Der Marketer, der die Maschine baut
Transformation: Lushas Umstrukturierung des Marketings legt den Fokus auf systemisches Denken und verbindet kreative Umsetzung mit effektiver Entscheidungsfindung.
Fokus auf Entwickler: Yael Abukasis plädiert dafür, dass Marketer als "Entwickler" agieren und automatisierte Systeme anstelle von nur Kampagnen erschaffen.
GTM-Kohorte: Die Ausweitung der Nutzerbasis der "GTM-Entwickler" führte zu höheren Umsätzen und veranlasste bei Lusha einen Team- und Strategieumbau.
KI-Integration: Effiziente KI-Nutzung setzt ein zusammenhängendes System voraus; fragmentierte Daten führen zu einer ineffizienten Anwendung von KI.
Recruiting-Insight: Abukasis schätzt Neugier und Anpassungsfähigkeit und bevorzugt Entwickler, die repetitive Aufgaben automatisieren und neue Tools erkunden.
Was würden Sie tun, um einen höheren LTV und eine stärkere Kundenbindung zu erzielen? Für ein Team wurde dies durch einen Wandel in der Funktionsweise des Marketings möglich. Yael Abukasis, CMO und Head of Revenue Growth bei Lusha, einer Go-to-Market-Daten- und Intelligence-Plattform, verfolgte einen neuen Ansatz im Marketing. Dadurch konnte ihr Team von GTM-Baumeistern den Unternehmensumsatz in etwa einem Quartal um 21 % steigern.
Wenn also die Lücke zwischen dem, was Ihr Team produziert, und dem, was KI-native Wettbewerber liefern, immer größer wird, lesen Sie weiter.
Als sie dem Unternehmen beitrat, erzielte die Marketingorganisation nach traditionellen Maßstäben gute Ergebnisse. Doch dann bemerkte sie etwas.
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„Als wir die Kampagnen skalierten, begann die Effizienz zu sinken, obwohl das Team auf hohem Niveau arbeitete“, erklärte sie mir. Das Problem war nicht Einsatz oder Kompetenz. Es war die Architektur. Das Team war darauf ausgelegt, Kampagnen zu fahren. Aber niemand hatte es dafür gebaut, die Systeme zu entwerfen, die Kampagnen effizient machen, anpassen und langfristig miteinander verzahnen.
Was folgte, war ein neunmonatiger Umbau, der die Zusammensetzung ihres Teams veränderte, verbunden mit einem 16%igen ICP-Wachstum von Jahr zu Jahr, während die Ausgaben für bezahlte Medien um 50% gesenkt wurden. Diese Zahlen sprechen nicht nur für eine starke Kreativstrategie, sondern sind das Ergebnis des Aufbaus besserer Systeme.
Das System gestalten
Lusha begann als Kerndatenprodukt, das präzise, verifizierte und DSGVO-konforme B2B-Kontakt- und Firmendaten für Vertriebsteams über eine Plattform und eine Chrome-Erweiterung bereitstellte.
Sie sagt, das Produkt war exzellent. Doch dann kam KI, das Persona-Modell veränderte sich, und sie entwickelten sich mit.
Heute ist Lusha die tiefe Datenintelligenzschicht für Go-to-Market-Baumeister, basierend auf maschinellem Lernen, die ihnen hilft, die 5% der Kunden zu erreichen, die sich aktuell für ihre Lösung interessieren – basierend auf ihrem Kontext und Echtzeitsignalen zum Kaufverhalten, verfügbar überall dort, wo Baumeister arbeiten – sei es in Clay, Claude, ChatGPT oder über ihre API und MCP.
Das ist es, was mich morgens antreibt. Die Infrastruktur zu bauen, die modernes Go-to-Market möglich macht, und gleichzeitig ein Team zu führen, das das auch vorlebt. Wir nutzen unser eigenes Produkt, um unser Marketing jeden Tag zu betreiben.
Abukasis erinnert sich an den Moment, als ihr klar wurde, dass ihr Team auf hohem Niveau agierte und trotzdem an Boden verlor.
