Agiloft vs Conga CLM: Welche Contract-Lifecycle-Management-Plattform passt 2026 besser zu Ihrem Team?

Stand August 2026

Diese beiden Plattformen haben sich ihren Ruf aus entgegengesetzten Richtungen erarbeitet, und das prägt fast alles andere in diesem Vergleich. Agiloft baut seit fast drei Jahrzehnten das am besten konfigurierbare No-Code-CLM am Markt: Es gibt einem Business-Admin, nicht einem Entwickler, die Werkzeuge an die Hand, das eigene Vertragsdatenmodell, die eigenen Workflows und Freigabeketten zu definieren. Gartner hat es sechs Jahre in Folge als Leader im Magic Quadrant für CLM eingestuft, und Forrester hat ihm in der Q1-2025-Wave in 12 Bewertungskriterien die höchstmögliche Bewertung gegeben. Conga CLM geht ganz woanders los. Es lebt innerhalb der Conga-Revenue-Lifecycle-Plattform, der Produktlinie, die entstand, als der Quote-to-Cash-Pionier Apttus und das Dokumentenautomatisierungs-Unternehmen Conga 2020 in einer Fusion über $715 Millionen zusammengingen und den Namen Conga behielten. Das ganze Versprechen lautet, dass ein Vertrag nicht in einem anderen System liegen sollte als die Salesforce-Opportunity, aus der er hervorgegangen ist.

Wenn Sie als General Counsel, Legal-Ops-Verantwortliche, RevOps-Leader oder Beschaffungsleiter eines von beiden bewerten, lautet die eigentliche Entscheidung nicht „welches Tool hat mehr Funktionen“. Es geht um Konfigurierbarkeit versus Salesforce-Nativität und darum, welchen Ansatz der tatsächliche Workflow Ihres Teams belohnt. Hier die ehrliche Aufschlüsselung, mit echten Zahlen, wo es sie gibt, und einem klaren Label „(berichtet)“, wo es sich um Schätzungen von Käufern statt um vom Anbieter bestätigte Preise handelt.

TL;DR

Für wen jede Plattform tatsächlich gebaut wurde

Agiloft und Conga CLM verkaufen beide an Unternehmen mit einer echten Legal-, Beschaffungs- oder Revenue-Operations-Funktion, doch der Käufer sieht auf beiden Seiten unterschiedlich aus.

Agilofts natürlicher Käufer ist ein Legal-Ops-Verantwortlicher oder General Counsel, der eine Plattform will, die er wirklich an den eigenen Prozess anpassen kann, und der bereit ist, in die Konfiguration zu investieren, um dorthin zu kommen. Weil das zugrunde liegende Datenmodell universell statt rein juristisch ist, läuft Agiloft genauso oft für Workflows rund um Beschaffungs-, HR- oder Sales-Verträge in derselben Instanz, nicht nur für die von Legal.

Congas natürlicher Käufer ist ein RevOps-Verantwortlicher, Salesforce-Admin oder ein Legal-Team, das für den Deal-Datensatz ohnehin in Salesforce lebt und kein zweites Leitsystem für Verträge will. Häufig ist es eine Erweiterung einer bestehenden Beziehung zu Conga CPQ oder Composer statt eines ersten CLM-Kaufs, was sowohl den Verkaufszyklus als auch die Implementierung verändert.

Keine der beiden Richtungen ist falsch. Es ist der Unterschied zwischen einer Plattform, die gebaut wurde, um zu fast allem umgeformt zu werden, und einer Plattform, die gebaut wurde, eine Salesforce-Beziehung zu erweitern, auf der Ihr Revenue-Team ohnehin läuft.

