Der erste Reflex lautet „KI als Content-Maschine“

Kaum eine Technologie hat Marketingabteilungen so schnell erreicht wie generative KI. Viele Teams setzen sie bereits ein, und das meist in sehr ähnlichen Szenarien:

• Blogartikel und Social-Media-Posts erstellen
• Produktbeschreibungen formulieren
• Kampagnenideen entwickeln
• Inhalte übersetzen oder zusammenfassen

Der Nutzen liegt auf der Hand. Inhalte entstehen schneller, Prozesse werden schlanker und repetitive Aufgaben lassen sich automatisieren.

Doch genau hier liegt auch eine gewisse Gefahr, denn diese Anwendungsfälle verbessern vor allem die bestehenden Prozesse mit Blick auf Effizienz. Eine grundlegende Marketing-Herausforderung bleibt jedoch bestehen – nämlich die Frage, ob die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit die richtigen Menschen erreichen.

Warum KI viele Schwächen sichtbar macht

In der Praxis zeigt sich häufig ein interessantes Muster. Sobald Unternehmen beginnen, KI intensiver einzusetzen, treten strukturelle Schwächen im Marketing deutlicher zutage.

Typische Beispiele sind:

• unvollständige oder schlecht gepflegte CRM-Daten
• fehlende Transparenz über die Customer Journey
• getrennte Systeme für Marketing und Vertrieb
• unklare Leadprozesse oder Verantwortlichkeiten

Solche Herausforderungen existieren oft schon lange, werden aber im Alltag überdeckt. Das Marketing generiert Leads, erstellt Content und fährt Kampagnen. Vieles funktioniert einfach wie gewohnt, und das gut genug.

Kommen anspruchsvollere Anwendungsfälle ins Spiel, wird es schwieriger. KI benötigt strukturierte Daten, klare Prozesse und definierte Schnittstellen zwischen Systemen. Fehlen diese Voraussetzungen, stößt auch die leistungsfähigste Technologie schnell an ihre Grenzen.

Drei strukturelle Herausforderungen im B2B-Marketing

Gerade im industriellen B2B-Marketing zeigen sich immer wieder drei Bereiche, die entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI sind.

Datenqualität

KI kann Daten analysieren, Muster erkennen und Prognosen ableiten. Doch sie kann nicht beurteilen, ob die zugrunde liegenden Daten vollständig oder sinnvoll strukturiert sind.

Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit:

• unvollständigen Kontaktdaten
• veralteten CRM-Einträgen
• mehrfachen Datensätzen
• uneinheitlichen Systemen

Ohne saubere Datenbasis bleiben personalisierte Kampagnen, Lead-Scoring oder Customer Insights spürbar begrenzt.

Customer Journey

B2B-Kaufprozesse sind oft komplex und lang. Interessenten informieren sich über verschiedene Kanäle, beziehen mehrere Personen in Entscheidungen ein und durchlaufen zahlreiche Kontaktpunkte.

KI kann helfen, diese Prozesse besser zu analysieren und zu verstehen. Doch dafür muss die Customer Journey selbst transparent sein. Viele Unternehmen wissen zwar, über welche Kanäle sie kommunizieren – aber nicht immer, wie diese Kanäle tatsächlich zusammenspielen.

Zusammenarbeit von Marketing und Vertrieb

Im B2B-Geschäft ist Marketing ein vorbereitender Schritt im Verkaufsprozess. Leads werden an den Vertrieb übergeben, Angebote erstellt, Gespräche geführt.

Wenn Marketing- und Vertriebssysteme jedoch nicht sauber miteinander verzahnt sind, entstehen Informationslücken. KI kann zwar helfen, Leads zu priorisieren oder Kontakte besser zu analysieren – aber nur dann, wenn beide Bereiche eng zusammenarbeiten und ihre Daten systemübergreifend teilen.

Die Rolle der Marketer verändert sich

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI verändern sich auch die Rollen innerhalb der Marketingteams. Ein Teil der klassischen Aufgaben – etwa das Formulieren von Texten oder das Zusammenstellen von Kampagnenvarianten – wird einfacher oder teilweise automatisiert.

Das bedeutet jedoch nicht, dass das Marketing per se weniger wichtig wird. Im Gegenteil, die Anforderungen verschieben sich. Marketer werden künftig stärker gefragt sein als:

• Strategen für Customer Journeys
• Orchestratoren von Daten und Systemen
• Schnittstelle zwischen Marketing, Vertrieb und IT
• Kuratoren und Qualitätsprüfer für KI-generierte Inhalte

Während KI operative Aufgaben beschleunigt, wächst die Bedeutung strategischer Fähigkeiten.

KI ist kein Tool, sondern ein Stresstest für das Marketing

Die aktuelle Diskussion rund um KI konzentriert sich häufig auf Tools. Welches System liefert die besten Texte? Welche Plattform generiert die überzeugendsten Bilder? Welche Automatisierung spart die meiste Zeit?

Diese Fragen sind durchaus relevant, aber sie greifen deutlich zu kurz. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, Marketingstrukturen so aufzubauen, dass KI ihr Potenzial entfalten kann. Dazu gehören:

• klare Prozesse
• belastbare Daten
• integrierte Systeme
• abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb

Erst wenn diese Grundlagen gegeben sind, können KI-Anwendungen zur Effektivität des Marketings beitragen. Der Weg dorthin ist der eigentliche Stresstest.

Drei wichtige Fragen vor jeder KI-Initiative

Bevor Marketingteams neue KI-Tools einführen, lohnt sich ein kurzer Reality-Check. Drei Fragen helfen dabei, den Fokus auf die wirklich entscheidenden Themen zu lenken.

1. Welche konkreten Marketingprobleme wollen wir lösen?

KI ist kein Selbstzweck. Sie sollte immer auf klar definierte Ziele einzahlen – etwa bessere Leadqualität, effizientere Kampagnensteuerung oder ein tieferes Verständnis der Customer Journey.

2. Sind unsere Daten und Systeme überhaupt bereit für KI?

Ohne saubere Daten, integrierte Systeme und transparente Prozesse stößt selbst die beste KI schnell an ihre Grenzen. Eine solide Datenbasis ist deshalb oft der wichtigste Erfolgsfaktor.

3. Welche Rolle übernimmt unser Marketingteam künftig?

Wenn KI operative Aufgaben erleichtert, verschiebt sich der Schwerpunkt der Arbeit von der Contentproduktion hin zu Strategie, Datenanalyse und enger Zusammenarbeit mit dem Vertrieb.

Wer diese Fragen frühzeitig beantwortet, schafft die Grundlage dafür, dass KI im Marketing nicht nur experimentell eingesetzt wird, sondern tatsächlich Mehrwert schafft.

Fazit: KI verändert das Marketing – aber anders als gedacht

KI wird das Marketing zweifellos verändern. Allerdings nicht allein durch neue Tools, denn die gibt es schon heute reichlich. Und die Effizienz lässt sich damit deutlich steigern.

Wer dagegen mehr Effektivität will, muss die eigenen Strukturen hinterfragen: Datenqualität, Prozesse, Customer Journeys und Zusammenarbeit mit dem Vertrieb. In diesem Sinne ist KI weniger ein neues Marketing-Tool, sondern ein Spiegel für das bestehende Operating Model.

Unternehmen, die diese Herausforderung annehmen und ihre Strukturen weiterentwickeln, können von KI erheblich profitieren. Wer dagegen glaubt, nur durch neue Tools erfolgreicher sein zu können, wird sehr wahrscheinlich eine andere Erfahrung machen.

Auch wenn KI die Lösung vieler Probleme verspricht, gilt weiterhin das, was wir zum Beispiel bei der Einführung von CRM-Systemen gelernt haben: Technologie entfaltet ihren Wert erst dann, wenn Organisation, Prozesse und Daten darauf vorbereitet sind.

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Was nach außen wie ein Innovationsfeuerwerk aussieht, bedeutet nach innen vor allem eines: Destabilisierung. Marketing-Teams müssen nicht nur technologisch aufrüsten; sie müssen völlig neue Capabilities aufbauen – von der Daten-Ethik bis zur KI-gestützten Strategie. Das ist kein Rebranding. Das ist ein Strukturwandel. Und genau hier liegt das Risiko: Transformationen scheitern selten an der Technologie, auch nicht an der Strategie, sondern an einer Kommunikation, die die Menschen unterwegs verliert.

Orientierung in einer Welt, die ihre Logik verliert

Um zu verstehen, warum sich der aktuelle Wandel so intensiv anfühlt, reicht das klassische VUCA-Modell (Volatilität, Unsicherheit, Komplexität, Ambiguität) nicht mehr aus. Wir befinden uns längst in der sogenannten BANI-Welt (Brittle, Anxious, Non-linear, Incomprehensible). In Ergänzung zur VUCA-Welt, die die äußeren Marktbedingungen beschreibt, zeigt BANI unsere innere, emotionale Belastungsgrenze auf.

Wir erleben eine technologische Zerbrechlichkeit (Brittle), in der SEO-Strategien oder Content-Workflows, die über Jahre gewachsen sind, durch ein einziges Software-Update über Nacht wertlos werden. Das erzeugt eine tiefe Angst (Anxious) vor dem Relevanzverlust, die kreative Teams oft lähmt, statt sie zu beflügeln. Da Ursache und Wirkung in KI-gestützten Systemen zudem oft nichtlinear (Non-linear) und damit völlig unverständlich (Incomprehensible) verlaufen, verlieren wir das Gefühl für Kontrolle. In diesem Umfeld ist Transformationskommunikation kein „Nice-to-have“, sondern das psychologische Rückgrat: Sie muss die Orientierungslosigkeit anerkennen, um trotz der herrschenden Unsicherheit wieder Handlungsfähigkeit herzustellen.

