Cold Calling: Zwischen Mittelmaß und Spitzenleistung: Ersetzt KI bald Ihr Vertriebsteam?

Kernaussagen

KI ergänzt den Vertrieb – sie ersetzt ihn nicht. Auch 2026 erwarten Führungskräfte nicht, dass KI den Menschen in der Kaltakquise vollständig ersetzt. Stattdessen wird sie gezielt zur Automatisierung vorbereitender Aufgaben eingesetzt. 80 % der Entscheider planen, KI für Listenaufbau und Datenanreicherung zu nutzen. Nur 13 % glauben, dass KI im telefonischen Outbound die menschliche Interaktion und situative Anpassungsfähigkeit ersetzen kann.

Vom klassischen SDR-Modell zur KI-gestützten Akquise. Mehr als 60 % der CROs und Vertriebsleiter gehen davon aus, dass KI den Personalbestand im Vertrieb nur geringfügig verändern wird. Allerdings befürworten 33 % den Wandel hin zu einer zentral gesteuerten, KI-gestützten Vertriebsansprache statt eines traditionell fragmentierten SDR-Ansatzes.

Warum Kaltakquise effizienter wird. Die Effizienz im Cold Calling steigt auch dank KI. Die durchschnittliche Anzahl der Kontaktversuche, um einen Entscheider zu erreichen, ist von 2,9 auf 1,55 gesunken. Gleichzeitig integrieren 93 % der CROs KI in ihre Vertriebsprozesse, insbesondere für: Recherche und Unternehmens-Analyse, Priorisierung kaufbereiter Leads und Steigerung der Meeting-Konversionsraten.

Der entscheidende Unterschied: System statt Tool. KI allein ist 2026 kein Wettbewerbsvorteil mehr. Entscheidend ist, wie Teams drei Faktoren kombinieren:

• Präzise, verifizierte Daten
• KI-gestützte Priorisierung
• Disziplinierte und strukturierte Gesprächsführung

Bei Cognism führte diese Kombination aus verifizierten Mobilnummern, KI-gestützter Recherche und klarer Struktur zu einer Antwortrate von 13,3 % und einer Erfolgsquote von 11,3 %.

Die Zukunft gehört nicht rein automatisierten Vertriebsmodellen sondern intelligent orchestrierten Teams aus Mensch und KI.

Methodik der Datenerhebung

Unser Bericht basiert auf Daten von mehr als 200.000 Kaltakquiseanrufen aus verschiedenen Branchen über WHAM, einer Umfrage unter 15 Chief Revenue Officers (CROs) und Vertriebsleitern in der SaaS- und IT-Dienstleistungsbranche sowie zusätzlichen Daten aus dem State of Outbound in 2026-Bericht von Cognism. Die Ergebnisse zeigen deutlich: Die Leistungsunterschiede ziehen sich durch den gesamten Prozess, angefangen von der Erreichbarkeit über die Verbindungssquote bis hin zu tatsächlich stattfindenden Meetings.

Kaltakquise gewinnt wieder an Wirkung – doch viele Teams bleiben im Durchschnitt

Aktuelle Branchen-Benchmarks zeigen: Die Erfolgsquote im Cold Calling ist von 2,3 % auf 2,7 % gestiegen. Der Kanal funktioniert also weiterhin.

Gleichzeitig wird es in einer KI-getriebenen Vertriebswelt zunehmend schwieriger, mit Konversionsraten von 2–3 % die Personalkosten im Vertrieb wirtschaftlich zu rechtfertigen.

Bei Cognism zeigt sich ein anderes Bild: SDRs, die mit verifizierten Kontaktdaten und KI-gestützter Unternehmensrecherche arbeiten, erreichten 2025 eine Antwortrate von 13,3 % bei Kaltakquiseanrufen. Zum Vergleich: Sales-Mitarbeiter erzielten bei Anrufen bei bereits vorqualifizierten oder bekannten Kontakten eine Erfolgsquote von 14,4 %.

Das bedeutet: Wenn Datenqualität und Targeting stimmen, verhält sich ein „kalter“ Anruf fast wie ein warmer. Das Telefon wird damit zu einem planbaren, skalierbaren Zugang zu Entscheidern und nicht zu einem reinen Volumenspiel.

Top-Performer gewinnen durch das Zusammenspiel von KI, Daten und Menschen

Das Outbound-Team von Cognism steigerte seine Erfolgsquote im Cold Calling von 6,7 % auf 11,3 % – mehr als das Vierfache des Branchendurchschnitts.

Auf diesem Leistungsniveau entsteht echter strategischer Spielraum: Entweder generieren Umsatzverantwortliche mit derselben Teamgröße deutlich mehr qualifizierte Gespräche oder sie erreichen vergleichbare Ziele mit geringerem Personaleinsatz und niedrigeren Vertriebskosten.

Der Unterschied liegt nicht in einzelnen Tools, sondern im Betriebsmodell: Verifizierte, DSGVO-konforme Daten, KI-gestützte Workflows und professionelle Gesprächsführung greifen systematisch ineinander.

Im Jahr 2025 kontaktierte Cognism rund 196.000 Zielkunden. Das kombinierte Outbound-Modell aus persönlicher, relevanter Ansprache, hochwertigen Daten und KI-gestützter Priorisierung erzielte:

• 16,06 % Konversion vom erreichten Kontakt zum gebuchten Meeting
• 85,9 % Show-Rate – das heißt: Fast neun von zehn vereinbarten Meetings fanden tatsächlich statt

Wirtschaftlich bedeutet eine Cold-Calling-Erfolgsquote von 11,3 % vor allem eines: mehr relevante Gespräche mit den richtigen Entscheidern.

Effizienz steigt und KI ist ein zentraler Treiber

Die Effizienz in der Kaltakquise verbessert sich deutlich.

Die durchschnittliche Anzahl der Kontaktversuche, um einen Entscheider zu erreichen, ist von 2,9 auf 1,55 gesunken. Das reduziert Streuverluste, spart Zeit und senkt die Kosten pro Gespräch. Gleichzeitig ist die durchschnittliche Gesprächsdauer von 93 auf 82 Sekunden zurückgegangen, was ein Hinweis auf fokussiertere, zielgerichtetere Gespräche ist.

Auch die Aktivitätsdaten zeigen ein klares Muster: SDRs konzentrieren sich weiterhin primär auf das Telefon. LinkedIn und E-Mail werden in kompakten Sequenzen von drei bis fünf Touchpoints eingesetzt.

KI übernimmt dabei zunehmend Recherche, Priorisierung und administrative Aufgaben. Das Ergebnis: Mehr Zeit für echte Gespräche und weniger Zeit für Vorbereitung und Datenpflege.

KI verstärkt Go-to-Market-Strategien, sie ersetzt sie nicht

Teams mit Erfolgsquoten von 10–11 % sind nicht jene, die SDRs durch KI-Bots ersetzt haben. Es sind die Teams, die KI gezielt einsetzen, um bessere Zielkundenlisten zu erstellen, Prioritäten zu setzen, Recherchezeiten zu verkürzen und Gesprächs- sowie Einwandmuster systematisch auszuwerten.

