Grundlagen

Zusammenfassung – Teil 2: Grundlagen des KI-gestützten Vertriebs

Im zweiten Abschnitt des Workshops wurde das Fundament für den gesamten weiteren Tag gelegt. Torsten erläutert die Struktur des Vertriebsprozesses, so wie sie im Workshop zugrunde gelegt wird: klar, pragmatisch und ausgerichtet auf konkrete Anwendung.

Die fünf Phasen des Vertriebs im Überblick:

1. Anfrage
   Ausgelöst durch gutes Marketing – hier beginnt der eigentliche Vertriebsprozess. Ziel: Kunden zu einer qualifizierten Anfrage führen.
2. Anamnese
   Eine vertiefte Erstklärung. Es geht darum, den Bedarf, die Zielgruppe und das Potenzial der Anfrage zu analysieren. Hilfsmittel: Gesprächsvorbereitung, Transkription, Gesprächsauswertung, Zielgruppenprofiling und Gedächtnisprotokolle (auch DSGVO-konform einsetzbar).
3. Anbahnung / Beratung
   Diese Phase umfasst intensive inhaltliche Gespräche, oft über mehrere Schleifen hinweg (besonders im B2B-Bereich). Die KI kann bei der Gesprächsvorbereitung, Durchführung und Nachbereitung helfen – inklusive dem Einsatz von Telefonbots.
4. Angebot
   Ziel ist ein kundenzentriertes Angebot – nicht nur inhaltlich passend, sondern auch sprachlich abgestimmt. Entscheidend: Der Kunde muss sich im Angebot wiederfinden, Nutzen und Ergebnis müssen klar erkennbar sein. KI unterstützt bei Formulierung, Struktur und individueller Anpassung.
5. Abschluss
   Die finale Phase mit Fokus auf Abschlussfragen, Einwandbehandlung, Verbindlichkeit und Vorbereitung der nächsten Schritte. Hier kommen auch Tools für Live-Coaching zum Einsatz, die direkt während des Gesprächs Impulse liefern.

Weitere zentrale Inhalte:

• Speed als Erfolgsfaktor: Anfragen sollten schnell, persönlich und differenziert beantwortet werden. Die KI kann helfen, aus Standardanfragen echte Gesprächseinladungen zu machen.
• Gedächtnisprotokolle: Als Alternative zur Aufzeichnung dienen sie als Basis für schnelle Angebotsentwicklung und Gesprächsauswertung.
• Nutzung von Prompts: Klare Anleitungen und Prompts helfen, zielgerichtete Texte, Analysen und Angebote zu erstellen.
• Verhaltenstypen erkennen: Durch gezielte Prompts kann der Persönlichkeitstyp des Kunden identifiziert und kommunikativ berücksichtigt werden (z. B. Insights-Modell).
• Ziel: Kundenzentrierter Verkaufsprozess: Jede Phase dient dem Ziel, ein echtes Bedürfnis zu erkennen, Vertrauen aufzubauen und im richtigen Moment den Abschluss zu ermöglichen – alles unterstützt durch KI.

Die fünf Phasen geben die Struktur des gesamten Tages vor. Jede Anwendungsphase wird anschließend mit konkreten Tools und Beispielen vertieft.

Die eigene Klarheit

Zusammenfassung – Teil 3: Eigene Klarheit schaffen

In diesem Abschnitt liegt der Fokus auf dem Aufbau eines fundierten Fundaments für den KI-gestützten Vertriebsprozess. Die Teilnehmer erarbeiten Schritt für Schritt ihre eigene Positionierung, Produktbeschreibung, Zielgruppenanalyse sowie Schreibstil, um im weiteren Workshopverlauf individuell arbeiten zu können. Der Abschnitt ist stark umsetzungsorientiert und methodisch geführt.

Inhaltliche Schwerpunkte:

• Zielsetzung
  Grundlage für die Anwendung von KI im Vertrieb ist Klarheit über die eigene Positionierung, Zielgruppe, Produkte und Sprache. Diese vier Bausteine bilden das Fundament für wirksame Prompts und automatisierte Kommunikation.
• Technische Vorbereitung
  Arbeiten mit ChatGPT (idealerweise der Pro-Version), einem Word-Dokument zur Ergebnissicherung und dem bereitgestellten Workbook als Leitfaden.

Baustein 1: Positionierung

Mit einem strukturierten Prompt (aus dem Workbook) wird auf Basis des LinkedIn-Profils oder der Website eine prägnante Positionierung erstellt:

• Wer bin ich?
• Für wen arbeite ich?
• Welches Problem löse ich?
• Was unterscheidet mich vom Markt?

Tipp: Wer keine eigene Positionierung hat, kann mit Beispielen aus dem Workshop oder von anderen Teilnehmern arbeiten.

Baustein 2: Schreibstil / Tonalität

Analyse eines bestehenden Textes (z. B. E-Mail, Blog, LinkedIn-Beitrag), um die eigene Tonalität zu definieren. Ergebnis: 3–4 Adjektive, die den persönlichen Stil beschreiben (z. B. professionell, empathisch, direkt). Alternative: Übernahme oder Anpassung eines Stils aus dem Beispieltext.

Baustein 3: Produktsteckbrief / Leuchtturmprodukt

Aus einem vorhandenen Angebot oder einer Website wird mithilfe eines Prompts ein vollständiger Produktsteckbrief erstellt, inklusive:

• Produktname, Preis, Zielgruppe, Nutzen, Alleinstellungsmerkmal
• Werteversprechen, Format, Ergebnis
• Einschätzung zu Skalierbarkeit, Konkurrenzdruck und strategischem Fit

Optional: Reverse Engineering – aus Angeboten lassen sich Webseitentexte oder Landingpages ableiten.

Baustein 4: Zielgruppenanalyse

Auf Basis der eigenen Positionierung und Produktbeschreibung wird eine detaillierte Zielgruppe beschrieben – inkl. Segmentierung, Herausforderungen, Bedürfnisse, Wünsche und psychologischer Trigger.
Einsatz des GPT-4 „Thinking“-Modells, um tiefgehende Ergebnisse zu erhalten. Ergebnis: mehrseitige Auswertung mit Insights zur konkreten Ansprache im Vertrieb.

