KI im B2B-Sales: Warum Technologie allein nicht verkauft

Blog Nr 7: Glattfelden, 03.09.2026

• KI übernimmt im B2B-Sales heute zuverlässig drei Aufgaben: Recherche, Kontaktsuche und Datenpflege. Das ist der Teil, der bisher am meisten Zeit gekostet hat.
• Vollständig autonome Ansprache («AI Sales Mitarbeiter») funktioniert in der Breite nicht: Das Volumen steigt, die Antwortquoten sinken und ein grosser Teil der Pilotprojekte wird innert Monaten wieder gestoppt.
• Käuferinnen und Käufer nutzen KI selbst und holen sich danach die Bestätigung bei einem Menschen. 69 Prozent validieren KI-generierte Aussagen mit einem Sales-Kontakt (Gartner, Mai 2026).
• Der Schweizer Markt verschärft das: klein, eng vernetzt, mehrsprachig, mit eigenem Rechtsrahmen (UWG, DSG) und eigenen Datenquellen, die globale Tools kaum bis gar nicht abdecken.
• Das tragfähige Modell ist Arbeitsteilung: Die Maschine liefert zwar das «Wer». Ein Mensch übernimmt manuell das «Warum» und das Gespräch selbst. Wer intern niemanden dafür hat (oder wenig Kapazitäten), holt sich dann jemand extern: als Fractional Sales.

Das Versprechen: Pipeline auf Knopfdruck

Seit rund zwei Jahren steht in fast jeder Sales-Software das gleiche Versprechen: Agenten recherchieren, schreiben, versenden, qualifizieren und buchen Termine. Der Mensch schaut nur noch zu. Die Rechnung dahinter ist einfach. Ein Sales-Mitarbeiter kostet in der Schweiz mit Arbeitgeberbeiträgen schnell CHF 100'000 pro Jahr, braucht drei bis vier Monate Einarbeitung und schafft vielleicht 15 bis 20 qualifizierte Termine im Monat (wenn alles super läuft). Ein Agent kostet einen Bruchteil, schläft nie und versendet das Zehnfache.

Das Problem ist nicht, dass diese Rechnung falsch wäre. Das Problem ist, dass sie die falsche Grösse optimiert. Im B2B-Sales gewinnt nicht, wer am meisten Kontakte anschreibt (Spray and Pray), sondern wer zur richtigen Zeit beim richtigen Entscheider ist und dort ein Gespräch führen kann sowie das Vertrauen entsprechend aufbaut. Genau an dieser Stelle zeigen die Daten aus 2025 und 2026, dass Maschine allein nicht reicht.

Was die Zahlen sagen

Käufer wollen weniger mit Sales-Personen in Kontakt sein, aber trotzdem mit einem Menschen zu tun haben. Gartner befragt jedes Jahr mehrere hundert B2B-Einkäufer. Im Frühling 2026 gaben 67 Prozent an, eine Kaufabwicklung ohne Sales-Kontakt zu bevorzugen; 45 Prozent hatten bei ihrem letzten Kauf generative KI eingesetzt. Zwei Monate später folgte die zweite Hälfte der Auswertung: 69 Prozent derselben Käufergruppe holen sich für KI-generierte Aussagen die Bestätigung bei einem Sales-Kontakt. Gut die Hälfte rechnet damit, dass die KI sie in die Irre führt, fast gleich viele sagen das über Sales-Personen. Käufer misstrauen also beiden Seiten und nutzen den Menschen als Kontrollinstanz.

Gartner zieht daraus den Schluss, dass Sales-Personen nicht weniger wichtig werden, sondern an anderen Punkten gebraucht werden: bei der Frage, ob ein Angebot wirklich passt, beim Einholen der internen Zustimmung und beim Abschluss.

Irrelevante Ansprache schadet aktiv. Bereits 2025 hatte Gartner festgehalten, dass 73 Prozent der Einkäufer Anbieter meiden, die sie mit unpassenden Nachrichten kontaktieren. Nicht ignorieren, aber bewusst meiden. Jedes generische Mail (oder LinkedIn Nachricht) kostet damit nicht nur die aktuelle Chance, sondern auch die nächste.

