AI in CS Series, Interview #006. Mit Sally Stoewe, Co-Founder von Customer Obsessing Consulting, mit vier Jahren Aufbauerfahrung von Customer-Success-Organisationen im DACH-Raum, in Europa und in den USA. CS Thought Leader to Watch 2023. Eine der wenigen deutschsprachigen Stimmen, die seit Jahren sagt: CRM ist gestern, Customer Success braucht eigene Werkzeuge.
Sally Stoewe sitzt mitten in der Brücke zwischen US-Tempo und DACH-Realität. Sie kommt aus dem Twilio-Umfeld, baut heute mit ihrer Boutique-Beratung Post-Sales-Organisationen in zwei Welten auf, und hat im Gespräch sehr konkret beschrieben, wie die zweite AI-Welle in Customer Success aussieht. Unten: warum die erste Welle den falschen Anwendungsfall verfolgte, warum CSMs nicht ersetzt werden (aber sich verändern), wo deutsche Teams langsamer sind und manchmal schneller, die ersten drei Schritte für AI im CS-Team, ein konkretes Segmentierungs-Beispiel, und die Wette, ob CSM in 2030 noch CSM heißt.
F1. Von der Angst zur Effizienz: was sich wirklich verändert hat
F: Du hast vier Jahre lang CS-Organisationen in DACH und den USA aufgebaut. Was hat sich im Customer Success in den letzten Jahren, unabhängig oder mit AI, verändert?
A: Viel. Es ging los, dass wir alle Angst hatten, als die ersten echten Modelle kamen und plötzlich Vertragsanalyse, Value-Tracking, Verhandlungsvorbereitung automatisierbar wirkten. Die erste Welle im Customer Success war der Klassiker: das ersetzt uns, garantiert, wir werden alle arbeitslos. Dann haben wir um Gottes Willen gerufen und das Gerät weggeschoben.
Wir haben eine Experimentier-Phase durchlaufen. Jeder hat das automatisiert, was ihm am meisten auf die Nerven ging. Für die meisten CSMs war das Inbox, das Terminen, das Verdaulich-Machen der Datenmengen für den Tagesalltag. Und jetzt, ganz aktuell, machen wir viele Community-Events, einen davon kürzlich in Berlin, hören wir zum ersten Mal: hey, das funktioniert für uns. So machen wir Renewal-Prep, so bauen wir Playbooks, so onboarden wir neue CSMs.
Wir sind in einer Phase der echten Effizienz-Maximierung angekommen. Überraschung: wir sind alle noch da. Ich habe von niemandem gehört, der seinen Job verloren hat. Aber wir hören immer mehr, dass CSMs natürlich gestoppt werden, wenn sie sich diesen AI-Tools verweigern. Und wir hören Frust von denen, die noch nicht gut damit umgehen. Die These am Anfang würde ich also umformulieren: die CSMs, die AI nicht selbst nutzen können, werden wahrscheinlich nicht mehr eingesetzt.
F2. Was hat den Switch ausgelöst
F: Du sagst, jetzt funktioniert es. War es die Model-Qualität, der Output oder ein Wandel in uns Menschen?
A: Ich glaube, es ging mehr um den Wandel in uns. Was wir heute machen, hätten wir früher auch tun können, hätten es aber wahrscheinlich genauso schlecht gemacht. Customer Success ist keine Raketentechnik, wir brauchen keine riesigen Rechenkapazitäten. Es geht um das Finden der richtigen Anwendungsfälle.
Zuerst haben wir alle gedacht, das ist unsere Interaktion mit dem Kunden, die wir automatisieren. Wie wir schreiben, wie wir uns ausdrücken. Aber Text-Generierung ist nicht der Ort, wo AI heute wirklich funktioniert, weil es zu den generischen Mails führt, die wir alle kennen, mit Spiegelstrichen und drei Punkten, nicht das, sondern das.
Was sich also verändert hat, ist die Art, wie wir AI einsetzen. Wir haben verstanden, dass unser geteiltes Thema, zum Beispiel Tooling rund um CRM, effizient möglich wird. Es gab den Konsens: CRM ist nicht wirklich für uns Customer-Success-Leute gemacht. Zu wenig transaktional, zu wenige Insights. Ich kann die Oberfläche nicht so bauen, wie ich sie in meinem Salesforce-Setup haben möchte. Seit wir verstanden haben, wie effizient AI dabei sein kann, das anzupassen, würde ich sagen: das war der Switch.