Die Gespräche führen weiterhin Menschen. KI stellt sicher, dass diese Gespräche mit den richtigen Entscheidern, zum richtigen Zeitpunkt stattfinden.

Ein rein KI-gestützter Outbound-Ansatz kann zwar mehr Nachrichten versenden, erreicht jedoch selten die Konversionsraten eines professionell geführten Telefongesprächs, das auf validen Daten und klarer Priorisierung basiert.

Bei der Analyse Tausender Anrufe aus dem Jahr 2025 identifizierte Cognism ein klares Muster bei Top-Performern: echte Zwei-Wege-Gespräche. SDRs starteten mit prägnanten, fokussierten Einstiegen. AEs vertieften das Gespräch. Beide stellten gezielte Fragen, hielten Monologe kurz und gaben dem potenziellen Kunden den größten Redeanteil.

Genau hier liegt die Grenze von KI: Sie kann Daten analysieren und Signale priorisieren, aber kein hochwertiges, dialogorientiertes Geschäftsgespräch führen, das echte Prioritäten offenlegt und Abschlüsse vorantreibt.

Regionale Performance zeigt, wo das Modell am stärksten wirkt

Die Erfolgsquote von Cognism im Cold Calling liegt bei 16 % in Europa, 11 % in den USA und 7 % im Vereinigten Königreich.

Diese Unterschiede sind nicht allein kulturell bedingt. Sie zeigen vielmehr, wo drei Faktoren optimal zusammenspielen: starke regionale Datenbasis, lokale Marktkenntnis und KI-gestützte Workflows. Wo diese Kombination greift, erreicht Kaltakquise zweistellige Erfolgsquoten und wird vom spekulativen Volumenspiel zu einem planbaren Pipeline-Treiber.

Hinter den Zahlen steht überall dasselbe Fundament: verifizierte, regionsspezifische Kontaktdaten und eine konsequent telefonbasierte Ansprache. Vertriebsteams sind darauf geschult, das Telefon über den gesamten Saleszyklus hinweg strategisch einzusetzen. Unter anderem zur Eröffnung von Gesprächen, zur schnelleren Qualifizierung, zur Beschleunigung von Opportunities im Mid-Funnel und zur Absicherung von Forecasts in der Spätphase.

Das Ergebnis: höhere Planbarkeit, bessere Conversion und mehr Kontrolle über die Pipeline-Entwicklung.

Die Wettbewerbslücke in der Kaltakquise wird 2026 größer

Dieser Report zeigt im Detail, wie KI, Datenqualität und Anrufstrategie die Kaltakquise grundlegend verändern – und warum sich der Abstand zwischen durchschnittlichen und leistungsstarken Outbound-Teams weiter vergrößern wird.

Für Führungskräfte stellt sich nicht mehr die Frage:
„Kann KI unsere SDRs ersetzen?“

Sondern vielmehr:
„Bleiben wir bei 2–3 % Erfolgsquote – oder entwickeln wir ein KI-gestütztes, lokal verankertes Outbound-Modell, das dauerhaft 10–11 % erreicht?“

2026 wird nicht das Jahr der Automatisierung um jeden Preis, sondern das Jahr der strukturellen Überlegenheit im Go-to-Market.

Der Stand der Kaltakquise 2026: KI hat sie nicht verdrängt sondern neu definiert

Mit dem Aufstieg von KI stellen sich viele Führungsteams dieselbe FrageWenn KI recherchieren, E-Mails verfassen und Gesprächsleitfäden erstellen kann, wozu brauchen wir dann noch ein Kaltakquise-Team?

Die aktuellen Branchen-Benchmarks und die Daten von Cognism liefern eine klare Antwort: KI hat Kaltakquise nicht überflüssig gemacht. Sie hat die Messlatte verschoben und durchschnittliche Performance deutlich teurer gemacht.

Im vergangenen Jahr stand Cold Calling massiv unter Druck. Die durchschnittliche Erfolgsquote war von 4,82 % (2024) auf 2,3 % gefallen. Viele Unternehmen hinterfragten, ob sich der Kanal wirtschaftlich noch lohnt,  insbesondere angesichts von KI, die skalierbare, automatisierte Outreach-Prozesse verspricht.

Unsere Befragung von Chief Revenue Officers und Vertriebsleitern aus SaaS- und IT-Unternehmen bestätigt dieses Bild:

Auf die Frage, welche Aufgaben KI in den kommenden 24 Monaten mindestens ebenso gut wie Menschen übernehmen kann, nannten:

• 93 %: Recherche und Priorisierung potenzieller Kunden
• 93 %: CRM-Pflege und Dokumentation
• 80 %: Listenerstellung und Datenanreicherung
• Rund 75 %: Erstellung von E-Mail-Texten und Sequenzsteuerung

Doch nur 13 % glauben, dass KI Kaltakquise auf dem Niveau menschlicher SDRs durchführen kann. Weniger als ein Drittel traut KI zu, Einwände souverän zu behandeln oder qualitatives Call-Coaching zu ersetzen.

Mit anderen Worten: Führungskräfte sehen KI als starken Effizienztreiber rund um den Anruf aber nicht als Ersatz für das eigentliche Verkaufsgespräch.

Die Zukunft der Kaltakquise liegt nicht in der vollständigen Automatisierung, sondern im intelligenten Zusammenspiel von KI und menschlicher Gesprächsführung.

Ein Chief Revenue Officer eines SaaS-/Softwareunternehmens sagt:

"Alles, was mit Recherche, Priorisierung und Workflow-Management zu tun hat, wird auf KI umgestellt. Überall dort, wo menschlicher Einfallsreichtum gefragt ist, wird es so bleiben wie es ist. Die persönliche Touch wird also nicht verschwinden."

Die Daten von WHAM und Cognism zeichnen ein differenziertes Bild der Kaltakquise im Jahr 2026.

Branchenweit ist die durchschnittliche Erfolgsquote auf 2,7 % gestiegen. Das zeigt: Outbound funktioniert weiterhin und Telefonakquise lieft gute Ergebnisse.

Gleichzeitig bestätigt sich ein anderes Muster: SDRs, die mit verifizierten Kontaktdaten arbeiten, erzielen bei Cognism eine Antwortrate von 13,3 % bei Cold Calls – nahezu auf dem Niveau von AEs, die warme Opportunities anrufen (14,4 %).

In der Praxis bedeutet das: „Kalte“ Anrufe sind zunehmend echte Gespräche mit relevanten Entscheidern und nicht mehr bloße Wahlversuche ins Leere.

Noch deutlicher wird der Unterschied bei der Gesamtperformance: Das Outbound-Team von Cognism steigerte seine Erfolgsquote im Cold Calling von 6,7 % auf 11,3 % und spielt damit in einer anderen Liga als der Marktdurchschnitt. Ein vereinfachtes Beispiel:

Ein Team aus 10 SDRs tätigt jeweils 80 Anrufe pro Tag.