Baustein 5: Persona / Kundenavatar

Aus den Zielgruppenerkenntnissen wird eine konkrete Persona generiert – mit Name, Eigenschaften, Herausforderungen, Kaufkriterien, Träumen und Mediennutzung. Ergänzt durch ein fotorealistisches Bild mittels Prompt.
Ziel: Empathie und Tiefe für Vertriebs- und Marketingansprache entwickeln.

Besonderheiten und Tipps:

• Teilnehmer können mit eigenen Daten arbeiten oder auf die bereitgestellten Beispielinhalte zurückgreifen.
• Es wird mit einem strukturierten Prompt-Ansatz gearbeitet: Jeder Abschnitt folgt klaren Schritten und wird direkt in ChatGPT umgesetzt.
• Herausforderungen wie Klammer-Probleme oder Textformate werden live gelöst.
• Diskussion zur Realität der Zielgruppenbilder und Persönlichkeitstypen fördert ein tieferes Verständnis über KI-generierte Ergebnisse.

Am Ende dieses Abschnitts verfügen die Teilnehmer über ein komplettes, KI-basiertes Vertriebs-Setup: Positionierung, Tonalität, Produkt, Zielgruppe, Persona – bereit für alle weiteren Schritte im Verkaufsprozess.

21 Game Changer

Zusammenfassung – Teil 4: Die 21 Gamechanger für wirksamen Vertrieb

In diesem Abschnitt vermittelt Torsten 21 praxisnahe Prinzipien – sogenannte „Gamechanger“ –, die unabhängig von KI den Vertrieb signifikant verbessern können. Die Inhalte basieren auf jahrzehntelanger Erfahrung und richten sich an alle, die ihren Verkaufsprozess verlässlicher, menschlicher und wirksamer gestalten wollen. Jeder Gamechanger wird durch Beispiele, Reflexionsimpulse und teilweise durch Prompts im Workbook begleitet.

Grundgedanke:

Kleine Abweichungen im Verhalten führen über Zeit zu großen Abweichungen im Ergebnis. Deshalb liegt der Fokus auf justierbaren Mikroverhalten, die den Unterschied zwischen durchschnittlichem und exzellentem Vertrieb ausmachen.

Ausgewählte Gamechanger im Überblick:

1. Verkauf beginnt bei dir selbst
   Wer selbst nicht vom eigenen Produkt überzeugt ist, wird andere schwerlich überzeugen. Die eigene Zuversicht überträgt sich direkt auf den Kunden.
2. Verkaufen durch Fragen statt Argumente
   Ziel ist nicht, etwas zu verkaufen – sondern durch Fragen ein Problembewusstsein beim Kunden zu erzeugen, sodass dieser selbst erkennt, warum er kaufen möchte.
3. Präsenz statt Ablenkung
   In Online-Gesprächen besonders wichtig: volle Aufmerksamkeit auf den Kunden, keine Nebengedanken, kein Multitasking.
4. Speed is critical
   Schnelligkeit in der Reaktion auf Anfragen kann über den Abschluss entscheiden. Wer spät antwortet, verliert oft.
5. Redeanteil minimieren
   Verkäufer sollten maximal 20 % Redeanteil haben – hauptsächlich durch gezielte Fragen. Ziel: Verstehen statt Überzeugen.
6. Fragen als Schlüssel zur Qualifikation
   Durch spezifische Fragen (z. B. Wunschfrage, Investitionsfrage) werden Bedarf, Budget und Bereitschaft zur Zusammenarbeit sichtbar.
7. Gesprächsrahmen halten
   Kunden neigen dazu, vom Thema abzulenken. Wer den eigenen Gesprächsrahmen bewusst führt, bleibt auf Kurs.
8. Prüfschablone 1.0 (Qualifikation)
   Drei Fragen zur Bewertung: Habe ich Lust auf diesen Kunden? Kann ich helfen? Ist er willens und in der Lage zu investieren?
9. Prüfschablone 2.0 (Werteabgleich)
   Stimmen die Werte? Ist das Setting stimmig? Je nach Rahmenbedingungen sollte auch hier klar aussortiert werden.
10. Ghosting vermeiden durch saubere Führung
    Wer strukturiert führt und immer den nächsten Schritt vereinbart, reduziert die Gefahr, geghostet zu werden.
11. Immer den nächsten Schritt vereinbaren
    Keine offenen Enden: Jeder Kontakt mündet in eine klare Vereinbarung für das weitere Vorgehen.
12. Angebote nicht verschicken, sondern vorstellen
    Angebote sollen in einem Termin vorgestellt werden – mit Erklärung und Gespräch. Dadurch wird Preisbewusstsein durch Wertverständnis ersetzt.
13. Alle Entscheider an den Tisch holen
    Angebote nie über Dritte laufen lassen. Ziel ist es, selbst mit den Entscheidern zu sprechen.
14. Weniger coachen, mehr verkaufen
    Nicht im Erstgespräch bereits Lösungen liefern, sondern Klarheit über Herausforderungen schaffen.
15. Kundensprache sprechen
    Angebote und Gespräche sollen die Sprache des Kunden aufgreifen – kein Fachchinesisch, keine internen Begriffe.
16. Zeige, dass du es mehr willst als andere
    Leidenschaft, Energie und Commitment sind Differenzierungsmerkmale. Menschen kaufen Menschen.
17. Lass den Kunden sich selbst verkaufen
    Die magische Frage: „Warum glauben Sie, dass ich für Sie der richtige Partner bin – genau jetzt – in diesem Kontext?“ erzeugt Eigenüberzeugung beim Kunden.
18. Vertrauen aufbauen durch persönliche Anknüpfungspunkte
    Menschen kaufen von Menschen, denen sie vertrauen. Nähe entsteht durch gemeinsame Erfahrungen oder Interessen.
19. Skripte als Leitplanken – nicht als Korsett
    Skripte dienen als Orientierung – im Zentrum steht immer das Gespräch mit dem Kunden.
20. Kontinuierliche Verbesserung
    Rückschlüsse aus Fehlern im Prozess führen zu besseren Einstiegen in zukünftige Kundengespräche.
21. Üben, üben, üben
    Übung schafft Routine und Sicherheit – z. B. durch Rollenspiele, KI-Bots oder reale Gesprächssituationen.