Wichtige Fakten

• Agiloft wurde in der Forrester Wave: Contract Lifecycle Management Platforms, Q1 2025, als Leader eingestuft und erhielt in 12 Kriterien die höchstmögliche Bewertung, darunter Konfigurierbarkeit sowie speziell Verpflichtungsmanagement und Vertrags-Governance, laut Agilofts eigener Zusammenfassung des Berichts.
• Agiloft hält seit sechs aufeinanderfolgenden Jahren (Stand 2025) einen Leader-Platz im Gartner Magic Quadrant for Contract Life Cycle Management, Gartner berichtet über PR Newswire.
• Conga CLM wurde im G2 Grid Report Winter 2026 sowohl im Enterprise Usability Index als auch im Enterprise Relationship Index für CLM auf Platz 1 geführt, Conga berichtet.
• Congas CLM geht auf Apttus zurück, den Pionier für CPQ und CLM, der 2020 in einer Fusion über $715 Millionen mit dem Dokumentenautomatisierungs-Unternehmen Conga zusammenging und den Namen Conga behielt, PR Newswire berichtete damals.
• Eine von Conga beauftragte Forrester-Total-Economic-Impact-Studie ergab, dass ein Modellkunde über drei Jahre einen ROI von 294 % und einen Nutzen von $19,3 Millionen realisierte, laut Forsys' Zusammenfassung der Studie.
• Der weltweite Markt für CLM-Software hat 2026 ein Volumen von $3,32 Milliarden und soll bis 2035 auf $8,84 Milliarden wachsen, eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 11,56 %, laut Precedence Research.

Konfigurierbarkeit und das individuelle Datenmodell

Das ist Agilofts ganze Daseinsberechtigung, und es verdient echte Aufmerksamkeit, da es der größte einzelne Unterschied in diesem Vergleich ist.

Agiloft lässt einen Business-Admin, nicht einen Entwickler, Workflows, Freigaben, Datenmodelle und Automatisierungen ohne Code konfigurieren, laut Agilofts eigener Produktbeschreibung. Das ist keine Kurzformel für „ein paar Einstellungsbildschirme“. Agilofts Datenmodell ist wirklich offen: Sie können eigene Objekttypen, Felder und Beziehungen definieren, die keiner von Agiloft mitgelieferten Vorlage entsprechen, weshalb es nicht nur in Legal-Abteilungen auftaucht, sondern auch in Workflows rund um Beschaffungs-, HR- und Sales-Verträge in derselben Instanz. Forresters Q1-2025-Wave gab Agiloft die höchstmögliche Bewertung speziell bei der Konfigurierbarkeit, neben Interoperabilität und kontinuierlicher Verbesserung, ein klarer Durchmarsch in dieser Kategorie.

Der Kompromiss ist der, den man ehrlich benennen sollte: No-Code heißt nicht aufwandsfrei. Ein wirklich individuelles Datenmodell und eine abteilungsübergreifende Freigabelogik sind echte Konfigurationsarbeit, und die meisten Agiloft-Einführungen auf Enterprise-Niveau stützen sich auf Agilofts eigene Professional Services oder einen zertifizierten Partner, um sauber aufgebaut zu werden.

Congas Konfigurationsmodell ist stärker vorlagenbasiert. Der Drag-and-drop-Workflow-Editor ist darauf ausgelegt, einen ersten CLM-Rollout schneller live zu bringen, besonders wenn die Vertragstypen bereits recht standardisiert sind (NDAs, MSAs, an ein CPQ-Angebot gebundene Bestellformulare), bietet aber nicht dieselbe abteilungsunabhängige Datenmodellierung von Grund auf wie Agiloft. Congas Konfigurationsaufwand konzentriert sich meist darauf, Daten zu verbinden und abzubilden, die bereits in Salesforce, CPQ und Revenue Cloud leben, nicht darauf, ein völlig individuelles Objektmodell von Grund auf zu bauen.

Native Salesforce-Anbindung und die Conga Revenue Lifecycle Platform

Drehen Sie den Blickwinkel um, und hier zieht Conga davon.