Das Tal der Tränen: Warum Veränderung wehtut – und wie wir sie aktiv steuern können

Veränderung wird von Menschen selten als PowerPoint-Folie, sondern meist als persönlicher Kontrollverlust erlebt. Auch im Marketing-Kontext folgen wir dabei einem
psychologischen Muster, das oft als Trauerkurve (nach Elisabeth Kübler-Ross) visualisiert wird. Wichtig zu verstehen ist: Diese emotionalen Phasen von der ersten Verleugnung über den Widerstand bis hin zum „Tal der Tränen“ sind keine Fehlfunktionen – sie sind menschliche Schutzmechanismen.

Gegen diese emotionalen Reaktionen kann man per se nichts machen, man kann sie nicht „weg managen“. Aber gute Transformationskommunikation entscheidet darüber, wie tief dieses Tal ist und wie lange das Team darin verharrt. Ihr Ziel ist es, die Phase der Frustration abzufedern und den Übergang in die Experimentierphase zu beschleunigen, damit die Produktivität nach dem Wandel idealerweise höher ist als zuvor.

Die größte Herausforderung dabei: In der KI-Ära ist Transformation kein abgeschlossenes Projekt mit Anfang und Ende mehr. Sie ist zum Dauerzustand geworden. Teams und vor allem Führungskräfte müssen lernen, diese Kurve permanent zu navigieren. Es geht nicht mehr darum, einmal „durchzukommen“, sondern eine organisationale Resilienz zu entwickeln, die Unsicherheit als Teil des neuen Normalzustands akzeptiert.

Führung in der Verantwortung: Den Rahmen für das Unbekannte setzen

Organisationale Resilienz entsteht nicht durch einen Management-Beschluss. Sie ist das Ergebnis von Führungskräften, die bereit sind, ihre eigene Rolle grundlegend neu zu definieren. Denn das ist die unbequeme Wahrheit: In einer KI-getriebenen Welt verändert sich das Anforderungsprofil an Führung genauso radikal wie das Handwerk der Content Creation.

Führung bedeutet heute nicht mehr, die Person mit der größten Expertise oder allen Antworten zu sein. Es geht vielmehr darum, zum „Navigator in der Veränderung“ zu werden – eine Rolle, die viele von uns selbst erst erlernen müssen. Es ist eine bewusste Entscheidung, diese Verantwortung anzunehmen und den Rahmen für das Unbekannte zu setzen und psychologische Sicherheit herzustellen.

Was heißt das konkret?

In Phasen echter Veränderung geht es um ganz reale Unsicherheiten: „Was bedeutet das für mich? Darf ich zugeben, dass ich gerade den Durchblick verliere?“

Die Aufgabe des Navigators ist es hier, einen stabilen Rahmen zu halten. Es muss sicher sein, diese Verunsicherung offen auszusprechen, ohne dass daraus ein beruflicher oder persönlicher Nachteil entsteht. Erst wenn niemand mehr Energie darauf verschwenden muss, so zu tun, als sei alles unter Kontrolle, wird der Kopf wieder frei für Lösungen. Wer mutig vorangeht und zeigt, dass auch Zweifel zum Prozess gehören, schafft die Basis, auf der ein Team gemeinsam lernen und sich an das Unbekannte anpassen kann.

Transformationskommunikation fungiert hier als strategisches Werkzeug, mit dem Führungskräfte den Wandel nicht nur verwalten, sondern aktiv steuern und die emotionale sowie operative Handlungsfähigkeit des Teams auch unter Dauerbelastung erhalten.

Folgende Erfolgsfaktoren strategisch fundierter Transformationskommunikation könnt ihr bei dieser Aufgabe nutzen:

1. Radikale Klarheit statt falscher Gewissheit: Redet offen darüber, was bereits feststeht und wo noch Unklarheit herrscht. Klarheit bedeutet nicht, alle Antworten zu haben, sondern die Grenzen des aktuellen Wissens mutig zu benennen. Das schafft eine verlässliche Orientierung, ohne falsche Erwartungen zu wecken.
2. Partizipation und Zuhören: Transformation ist keine Einbahnstraße. Schafft Räume, in denen Ängste und Unsicherheiten nicht nur geduldet, sondern ernst genommen werden. Ob interaktive Q&A-Sessions oder regelmäßige Feedback-Loops: Echte Akzeptanz entsteht dort, wo Menschen das Gefühl haben, den Wandel mitzugestalten, statt ihm nur ausgeliefert zu sein.
3. Das „Why“ als Anker: Menschen folgen keinem Buzzword. Ersetzt „Wir werden effizienter“ durch ein Narrativ, das Sinn stiftet: „Wir gewinnen die Zeit für echte kreative Arbeit zurück, die wir aktuell durch repetitive Aufgaben verlieren.“
4. Prozess-Transparenz: Den Weg feiern, nicht nur das Ziel: In einer Phase des Umbruchs sind Endergebnisse oft weit entfernt. Kommuniziert Zwischenstände und auch Adaptionsbedarfe regelmäßig und ungeschminkt. Ein ehrliches „Wir testen gerade drei Ansätze und verwerfen zwei davon“ ist glaubwürdiger als eine polierte Erfolgsmeldung zum Jahresschluss.
5. Wiederholung mit System: Nutzt den Mere-Exposure-Effekt. Botschaften werden durch Wiederholung vertrauter. Einmal im Townhall reicht nicht; die Kernbotschaften müssen konsistent in den Alltag einfließen.
6. Lernbereitschaft vorleben: Gebt zu, wenn ihr selbst von der Geschwindigkeit gefordert seid. Wenn ihr zeigt, dass ihr selbst noch lernt, baut das den künstlichen Perfektionsdruck im Team ab und schafft den Raum für echtes Experimentieren.

Die oben genannten Erfolgsfaktoren klingen in der Theorie einleuchtend, doch in der Hektik des Transformationsalltags gehen sie oft im operativen Grundrauschen unter. Die Herausforderung für Führungskräfte besteht darin, diese Prinzipien – von der radikalen Klarheit bis zur Lernbereitschaft – nicht nur punktuell, sondern konsistent anzuwenden.

Um den Sprung von der bloßen Absicht zur strategischen Souveränität zu schaffen, braucht es ein Werkzeug, das Komplexität reduziert und den Fokus schärft.

Strategische Souveränität: Der Transformation Communication Canvas (TCC)

In Zeiten radikalen Wandels geraten Führungskräfte fast zwangsläufig unter Beschuss. Man hat das Gefühl, permanent hinter der Welle zu schwimmen und nur noch auf die nächste Ad-hoc-Anfrage oder die wachsende Verunsicherung im Team zu reagieren. Doch wer in der Unsicherheit Sicherheit geben will, darf nicht reaktiv agieren. Gefragt ist ein strategischer Weitblick, der zumindest so weit reicht, wie es die aktuelle Sichtachse erlaubt.

Genau hier setzt der Transformation Communication Canvas (TCC) an. Er dient als Navigationssystem, das Führungskräfte zwingt, aus dem “Feuerwehr-Modus“ auszusteigen und sich die entscheidenden Fragen zu stellen, noch bevor die erste Kommunikationsmaßnahme entwickelt wird. Der Canvas bündelt alle relevanten Dimensionen der Transformation auf einer einzigen Seite und schafft so die nötige Klarheit – für die Führungskraft selbst und für das gesamte Team.

Der TCC in der Praxis: Strategisches Führungsinstrument und operative Basis

Die größte Hebelwirkung entfaltet der Transformation Communication Canvas, wenn er als roter Faden durch die gesamte Organisation genutzt wird. Idealerweise beginnt die Arbeit auf der obersten Ebene und wird dann konsistent in die Abteilungen und Teams heruntergebrochen. Doch auch wenn dieser Prozess nicht unternehmensweit stattfindet, ist der Canvas ein wertvolles Reflexionstool: Er hilft jeder einzelnen Führungskraft, aus dem reaktiven Modus auszusteigen und für den eigenen Bereich Souveränität und Klarheit zu schaffen.

Leitfaden: Die Arbeit mit dem Canvas

Bei der Bearbeitung hilft folgende Logik, um Schritt für Schritt vom Fundament zur Umsetzung zu gelangen:

1. Das Fundament festigen (links außen): Zuerst erfolgt die Klärung der Unternehmensstrategie, der daraus resultierenden Transformationsziele sowie der wichtigsten Stakeholder*innen und Partner*innen. Nur ein sicheres Fundament erlaubt eine glaubwürdige Kommunikation.
2. Die menschliche Perspektive einnehmen (rechts außen): In diesem Schritt werden die Zielgruppen und deren reale Erwartungen und Bedürfnisse (auch Ängste) definiert, sowie mögliche Kommunikationskanäle festgehalten. Wer versteht, wo das Team emotional steht, kann gezielter Unterstützung anbieten.
3. Den Rahmen setzen (Mitte): Davon ausgehend lassen sich die konkreten Kommunikationsziele ableiten. Achtung: Diese können sich pro Zielgruppe unterscheiden.
4. Die Balance wahren (unten): Abschließend werden die potenziellen Herausforderungen analysiert und dem angestrebten Mehrwert gegenübergestellt. Mögliche Stolpersteine können dadurch früh antizipiert werden und dieser Weitblick sichert die Handlungsfähigkeit auch unter Druck.

Tipps für ein wirksames Vorgehen:

• Mut zur Lücke: Unklarheiten in der Strategie dürfen als solche benannt werden – das ist ehrlicher als die Produktion falscher Gewissheiten.
• Peer-Sparring: Der Austausch mit Führungskollegen hilft, eine einheitliche Sprache sicherzustellen und blinde Flecken aufzudecken.
• Iterative Anpassung: Da Transformation ein fließender Prozess ist, sollte der Canvas regelmäßig aktualisiert werden, sobald sich Rahmenbedingungen oder Team-Bedürfnisse ändern.

Von der Technologie zurück zum Menschen

Permanente Veränderung ist kein vorübergehender Zustand, sondern die neue Konstante. Damit wird die Fähigkeit, konstruktiv mit diesem Wandel umzugehen, zur entscheidenden Kernkompetenz. Strategisch fundierte und klar gesteuerte Kommunikation ist dabei weit mehr als nur ein Begleitprozess: Sie ist das Betriebssystem der Transformation. Während exzellente Kommunikation Brücken baut und Plausibilität schafft, kann eine unkoordinierte Informationspolitik selbst die besten Konzepte im Keim ersticken.