Hedy

Zusammenfassung – Teil 5: Hedy – KI-gestütztes Live-Coaching für Verkaufsgespräche

In diesem Abschnitt wird die Applikation Hedy vorgestellt – ein KI-gestützter Meeting-Coach, der Live-Gespräche transkribiert, analysiert und in Echtzeit personalisierte Impulse gibt. Ziel ist es, Vertriebs- oder Beratungsgespräche intelligenter zu führen und durch unmittelbares Feedback strukturiert zum nächsten Schritt zu kommen.

Funktion und Ziel von Hedy:

• Hedy begleitet Gespräche als „digitaler Coach“ im Hintergrund – wie ein „Engel auf der Schulter“.
• Live-Coaching durch automatische oder manuell abrufbare Hinweise während des Gesprächs.
• Strukturierte Vorbereitung durch Konfiguration eines Kontextprofils: Positionierung, Zielgruppe, Produkt, Sales-Skript und gewünschte Gesprächsziele.
• Echtzeitanalyse von Redeanteil, Struktur, Gesprächsführung, Fragequalität u. v. m.

Praktische Anwendung:

• Demonstration eines Qualifizierungsgesprächs durch ein Rollenspiel mit einem Teilnehmer.
• Konfiguration des Gesprächs über verschiedene Eingabefelder:
  • Gesprächsart (z. B. geschäftlich, Coaching, persönlich)
  • Mikrofonauswahl, Audiospur-Speicherung, Feedback-Frequenz
  • Individuelles Vokabular (für Fachbegriffe)
  • Schnellbefehle zur KI-Interaktion (z. B. „Was soll ich als Nächstes tun?“)
  • Integration von Sales-Skripten und Gamechangern (z. B. „Redeanteil reduzieren“, „nächsten Schritt vereinbaren“)
• Möglichkeit, mehrere Kontexte (z. B. Erstgespräch, Coaching, Abschlussgespräch) zu speichern und bei Bedarf zu aktivieren.

Relevante Szenarien:

• Live-Coaching für Vertriebsgespräche, Bewerbungstrainings, Beratungen und Coachings.
• Anwendung sowohl für die Selbstführung als auch zur Begleitung anderer (z. B. bei Outplacement- oder Bewerbungssituationen).
• Ideal für Solo-Selbstständige, Berater und Coaches, die keine Kolleginnen oder Kollegen zur Reflexion haben.
• Nach dem Gespräch erhält der Nutzer ein vollständiges Transkript, Gesprächsprotokoll und auf Wunsch eine Zusammenfassung.

Technischer Rahmen:

• Hedy ist verfügbar für iOS, Android, macOS (Windows folgt).
• Nur in der Pro-Version können Kontexte definiert und komplexe Gesprächsleitfäden integriert werden.
• Kooperation mit dem Institut bringt exklusive Vorteile: u. a. ein Rabattcode für Pro-Zugänge.

Reflexion & Ausblick:

• Hedy ist kein theoretisches Gimmick, sondern ein praxistaugliches Werkzeug zur Gesprächsverbesserung in Echtzeit.
• Durch Kombination von Gesprächsanalyse, personalisiertem Feedback und strukturierter Vorbereitung können Gespräche effizienter geführt und erfolgreicher abgeschlossen werden.

Datenschutz- und DSGVO-Themen werden im nächsten Abschnitt mit einem Experten besprochen – zentrale Frage: Muss der Kunde über die Aufzeichnung informiert werden?

Carsten Wittmann

Zusammenfassung – Teil 6: Datenschutz, DSGVO und EU-AI-Act im Vertrieb mit KI

Dieser Abschnitt bringt rechtliche Klarheit für den Einsatz von KI im Vertriebsprozess. Carsten Wittmann, Compliance-Experte am Koerting Institute, gibt praxisnahe Einblicke zu DSGVO, EU AI Act und weiteren rechtlichen Anforderungen im Umgang mit KI-Tools wie Hedy, Bots und automatisierten Feedbacksystemen. Ziel ist es, Risiken zu vermeiden und Chancen sicher zu nutzen.

Grundlegende Rechtsrahmen:

1. DSGVO – Datenschutz-Grundverordnung
   Regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten. Betroffen sind Name, E-Mail, Telefonnummer, Gesprächsinhalte u. a.
   Relevante Aspekte: Einwilligung, Datenzweck, Speicherfristen, Transparenzpflichten, Löschfristen, Auftragsverarbeitung.
2. EU AI Act
   Regelt den Umgang mit Künstlicher Intelligenz – vor allem Transparenz, Risikoeinstufung und Kennzeichnungspflichten.
   Vertriebliche Use Cases gelten meist als Anwendungen mit „begrenztem Risiko“, aber z. B. Telefonbots müssen klar als KI erkennbar sein.
3. E-Privacy-Richtlinie & TDDDG
   Betrifft Gesprächsaufzeichnung, Messenger-Kommunikation, Telefonmarketing. Aufnahme nur mit vorheriger Einwilligung erlaubt.
   Achtung: Heimliche Aufnahmen sind strafbar (§201 StGB).

Zentrale Hinweise für den KI-Einsatz:

• KI-Bots & Gesprächsaufzeichnung (z. B. Hedy)
  • Transkriptionen sind nur zulässig mit informierter Einwilligung.
  • DSGVO-konforme Nutzung von Hedy ist derzeit nur eingeschränkt möglich.
  • Cloud Sync deaktivieren, bis ein Auftragsverarbeitungsvertrag vorliegt (Ziel: innerhalb von vier Wochen).
  • Lokale Nutzung ohne Cloud und ohne KI-Funktion aktuell zulässig.
  • Für öffentliche Inhalte (z. B. Webinare) gelten andere Regelungen – aber Urheberrechte beachten.
• Gedächtnisprotokoll als Alternative
  • Keine Tonaufnahme, sondern manuelle Rekonstruktion des Gesprächs.
  • Enthält trotzdem personenbezogene Daten und unterliegt der DSGVO.
  • Vorteil: Keine Einwilligung notwendig, aber klare Rechtsgrundlage erforderlich.
• Profiling & automatisierte Entscheidungen
  • Beispiel: Kaufwahrscheinlichkeit berechnen.
  • Nur mit Einwilligung oder rechtlicher Grundlage erlaubt.
  • Transparenzpflicht: Nutzer muss wissen, dass Profiling stattfindet.
  • Automatisierte Entscheidungen müssen durch Menschen überprüfbar sein.
• Messenger und Telefon im Vertrieb
  • Nur bei bestehender Geschäftsbeziehung zulässig.
  • Andernfalls ist eine aktive Einwilligung notwendig.
  • Hartnäckige Follow-ups können als unzumutbare Belästigung gewertet werden (UWG).