Conga CLM lebt innerhalb der Conga-Revenue-Lifecycle-Plattform, und seine native Salesforce-Integration bedeutet, dass Vertragsdaten direkt aus Opportunity-, Account- und CPQ-Angebotsdatensätzen übernommen werden, laut Congas eigener Produktseite. Conga beschreibt das Ziel so, dass Teams den gesamten Vertragslebenszyklus verwalten, „ohne die Tools zu verlassen, die Sie jeden Tag nutzen“, und für eine vertriebs- oder RevOps-geführte Organisation ist das das ganze Wertversprechen: ein einziges Leitsystem, kein CLM-Tool, das über eine Integrationsschicht gegen ein CRM synchronisiert. Congas eigene Plattformseite gibt zudem an, dass das CLM mit „jedem CRM- oder ERP-System“ arbeitet und sich über APIs mit Nicht-Salesforce-Umgebungen verbindet, laut Congas Plattform-Dokumentation, auch wenn die tiefste und ausgereifteste Integration weiterhin Salesforce ist.

Agiloft verbindet sich mit Salesforce als eines von mehr als 1.000 Systemen, mit denen es sich über Point-and-click-Konnektoren integriert, laut Agilofts eigener Lösungsseite. Das ist eine echte Integration, kein nachträglicher Einfall, aber grundsätzlich etwas anderes, als innerhalb des Salesforce-Datenmodells gebaut zu sein. Agilofts Vertragsdatensatz übernimmt Opportunity- oder CPQ-Daten nicht automatisch, wie es ein nativer Conga-Vertrag tut; er synchronisiert sich über konfigurierte Feldzuordnungen damit.

Es lohnt sich, es klar zu sagen: Wenn Ihre Sales- und Legal-Teams bereits eine Salesforce-Instanz teilen, ist Congas struktureller Vorteil hier echt, keine Marketingsprache. Eine native Datenvererbung beseitigt eine Integrationsschicht, die selbst Agilofts über 1.000 Konnektoren nicht vollständig auflösen können.

AI und Klauselintelligenz

Beide Unternehmen haben sich in den vergangenen zwei Jahren stark auf AI gestützt, und beide liefern jetzt eine benannte AI-Schicht statt eines generischen Funktionspunkts.

Agilofts AI dreht sich um Astra, eine Schicht für Vertragsintelligenz, die sowohl die Arbeit vor als auch nach der Unterzeichnung abdeckt, laut Agilofts Produktseite. Astra hat 2026 einen kostenlosen Tarif eingeführt, offen für alle Fachleute aus Legal, Beschaffung, Finance oder Sales, ohne Warteliste, und Agiloft berichtet, dass neue Nutzer im Schnitt innerhalb von fünf Minuten sinnvoll arbeiten, laut der Ankündigung der allgemeinen Verfügbarkeit. Agiloft bietet außerdem Prompt Lab, mit dem Teams ihr bevorzugtes eigenes Large Language Model in Agiloft-Workflows einbinden können, statt an einen einzelnen Modellanbieter gebunden zu sein.

Congas AI ist in dasselbe Revenue-Lifecycle-Datenmodell eingebaut wie der Rest der Plattform: eine AI-gestützte Klauselbibliothek, automatisierte Klauselanalyse, die Vertragssprache mit Verhandlungsstandards vergleicht und Bestimmungen mit hohem Risiko markiert, und AI-gesteuerte Dashboards zur Verfolgung von Compliance und Durchlaufzeit, laut Congas Produktseite. Weil es auf derselben Plattform wie CPQ und Revenue Cloud sitzt, hat Congas AI einen strukturellen Vorteil bei allem, was speziell Preise oder Deal-Konditionen berührt, da sie über denselben Datensatz urteilt, aus dem das Angebot stammt.

Der praktische Unterschied: Agilofts AI ist modellflexibel und reicht am tiefsten in die Arbeit mit Verpflichtungen und Klauselpositionen über ein breites Spektrum an Vertragstypen und Abteilungen. Congas AI ist im Umfang enger, aber eng an die kommerziellen Daten gekoppelt, an Preise, Angebotskonditionen und Opportunity-Phase, die ein vertriebsgetriebenes Team am meisten interessieren.

Verpflichtungsmanagement und Compliance-Tiefe

Da das Tracking von Verpflichtungen eines der Kriterien ist, die Forrester ausdrücklich bewertet hat, verdient es einen eigenen Abschnitt, statt in der AI-Diskussion aufzugehen.