Ja, KI verändert das Marketing radikal, doch der Erfolg dieser Transformation entscheidet sich nicht an der technologischen Implementierung. Das eigentliche Risiko liegt in der Annahme, dass Teams automatisch neue Wege gehen, sobald die entsprechenden Tools bereitstehen. Transformation scheitert dort, wo die menschliche Anschlussfähigkeit verloren geht.

Hören wir also auf, den Wandel nur als technisches Upgrade zu begreifen, und beginnen wir, ihn als menschliche Reise zu moderieren. Wenn wir Ängste ernst nehmen und Orientierung schaffen, wird aus der Überforderung durch KI die Chance, das Marketing von Grund auf neu zu gestalten.

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Herkömmliches Marketing stößt an Grenzen

Die Alchemie galt lange Zeit als eine Wissenschaft. Sie hatte Symbole, aufwendige Rituale, komplexe Tabellen und versprach bei korrekter Anwendung nützliche Ergebnisse. Aber die Ergebnisse der Alchemie waren zumeist unzuverlässig. Ihre Theorien basierten eher auf Mystik als auf klaren Regeln.

Dennoch waren nicht alle Alchemisten Betrüger. Viele waren ernstzunehmende, manche sogar brilliante Denker. Schließlich gingen aus der Alchemie die Chemie und viele Praktiken hervor, welche die moderne Wissenschaft prägen sollten: wiederholbare Experimente, überprüfbare Hypothesen, verifizierbare Beweise.

Genau an diesem Punkt steht das Marketing heute: Wir haben Personas, Sales-Funnels, MQLs und ausufernde Tech-Stacks. Alles wirkt seriös und systematisch. Performance-Metriken vermitteln den Eindruck von Erfolg. Da sich die Customer Journey rasend schnell verändert hat, gleichen viele herkömmliche Methoden heute eher einer Art Pseudowissenschaft: mit aufwendigen Prozessen, die selten konsistente, verlässliche Geschäftsergebnisse liefern.

Und der Druck zur Veränderung ist groß: Die CMO-Umfrage 2024 von Gartner ergab, dass die Marketingbudgets auf 7,7 % des Unternehmensumsatzes geschrumpft sind (in Deutschen Industrieunternehmen liegt dieser laut der Budget-Studie 2025 des bvik sogar nur bei durchschnittlich 1,3%) – eine ernüchternde Erinnerung daran, dass jeder Euro Marketingbudget hart erkämpft werden muss.

Customer Journeys aus dem echten Leben

Bisher werden Customer Journeys meist in Meetingräumen von Unternehmenszentralen erdacht. Wir zeichnen ausgeklügelte Sales-Funnels auf Whiteboards und tun so, als würden Käufer einfach einen linearen Prozess von der Awareness- über die Consideration- bis hin zu Decision-Phase durchlaufen. Die Realität sieht natürlich anders aus: In der Praxis starten, stoppen, verzögern und wiederholen Käufer einzelne Schritte im Einkaufsprozess. Sie bringen mitten im Prozess neue Interessengruppen und Entscheider mit ins Spiel. Sie verschwinden für Monate vom Radar und tauchen dann plötzlich wieder auf.

Die Journey-Zeichnung aus dem Konferenzraum entspricht also eher einer Wunschvorstellung. Der klassische „Trichter“, wo man oben Leads reinschüttet und unten Geschäft herauspurzelt, wirkt heute wie ein Relikt aus alter Zeit, in der die Verkäufer den Einkaufsprozess noch zu großen Teilen steuern konnten.

Auch herkömmliche Personas haben ihre Limitierungen. Oft werden diese zu wörtlich genommen und reduzieren dabei komplexe Käuferpersönlichkeiten auf oberflächliche Archetypen. Niemand wacht morgens auf und denkt: „Ich bin CIO. Ich werde tun, was CIOs tun.“ Persona-Profile sollte man lediglich als hilfreichen Ausgangspunkt verwenden und diese schnellstmöglich durch echte Kunden, konkrete Stakeholder, reale Kaufgruppendynamiken und individuelle Signale ersetzen, die das echte Käuferverhalten widerspiegeln.

Der Fokus auf falsche Metriken und KPIs bringt ebenfalls Unschärfe in den Prozess. Bislang wird vor allem auf Metriken wie Klicks, Impressionen und MQLs geschaut. Zwar ist es durchaus sinnvoll, diese zu tracken zwecks Optimierung der Kampagnen. Das Problem dabei: diese Metriken messen vor allem die Marketingaktivität, nicht aber deren Einfluss auf den eigentlichen Geschäftserfolg. Damit bilden sie nur einen Teil der Wahrheit ab und lassen die wichtigsten umsatzrelevanten Kennzahlen außen vor.

Aus Fiktion wird Wissenschaft

Die Alchemie wich irgendwann der Chemie, weil die immer komplexer werdende Welt Klarheit erforderte. Ähnlich verhält es sich nun mit dem traditionellen Marketing, das der „Customer Science“ Platz machen muss. Dieser neue Ansatz bedeutet eine neue Entwicklungsstufe des Marketings. Das Marketing wird realitätsnäher, indem es Rituale durch Methoden und Mystik durch Beweise ersetzt. Es zaubert keine Absichten mehr aus Persona-Eigenschaften hervor, sondern liest Absichten von realen Signalen ab. Das Marketing tut nicht mehr so, als seien Buyer Journeys linear, sondern es akzeptiert deren iterativen Charakter und agiert entsprechend adaptiv. Es jagt nicht Klicks hinterher, sondern es generiert nachweislich Wachstum.

An dieser Stelle möchte ich gerne meine Kollegin Rebecca Hill, Executive Director Journey Strategy bei Pretzl, zitieren: „We know the pattern: big change, new discipline. Mass production created operations management. The internet explosion created data and analytics. Now? AI and unpredictable customer behavior are creating customer science – because winging it isn’t a strategy anymore.”

Der Einsatz von KI eröffnet uns heute nicht nur ganz neue Möglichkeiten der Datenanalyse,  sondern erfordert auch eine neue Herangehensweise. Sangeet Paul Choudary, Experte für technologischen Wandel und Plattformökonomie, beschreibt es in seinem Newsletter „Platforms“ Folgendermaßen: „When answers become cheap and abundant, good questions are the new scarcity.“

Im Kern geht es bei Customer Science also darum, nicht nur Daten zu sammeln, sondern die Fragen zu stellen, die relevante Signale aus dem Rauschen herausfiltern. Durch kontinuierliche Signalerfassung, prädiktive Modellierung und adaptives Lernen verwandelt KI das, was früher Spekulation und Bauchgefühl waren, in präzisere Fragen und intelligentere Entscheidungen.

Abbildung 1: Das Prinzip hinter der Customer Science: von Daten hin zu informierten Entscheidungen

Die sechs Säulen der Customer Science

• Verstehen des echten Käuferverhaltens: Über Demografie und Personas hinausgehen, um durch kontinuierliche Signalerfassung und Verhaltensdatenanalyse zu verstehen, was Käufer und Käufergruppen tatsächlich denken, fühlen und tun.
• Adaptives Journey-Design: Aufbau realitätsnaher Journeys, die dafür sorgen, dass Unternehmen genau zum richtigen Zeitpunkt mit genau den richtigen Botschaften präsent sind, basierend darauf, wo sich Käufer tatsächlich im Einkaufsprozess befinden.
• Vorausschauende Strategieanpassung: Frühzeitiges Erkennen und Reagieren auf Veränderungen im Käuferverhalten in Echtzeit, um Marktvolatilität durch agiles Systemdesign in Wettbewerbsvorteile umzuwandeln.
• Objektive Entscheidungsgrundlagen: Durch den Einsatz spezieller Datenerfassungs- und KI-Analysetechniken werden Marketingvermutungen und subjektive Interpretationen durch datenbasierte Entscheidungsgrundlagen ersetzt, die das tatsächliche Kaufverhalten widerspiegeln.
• Verbesserung der Customer Experience: Entwicklung und Bereitstellung von Inhalten und Touchpoints, die Käufer auf ihrem Weg zum gewünschten Ergebnis wirklich voranbringen.
• Fortlaufende Optimierung: Messung der tatsächlichen Ergebnisse und ständige Rückmeldung der Erkenntnisse an das lernende System, um Präzision, Relevanz und Effektivität über alle Kontaktpunkte hinweg ständig zu verbessern.

Von Daten zu zählbaren Ergebnissen

​Wendet man die Methoden der Customer Science konsequent an, passieren drei wichtige Dinge:

• Marke und wirtschaftlicher Erfolg wachsen zusammen: Marketingerfolg beginnt und endet nicht mehr mit einzelnen Kampagnen. Das Marketing ist nicht mehr starr, sondern ein lernendes System, das sich anpasst und skalieren lässt. Jedes Signal macht den nächsten Schritt intelligenter und erzeugt einen Schneeballeffekt, der sich im Geschäftsergebnis niederschlägt.
• Marke und Performance arbeiten symbiotisch zusammen: Kein „entweder-oder“ mehr zwischen „langfristiger Marke” und „kurzfristiger Pipeline”. Customer Science orchestriert beides in einem vernetzten System, wobei jeder Touchpoint Präferenzen aufbaut und Deals vorantreibt.
• Daten ersetzen Versprechen: Das Management muss sich nicht mehr alleine auf das Narrativ der Marketingabteilung verlassen. Customer Science belegt die Wirkung von Marketing und beseitigt verzerrte Realitätsbilder. Das Ergebnis: beschleunigte Pipeline, höhere Gewinnraten, intelligentere Budgetverteilung. Keine Aktivitäten mehr um der Aktivitäten willen.

Am Ende möchte ich noch einmal auf das Bild des Alchemisten zurückkommen: Die letzten Alchemisten waren gleichzeitig die ersten Wissenschaftler im modernen Sinne des Wortes. Sie waren Pioniere, die erkannten, dass neue Werkzeuge neue Methoden erforderten und eine sich schnell verändernde Welt eine neue Herangehensweise verlangte. Das Gleiche gilt heute für das herkömmliche Marketing, wie wir es kennen, das seine Grenzen erreicht hat.

