KI im Vertrieb: So revolutioniert künstliche Intelligenz Ihre Sales-Strategie

KI im Vertrieb ist längst mehr als ein Buzzword – sie verändert bereits heute grundlegend, wie Verkaufsorganisationen arbeiten. Laut einer Statista-Umfrage aus 2024 setzen bereits 41 % der Unternehmen regelmäßig KI-Technologien ein. Führungsteams treiben diesen Trend stark voran: In 87 % der Firmen kommt der Impuls zur Einführung von KI sogar von CEOs und Vorständen selbst. Die Botschaft ist klar – künstliche Intelligenz im Vertrieb entwickelt sich vom Nice-to-have zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

In diesem Artikel erfahren Sie, was unter KI im Vertrieb zu verstehen ist, welche Anwendungsfälle und Tools Ihre Sales-Strategie auf das nächste Level heben, welche Vorteile aber auch Herausforderungen damit einhergehen und wie Sie KI Schritt für Schritt erfolgreich in Ihrem Vertrieb implementieren können. Entscheider im B2B-Sales erhalten so einen fundierten Leitfaden, um KI-Technologien gezielt einzusetzen und messbaren Mehrwert zu schaffen.

Was bedeutet KI im Vertrieb?

Unter KI im Vertrieb versteht man den gezielten Einsatz von Technologien wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und generativer KI im Verkaufsprozess. Anstatt nur statische Kundendaten zu verwalten, analysiert KI riesige Datenmengen, erkennt Muster und lernt aus vergangenen Interaktionen. So können Vertriebs-Teams Vorhersagen über Kaufwahrscheinlichkeiten treffen, Empfehlungen für passende Maßnahmen erhalten und Routineaufgaben automatisieren. Wichtig: Es geht nicht um Technologie um der Technologie willen, sondern darum, Vertriebsmitarbeiter durch KI-Assistenz effektiver zu machen.

Zentrale KI-Technologien im Vertrieb:

• Predictive Analytics: Algorithmen prognostizieren Verkaufschancen, z. B. welche Leads am ehesten konvertieren oder welche Kunden abzuspringen drohen.
• Natural Language Processing (NLP): KI versteht und analysiert gesprochene oder geschriebene Sprache. So können etwa Kundengespräche oder E-Mails automatisch ausgewertet und zusammengefasst werden.
• Generative KI: Modelle wie ChatGPT können selbst Texte, E-Mails oder Antworten erzeugen. Vertriebsteams nutzen das, um personalisierte Anschreiben, Angebote oder Pitch-Präsentationen auf Knopfdruck zu erstellen.
• Conversational AI: Intelligente Chatbots und Sprachassistenten simulieren natürliche Dialoge mit Kunden – zur Lead-Qualifizierung, für Produktberatung oder als virtueller Vertriebsassistent im Hintergrund.

Diese Technologien bilden das Fundament, auf dem moderne KI-Lösungen für den Vertrieb aufbauen. Zusammen ermöglichen sie, aus reinen Daten wirklich verwertbare Handlungsempfehlungen für Ihr Sales-Team abzuleiten.

KI-Einsatzbereiche: Wie AI Ihre Sales-Strategie revolutioniert

KI kann in nahezu jedem Schritt des Vertriebsprozesses ansetzen. Im Folgenden einige der wichtigsten Anwendungsfälle, wie KI bereits heute die Sales-Strategie revolutioniert – von der ersten Kundenansprache bis zum Abschluss und darüber hinaus:

• Intelligente Leadgenerierung und Scoring: KI hilft, aus der Masse an Kontakten die vielversprechendsten Leads herauszufiltern. Algorithmen analysieren Website-Besuche, E-Mail-Interaktionen und weitere Signale, um das Interesse und den Fit eines Leads zu bewerten. So erfahren Vertriebler, auf welche Leads sie sich fokussieren sollten. Ergebnis: spürbar mehr qualifizierte Termine bei gleichem Aufwand. Für detaillierte Informationen zu Lead Scoring mit KI empfehlen wir unseren separaten Leitfaden.
• Personalisierte Kundenansprache: Durch NLP und Datenanalyse erkennt KI Themeninteressen und Tonalität eines Kunden. E-Mails oder LinkedIn-Nachrichten lassen sich dadurch hochgradig personalisieren – etwa basierend auf der Branche, früheren Käufen oder dem Surfverhalten. Viele Unternehmen verzeichnen so höhere Öffnungs- und Antwortraten in der Akquise. KI-gestützte Systeme können außerdem in Echtzeit Empfehlungen geben, was ein Verkäufer als nächstes sagen oder anbieten sollte (Next Best Action).
• Verkaufsprognosen und Pipeline-Management: Predictive Sales Analytics erlauben Vertriebsleitern genauere Forecasts. KI identifiziert automatisch, welche Deals in der Pipeline wahrscheinlich gewonnen oder verloren werden und wo Risiken bestehen. Dadurch lassen sich Ressourcen gezielter steuern und der Forecast wird belastbarer. Führungskräfte können so früher gegensteuern, statt erst am Quartalsende Überraschungen zu erleben.
• Automatisierte Angebotserstellung und Preisfindung: Anstatt jedes Angebot manuell zu kalkulieren, nutzen Unternehmen KI-Modelle, die auf Basis früherer Abschlüsse den optimalen Preis oder Rabatt vorschlagen. So wird z. B. berücksichtigt, welche Preisstrategie in der Vergangenheit zum Abschluss geführt hat. Die KI kann sogar automatisch personalisierte Angebote oder Verträge aufsetzen – das spart Zeit und reduziert Fehler in der Verkaufsphase.
• KI-gestütztes Vertriebstraining und Coaching: Nicht nur im Kundenkontakt, auch intern unterstützt KI den Vertrieb. Conversational AI kann als Trainingspartner für Vertriebsteams dienen. Mit KI-basierten Simulationen lassen sich Verkaufsgespräche realistisch üben – vom Elevator Pitch bis zur Einwandbehandlung. Tools transkribieren echte Sales Calls, erkennen Muster und geben dem Vertriebler direkt Feedback oder Coaching-Tipps. So werden Neulinge schneller fit, und erfahrene Verkäufer können ihre Gesprächsführung kontinuierlich verbessern. vertriebs-ai.de macht genau das möglich: Mit unserer KI-Plattform können Vertriebsteams realistische Telefonakquise-Gespräche üben, erhalten sofortiges Feedback und verbessern ihre Verkaufsfähigkeiten systematisch – kostengünstiger und flexibler als traditionelle Trainingsmethoden. Konkrete Anwendungen finden Sie in unserem Artikel Verkaufstraining 2025.
• Automatisierung repetitiver Aufgaben: Administrative Routinetätigkeiten frisst im Vertrieb viel Zeit – etwa CRM-Datenpflege, Terminvereinbarungen oder Follow-up-E-Mails senden. KI nimmt diese Aufgaben ab oder beschleunigt sie. Beispielsweise können Chatbots erste Kundengespräche führen oder Meetings automatisch nachfassen. Laut einer Studie nutzt fast die Hälfte der Vertriebsmitarbeiter KI bereits, um Inhalte zu erstellen (47 %) sowie Daten und Gespräche auszuwerten (je 42 %). Ein befragter Sales-Profi betont, KI reduziere schon heute „den menschlichen Aufwand für sich wiederholende Aufgaben, tägliche Updates und die Überwachung von Daten“. So bleibt Vertriebsteams mehr Zeit für das Wesentliche – den Kunden.

Diese Beispiele zeigen: KI kann an verschiedensten Stellhebeln ansetzen – von effizienterer Lead-Bearbeitung über kundenindividuelle Ansprache bis hin zu interner Weiterbildung. Wichtig ist, die für Ihr Geschäft relevantesten Anwendungsfälle auszuwählen. Richtig eingesetzt, wird KI zum Game Changer in Ihrer Sales-Strategie, indem sie Fleißarbeiten automatisiert und Ihrem Team genau dann die richtigen Insights liefert, wenn sie sie brauchen.

