imPULS with Raphael Archiv
5 Episoden
1 Stunde 4 Minuten
Professional Services: Was zwischen Vertrieb und Go-Live passiert, entscheidet über deinen Kunden
Software verkauft ist nicht dasselbe wie Software live. Dazwischen liegt die Phase, in der viele Unternehmen ihre Kunden verlieren: zu viele Versprechen im Vertrieb, zu wenig Klarheit beim Aufbau, und das Feature, das verkauft wurde, steht erst in zwei Jahren auf der Roadmap.
Ich spreche mit Katrin, die bei project44 Professional Services von null auf ein skalierendes Team aufgebaut hat und heute große Enterprise-Implementierungen führt. Wir reden über:
Warum KI die Projektarbeit erleichtert, aber die Arbeit mit Kunden nicht ersetzt
Der größte Fehler zwischen Vertrieb und Professional Services
Fixed Price oder Time and Material: Welches Preismodell passt zu welchem Kunden
Warum Professional Services ein Cost Center sein sollte, kein Profit Center
So bereitest du die Übergabe an CSM und Support vor, dass der Kunde sich nie wiederholen muss
Wo Professional Services in deiner Organisation hingehört, und warum nicht unter Sales
Die drei Meilensteine, an denen du abliest, ob ein Projekt läuft oder nicht
Kapitel:
00:00 Einleitung und Vorstellung der Expertin Katrin
03:04 Was ist Professional Services?
06:20 Abgrenzung zu CSM
11:31 Der größte Fehler zwischen Vertrieb und Professional Services
13:10 Wann ist ein Projekt zu Ende?
18:43 Wer bezahlt Professional Services?
25:19 Ab wann werden PS-Stunden abgerechnet?
28:53 Cost Center oder Profit Center?
32:45 Woran erkennst du gute Professional Services Teams?
37:56 Das System hinter guten Professional Services
46:01 Abgrenzung Produkt, Entwicklung, Services
50:54 Wo ist Professional Services in der Organisation aufgehängt?
52:44 Welche Entscheidungen muss Professional Services treffen?
57:36 Bedeutung der Customer Journey
01:01:29 Abschluss
Katrin auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/katrinvoigtmann/
Software verkauft ist nicht dasselbe wie Software live. Dazwischen liegt die Phase, in der viele Unternehmen ihre Kunden verlieren: zu viele Versprechen im Vertrieb, zu wenig Klarheit beim Aufbau, und das Feature, das verkauft wurde, steht erst in zwei Jahren auf der Roadmap.
Ich spreche mit Katrin, die bei project44 Professional Services von null auf ein skalierendes Team aufgebaut hat und heute große Enterprise-Implementierungen führt. Wir reden über:
Warum KI die Projektarbeit erleichtert, aber die Arbeit mit Kunden nicht ersetzt
Der größte Fehler zwischen Vertrieb und Professional Services
Fixed Price oder Time and Material: Welches Preismodell passt zu welchem Kunden
Warum Professional Services ein Cost Center sein sollte, kein Profit Center
So bereitest du die Übergabe an CSM und Support vor, dass der Kunde sich nie wiederholen muss
Wo Professional Services in deiner Organisation hingehört, und warum nicht unter Sales
Die drei Meilensteine, an denen du abliest, ob ein Projekt läuft oder nicht
Kapitel:
00:00 Einleitung und Vorstellung der Expertin Katrin
03:04 Was ist Professional Services?
06:20 Abgrenzung zu CSM
11:31 Der größte Fehler zwischen Vertrieb und Professional Services
13:10 Wann ist ein Projekt zu Ende?
18:43 Wer bezahlt Professional Services?
25:19 Ab wann werden PS-Stunden abgerechnet?
28:53 Cost Center oder Profit Center?
32:45 Woran erkennst du gute Professional Services Teams?
37:56 Das System hinter guten Professional Services
46:01 Abgrenzung Produkt, Entwicklung, Services
50:54 Wo ist Professional Services in der Organisation aufgehängt?
52:44 Welche Entscheidungen muss Professional Services treffen?
57:36 Bedeutung der Customer Journey
01:01:29 Abschluss
Katrin auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/katrinvoigtmann/
1 Stunde 3 Minuten
Wie sieht gute Zusammenarbeit zwischen Marketing und allen Post-Sales-Funktionen aus? Braucht man heute noch analoge Events? Und gibt es gutes illegales Marketing?
Ich spreche mit Monika Stahl, seit 18 Jahren im B2B-Marketing unterwegs, über das, was in den meisten Unternehmen schiefläuft: Marketing füllt den Funnel, Vertrieb schließt ab, und dann ist angeblich Schluss. Monika zeigt, warum das in B2B SaaS nicht funktioniert und was Marketing stattdessen in der Ramp-up-Phase, bei Referenzkunden und bei Events wirklich leisten kann.