• Bei 2,7 % Erfolgsquote entstehen rund 22 positive Ergebnisse täglich.
• Bei 11,3 % sind es etwa 90.

Wie sich ein „positives Ergebnis“ in Meetings, Opportunities und Umsatz übersetzt, variiert je nach Unternehmen. Die Richtung ist jedoch eindeutig:

Teams mit 10–11 % Erfolgsquote können entweder

• mit deutlich weniger Personal eine vergleichbare Pipeline generieren –
  oder
• mit gleicher Teamgröße erheblich mehr Pipeline aufbauen.

Im Jahr 2025 kontaktierte Cognism rund 196.000 potenzielle Kunden.

Im Durchschnitt erfolgten etwas mehr als drei Kontaktversuche pro Person. Dennoch wurden 16 % in Meetings konvertiert und rund 86 % dieser Meetings fanden tatsächlich statt.

Für Führungsteams bedeutet das: Ein leistungsstarker Outbound-Motor basiert nicht auf mehr Volumen, sondern auf besseren Kontakten, die zu Gesprächen und realer Pipeline führen.

Die Schlüsselfrage für Führungskräfte ist, was hinter diesem Anstieg steckt.

Für Cognism liegt die Verbesserung nicht darin, dass mehr Anrufe getätigt wurden. Sondern durch:

• Hochwertige, verifizierte Daten

  Direkte Kontaktdaten relevanter Entscheider reduzieren Umwege über Telefonzentralen und vermeiden Sackgassen. Das spart Zeit und erhöht die Gesprächsquote.

• KI-gestützte Workflows

  Automatisierte Recherche, Account-Kontext und strukturierte E-Mail-Follow-ups entlasten SDRs operativ und schaffen mehr Zeit für wertschöpfende Gespräche.

• Fokussierte Anrufstrategie

  Intent-Signale und Engagement-Daten helfen, den persönlichen Einsatz gezielt dort zu konzentrieren, wo eine reale Wahrscheinlichkeit für ein qualifiziertes Geschäftsgespräch besteht.
  
  

Wie Jack, Co-Direktor bei WHAM, es ausdrückt:

„Die besten Vertriebsteams lernen, sich anzupassen; sie kennen die Herausforderungen, die Daten und Technologie mit sich bringen. Anstatt stundenlang mit Telefonzentralen zu telefonieren, denken sie über den Tellerrand hinaus, gehen mit Problemen voran und passen sich an die aktuelle Welt der Sättigung an.“

Aus Sicht der Unternehmensleitung ist Kaltakquise im Jahr 2026 keine Ja-oder-Nein-Entscheidung mehr sondern eine Frage des Modells.

Ein Setup mit 2–3 % Erfolgsquote, geringer Datenqualität und kaum KI-Unterstützung wird es schwer haben, gegen automatisierte Kanäle zu bestehen. In diesem Szenario sind die Personalkosten zunehmend schwer zu rechtfertigen.

Ein Modell mit 10–11 % Erfolgsquote, bei dem KI, verifizierte Daten und professionelle Gesprächsführung ineinandergreifen, wird dagegen zu einem profitablen Bestandteil des Go-to-Market-Mixes. Es ermöglicht eine planbare Pipeline – ohne dass die Teamgröße proportional mitwachsen muss.

Die eigentliche Frage lautet also nicht, ob Kaltakquise überlebt. Sondern wie sie betrieben wird:

• Als volumengetriebene, rein menschliche Aktivität mit niedriger Rendite.
• Als vollständig automatisiertes KI-Experiment ohne echte Gesprächsqualität.
• Oder als bewusst orchestriertes Modell, in dem KI unterstützt, Daten präzisieren und Menschen verkaufen – und das Telefon zum Wettbewerbsvorteil wird.

Dieser Report fokussiert sich auf die dritte Option – und darauf, was leistungsstarke Teams von denen unterscheidet, die im Durchschnitt verharren.

Verbindungseffizienz und was sie für Ihre Teamgröße bedeutet

Ein zentraler Indikator für die veränderte Wirtschaftlichkeit der Kaltakquise ist die Anzahl der Kontaktversuche, die nötig sind, um einen Entscheider tatsächlich zu erreichen.

Mit steigender Datenqualität und dem Einsatz von KI wird jeder einzelne Vertriebsmitarbeitende produktiver. Damit wird diese Kennzahl weniger zu einer operativen Effizienzfrage und stärker zu einer strategischen Entscheidung über Größe, Struktur und Produktivität Ihres Outbound-Teams.

Wenn weniger Versuche pro Gespräch nötig sind, verändert das nicht nur die Tagesleistung eines SDRs, sondern auch die Frage, wie groß Ihr Vertriebsteam künftig wirklich sein muss.

Verbindungseffizienz: Ein operativer Wert mit strategischer Wirkung

Aktuelle Branchendaten zeigen: Entscheider nehmen Anrufe unbekannter Nummern zunehmend beim ersten Versuch an. Im Schnitt sind heute nur noch 1,55 Kontaktversuche nötig, um ein Gespräch zu führen – zuvor waren es 2,9.

Auch die Daten von Cognism bestätigen diesen Trend: 2025 führten SDRs über 449.000 Anrufe durch und erzielten dennoch eine Antwortrate von 13,3 %. Das ist das Ergebnis von präzisen Daten, klar priorisierten Zielkontakten und einer disziplinierten Telefonkadenz und nicht bloß höherem Volumen.

Was oberflächlich wie eine operative Kennzahl wirkt, hat direkte wirtschaftliche Auswirkungen:

• Weniger Versuche pro Gespräch = geringere Kosten pro Kontakt
• Mehr erreichte Entscheider pro SDR = schnellere Qualifizierung und höhere Forecast-Genauigkeit

Ein einfaches Beispiel:

10 SDRs tätigen jeweils 80 Anrufe pro Tag an 20 Arbeitstagen.

• Bei 2,9 Versuchen pro Verbindung entstehen ca. 552 Live-Gespräche pro Monat.
• Bei 1,55 Versuchen sind es rund 1.032 Live-Gespräche – bei identischem Team und identischem Call-Volumen.

Die Zahl echter Marktgespräche verdoppelt sich nahezu – ohne zusätzliches Personal.

Die Effizienz zeigt sich auch in den Ergebnissen: 2025 kontaktierte Cognism rund 196.000 potenzielle Kunden. Durchschnittlich wurden nur 3,36 Versuche pro Person benötigt, 16 % davon in Meetings konvertiert – und rund 86 % dieser Meetings fanden tatsächlich statt.

Weniger Leerlauf. Mehr reale Gespräche. Höhere Planbarkeit.

Mit 2,9 Versuchen pro Verbindung benötigen Sie mehr Personal, um eine bestimmte Gesprächsmenge zu erreichen.

Mit 1,55 Versuchen kann jeder SDR einen deutlich größeren Marktanteil abdecken – oder Sie halten Ihre Abdeckung mit einem schlankeren Team stabil.