Vorteile: Was KI im Vertrieb bewirken kann

Eine KI-gestützte Vertriebsstrategie verspricht erhebliche Vorteile – quantitativ messbar in Form von besseren Kennzahlen und qualitativ spürbar im Vertriebsalltag. Zu den wichtigsten Nutzenaspekten zählen:

• Höhere Effizienz und Produktivität: Routineaufgaben werden automatisiert erledigt, sodass Sales-Mitarbeiter mehr Zeit für wertschöpfende Aktivitäten haben. Tätigkeiten wie Datenrecherche oder Berichtswesen, die früher Stunden dauerten, erledigt KI in Minuten. Studien zeigen, dass Unternehmen durch konsequenten KI-Einsatz 10–20 % Steigerung im Sales-ROI erzielen konnten. Mit anderen Worten: Weniger Aufwand führt zu mehr Ertrag.
• Bessere Datenqualität und Insights: KI filtert und strukturiert Kunden- und Vertriebsdaten automatisch. Dadurch verbessern sich die Entscheidungsgrundlagen. Vertriebsleiter erhalten datengestützte Einblicke – z. B. welche Aktivitäten den größten Einfluss auf den Abschluss haben oder wo im Funnel Engpässe auftreten. KI entdeckt Korrelationen, die ein Mensch übersehen könnte, und generiert handlungsrelevantes Wissen aus Big Data.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Durch KI können Vertriebe sehr individuell auf jeden Kunden eingehen. Von Produktempfehlungen bis zur Ansprache wird alles auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten. Das verbessert die Kundenerfahrung und stärkt die Beziehung. 64 % der Firmen sagen, KI helfe ihnen bereits, Kundenbindung und Produktivität zu steigern. Auch die Kundenzufriedenheit profitiert – ein Unternehmen steigerte mittels KI-Analyse von Service-Gesprächen die Kundenzufriedenheit um 20–30 %.
• Höhere Abschlussraten und Umsatzwachstum: KI ermöglicht es, Chancen mit der größten Abschlusswahrscheinlichkeit zu priorisieren, und liefert Verkaufsteams die richtigen Argumente im richtigen Moment. Die Folge sind höhere Conversion Rates. Führende Unternehmen verzeichnen durch KI-Einsatz 1,5× höheres Umsatzwachstum und 1,4× höhere Renditen im Vergleich zum Wettbewerb. KI im Vertrieb zahlt somit direkt auf die Umsatz- und Ertragsziele ein.
• Skalierbarkeit und Geschwindigkeit: Viele Sales-Prozesse lassen sich mit KI skalieren. Ein KI-Chatbot kann z. B. 24/7 erste Kundengespräche führen, ohne zusätzliches Personal. Lead-Scoring-Modelle bewerten Tausende Leads in Sekunden. Das heißt, Ihr Vertrieb kann mit dem gleichen Team deutlich mehr Opportunities bearbeiten. Unternehmen jeder Größe – vom Startup bis zum Großkonzern – können so wachsen, ohne dass der Vertrieb zum Flaschenhals wird.

Zusammengefasst: KI macht Vertriebsorganisationen effizienter, treffsicherer und kundenorientierter. Sie entlastet von Fleißarbeit, liefert bessere Informationen für Entscheidungen und ermöglicht hochgradig maßgeschneiderte Kundenansprache in großem Maßstab. Die Zahlen sprechen für sich – wer KI sinnvoll einsetzt, kann messbare Wettbewerbsvorteile erzielen.

Herausforderungen bei der Einführung von KI

Trotz aller Chancen darf man die Herausforderungen nicht unterschätzen. Die Implementierung von KI im Vertrieb ist kein Selbstläufer. Typische Stolpersteine sind:

• Datenqualität und -menge: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. In vielen Unternehmen liegen Kundendaten verstreut in verschiedenen Systemen oder sind unvollständig. Bevor KI-Modelle verlässliche Ergebnisse liefern können, muss also die Datenbasis bereinigt und vereinheitlicht werden. Laut Studien nennen 43 % der Unternehmen mangelhafte Datenqualität als größtes Hindernis für KI-Erfolg. Investieren Sie ausreichend Zeit in Datenpflege und -integration – dieser Aufwand zahlt sich aus.
• Menschliche Akzeptanz: Nicht jeder Vertriebsmitarbeiter begrüßt KI sofort mit offenen Armen. Ängste vor Überflüssigkeit oder Skepsis gegenüber automatischen Empfehlungen können die Nutzung erschweren. Hier helfen Transparenz und Schulung. Machen Sie klar, dass KI den Vertrieb unterstützt, nicht ersetzt. Erfolgreiche Teams behandeln KI als Assistenzsystem, das ihnen monotonen Aufwand abnimmt und bessere Entscheidungen ermöglicht – die letztliche Verantwortung bleibt beim Menschen. Change-Management und Training sind entscheidend, um Vorbehalte abzubauen.
• Datenschutz und Compliance: Im Vertrieb arbeitet man mit sensiblen Kundeninformationen. KI-Systeme müssen DSGVO-konform eingesetzt werden. Das heißt u. a.: Nur erforderliche Daten verarbeiten, Einwilligungen einholen oder berechtigtes Interesse dokumentieren, und externe KI-Tools vertraglich auf Datenschutz verpflichten. Gerade beim Einsatz von generativer KI (die vielleicht auf großen Sprachmodellen wie GPT basiert) sollte man prüfen, welche Daten in die Cloud gegeben werden. Eine enge Abstimmung mit der Rechtsabteilung ist ratsam, um rechtliche Risiken auszuschließen.
• Technische Integration: KI-Lösungen entfalten ihren Wert erst, wenn sie nahtlos in die bestehende Systemlandschaft eingebunden sind – ins CRM, in E-Mail-Systeme, Call-Recording-Tools etc. Die Integration kann aufwendig sein, insbesondere wenn Altsysteme im Spiel sind. Hier sollte die IT früh an Bord geholt werden. Cloud-basierte KI-Services mit APIs erleichtern oft die Anbindung. Dennoch: Planen Sie genügend Ressourcen für die technische Implementierung und Tests ein.
• Realistische Erwartungen und ROI-Nachweis: KI ist kein Wundermittel, das über Nacht die Verkaufszahlen verdoppelt. Unrealistische Erwartungen führen schnell zu Enttäuschungen. Beginnen Sie stattdessen mit kleinen Pilotprojekten und definieren Sie klare Erfolgskriterien (z. B. Steigerung der Lead-Konversionsrate um X % in 3 Monaten). Da 74 % der Unternehmen bislang noch keinen greifbaren Nutzen aus ihren KI-Initiativen ziehen konnten, ist ein schrittweises, gut gemanagtes Vorgehen umso wichtiger. Rechnen Sie damit, dass es einige Iterationen braucht, bis KI-Projekte wirklich Früchte tragen – Ausdauer und kontinuierliches Optimieren zahlen sich hier aus.

Kurzum: Bereiten Sie Daten und Team gut vor, achten Sie auf Compliance und starten Sie mit Augenmaß. Dann lassen sich die genannten Hürden meistern. Viele Firmen stehen noch am Anfang der Lernkurve – wer jetzt aus Erfahrungen lernt und Herausforderungen proaktiv adressiert, verschafft sich einen Vorsprung.

Tools und Lösungen: KI im Vertriebs-Alltag nutzen

Der Markt für Vertriebs-KI-Tools boomt. Sowohl etablierte CRM-Anbieter als auch Startups bieten Lösungen, um KI in die tägliche Sales-Arbeit zu integrieren. Hier ein Überblick über einige Tool-Kategorien und Beispiele:

• Lead Scoring & Intent-Erkennung: Spezialtools analysieren das Verhalten von Leads und sagen vorher, wer kaufbereit ist. Beispiele: 6sense oder ZoomInfo erkennen Kaufabsichten im B2B, HubSpot bietet integriertes Predictive Lead Scoring. Diese Lösungen priorisieren automatisch Ihre Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit.
• Conversation Intelligence: Tools wie Gong oder Chorus zeichnen Verkaufsgespräche auf (Telefon/Videocalls) und werten sie per KI aus. Sie erkennen Schlüsselwörter, Tonfall, Redeanteile und geben Hinweise zur Gesprächsführung. So erhalten Vertriebsleiter objektives Feedback zur Gesprächsqualität im Team. Auch Fireflies oder Salesforce Einstein Conversation Insights fallen in diese Kategorie. Mehr zu Conversational AI im Vertrieb erfahren Sie in unserem spezialisierten Artikel.
• Content- und Outreach-Automatisierung: KI hilft bei der Erstellung und Optimierung von Verkaufsinhalten. Beispielsweise generiert der AI Email Writer von Pipedrive automatisch E-Mail-Entwürfe. Tools wie Apollo.io oder Lemlist optimieren den Versandzeitpunkt und die Personalisierung von Outreach-Kampagnen. Und mit GPT-Integration lassen sich LinkedIn-Nachrichten oder Angebote per Klick formulieren. Dadurch können Vertriebsmitarbeiter schneller mehr personalisierte Kontakte anschreiben.
• Preis- und Angebotsmanagement: Im Bereich CPQ (Configure Price Quote) integrieren Anbieter KI, um optimale Preise und Bundle-Angebote vorzuschlagen. Salesforce Einstein oder Oracle Sales AI analysieren vergangene Deals und empfehlen Rabatte, die wahrscheinlich akzeptiert werden. Tools wie PandaDoc oder DealHub nutzen KI, um automatisiert komplette Angebote und Verträge auf Basis von Kundendaten zu erstellen – konsistent und rechtlich geprüft. Das verkürzt die Angebotszyklen erheblich.
• Training & Sales Enablement: KI findet sich auch in Lösungen für Vertriebsschulungen. Zum Beispiel ermöglicht vertriebs-ai.de realistische Verkaufssimulationen mit KI-gestützten Gesprächspartnern, inklusive sofortigem Feedback durch Scorecards. Solche Plattformen helfen, Pitch-Techniken und Einwandbehandlung in sicherer Umgebung zu üben. Auch personalisierte Lernpfade (welcher Mitarbeiter braucht Training zu welchem Skill) lassen sich per KI ermitteln. Damit wird die Weiterbildung im Vertrieb effektiver und skalierbarer. Für detaillierte Informationen zu Call Scoring und Gesprächsanalyse empfehlen wir unseren separaten Artikel.

Diese Tool-Landschaft wächst ständig weiter. Wichtig ist, die passenden Werkzeuge für den eigenen Use-Case auszuwählen. Oft starten Unternehmen mit einer Lösung in einem Bereich – etwa Lead Scoring oder Gesprächsanalyse – und erweitern dann Schritt für Schritt ihren KI-Stack. Orientieren Sie sich bei der Auswahl an konkreten Problemen: Wo würde KI Ihrem Team heute am meisten Zeit sparen oder Erfolgschancen erhöhen? Genau dort setzen Sie an.

(Hinweis: Bei allen Tools sollten Sie die Datenhoheit und DSGVO-Konformität prüfen – also wer bekommt welche Daten und wo werden sie gespeichert.)

Best Practices für die Einführung von KI im Vertrieb

Wie gelingt nun der erfolgreiche Einstieg? Hier einige erprobte Best Practices, damit Ihr KI-Projekt im Sales ein Erfolg wird:

1. Klare Ziele definieren und klein anfangen: Überlegen Sie, welcher Pain Point im Vertrieb zuerst gelöst werden soll – z. B. bessere Lead-Qualifizierung oder effizienteres Training. Setzen Sie genau dort einen Pilot auf. Starten Sie bewusst im kleinen Umfang mit einem überschaubaren Use Case, statt gleich alles umkrempeln zu wollen. Experten raten, mit einer Kategorie zu beginnen, die schnell messbare Erfolge zeigt – KI-Training oder Lead Scoring liefern oft rasch sichtbare Ergebnisse.
2. Daten vorbereiten und integrieren: Stellen Sie sicher, dass erforderliche Daten verfügbar, sauber und verknüpft sind. Beispielsweise sollten im CRM aktuelle und vollständige Kunden- und Lead-Daten stehen. Arbeiten Sie ggf. zunächst Data Cleanups und Schnittstellen ab, bevor Sie die KI anwerfen. Je besser die Datenqualität und Integration (etwa E-Mail, Kalender, CRM, Call-Recording), desto zuverlässiger die KI-Ausgabe. Planen Sie auch direkt Datenschutz-Maßnahmen mit ein (siehe oben).
3. Team einbinden und schulen: Kommunizieren Sie frühzeitig den Mehrwert der KI-Lösung an Ihr Vertriebsteam, um Akzeptanz zu schaffen. Identifizieren Sie interne KI-Champions, die neue Tools ausprobieren und Erfolgserlebnisse teilen. Bieten Sie Schulungen an, damit alle Mitarbeiter wissen, wie sie das KI-Tool bedienen und die Ergebnisse interpretieren können. Wichtig: Vermitteln Sie, dass KI ein Assistent ist – der Mensch bleibt Herr der Entscheidungen. So nehmen Sie Berührungsängste und fördern eine konstruktive Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
4. KPIs festlegen und Erfolge messen: Definieren Sie von Anfang an, woran Sie den Erfolg des KI-Einsatzes messen. Zum Beispiel: Steigt die Conversion-Rate der KI-priorisierten Leads? Verkürzt sich die Sales Cycle-Dauer? Gewinnt der Vertriebsnachwuchs nach dem KI-Training schneller Deals (Ramp-up-Zeit)? Legen Sie konkrete Zielwerte fest. Überwachen Sie diese KPIs während des Piloten engmaschig. Ein früher Erfolg – etwa 20 % mehr qualifizierte Leads im ersten Quartal – hilft, intern weitere Unterstützung für KI zu sichern. Und falls Zahlen hinter Erwartungen bleiben, können Sie gegensteuern oder den Ansatz anpassen.
5. Iterieren und skalieren: Nutzen Sie die Erkenntnisse aus dem Pilotprojekt, um den KI-Einsatz auszubauen. Was gut funktioniert, kann auf weitere Teams oder Prozesse ausgedehnt werden. Vielleicht starten Sie z. B. mit KI im Innendienst und rollen es später auf den Außendienst aus. Wichtig ist, schrittweise zu skalieren und die Organisation mitzunehmen. Passen Sie Ihre Sales-Playbooks an die neuen KI-gestützten Abläufe an. Gleichzeitig sollten Sie Feedback-Schleifen etablieren – sammeln Sie Rückmeldungen der Nutzer und optimieren Sie das System kontinuierlich. So stellen Sie sicher, dass KI dauerhaft einen positiven Effekt auf die Sales-Performance hat.

Wenn Sie diese Best Practices beachten, erhöhen Sie die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihres KI-Projekts erheblich. Es zeigt sich: Fokussierung, saubere Daten, Mensch-zu-Mensch Kommunikation und kontinuierliches Lernen sind die Schlüssel, um KI im Vertrieb gewinnbringend zu verankern.

Fazit: KI im Vertrieb ist ein Wettbewerbsvorteil

Die Zukunft des Vertriebs ist untrennbar mit KI verbunden. Schon heute verkaufen Unternehmen, die KI im Vertrieb gezielt einsetzen, effizienter, erfolgreicher und kundenorientierter. Sie generieren mehr Umsatz pro Vertriebsmitarbeiter und liefern ihren Kunden relevantere Erlebnisse. Gleichzeitig können sie ihre Teams besser coachen und entlasten. Kurz: KI im Vertrieb entwickelt sich zum echten Wettbewerbsvorteil.

Dabei ist es keine Frage mehr, ob KI Einzug in Sales-Organisationen hält, sondern wann und wie. Wer früh lernt, KI-Technologien sinnvoll zu nutzen, wird langfristig die Nase vorn haben. Wichtig ist, pragmatisch zu starten – kleine Schritte, klare Ziele, messbare Ergebnisse – und aus Erfolgen weiter zu skalieren.

Unternehmen, die jetzt handeln, können die Weichen für ein neues Level an Vertriebseffizienz stellen. KI kann zwar nicht die zwischenmenschliche Beziehung im Verkauf ersetzen, aber sie kann Ihrem Team den Rücken freihalten und ihnen zur richtigen Zeit die richtigen Insights liefern. So kombiniert man das Beste aus beiden Welten: die Empathie und Kreativität menschlicher Verkäufer mit der Datenpower und Präzision der künstlichen Intelligenz.

Fazit für Entscheider: Setzen Sie KI gezielt als Enabler ein. Starten Sie heute mit einem Piloten, nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse und skalieren Sie das, was funktioniert. Die Erfahrungen anderer zeigen, dass der Weg in die Zukunft des Vertriebs klar über KI führt – je eher Sie diesen Weg einschlagen, desto nachhaltiger sichern Sie Ihrem Unternehmen einen Vorsprung im Sales.