Autonome Agenten liefern Volumen, keine Pipeline. Die Benchmarks der grossen Outbound-Plattformen aus dem ersten Halbjahr 2026 zeichnen ein einheitliches Bild: Pro Sales-Mitarbeiter stieg zwar das Ansprache-Volumen mit KI-Agenten um das Sechsfache, während die Antwortquoten um rund einen Drittel sanken. Die durchschnittliche Antwortquote auf Cold Mails liegt gemäss den Benchmarks von Instantly und Warmly noch bei rund 3,4 Prozent. Je nach Erhebung werden 40 bis 70 Prozent der AI-Sales-Einführungen innert eines Jahres pausiert oder ganz gestoppt: wegen schlechter Resultate, blockierter Absender-Domains oder Compliance-Bedenken.

In gestoppten Projekten lag die Quote von Termin zu Opportunity bei rund 15 Prozent, bei menschlichen Sales-Mitarbeiter im gleichen Umfeld bei 25 Prozent. Der Anbieter Sushi Data bringt es in seiner Marktübersicht auf den Punkt:

Erfolg mit AI Sales Mitarbeiter ist zu 80 bis 90 Prozent eine Frage von Datenqualität, Routing und Leitplanken. Und nur zu 10 bis 20 Prozent eine Frage der Prompts.

Die meisten KI-Piloten erreichen die Erfolgsrechnung nicht. Der Report «The GenAI Divide» des MIT (Projekt NANDA, 2025) analysierte über 300 Implementierungen: 95 Prozent der Pilotprojekte zeigten innert sechs Monaten keinen messbaren Effekt auf die Erfolgsrechnung und nur 5 Prozent der intern gebauten Werkzeuge schafften es überhaupt in den produktiven Betrieb.

Bemerkenswert ist, wohin das Geld floss: Ein grosser Teil der Budgets ging in Sales und Marketing, der messbare Ertrag entstand aber vor allem dort, wo KI in bestehende Abläufe eingebettet wurde und aus Rückmeldungen lernen konnte. Gartner meldete am 1. September 2026, dass erst 22 Prozent der Unternehmen KI über mehrere Geschäftsbereiche hinweg skaliert haben.

Der Klarna-Fall. Klarna ersetzte 2024 den Kundendienst weitgehend durch einen KI-Assistenten und rechnete öffentlich vor, dieser leiste die Arbeit von 700 Mitarbeitenden. Im Mai 2025 räumte der CEO ein, dass die Fokussierung auf Kosten zu schlechterer Qualität geführt hatte und das Unternehmen stellte wieder Menschen ein. Klarna fährt heute ein Hybridmodell. Die Lehre ist nicht «KI funktioniert nicht», sondern: Die Kennzahlen, die den Erfolg belegen sollten: Bearbeitungszeit, Durchschnittszufriedenheit, massen Geschwindigkeit, nicht Qualität bei komplexen Fällen. Gartner hatte schon 2024 prognostiziert, dass bis 2027 die Hälfte der Unternehmen, die wegen KI Kundendienst-Personal abbauen, diese Pläne wieder aufgeben. Eine Umfrage vom September 2026 ergänzt: Nur 27 Prozent der Kundinnen und Kunden geben einem Chatbot nach einer schlechten Erfahrung eine zweite Chance.

Wo KI im B2B-Sales heute wirklich wirkt

Es wäre falsch, aus diesen Zahlen abzuleiten, dass Technologie im Sales überschätzt wird. Sie wird an der falschen Stelle eingesetzt. Dort, wo KI Muster in grossen Datenmengen erkennt und Routinearbeit übernimmt, ist sie dem Menschen klar überlegen:

• Recherche und Anreicherung. Firmendaten, Entscheider, Kontaktwege, eingesetzte Technologien: Diese Arbeit machte bisher den grössten Teil des SDR-Alltags aus. Eine Maschine erledigt sie in Sekunden und vergisst nichts.
• Signale & Timing. Ein Führungswechsel, eine Ausschreibung, eine Kapitalerhöhung, eine seit Wochen offene Stelle, ein Anbieter, der von der Website verschwindet: Solche Ereignisse sind öffentlich, aber verstreut. KI-Agenten können Hunderte Quellen laufend beobachten und die Ereignisse einem konkreten Angebot zuordnen. Kein Mensch kann das in derselben Breite.
• Speed-to-Lead bei Inbound. Wer sich auf einer Website meldet, erwartet eine Reaktion in Minuten, nicht in Stunden. Hier ist ein Agent schlicht schneller.
• Erstentwürfe und Datenpflege. Gesprächsvorbereitung, Zusammenfassungen, CRM-Einträge, Follow-up-Entwürfe: Die Maschine liefert die Rohfassung, der Mensch entscheidet, was rausgeht.

