunden
nicht interpretiert
nicht handlungsfähig

🧩 2. Typische Muster

🔹 1. CRM = Standard, aber limitiert

basiert auf:
- bestehenden Kunden
- vergangenen Deals

👉 Problem:

Vergangenheit ≠ zukünftige Kaufentscheidungen

🔹 2. Website-Daten = unterschätzt

zeigt:
- Interesse
- Timing
- Themen

👉 wird aber oft:

nur oberflächlich genutzt (Traffic, Klicks)

👉 selten:
auf Account-Level interpretiert

🔹 3. Sales-Feedback = stark, aber chaotisch

extrem wertvoll
aber:
- nicht strukturiert
- nicht skalierbar

👉 Wissen bleibt:
im Kopf einzelner Mitarbeiter

🔹 4. Externe Daten / Intent Data = wachsend

Tools / Datenquellen:
- Marktverhalten
- Kaufintention

👉 Nutzung noch gering, aber:

👉 starker Hebel

🔹 5. KI = noch früh, aber kritisch

aktuell:
→ punktuell eingesetzt
selten:
→ zentraler Bestandteil

👉 Entwicklung:

wird zum Standard werden

📊 3. Das eigentliche Problem (wichtig!)

❗ Nicht die Daten fehlen

👉 sondern:

❌ fehlende Integration

CRM getrennt von Marketing
Website getrennt von Sales
Social getrennt von Strategie

👉 Ergebnis:

kein vollständiges Bild des Accounts

📊 4. Zusammenhang mit Erfolg

🔥 Klarer Unterschied:

❌ isolierte Datennutzung:

fragmentiertes Verständnis
falsche Prioritäten
ineffiziente Maßnahmen

🟢 integrierte Signalnutzung:

besseres Timing
höhere Relevanz
bessere Conversion

👉 typische Effekte:

+20–40% bessere Targeting-Qualität
deutlich bessere Priorisierung von Accounts

💥 5. AdGen-Interpretation

❗ Kernproblem:

👉 Unternehmen sammeln Daten…

👉 aber bauen keine Signale

👉 Unterschied:

Daten = Rohmaterial
Signal = entscheidungsrelevant

👉 Bedeutung im Modell:

Diese Frage bestimmt:

👉 Qualität von SIGNAL

Wenn Daten schlecht genutzt werden:

TARGET bleibt statisch
INFLUENCE wird generisch
SYSTEM wird ineffizient

👉 in einem Satz:

Nicht die Menge der Daten entscheidet – sondern ob daraus ein klares Signal entsteht.

🧠 6. AdGen-Reifegrad-Modell

Level-Struktur:

🔴 Level 1

kaum Daten

🟡 Level 2

einzelne Quellen (CRM etc.)

🟡 Level 3

mehrere Quellen, aber getrennt

🟢 Level 4

integrierte Datenbasis

🔥 Level 5

KI-gestützte Signal-Generierung

📊 7. Scoring-Empfehlung

Zustand	Punkte
keine Datenbasis	0
einzelne Quellen	25
mehrere, isoliert	50
integriert	75
KI-gestützt	100

🔥 8. Meta-Insight (sehr stark)

Narrative:

👉
„Die meisten Unternehmen haben genug Daten – aber keine Entscheidungsintelligenz.“

oder:

👉
„Daten ohne Kontext sind Lärm – erst Signale machen sie wertvoll.“

🧠 9. Verbindung zum Gesamtmodell

Jetzt beginnt der eigentliche Shift:

TARGET → Wen wir adressieren
SIGNAL → Warum jetzt & warum relevant

👉 erst zusammen:

entsteht echte Relevanz

B2B AdGen

Frage 2.1: Welche Datenquellen nutzen Unternehmen?