Agiloft hat im Dezember 2025 ein dediziertes, AI-gesteuertes Modul für Obligation Management mit einem gezielt gebauten Datenmodell eingeführt, das Aufgaben, Fristen und Abhängigkeiten verfolgt, die aus der Vertragssprache extrahiert werden, laut Agilofts eigener Ankündigung. Es deckt vorgefertigte Kategorien ab, darunter finanzielle Verpflichtungen, Lieferung, Service Levels, Kündigung, Vertraulichkeit, Regulierung, Daten und Versicherung, plus eigene Kategorien, und verknüpft jede Verpflichtung mit einem Verantwortlichen samt Erinnerungen und Eskalationen. „Unternehmen verwalten heute Tausende von Verträgen, und die Kosten verpasster Verpflichtungen sind enorm“, sagte Agilofts Chief Product Officer Andy Wishart in der Ankündigung. Forrester gab Agiloft in der Q1-2025-Wave außerdem die höchstmögliche Bewertung im Kriterium Verpflichtungsmanagement und Vertrags-Governance, vor dem Start jenes Dezember-Moduls, was nahelegt, dass die zugrunde liegende Fähigkeit schon vor diesem Release stark war und durch ihn weiter vertieft wurde.

Conga CLM baut das Tracking von Verpflichtungen und Verlängerungen in dasselbe Repository wie den Rest des Vertragsdatensatzes ein und verfolgt wichtige Termine und Verlängerungsfenster automatisch, um verpasste Fristen zu verhindern, laut Congas Produktseite. Es ist eine echte Fähigkeit, sauber an dieselben Salesforce- und Revenue-Cloud-Daten gekoppelt wie alles andere auf der Plattform, doch Conga vermarktet kein eigenständiges, gezielt gebautes Datenmodell für Verpflichtungen so, wie es Agilofts Release vom Dezember 2025 tut.

Implementierungsdauer und Admin-Aufwand

Keine der beiden Plattformen ist ein Rollout innerhalb einer Woche, und beide stützen sich auf Partner oder Professional Services, sobald eine Einführung komplex wird.

Agiloft-Implementierungen dauern berichtet 8 bis 12 Wochen für einfache Standard-Einführungen und strecken sich auf 6 Monate oder länger bei Enterprise-Aufbauten mit starker Anpassung und vielen Integrationen, wobei die Gebühren für Implementierungsleistungen je nach Komplexität zwischen $5.000 und $75.000 berichtet werden, laut Hyperstarts Preisanalyse. Weil das Datenmodell wirklich individuell ist, ist der größte Zeitfresser meist das Design von Workflows und Datenmodell, nicht die Softwarekonfiguration im engeren Sinn.

Conga CLM-Implementierungen dauern berichtet 3 bis 6 Monate für Mid-Market-Einführungen und erstrecken sich auf 6 bis 12+ Monate bei Enterprise-Rollouts mit komplexen Integrationen, wobei die Implementierungskosten zwischen $50.000 und $165.000 berichtet werden, laut Bind Legals Preisanalyse 2026. Jede zusätzliche Systemintegration (Salesforce, SAP, NetSuite und ähnliche) verlängert den Zeitplan häufig für sich genommen um Wochen, und die Migration von Altverträgen ist durchgehend der am meisten unterschätzte Teil des Projekts.

Planen Sie bei beiden Plattformen die Admin-Kapazität und den Integrationszeitplan in die Gesamtbetriebskosten ein, nicht nur die Lizenzgebühr. Teams, die diesen Schritt überspringen, sind meist die, die Monate später frustrierte Bewertungen über ein Tool schreiben, das „nie vollständig angenommen wurde“, obwohl die eigentliche Lücke die interne Verantwortung war, nicht die Software.