Für Geschäftsführung und Finanzverantwortliche ist das keine Frage höherer Arbeitsbelastung, sondern eine Modellfrage:

• Gleiches Team, mehr Pipeline
• Schlankeres Team, gleiche Pipeline
• Oder Reinvestition der Effizienzgewinne in bessere Daten und KI, um den Effekt weiter zu verstärken

Damit wird KI weniger zu einer theoretischen „Ersetzungsdebatte“ und mehr zu einer betriebs-wirtschaftlichen Hebelentscheidung.  Die entscheidende Frage lautet nicht: „Brauchen wir noch Menschen im Outbound?“

Sondern:
„Wie gestalten wir Teamgröße, Struktur und Fokus neu, sodass KI die Produktivität steigert, ohne die Qualität der Gespräche zu verlieren?“

Ein CRO eines mittelständischen SaaS-/Softwareunternehmens fügt in unserer Umfrage hinzu:

„Unser Ziel ist es, jeden Mitarbeiter um 20 % effizienter zu machen.  Wir messen die Zeitersparnis pro Woche und Person mit einigen unserer KI-Tools, und wir verzeichnen durchgängig 3 bis 4 Stunden Einsparungen pro Woche. 

Darüber hinaus werden wir Änderungen am Gesamtprozess einführen, indem wir KI-Agenten in den zu befolgenden Prozess einfügen und so die Zeitersparnis auf eine leicht messbare Weise sicherstellen - Prozess A vs. Prozess B."

KI vs. Menschen: Kann KI das Vertriebsteam ersetzen?

Brauchen wir im Outbound überhaupt noch Menschen?

Für viele Führungsteams lautet die eigentliche Frage heute nicht mehr: „Wie verbessern wir unsere Kaltakquise?“ Sondern: „Brauchen wir dafür überhaupt noch Menschen?“

Wenn KI recherchieren, E-Mails verfassen, Gesprächsleitfäden erstellen und Follow-ups automatisieren kann, warum weiterhin in Vertriebsteams investieren? Die Branchen-Benchmarks dieses Reports, kombiniert mit den Erfahrungswerten von Cognism, liefern eine pragmatische Antwort:

KI ist günstig pro Kontakt. Von Menschen geführte Gespräche, unterstützt durch KI und hochwertige Daten, sind jedoch deutlich effektiver pro geschaffener Sales-Opportunity.

Was Führungskräfte wirklich erwarten

Unsere Befragung von CROs und Vertriebsleitern zeigt:

• 40 % erwarten keinen wesentlichen Einfluss von KI auf die Teamgröße.
• 60 % rechnen mit einer moderaten Reduktion von 1–25 %.
• Niemand geht davon aus, dass KI mehr als ein Viertel des Vertriebsteams ersetzt oder die Mitarbeiterzahl massiv erhöht.

Das Signal ist klar: KI soll Effizienz steigern und nicht den Menschen vollständig verdrängen.

Die Daten aus 2025 bestätigen dieses Bild. Selbst bei überdurchschnittlichen E-Mail-Antwortraten wurde der Großteil der Outbound-Meetings weiterhin telefonisch generiert.  E-Mail, Social Selling und Automatisierung erhöhen die Sichtbarkeit. Qualifizierte Geschäftsmöglichkeiten entstehen jedoch überwiegend im direkten Gespräch.

Angenommen:

• Eine rein KI-gesteuerte E-Mail-Kampagne konvertiert 1–2 % der Kontakte in Meetings.
• Eine von Menschen gesteuerte Telefonakquise erzielt 11,3 %, wie beim Cognism-Team.

Auf den ersten Blick wirkt der KI-Ansatz günstiger pro Versand. Betrachtet man jedoch die Anzahl der benötigten Kontakte, um dieselbe Meeting-Anzahl zu erreichen und die Qualität dieser Meetings im weiteren Sales-Prozess, verschiebt sich die Wirtschaftlichkeit deutlich.

Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob KI Menschen ersetzt.
Sondern wie KI eingesetzt wird, um menschliche Gespräche gezielter, produktiver und profitabler zu machen.

Ein Vertriebsmitarbeiter am Telefon, unterstützt durch KI und hochwertige Daten:

• spricht mit weniger, aber relevanteren Kontakten
• erzielt deutlich höhere Konversionsraten
• gewinnt tieferen Kontext, der Qualifizierung, Forecast-Genauigkeit und Abschlussquoten verbessert

Entscheidend ist, was im Gespräch passiert.
Bei der Analyse Tausender Discovery-Calls stellte Cognism fest: Top-Performer dominieren nicht das Gespräch. Sie führen ausgewogene Dialoge (ca. 45–55 % Redeanteil), stellen 35–45 gezielte Fragen pro Stunde und vermeiden lange Monologe.

Diese Fähigkeit, situativ nachzufassen, zuzuhören, neu zu rahmen und Vertrauen aufzubauen, ist genau der Punkt, an dem Menschen weiterhin Wert schaffen – und den KI bislang nicht zuverlässig replizieren kann.

Drei Prinzipien für die Geschäftsführung stellen sich dabei heraus:

1. KI reduziert Aufwand ersetzt aber kein Urteilsvermögen KI automatisiert Recherche, Personalisierung, E-Mail-Entwürfe, CRM-Pflege und Call-Zusammenfassungen. Sie verkürzt die Vorbereitungszeit – ersetzt aber nicht Nuancen, Einwandbehandlung und Vertrauensaufbau im Gespräch.

2. Im komplexen B2B-Vertrieb entsteht Wert im Dialog. Gerade im Mittelstand und Enterprise hängt Fortschritt davon ab, interne Dynamiken zu verstehen, Risiken zu moderieren und mehrere Stakeholder auszurichten. Diese Fähigkeiten entstehen im Gespräch und nicht im Algorithmus.

3. Das effiziente Modell ist KI-unterstützt – nicht KI-ersetzt: Teams mit zweistelligen Erfolgsquoten im Cold Calling kombinieren verifizierte Daten (weniger Streuverluste), KI-gestützte Priorisierung und Vorbereitung, professionelle, relevante Gespräche. Auf die Frage nach dem zukünftigen Organisationsmodell entschieden sich:

• 33 % für ein zentralisiertes, KI-gestütztes Outbound-Team
• 20 % für fokussiertere Inbound-/Product-led-Modelle
• 13 % für klassische Teams mit KI-Unterstützung
• Nur 13 % erwarten deutlich weniger SDRs zugunsten reiner AE-Strukturen

Der nachhaltige Wettbewerbsvorteil entsteht dort, wo KI, Daten und lokale Vertriebsteams orchestriert zusammenarbeiten und eine Performance von 10–11 % ermöglichen, die Ihre Vertriebskostenstruktur grundlegend verändert.

Wie leistungsstarke Vertriebsteams KI-gestützten Outbound systematisch aufstellen

In den vergangenen Jahren stand häufig die Frage im Raum, ob sich Kaltakquise überhaupt noch lohnt. 2026 geht es nicht mehr um das Ob, sondern um das Wie.