Der Unterschied zu einem autonomen AI Sales Mitarbeiter ist nicht die Technologie, sondern die Rollenverteilung. In den erfolgreichen Setups liefert die Maschine die Entscheidungsgrundlage. Den Entscheid trifft der Mensch.

Wo die Maschine allein scheitert

1. Relevanz ist kein Volumenproblem. Personalisierung kostet mit KI praktisch nichts mehr. Damit ist «Ich habe gesehen, dass Sie kürzlich …» als Einstieg wertlos geworden:

jeder Empfänger kennt das Muster. Echte Relevanz entsteht, wenn jemand das Signal versteht, es mit der Situation der Firma verbindet und daraus einen Grund für ein Gespräch formuliert, der nicht in der Datenbank steht. Das ist Urteilsvermögen, nicht Textgenerierung.

2. Vertrauen lässt sich nicht automatisieren. Die Gartner-Zahlen sind eindeutig: Käufer nutzen KI zur Recherche und suchen dann einen Menschen, der bestätigt, einordnet und Risiko reduziert. Diese Rolle verlangt Verantwortung. Ein Agent kann keine Zusage machen, keine Referenz vermitteln und im Zweifel nicht sagen: «Für Sie passt das nicht.»

3. Komplexe Käufe haben viele Beteiligte. Gemäss Forrester sind in eine durchschnittliche B2B-Beschaffung 13 interne Stakeholder involviert. Wer den Entscheid vorantreibt, wer bremst, wer politisch gerade wechselt: Das steht in keinem Datensatz. Ein Verkäufer liest das aus Nebensätzen.

4. Kontext schlägt Daten. Viele Intent- und Signal-Anbieter verkaufen dieselben Datensätze unter verschiedenen Namen. An der B2BMX-Konferenz 2026 wurde offen benannt, was das bedeutet: Mehrere Wettbewerber reagieren auf denselben Trigger und der vermeintliche Vorsprung löst sich auf. Vorsprung entsteht nur, wenn jemand die Signale gewichtet, mit eigener Marktkenntnis anreichert und daraus eine Priorität macht.

5. Verantwortung. Ob ein Mail rechtlich zulässig ist, oder ob eine Aussage im Gespräch über das eigene Produkt stimmt, ob der Ton zur Firma passt: Für all das haftet nicht der Agent, sondern die Firma. Ohne Prüfung durch einen Menschen wird jede Automatisierung zum Reputationsrisiko.

Warum die Schweiz ein Sonderfall ist

Fast alles, was in den internationalen Studien steht, gilt in der Schweiz verschärft. Fünf Gründe:

Der Markt ist klein und eng vernetzt. Über 99 Prozent der Schweizer Firmen sind KMU. In vielen Branchen kennen sich die Entscheider aus Verbänden, Studiengängen oder früheren Arbeitgebern. Empfehlungen wiegen mehr als jede Kampagne. Wer mit generischen Massenanfragen auffällt, ist in dieser Umgebung nicht anonym:

Der Ruf ist schneller beschädigt als in einem Markt mit zehnmal mehr Zielfirmen. Eine Profondia-Umfrage bei 340 Schweizer Verkaufs-, Marketing- und Geschäftsleitern zeigte, dass persönlicher Vertrieb und Telefon nach wie vor als wirksamste Kanäle für qualifizierte Leads gelten.

Mehrsprachigkeit und Tonalität. Deutschschweiz, Romandie und Tessin sind drei Märkte mit drei Sprachen und unterschiedlichen Gepflogenheiten. Dazu kommt, dass Schweizer Geschäftskorrespondenz sich in Wortwahl und Rechtschreibung von der deutschen unterscheidet. Ein Modell, das «Strasse» mit ß schreibt oder in einem Mail nach Zürich Formulierungen aus einem Berliner Startup verwendet, wird sofort als fremd erkannt. Generische Agenten wissen das nicht (auch mit gutem Prompting nicht).

