Buyer Journey mit Exit-Kriterien und Land-and-Expand

    Definiert die Pipeline über Käuferhandlungen statt Verkäuferaktivität, zieht sie bis zum Wertereignis und zur Erneuerung durch und hängt drei Pakete mit Land-and-Expand-Logik daran.

    Owner
    CSO / Head of Sales
    Beteiligt
    RevOps / GTM Engineer, Customer Success, Finance
    Autonomiestufe
    2 · Mensch prüft
    Urteil nötig, Aussenwirkung. Ein Fehler kostet Glaubwürdigkeit.
    Auslöser
    Forecast verfehlt, der erste Nicht-Founder-AE kommt, oder die Pipeline hört bei der Unterschrift auf.
    Output
    Eine Pipeline, deren Stages der Käufer bestätigt, bis zur Erneuerung instrumentiert, mit drei Paketen und monatlichen Unit Economics je Kanal und Rep.
    Artefakt im Context Workspace
    strategy/buyer-journey.md (Stages, Exit-Kriterien, Wahrscheinlichkeiten, Pakete) + CRM-Konfiguration

    Warum jetzt

    Roberge ersetzt «Vertrag gesendet» durch «Red Lines vom Käufer erhalten»: Jede Stage hat ein Exit-Kriterium, das der Käufer erfüllt, sonst ist der Forecast eine Geschichte. Die Journey endet nicht bei der Unterschrift, sondern beim Wertereignis und bei der Erneuerung; Winning by Design nennt das den Bowtie mit zwei gleich instrumentierten Hälften. Die Benchmarks zeigen, was fehlt: 76 % der Deals haben kein Compelling Event, Deals über zwei Monate verlieren massiv an Win-Rate (Ebsta und Pavilion). Die zweite Hälfte entscheidet den Preis des Wachstums: Median-NRR 101 %, CAC-Payback 20 Monate (Benchmarkit), während hybride Pakete 105 % NRR halten gegenüber 99 % bei reiner Nutzung (High Alpha). Roberges Gates für GTM-Fit: LTV/CAC über 3, Payback unter 12 Monaten, je Kanal und je Rep gemessen.

    Agents

    • Pipeline Agent

      Pflegt CRM-Stages, Next Steps und Felder und meldet, was im Forecast nicht zusammenpasst.

    • Analyst Agent

      Rechnet Kohorten, Retention, Unit Economics und Teamvarianz aus den Rohdaten.

    Inputs

    • Buyer Journey aus den Interviews: Schritte, Entscheider, EinwändeContext Workspace
    • CRM mit Stage-Historie der letzten 12 MonateCRM
    • Das Wertereignis aus der DiagnoseProdukt- & Web-Analytics
    • ACV, Bruttomarge, Churn und CAC je KanalFinanzdaten

    Schritte

    1. 1

      Stages über Käuferhandlungen definieren

      Mensch

      Jede Stage hat ein Exit-Kriterium, das der Käufer erfüllt: Meeting angenommen, Zielzusammenfassung bestätigt, Kaufprozess bestätigt, Vertrag unterschrieben. Die Wahrscheinlichkeit je Stage kommt aus der Historie, nicht aus dem Bauch.

    2. 2

      Journey bis nach dem Kauf ziehen

      Mensch

      Onboarding-Plan bestätigt, Wertereignis erreicht, Erneuerung. Je Phase ein Call-to-Action und ein PreProduct (Audit, Benchmark, Pilot) statt Demo für Käufer, die erst recherchieren.

    3. 3

      Drei Pakete mit Land-and-Expand

      Mensch + Agent

      Ein Einstieg, der das Wertereignis schnell erreicht, zwei Ausbaustufen, hybrid aus Subscription und Nutzung. Der Analyst Agent rechnet die Varianten gegen ACV, Marge und Churn; der Preis steigt erst, wenn Retention und Unit Economics halten.