Das Aufkommen von KI und lernenden Systemen bedeutet, dass die nächste Entwicklungsstufe des Marketings greifbar ist. Die Anwendung von Customer Science ist heute schon möglich. Die Tools sind vorhanden und die Methode wird jeden Tag ausgereifter. Wie jede neue Disziplin braucht auch Customer Science Pioniere, die bereit sind, diese neue Methode gemeinsam mit uns zu prüfen, zu testen und weiterzuentwickeln. Lasst uns Pioniere sein und den Schritt in die Zukunft des datengetriebenen Marketings wagen.

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​Das System nutzt KI-Modelle, die aus historischen Daten lernen. Es analysiert Muster: Welche Merkmale hatten Kunden, die gekauft haben? Welche Leads wurden zu Top-Kunden? Welche Signale zeigten früh auf Erfolg hin? ​Das Ergebnis: Jeder Lead bekommt einen Score. Ein hoher Score bedeutet: hohe Kaufwahrscheinlichkeit und hohes Umsatzpotenzial. 

​Typische Faktoren im Scoring: 

• ​Unternehmensgröße und Branche 
• ​Technologie-Stack 
• Budget-Signale 
• Organisatorische Veränderungen (neue Führungskräfte) 
• ​Engagement-Level mit Ihrem Content 
• ​Ähnlichkeit zu bestehenden Top-Kunden 

​Ein konkretes Beispiel: Für einen Technologie-Anbieter identifizierte das System, dass Leads aus bestimmten Branchen mit spezifischen Technologie-Anforderungen eine 4-mal höhere Abschlusswahrscheinlichkeit haben. Der Vertrieb fokussierte sich auf diese Segmente. Ergebnis: 35 % mehr Abschlüsse bei gleichem Ressourceneinsatz. 

​Predictive Analytics gibt Ihrem Team eine klare Prioritätenliste. Aber auch hier gilt: Ohne das richtige Timing verpuffen viele Chancen. 

Intent Data + Predictive Analytics: Die Erfolgsformel zur Pipeline-Optimierung

​Einzeln sind beide Ansätze wertvoll. Kombiniert sind sie transformativ. 

​So funktioniert das Zusammenspiel: 

​Schritt 1: Identifikation durch Intent Data 

​Das System erkennt 100 Unternehmen mit aktivem Kaufinteresse in Ihrer Zielkategorie. 

​Schritt 2: Bewertung durch Predictive Analytics 

​Das KI-Modell analysiert diese 100 Accounts und erstellt ein Ranking auf der Basis von Kaufwahrscheinlichkeit, erwartetem Customer Lifetime Value, Fit mit Ihrem Ideal Customer Profile und Timing-Signalen (wie dringend ist der Bedarf?). 

​Schritt 3: Orchestrierung 

​Die Top-20-Accounts werden sofort an den Vertrieb übergeben für die direkte Ansprache. Die nächsten 30 bekommen hochpersonalisierte Marketing-Kampagnen. Die restlichen 50 landen in Nurturing-Workflows. 

Das Ergebnis: Ihr Team arbeitet an den richtigen Accounts zur richtigen Zeit mit der richtigen Ansprache. 

​Ein Beispiel aus der Praxis 

​In der Praxis wird Intent Data genutzt, um Unternehmen zu identifizieren, die sich für bestimmte Technologielösungen interessieren. Kombiniert mit Predictive Analytics priorisiert das Team diese Leads nach Umsatzpotenzial und Abschlusswahrscheinlichkeit. 

​Die Ergebnisse: 

• ​Massives Pipeline-Wachstum 
• Deutlich kürzere Sales Cycles 
• ​Höhere Effizienz in Marketing und Vertrieb 

​Warum funktioniert das so gut? Intent Data ohne Priorisierung führt zu Überlastung – Ihr Team kann nicht alle Signale bearbeiten. Predictive Analytics ohne Intent-Timing trifft potenzielle Kunden zu früh (sie haben noch keinen Bedarf) oder zu spät (sie haben bereits entschieden). Zusammen ergeben sie ein vollständiges Bild: Wer hat Interesse? Wie wertvoll ist dieser Kunde? Was ist der nächstbeste Schritt? 

Spürbar in allen Bereichen: Die Vorteile für Marketing und Vertrieb

​Die Kombination aus Intent Data und Predictive Analytics liefert konkrete Business-Vorteile: 

• ​Höhere Lead-Qualität: Sie sprechen nur Unternehmen an, die wirklich Interesse haben und zu Ihrem Profil passen.  
• ​Mehr Abschlüsse: Ihr Vertrieb fokussiert sich auf die vielversprechendsten Opportunities. Win Rates steigen deutlich. 
• Effizientere Budgets: Keine verschwendeten Kampagnenausgaben für unpassende Zielgruppen führen zu einer höheren Ressourceneffizienz. 
• Kürzere Sales Cycles: Frühe Ansprache bedeutet, dass Sie den Kaufprozess von Anfang an begleiten. Sales Cycles verkürzen sich daher merklich. 
• Bessere Planbarkeit: Predictive Models zeigen, welche Pipeline realistisch ist. Revenue-Forecasts werden präziser und verlässlicher. 
• Stärkere Zusammenarbeit: Marketing und Vertrieb arbeiten mit denselben Daten und Prioritäten. Weniger Reibung, mehr gemeinsame Erfolge. 

Fazit: Handeln Sie jetzt

​Die Art, wie B2B-Unternehmen Leads generieren und bearbeiten, hat sich fundamental geändert. Käufer recherchieren digital. Sie erwarten relevante Ansprache zum richtigen Zeitpunkt. Allgemeine Kampagnen und reaktives Marketing funktionieren nicht mehr. Intent Data und Predictive Analytics sind kein „Nice-to-have“ mehr. Sie sind der neue Standard für erfolgreiche B2B-Unternehmen. 

​Die Vorteile sind messbar: höhere Lead-Qualität, mehr Abschlüsse, effizientere Budgets, kürzere Sales Cycles. Die Technologie ist verfügbar und umsetzbar. Sie brauchen eine klare Strategie, die richtigen Tools und die Bereitschaft, neue Wege zu gehen. Die Praxis zeigt: Es ist möglich. Die Frage ist nicht mehr „Ob“, sondern „Wann“. Jeder Tag, den Sie warten, ist ein Vorsprung für Ihre Wettbewerber. 

​Ihr nächster Schritt: Analysieren Sie Ihre aktuelle Lead-Situation in diese Woche. Identifizieren Sie einen konkreten Bereich (ein Segment, eine Produktlinie), in dem Sie zu viele unqualifizierte Leads haben oder potenzielle Kunden zu spät erreichen. Das ist Ihr Pilot-Kandidat. 

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Erleben Sie in diesem interaktiven Deep Dive am 12. Februar, wie datenbasierte Vorhersagen Ihre Marketingstrategie auf ein neues Niveau heben können – ohne technisches Vorwissen. Die bvik-Veranstaltung bietet im Rahmen eines kompakten Workshop-Nachmittags bei unserem Fördermitglied, wob AG in Viernheim, viele praxisnahe Impulse sowie Raum für Austausch und Vernetzung.

B2B-Weiterbildungen: Datenkompetenz & mehr

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Und vorab natürlich strategische Content-Planung und Zielgruppenempathie. Hier ein begründeter Vorschlag für einen Content-Prozess, der mit Unterstützung heutiger generativer KI schneller zu guten Inhalten führt.

Die zwei Seiten des KI-Contents

Einerseits: Tools wie ChatGPT, Perplexity oder DSGVO-konforme Copilots in Microsoft-Anwendungen helfen bei:

• Ideenfindung: Die KI generiert Impulse, Themenvorschläge und Perspektiven, von denen aus eigener Erfahrung geschätzte 5 bis 10 Prozent weiter verwendbar sind. Die Mittelmäßigkeit der meisten Ergebnisse ist überwältigend.
• Recherche: Für Zusammenfassungen, Quellenanalysen und Datenaufbereitung sind die LLM besser geeignet.
• Effizienz: Inhalte entstehen schneller, Routinetexte lassen sich mit Beispiel-Input automatisieren. KI kann gut nachmachen: Hat man Inhalt und Form als Beispiel (etwa Head- und Subline einer Kampagne, die nach einem bestimmten Prinzip funktionieren), bekommt man die ein oder andere brauchbare Variation.
• Skalierbarkeit: Ein Thema kann in viele Formate und Kanäle übersetzt werden. Sind Zielgruppe, Thema und Botschaften klar, kann die KI etwa einen Blogpost gut in andere Tonalitäten und Formate überführen (Social Post, Kurzfilm-Skript, Podcast-Konzept etc.).

Andererseits: KI kann zwar schnell viel Content generieren. Die Qualität ist aber nur mittelmäßig. KI versteht nicht:

• Content-Flut: Die Menge an Inhalten steigt weiter, als Rezipienten sind wir entweder überfordert oder müde. Unsere kognitive Kapazität bleibt gleich, da bietet Masse keinen Mehrwert
• Mittelmäßigkeit: KI produziert vergleichsweise generische Texte ohne Tiefe oder Haltung.
• Qualitätsverlust: Ohne menschliche Qualitätskontrolle schleichen sich Fehler, Wiederholungen oder stilistische Schwächen ein – etwa massenhaft Gedankenstriche. (Dass Inhalte stets gecheckt werden müssen, untermauert eine Studie der BBC vom Oktober 2025: 45% aller Antworten der großen KI-Assistenten waren fehlerhaft, wenn es darum ging die Nachrichten des Tages zusammenzufassen.)
• fehlende Relevanz: Inhalte ohne strategischen Bezug zu den Zielgruppen bleiben wirkungslos. Die Studie „The AI Stink Is Real“ von Raptive Research (Juli 2025) zeigt: Vermuten Leser*innen, ein Text sei KI-generiert, sinkt das Vertrauen um fast 50 %. Selbst bei von Menschen verfassten Artikeln führte die bloße Vermutung zu deutlich schlechteren Bewertungen in den Kategorien Vertrauen, Authentizität und emotionaler Verbindung. Dieser Misstrauenseffekt (AI Stink) überträgt sich auf die Absender-Marken und deren Glaubwürdigkeit.