Der Rechtsrahmen ist eigenständig. Die Schweiz ist nicht die EU. Automatisierte Massenwerbung per E-Mail ohne vorgängige Einwilligung ist nach Art. 3 Abs. 1 lit. o UWG unlauter. Einzelne, sachlich begründete Geschäftsanfragen an Firmenadressen werden in der Praxis toleranter behandelt als in Deutschland, aber nur mit korrekter Absenderkennung, einfacher Abmeldemöglichkeit und ohne Täuschung über den kommerziellen Zweck. Telefonische B2B-Akquise ist grundsätzlich möglich, sofern kein Sterneintrag besteht und ein Widerspruch respektiert wird. Das revidierte Datenschutzgesetz (DSG, in Kraft seit 1. September 2023) verlangt für Geschäftskontaktdaten Transparenz und Verhältnismässigkeit statt einer generellen Einwilligung, dafür aber Informationspflichten und Dokumentation. Ein Agent, der auf die Standards der anderen Ländern trainiert wurde, kennt diese Unterscheidungen nicht. Und die Verantwortung liegt bei der Firma, die ihn einsetzt.

Die relevanten Daten liegen in Schweizer Quellen. Zefix und SHAB liefern tagesaktuell Neugründungen, Kapitalerhöhungen, Sitzverlegungen, Zweckänderungen und Führungswechsel. simap liefert öffentliche Ausschreibungen. Schweizer Jobbörsen zeigen, wo Engpässe entstehen. Globale Datenbanken decken das nur lückenhaft und mit Verzögerung ab; viele Schweizer Firmen sind dort veraltet oder falsch erfasst. Manche Quellen lassen sich zudem gar nicht automatisieren: Das Betreibungsregister ist nur bei glaubhaft gemachtem Interesse einsehbar (Art. 8a SchKG). Wer nur mit den Signalen arbeitet, die jeder globale Anbieter liefert, sieht dasselbe wie alle Mitbewerber.

Datenhoheit ist ein Kaufkriterium. Schweizer Firmen prüfen genau, wo ihre Kundendaten und die Daten ihrer Zielkunden verarbeitet werden. Die AWS-Studie 2026 zeigt zwar, dass 57 Prozent der Schweizer Unternehmen KI nutzen, aber 60 Prozent davon auf der Stufe öffentlicher Chatbots. Gemäss AXA-KMU-Arbeitsmarktstudie stieg der KI-Einsatz bei KMU von 22 Prozent (2024) auf 34 Prozent (2025), mit Übersetzung und Korrespondenz als häufigsten Anwendungen. EY hält fest, dass rund 60 Prozent der KMU noch keinen KI-Anwendungsfall umgesetzt haben und eine unternehmensweite Integration die Ausnahme bleibt.

Die Skepsis ist nicht Rückständigkeit, sondern Vorsicht: Hosting in der Schweiz, Schweizer Recht und nachvollziehbare Quellen sind Bedingungen, nicht Extras.

Das Modell, das funktioniert: Maschine für das Wann, Mensch für das Warum

Die Frage «KI oder Mensch?» ist falsch gestellt. Die produktive Frage lautet: Welche Aufgabe gehört zu wem?

Aufgabe — Maschine — Mensch

Zielfirmen nach ICP finden und anreichern — ✔ — prüft Stichproben

Signale aus Registern, Jobbörsen, Websites, News erkennen — ✔ — gewichtet je nach Angebot

Zeitfenster bestimmen (z. B. 120 Tage nach Führungswechsel) — ✔ — –

Negative Signale ausschliessen (Abbau, Liquidation) — ✔ — –

Entscheider und Kontaktwege verifizieren — ✔ — –

Lead auf Passung und Timing prüfen — schlägt vor — entscheidet

Gesprächsaufhänger formulieren — Rohfassung — finale Version

Erstkontakt, Gespräch, Einwände — – — ✔

Interne Stakeholder beim Kunden lesen — – — ✔

Angebot, Verhandlung, Abschluss — – — ✔

Rechtliche und tonale Freigabe — – — ✔

CRM-Sync und Reporting — ✔ — liest

Das ist kein Kompromiss zwischen zwei Lagern, sondern die Arbeitsteilung, die in den Benchmarks 2026 die besten Resultate liefert: Hybride Teams senkten die Kosten pro qualifizierter Opportunity um rund die Hälfte gegenüber rein menschlichen Teams, nicht um 90 Prozent, wie die Werbeversprechen behaupten, aber deutlich. Und sie hielten die Konversion, die rein autonome Setups verloren.

Wann Fractional Sales Sinn macht und wann nicht

Die Arbeitsteilung oben setzt voraus, dass es den Menschen gibt, der die Rolle übernimmt: jemand, der das ICP schärft, die Signale der Woche beurteilt, die Ansprache formuliert und die Pipeline mit dem Team durchgeht. In vielen Schweizer KMU fehlt diese Person. Sales ist Chefsache, die Geschäftsführung macht es nebenbei, oder eine Stelle ist gerade vakant.