    4. 4

      CRM umbauen und sauber halten

      Agent

      Der Pipeline Agent setzt Felder, Pflichtbelege je Exit-Kriterium (bestätigende E-Mail, unterschriebener Plan), Next Steps und Alter je Stage. Er meldet Deals ohne Compelling Event und Deals über 60 Tage.

    5. 5

      Unit Economics instrumentieren

      Agent

      Vier Eingaben: Leads je Rep, Kosten je Lead, Lead-zu-Kunde, ACV. Daraus LTV/CAC und Payback je Kanal und je Rep, monatlich, mit voll geladenen Kosten. Closed-Lost-Gründe werden aus Gesprächen und CRM-Text klassifiziert.

    6. 6

      Monatlich lesen und entscheiden

      Mensch

      Plan, Forecast und Ist getrennt. Welcher Kanal und welcher Rep halten die Gates, was wird geändert, und ob ein Produkt- oder ein Positioning-Problem hinter den Verlusten steckt.

    Human Gate: hier entscheidet ein Mensch

    Der CSO beschliesst Stages, Gates und Pakete; Preisänderungen entscheidet ein Mensch mit Finance. Der Pipeline Agent darf Felder pflegen und mahnen, nie eine Stage ohne Käuferbeleg weiterschieben.

    Woran du erkennst, dass es wirkt

    MetrikZielwert
    Forecast-GenauigkeitIst innerhalb von ±10 % des Mid-Month-Forecasts
    Deals mit Compelling Event und bestätigtem Next Step100 % ab Stage 2; Benchmark: 76 % der Deals haben keines
    Payback und LTV/CAC je KanalPayback unter 12 Monaten, LTV/CAC über 3; Median 2025: 20 Monate
    Net Revenue Retentionüber dem Median von 101 %; hybride Pakete erreichen 105 %

    Qualitätskriterien

    • Kein Exit-Kriterium beschreibt eine Verkäuferaktivität.
    • Die Journey endet bei der Erneuerung, nicht bei der Unterschrift.
    • Wahrscheinlichkeiten stammen aus der Historie und werden quartalsweise nachgerechnet.
    • Die Pakete sind am Wertereignis ausgerichtet, nicht an der Feature-Liste.

    Anti-Patterns

    • Stages wie «Vertrag gesendet» oder «Demo gehalten».
    • Eine Pipeline, die bei der Unterschrift endet.
    • Forecast als Geschichte: Stories statt Pipeline-Daten.
    • Den Preis erhöhen, bevor Retention und Unit Economics halten.
    • Reine Nutzungspreise als Retentionshebel missverstehen.

    Quellen

    • Mark Roberge, The Science of Scaling (2025): Exit-Kriterien über Käuferhandlungen, Stage-Wahrscheinlichkeiten, Journey bis zur Erneuerung, Unit-Economics-Gates LTV/CAC über 3 und Payback unter 12 Monaten, Preis in drei Stufen (Kapitel 5, 18, 23, 30).
    • Ebsta × Pavilion, GTM Benchmarks Report (2025): 76 % der Deals ohne Compelling Event; Deals über zwei Monate verlieren Win-Rate; Low Performer rutschen 217 % häufiger spät (GTM Benchmarks 2025).
    • Benchmarkit mit Pavilion und Baker Tilly, B2B SaaS Performance Metrics Benchmarks (2025): Median-NRR 101 %, CAC-Payback rund 20 Monate (über 500 Firmen, 2025).
    • High Alpha, SaaS Benchmarks Report (2025): NRR nach Preismodell: hybrid 105 %, Subscription 102 %, reine Nutzung 99 % (über 800 Firmen, 2025).
    • Winning by Design, Revenue Architecture (the Bowtie) (2023/26): Der Bowtie: Akquisition und Expansion als zwei gleich instrumentierte Hälften eines Datenmodells.

    Danach meist

    • Nächster Schritt

    Vom Pattern zum System.

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