Stel je hebt een geweldige B2B SaaS maar je worstelt met het vinden van de juiste klanten, het schalen van je salesproces en het écht benutten van je data. Klinkt bekend? Dan is GTM-engineering iets voor jou.
Go-To-Market (GTM) draait allang niet meer alleen om marketing en sales. En GTM-engineering combineert automatisering, data en AI om je GTM-strategie slimmer, sneller en schaalbaarder te maken.
En het mooiste? GTM-engineering is niet alleen voor grote techbedrijven met gigantische budgetten. Ook kleinere SaaS-bedrijven kunnen profiteren van deze aanpak door de juiste tools en strategieën te gebruiken. Of het nu gaat om het automatisch kwalificeren van leads, het personaliseren van je outreach of het analyseren van klantgedrag: met GTM-engineering maak je je go-to-market-proces schaalbaar en datagedreven.
In dit artikel ontdek je wat GTM-engineering is, waarom het steeds belangrijker wordt en hoe je het kunt toepassen om jouw SaaS te laten groeien.
Inhoudsopgave
Wat is GTM-engineering?
GTM-engineering is de brug tussen technologie en je go-to-market-strategie. Het gaat om het gebruik van automatisering, data-analyse en AI om je SaaS marketing-, sales- en customer success-teams slimmer en efficiënter te laten werken.
Waar traditionele GTM-strategieën vaak afhankelijk zijn van handmatige processen en losse tools, biedt GTM-engineering een gestructureerde en geïntegreerde aanpak. Denk aan:
- Automatische lead scoring op basis van productgebruik en interacties.
- Slimme workflows die prospects op het juiste moment de juiste boodschap sturen.
- Data-gedreven inzichten om te voorspellen welke klanten het meest waardevol zijn.
- Naadloze integraties tussen CRM, marketing automation en analytics tools.
Met GTM-engineering transformeer je je GTM-strategie van reactief naar proactief. In plaats van simpelweg achter prospects aan te jagen, bouw je een systeem dat leads en klanten op het juiste moment begeleidt en converteert. Dit betekent minder handmatig werk, minder inefficiëntie en meer focus op groei.
Lees ook: 6 belangrijkste Go-To-Market motions voor B2B SaaS
Wat is een GTM-engineer?
Een GTM (Go-To-Market) engineer in B2B SaaS is iemand die de technische infrastructuur opzet en optimaliseert om marketing- en verkoopstrategieën effectief uit te voeren. Deze rol combineert marketingtechnologie, data-analyse en automatisering om de juiste klanten te bereiken en conversies te maximaliseren.
Een GTM-engineer is meer dan een sales operations-professional of een RevOps-expert: het is een veelzijdige rol die automatisering en AI, datamanagement en workflowoptimalisatie samenbrengt. Ze combineren de vaardigheden van verkopers, growthmarketeers, sales engineers en account executives, waardoor ze zowel de volledige customer journey als de groei van de salespijplijn en omzet stimuleren.
Waarom is een GTM-engineer belangrijk in B2B SaaS?
- Betere datakwaliteit → Sales en marketingteams kunnen betere beslissingen nemen.
- Meer automatisering → Minder handmatig werk en snellere lead-opvolging.
- Hogere conversieratio’s → Slimmere targeting en optimalisatie leiden tot meer deals.
Een GTM-engineer heeft een technisch-strategische rol die essentieel is voor snelle groei in B2B SaaS-bedrijven.
Door GTM-engineering te integreren, kunnen B2B SaaS-bedrijven hun go-to-market strategieën verbeteren, de operationele efficiëntie verhogen en omzetgroei stimuleren zonder noodzakelijkerwijs hun personeelsbestand of budget uit te breiden.
Wat doet een GTM-engineer: 4 belangrijke pijlers
GTM-engineering draait om het slim inzetten van technologie om je go-to-market-strategie efficiënter en effectiever te maken. Maar hoe bouw je zo’n systeem? Dit zijn de vier belangrijkste pijlers:
1. Data-infrastructuur: het fundament van alles
Goede beslissingen beginnen bij goede data. GTM-engineering vereist een solide data-infrastructuur waarin alle relevante informatie samenkomt, zoals:
- CRM-gegevens (bijv. HubSpot, Salesforce)
- Marketingdata (e-mail, advertenties, websitebezoeken)
- Product usage data (hoe klanten je software gebruiken)
- Customer support & succes data
Door deze databronnen slim te koppelen, krijg je een compleet beeld van je leads en klanten, zodat je de juiste acties kunt automatiseren.