Wir reden außerdem über Field- vs. Corporate-Marketing, warum viele Mittelständler immer noch kein CRM haben, Datensouveränität bei europäischen Alternativen zu US-Hyperscalern, und warum KI im Marketing Segen und Fluch gleichzeitig ist. Am Ende geht's um Führung: warum Monika manchmal bewusst gegen ihre eigenen Jahresziele arbeitet, wenn sie merkt, dass die nicht mehr richtig sind.
Monika findest du auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/monikastahl/
Raphael: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
Der B2B SaaS Scale-up-Guide: https://www.raphaeltriemer.com/buch-kapitel-1
Ich spreche mit Monika Stahl, seit 18 Jahren im B2B-Marketing unterwegs, über das, was in den meisten Unternehmen schiefläuft: Marketing füllt den Funnel, Vertrieb schließt ab, und dann ist angeblich Schluss. Monika zeigt, warum das in B2B SaaS nicht funktioniert und was Marketing stattdessen in der Ramp-up-Phase, bei Referenzkunden und bei Events wirklich leisten kann.
Wir reden außerdem über Field- vs. Corporate-Marketing, warum viele Mittelständler immer noch kein CRM haben, Datensouveränität bei europäischen Alternativen zu US-Hyperscalern, und warum KI im Marketing Segen und Fluch gleichzeitig ist. Am Ende geht's um Führung: warum Monika manchmal bewusst gegen ihre eigenen Jahresziele arbeitet, wenn sie merkt, dass die nicht mehr richtig sind.
Monika findest du auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/monikastahl/
Raphael: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
Der B2B SaaS Scale-up-Guide: https://www.raphaeltriemer.com/buch-kapitel-1
38 Minuten
imPULS with Raphael – Episode 2: Ekaterina Servetnik (12Lane AI)
How much of your product decisions are actually based on lived experience, and how much is just theory that sounds good? That's exactly what I dig into in this episode with Ekaterina Servetnik, founder of 12Lane AI.
Ekaterina brings two decades of experience across digital products, customer experience, and transformation programs, from a Russian FinTech startup to a 300,000-employee bank to stints at Deloitte and Capgemini. Today, with 12Lane AI, she helps B2B companies use AI to figure out faster which product ideas actually solve a problem, and which just look good.
What we talk about
Her career path: from sociology to FinTech to enterprise banking to running her own advisory
Why she started 12Lane AI by first building a board of 12 experienced mentors, before there was even a product
The difference between knowledge and lived experience, and why knowledge alone is worth close to nothing
How to decide which AI use cases are actually worth pursuing versus just a nice-looking demo
Three failure stories: 18 months of development on a product nobody could explain, a 3D HR avatar nobody wanted, and a flagship bank branch where customers just wanted Wi-Fi and a toilet
How AI is reshaping the product manager role, and why this might be less an ending and more a return to real product discovery
Why sales calls are a goldmine for product decisions, but direct customer conversations remain irreplaceable
Her outlook for the next three years: the coming anti-optimization trend, and why focus becomes the most important skill
Why staying human matters more, not less, in the age of AI
Links
Ekaterina on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ekaterina-servetnik/
12Lane AI: https://12lane.ai/
12Brave: https://12brave.com/
Raphael on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
How much of your product decisions are actually based on lived experience, and how much is just theory that sounds good? That's exactly what I dig into in this episode with Ekaterina Servetnik, founder of 12Lane AI.
Ekaterina brings two decades of experience across digital products, customer experience, and transformation programs, from a Russian FinTech startup to a 300,000-employee bank to stints at Deloitte and Capgemini. Today, with 12Lane AI, she helps B2B companies use AI to figure out faster which product ideas actually solve a problem, and which just look good.
What we talk about
Her career path: from sociology to FinTech to enterprise banking to running her own advisory
Why she started 12Lane AI by first building a board of 12 experienced mentors, before there was even a product
The difference between knowledge and lived experience, and why knowledge alone is worth close to nothing
How to decide which AI use cases are actually worth pursuing versus just a nice-looking demo
Three failure stories: 18 months of development on a product nobody could explain, a 3D HR avatar nobody wanted, and a flagship bank branch where customers just wanted Wi-Fi and a toilet
How AI is reshaping the product manager role, and why this might be less an ending and more a return to real product discovery
Why sales calls are a goldmine for product decisions, but direct customer conversations remain irreplaceable
Her outlook for the next three years: the coming anti-optimization trend, and why focus becomes the most important skill
Why staying human matters more, not less, in the age of AI
Links
Ekaterina on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ekaterina-servetnik/
12Lane AI: https://12lane.ai/
12Brave: https://12brave.com/
Raphael on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
27 Minuten
In dieser allerersten Episode meines Podcasts spreche ich mit Jean Arnaud, Gründer von Visontio.