Fractional Sales bedeutet, dass eine erfahrene Sales-Fachperson diese Rolle in Teilzeit übernimmt, ohne dass die Firma eine Vollzeitstelle schaffen muss. Bezahlt wird nur der Anteil, der gebraucht wird; Recruiting, Onboarding und das Risiko einer Fehlbesetzung entfallen. Die Gespräche und die Abschlüsse bleiben beim eigenen Team, die Vorarbeit und die Systematik nicht.

Das Modell passt, wenn

• Sales gründergeführt ist und die Geschäftsleitung keine Zeit für systematische Neukundengewinnung hat
• das Team klein ist (ein bis fünf Personen) und niemand die Zeit hat, solche Signale zu beurteilen und Leads zu qualifizieren
• eine Vakanz überbrückt werden muss, ohne dass die Pipeline stillsteht
• bereits Tools im Einsatz sind, aber niemand daraus eine Priorisierung ableitet
• der Markt Schweiz ist und die Person Schweizer Quellen, Sprachen und Gepflogenheiten kennt

Das Modell passt nicht, wenn

• die Firma ein eingespieltes grösseres Sales-Team mit klarem Prozess hat. Dann braucht sie Software, nicht zusätzliche Rollen
• das Produkt transaktional und günstig ist und über Self-Service oder Inbound verkauft wird. Dort ist Automatisierung tatsächlich der bessere Hebel
• das ICP noch nicht definiert ist. Dann ist ein Sales-Workshop der erste Schritt, nicht gleich Outbound

In der Praxis kombiniert HeySali beide Ebenen: Agenten beobachten Zielfirmen laufend über Schweizer und globale Quellen, jeder Lead kommt mit Auslöser, Datum, Quelle und verifiziertem Entscheider. Im Team-Plan prüft eine echte Sales-Person jede Woche die Leads vor der Freigabe, schärft ICP und Personas mit dem Kunden und begleitet die Priorisierung der Pipeline.

Die Maschine liefert das Wann und das Wer, der Mensch das Warum und das Team führt die Gespräche.

Gehostet wird in der Schweiz, inklusive der Sprachmodelle. Ob dieses konkrete Setup passt, hängt von den Punkten oben ab. Das Prinzip dahinter gilt unabhängig vom Anbieter.

Checkliste: Bevor du Sales an eine Maschine übergibst

1. Welche Aufgabe soll die Maschine übernehmen? Recherche, Signale, Ansprache oder Abschluss? Je weiter rechts in dieser Reihe, desto höher das Risiko.
2. Woher kommen die Daten und wie aktuell sind sie für Schweizer Firmen? Zefix, SHAB, simap und Schweizer Jobbörsen sind nicht verhandelbar.
3. Kann ich für jeden Lead sehen, welches Ereignis, welche Quelle und welches Datum dahinterstehen? Ohne Nachvollziehbarkeit kein Vertrauen im Team.
4. Wer prüft, was rausgeht? Rechtlich (UWG, DSG), inhaltlich und tonal. Wenn die Antwort «niemand» ist, ist das Setup nicht produktionsreif.
5. Welche Kennzahl belegt den Erfolg? Gebuchte Termine sind Aktivität. Opportunities und Abschlüsse sind Ergebnis. Klarna hat das Falsche gemessen.
6. Wo werden die Daten verarbeitet und unter welchem Recht? Schweizer Zielkunden stellen diese Frage. Die Antwort sollte vorher feststehen.
7. Wer übernimmt das Gespräch, wenn ein Lead stimmt? Wenn intern niemand die Zeit hat, ist die Software nur die halbe Lösung.

Fazit

KI hat den B2B-Sales verändert, aber nicht dort, wo die Werbeversprechen es behaupten. Sie ersetzt nicht den Vertriebler, sondern die Recherche, die ihn bisher vom Verkaufen abgehalten hat. Käufer bestätigen das selbst: Sie nutzen KI, um sich zu informieren und suchen dann einen Menschen, der ihnen sagt, ob es passt.

Für Schweizer Firmen kommt dazu, dass der Markt klein, mehrsprachig, rechtlich eigenständig und auf Vertrauen gebaut ist. Wer hier Sales vollständig automatisiert, spart kurzfristig Zeit und verliert mittelfristig Reputation. Wer die Maschine für das Timing einsetzt und einen Menschen für das Gespräch, gewinnt beides. Ob dieser Mensch intern sitzt oder extern als Fractional Sales dazukommt, ist eine Frage der Kapazität, nicht des Prinzips.