F3. CRM ist nicht Customer Success
F: Was meinst du mit "ich kann die Oberfläche nicht so bauen, wie ich sie in meinem Salesforce-Setup haben möchte"?
A: Vorher haben CS-Teams oft in Salesforce gesessen. Nicht jedes CRM ist Salesforce und Salesforce ist nicht alles, aber viele Teams haben sich diese Oberfläche angeschaut, die für Sales gedacht war. Bis zur Transaktion ging es, aber es gab keine Möglichkeit, zum Beispiel eine regelmässige Kadenz mit den richtigen Triggers, mit den richtigen Nachrichten in einem bestimmten Stil zu bauen. Health Scores in Salesforce waren schwierig. Wir haben oft mit Onboarding-Timelines zu kämpfen, weil viele CSMs ihre Accounts direkt nach Unterschrift übernehmen. Wir mussten eine Timeline aus einem Projektmanagement-Tool basteln.
Heute kann ich VibeCode-style die Dinge von hier nach da nehmen, eine Timeline daraus bauen, sie dem Kunden zugänglich machen. Oder ich kann ein Tool wie einen Health Score bauen, der mir Triggers und Alarme gibt. Mit dem, was ich aus dem CRM bekomme. Ohne meine CSMs in Datenmengen und Berechtigungen zu vergraben. Das bedeutet, ich übersetze die Datenverarbeitung in einen sinnvollen Prozess und trainiere meine Leute darauf, wie sie ihn nutzen.
F4. Vibe-Coding gegen CS-Plattform: was wirklich passt
F: Ich sehe manchmal die Aussage: wir haben 50.000 Euro HubSpot-Lizenzkosten gespart, weil wir unser eigenes CRM gebaut haben. Wie schaust du auf so eine Aussage?
A: Klingt witzig, aber es kommt darauf an, wer es gemacht hat und mit welchem Hintergrund. Ich habe das Glück, dass meine Co-Founder Amy Downs einen Computer-Science-Background hat. Was sie macht, ist super beeindruckend. Das hilft uns im Alltag enorm. Hätte ich das mit meinem Wissen gemacht, niemals. Es wäre überhaupt nicht hilfreich.
Wenn ich mir vorstelle, da sitzt ein einzelner CS-Leiter und sagt "okay, gut genug, los geht's", würde ich nicht der größte Fan sein. Wenn du die Kapazität hast, jemanden, der sich auskennt, der gute CS-Tools gesehen hat und sagt "ich nehme von hier, ich passe das an", dann wird es wahrscheinlich funktionieren. Aber du brauchst danach dein eigenes Support-Team für das Tool.
Die Zahl der Diskussionen, die ich darüber hatte, dass die Person, die Salesforce so magisch zum Laufen brachte, nicht mehr im Unternehmen ist und niemand sich an die Logik herantraut. Es ist so ärgerlich. Ich weiß nicht, ob das die Vibe-coded Tools sind, aber es ist schwer, danach Anpassungen zu machen, ohne den Erfolg der ersten Implementierung zu brechen.
Bei großen Teams wie SAP mit hunderten CSMs weltweit kann eine Eigenentwicklung Sinn machen. Sie haben die Power im Hintergrund. Ich bezweifle stark, dass das für dich als anonymen Hörer mit Vibe-Coding genauso funktioniert. Es gibt großartige Lösungen auf der CS-Plattform-Ebene, die relativ leicht zu adaptieren sind. Oder andersrum: ich kann mit Make.com oder Zapier viele operative Prozesse abbilden, die im CRM nicht stattfinden. Ich brauche kein eigenes Tool, wenn ich nur meine Mails managen oder operative Prozesse umsetzen will.
F5. DACH gegen USA: zwei Geschwindigkeiten
F: Du hast einen guten Überblick über deutsche Teams und amerikanische. Hast du Unterschiede festgestellt?
A: Total. Ich muss zugeben, wir entsprechen dem extremsten deutschen Klischee. Die erste Alarmglocke ist Datenschutz. Total fair, müssen wir denken. Aber vielleicht sind wir der allererste Stopp für Datenschutz, wenn jemand mit einer Idee kommt. Amerikanische Teams und auch amerikanische Kunden, mit denen wir arbeiten, sind viel experimenteller. Ist das so sicher und sollte man es immer so geradlinig durchziehen? Wahrscheinlich nicht. Aber aus reiner Lust am Probieren machen sie es: Lass es uns ausprobieren, dann reissen wir es in drei oder vier Sekunden wieder ab und sehen, ob es hilft.