Vertriebsteams, die dauerhaft Abschlussquoten von 10–11 % im telefonischen Outbound erreichen, verfügen nicht zwangsläufig über bessere SDRs. Sie arbeiten mit einem anderen Betriebsmodell: Daten, KI und persönliche Gespräche greifen strukturiert ineinander – und Organisation, Prozesse sowie Anreizsysteme sind konsequent darauf ausgerichtet.

Weitere Analysen zeigen: Mit der richtigen Struktur wird telefonischer Outbound planbar und skalierbar. Der Erfolg hängt dann nicht von einzelnen „Top-Performern“ oder glücklichen Zufällen ab, sondern von einem klar definierten System mit konsistenter Meeting-Conversion auf Basis qualitativ hochwertiger Aktivitäten.

Dieses Modell zeichnet sich im Wesentlichen durch fünf Merkmale aus:

1. Daten vor Struktur

In leistungsschwachen Organisationen beginnt die Planung häufig mit der Frage:
„Wie viele SDRs brauchen wir?“ Leistungsstarke Teams gehen umgekehrt vor. Sie starten mit der Datenbasis und der tatsächlichen Marktabdeckung:

• Welche Märkte und Segmente haben strategische Priorität?
• Verfügen wir dort über verifizierte Kontaktdaten von relevanten Entscheidern?
• Ist die Datenqualität und Reichweite hoch genug, um ein dediziertes Regionen- oder Segmentteam wirtschaftlich zu rechtfertigen?

Erst wenn diese Fragen belastbar beantwortet sind, folgen organisatorische Entscheidungen:

• Wo setzen wir Vertriebskapazitäten ein?
• Welche Regionen rechtfertigen eine lokale Präsenz?
• Wo ist KI-gestützte Kontaktaufnahme sinnvoll – und wo würde sie lediglich Streuverluste erzeugen?

Der entscheidende Punkt: Teams werden dort aufgebaut, wo Datenabdeckung und Marktpotenzial eine renditestarke Outbound-Aktivität ermöglichen und nicht dort, wo lediglich ein theoretisches TAM existiert.

Auch breitere Outbound-Analysen zeigen ein klares Muster:
SDRs, die mit geprüften und angereicherten Kontaktdaten arbeiten, steigern nicht nur ihre Aktivität, sie erhöhen vor allem die Quote erreichter Ansprechpartner, qualifizierter Gespräche und vereinbarter Termine.

Fokussiert man diese Aktivitäten zusätzlich auf Accounts mit hoher Entscheider-Abdeckung, liegen Meeting-Conversion-Raten selbst bei größeren Zielvolumina im soliden zweistelligen Bereich.

2. KI als Infrastruktur, nicht als Nebenprojekt

In leistungsstarken Teams ist KI kein isoliertes Experiment, sondern fester Bestandteil des Kern-Workflows.

Konkret bedeutet das:

• KI-gestützte Recherche und kompakte Briefings vor jedem Gespräch
• KI-basierte Listenpriorisierung auf Grundlage von Fit- und Intent-Signalen
• Automatisierte Gesprächsnotizen und Follow-ups, die administrative Aufgaben minimieren

Für die Unternehmensführung verändert das die Perspektive auf Outbound-Investitionen:

Sie investieren nicht nur in „SDR-Zeit“, sondern in ein System, das jede Arbeitsstunde produktiver macht, weil repetitive und geringwertige Tätigkeiten automatisiert sind.

In der Praxis führt das zu einem klaren Effekt:
Recherchezeiten werden von Minuten auf Sekunden reduziert, Priorisierung erfolgt datenbasiert statt intuitiv – und Vertriebsmitarbeiter verbringen einen deutlich größeren Anteil ihres Tages in echten Kundengesprächen statt in Vorbereitung.

KI ersetzt dabei nicht die Gesprächsqualität.
Sie schafft die strukturellen Voraussetzungen dafür, dass mehr hochwertige Gespräche stattfinden können.

3. Das Telefon als Umsatzhebel im gesamten Sales-Zyklus – nicht nur im Top-of-Funnel

In durchschnittlichen Organisationen wird das Telefon primär als SDR-Instrument für die Erstansprache genutzt. Sobald eine Opportunity in der Pipeline ist, tritt es in den Hintergrund.

Leistungsstarke Unternehmen gehen anders vor: Sie nutzen das Telefon systematisch über den gesamten Umsatzzyklus hinweg.

Top-of-Funnel:
Zur gezielten Generierung neuer Opportunities in definierten Zielaccounts.

Mid-Funnel:
Um Stakeholder schneller zu synchronisieren, Entscheidungsprozesse zu beschleunigen, Dringlichkeit zu prüfen und Hindernisse direkt auszuräumen – ohne auf das nächste geplante Meeting zu warten.

Spätphase:
Zur Absicherung der Kaufabsicht, zur Risikoreduktion und zur Stabilisierung von Deals, wenn E-Mail oder andere digitale Kanäle an Wirkung verlieren.

Die organisatorische Konsequenz ist klar:
Live-Kundenkontakt ist keine reine SDR-Aufgabe. Auch Account Executives – und bei Bedarf die Vertriebsleitung – sind Teil einer bewussten Strategie, Anrufe dort einzusetzen, wo sie:

• Durchlaufzeiten verkürzen
• Deal-Risiken reduzieren
• Prognosesicherheit erhöhen

Outbound-Daten zeigen zudem ein konsistentes Muster:
Der Großteil qualifizierter Outbound-Meetings entsteht weiterhin durch telefonischen Kontakt. Und wenn ein Termin telefonisch vereinbart wurde, findet er in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle auch statt.

Diese hohe Show-Rate ist ein Indikator dafür, dass Telefonate nicht nur zur Terminbuchung dienen, sondern zur echten Qualifizierung und klaren Erwartungssteuerung.

So werden Kundeninformationen in Echtzeit an diejenigen weitergegeben, die Umsatzverantwortung tragen – und verbleiben nicht ausschließlich im Erstkontakt-Team.

4. Metriken und Anreize, die sich an Pipeline orientieren – nicht an Aktivität

Leistungsstarke Teams incentivieren nicht „mehr Aktivität“, sondern mehr Wirkung.

Der Unterschied ist fundamental.

Messgrößen

Statt reiner Aktivitätskennzahlen stehen im Fokus:

• Erfolgsquoten (z. B. 11,3 % statt 2,7 %)
• Qualifizierte Opportunities pro Vertriebsmitarbeiter
• Generierte und aktiv vorangetriebene Pipeline – nicht nur gebuchte Meetings

Incentivierung

Belohnt werden beispielsweise:

• Multi-Threading in strategischen Accounts
• Das konsequente Voranbringen echter Opportunities durch definierte Phasen
• Frühzeitiges Qualifizieren schwacher Deals statt künstliches „Pipeline-Aufblähen“

In diesem Modell dienen KI und Automatisierung nicht dazu, das Aufgabenvolumen zu erhöhen.

