Founding Customer Value Manager (m/w/d)

Academic Key; München; On-site; EUR 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

Academic Key sucht eine erfahrene Fachkraft im Bereich Customer Experience, die den kompletten Kundenlebenszyklus nach Vertragsabschluss übernimmt. Sie steuern Umsatz, Onboarding, Rollout und Produkt-Inputs, bauen KI-gestützte Automatisierungen auf und liefern wertbringende Value-Reviews.

Arbeiten Sie eng mit Engineering und Produkt zusammen, um Prozesse zu skalieren und Kundennutzen sichtbar zu machen. Sie arbeiten standortnah in München, bringen Deutsch als Muttersprache mit und fließendes

Qualifications

• Direkten Kundenkontakt in verantwortlicher Rolle nachweislich geführt
• Umsatzverantwortung getragen oder Umsatz ausgebaut, belegbar
• Fließend Deutsch, sicheres Englisch; Muttersprachenniveau Deutsch
• Technische Neugier und KI-Tools-Erfahrung (n8n, Claude Code)

Responsibilities

• Übernahme des kompletten Kundenlebenszyklus nach Vertragsabschluss (Kommerrziell, operativ, Produkt)
• Aufbau des Bereichs Customer Experience in einem wachsenden Team
• Onboarding, Rollout, Support und Upsell Playbooks schreiben und automatisieren
• KI-Agents und Automatisierungen entwickeln, um Customer Experience skalierbar zu machen
• Systematische Value Reviews mit messbaren Zahlen und klaren Belegen

Skills

Kundenkontakt

Umsatzverantwortung

Englischkenntnisse

Deutsch (Muttersprache)

Tools

n8n

Claude Code

Lovable

Job description

Intro Die Bauindustrie verliert jährlich 1,6 Billionen USD durch Ineffizienzen. Einer der Hauptgründe: Dieselben Fehler wiederholen sich immer wieder , weil entscheidende Informationen noch immer in Papierdokumenten und unstrukturierten Dateien verborgen sind. Genau hier setzt alago an. Wir sind ein Team von elf Personen und entwickeln KI-gestütztes Projektmanagement für die Baubranche . Bereits heute vertrauen uns mehr als 15 Kunden . Unsere Vision ist es, Risiken in Bauprojekten frühzeitig sichtbar zu machen – damit Großprojekte nicht mehr Jahrzehnte dauern oder scheitern. Wir haben letztes Jahr eine Pre-Seed-Finanzierung von über 1 Mio. € von führenden VCs der Baubranche sowie einem der größten Projektentwickler Deutschlands abgeschlossen. 75 % der Infrastruktur, die im Jahr 2050 existieren wird, ist heute noch nicht gebaut. Lasst uns sie von Anfang an richtig bauen. Tasks Customer Experience ist bei uns kein Support-Ticket-Job. Du besitzt den kompletten Kundenlebenszyklus nach dem Vertragsabschluss — kommerziell, operativ und im Produkt . Damit sitzt du an der Stelle im Unternehmen, an der beide Seiten gleichzeitig sichtbar sind : Du weißt, was Kunden wirklich brauchen und wofür sie zahlen — und du weißt, was das Produkt kann und was es kosten würde, es zu können. Genau daraus entstehen die besten Produktentscheidungen und die besten Deals. Du bist die erste Person in dieser Rolle und baust den Bereich so, wie er in zwei Jahren für dreißig Leute funktionieren muss. Revenue Ownership Du besitzt einen Kundenstamm mit klarer Umsatzverantwortung: Retention, Expansion, Renewals. Du erkennst, wo ein Kunde mehr Wert ziehen könnte, und machst den Upsell selbst – weitere Nutzer, weitere Projekte, weitere Produkte. Du verhandelst Verlängerungen und Erweiterungen und führst sie bis zur Unterschrift. Value Creation über den gesamten Kundenlebenszyklus Du übernimmst den Kunden ab dem ersten Onboarding-Kontakt : Setup, Projektdaten, Konfiguration, Schulung der Teams. Du führst den Rollout vom Pilotprojekt in die Fläche – und sorgst dafür, dass die Nutzung nicht nach vier Wochen einschläft. Du machst Value Reviews mit messbaren Zahlen statt Höflichkeitsterminen und machst sichtbar, was alago dem Kunden konkret gebracht hat. Customer Support Du verantwortest unseren Support: Anfragen beantworten, priorisieren, Muster erkennen. Du debuggst Customer Flows in der Software selbst – du reichst ein Problem nicht weiter, du reproduzierst es, grenzt es ein und beschreibst es so, dass es lösbar ist. Du baust Doku, Self-Service und KI-gestützte Antworten so auf, dass dieselbe Frage nicht zehnmal auf deinem Tisch landet. Product Engine – du baust mit Du löst selbst, was sich ohne Engineering lösen lässt : Konfiguration, Datenbereinigung, kleine Automatisierungen und Skripte – mit KI-Tools wie Claude Code oder n8n. Was Code im Kernprodukt braucht, übergibst du so präzise an unser Engineering-Team, dass es schnell gelöst ist. Du verantwortest Integrationen und Datenimporte : Du scopst die Anbindung an Kundensysteme, prüfst, was machbar ist, und bringst Migrationen gemeinsam mit unserem Engineering-Team ins Ziel – damit ein Onboarding Stunden statt Tage dauert. Du übersetzt, was Nutzer, Projektleitungen, IT und QM wirklich brauchen, in klare, priorisierte Produkt-Inputs – mit Belegen, nicht mit Bauchgefühl. Was du selbst lösen kannst, löst du selbst. Du testest neue Releases aus Kundensicht, bevor sie live gehen, und bist die Stimme des Kunden im Produktprozess. Den Bereich aufbauen Du schreibst die Playbooks für Onboarding, Rollout, Support und Upsell – und automatisierst sie, wo immer es geht. Du entwickelst und betreibst die KI-Agents und Automatisierungen , die Customer Experience bei uns skalierbar machen, statt den Bereich mit Köpfen zu vergrößern. Requirements Muss-Kriterien Du hattest bereits direkten Kundenkontakt in einer verantwortlichen Rolle – du hast Kunden selbst geführt, nicht nur zugearbeitet Du hast Umsatzverantwortung getragen oder Umsatz ausgebaut (Renewals, Upsells, Expansion, Abschlüsse) und kannst das mit Zahlen belegen Deutsch auf Muttersprach-Niveau und sicheres Englisch Standort München oder Bereitschaft, dauerhaft von hier aus zu arbeiten Wie du arbeitest AI-native: Du nutzt KI nicht gelegentlich, sondern reflexhaft. Du hast dir selbst Agents, Automatisierungen oder kleine Tools gebaut (n8n, Claude Code, Lovable o. Ä.), probierst neue Modelle aus, sobald sie rauskommen, und hast eine fundierte Meinung dazu, was taugt. Systems Thinker: Du siehst nicht den einzelnen Kunden, sondern das System dahinter. Statt zehnmal dasselbe manuell zu lösen, baust du beim zweiten Mal den Prozess, der es überflüssig macht – und dokumentierst ihn so, dass ihn die nächste Person versteht. Technische Tiefe: Du gehst ins Produkt hinein: Daten prüfen, Flows nachvollziehen, Logs lesen, ein Problem sauber eingrenzen – und wo es geht, mit KI-Tools selbst beheben , sonst so beschreiben, dass es lösbar ist. Du fühlst dich