Notwendigkeit: Content muss strategisch und einzigartig bleiben

Content ist kein Selbstzweck, sondern verfolgt immer Ziele: Ob Image oder Conversion, ob Reichweite oder Thought Leadership. Strategische Planung bleibt ein unabkömmlicher Erfolgsfaktor und ist entscheidend, ob Inhalte bei der Zielgruppe wirken. Grundlegende Fragen kann KI stellen:

• Zielgruppenverständnis: Wer ist mein Audience? Welche Interessen, Vorkenntnisse und Besonderheiten bringen sie mit?
• Eigene Ziele: Was will ich mit meinem Content erreichen?
• Kanäle und Formate: Wo und wie sollte ich demnach kommunizieren?

Gute Antworten erfordern meist neue Informationen. Und hinsichtlich den online verfügbaren helfen Perplexity und Co. bei der Recherche enorm. Das Gespräch mit Kund*innen und Partner ersetzen sie aber nicht. Auch kommen sie nicht auf den neuen Gedanken, der wirklich interessant ist. Aber sie bringen uns vielleicht drauf oder inspirieren in die richtige Richtung.

Content soll schnell und schneller gehen, aber gut und besser werden. Wie also lässt sich KI optimal in einen State-of-the-Art-Content-Prozess integrieren? Wie lässt sich KI nutzen, ohne menschliche Strategie und Kreativität zu vernachlässigen?

Der KI-gestützte Content-Prozess

Ein erfolgreicher KI-Content-Prozess besteht aus drei Phasen, die ineinandergreifen. Statt Antworten für alle, sollen Fragen helfen, individuelle KI-gestützte Content-Prozesse für verschiedene Arten von Teams zu erstellen.

Strategie

Zusätzlich zur klassischen Kommunikationsstrategie und Contentplanung sind folgende Fragen hilfreich:

• Für welche Themen und Formate sollen überhaupt Ressourcen eingesetzt werden (Strategie und Kommunikationsplanung)?
• Welche Themen und Formaten verdienen den Tiefgang und die Nuanciertheit menschlicher Autoren?
• Welche Originalität und einzigartige Perspektiven brauchen diese Formate, um sich abzuheben?
• Mit welcher Art von Authentizität lässt sich eine emotionale Verbindung zur Zielgruppe herstellen?
• Welche Tools sind die richtigen, für welche lohnt es sich, Geld auszugeben (auch hinsichtlich DSGVO-Konformität bzw. Schutz der eingegeben Daten und Informationen)?
• Wer im Team hat das Zeug zum/zur KI-Expert*in, wie lässt sich das Upskilling ins Tagesgeschäft integrieren?
• Wie und mit welchen Daten trainiert diese Person Modelle und wie macht sie sie nutzbar für den Rest des Teams?

Produktion

Je besser die KI aufgesetzt und trainiert wurde, desto qualitativ hochwertiger ist der Output und desto weniger Anpassungen ist durch eine*n Redakteur*in nötig. Das mag trivial klingen, es steckt aber viel Invest und Aufwand dahinter. Zunächst zur Tool-Frage: Wenn es darum geht Kunden-Daten zu verarbeiten und daraus Insights zu gewinnen, eignet sich zur Zeit vor allem Microsoft Copilot. Denn Copilot nutzt Unternehmensdaten ausschließlich innerhalb der eigenen Microsoft 365 Cloud-Umgebung und gibt sie nicht an Dritte weiter. Microsoft 365 Copilot ist gemäß DSGVO, ISO 27001, ISO 42001 (KI-Management), HIPAA und anderen internationalen Standards zertifiziert.

Eigene Agenten anzulegen, die man auf einzelne Kunden bzw. Nutzungskontexte spezialisiert, bedarf ein wenig mehr Expertise und Geduld, als ChatGPT ein Frage im Chat zu stellen. So kann man mit Microsofts Plattform Copilot Studio (eine andere Anwendung als Microsoft 365 Copilot) KI-Agenten maßschneidern, eigene Datenquellen anbinden und Workflows automatisieren, muss mit einigem zeitlichen Invest rechnen. Die Komplexität der Anwendung ist im Vergleich zu Usability recht hoch.

Sind Botschaften und Inhalte klar bzw. in einem ersten Format wie einem Blogpost formuliert, lassen sich per KI weitere Formate wie ein Social-Media-Post oder ein Teaser für einen Newsletter einfach ableiten. Ein Hier gilt: Die KI kann umfangreiche Informationen besser zusammenfassen als wenige Informationen ergänzen.  

Qualitätssicherung und Veröffentlichung

Wie schon erwähnt ist die Qualitätssicherung bei KI-generiertem Content besonders wichtig. Inhaltlich geht es darum, dass Aussagen korrekt und belastbar sind, stilistisch geht es um das kreative Niveau. Folgende Schritte sind zu tun:

• Fakten-Check: Inhalte auf Richtigkeit und Quellen prüfen.
• Stil-Check: Tonalität, Lesbarkeit und Zielgruppenansprache optimieren.
• Menschliche Ergänzung: Zitate und persönliche Perspektiven sorgen für Tiefe (Ich-Perspektive).
• Veröffentlichung: Inhalte nicht nur orchestriert und strategisch veröffentlichen, sondern dabei auch auf Konsistenz und Kohärenz prüfen.

Dieser Prozess sorgt dafür, dass KI nicht nur schneller, sondern auch besser eingesetzt wird – immer im Dienst der strategischen Kommunikation.

Wirkungsanalyse

Wie in jedem Content-Prozess sollten die Inhalte über qualitative (Kommentare, Sentiment etc.) und quantitative (Analytics) KPIs bewertet und entsprechend optimiert werden.

Fazit

Die Zukunft der Content-Erstellung liegt in der Kombination aus Technologie, fachlicher Kompetenz und Empathie bzw. Menschlichkeit. Textlich kann generative KI viel, versteht aber wenig. Mit Copilot lässt sich Content effizient und datensicher erstellen und skalieren, Perplexity und Co. eignen sich besser für die Recherche. Doch müssen Inhalte stets auf Wahrheitsgehalt und kreative Qualität geprüft werden. Innovationen kann KI zwar kaum, aber sie hilft uns, auf Ideen zu kommen. Denn es gilt weiterhin: Es braucht Mut zur Kante, zur Haltung und zur Einzigartigkeit. In der Content-Flut zählt nicht, wer am lautesten ist – sondern wer am relevantesten kommuniziert.

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KI-Studie: Agenten in der B2B-Kommunikation

Wie weit sind wir in Deutschland bereits mit dem Einsatz von KI-Agenten und was prognostizieren Expert*innen? Das lesen Sie in der aktuellen KI-Studie von Telekom MMS und unserem zugehörigen Blogbeitrag!

KI-Hürde Rechtskonformität: Unsere neue Veröffentlichung

Der rechtssichere Einsatz von KI-Tools wirft zahlreiche Fragen auf. Unsere neue bvik-Guideline, erstellt in Kooperation mit den Expert*innen von activeMind, liefert eine praxisnahe Einordnung für alle Verantwortlichen, die KI im Unternehmen strategisch, aber rechtskonform nutzen möchten.

Für die B2B-Kommunikation eröffnen sie völlig neue Möglichkeiten: Prozesse werden effizienter, Inhalte personalisierter und die Interaktion mit Kund*innen professioneller.

Die Folge: KI beschleunigt einzelne Arbeitsschritte, macht aber die Markenführung im Ganzen herausfordernd und inkonsistenter.

Aktuelle Studie: Akzeptanz und Nutzung von KI-Agenten in Deutschland

Die aktuelle YouGov-Umfrage im Auftrag von Deutsche Telekom MMS liefert erstmals umfassende Einblicke in die Erwartungen, Chancen und Herausforderungen von KI-Agenten – aus Sicht der Bevölkerung und von IT-Entscheider*innen. Insgesamt wurden 1.010 Verbraucher*innen und 162 IT-Entscheider*innen befragt, um Unterschiede, Potenzialfelder und Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Einführung zu identifizieren.

• Bekanntheit: 45 % der Bevölkerung kennen das Prinzip von KI-Agenten.
• Nutzung: Nur 22 % haben sie bislang praktisch eingesetzt.
• Vertrautheit: 87 % der IT-Entscheider*innen kennen KI-Agenten, doch nur 13 % haben sie bereits aktiv im Einsatz.
• Zukunftserwartung: 75 % der Befragten in IT-Schlüsselpositionen erwarten, dass KI-Agenten mittelfristig zum Standard im Service- und Kommunikationsbereich werden.
• Monetarisierungsansätze: 37 % der Unternehmen planen, bestehende Produkte durch KI-Agenten zu erweitern, und 24 % erwägen, After-Sales-Services als Abonnement anzubieten. Die Zahlungsbereitschaft ist jedoch im B2C-Kontext gering, 71 % der Gesamtbevölkerung lehnt kostenpflichtige Angebote ab.

Die Studie zeigt eine klare Diskrepanz: Unternehmen erkennen das Potenzial, während Teile der Bevölkerung noch zurückhaltend sind. Besonders ältere Zielgruppen zeigen Unsicherheiten im Umgang mit autonomen Systemen, was gezielte Aufklärung und transparente Kommunikation notwendig macht.

Potenziale von KI-Agenten für Marketing und B2B-Prozesse

KI-Agenten entfalten ihren größten Nutzen in klar strukturierten, repetitiven Aufgaben. Im Marketing und B2B-Umfeld lassen sich folgende Potenziale identifizieren:

• Content-Erstellung und Kampagnenmanagement: KI-Agenten bereiten Inhalte, Social-Media-Posts oder E-Mail-Kampagnen vor und liefern erste Prognosen zu Performance-Daten.
• Datenanalyse und Zielgruppenansprache: Große Datenmengen werden schnell verarbeitet, Zielgruppen präzise segmentiert und Marketingmaßnahmen personalisiert.
• Kundenservice und Self-Service-Prozesse: Automatisierte Antworten, Terminvereinbarungen und Statusabfragen entlasten Mitarbeitende und erhöhen die Erreichbarkeit.