Und als Lusha größer wurde, nahm die Effizienz weiter ab – nicht wegen mangelnden Engagements oder Talents. Sie gibt zu: „Marketing hat sich von einer rein kreativen Disziplin zu einer Disziplin der Entscheidungsfindung gewandelt.“
Alles deutete immer wieder auf die Wurzeln im Hintergrund hin, also machte Abukasis einen Schritt zurück, um alles neu zu bewerten.
Die Fragen, die sie ihrem Team stellte, waren einfach: Wissen wir, wen wir ansprechen? Wann erreichen wir unsere Zielgruppe? Und wie werden Entscheidungen getroffen?
Was Abukasis die Umstellung auf eine „Builder-First“-Kultur nennt, ist mehr als ein Rebranding der alten Rollen. Es ist ein grundlegend neuer Ansatz, wie Marketer agieren sollten.
Eine Kampagne durchführen vs. die Maschine bauen
Diese Erkenntnis führte zu einem neunmonatigen Umbau ihres Teams – nicht eine bloße Umstrukturierung des Organigramms, sondern ein grundsätzliches Überdenken, welche Menschen das Marketing jetzt wirklich braucht.
Die Lösung war, ihr Team dazu zu bringen, zu Baumeistern (Builders) zu werden. Abukasis betont den Unterschied zwischen jemandem, der eine Kampagne durchführt, und jemandem, der das System dahinter entwirft. „Ein Builder ist ein Systemarchitekt, der zufällig im Marketing sitzt“, sagt sie.
In einer traditionellen Struktur gibt es Spezialisten, die in ihren Bereichen bleiben – Texter, die schreiben, Performance-Manager, die Kampagnen managen, und die Ops-Person, die das Lead-Routing repariert. Ein Builder überbrückt diese Lücke.
Ein Builder stellt andere Fragen. Statt „Was ist die Botschaft?“ fragt er „Was ist der Auslöser?“
Anstatt zu fragen: "Wer ist die Zielgruppe?", lautet die Frage: "Wie sieht die Datenanreicherungslogik aus und wie verbessert die Feedbackschleife die nächste Kampagne?" Anschließend prüfen sie, welche Aufgaben ihr Team jede Woche manuell erledigt, und fragen sich, wie sich diese automatisieren lassen.
Abukasis berichtet, dass sie mit Ansagen wie folgender vorging: "Ich möchte nicht, dass ihr an einem Briefing arbeitet. Ich will, dass ihr eine Maschine baut, die Marketing zehnmal so schnell ermöglicht."
Einige der greifbarsten Beispiele hierfür bei Lusha sind gar keine klassischen Kampagnen. Ihr Team hat ein System entwickelt, das die Websites von Wettbewerbern und Branchen auf UI-Änderungen, Updates auf Preiseseiten und nicht öffentlich angekündigte A/B-Tests überwacht. Sie haben das Markenmonitoring automatisiert. Und aktuell entwickeln sie ein End-to-End-Kampagnen-Automatisierungssystem, das menschliche Eingaben aufnimmt und daraus eine vollständig einsatzbereite Kampagne generiert – einschließlich Texten, Kreativinhalten und Anzeigenassets, plattformgerecht aufbereitet, alles in einem einzigen Workflow.
Sie gibt zu: "Was früher tageweise hin und her zwischen den Teams gebraucht hat, passiert jetzt in einem einzigen Workflow. Die talentierten Menschen in meinem Team machen deswegen nicht weniger."
Sie machen mehr von dem, was nur Menschen können: ihren Geschmack und ihr Urteilsvermögen einsetzen, eine menschliche Note hinzufügen, die Maschinen überwachen, erkennen, wenn etwas nicht stimmt, und entscheiden, was skaliert wird.
Das Signal, das ihre Entscheidungen leitet
Der strukturelle Wandel kam nicht durch eine Anweisung von oben. Er entstand dadurch, dass sie einen neuen Nutzertyp innerhalb der eigenen Lusha-Plattform beobachteten.
Ende 2025 machten diejenigen, die Abukasis und ihr Team als "GTM-Builder", also RevOps-Führungskräfte, Marketing-Operations-Profis und Gründer, die Revenue Agents von Grund auf bauen, etwa 1 % der Nutzerbasis aus.