Preise und die wahren Gesamtbetriebskosten

Beide Anbieter arbeiten für CLM nur mit Angeboten. Weder Agilofts eigene Preisseite noch Congas eigene Preisseite veröffentlicht eine Preisliste, einen Tarifnamen oder einen Preis pro Seat; beide leiten jeden Besucher in einen Ablauf „Get Pricing“ oder „Schedule a Demo“. Hier ist, was aus von Käufern berichteten Daten Dritter bekannt ist, nicht aus einer Bestätigung durch die Anbieter.

Alle obigen Zahlen stammen aus Hyperstarts Agiloft-Preisanalyse und Bind Legals Conga-CLM-Preisanalyse, nicht aus vom Anbieter bestätigten Zahlen.

Das Muster, das mehr zählt als jede einzelne Zahl: Congas berichteter Bereich für CLM steigt deutlich, sobald eine Einführung Lizenzen für CPQ, Composer, Sign oder Revenue Cloud neben CLM selbst bündelt, da Conga CLM an ein Salesforce-gebundenes Team selten als vollständig eigenständigen Posten verkauft. Lassen Sie sich eine ausdrückliche Aufschlüsselung nur für CLM geben, bevor Sie ein Conga-Angebot mit einem Agiloft-Angebot vergleichen, und lassen Sie sich die Implementierungsgebühr bei beiden Plattformen vor der Unterschrift schriftlich bestätigen. Keines der Unternehmen veröffentlicht diese Zahl irgendwo, von dem Sie einen Screenshot machen könnten.

Wann Agiloft die richtige Wahl ist

• Ihr Legal-, Beschaffungs- oder Ops-Team will ein wirklich individuelles Vertragsdatenmodell und einen eigenen Workflow aufbauen, statt sich an die Vorlage eines Anbieters anzupassen
• Verträge berühren mehrere Abteilungen (Legal, Beschaffung, HR, Sales), die dieselbe zugrunde liegende Plattform teilen müssen statt getrennter Tools
• Das Tracking von Verpflichtungen und die Governance nach der Unterzeichnung sind eine echte Priorität, kein Nachgedanke, und Sie wollen dafür ein gezielt gebautes Modul
• Sie wollen die Flexibilität, Ihr eigenes AI-Modell in Vertrags-Workflows einzubinden, statt an den AI-Stack eines einzelnen Anbieters gebunden zu sein
• Ihr CRM ist nicht Salesforce, oder die Architektur Ihres CLM soll nicht an ein einzelnes CRM gebunden sein

Wann Conga CLM die richtige Wahl ist

• Ihre Sales-, RevOps- und Legal-Teams leben bereits in Salesforce, und Verträge sollen Opportunity- und CPQ-Daten nativ statt über eine Integration übernehmen
• Sie betreiben bereits Conga CPQ, Composer oder Revenue Cloud, und die Ergänzung um CLM hält Angebot, Vertrag und Verlängerung in einem verbundenen Datensatz
• Ihre Vertragstypen sind relativ standardisiert rund um eine Vertriebsbewegung (Bestellformulare, an einen Deal gebundene MSAs), und ein vorlagenbasierter, schneller zu konfigurierender Workflow-Editor bringt Sie früher live als ein Datenmodell von Grund auf
• Die Vereinfachung des Anbietermanagements (eine Plattform, ein Datenmodell über Quote-to-Cash und Vertragslebenszyklus hinweg) wiegt schwerer als die größtmögliche Konfigurationstiefe
• Nachgewiesene Bedienbarkeit im Enterprise und Konsistenz beim Support sind für Ihre Bewertung wichtiger als maximale Anpassungstiefe

Wenn keines passt: Verträge im selben Datensatz wie Kunde und Deal

Es lohnt sich, es ehrlich zu sagen: Agiloft und Conga sind beide für Teams gebaut, deren Vertragsprozess komplex genug ist, um eine eigene Plattform zu verdienen. Keines von beiden versucht, Ihr CRM zu sein. Wenn die eigentliche Frustration nicht lautet „unser Datenmodell ist nicht konfigurierbar genug“ oder „wir wollen das nativ in Salesforce“, sondern „unsere unterzeichneten Vereinbarungen liegen in einem System, das nicht weiß, wer der Kunde ist oder welcher Deal sie hervorgebracht hat“, dann ist das eine andere Art von Problem, und sie lässt sich meist darauf zurückführen, dass CRM und Vertragstool nie dasselbe System waren.