Häufige Fragen

Kann KI den B2B-Vertrieb komplett ersetzen?

Nein, Stand 2026 nicht. KI übernimmt zuverlässig Recherche, Signalerkennung, Anreicherung und Erstentwürfe. Bei der Einschätzung der Passung, beim Aufbau von Vertrauen, in Gesprächen mit mehreren Stakeholdern und beim Abschluss bleibt der Mensch entscheidend. Gartner-Daten aus dem Mai 2026 zeigen, dass 69 Prozent der B2B-Käufer KI-generierte Aussagen mit einem Sales-Kontakt validieren.

Was ist ein AI Sales und für wen lohnt er sich?

Ein AI Sales ist ein Software-Agent, der Zielfirmen recherchiert, Nachrichten formuliert, versendet und Antworten qualifiziert. Er lohnt sich bei hohem Volumen, breitem ICP, tiefen Auftragswerten und bei der Reaktion auf Inbound-Anfragen. Bei komplexen, beratungsintensiven Verkäufen mit langen Zyklen und mehreren Entscheidern zeigen die Benchmarks 2026 sinkende Antwortquoten und hohe Abbruchraten; dort wirkt KI als Zulieferer für Menschen besser als als Ersatz.

Ist automatisierte Kaltakquise per E-Mail in der Schweiz erlaubt?

Massenwerbung per E-Mail ohne vorgängige Einwilligung ist nach Art. 3 Abs. 1 lit. o UWG unlauter. Einzelne, sachlich begründete Geschäftsanfragen an Firmenadressen werden in der Praxis anders beurteilt, brauchen aber eine korrekte Absenderkennung, eine einfache Abmeldemöglichkeit und dürfen den kommerziellen Zweck nicht verschleiern. Für Geschäftskontaktdaten gilt zudem das DSG mit Informations- und Dokumentationspflichten. Dies ist eine Einordnung, keine Rechtsberatung.

Was bedeutet Fractional Sales?

Fractional Sales bedeutet, erfahrene Sales-Kompetenz in Teilzeit ins Team zu holen statt eine Vollzeitstelle zu besetzen. Die Fachperson übernimmt Aufgaben wie ICP-Schärfung, Lead-Beurteilung, Gesprächsvorbereitung und Pipeline-Reviews. Gespräche und Abschlüsse bleiben beim eigenen Team. Das Modell passt bei gründergeführtem Sales, kleinen Teams und zur Überbrückung von Vakanzen.

Wann ist die Kombination aus Sales-Software und Fractional Sales sinnvoll?

Wenn die Software Signale und Leads liefert, intern aber niemand die Zeit hat, diese zu beurteilen, zu priorisieren und in Gespräche zu überführen. Die Software löst das Timing-Problem, die Fachperson das Kapazitäts- und Urteilsproblem. Einzeln bleibt jeweils die Hälfte der Aufgabe offen.

Worauf sollten Schweizer KMU bei KI-Sales-Lösungen achten?

Auf vier Punkte: Schweizer Datenquellen (Zefix, SHAB, simap, Jobbörsen) statt nur globaler Datenbanken; Nachvollziehbarkeit jedes Leads mit Ereignis, Quelle und Datum; Hosting und Sprachmodelle in der Schweiz unter Schweizer Recht; und eine Instanz, die vor dem Versand prüft, was rechtlich und tonal rausgeht.

Über HeySali (Glatt Digital GmbH und mich)

Ich bin Can Bagriyanik, Gründer und Geschäftsführer von HeySali, eine Brand von Glatt Digital GmbH in der Schweiz.

HeySali entsteht aus meiner Erfahrung in realen Sales-Umfeldern: Zu viele fragmentierte Systeme bremsen Teams, Prozesse und Umsatz. Deshalb habe ich HeySali als moderne Sales-Execution-Plattform aufgebaut – für B2B-Teams, die fokussierter, schneller und wirksamer arbeiten wollen, ohne die Kontrolle über Daten, Pipeline, Reporting und Qualität zu verlieren. Mit Kauf-Signalen hilft HeySali dabei, genau jene potenziellen Kunden zu priorisieren, die sich jetzt mit den Produkten und Dienstleistungen beschäftigen, die Sie selbst als Firma anbieten.