Studienergebnisse belegen: Übersetzungen (56 %), Aufgaben- und Terminmanagement (44 %) sowie Kundenservice (32 %) sind die gebräuchlichsten Anwendungsfälle für Nutzer*innen, welche Unternehmen auch in ihrer Kundeninteraktion automatisieren können. Erste Erfahrungen zeigen, dass dadurch Zeitersparnis, Produktivitätsgewinne und effizientere Workflows realisierbar sind.

Vertrauen als Schlüssel für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten

Vertrauen ist entscheidend für die Akzeptanz von KI-Agenten. 45 % der Bevölkerung wünschen nachvollziehbare Entscheidungen, 37 % möchten jederzeit die Kontrolle behalten. Für Unternehmen zählen Rechtssicherheit, Compliance und Datenschutz zu den wichtigsten Voraussetzungen: 45 % der IT-Entscheider*innen nennen diese Faktoren als zentrale Bedingung.

Unternehmen müssen daher:

• Transparenz schaffen, wie und warum KI-Agenten Entscheidungen treffen.
• Verantwortlichkeiten und Governance-Regeln klar definieren.
• Datenqualität prüfen und eine robuste Datenstrategie implementieren.

Grenzen und realistische Erwartungen

KI-Agenten sind keine Alleskönner. Ihre Stärke liegt in der Automatisierung klar definierter Aufgaben. Moderne Agenten arbeiten zunehmend autonom, lernen aus Interaktionen und übernehmen Prozesse ganzheitlich – vorausgesetzt, die Datenbasis ist hochwertig und Governance-Fragen geklärt.

Im Marketing bedeutet das: Agenten können Routineaufgaben übernehmen, kreative und strategische Entscheidungen bleiben jedoch menschliche Kernaufgaben. Eine realistische Erwartungshaltung und transparente Kommunikation sind entscheidend, um Enttäuschungen zu vermeiden und Vertrauen zu fördern.

Geschäftsmodellentwicklung mit KI-Agenten

KI‑Agenten eröffnen neue Geschäftsmodelle und Monetarisierungsmöglichkeiten, insbesondere im B2B‑Bereich. Unternehmen können bestehende Prozesse optimieren und gleichzeitig neue Services anbieten. Beispiele für Geschäftsmodelle:

• Pay-per-Use oder Subscription: Unternehmen bieten KI-Agenten als Service an, bei dem Geschäftskunden pro Nutzung oder im Abonnement für spezielle Services bezahlen, z. B. für Datenanalysen, automatisierte Reporting-Services oder Prozessoptimierungen. 37 % der befragten Unternehmen planen bereits bestehende Produkte durch integrierte KI‑Services zu erweitern.

• B2B Self-Service-Plattformen: KI-Agenten werden in Plattformen integriert, über die Geschäftskunden oder Partner eigenständig Serviceprozesse anstoßen können – etwa Bestellstatusabfragen, Produktions- oder Lieferdatenauswertungen, Support-Tickets oder automatisierte Freigabeprozesse. Durch automatisierten Datenzugang und Steuerung der Abläufe entstehen klare Mehrwerte, Effizienzgewinne und skalierbare Services, die monetarisiert werden können.
• After-Sales-Abonnements: 24 % der IT-Entscheider*innen planen, KI-gestützte Serviceleistungen als Abonnement anzubieten – beispielsweise für Wartung, Monitoring oder Analyse-Dashboards.
• Lizenzbasierte Angebote für Partner: KI-Agenten können in Partnernetzwerke integriert werden, wodurch Unternehmen Lizenzen oder Nutzungsrechte verkaufen und neue Umsatzquellen erschließen.

Trotz der Potenziale zeigt sich bei Verbraucher*innen Zurückhaltung im B2C-Kontext: 71 % würden ausschließlich kostenlose Angebote nutzen. Auch für B2B-Unternehmen bedeutet dies, dass der Mehrwert der Self-Service-Plattformen und KI-Agenten klar kommuniziert werden muss – etwa durch Zeitersparnis, Prozessautomatisierung oder zusätzliche Services –, um Zahlungsbereitschaft und langfristige Kundenbindung zu erzeugen.

Praxisleitfaden für die Einführung von KI-Agenten im B2B-Marketing

Pilotprojekte definieren: Starten Sie mit klar abgegrenzten Use Cases, die messbaren Mehrwert liefern.

1. Geschäftsmodell prüfen: Analysieren Sie, wie KI-Agenten zur Wertschöpfung beitragen, ob über interne Effizienzsteigerung oder externe Services.
2. Transparenz kommunizieren: Erklären Sie, wie Entscheidungen getroffen werden, und bleiben Sie für Rückfragen offen.
3. Governance und Datenstrategie: Legen Sie Verantwortlichkeiten, Compliance-Regeln und Qualitätsstandards frühzeitig fest.
4. Schrittweises Lernen: Testen, evaluieren, erweitern – Feedbackschleifen aus Nutzergruppen einbauen.
5. Offene Kommunikation: Zeigen Sie Potenziale und Grenzen auf, um Akzeptanz und Vertrauen zu fördern.

Unternehmen, die diese Schritte umsetzen, können Effizienzgewinne erzielen, innovative Geschäftsmodelle erschließen und gleichzeitig die Vertrauensbasis für zukünftige Anwendungen stärken.

Ausblick: KI-Agenten als strategischer Vorteil

Die Digitalisierung und Automatisierung beschleunigen den Einsatz von KI-Agenten. Unternehmen, die frühzeitig Pilotprojekte starten, Prozesse optimieren, neue Geschäftsmodelle entwickeln und Kommunikationsstrategien um KI-Agenten erweitern, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil.

KI-Agenten sind kein kurzfristiger Trend, sondern ein strategisches Instrument, um Marketing und B2B-Kommunikation effizienter, datengetriebener und personalisierter zu gestalten. Unternehmen, die jetzt die Weichen stellen, profitieren langfristig von smarteren Prozessen, neuen Monetarisierungsansätzen, zufriedeneren Kund*innen und einem starken Innovationsvorsprung.

Die vollständige Studie zur Nutzung, Akzeptanz und Monetarisierung von KI-Agenten liefert wertvolle Insights für Ihre Strategie.

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KI-Hürde Rechtskonformität: Unsere neue Veröffentlichung

Der rechtssichere Einsatz von KI-Tools wirft zahlreiche Fragen auf. Unsere neue bvik-Guideline, erstellt in Kooperation mit den Expert*innen von activeMind, liefert eine praxisnahe Einordnung für alle Verantwortlichen, die KI im Unternehmen strategisch, aber rechtskonform nutzen möchten.

Designentscheidungen, die in einem Tool getroffen werden, lassen sich im nächsten nicht nachvollziehen. Markenvorgaben müssen manuell übertragen werden. Erkenntnisse aus der Analyse fließen nicht in die Kreation ein… usw.

Die Folge: KI beschleunigt einzelne Arbeitsschritte, macht aber die Markenführung im Ganzen herausfordernd und inkonsistenter.

Warum Integration der entscheidende Faktor ist

Der eigentliche Mehrwert von KI in der Markenarbeit entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch deren Zusammenspiel. Integrierte Suites können dafür ein Lösungsansatz sein. Diese verbinden Analyse, Kreation und Qualitätssicherung in einem durchgängigen System. Das bedeutet:

• Markenvorgaben werden zentral hinterlegt und sind für alle Module verfügbar
• Erkenntnisse aus der Touchpoint-Analyse fließen direkt in die Bildgenerierung ein
• Gestaltungsentscheidungen lassen sich automatisiert gegen Corporate-Design-Regeln prüfen
• Teams arbeiten mit konsistenten Datengrundlagen

Entscheidend ist dabei nicht die Technologie selbst, sondern wie sie organisiert wird.

Wie eine integrierte Suite konkret funktioniert

Eine sinnvolle Integration verbindet verschiedene Phasen der Markenarbeit und macht Markenvorgaben maschinenlesbar. Konkret kann das so aussehen:

Touchpoint-Analyse: Datenbasierte Auswertung aller Markenkontaktpunkte mit quantifizierbaren Kennzahlen, die konkrete Handlungsempfehlungen für Markenauftritt und Kommunikation liefern.

Bildgenerierung: Systeme, die auf Basis von Corporate-Design-Vorgaben konsistente Bildwelten erzeugen. Ein Beispiel: Für die Versicherungskammer Bayern haben wir einen Bildgenerator entwickelt, der auf dem CD und dem charakteristischen blauen Schirm als Markensymbol basiert. Die Versicherung könnte künftig damit selbstständig Bildmaterial generieren, das wiedererkennbar und markenkonform ist – ohne jedes Mal externe Dienstleister einbinden zu müssen.

Mit markenkonformen Bildern Konsistenz sichern

KI-generiertes Bild für die Versicherungskammer Bayern

Automatisierte Qualitätssicherung: Systeme, die Layouts gegen Styleguides prüfen und Abweichungen transparent machen. Das funktioniert etwa bei Farbwerten, Schriftgrößen oder Logopositionierung – aber vor allem auch bei Aspekten, die technisch nicht immer klar definierbar sind, wie Bildstile oder ein bestimmter Zielgruppenfokus.

Entspricht dieses Design wirklich unseren Guidelines? KI-Tools bieten schnelles Feedback zur Styleguide-Konformität

Nutzerzentrierte Recherche: Tools, die bei der Entwicklung markenkonformer Ideen unterstützen und sicherstellen, dass Tonalität, Medienverhalten und Erwartungshaltungen unterschiedlicher Zielgruppen berücksichtigt sind.

