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Vertrieb im Blick: Diese Kennzahlen brauchst du wirklich

Ein gutes Vertriebsdashboard braucht keine 150 Zahlen. Hier sind die Kennzahlen, die wirklich zählen - inklusive Interpretationshilfen.

Laura Thiele
Laptop zeigt Pipedrive-Dashboard, daneben Kaffee und Brille auf Schreibtisch

Das Wichtigste auf einen Blick

  • Ohne saubere Datenbasis im CRM liefert kein Dashboard belastbare Zahlen
  • Die 8 wichtigsten KPIs im Vertrieb: (1) Neue Leads pro Monat nach Quelle, (2) Offene Deals mit Umsatzpotenzial, (3) Umsatzforecast, (4) Gewonnener Umsatz nach Produkt, (5) Umsatz pro Mitarbeiter, (6) Konversionsrate pro Phase, (7) Durchschnittliche Dealdauer, (8) Verlustgründe
  • Die aussagekräftigste Zahl: Konversionsrate pro Phase. Sie zeigt exakt, wo Deals verloren gehen
  • Laut McKinsey sind datengetriebene Unternehmen 23-mal wahrscheinlicher, Neukunden zu gewinnen als Wettbewerber ohne Datenstrategie
  • Sichtbare Umsatzziele im Dashboard steigern die Leistung des Vertriebsteams nachweislich

Du willst wissen, was in deinem Vertrieb gerade wirklich passiert – und mit welchen Umsätzen in den nächsten Monaten zu rechnen ist.

Im besten Fall hast du Tools, die dir Statistiken liefern. Im schlechtesten Fall weißt du nicht, wo du anfangen sollst, weil es zu viele unverständliche Zahlen gibt. Eine Datenflut hilft niemandem, der nicht weiß, welche Zahlen relevant sind.

Dabei zeigt die Forschung: Laut McKinsey Analytics sind datengetriebene Unternehmen 23-mal wahrscheinlicher, Neukunden zu gewinnen als Wettbewerber, die Entscheidungen nach Bauchgefühl treffen. Der Unterschied liegt selten an den Daten selbst – sondern daran, welche Kennzahlen man wirklich liest und versteht.

Dieser Artikel zeigt dir die acht KPIs, die wirklich zählen und was du konkret daraus ableiten kannst.

Warum saubere Daten die Voraussetzung für jedes Vertriebsdashboard sind

Kennzahlen sind nur so gut wie die Daten dahinter. Das bedeutet konkret:

  • Pipelines und Phasen müssen sinnvoll aufgebaut sein und den realistischen Vertriebsprozess widerspiegeln
  • Alle Deals werden eingetragen – nicht nur die, die sicher abgeschlossen werden
  • Das Team arbeitet konsistent über einen langen Zeitraum im CRM

Ein CRM, das nur halb genutzt wird, liefert keine belastbaren Zahlen. Und Entscheidungen auf Basis schlechter Daten sind oft schlechter als gar keine.

Allgemeiner Überblick: Welches Potential liegt gerade in der Pipeline?

1. Neue Leads pro Monat – segmentiert nach Quelle

Was du siehst: Wie viele neue Deals monatlich in die Pipeline kommen und woher.

Screenshot aus Pipedrive, in dem die neuen Leads pro Monat nach Quelle sortiert wurden

Warum es wichtig ist: Diese Zahl zeigt das Wachstum der Pipeline. Segmentiert nach Lead-Quelle wird sofort sichtbar, welche Kanäle wirklich funktionieren, z. B. Website, Empfehlung, Messe, Kaltakquise . Im Jahresvergleich lassen sich außerdem saisonale Schwankungen erkennen.

Was du ableiten kannst: Rückgang bei einer Quelle? Zeit, diesen Kanal zu hinterfragen. Starkes Wachstum bei Empfehlungen? Dann lohnt es sich, gezielt darauf hinzuarbeiten.

2. Offene Deals in der Pipeline – mit Umsatzpotenzial

Was du siehst: Wie viele Deals gerade aktiv sind, welches Umsatzpotenzial dahintersteckt, aufgeschlüsselt nach Phase.

Screenshot aus Pipedrive, in dem die offenen Deals in unterschiedliche Phasen (von "Neuer Deal" bis hin zu "Finale Vertragsverhandlungen") unterteilt wurden

Warum es wichtig ist: Eine gesunde Pipeline hat viele Deals am Anfang und weniger in den späteren Phasen. Wenn die letzten Phasen voller sind als die ersten, fehlt Nachschub. Wenn alle Deals in Phase 1 feststecken, gibt es ein Qualifizierungsproblem.

Was du ableiten kannst: Diese Ansicht zeigt, ob in drei Monaten noch genug in der Pipeline ist oder ob jetzt aktiv nachgesteuert werden muss.

3. Umsatzforecast

Was du siehst: Welcher Umsatz in den nächsten Wochen und Monaten zu erwarten ist – basierend auf Dealwert, Abschlusswahrscheinlichkeit pro Phase und erwartetem Abschlussdatum.