Das Contract-Modul von Rework hält Vereinbarungen, Verlängerungen und Freigaben im selben Datensatz wie Kunde, Deal und Account, neben Sales Ops, Work Ops und der People-App. Ein unterzeichneter Vertrag ist dann keine Datei mehr, die Sie jedes Mal mit dem CRM abgleichen, wenn jemand fragt, was tatsächlich vereinbart wurde. Es ist kein Ersatz für eine der beiden Plattformen hier, wenn die gesamte Aufgabe Ihres Legal- oder Beschaffungsteams darin besteht, Vertrags-Workflows in hohem Volumen mit formalem Tracking von Verpflichtungen zu betreiben, und diese Spezialisierung sollte man nicht für eine gebündelte Funktion aufgeben. Wenn Verträge aber ein Teil eines breiteren Sales- und Operations-Datensatzes sind, den Sie lieber einheitlich halten würden, ist es einen Blick wert. Reworks Contract-Modul hat keinen öffentlichen Preis; es wird pro Organisation angeboten, aktuelle Details finden Sie unter rework.com/pricing.

Entscheidungsrahmen

Das Fazit: Wenn Ihr Team die Reife hat oder aufbauen will, ein wirklich individuelles Vertragsdatenmodell zu betreiben, und der Konfigurationsaufwand kein Ausschlusskriterium ist, liegt Agilofts Obergrenze höher, und seine Anerkennung durch Gartner und Forrester untermauert das auf ganzer Linie, einschließlich speziell beim Verpflichtungsmanagement. Wenn Ihre Sales-, Revenue- und Legal-Workflows bereits über Salesforce und CPQ laufen, beseitigt Congas native Datenvererbung eine Integrationsschicht, die Agiloft nicht vollständig nachbilden kann, und diese Einfachheit einer einzigen Plattform ist für ein RevOps-geführtes Team bares Geld wert, noch bevor das Preisgespräch beginnt.

Die nächsten Schritte

1. Bestimmen Sie zuerst Ihren tatsächlichen Kaufauslöser. Wenn der Schmerz lautet „unser Vertragsprozess passt zu keiner Vorlage eines Anbieters“, ist das ein Agiloft-Problem. Wenn er lautet „unsere Verträge liegen getrennt vom Salesforce-Deal, der sie erzeugt hat“, ist das ein Conga-Problem.
2. Holen Sie von Conga ein ausdrückliches Angebot nur für CLM ein, getrennt vom Bundling mit CPQ, Composer, Sign oder Revenue Cloud, bevor Sie es mit einem Agiloft-Angebot vergleichen. Die Schlagzeilenzahl ist so gut wie bedeutungslos, solange Sie nicht wissen, was tatsächlich enthalten ist.
3. Klären Sie intern, wer die Konfiguration verantwortet, bevor Sie einen der beiden Verträge unterschreiben. Gerade Agiloft setzt jenseits kleiner Einführungen einen dedizierten Admin oder eine Partnerbeziehung voraus; die Entscheidung über diese Kapazität zu überspringen ist der häufigste Grund, warum Implementierungen ins Stocken geraten.
4. Führen Sie eine echte Workflow-Aufbauübung in einer Testphase oder Sandbox auf beiden Plattformen durch, mit einem Ihrer tatsächlichen Vertragstypen statt mit sauberen Demodaten eines Anbieters, denn dort zeigt sich die Konfigurierbarkeitslücke am schnellsten.
5. Wenn Sie noch nicht sicher sind, ob CLM die richtige Kategorie ist, beginnen Sie mit So wählen Sie Software zur Dokumentenautomatisierung oder lesen Sie unseren Vergleich Ironclad vs DocuSign CLM, um zu sehen, wie sich zwei andere CLM-Ansätze gegeneinander schlagen.

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