2. Automatisering: slimmer werken, niet harder
Handmatig leads opvolgen, e-mails versturen en data analyseren? Dat is verleden tijd. Automatisering zorgt ervoor dat:
- Leads automatisch worden gescoord op basis van gedrag en intentie.
- E-mails en opvolging op het juiste moment en met de juiste boodschap worden verzonden.
- Sales- en marketingteams realtime inzichten krijgen zonder handmatig werk.
Denk aan tools zoals Zapier, HubSpot Workflows en custom scripts die repetitieve taken uit handen nemen.
3. AI en Machine Learning: van data naar slimme inzichten
AI speelt een cruciale rol in de werkzaamheden van een GTM-engineer door processen te automatiseren, inzichten te genereren en efficiëntie te verhogen.
AI helpt je patronen in data te ontdekken en voorspellingen te doen. Dit kan bijvoorbeeld door:
- Voorspellende lead scoring: welke leads hebben de hoogste kans om klant te worden?
- Personalisatie op schaal: dynamische content en campagnes gebaseerd op gebruikersgedrag.
- Churn voorspellen: signalen herkennen die aangeven dat een klant mogelijk gaat opzeggen.
Met AI maak je je GTM-strategie niet alleen efficiënter, maar ook veel effectiever.
4. API’s en integraties: alles naadloos verbinden
Een losstaand CRM of marketing automation tool is niet genoeg. De kracht van GTM-engineering zit in de integratie van al je tools, zodat data soepel stroomt tussen systemen. Belangrijke koppelingen zijn bijvoorbeeld:
- CRM ↔ Marketing Automation
- Product Usage Data ↔ Sales (bijv. Segment + HubSpot)
- Customer Success ↔ Predictive Analytics (bijv. Gainsight + AI-modellen)
Door tools slim aan elkaar te knopen met API’s en no-code platforms zoals Zapier of Tray.io, zorg je ervoor dat je GTM-proces geen losse eilandjes heeft, maar één soepele machine wordt.
Voor al mijn SaaS klanten gebruik ik een combinatie van Zapier, Clay, Sales Navigator en andere tools om de juiste audience op te bouwen en te verrijken als startpunt van alle marketing activiteiten. Vervolgens vang ik de signalen op uit deze campagnes via deze tools om ze aan sales door te sturen.
Voorbeelden van GTM-engineering in de praktijk
GTM-engineering klinkt goed in theorie, maar hoe werkt het in de praktijk? Hier zijn drie concrete voorbeelden van B2B SaaS-bedrijven die technologie slim inzetten om hun go-to-market-strategie te optimaliseren.
Voorbeeld 1: automatische lead scoring met AI
Een snelgroeiend SaaS-bedrijf merkte dat hun sales team te veel tijd verspilde aan leads met een lage kans op conversie. Ze implementeerden een AI-gedreven lead scoring model dat rekening hield met:
- Websitebezoeken en interacties met marketingcontent.
- Product usage data (bijvoorbeeld welke functies een trial-gebruiker testte).
- CRM-data zoals bedrijfsgrootte en sector.
Resultaat? Sales kon zich richten op de leads met de hoogste conversiekans, wat leidde tot een 25% kortere salescyclus en 40% hogere conversie van demo’s naar betalende klanten.
Voorbeeld 2: integratie van product usage data in sales workflows
Een B2B SaaS-bedrijf met een freemium-model wilde de overstap van gratis naar betaalde accounts verbeteren. Ze koppelden hun product analytics (via tools zoals Segment en Mixpanel) aan hun CRM en marketing automation. Dit betekende:
- Automatische meldingen naar sales als een gebruiker bepaalde functies meerdere keren gebruikte (een sterk signaal van koopintentie).
- Gepersonaliseerde e-mails naar gebruikers op basis van hun specifieke gebruikspatronen.
- Automatische aanbiedingen of demo-uitnodigingen op het juiste moment.
Het resultaat? Een stijging van 30% in conversies van freemium naar betaalde gebruikers zonder extra salesdruk.
Voorbeeld 3: automatische TAM-bepaling en verrijking met Clay + automatisering
Een B2B SaaS-bedrijf dat recruitmentsoftware aanbiedt, wilde efficiënter target accounts (TAM – Total Addressable Market) identificeren en verrijken. Voorheen was dit een handmatig proces waarbij sales reps zelf bedrijven moesten zoeken, data verzamelen en leads verrijken. Dit kostte veel tijd en leverde inconsistenties op.
Lees ook: TAM, SAM, SOM – hoe je de werkelijke markt voor je SaaS berekent
Oplossing: Automatische TAM-bepaling en verrijking met Clay
Data verzamelen & TAM bepalen
- Clay werd gekoppeld aan LinkedIn Sales Navigator en Crunchbase om bedrijven te scrapen die binnen het ideale klantprofiel (ICP) vielen.