Bis Ende Q1 2026 war dieser Anteil auf mehr als 10 % der Neuanmeldungen gestiegen und machte 21 % des Unternehmensumsatzes aus. Sie zeigten eine höhere Net-Dollar-Retention, einen besseren Customer-Lifetime-Value und eine deutlich stärkere Bindung als jede andere Nutzergruppe.
Als wir dieses Muster erkannten, mussten wir uns fragen, ob unsere Teamstruktur darauf ausgelegt war, ihnen zu dienen. Das war sie nicht. Also haben wir sie umgebaut.
Das zweite Signal war persönlicher. Abukasis bemerkte, dass Teammitglieder kleine Automatisierungen nebenbei bauten, um eigene Reibungspunkte mithilfe selbst erlernter Tools zu lösen.
"Ich habe meine eigene Automatisierung gebaut. Es war so einfach, dass ich an nur einem Tag zwei Dinge gebaut habe, die für mich riesige Probleme gelöst haben, und ich fühlte mich wie mit Superkräften." Diese Art von Grassroots-Energie zeigte ihr, wo im Unternehmen ambitioniertes Potenzial noch ungenutzt schlummerte.
Ob Sie nun aus Produktsicht oder mit Blick auf Neueinstellungen darüber nachdenken – es lohnt sich, Zeit darauf zu verwenden.
Die Konsequenz ist: Menschen, die bei der Gestaltung und Definition der Systeme helfen, können exponentiellen Nutzen schaffen.
Wie die Restrukturierung aussah
Die Umstellung dauerte neun Monate und erforderte eine neue Abgrenzung der Bereiche Content, Umsatzwachstum und Marketing Operations.
Heute leitet Abukasis Marketing und Umsatzwachstum gemeinsam. Ihr Team hat unter der Leitung der Marketing Operations eine dedizierte Betriebs-Engine gebaut, die speziell dafür konzipiert ist, den Tech-Stack und Datenflüsse eigenständig zu betreuen.
Umsatzwachstum wurde direkt in das Marketing eingegliedert statt daneben zu bestehen. Zudem erhalten alle Teammitglieder Zugang zu Pro-Versionen von KI-Tools und werden dazu ermutigt, eigene Automatisierungen und Agents zu bauen.
"Die ersten drei Monate erforderten große Umstellung. Bis Monat sechs stellte sich Konsistenz ein. Nach neun Monaten war das Modell vollständig verankert."
Sie räumt ein, dass der menschliche Faktor in dieser Zeitlinie komplexer ist.
Was einem beim Change Management niemand sagt, ist, wie emotional das Ganze ist. Man kann einen völlig logischen Plan haben und trotzdem im zweiten Monat Leute verlieren, weil sie nicht erkennen, wo sie im neuen Bild stehen.
Ihre Lösung war sicherzustellen, dass jede Person im Team eine einfache Frage beantworten kann – was bedeutet das für mich und meine Arbeit?
Sie hat auch die Zusammenstellung der Vertriebskanäle nahezu vollständig neu aufgebaut. Die GTM-Builder-Persona spricht nicht auf breit angelegte kreative Kampagnen an. „Sie bewegen sich in professionellen Communities, in Slack-Gruppen, in Newslettern und in Partner-Ökosystemen.“ Daher hat Lusha das Budget für Partnerschaften und Affiliates erhöht und Lusha Campus ins Leben gerufen, eine Lernumgebung, in der Builder erfahren, wie sie echten Nutzen aus den Daten ziehen können, noch bevor sie zahlende Kunden werden. Ihr Team stellte fest, dass Personen, die den Campus abgeschlossen hatten, sich schneller aktivierten, länger blieben und leichter ausbauten.
Wo die meisten Führungskräfte falsch liegen
Das häufigste Fehlverhalten, das Abukasis beobachtet, ist, dass Marketingverantwortliche KI auf eine bereits defekte Grundlage aufsetzen. Das ist ein häufig roter Faden, der sich durch viele Gespräche mit Führungskräften zieht.
