Webinar-Zusammenfassung: Einen KI-GTM-Coach mit Lovable & ElevenLabs bauen

Die meisten Enablement-Teams haben bereits ein Rollenspielprogramm durchgeführt. Doch es ist schwer, eines zu gestalten, das Vertriebsmitarbeitende tatsächlich abschließen. Noch schwieriger ist es, eines auf die einzigartigen Gespräche Ihres Teams zuzuschneiden. 

Im Live-Workshop: Einen KI-GTM-Coach mit Lovable & ElevenLabs entwickeln, Morgan Jacobson (GTM Enablement bei Lovable) und Remy Khoung (GTM Enablement bei ElevenLabs) zeigten, wie sie dieses Problem durch den Aufbau eines KI-GTM-Coachs gelöst haben.

Sie gewährten Einblicke in die Einführung bei ihren Teams bei Lovable und ElevenLabs – und teilten praktische Erkenntnisse aus der Entwicklung. 

Grenzen von Vertriebsrollenspielen 

Remy und Morgan stießen bei ihren Vertriebsrollenspielen immer wieder auf diese Einschränkungen: 

1. Übungspartner unterscheiden sich in ihrer Qualität. Sitzungen können dadurch zu einem Durchgang statt zu einem echten Käufergespräch werden.
2. Eine objektive Bewertung gab es erst, wenn der Vertriebsmitarbeitende bereits einem Kunden gegenübersaß.
3. Live-Sitzungen ließen sich über Zeitzonen hinweg schwer koordinieren.
4. Bei Rollenspielen mit Kollegen riskieren Vertriebsmitarbeitende, vor den Personen unvorbereitet zu wirken, die sie bewerten.

Wenn Vertriebsmitarbeitende darauf achten, wie sie bei ihrer Führungskraft wirken, richten sie ihre Aufmerksamkeit auf den Raum statt auf die Fähigkeit.

Erst ohne Publikum wird echte Wiederholung möglich.

Um einige dieser Probleme zu lösen, beschlossen sie, einen jederzeit verfügbaren KI-GTM-Coach zu entwickeln, der mit den besten Käufergesprächen trainiert wurde. 

So entwickelten sie einen KI-GTM-Coach 

ElevenAgents fungierte als zugrunde liegender Agent, Lovable als Frontend. 

Der Agent
Der System-Prompt war das zentrale Element des Agenten. Das Szenario, Regeln dazu, welche Informationen der Käufer preisgibt oder nicht, sowie die Bewertungsrubrik waren Teil der Anweisungen. Modellauswahl, Sprache und Stimme bildeten die darüberliegende Konfiguration.

Das Frontend
Lovable übernahm alles, womit Vertriebsmitarbeitende interagieren: das Rollenspielstudio, den Transkript-Upload, die Live-Scorecard, Zertifizierungspfade und Übungsaufgaben mit Fortschrittsverfolgung.

Drei Entscheidungen zur Käuferpersona

Drei Entscheidungen prägten die Entwicklung.

1. Gestaffelte Offenlegung. Der KI-Käufer gibt Informationen nicht von sich aus preis. Vertriebsmitarbeitende müssen sie sich mit einer fundierten Perspektive oder einer präzisen Frage verdienen. So kann niemand die Übung mit drei allgemeinen Fragen bestehen.
2. Strukturierte Bewertung. Der Agent verlässt am Ende seine Rolle und bewertet anhand definierter Kriterien. In der gezeigten Umsetzung waren das technische Genauigkeit, Glaubwürdigkeit gegenüber dem Käufer und die Frage, ob der Vertriebsmitarbeitende auf der Ebene des Käufers argumentierte.
3. Lernmodus. Ein festgefahrener Vertriebsmitarbeitender sagt dies, der Agent pausiert, vermittelt die Fähigkeit anhand einer konkreten Beispielfrage oder Kundengeschichte, und die Übung wird fortgesetzt. So fühlt sich die wiederholte Nutzung sicher an, statt jemanden bloßzustellen.

Demo 1: Das Lovable-Rollenspielstudio

Szenario: Ein Vertriebsmitarbeitender führt ein Discovery-Gespräch mit einer KI-Käuferin namens Sarah. Ihr Team hat Schwierigkeiten mit konsistentem Messaging und braucht zu lange, um neue Vertriebsmitarbeitende einzuarbeiten. 