Entscheidend ist die zentrale Plattform, über die alle Module auf dieselben Markenvorgaben zugreifen. Das ermöglicht es Teams, sich auf strategische und kreative Entscheidungen zu konzentrieren, während die technische Konsistenz im Hintergrund gesichert wird.

Conversational AI-Personas schaffen höhere Relevanz durch eine markengerechte Ansprache

Human in the Loop: Warum die Entscheidung beim Menschen bleibt

KI kann Optionen generieren, Muster erkennen und Varianten durchspielen. Was sie nicht kann: Haltung entwickeln, Kontext interpretieren, strategische Weichen stellen. Deshalb funktioniert der Ansatz nur mit konsequenter menschlicher Beteiligung.

Konkret bedeutet das: KI liefert Daten, Vorschläge und erste Entwürfe – aber die finale Entscheidung, bleibt immer bei den Menschen. Das sichert Relevanz und Authentizität.

Gleichzeitig verändern sich Prozesse. Teams arbeiten interdisziplinärer, Entscheidungswege werden kürzer, Feedback-Schleifen schneller. Markenarbeit wird zu einem kontinuierlichen Prozess, in dem Daten, Design und Strategie ständig aufeinander einzahlen.

Wie sich Markenführung dadurch verändert

Die Integration von KI-Suites verschiebt grundlegende Prinzipien im Branding:

• Von Bauchgefühl zu Messbarkeit: Analysen ersetzen Annahmen. Design und Kommunikation werden anhand von KPIs steuerbar.
• Von einzelnen Kampagnen zu ganzheitlichen Erfahrungen: Marken lernen laufend aus Daten und schärfen Identität, Tonalität und Touchpoints.
• Von manueller Qualitätssicherung zu automatisierter Governance: Generative Systeme erzeugen konsistente Markenwelten, ohne dass jede Entscheidung händisch geprüft werden muss.
• Von sequenziellen zu parallelen Prozessen: Wer schneller Optionen generiert, kann schneller entscheiden und iterieren.

Marken werden dadurch zu lebenden Systemen, die sich kontinuierlich weiterentwickeln – statt alle paar Jahre ein Rebranding zu durchlaufen.

Wie gut funktioniert ein Design? KI-gestützte Bewertung nach objektiven Designkriterien

Risiken und Leitplanken

Die Potenziale sind real: mehr Konsistenz, höhere Geschwindigkeit, bessere Zielgruppenansprache. Gleichzeitig braucht es klare Governance. Risiken liegen in Bias, Urheberrechtsfragen, Datenschutz und der unkritischen Nutzung generativer Modelle.

Sinnvolle Leitplanken sind:

• Kuratierte Trainingsdaten, die Markenwerte und Zielgruppen widerspiegeln
• Menschliche Reviews an kritischen Stellen im Prozess
• Dokumentierte Freigaben und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen

So bleibt die Marke glaubwürdig – und KI ein Werkzeug, nicht der Entscheider.

Neue Chance für Agenturen und Unternehmen

Agenturen können dabei eine neue Rolle einnehmen: nicht nur als Gestalter, sondern als Orchestratoren, die Strategie, Daten, Kreation und Technologie verbinden. Sie entwickeln Frameworks und Workflows, die Unternehmen befähigen, KI sinnvoll einzusetzen – ohne die markenstrategische Entscheidungshoheit abzugeben.

KI-Suites sind keine technische Spielerei, sondern die Antwort auf eine veränderte Arbeitsrealität, in der Markenführung datenbasiert, konsistent und adaptiv funktionieren muss. Für Unternehmen und Agenturen eröffnet sich damit die Chance, Markenleistung systematisch zu steigern, ohne den strategischen Kern zu verlieren.

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KI-Hürde Rechtskonformität: Unsere neue Veröffentlichung

Der rechtssichere Einsatz von KI-Tools wirft zahlreiche Fragen auf. Unsere neue bvik-Guideline, erstellt in Kooperation mit den Expert*innen von activeMind, liefert eine praxisnahe Einordnung für alle Verantwortlichen, die KI im Unternehmen strategisch, aber rechtskonform nutzen möchten.

Budgetrückgang nach Jahren der Stabilität

Seit über einem Jahrzehnt liefert unsere jährliche Budgetstudie ein präzises Stimmungsbild des Industrie-Marketings. 2025 bringt eine Zäsur: Zum ersten Mal seit fünf Jahren verzeichnet die Industrie rückläufige Marketingbudgets – im Durchschnitt um 3,1 Prozent. Gleichzeitig berichten 87 Prozent der Befragten über externe Preissteigerungen von rund 17 Prozent.

Die Folge: Die Kaufkraft der Marketingetats sinkt deutlich. Während in früheren Jahren vor allem Krisen wie die Corona-Pandemie für kurzfristige Einbrüche sorgten, ist der aktuelle Rückgang struktureller Natur. Energiepreise, Personalkosten und Agenturhonorare steigen weiter – bei gleichzeitiger Erwartung, dass Marketing messbare Erfolge liefert.

Effizienz wird zum zentralen Steuerungsprinzip

Die Reduktion der Budgets zwingt Marketingverantwortliche, Investitionen neu zu bewerten. Jeder Posten muss sich durch Erfolgsaussichten und Beitrag zur Wertschöpfung rechtfertigen. Dabei verschiebt sich der Fokus weg von der reinen Aktivität hin zu einer strategischen Priorisierung der Maßnahmen.

Gleichzeitig steigt die Zahl der Kanäle und Tools, die Unternehmen bedienen müssen. Gerade im internationalen Wettbewerb geraten deutsche Industrieunternehmen ins Hintertreffen, weil Wettbewerber aus dem Ausland ihre Marketinginvestitionen oft stärker ausbauen.

Nur 27 Prozent der Befragten erwarten steigende Budgets für externe Beauftragungen – ein klares Signal für die Dienstleistungsbranche: Auch Agenturen müssen ihren Mehrwert künftig noch deutlicher belegen.

Messen bleiben wichtigster Budgetposten

Trotz knapper Mittel bleibt der persönliche Kontakt das Rückgrat des B2B-Marketings. Messen, Kundenevents und Fachveranstaltungen beanspruchen weiterhin knapp 40 Prozent der Etats – und behaupten damit ihren Spitzenplatz im Marketing-Mix.

Gerade im Investitionsgütergeschäft bleibt der direkte, vertrauensbildende Austausch zentral für die Kundenbindung. Ergänzt wird er zunehmend durch digitale Touchpoints, um Kundenerlebnisse über den gesamten Kaufprozess hinweg konsistent zu gestalten.

Top-Prioritäten 2025: Leads, Website und Automatisierung

Die Studie identifiziert klare Schwerpunkte, in die Sie trotz Sparzwang gezielt investieren sollten:

• Leadgenerierung bleibt die wichtigste Aufgabe zur Unterstützung des Vertriebs.
• Unternehmens-Websites werden zur digitalen Schaltzentrale, deren Optimierung oberste Priorität hat.
• Marketing Automation etabliert sich als Standard – auch im Mittelstand.
• Marke und Positionierung rücken erstmals unter die Top 3 der Budgetrelevanz.

So schaffen Sie es, Effizienz und Skalierbarkeit zu verbinden.

Insourcing und KI verändern die Zusammenarbeit

Ein deutlicher Trend setzt sich fort: Immer mehr Unternehmen holen Kompetenzen wie Online-Marketing, Data Analytics oder Marketing Controlling zurück ins eigene Haus. Der Grund liegt in der wachsenden Nutzung von KI-Tools, die Content-Produktion, Kampagnensteuerung und Analyseprozesse automatisieren.

Diese Entwicklung erhöht den Druck auf externe Dienstleister, ihren Beitrag zur Wertschöpfung im Marketing transparent zu machen. Gleichzeitig eröffnet sie neue Chancen für Agenturen, als strategische Partner bei komplexen Projekten oder technologiegestütztem Change Management aufzutreten.

Antizyklisches Marketing bleibt Theorie

Zahlreiche Studien zeigen, dass sich Investitionen in Markenkommunikation gerade in Krisenzeiten besonders lohnen. Dennoch reagieren viele Unternehmen reflexartig mit Kürzungen, sobald Unsicherheit steigt.

Das Paradoxon: Wer ausgerechnet dann die Sichtbarkeit reduziert, verliert an Marktanteilen, die später nur schwer zurückzugewinnen sind. Antizyklisches Marketing bleibt damit – trotz wissenschaftlicher Evidenz – in der Praxis leider meist außenvor.

Marketing braucht ein neues Rollenverständnis

Die aktuelle Entwicklung verdeutlicht ein strukturelles Problem: Marketing ist in vielen Industrieunternehmen noch nicht fest auf C-Level-Ebene verankert. Häufig agieren Marketing, Kommunikation, HR und Vertrieb weiterhin getrennt – mit eigenen Budgets und Zielen.

Dadurch fehlt eine übergreifende strategische Perspektive. Wer als Marketingleiter den Beitrag zum Umsatz und zur Geschäftsentwicklung nicht klar belegen kann, verliert Einfluss und Budget. Umso wichtiger ist es, Marketing als strategischen Partner für Vertrieb, HR und Produktentwicklung zu positionieren.

Fazit: Qualität schlägt Quantität

Das Jahr 2025 markiert einen Wendepunkt im B2B-Marketing: Schrumpfende Budgets und steigende Kosten erzwingen eine Neuausrichtung. Investieren Sie jetzt in Mitarbeiterkompetenz, Datenqualität, digitale Infrastruktur und Markenführung um sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Es geht nicht um mehr Budget, sondern um klügere Allokation. Wer konsequent auf Qualität, strategische Planung und messbaren Mehrwert setzt, wird den Wandel aktiv gestalten – statt im Sparmodus zu verharren.

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Weiterbildung: Jetzt investieren!

Nutzen Sie jetzt die Weiterbildungen unserer B2B-Kompetenz-Werkstatt um sich für die herausfordernde Zukunft richtig aufzustellen! Hier finden Sie alle aktuellen Kurse.

Studienergebnisse: B2B-Marketing-Budgets 2025

Nutzen Sie die Erfahrungen und Benchmarks aus der B2B-Community! Hier finden Sie den gesamten Report der aktuellen Studie!