Sie erhöhen die Pipeline-Leistung pro Kopf – und reduzieren gleichzeitig den menschlichen Aufwand für Aktivitäten mit geringer Erfolgswahrscheinlichkeit.

Das Ergebnis: weniger operative Hektik, mehr planbare Umsatzwirkung.

5. Ein Teamdesign, das der Strategie folgt 

In leistungsstarken Vertriebsorganisationen unterscheidet sich die Teamstruktur deutlich von der klassischen SDR-/AE-Quotendiskussion.

Statt zu fragen:„Wie viele SDRs brauchen wir pro AE?", stellen Führungskräfte strategischere Fragen:

• Welche Segmente und Regionen rechtfertigen dedizierte, lokal ausgerichtete Pods – weil Datenabdeckung und Erfolgsquoten dies wirtschaftlich tragen?
• In welchen Märkten können wir Aktivitäten zentralisieren (z. B. kleinere Regionen) und stärker auf KI-gestützte digitale Ansprache setzen – ergänzt durch gezielte Anrufe bei priorisierten Accounts?
• Wie strukturieren wir die Rollen von SDRs und AEs so, dass KI wiederholbare Aufgaben übernimmt – und Menschen ihre Zeit dort investieren, wo sie den größten Mehrwert schaffen: bei High-Intent-Accounts, komplexen Buying Centern und strategisch relevanten Stakeholdern?

Der Fokus verschiebt sich damit von Kapazitätsplanung hin zu Wirkungsoptimierung.

Typische Auswirkungen in der Praxis

• Weniger breit gestreute, oberflächliche Outreach-Aktivitäten.
• Mehr Spezialisierung auf klar definierte Marktsegmente mit hoher Datenqualität und relevanten Kaufsignalen.
• Höhere Erfolgsquoten, weil Teams dort eingesetzt werden, wo reale Abschlusswahrscheinlichkeiten bestehen – näher an 10–11 % statt 2–3 %.

Das Ergebnis ist kein größeres Team, sondern ein präziser ausgerichtetes. Nicht historisch gewachsen, sondern strategisch konstruiert.

Cognism segmentiert seine Zielaccounts beispielsweise konsequent nach Datenabdeckung und Kaufsignalen. Das bedeutet: Der Fokus liegt auf Unternehmen, bei denen mehrere relevante Entscheidungsträger identifiziert sind und verifizierte Mobilnummern vorliegen.

Anstatt einem theoretisch großen, aber praktisch schwer erreichbaren TAM hinterherzulaufen, konzentrieren sich die Vertriebsteams auf klar definierte Ideal Customer Profiles mit realer Abschlusswahrscheinlichkeit.

Wirtschaftliche Logik dahinter

Dieser Ansatz führt zu einer stabileren, belastbareren Pipeline – aus einem engeren, aber qualitativ hochwertigeren Fokusbereich.

Statt personelle Kapazitäten breit über Märkte zu verteilen, in denen die Grundvoraussetzungen (Datenqualität, Erreichbarkeit, Intent-Signale) noch nicht gegeben sind, wird gezielt dort investiert, wo Wirkung realistisch erzielbar ist.

Die zentrale Erkenntnis für die Unternehmensleitung

2026 geht es bei der Teamorganisation nicht primär darum, mehr oder weniger SDRs einzustellen.

Es geht darum, ein Outbound-System zu gestalten, bei dem:

• Regionale Datenqualität bestimmt, wo Ressourcen aufgebaut werden.
• KI den Wert jeder menschlichen Arbeitsstunde erhöht.
• Lokale Präsenz gezielt dort eingesetzt wird, wo sie die Erfolgswahrscheinlichkeit messbar steigert – nicht als Standardlösung.

Das ist das operative Modell hinter den Zahlen dieses Berichts. Und es unterscheidet sich grundlegend von der simplen Forderung, „mehr Anrufe zu tätigen“.

Warum regionale Nähe im Outbound wirkungsvoller ist als zentrale Automatisierung

Die durchschnittliche Erfolgsquote von Cognism im telefonischen Outbound liegt 2026 bei 11,3 %.

Doch die eigentliche Aussagekraft liegt unterhalb dieses globalen Durchschnitts – in den regionalen Unterschieden:

• Europa: 16 % Erfolgsquote
• USA: 11 % Erfolgsquote
• UK: 7 % Erfolgsquote

Auf den ersten Blick verfügen alle Regionen über vergleichbare KI-Tools und Automatisierungsmöglichkeiten. Die Leistungsunterschiede lassen sich daher nicht allein technologisch erklären.

Sie entstehen dort, wo drei Faktoren sauber aufeinander abgestimmt sind – oder eben nicht:

• Datenqualität und Erreichbarkeit
• Lokale Marktpräsenz und kulturelles Verständnis
• KI-gestützte, strukturierte Workflows

Wo diese Elemente ineinandergreifen, entstehen zweistellige Erfolgsquoten. Wo sie isoliert bleiben, stagniert die Performance.

Wahrnehmung auf C-Level bestätigt das Bild

Auch die Ergebnisse einer Befragung unter Führungskräften spiegeln diese Entwicklung wider.

Auf die Frage, wie sich die regionale Kaltakquise im Vergleich zu vor 12 Monaten entwickelt hat, antworteten:

• 47 %, sie habe sich leicht verschlechtert
• 40 %, es gebe keine wesentliche Veränderung
• 14 % sahen eine Verbesserung

Mit anderen Worten: Die Mehrheit der Unternehmen erzielt derzeit keine regionalen Leistungsgewinne im Outbound. Gleichzeitig gibt es eine kleinere Gruppe von Organisationen, darunter Teams mit 16 % bzw. 11 % Erfolgsquote, die sich vom Markt absetzt.

Der Unterschied liegt nicht in „mehr Aktivität“, sondern in der konsequenten Abstimmung von Datenbasis, lokaler Abdeckung und KI-gestützter Arbeitsweise.

Zwei Muster stechen dabei besonders hervor.

1. Regionen gewinnen dort, wo Daten, Timing und lokale Umsetzung zusammenspielen

Mit einer Erfolgsquote von 16 % erzielt das europäische Team von Cognism die höchste Conversion aller Regionen.

Er entsteht durch die präzise Verzahnung dreier Faktoren:

• Hochwertige, verifizierte Kontaktdaten (Diamond Data®) bei strategisch definierten Zielaccounts
• Konsequente Nutzung von Kaufsignalen und Trigger-Events, um den richtigen Zeitpunkt für die Ansprache zu bestimmen
• Lokale Vertriebsteams, die diese Signale im jeweiligen Marktumfeld richtig einordnen und situativ interpretieren können

Entscheidend ist dabei nicht nur der Zugang zu Daten oder KI-Tools. Entscheidend ist die operative Abstimmung:

• Daten liefern die Grundlage.

• KI priorisiert und verdichtet Informationen.

• Lokale Vertreter übersetzen Signale in relevante Gespräche.