Ein KI-natives Startup, das die Prinzipien der Supply Chain und Logistik auf den kompletten Investitionsprozess in Firmen überträgt.
Hier geht es zu Visontio: https://app.visontio.com/
Jean findest du hier: https://www.linkedin.com/in/jeanarnaudofficial/
Raphael findest du hier: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
Zudem werden die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten für KI, der Post-Investment-Prozess, das Dealflow-Management, das Geschäftsmodell und das Wertversprechen (Value Proposition) von Visontio besprochen.
Weitere Themen sind die Vorteile für Investoren und das Risikomanagement, Erfolgsmessung und Automatisierung, Effizienz und die Automatisierung des Reportings, Due Diligence und Datenmanagement, strukturierte Daten und KI-Integration, „Human in the Loop“ und Dateneingabe, „Single Source of Truth“ und Datenstandardisierung, das Wertversprechen von Visontio, ideale Sparringspartner und Kundenanforderungen sowie die Integration und Evolution von KI.
Wichtigste Erkenntnisse
Digitalisierung der Transportbranche
Startup-Erfahrung im Bereich Supply Chain und Software
KI-native Plattform für Investoren und Gründer
Qualitativ hochwertige Daten sind entscheidend für KI
Visontio ist darauf ausgelegt, den Investmentprozess vom Start bis zum Exit zu unterstützen
Kapitel
00:00 KI-native Plattform für Investoren und Gründer
17:51 Qualitativ hochwertige Daten für KI
18:22 Post-Investment-Prozess
20:30 Dealflow-Management
21:16 Geschäftsmodell und Wertversprechen
22:02 Vorteile für Investoren und Risikomanagement
23:08 Erfolgsmessung und Automatisierung
24:16 Effizienz und Reporting-Automatisierung
25:09 Due Diligence und Datenmanagement
26:06 Strukturierte Daten und KI-Integration
27:15 Human in the Loop und Dateneingabe
28:15 Single Source of Truth und Datenstandardisierung
29:12 Das Wertversprechen von Visontio
30:11 Ideale Sparringspartner und Kundenanforderungen
31:38 KI-Integration und -Evolution
Ein KI-natives Startup, das die Prinzipien der Supply Chain und Logistik auf den kompletten Investitionsprozess in Firmen überträgt.
Hier geht es zu Visontio: https://app.visontio.com/
Jean findest du hier: https://www.linkedin.com/in/jeanarnaudofficial/
Raphael findest du hier: https://www.linkedin.com/in/raphaeltriemer/
Zudem werden die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten für KI, der Post-Investment-Prozess, das Dealflow-Management, das Geschäftsmodell und das Wertversprechen (Value Proposition) von Visontio besprochen.
Weitere Themen sind die Vorteile für Investoren und das Risikomanagement, Erfolgsmessung und Automatisierung, Effizienz und die Automatisierung des Reportings, Due Diligence und Datenmanagement, strukturierte Daten und KI-Integration, „Human in the Loop“ und Dateneingabe, „Single Source of Truth“ und Datenstandardisierung, das Wertversprechen von Visontio, ideale Sparringspartner und Kundenanforderungen sowie die Integration und Evolution von KI.
Wichtigste Erkenntnisse
Digitalisierung der Transportbranche
Startup-Erfahrung im Bereich Supply Chain und Software
KI-native Plattform für Investoren und Gründer
Qualitativ hochwertige Daten sind entscheidend für KI
Visontio ist darauf ausgelegt, den Investmentprozess vom Start bis zum Exit zu unterstützen
Kapitel
00:00 KI-native Plattform für Investoren und Gründer
17:51 Qualitativ hochwertige Daten für KI
18:22 Post-Investment-Prozess
20:30 Dealflow-Management
21:16 Geschäftsmodell und Wertversprechen
22:02 Vorteile für Investoren und Risikomanagement
23:08 Erfolgsmessung und Automatisierung
24:16 Effizienz und Reporting-Automatisierung
25:09 Due Diligence und Datenmanagement
26:06 Strukturierte Daten und KI-Integration
27:15 Human in the Loop und Dateneingabe
28:15 Single Source of Truth und Datenstandardisierung
29:12 Das Wertversprechen von Visontio
30:11 Ideale Sparringspartner und Kundenanforderungen
31:38 KI-Integration und -Evolution
3 Minuten
Los gehts mit meinem Podcast.
Die Magie von echtem Wachstum sind immer noch die Menschen. :-)
Die Magie von echtem Wachstum sind immer noch die Menschen. :-)