In DACH, sobald wir etwas verstehen und implementieren, ist es sehr durchdacht, viel nachhaltiger, viel besser fundiert, schlicht. Wenn es um teilweise amerikanische Lösungen geht, an die wir gewöhnt sind: wir sind selbst Nutzer von Meeting-Recording-Tools, von Marketing-Tools aus den USA. Eine Funktion wird kurz nach Release deprecated, das übernimmt jetzt unser neuer Career-Assistant, und im nächsten Release ist es schon wieder komplett anders. Es hat einen klaren Mehrwert, aber das Gap zwischen System und Anpassungsgeschwindigkeit ist ziemlich dramatisch.
F6. Wenn ein CS-Team mit AI startet: die ersten drei Schritte
F: Lass uns konkret werden. Ein CS-Team in einem SaaS-Unternehmen. Was sind die ersten drei Schritte, mit denen du nach Pareto-Prinzip am weitesten kommst?
A: Wo wir normalerweise als erstes hinschauen, ist kurz gegriffen: wir wollen direkt zum Tool. Aber unsere Rolle als Berater ist meist, dass wir die Verlierer sind, die zuerst analysieren wollen. Wenn wir in ein neues Team kommen, machen wir meist etwas wie Activity-Tracking oder Calendar-Analyse, um herauszufinden, wo die CSMs ihre Zeit tatsächlich verbringen. Weil viele Entscheidungen, was AI machen soll, aus dem Bauch gefällt werden. Diese Aufgabe nervt mich, das automatisier ich. Vielleicht ist es nicht der richtige Hebel.
Schritt eins: analysieren, wo die Zeit der CSMs hingeht und wo der größte Hebel wäre. Bei vielen Teams, die wir kennen, ist es Onboarding. Account-Setup, User-Training, Time-to-First-Value-Tracking, all das.
Schritt zwei: schauen, was ein intelligenter AI-Anwendungsfall sein kann. Beim Onboarding sehr oft: Self-Service-Onboarding. Wie kann ich das personalisiert anbieten, ohne dass der CSM jeden Schritt begleiten muss. Dafür gibt es richtig gute Tools. Oder: die Analyse, gefolgt von automatisierter Kunden-Kommunikation.
Schritt drei: intern im Team, Knowledge Sharing. Was funktioniert bei wem. Heute hast du diese Phase: was bei dir gut läuft, kannst du als Click-Guide, als Video-Guide aufnehmen, im Team teilen, und jemand anderer kann darauf via Help-Chat zugreifen. Diese Art der Daten-Dokumentation und dann der Nutzbarmachung. Vermutlich Schritt drei.
F7. Ein konkretes Beispiel: AI-getriebene Segmentierung
F: Gibt es ein Beispiel aus deiner Arbeit, wo AI inspiriert hat?
A: Ja. Wir haben in einem Projekt AI für ein Segmentierungs-Modell genutzt. Segmentierung war vor uns sehr viel manuelle Arbeit. Erst aufräumen: was für Accounts haben wir wo, wir sind ja schon im CRM. Dann die Tatsache, dass ein Tool den Vertrag hat, ein zweites die User, ein drittes die Dokumentation aus dem Sales-Prozess. Alles für den CSM relevant.
Wir mussten viel manuelle Zeit aufwenden zum Sammeln, Sortieren, Clustern, was sinnvolle Segmente sind. In den USA wird sehr schnell segmentiert und analysiert: welche Art von Account, welche Art von Persona, deswegen gibt es genau dieses Service-Level. Das ist bei uns nicht der Fall. Unsere Kunden sind nicht so durch-informiert wie der US-Standardkunde.
Aber die Logik konnten wir nehmen, anonymisieren, die Kundenlisten zusammenführen und sagen: hier ist mein Kernportfolio, hier ist der Long Tail kleiner Accounts. Das funktioniert wirklich gut.
F8. Wie Henrik AI im Customer Success bei HappySupport einsetzt
F: Du hast es so cool beschrieben mit Click-Anleitungen. Bei Happy Support bin ich aktuell alleine im CS. Was hat sich für mich verändert?