Handlungsempfehlungen für Vertriebsprofis:

• Nur KI einsetzen, wenn personenbezogene Daten geschützt, dokumentiert und vertragsrechtlich abgesichert sind.
• KI-Systeme wie Telefonbots oder Feedbackbots klar als KI kennzeichnen.
• Kunden vorab über Zweck, Dauer, Datennutzung und Speicherdauer informieren.
• Rechtstexte bereitstellen: Datenschutzerklärung, Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten, Einwilligungserklärungen.
• Interne Prozesse prüfen und ggf. anpassen – z. B. Umgang mit Gesprächsnotizen, Nutzung von Dritttools.

Unterstützung und Ausblick:

• Carsten erstellt ein Vertiefungsvideo mit allen Anwendungsfällen.
• Zusätzlich wird ein Prompt zur Selbstprüfung entwickelt, der über GPT Fragen zur Compliance unterstützt (keine Rechtsberatung).
• Bei komplexen oder risikoreichen Fällen wird empfohlen, Rücksprache mit einem professionellen Datenschutzbeauftragten zu halten.

Compliance Grundlagen – mit Carsten Wittmann

Zusammenfassung des Videos: Compliance-Grundlagen für KI im Vertrieb (Teil 1)

In diesem ersten Teil der zweiteiligen Videoserie vermittelt Carsten Wittmann, KI-Berater und Compliance-Experte, die zentralen rechtlichen Grundlagen zur sicheren und regelkonformen Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Vertriebsumfeld.

Ziel des Trainings ist es, dich für rechtliche Fallstricke beim KI-Einsatz im Vertrieb zu sensibilisieren, rechtssichere Use Cases abzuleiten und klare Compliance-Regeln für den Alltag zu etablieren.

Der rechtliche Rahmen umfasst drei zentrale Bereiche:

1. Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

• Personenbezogene Daten sind im Vertrieb allgegenwärtig (Namen, Gesprächsnotizen, Kontaktdaten etc.).

• Verarbeitung ist grundsätzlich verboten, außer es gibt eine Rechtsgrundlage – meist ist das:

  • Vertragliche Anbahnung (Art. 6 Abs. 1 lit. b) oder

  • Einwilligung (lit. a) – bei sensiblen Daten oder für bestimmte Zwecke wie Aufzeichnungen.

• Weitere DSGVO-Grundprinzipien:

  • Zweckbindung, Datenminimierung, Speicherbegrenzung, Transparenz, Sicherheit, Rechenschaftspflicht.

• Profiling und automatisierte Entscheidungen (z. B. Lead Scoring, Preisgestaltung) sind besonders kritisch:

  • Profiling erfordert Transparenz und Widerspruchsmöglichkeit.

  • Automatisierte Entscheidungen sind grundsätzlich verboten, außer mit Einwilligung oder gesetzlicher Grundlage.

• Datentransfers in Drittländer (z. B. USA) sind nur unter bestimmten Bedingungen erlaubt:

  • Idealfall: Data Privacy Framework (DPF),

  • Alternativ: Standardvertragsklauseln + Transfer Impact Assessment (TIA),

  • Einwilligung als letzte Option – aber mit vielen Risiken verbunden.

2. EU-AI-Act (EU-KI-Verordnung)

• Ziel: vertrauenswürdige und ethische KI-Nutzung durch einheitlichen Rechtsrahmen in der EU.

• Regulierung erfolgt risikobasiert:

  • Verbotene KI: z. B. Social Scoring, Pre-Crime, Verhaltensmanipulation.

  • Hochrisiko-KI: z. B. im Gesundheitswesen, Justiz, Kreditvergabe – mit starker Regulierung.

  • Begrenztes Risiko: z. B. Chatbots, Textgenerierung – hier gelten Transparenzpflichten.

  • Minimales Risiko: keine regulatorischen Pflichten, aber Kompetenz notwendig.

• Transparenzpflichten: Nutzer müssen erkennen können,

  • ob Inhalte KI-generiert sind,

  • ob sie mit einer KI interagieren,

  • ob ihre Daten für Profiling genutzt werden.

• Auch KI-Kompetenz im Unternehmen ist Pflicht (seit Februar 2025), wird aber bislang nicht sanktioniert – sollte aber intern nachweisbar sein.

3. Weitere Rechtsbereiche

• TTDSG und E-Privacy-Richtlinie: Regeln z. B. Telefonmarketing, E-Mail, Tracking, Cookies, Sprachaufzeichnung.

• Gesetz gegen unlauteren Wettbewerb (UWG): Vermeidung von Belästigung und irreführenden Aussagen – auch bei KI-generierten Inhalten.

• Vertragliches Umfeld (AGB, BGB, HGB): Regeln, was z. B. in Verträge hinein darf – gerade bei neuen KI-basierten Leistungen relevant.

Praxis-Tipps und Quick-Check

• Einwilligungen richtig einholen und dokumentieren (inkl. Sprachaufzeichnungen).

• Keine personenbezogenen Daten in öffentlich trainierende KI-Tools einspeisen.

• Tools bewusst wählen: DSGVO-konform, mit AV-Vertrag, idealerweise EU-Hosting.

• KI-Ausgaben vor Veröffentlichung prüfen (Richtigkeit, ethische Implikationen, Transparenz).

• Datensicherheit beachten: Zugriffsbeschränkung, Zwei-Faktor-Authentifizierung, frühzeitige Löschung.

• Transparente Kommunikation im Team über Chancen, Grenzen und Rolle der KI – besonders in Bezug auf Arbeitsplatzsicherheit.

Diese Inhalte stellen keine Rechtsberatung dar, aber bieten einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in die Thematik.

Aussichten: Im zweiten Video folgen konkrete Use Cases, eine Compliance-Checkliste sowie ein praktischer Baukasten für vertrieblichen KI-Einsatz.

Anwendungsfälle & Compliance Baukasten – mit Carsten Wittmann

Zusammenfassung des Trainingscalls (Teil 2):

Anwendungsfälle & Compliance-Baukasten für KI im Vertrieb

Im zweiten Teil des Trainings gibt Carsten Wittmann, Compliance-Experte am Koerting-Institute, einen umfassenden Einblick in die Umsetzung von Datenschutz und Compliance bei KI-Anwendungen im Vertrieb. Aufbauend auf dem Grundlagenvideo (Teil 1) liegt der Fokus nun auf konkreten Anwendungsfällen, einer erweiterten Checkliste sowie dem Compliance-Baukasten, bestehend aus vier zentralen Modulen:

1. Einwilligung & UWG
   
   Wann und wie darf ich Kunden ansprechen – insbesondere bei Werbung und Bot-Kommunikation?