Die Kollegen aus dem Vertrieb? Werden hingegen wie Helden gefeiert. Dabei ist es das Marketing, das Nachfrage schafft. Und der Vertrieb, der diese Nachfrage in Umsatz verwandelt. Beide sind also Teile desselben Systems und gemeinsam verantwortlich für Erfolg oder Misserfolg. Mit einem kleinen Unterschied. Wenn Marketing Sales Enablement neu denkt und dadurch die Leistung der Vertriebskollegen messbar steigern kann, stärkt es zeitgleich seine eigene Position im Unternehmen.

Ein bekanntes Problem mit teuren Folgen

In vielen Industrieunternehmen beginnt der offizielle Vertriebsprozess mit simplen Hürden. Die aktuellen oder überarbeiteten Inhalte für Vertrieb und Partner sind schwer auffindbar. Den Marketingkollegen im Urlaub stören? Lieber nicht. Also basteln sich manche Vertriebskollegen ihre Unterlagen selbst zurecht, nutzen Vorjahres-Desktop-Versionen von PowerPoint-Präsentationen und versenden – im Worst Case – Dokumente im alten Corporate Design.

Eine wahre Marketing-Geisterbahn. Klingt gruselig? Ist es auch.

Eine jüngere Studie der Firma Highspot zur Vertriebs- und Marketingabstimmung in Europa ergibt folgendes:

73% der vom Marketing erstellten Inhalte werden vom Vertrieb nie genutzt.

Dieses Ergebnis wird vom Analystenhaus Forrester bestätigt. Auch deren Studien kommen zu dem Schluss, dass

60-70% der erstellten B2B-Marketinginhalte vom Vertrieb nicht verwendet werden.

Setzt man diese Zahlen in Relation zur Zeit, die Vertriebsteams jährlich mit der Suche nach Content aufwenden, wird klar: Der Prozess ist dringend optimierungsbedürftig. Denn laut CMO Council verbringen Vertriebsteams im Schnitt 40 % ihrer Zeit mit der Suche nach benötigten Inhalten.

Während Marketingabteilungen also massiv in hochwertigen Content investieren, verlieren Vertriebsteams Zeit und Chancen auf der Suche nach Inhalten. Ein Luxus, den sich Industrieunternehmen kaum leisten können. Dabei sind es oft genau diese Inhalte, die im richtigen Moment über einen Deal entscheiden:

Eine gut aufbereitete Case Study, übersichtliche Produktspezifikationen, ein auf die Zielgruppe zugeschnittenes Whitepaper oder einfach das passende Key Visual für die Präsentation beim Kunden. Nicht gefunden. Nicht verwendet.

Und was macht der ROI? Er verpufft immer weiter. Doch woran scheitert es eigentlich?

Zu viele Silos, zu wenig Abstimmung, zu wenig Fokus

Das Problem liegt nicht am Engagement der Vertriebsteams oder der Partner. Es liegt unter anderem an einer historisch gewachsenen, zerklüfteten Informationslandschaft.

Der Flaschenhals ist in diesem Fall der schlechte Zugriff auf Content.

Um diesem zu entgehen, greifen viele Marketingabteilungen nach wie vor auf manuelle Lösungen zurück: E-Mail-Verteiler, Share-Links, ZIP-Downloads oder PowerPoint-Sammlungen. Doch diese Tools sind nicht dafür gemacht, die Komplexität moderner B2B-Kommunikation abzubilden. Echtes Sales Enablement sieht anders aus.

Hinzu kommen:

• Content ist über viele Systeme verstreut (DAM, PIM, SharePoint, Cloud Storage, lokale Laufwerke)
• Arbeit mit internationalen Teams mit unterschiedlichen Berechtigungen
• Wunsch nach Markenkonformität bei den wichtigen Touchpoints

Wie aber kann Marketing Sales Enablement neu denken und den Flaschenhals zur Zufriedenheit aller beseitigen?

Vom Dateizugriff zum Content-Erlebnis

Gerade in Industrieunternehmen benötigen nicht nur die internen Vertriebsteams Zugriff auf relevanten Content. Auch Partner, Händler und Reseller müssen jederzeit auf die für sie notwendigen Inhalte zugreifen können. Dabei gilt: Je größer das Unternehmen, desto komplexer wird diese Aufgabe für das Marketing.

Es stellt sich folgende Frage: Welche Systeme können Marketingabteilungen dabei helfen, Inhalte zielgerichtet und effizient zu verteilen?

In den letzten Jahren hat sich in der Softwarelandschaft der Plattformgedanke etabliert. Der Hauptvorteil von Plattformen liegt in ihrer Fähigkeit, eine flexible und anpassungsfähige Grundlage für verschiedene Anwendungen, Benutzer und Integrationen zu schaffen. Im Gegensatz zu internen IT-Projekten sind diese Plattformen meist skalierbar, erweiterbar, schnell verfügbar und binden intern wenig bis kaum Ressourcen.

Der Markt reicht von spezialisierten Einzellösungen (z.B.: Sales Enablement Plattform) bis hin zu holistischen Systemen wie etwa Content-Portalen. Dabei ist nicht allein der Preis entscheidend, sondern der tatsächliche Bedarf – viele Funktionen werden oft gar nicht benötigt.

Mit diesen Merkmalen jedoch schafft Marketing den Sprung vom simplen Dateizugriff hin zum echten Content-Erlebnis:

• Single Point of Truth
• Self-Service Charakter
• Rollenbasierte Bereitstellung der Inhalte
• Markenkonformer Auftritt an allen Touchpoints
• Suchbar, filterbar, teilbar

Speziallösung oder Content Portal?

Wann braucht ein Industrieunternehmen eine umfassende Sales Enablement Plattform? Und wann ist ein Content Portal die bessere Wahl? Das ist wie so oft vom angestrebten Ziel abhängig.

Geht es um die ganzheitliche Unterstützung komplexer Vertriebsprozesse im Enterprise-Umfeld inklusive Training, Analytics und CRM-Integration sollten Industrieunternehmen in klassische Sales Enablement Plattformen investieren. Besonders dann, wenn große Sales-Teams mit Coachingbedarf bestehen.

Diese Plattformen sind langfristige Projekte mit großem technischen Aufwand, generieren aber bei aktiver Nutzung einen hohen ROI. Die Einbindung zentraler Stakeholder (GF, CSO, IT) ist essenziell für den Erfolg.

Key Funktionen solcher Plattformen sind

• Training und Onboarding
• Deal-Intelligence
• Personalisierte Content-Vorschläge auf Basis von CRM-Daten
• Analytics und Performance Tracking

Content Portale hingegen konzentrieren sich auf die schnelle sowie zielgerichtete Distribution von Inhalten, bei voller Markenkonformität. Sie schließen die Content-Gap zwischen Marketing und Vertrieb mit vergleichsweise schlanken, aber effektiven Funktionen:

• Live-Anbindung an bestehende Systeme
• 24/7 online verfügbar
• Content Portale als UX-Layer für alle Inhalte
• Granulare Zugriffsrechte
• Intelligente Suche und Filterfunktionen
• Insights und Analytics

Solche Portale lassen sich flexibel realisieren, arbeiten mit bestehenden Datensystemen und bieten einen unkomplizierten Zugang zu relevanten Inhalten – sowohl für interne Teams als auch externe Partner. Der Fokus liegt auf dynamischen, CI-konformen Content-Erlebnissen.

Besonders hervorzuheben ist der Self-Service-Charakter, der vor allem die Marketingabteilungen entlastet. Diese können mit einem Content-Portal monatlich bis zu 30 Arbeitsstunden einsparen – Zeit, die für neue Projekte und weitere verkaufsfördernde Maßnahmen genutzt werden kann.

Der Mehrwert für die Vertriebsteams wiederum wird von Gartner bestätigt. Das Analystenhaus hält in einem seiner Reports fest: „Erstklassige Unternehmen verkürzen ihre Verkaufszyklen um 20 %, indem sie den Zugriff auf Inhalte verbessern.“

Wachstumshebel, kein neues Tool

Good to know: Ein Content Portal ist kein weiterer Kanal, der bespielt werden muss. Es ist ein strategischer Hebel für Wachstum, Markenführung und Vertriebsproduktivität. Industrieunternehmen, die mit Content Portalen arbeiten, berichten von einer messbaren Aktivierung der Vertriebsmitarbeiter und Händler, die sich langfristig in den Verkaufszahlen widerspiegelt.

Weitere positive Effekte:

• Stärkere Verzahnung von Marketing und Sales
• Entlastung interner Teams durch Self-Service
• Bessere Markenführung weltweit
• Grundlage für datengestützte Optimierung

Fazit: Sales Enablement als Schlüsselrolle für das Marketing

Die Datenlage spricht für sich:

• 60 – 70% der vom Marketing erstellten Inhalte werden vom Vertrieb nie genutzt (Forrester)
• Vertriebsteams verbringen im Schnitt 280 Stunden pro Jahr mit der Suche nach benötigten Inhalten (Gartner)
• Erstklassige Unternehmen verkürzen ihre Verkaufszyklen um 20 %, indem sie den Zugriff auf Inhalte verbessern (Gartner)

Marketingabteilungen haben heute mehr denn je die Chance vom „Kostenfaktor“ zum strategischen Sales Enabler zu werden – vorausgesetzt sie denken Sales Enablement neu. Wer es schafft, seine Inhalte zielgerichtet, markenkonform und nutzerzentriert bereitzustellen, beseitigt nicht nur den Flaschenhals in der Content-Distribution, sondern stärkt messbar die Produktivität der Vertriebskollegen.

Content Portale leisten hier einen entscheidenden Beitrag – als UX-Layer über bestehenden Systemen, als Self-Service-Plattform für interne und externe Zielgruppen sowie als Treiber für markenkonsistentes Wachstum.

Wenn Marketingabteilungen heute in die richtigen Strukturen investieren, positionieren sie sich intern nicht nur als strategisch wertvoll, dann sind sie morgen auch noch deutlich wirksamer.

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