A: Du nimmst mehrere Rollen an, unter anderem CSM. Was ich beobachte: ich nutze AI für Onboarding stark. Eine Migration eines Help-Centers kann ich theoretisch komplett mit Claude vorbereiten, weil unsere App keine native Import-Funktion bietet. Dieser Schritt sparte mir die letzten Wochen sehr viel Zeit.
Du könntest noch weitergehen: nicht nur Maß-Material schicken, sondern Agenten vorab trainieren, welche Art Kunde, welcher Vertrag, welcher Use Case, welche Vorgänger-Lösung. Diese Framework-Bedingungen, die der CSM im Projektmanagement-Moment selbst klären muss, kann ich in Agenten packen. Dann sage ich: das ist unsere technische Doku, jetzt pack sie zusammen und sag dieser individuellen Person, wie sie ihr Problem lösen. Statt im Vorab, wie in vielen Fällen, hier sind 48 Help-Items zur Integration, finde raus welches passt, wenn du HubSpot und Gainsight zusammen nutzt.
F9. Die Zukunft des Customer Success Managers
F: Wo siehst du die Rolle in fünf Jahren? Bleibt der Titel? Verändert sich was?
A: Witzig, dass du das ansprichst, weil alle drum reden. Die erste Debatte war: ersetzen wir die Rolle? Sind wir alle Account-Manager und verkaufen weiter, weil der Rest automatisierbar ist? Glaube ich nicht. Was AI nie ersetzen wird, ist die menschliche Interaktion, die du als CSM mitbringst. Solange jemand das Budget freigibt, muss jemand mit uns sprechen, Vertrauen aufbauen, ein Gefühl haben, sich gut fühlen, wenn er für etwas zahlt.
Ich bin sehr sicher, die Rolle bleibt. Niemand will nur mit Agenten Kaffee trinken. Aber ich sehe zwei Wege:
Erste Möglichkeit: eine kommerziellere Rolle in Post-Sales. Vielleicht ein Account-Manager. Und parallel dazu ein Forward Deployed Engineer oder Operating Engineer. Jemand technischer, der ins Unternehmen geht und hilft, die Lösung anzuwenden. Wir sehen das schon mit komplexen AI-Tools, die heute gekauft werden. Sie werden gekauft, weil im Boardroom jemand denkt, das klingt gut. Aber im Unternehmen kann es niemand anwenden. Dann sind wir an der Stelle, an der wir einen "Success Person" brauchen, die zwischen Technik und Anwendung übersetzt.
Zweite Möglichkeit: das Pendel schwingt zurück. Entweder alles ist spezialisiert (Onboarding Manager, Solution Architect, Value Delivery Manager, Customer Success Manager, Renewal Manager im Team), oder wir nennen sie Full-Cycle Success Manager und sie machen alles. Es wird wahrscheinlich von der Wirtschaftslage in fünf Jahren abhängen, ob Unternehmen sich fünf Profis pro Account leisten können.
Vielleicht heißt die Rolle Agent Success Manager. Vielleicht Agentic Engineer. Ich glaube aber, Success als Wort bleibt drin. Es hat eine Wahrnehmungs-Komponente. Es geht nicht nur ums Technische, sondern darum, dass die Person, die etwas gekauft hat, das Gefühl hat: das hat mich erfolgreich gemacht. Es war so gut. Deswegen sollte Success in der Bezeichnung bleiben.
F10. Sallys Empfehlungen für das Team
F: Haben wir was vergessen? Wohin können dir die Zuhörer folgen?
A: Das Fazit ist: jeder, der heute einen guten Job macht, wird auch in Zukunft eine Rolle haben. Wir müssen die Skills und Tools mitnehmen, damit wir gut ausgerüstet sind. Wir haben kürzlich eine Academy für Customer Success Manager gelauncht. Wer einen Einstieg sucht und auch verstehen will, wie AI-Anwendungsfälle aussehen können, schaut bei Customer Obsessing Academy vorbei.
Mich findet ihr auf LinkedIn. Wer in DACH ist, kommt zu unseren Community-Events. Wir sind in Berlin, Köln und Hamburg im H2. Wenn ihr in einer der Städte seid, holt euch ein Gefühl von uns persönlich. Trotz aller AI: es macht mehr Spaß, mit anderen CSMs Kaffee zu trinken.
Kontakt zu Sally: customerobsessing.com | LinkedIn | Customer Obsessing Academy.