Wo diese drei Ebenen zusammenwirken, entstehen messbar höhere Erfolgsquoten.

Felix Scholl, Sales Development Leader in Deutschland, erklärt:

„Aus meiner Sicht ist die konsequente Identifikation und Nutzung von Kaufsignalen und Trigger-Events ein zentraler Erfolgsfaktor. Unser klarer Fokus darauf hat es uns ermöglicht, potenzielle Kunden genau zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen.

Gleichzeitig hat die höhere Anzahl verifizierter Diamond Data®-Kontakte sichergestellt, dass wir diese Chancen tatsächlich erreichen und nicht nur identifizieren. So konnten wir unsere Erfolgsquote in der Kaltakquise auf bemerkenswerte 16 % steigern.“

Auch in den USA liegt die Erfolgsquote mit 11 % auf einem hohen Niveau und entspricht damit dem globalen Durchschnitt von Cognism. Der Schwerpunkt lag hier weniger auf strukturellen Marktunterschieden, sondern vor allem auf konsequenter Akquisitionsdisziplin und operativer Exzellenz in der Umsetzung:

Ein CRO eines mittelständischen SaaS-Unternehmens bekräftigt die Notwendigkeit der richtigen Daten:

"Die Datenqualität ist ein großes Problem, und wenn sie nicht stimmt, macht es keinen Sinn, sie für die KI zu nutzen. Die andere große Hürde ist die Schulung der Mitarbeiter und das Verstehen aller Einsatzmöglichkeiten."

Der Sales Leader von Cognism in Nordamerika, Jon Dolan, sagt:

"Alles beginnt mit der Kundenakquise. Wir haben Diamond Data® bei der Kaltakquise priorisiert, um sicherzustellen, dass wir unsere Bemühungen auf die hochwertigsten Interessenten konzentrieren.

Durch die Messung und Optimierung unseres Outputs konnten wir die besten Zeitpunkte für die Kontaktaufnahme ermitteln, relevantere Gespräche führen und letztendlich unsere Erfolgsquote in den USA steigern. Es geht um Effizienz und weniger erfolglose Anrufe."

Das Vereinigte Königreich übertrifft mit 7 % ebenfalls den Marktdurchschnitt von 2,7 %, was zeigt, dass dasselbe daten- und telefonbasierte Modell in allen Regionen funktioniert, mit deutlichem Spielraum, um diese Zahlen weiter nach oben zu treiben.

2. Was das für die Organisation Ihres Vertriebsteams bedeutet

Für einen CRO hat dieses regionale Leistungsbild unmittelbare Auswirkungen auf Organisationsdesign und Investitionsentscheidungen – insbesondere in einer Vertriebswelt, in der KI zunehmend zum Standard wird.

Eine zentrale Erkenntnis lautet: Eine global standardisierte KI-Strategie funktioniert nicht automatisch in jedem Markt gleich gut. KI kann Messaging, Recherche und Workflows skalieren und Prozesse effizienter machen. Sie ersetzt jedoch weder den lokalen Markt- und Wettbewerbskontext noch sprachliche und kulturelle Nuancen, gewachsene Kaufgewohnheiten oder regulatorische Rahmenbedingungen.

Dort, wo Datenqualität, lokale Marktpräsenz und KI-gestützte Arbeitsweisen konsequent aufeinander abgestimmt sind, bewegen sich die Erfolgsquoten stabil im zweistelligen Bereich. Fehlt eines dieser Elemente, bleibt die Leistung hinter ihrem Potenzial zurück – unabhängig davon, wie leistungsfähig der eingesetzte Technologie-Stack ist.

Für die Organisation bedeutet das: KI ist ein Verstärker, aber kein Ersatz für strukturelle Klarheit. Entscheidend ist nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern wie gut sie in ein regional angepasstes, datenbasiertes Betriebsmodell integriert ist.

Ein CRO eines mittelständischen SaaS/Software-Unternehmens fügt hinzu:

"KI ermöglicht eine stärkere Personalisierung, als wir sie bisher erreicht haben. Wir bewegen uns von breit angelegten ICPs hin zu spezifischen Personas innerhalb dieser ICPs und nutzen Daten von bestehenden Kunden und Geschichten ähnlicher Kunden, um neue Zielkunden anzusprechen.

Setzen Sie personelle Ressourcen gezielt dort ein, wo lokale Präsenz nachweislich Wirkung entfaltet. Regionen mit Konversionsraten zwischen 10 und 16 % sind klare Investitionskandidaten. Dort lohnt es sich, dedizierte SDR-/AE-Pods aufzubauen, die lokale Datenqualität weiter auszubauen und die Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Marketing und Customer Success enger zu verzahnen. In diesen Märkten ist die strukturelle Grundlage bereits vorhanden – zusätzliche Investitionen verstärken bestehende Dynamik, statt sie erst erzeugen zu müssen.

In aufstrebenden oder leistungsschwächeren Regionen ist hingegen ein differenzierter Ansatz sinnvoll. Statt große Strukturen frühzeitig zu replizieren, sollte die Organisation zunächst prüfen, wie belastbar Marktpotenzial, Datenlage und Erreichbarkeit tatsächlich sind. Hier kann ein schlankerer lokaler Footprint die bessere Ausgangsbasis sein, ergänzt durch gezielte Tests mit KI-gestützter digitaler Ansprache. Telefonische Aktivitäten sollten zunächst selektiv bei hochwertigen Accounts und validierten Segmenten eingesetzt werden.

Regionale Leistungsdaten sollten dabei die zentrale Entscheidungsgrundlage sein. In Märkten mit bereits hoher Erfolgsquote dient KI dazu, die Wirkung lokaler Teams gezielt zu verstärken, etwa durch:

• Präzisere Account-Priorisierung
• Verdichtung von Recherche in kompakte Briefings
• Standardisierte Nachbereitung und Dokumentation

In Märkten mit geringerer Performance übernimmt KI eine andere Rolle. Sie ermöglicht schnelle Tests von Messaging und Zielgruppensegmentierung, liefert Reichweite und Effizienz. Ob die Strategie tragfähig ist, zeigt sich jedoch weiterhin im direkten Feedback aus realen Kundengesprächen.

Der strategische Kern bleibt einfach: KI erzeugt Skaleneffekte, lokale Präsenz erzeugt Konversion.

Die erfolgreichsten Teams verfolgen kein vollständig automatisiertes globales Playbook. Sie kombinieren Daten, KI und regionale Marktkenntnis bewusst miteinander und strukturieren Personalbestand, Zielsysteme und Investitionen dort, wo diese Kombination bereits nachweislich zweistellige Renditen erzielt.

Cold Calling, Organisationsdesign und Teamentscheidungen für 2026

Die Daten dieses Berichts zeichnen ein klares, wirtschaftlich relevantes Bild.