- Criteria: bedrijfsgrootte, industrie, groeisnelheid, recente funding, technologiegebruik (bijv. of ze al AI-tools inzetten).
- Automatische filtering in Clay om alleen relevante bedrijven over te houden.
Data verrijken & leads kwalificeren
- Voor de overgebleven bedrijven haalde Clay extra data op via integraties met Clearbit en Apollo:
- Contactgegevens van decision-makers (bijv. VP HR of Talent Acquisition Managers)
- Huidige tech-stack (bijv. of ze concurrerende tools zoals Greenhouse of Lever gebruiken)
- Signalen zoals recente vacatures die wijzen op hiring-behoefte
Automatische workflows en outreach
- Zodra een bedrijf aan de juiste criteria voldeed na een interactie op de site of met ads, werd het automatisch naar HubSpot CRM gepusht.
- Sales kreeg een melding in Slack wanneer een “hot prospect” werd gevonden.
- Gepersonaliseerde outreach e-mails werden automatisch verzonden via een geautomatiseerde sequence in Apollo, afgestemd op de specifieke verrijkte data.
- Als een lead opende of klikte in de e-mail, werd hun engagement-score verhoogd, en bij een bepaald niveau volgde een automatische taak in HubSpot voor een follow-up call.
Resultaten:
- 80% minder tijd kwijt aan handmatig lead research en data-invoer.
- 50% hogere respons rates op outreach doordat e-mails relevanter en persoonlijker waren.
- 20% kortere salescyclus doordat alleen de meest gekwalificeerde leads werden benaderd.
Met deze aanpak wist het SaaS-bedrijf razendsnel de juiste accounts te identificeren, hun TAM dynamisch bij te werken en sales super efficiënt te laten werken. Dit is de kracht van GTM-engineering in actie!
Veel gebruikte tools van GTM-engineers: Clay en n8n
Zoals je hierboven al hebt gelezen, zijn Clay en n8n erg populair onder GTM-engineers. Deze tools helpen met automatisering, data-verrijking en integraties.
Clay: AI & data-gedreven prospecting tool
Clay is een no-code prospecting en data-verrijkingstool die helpt met het vinden, verrijken en kwalificeren van leads. Het combineert data scraping, AI en integraties met CRM’s zoals HubSpot en Salesforce.
Hoe gebruiken GTM-engineers Clay?
- Lead lijsten bouwen en verrijken → Scrapen van webdata, LinkedIn-profielen en verrijken met AI.
- Outbound automatisering → Leads filteren en automatisch in sales sequences plaatsen.
- Integratie met sales en marketing stacks → Koppeling met HubSpot, Apollo, Outreach, etc.
- AI-Powered personalisatie → Automatisch gepersonaliseerde outreach op basis van webinformatie.
Voorbeeld:
Een GTM-engineer kan een workflow bouwen waarin Clay een lijst met leads verzamelt, hun LinkedIn-data verrijkt en vervolgens een gepersonaliseerd outreach-bericht genereert in Outreach.io of Apollo.
n8n – Open-source workflow automation tool
n8n is een open-source automatiseringstool die vergelijkbaar is met Zapier, maar krachtiger en flexibeler. Het laat je data en tools verbinden via workflows zonder handmatige tussenkomst.
Hoe gebruiken GTM-engineers n8n?
- Automatiseren van lead routing → Leads automatisch van webformulieren naar CRM’s sturen.
- Data integraties & ETL (Extract, Transform, Load) → API’s en databronnen koppelen zonder code.
- Marketing & sales processen automatiseren → Triggers instellen voor gepersonaliseerde e-mails, Slack-meldingen, etc.
- Data-verrijking & web scraping → Data uit verschillende bronnen combineren en verwerken.
Voorbeeld:
Een GTM-engineer kan een n8n workflow maken die:
- Een nieuwe lead uit een LinkedIn-advertentie haalt.
- De lead verrijkt met extra bedrijfsdata via Clearbit/Clay.
- Automatisch de lead in HubSpot plaatst en een Slack-melding stuurt naar Sales.
Clay en n8n samen gebruiken?
Clay kan leads verzamelen en verrijken, en n8n kan die vervolgens automatisch distribueren naar CRM’s, e-mailtools of andere systemen. Dit maakt een hyper-efficiënte GTM-stack zonder handmatig werk.
Implementatie van GTM-engineering in jouw SaaS
Nu je weet wat GTM-engineering is en hoe andere bedrijven het toepassen, is de grote vraag: hoe begin je zelf? Het goede nieuws is dat je niet meteen een compleet geautomatiseerd systeem hoeft te bouwen. Door stapsgewijs te werken, kun je snel waarde halen uit GTM-engineering.