Natürlich „reflektiert KI die Qualität des Systems, in das sie eingebunden wird“, sagt sie. „Wenn Daten fragmentiert sind und das Targeting zu breit ist, hilft KI nur dabei, sich schneller in die falsche Richtung zu bewegen.“ Lusha hat das direkt erfahren und damit das Markenrisiko hervorgehoben, dem CMOs ausgesetzt sind, wenn sie Optimierung über die strategische Basis stellen. Erst als die Eingaben und die Logik vollständig abgestimmt waren, stellten sich bessere Ergebnisse ein.
Für Führungskräfte, die unter Rahmenbedingungen arbeiten – ein bestehendes Team, feste Personalkapazitäten, ein festgelegtes Budget –, gilt: Sie müssen einfach irgendwo anfangen.
Wählen Sie einen wichtigen Workflow und bauen Sie ihn vollständig neu auf. Ob Lead-Routing, ICP-Targeting, Datenanreicherung – sie empfiehlt, einfach einen auszuwählen. Bringen Sie Marketing, RevOps und Daten an einen Tisch.
Definieren Sie die Logik, bereinigen Sie die Eingaben, automatisieren Sie es komplett. „Wenn ein System reibungslos funktioniert, finanziert der Wunsch, mehr zu erreichen, den Ausbau wie von selbst.“
Ihre Daten stützen diesen Ansatz. Nach dem Neuaufbau der Targeting-Logik rund um einen gezielteren, signalbasierten ICP erzielte Lusha ein ICP-Wachstum von 16 % im Jahresvergleich und reduzierte gleichzeitig die Ausgaben für Paid Media um 50 %.
Die Geschichte hinter dieser Zahl begann mit einer Frage, die ein Teammitglied während einer Planungssitzung stellte: „Wissen wir eigentlich, welches Unternehmensprofil am schnellsten zum Abschluss kommt?“ Sie hatten darauf keine klare Antwort. Also schufen sie eine, indem sie abgeschlossene Deals gegen firmografische und signalbasierte Merkmale abglichen, bis sie ein Profil fanden, das deutlich effizienter war als das breite ICP, das zuvor adressiert wurde. Danach wurde alles um dieses Profil herum neu aufgebaut.
Das Team, das diese Analyse erstellt hat, ist nun das Team, das unsere Targeting-Logik kontinuierlich betreibt – nicht nur als vierteljährliche Übung. Der Wechsel vom Kampagnen- zum Systemdenken ist der eigentliche Gewinn.
Worauf die meisten Führungskräfte nicht vorbereitet sind
Auch wenn Abukasis gerade über die Arbeit ihres Teams berichtet, fokussiert sie sich schon auf das nächste Problem. Und das ist eines, mit dem sich die meisten Marketingorganisationen noch gar nicht auseinandergesetzt haben.
KI-Agenten verbreiten sich zunehmend in Einkaufsprozessen von Unternehmen. IDC prognostiziert eine Milliarde laufende Agents in Unternehmen bis 2029. In vielen Einkaufsprozessen ist die erste Instanz, die Ihre Marke überprüft, kein Mensch mehr. Es ist ein System, das erst entscheidet, ob Sie überhaupt zugelassen werden, bevor jemand Ihr kreatives Material sieht.
„Die erste Instanz, die Ihre Marke in vielen Einkaufsprozessen prüft, ist heute bereits ein System, das nicht Ihren Blog zur Inspiration liest – sondern Ihre Datenschemata abfragt, um zu überprüfen, ob Sie verifiziert, strukturiert und kompatibel sind,“ sagte Abukasis. „Wenn Ihre Daten fragmentiert sind und Ihre API-Dokumentation ein Chaos ist, sieht ein menschlicher Käufer vielleicht nie Ihr kreatives Material, weil ein Agent Sie bereits herausgefiltert hat.“
Wenn ihr Team für die Maschinenebene baut, kann es sich umso mehr auf die menschliche Ebene konzentrieren. Die beiden stehen nicht im Widerspruch zueinander. Sie sind aufeinanderfolgende Prioritäten.
Das ist weit entfernt von der Sorge um Werbetexte. Und es ist der Grund, warum die Marketer, die Systeme verstehen und wie Builder denken – diejenigen sind, deren Arbeit nicht automatisiert wird.
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