Cold Calling funktioniert weiterhin – aber die Rahmenbedingungen haben sich verändert. Der Markt liegt aktuell bei einer durchschnittlichen Erfolgsquote von 2,7 %. Auf diesem Niveau ist Outbound selbst mit KI-Unterstützung ein kostenintensiver Weg zur Pipeline-Generierung, insbesondere wenn Datenqualität, Timing und Zielsegmentierung nicht präzise aufeinander abgestimmt sind.

Dem gegenüber stehen Modelle, die strukturell anders aufgebaut sind. Eine weiterführende Analyse zeigt, dass telefonische Erstansprache auf Basis präziser, verifizierter Daten innerhalb eines Jahres nahezu 40.000 Outbound-Meetings generiert hat – mit einer Konversionsrate von über 16 % bezogen auf kontaktierte Zielpersonen. In dieser Konstellation verhält sich Outbound nicht wie eine spekulative Wette, sondern wie ein planbarer Wachstumsmotor.

Top-Teams operieren daher in einer anderen Leistungskategorie. Der Outbound-Motor von Cognism erzielt eine durchschnittliche Konversionsrate von 11,3 %, mit regionalen Unterschieden von 16 % in Europa, 11 % in den USA und 7 % im Vereinigten Königreich. Auf diesem Leistungsniveau können Führungskräfte mit identischem Personalbestand signifikant mehr Pipeline generieren – oder die bestehende Pipeline mit geringerer Teamgröße und niedrigeren Vertriebskosten aufrechterhalten.

Auch die Meeting-Qualität bleibt stabil: Nahezu neun von zehn vereinbarten Outbound-Termine werden tatsächlich durchgeführt. Das erhöht die Prognosesicherheit erheblich und stärkt das Vertrauen in die belastbare Umsetzbarkeit der Forecast-Zahlen.

KI vergrößert dabei die Leistungsunterschiede im Markt, anstatt sie zu nivellieren. Durchschnittliche Teams nutzen KI, um das Volumen geringwertiger Aktivitäten zu erhöhen. Leistungsstarke Teams kombinieren KI mit hochwertigen Daten, klarer Segmentierung und strukturiertem Teamdesign – und steigern damit den Wert jeder einzelnen Arbeitsstunde im Vertrieb.

Auf Geschäftsleitungs- und VP-Ebene ergeben sich daraus drei konkrete strategische Entscheidungen:

1. Wie Sie Ihre Teams organisieren

Die zentrale Frage lautet nicht mehr: „Wie viele SDRs brauchen wir pro AE?“

Entscheidend ist vielmehr:

• In welchen Segmenten und Regionen verfügen wir über ausreichende Datenabdeckung und reale Nachfrage, um ein dediziertes Outbound-Pod wirtschaftlich zu rechtfertigen?
• Wo können wir Aktivitäten zentralisieren und stärker auf KI-gestützte digitale Ansprache setzen – ergänzt durch selektive Anrufe bei strategischen Zielaccounts?
• Wie gestalten wir Rollenprofile so, dass KI wiederkehrende, geringwertige Aufgaben wie Recherche, Dokumentation oder Basis-Sequenzierung übernimmt – und sich die menschliche GTM-Kapazität auf High-Intent-Accounts, komplexe Buying Center und umsatzrelevante Phasen konzentriert?

Der strukturelle Unterschied zeigt sich deutlich in der Hebelwirkung.

Ein Team mit einer Erfolgsquote von 2,7 % und zehn SDRs generiert aus identischer Aktivität signifikant weniger qualifizierte Meetings als ein Team mit einer Erfolgsquote von 11,3 %. Bei gleicher Teamgröße entsteht ein massiver Unterschied in der Pipeline-Wirkung – nicht durch mehr Aufwand, sondern durch höhere strukturelle Effizienz.

Daraus ergeben sich zwei strategische Optionen:

• Sie halten die Teamgröße konstant und vervielfachen Ihre Pipeline.
• Oder Sie halten die Pipeline konstant und reduzieren Personal- und Vertriebskosten.

Welche Option sinnvoll ist, hängt von Ihren Prioritäten ab – Wachstum oder Effizienz.

Die eigentliche Managementfrage lautet daher: Welches Ergebnis streben Sie an – und unterstützt Ihre aktuelle Teamstruktur, Ihr Kennzahlensystem und Ihr Technologie-Stack dieses Ziel tatsächlich?

Ein Chief Revenue Officer eines mittelgroßen SaaS-/Software-Unternehmens sagt: 

„Ich würde den Personalbestand nicht vorschnell reduzieren. Stattdessen würde ich die vorhandenen Kapazitäten nutzen, um die Zielgruppenansprache gezielt zu schärfen und die Qualität unserer Outbound-Kampagnen deutlich zu erhöhen – durch relevantere Inhalte, die die richtigen Entscheider erreichen und zeitlich näher an deren tatsächlichen Kaufzyklen ansetzen.“

3. Kann KI das Vertriebsteam ersetzen und wo sollte sie stattdessen eingesetzt werden?

Die kurze Antwort auf Basis der Daten und Praxisbeispiele in diesem Bericht lautet: nein. Zumindest nicht im komplexen B2B-Vertrieb, in dem Geschäftswert, Risikoabwägung, interne Entscheidungsstrukturen und politische Dynamiken eine zentrale Rolle spielen.

Was KI heute sehr wohl leisten kann, ist strukturelle Effizienz zu schaffen.

Sie senkt die Kosten für „falsche Arbeit“, indem sie manuelle Recherche, administrative Aufgaben und erste Entwürfe aus dem Tagesgeschäft der Vertriebsteams entfernt. Sie erhöht die Pipeline pro Kopf, weil sie sicherstellt, dass sich GTM-Teams häufiger mit den richtigen Accounts, zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Kontext beschäftigen. Und sie standardisiert die Ausführung, indem Best Practices, Kadenzen und Messaging sauber in Workflows eingebettet werden, die messbar und skalierbar sind.

Was KI hingegen noch nicht zuverlässig ersetzen kann, sind eigene Umsatzverantwortung im Mid-Market oder Enterprise-Segment, das Navigieren komplexer Buying Center oder das Übernehmen von kaufmännischem Urteilsvermögen in kritischen Deal-Phasen.

Die leistungsstärksten Unternehmen entscheiden daher nicht zwischen KI oder Cold Calling. Sie kombinieren beides in einem klar strukturierten Modell. Daten und KI bestimmen, wo menschliche Kapazität eingesetzt wird. Lokale Teams agieren dort, wo Marktverständnis und Präsenz entscheidend sind. Und Cold Calling mit Erfolgsquoten von 10–11 % oder mehr wird zu einem planbaren, effizienten Beitrag zur Pipeline – statt zu einem volumengetriebenen Blindflug.

Die eigentliche Budgetfrage für 2026 lautet daher nicht:
„Sollen wir weiterhin in Cold Calling investieren?“

Sondern:
„Können wir mit unserer aktuellen Erfolgsquote in einem Markt bestehen, in dem 10–11 % erreichbar sind – und wenn nicht, wo müssen wir gezielt in Datenqualität, KI-Integration und Organisationsdesign investieren, um dieses Leistungsniveau zu erreichen?“