2. Transparenz & EU AI Act
   
   Wo und wie muss offengelegt werden, dass KI im Einsatz ist? Was bedeutet das für Bots, Content-Generierung und Profiling?

3. Datenschutz & Tool-Einsatz
   
   Wie wähle ich ein Tool DSGVO-konform aus, schließe einen AV-Vertrag ab, dokumentiere die Verarbeitung, setze technische Maßnahmen um und reagiere auf Betroffenenrechte?

4. Kommunikationsschutz nach TDDDG
   
   Was ist bei Aufzeichnungen, Transkriptionen und Messenger-Kommunikation zu beachten – rechtlich und technisch?

Carsten führt praxisnah durch die notwendigen Schritte zur Tool-Auswahl, Vertragsprüfung, Konfiguration, Risikobewertung und Dokumentation. Anhand eines Beispiel-Anwendungsfalls („Lead-Generierung“) demonstriert er, wie die Module ineinandergreifen und wie Unternehmen ihre Prozesse mit Hilfe eines strukturierten Baukastens rechtskonform gestalten können. Zusätzlich stellt er eine Checkliste und eine modulare Anwendungsfall-Matrix vor, die eine individuelle Anpassung an unterschiedliche Szenarien im Vertrieb ermöglichen.

Abschließend erhälst du einen Prompt für ChatGPT, mit dem erste Compliance-Einschätzungen automatisiert erfolgen können… als Ergänzung zur eigenen Prüfung und fundierten Entscheidung.

Anwendungsfälle – Call Skripte erstellen

Zusammenfassung – Teil 7: Anwendungsfall – Call-Skripte mit KI entwickeln

In diesem Teil des Workshops wird praxisnah demonstriert, wie mithilfe von KI – insbesondere mit ChatGPT – individuell passende Gesprächsskripte für den Verkaufsprozess erstellt werden. Ziel ist es, eine strukturierte und zugleich flexible Gesprächsführung zu ermöglichen, die auf die eigene Positionierung, das Produkt und die Zielgruppe abgestimmt ist.

Warum Skripte?

• Skripte sind Leitplanken, keine starren Vorlagen
  Sie dienen dazu, in Gesprächen die Führung zu behalten, Struktur zu wahren und gezielt auf Kundenbedürfnisse einzugehen – insbesondere in dynamischen Gesprächssituationen.
• Wichtig für Einzelunternehmer wie für Teams
  Auch wer alleine arbeitet, profitiert von klaren Gesprächsstrukturen. Wer mit Teammitgliedern arbeitet, kann durch Skripte eine einheitliche Kommunikationslinie sichern.

Der 4-Schritte-Prozess zur Erstellung:

1. Kontext schaffen
   Im ersten Schritt wird der KI erklärt, wer man ist, welche Gesprächsarten man führt (z. B. Opening, Setting, Closing Call) und in welchem Rahmen die Gespräche stattfinden.
2. Kontext vertiefen
   Nun wird ein spezifischer Call-Typ ausgewählt, z. B. der Opening Call. Die KI liefert daraufhin eine strukturierte Beschreibung und „Seele“ dieses Gesprächs.
3. Erste Skriptversion erstellen lassen
   Auf Grundlage der bisherigen Informationen erstellt die KI ein erstes Skript inklusive Regieanweisungen und Platzhaltern.
4. Skript verfeinern
   Nun werden zusätzlich Zielgruppenanalyse, Persona und Produktsteckbrief eingefügt. Die KI passt das Skript nochmals präzise an – auf Tonalität, Nutzen, Einwände und Gesprächsziele.

Besondere Impulse:

• Individuelle Anpassung an reale Situationen
  Beispiel: Eine Teilnehmerin beschreibt ihre zweistufige Vertriebsstruktur (Setting- und Strategie-Call). Die KI passt das Skript exakt darauf an – inklusive Sprache, Dramaturgie und Gesprächsführung.
• Integration externer Theorien und Verkaufsmethoden
  Wer mit bestimmten Trainern oder Modellen (z. B. Alex Hormozi) arbeitet, kann diese Inhalte explizit in den Prompt einbinden, um das Skript an deren Methodik auszurichten.
• Kundenspezifische Skripte
  LinkedIn-Profile, frühere Gesprächsprotokolle oder CRM-Daten können integriert werden, um individuelle Gesprächsleitfäden zu generieren.
• Einsatz in Hedy
  Die erstellten Skripte können in Hedy integriert werden, um während echter Gespräche an den roten Faden erinnert zu werden – inklusive Live-Coaching durch KI.

Erkenntnisse aus dem Workshop:

• Skripte ermöglichen wiederholbare Ergebnisse, erhöhen die Qualität und senken den Stressfaktor in Gesprächen.
• Die stufenweise Vorgehensweise schafft Klarheit und Professionalität.
• Auch bei Bestandskunden oder bekannten Kontakten kann die Struktur hilfreich sein – durch gezielte Gesprächsführung und Bezugnahme auf vorherige Interaktionen.

Anwendungsfälle – Anfragen

Zusammenfassung – Teil 8: Anwendungsfall – Mit KI auf Anfragen reagieren und Abschlüsse vorbereiten

In diesem Workshop-Modul wurde ein typisches Szenario aus dem Vertriebsalltag aufgegriffen: Eine unverbindliche Anfrage per E-Mail, in der ein Unternehmen einen maßgeschneiderten KI-Workshop anfragt. Anhand dieses Falls zeigt Torsten, wie man mit Unterstützung von KI – insbesondere ChatGPT – den entscheidenden Unterschied macht: weg vom passiven Angebotsschicken, hin zur aktiven Steuerung des Verkaufsprozesses.

Ziel: Vom Bittsteller zum Gesprächspartner auf Augenhöhe

• Veränderung des Rahmens
  Statt dem Kunden „hinterherzulaufen“, wird ein Perspektivwechsel erzeugt: Der Kunde soll aktiv einen Termin beim Anbieter buchen – dadurch entsteht ein anderer Status und ein besserer Gesprächsrahmen.
• Die E-Mail als Konversionstrigger
  Ziel ist eine schriftliche Antwort, die Vertrauen aufbaut, Differenzierung schafft und den Kunden zur nächsten Handlung bewegt – nämlich zur Terminbuchung.