Stap 1: Bepaal je doelen en KPI’s
GTM-engineering moet bijdragen aan je businessdoelen. Vraag jezelf af:
- Wil je meer leads genereren en beter kwalificeren?
- Wil je sneller deals closen en je salesproces stroomlijnen?
- Wil je churn verminderen en klantretentie verhogen?
Koppel hier KPI’s aan, zoals lead-to-demo conversieratio, salescycle-lengte of churn-percentage.
Stap 2: Breng je data-infrastructuur op orde
Goede GTM-engineering begint met een sterke datafundering. Zorg ervoor dat:
- Je CRM (bijv. HubSpot, Salesforce) goed is ingericht en gevuld met betrouwbare data.
- Je marketing- en salesdata wordt verzameld en centraal beschikbaar is.
- Product usage data wordt gekoppeld aan je CRM (bijv. via Segment of Rudderstack).
Stap 3: Kies de juiste tools voor automatisering
Welke processen wil je automatiseren? Hier zijn enkele populaire tools:
- Lead sourcing & verrijking: Clay, Apollo, Clearbit
- Automatische workflows & outreach: HubSpot, Outreach.io, Lemlist
- Data-integratie & analyses: Zapier, Tray.io, Hightouch
- AI-gedreven inzichten: ChatGPT (voor gepersonaliseerde outreach), People AI
Begin klein! Kies één proces dat je veel tijd kost en automatiseer dit als eerste.
Stap 4: Bouw slimme workflows en integraties
Dit is waar GTM-engineering écht begint te werken. Voorbeelden van krachtige automatiseringen:
- Automatische leadscoring op basis van websitebezoek, productgebruik en CRM-data.
- Realtime meldingen voor sales als een lead belangrijke actie onderneemt.
- Gepersonaliseerde e-mailflows gebaseerd op interacties en intent-signalen.
Gebruik tools zoals Zapier of native integraties in HubSpot en Salesforce om systemen aan elkaar te koppelen.
Lees ook: Signal based marketing voor B2B SaaS
Stap 5: Test, meet en optimaliseer
Automatisering is geen ‘set-and-forget’ proces. Monitor de resultaten:
- Hoeveel tijd bespaar je met automatisering?
- Worden leads sneller opgevolgd en omgezet naar klanten?
- Welke workflows werken goed en welke moet je aanpassen?
Experimenteer en blijf optimaliseren om steeds betere resultaten te behalen.
Wat is het verschil tussen een growth hacker en een GTM-engineer?
Hoewel Growth Hackers en GTM-engineers allebei bezig zijn met groei, verschillen hun aanpak, focus en skillset behoorlijk. Hier is het belangrijkste verschil:
- Growth Hacker → Creatieve marketeer met een experimentele mindset.
- GTM-engineer → Technische specialist die data en automatisering gebruikt om groei te schalen.
Een growth hacker probeert via virale content en slimme A/B-testen een hogere conversieratio op een landingspagina te krijgen.
Een GTM engineer zorgt ervoor dat alle leadgegevens uit Clay, Apollo en LinkedIn automatisch worden verrijkt en gescoord, zodat sales alleen de meest relevante leads opvolgt.
Startups en scale-ups met beperkte middelen starten vaak met een growth hacker om snel tractie te krijgen.
Naarmate een bedrijf groeit, wordt een GTM-engineer essentieel om processen te automatiseren en schaalbaarheid te waarborgen.
De beste SaaS-bedrijven combineren beide rollen: growth hackers bedenken slimme strategieën, en GTM-engineers bouwen de systemen om ze schaalbaar te maken.
Conclusie
GTM-engineering verandert de manier waarop B2B SaaS-bedrijven groeien. In plaats van te vertrouwen op handmatige processen en losse tools, zet je automatisering, data en AI in om je go-to-market-strategie efficiënter en effectiever te maken. Van automatische lead scoring en slimme outreach tot voorspellende churn-detectie: de mogelijkheden zijn eindeloos.
Het mooie is: je hoeft niet meteen een compleet systeem op te zetten. Begin klein, automatiseer de grootste bottlenecks en bouw stap voor stap aan een datagedreven GTM-machine. Bedrijven die dit nu oppakken, winnen tijd, verhogen hun conversies en blijven de concurrentie voor.
De toekomst van B2B SaaS ligt in slimme, geautomatiseerde GTM-strategieën. De vraag is niet of je GTM-engineering moet omarmen, maar hoe snel je ermee begint.