Gezeigt wurde:

• Der Vertriebsmitarbeitende eröffnet mit einer Agenda, beginnt mit einer Perspektive zur Schwierigkeit der Einarbeitung und geht dann über das genannte Problem hinaus auf die geschäftlichen Auswirkungen ein. Daraufhin erwähnt die Käuferin einen verlorenen Deal.
• Eine Live-Scorecard, die sich während des Gesprächs füllt, sowie eine vollständige Scorecard am Ende. Beide wurden in natürlicher Sprache nach der unternehmenseigenen Methodik konfiguriert.
• Szenarien, die entweder durch direkte Prompts an den Lovable-Agenten erstellt werden oder indem Claude über MCP auf eine Bibliothek historischer Gespräche zugreift und Nachbildungen der häufigsten erstellt.

Warum das wichtig ist: Die Qualität des Rollenspiels und die Qualität der Benutzeroberfläche sind zwei getrennte Probleme. Die meisten Programme lösen nur das erste.

Demo 2: Den ElevenAgents-Agenten konfigurieren 

Szenario: Die Agentenschicht unterhalb der Benutzeroberfläche, dargestellt anhand der Konfiguration einer ElevenAgents-Implementierung.

Gezeigt wurde:

• Der System-Prompt: Szenario, Regeln zur Informationsfreigabe und Bewertungsrubrik – alles als Anweisungen in einfacher englischer Sprache.
• Eine erste Nachricht, die den Ton setzt und das Szenario eröffnet, sobald der Agent das Gespräch annimmt.
• Sprachauswahl für mehr als 70 Sprachen – entweder verarbeitet ein Agent mehrere Sprachen oder es gibt einen Agenten pro Sprache.
• Stimmenauswahl aus über 10.000 Stimmen, von denen einige in bestimmten Sprachen besser abschneiden.
• Eine optionale Wissensdatenbank für ICP- und Persona-Dokumente.

Warum das wichtig ist: Ein Rollenspiel funktioniert nur, wenn der Agent gut arbeitet. Dafür braucht es Stimmqualität, geringe Latenz und gutes Turn-Taking – alles in einem Stack. 

Best Practices für einen KI-Rollenspiel-Coach

Schreiben Sie die Bewertungsrubrik vor dem Prompt. Definieren Sie die Kriterien, die Vertriebsmitarbeitende erfüllen müssen, und entwickeln Sie den Agenten anschließend so, dass er sie prüft. Der umgekehrte Weg führt zu einer Scorecard, die als allgemein wahrgenommen wird – und das ist der schnellste Weg, sie zu verlieren. In der gezeigten Einführung standen zunächst fünf Kriterien fest, nach denen der Agent entwickelt wurde.

Nutzen Sie reale Gespräche für die Szenarien. Statt Szenarien zu erfinden, lassen Sie Claude über MCP auf eine Bibliothek historischer Vertriebsgespräche zugreifen, die häufigsten zusammenfassen und daraus Nachbildungen erstellen. 

Halten Sie Antworten im Prompt kurz. Zwei bis vier Sätze. Bei mehr Sätzen weicht der Agent häufiger vom Kurs ab. 

Passen Sie das Modell an die Komplexität des Gesprächs an. Ein schlankes, schnelles Modell für einfache Rollenspiele, ein leistungsfähigeres für Gespräche, die es wirklich benötigen – abgewogen gegen Latenz und Kosten. 

Passen Sie Prompts an regionalen Einwand an. Die Einführung in verschiedenen Regionen war der einfache Teil. Die Herausforderung war das Prompt-Tuning: Ein US-Enterprise-Käufer äußert Einwände anders als ein Käufer in EMEA, Indien oder Japan. Diese Konventionen müssen gemeinsam mit lokalen Vertriebsmitarbeitenden erarbeitet und festgehalten werden.

Behandeln Sie die Einführung als Change Management. Abstimmung mit der Führungsebene, von VPs geleitete Verteilung, eine glaubwürdige Scorecard und Wettbewerbsübungen. Die Entwicklung dauert einen Nachmittag, erfahrene Vertriebsmitarbeitende mitzunehmen braucht länger. 

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