Der strukturierte KI-Einsatz

1. Sammlung aller Informationen
   Die originale Anfrage, das Beiblatt mit Workshop-Vorstellungen sowie Informationen zum Unternehmen (z. B. Website, LinkedIn, Wikipedia) werden der KI als Kontext zur Verfügung gestellt.
2. Zielgerichteter Prompt an ChatGPT
   Die Aufgabe an die KI lautet, eine E-Mail zu verfassen, die:
   • durch Reflektion zusätzliche Themen aufgreift (z. B. unterschiedliche Wissensstände der Teilnehmenden),
   • ein Problembewusstsein erzeugt,
   • einen Calendly-Link integriert,
   • die Investitionsbereitschaft anspricht,
   • und sich tonal an den Kunden anpasst.
3. Ergebnis: Professionelle, wirksame E-Mail in Minuten
   Statt langem Nachdenken entsteht in kurzer Zeit eine überzeugende Nachricht – der Kunde bucht am nächsten Tag direkt einen Termin inklusive IT-Leiter.
4. Übertragbarkeit auf eigene Anfragen
   Teilnehmende wurden aufgefordert, eigene frühere Anfragen (die z. B. ins Leere liefen) herauszusuchen und mit dieser Methode neu aufzusetzen. Erste Ergebnisse im Workshop zeigten bereits signifikant bessere Rückmeldungen und Konvertierungen.

Deep Research & Wettbewerbsanalyse als Zusatz-Use-Case

Ergänzend wurde gezeigt, wie mit ChatGPT (Deep Research) und dem „agentischen Browser“ von Perplexity umfangreiche Markt- und Wettbewerbsanalysen erstellt werden können – z. B. für:

• Bessere Angebotspositionierung
• Argumentationslinien in Verkaufsgesprächen
• Differenzierung im Markt

Das Resultat: Dichte Reports und sogar automatisch generierte Präsentationen aus den Daten, die früher nur mit hohem zeitlichen oder finanziellen Aufwand möglich waren.

Telefonbot – Einwandbehandlung

Zusammenfassung – Teil 9: Telefonbot zur Einwandbehandlung – Simulation, Feedback und technischer Aufbau

In diesem Abschnitt wird ein KI-gestützter Telefonbot vorgestellt, der speziell zur Simulation von Einwandbehandlung im Verkaufsgespräch entwickelt wurde. Das System basiert auf FONIO, einer Plattform zur Erstellung von Voice-Bots über Single-Prompt-Architektur. Ziel ist es, durch realitätsnahe Trainingssituationen Vertriebs- und Kommunikationsfähigkeiten zu stärken – automatisiert, skalierbar und datenschutzkonform.

Zielsetzung

• Vertriebsprofis, Coaches und Führungskräfte sollen Einwandbehandlung realitätsnah trainieren können.
• Der Bot simuliert Kundengespräche, in denen typische Einwände auftauchen (z. B. „keine Zeit“, „zu teuer“, „Skepsis des Partners“).
• Ziel ist es, strukturiert zu reagieren, empathisch zu führen und den Gesprächsverlauf zu einem positiven Abschluss zu bringen.

Funktionsweise der Simulation

• Der Bot startet mit einer Einwilligungsabfrage zur Gesprächsaufzeichnung.
• Anschließend fragt er nach Produkt und Preis, um die Simulation zu personalisieren.
• Der Bot generiert live eine fiktive Person mit Einwänden, auf Basis eines Subprompts innerhalb des Systemprompts.
• Nutzer müssen auf diese Einwände reagieren. Bei Eingabe des Codeworts „Lösung Einwandbehandlung“ endet das Gespräch, und es erfolgt ein differenziertes Feedback:
  • Wurden Einwände vollständig behandelt?
  • Wo gab es Verbesserungspotenzial?
  • Welche Gesprächsstrategien hätten weitergeholfen?

Technischer Aufbau in FONIO

• Der Bot basiert auf einem einzigen Systemprompt, der sowohl Rollenverhalten als auch Persona-Logik enthält.
• Über sogenannte Subprompts wird im Prompt selbst die Kundensimulation erzeugt.
• Feedback, Gesprächsführung und Simulation sind vollständig im Prompt enthalten – ohne externen Workflow oder Code.
• Die Konfiguration (Stimme, Sprachtempo, Kreativität, Unterbrechungssensitivität) kann feinjustiert werden.
• Der vollständige Prompt ist im Workbook enthalten und direkt adaptierbar für eigene Anwendungsfälle.

Praxisbezug und Anwendungsfälle

• Präsentation eines echten Live-Tests im Workshop – inklusive realistischer Gesprächsführung, Rückfragen, Einwandverarbeitung und Feedbackphase.
• Potenzial für den Einsatz in Coaching, Training, Onboarding, Personalentwicklung oder Bewerbungssituationen.
• Teilnehmer bringen zahlreiche Ideen ein: Mitarbeitergespräche, Konfliktgespräche, Bewerbungstrainings, Verhandlungen, Pressegespräche, Pitch-Vorbereitung und sogar Heiratsanträge.

Vorteile der Lösung

• Skalierbar, einfach aufzusetzen, anpassbar an jede Zielgruppe.
• Kostengünstig testbar (z. B. 15 Cent pro Minute Telefonkosten).
• DSGVO-konform nutzbar – mit korrekter Einwilligungsabfrage im Prompt.
• Echtzeit-Feedback nach Simulation unterstützt gezielte Weiterentwicklung.
• Ergänzbar durch automatisierte Nachverarbeitung (z. B. Zusammenfassung per SMS-Link nach dem Gespräch).

Telefonbot – Outbound / Inbound

Zusammenfassung – Teil 10: Inbound- und Outbound-Telefonbots – Automatisierung, Echtzeitdialoge und Integration

In diesem Abschnitt demonstrieren Torsten und Peter den Einsatz von Inbound- und Outbound-Telefonbots auf Basis der Plattform Fonio. Es geht um reale Use Cases, Automatisierung durch Tools wie N8N und Make, sowie um die gezielte Nachverarbeitung von Gesprächen – von der Terminvereinbarung über Feedback bis hin zur CRM-Integration.