Warum es wichtig ist: Der Forecast ersetzt das Bauchgefühl durch eine belastbare Schätzung. Statt „ich glaube, der Monat wird gut" gibt es eine konkrete Zahl, auf deren Basis Entscheidungen getroffen werden können.

Was du ableiten kannst: Liegt der Forecast deutlich unter dem Ziel, ist jetzt der richtige Moment zum Handeln – nicht am Monatsende. Je sauberer die Daten im CRM, desto verlässlicher wird diese Zahl.

Abschlüsse: Was wird wirklich gewonnen?

4. Gewonnener Umsatz pro Monat – segmentiert nach Produkt

Was du siehst: Wie viel Umsatz monatlich abgeschlossen wird – aufgeschlüsselt nach Produkt oder Dienstleistung.

Warum es wichtig ist: Der Gesamtumsatz allein sagt wenig. Erst die Segmentierung zeigt, welche Produkte oder Leistungen wirklich zum Umsatz beitragen – und welche kaum.

Was du ableiten kannst: Wenn ein Produkt konstant schwach performt, stellt sich die Frage: Liegt es am Angebot, am Preis oder an der Zielgruppe?

5. Umsatz pro Mitarbeiter

Was du siehst: Wie viel Umsatz jeder Vertriebsmitarbeiter im Schnitt generiert – im Monats- oder Jahresvergleich.

Warum es wichtig ist: Diese Zahl macht Leistungsunterschiede im Team sichtbar. Nicht um zu kontrollieren, sondern um gezielt zu unterstützen. Wer konstant unter dem Schnitt liegt, braucht möglicherweise Coaching, bessere Leads oder eine Anpassung im Prozess.

Was du ableiten kannst: Steigt der Umsatz pro Mitarbeiter über Zeit, ist das ein Zeichen, dass das Team reifer wird und der Prozess funktioniert.

Prozessqualität: Wo hakt es?

6. Konversionsrate pro Phase

Was du siehst: Wie viel Prozent der Deals von einer Phase in die nächste kommen – und wo die meisten verloren gehen.

Screenshot aus Pipedrive, in dem die Konvertierungsrate von Deals dargestellt wird

Warum es wichtig ist: Das ist die aussagekräftigste Zahl im Vertrieb. Sie zeigt direkt, wo die Schwachstelle liegt. Verlierst du viele Deals beim ersten Angebot? Dann stimmt möglicherweise die Qualifizierung nicht. Verlierst du kurz vor Abschluss? Dann liegt das Problem eher bei Einwandbehandlung oder Pricing.

Was du ableiten kannst: Kein anderer KPI zeigt so klar, wo Coaching, Prozessanpassung oder ein anderes Angebot gefragt ist.

7. Durchschnittliche Dealdauer

Was du siehst: Wie lange ein Deal im Schnitt braucht vom ersten Kontakt bis zum Abschluss.

Warum es wichtig ist: Diese Zahl hilft bei der Umsatzplanung. Wenn bekannt ist, dass ein Deal durchschnittlich 6 Wochen dauert, lässt sich heute einschätzen, was in zwei Monaten abgeschlossen wird.

Was du ableiten kannst: Steigt die Dealdauer, lohnt ein Blick auf den Prozess. Gibt es Phasen, in denen Deals unnötig lange liegen? Oft sind es fehlende Follow-ups oder unklare nächste Schritte.

8. Verlustgründe

Was du siehst: Warum Deals verloren gehen – kategorisiert und auswertbar.

Screenshot aus Pipedrive, in dem verlorenen Deals nach Grund unterteil werden

Warum es wichtig ist: Verluste sind wertvolle Informationen – wenn sie sauber dokumentiert werden. „Zu teuer", „Konkurrenz", „kein Bedarf", „kein Budget". Jede Kategorie erzählt eine andere Geschichte.

Was du ableiten kannst: Wenn 40 % der verlorenen Deals auf „zu teuer" entfallen, ist das ein anderes Signal als „kein Bedarf". Ersteres ist ein Positionierungsthema, letzteres ein Qualifizierungsproblem.

Warum sichtbare Ziele im Dashboard die Leistung steigern

Viele CRMs erlauben es, Team- oder individuelle Umsatzziele direkt im Dashboard zu hinterlegen. Ein sichtbares Ziel verändert, wie das Team arbeitet. Der Fortschritt wird greifbar und und sichtbare Ziele motivieren das Team nachweislich mehr als abstrakte Vorgaben.

Wer sein Dashboard einrichtet, sollte diesen Schritt nicht überspringen.

Screenshot aus Pipedrive, in dem die Umsatzziele der einzelnen Monate erfasst werden und mit dem Soll-Stand verglichen werden können

Fazit

Acht Kennzahlen. Kein Hexenwerk.

Wer mit diesen KPIs startet, hat sofort einen klaren Überblick über den eigenen Vertrieb – ohne sich in Datenbergen zu verlieren. Und wer merkt, dass die Daten stimmen und das Dashboard Spaß macht, kann jederzeit tiefer einsteigen.

Der beste Zeitpunkt anzufangen ist jetzt. Nicht wenn das CRM perfekt ist. Nicht wenn alles perfekt ist. Jetzt.

Quellen: McKinsey Analytics – „The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World"

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