Outbound-Bot: Automatisierte Anrufe nach Trigger

• Use Case: Nach einem Event werden Teilnehmer automatisch angerufen, um Feedback zu geben oder Folgeangebote zu erhalten.
• Trigger: Neue Telefonnummern in einem Google Sheet aktivieren über N8N oder Make einen HTTP-Request an Fonio – der Bot ruft an.
• Personalisierung: Ansprache mit Vorname, automatisierte Gesprächsführung, DSGVO-konformer Hinweis zu Beginn.
• Dialogbeispiel: Feedback zu Veranstaltung, Bewertung, gewünschte nächste Schritte. Finale Frage: Interesse an weiterem Angebot oder der KI-Workshop-Serie.
• Nachverarbeitung: Ergebnis kann per SMS oder E-Mail verschickt werden, inklusive Goodie oder Terminvorschlag. Rückführung ins CRM wird vorbereitet.

Inbound-Bot: Reaktion auf eingehende Anrufe

• Erkennt eingehende Nummer und gleicht sie mit CRM-Daten ab (z. B. Close).
• Wenn bekannt, personalisierte Ansprache mit Namen.
• Fragetypen und Gesprächsstruktur identisch zum Outbound-Bot.
• Nutzung als Feedbackkanal oder zur Reaktion auf Rückrufe.

Technischer Aufbau und Besonderheiten

• Nutzung eines Single-Prompts für beide Bot-Typen mit dynamischen Subprompts für Persona, Gesprächsführung und Feedbacklogik.
• Unterschiedliche Stimmen konfigurierbar (z. B. Julia, Marie). Stimmklonung mit ElevenLabs möglich – z. B. mit zwei Stunden Audioaufnahmen.
• Beschränkung der Gesprächsdauer, Timeouts bei Inaktivität und maximale Redezeit einstellbar zur Kostenkontrolle.
• Herausforderungen: Begrenzte Zuhörzeit des Bots, teilweise holprige Gesprächsverläufe, fehlende emotionale Reaktion.
• Verbesserungspotenziale: Vertriebsanteil im Prompt erhöhen, Nachfassfragen ergänzen, weichere Stimmen verwenden.

Realitätscheck und Nutzerfeedback

• Live-Demo mit Teilnehmerin zeigt Stärken (Struktur, Automatisierung) und Schwächen (geringe Spontanität, limitierte Gesprächstiefe).
• Bots können als neutrale Dritte objektiveres Feedback erzeugen als Menschen.
• Klare Trennung von Inbound- und Outbound-Kontext notwendig, um unerwünschte Gesprächsverläufe bei Rückrufen zu vermeiden.
• Zunehmende Akzeptanz: Besser ein KI-Bot als niemand erreichbar – insbesondere bei Rückfragen, Terminänderungen oder Warteschleifen.

Anwendungsfälle – KPIs und Erfolgsfaktoren

Zusammenfassung – Teil 11: KPIs im Vertrieb – Argumentation, Prompting und Deep Research mit KI

In diesem Abschnitt des Workshops geht es darum, wie mithilfe von KI aussagekräftige KPIs (Key Performance Indicators) entwickelt werden können, um den Nutzen und Erfolg einer Dienstleistung oder eines Produkts gegenüber Kunden präzise zu belegen – insbesondere im Vertriebsprozess und Angebotsgespräch.

Ziel des Abschnitts

• Den Mehrwert der eigenen Leistung greifbar und belegbar machen.
• Relevante Kennzahlen identifizieren, die kurz-, mittel- und langfristig messbar sind.
• KI als Werkzeug nutzen, um diese KPIs gezielt zu entwickeln und zu validieren – auf Basis von Positionierung, Zielgruppe und Angebot.

Vorgehensweise im Workshop

1. Prompt zur KPI-Entwicklung
   Mit einem strukturierten Prompt werden ChatGPT konkrete Informationen geliefert: Positionierung, Produktbeschreibung, Zielgruppe. Ziel ist es, eine Liste potenziell relevanter Kennzahlen zu erhalten.
2. Erste KI-basierte Ergebnisse
   Die KI generiert eine Liste von KPIs, differenziert nach Zeiträumen:
   • Kurzfristig (30–90 Tage):
     • Zeitersparnis pro Woche
     • Time to Content (z. B. Dauer bis zur Fertigstellung eines Beitrags)
     • Umsetzungsrate (z. B. Implementierung von KI-Workflows)
     • Pipeline-Sichtbarkeit, erste Leads, Terminbuchungen
     • Selbstwirksamkeit im Umgang mit KI (z. B. Skala 1–10)
   • Mittelfristig:
     • Leadgenerierung
     • Fehlerreduktion in der Leistungserbringung
     • Team-Adaption, Kundenzufriedenheit
     • KPI-Adoptionstiefe
   • Langfristig:
     • Umsatzsteigerung
     • Anzahl profitabler Leads
     • Skalierung
     • Wettbewerbsvorteile, Wiederkaufrate, Zertifizierungen
3. Reflexion am Beispiel „Time to New Job“
   Konkreter Praxisfall: Eine Teilnehmerin diskutiert die Aussagekraft der Kennzahl „Time to New Job“. Ergebnis:
   • Versprechen wie „doppelt so schnell zum Job“ sind heikel.
   • Besser: Auf Studien basieren und belegen, dass 90 % der Kunden signifikant schneller zum Ziel kommen – unter bestimmten Bedingungen.

Erweiterung durch Deep Research Prompt

• Die KI wird beauftragt, Marktdaten und Studien zu recherchieren, die eine evidenzbasierte Argumentation erlauben – z. B. Vergleich: Time to Content mit und ohne KI.
• Ergebnis: Konkrete Zeitdifferenzen, Quellen (z. B. Financial Times), Vergleichswerte zur Stützung von Angebots- und Pitch-Gesprächen.
• Ziel: Argumente mit belastbaren Daten untermauern, Vertrauen aufbauen, Differenzierung erzeugen.

Anwendungsfälle – Anamnese durchführen

Zusammenfassung – Teil 12: Anwendungsfall – Anamnese und Gesprächsvorbereitung mit KI

In diesem Abschnitt zeigt Torsten praxisnah, wie sich mithilfe von KI eine fundierte Anamnese und strukturierte Gesprächsvorbereitung für potenzielle Kunden durchführen lässt. Ziel ist es, schon vor dem ersten Gespräch relevante Anknüpfungspunkte, mögliche Einwände und passende Angebote zu erkennen, um maximal vorbereitet in die Interaktion zu gehen.

Ausgangssituation

• Die Teilnehmer haben bereits Positionierung, Produkt, Zielgruppe und Persona ausgearbeitet.
• Nun geht es darum, auf Basis dieser Vorarbeit ein konkretes Erstgespräch vorzubereiten – z. B. im Kontext Kaltakquise oder auf eine konkrete Terminanfrage.

Vorgehen mit KI

1. Promptstruktur für die Gesprächsvorbereitung
   Die KI erhält alle relevanten Informationen:
   • Wer bin ich?
   • Was verkaufe ich?
   • Wer ist mein Wunschkunde?
   • Mit wem spreche ich konkret (z. B. LinkedIn-Profil)?
2. Automatisierte Vorbereitung durch ChatGPT
   Die KI liefert:
   • Gesprächsstruktur (Opener, Nutzenargumentation, Agenda, Discovery-Fragen)
   • Hypothetische Einwände und mögliche Reaktionen darauf
   • Ideen für passende Angebote (Upsell, Downsell)
   • Tonalität und Sprache, passend zur Zielperson
3. Live-Demo mit einem echten LinkedIn-Profil
   • Beispiel: Gesprächsvorbereitung für Sabine Lanius, Executive-Karriereberaterin.
   • Die KI analysiert ihr Profil, extrahiert Themen, Werte, berufliche Stationen, potenzielle Gesprächsansätze und Einwände.
   • Daraus entsteht ein kompletter Gesprächsleitfaden – inklusive Vorschlägen für Einstieg, Nutzenversprechen, Agenda und vertiefende Fragen.
4. Integration potenzieller Einwände
   Die KI identifiziert realistische Einwände wie:
   • Keine Zeit
   • Kein Budget
   • Nutzt bereits KI-Lösungen
   • Datenschutzbedenken
   • Kein akuter Bedarf

Und liefert dazu passende, situativ abgestimmte Antwortstrategien.

1. Anknüpfungspunkte durch Agentenbrowser (z. B. Perplexity)
   Mithilfe von Tools wie Perplexity kann die KI zusätzlich recherchieren:
   • Gemeinsame Kontakte
   • Regionale Nähe
   • Gemeinsame Events oder Werte
   • Inhalte aus Podcast, Veröffentlichungen oder Kommentaren

Weiterentwicklungsideen

• Custom GPT bauen: Wiederverwendbarer Assistent, der automatisiert Gesprächsbriefings erstellt.
• Verknüpfung mit Kalendersystemen (z. B. über Make oder N8N): Automatischer Vorbereitungsprozess auf Basis kommender Termine.
• Erstellung von Gesprächsunterlagen (z. B. via Gamma): Briefing-Paper vor jedem Gespräch, inklusive Agenda und personalisierter Ansprache.

Nutzen für Vertrieb und Beratung

• Maximale Individualisierung trotz Skalierbarkeit.
• Verkürzung der Vorbereitungszeit auf ein Minimum.
• Höhere Abschlusswahrscheinlichkeit durch gezielte, vorbereitete Gesprächsführung.
• Erhebliche Differenzierung im Wettbewerb durch empathische, relevante Kommunikation.

Anwendungsfälle – Angebote

Zusammenfassung – Teil 13: Anwendungsfall – Angebote mit KI analysieren, anpassen und präsentieren

Der letzte Abschnitt widmet sich dem entscheidenden Schritt im Vertriebsprozess: dem Angebot. Torsten demonstriert, wie KI genutzt werden kann, um Angebote individuell auf Persönlichkeitstypen von Kunden zuzuschneiden und damit die Abschlusswahrscheinlichkeit signifikant zu erhöhen. Ergänzend wird gezeigt, wie Angebote in Video- oder Web-Formate transformiert werden, um professionell und überzeugend zu wirken.

Kernaspekte:

1. Persönlichkeitstypen erkennen und nutzen
   • Grundlage: Insights-Farbmodell (Rot, Gelb, Blau, Grün).
   • Mit Hilfe von KI werden Gespräche, Transkripte oder Profile (z. B. LinkedIn) analysiert, um den Persönlichkeitstyp des Kunden zu bestimmen.
   • Das Angebot wird sprachlich und inhaltlich so angepasst, dass es die Präferenzen des Kunden adressiert (z. B. strukturorientierte Blaue, ergebnisgetriebene Rote).
2. Angebote textlich anpassen
   • Statt Standardvorlagen werden Textbausteine mit KI auf Tonalität, Sprache und Inhalte des Kunden zugeschnitten.
   • Beispiel: „Business Modell“ wird zu „belastbares Geschäftsmodell“, um Verlässlichkeit und Ergebnisorientierung zu betonen.
   • KI unterstützt dabei, Nuancen herauszuarbeiten, die Vertrauen und Resonanz schaffen.
3. Multimediale Angebotspräsentation
   • Mit Tools wie HeyGen lassen sich Angebotspräsentationen als Avatar-Videos umsetzen.
   • KI generiert dazu Sprecherskripte, die auf Persönlichkeitstyp, Gesprächskontext und Kundensprache abgestimmt sind.
   • Alternative: Loom-Videos, in denen das Angebot persönlich präsentiert wird.
   • Ziel: Angebote nicht nur verschicken, sondern erklären, personalisieren und emotional aufladen.
4. Landingpages mit KI erstellen
   • Mit Konzepten wie Storybrand (Donald Miller) werden Angebote in verkaufsstarke Landingpages überführt.
   • KI erstellt Texte nach klarer Struktur (Problem, Guide, Plan, Call to Action, Konsequenzen, Social Proof, Erfolgsbild).
   • Tools wie Gamma setzen die Texte automatisiert in eine professionelle, markenkonforme Website um.
   • Vorteil: In Minuten entsteht eine Landingpage, die konvertiert und sofort einsetzbar ist.
5. Praktische Tipps und Learnings
   • Angebote sind kein statisches Dokument, sondern ein Prozess der Anpassung.
   • Video- und Web-Formate verstärken die Wirkung und schaffen Nähe.
   • KI entlastet in der Vorbereitung, ersetzt aber nicht den persönlichen Bezug – Feinjustierung bleibt entscheidend.