KI im Marketing: viel Potenzial, wenig Richtung 

Künstliche Intelligenz ist im Marketing längst angekommen. Generative Text- und Bilderstellung, Unterstützung bei wiederkehrenden Aufgaben wie Reporting oder Adaptionen sowie KI-gestützte Kampagnenanalysen gehören für viele Teams bereits zum Alltag.

Doch nach der ersten Euphorie stellt sich in vielen Organisationen Ernüchterung ein: Der konkrete Beitrag zum Geschäftserfolg bleibt oft unscharf. Statt eines klaren Zielbilds entstehen isolierte Use Cases, Pilotprojekte bleiben im Testmodus, und der Einsatz von KI wird zum Selbstzweck. Teams stehen unter Druck, „etwas mit KI“ zu machen, ohne dass immer klar ist, wofür genau und mit welchem messbaren Nutzen.
Typische Muster sind:

• fragmentierte Tool-Landschaften ohne übergreifenden Plan,

• unklare Verantwortlichkeiten und fehlende Leitlinien,

• Spannungen zwischen Innovationsdrang im Marketing und berechtigten Anforderungen aus IT, Datenschutz und Rechtsabteilung.

Gleichzeitig steigen die Erwartungen des Managements: Investitionen in KI sollen sich konkret rechnen, sei es durch effizientere Abläufe, bessere Performance oder ein differenziertes Kundenerlebnis.

Die Folge: KI im Marketing wird häufig als wichtig erkannt, aber nicht als strategischer Hebel gesteuert. Das Problem ist dabei selten die Technologie selbst, sondern das fehlende, geteilte Zielbild, wofür sie langfristig eingesetzt werden soll.
Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern wofür und mit welchem langfristigen Ziel. Im Mittelpunkt steht, wie KI so genutzt werden kann, dass sie ein klares Zukunftsbild für das Marketing unterstützt und Marke, Kundenerlebnis und Geschäft dauerhaft stärkt
 
Was wirkungsvollen KI-Einsatz im Marketing ausmacht
Aus unserer Erfahrung braucht es dafür weniger Hype und mehr Klarheit. Drei Prinzipien sind entscheidend:

1. Klarheit über Prozesse und Use Cases
Wirkungsvoller KI-Einsatz beginnt nicht mit der Frage „Welches Tool brauchen wir?“, sondern mit der Frage „Welche Aufgaben wollen wir besser lösen?“ Erst wenn Klarheit über die eignen Marketingprozesse herrscht, lassen sich KI Use Cases gezielt identifizieren und priorisieren. Genauso wichtig ist ein Gesamtüberblick: Wo wird heute bereits mit KI gearbeitet, wo entstehen Parallelinitiativen, und wie fügt sich das zu einem stimmigen Gesamtbild? Ohne diese Transparenz bleibt KI-Einsatz zufällig, es entstehen Insellösungen an vielen Stellen, und der Beitrag zum Geschäft bleibt unscharf. Klarheit über Prozesse, Use Cases und Zusammenhänge ist deshalb die Grundlage dafür, KI langfristig wirksam und strategisch auszurichten.

2. Ein stimmiges Zusammenspiel von Tools und Daten
KI entfaltet ihren Nutzen nur, wenn sie in bestehende Arbeitsumgebungen integriert ist und auf einer konsistenten Datenbasis aufsetzt. Statt isolierter Anwendungen braucht es Lösungen, die in Kampagnen-, Content- und CRM-Systeme eingebettet sind und Kundendaten, Kampagnendaten und Inhalte sinnvoll zusammenführen.
Gerade weil täglich neue KI-Tools auf den Markt kommen, die vermeintlich noch schneller, noch kreativer oder noch präziser sind, wird eine Frage zentral: Passt dieses Tool zu unserer Datenumgebung und Systemlandschaft – oder erzeugt es das nächste Silo? Ein KI-gestütztes Tool zur Content-Erstellung bringt zum Beispiel wenig, wenn es nicht an das bestehende DAM, an Markenrichtlinien und Kampagnenbriefings angebunden ist: Dann entstehen zwar viele Assets, aber ohne Bezug zu bestehenden Materialien, Versionen oder Freigaben.
Entscheidend ist deshalb nicht die Anzahl der KI-Funktionen oder Tools, sondern eine Architektur, die Daten intelligent verbindet, nahtlose Workflows ermöglicht und gleichzeitig skalierbar, sicher und zur eigenen Marketingstrategie passend ist.

3. Organisation, Governance und Befähigung
Der dritte Baustein liegt jenseits von Technologie – in Organisation und Kultur. Klare Verantwortlichkeiten, verbindliche Leitplanken für Marke, Datenschutz und Qualität sowie befähigte Teams sind Voraussetzung dafür, dass KI produktiv genutzt werden kann. Marketingteams müssen keine Expert:innen für KI werden, aber sie müssen verstehen, wie man KI sinnvoll einsetzt, Ergebnisse bewertet und menschliche Entscheidungen dort verankert, wo sie unverzichtbar bleiben.
Wenn diese drei Erfolgsfaktoren zusammenspielen, wird KI zu einem echten strategischen Hebel: Routineaufgaben werden schlanker, Entscheidungen fundierter, Kampagnen schneller und relevanter. Im Ergebnis gewinnt das Marketing wieder mehr Zeit und Energie für das, was kein Modell ersetzen kann – nämlich starke Markenführung und echte Kundenbeziehungen.
Genau hier setzt unser Ansatz an. Wir verstehen KI im Marketing nicht als Sammlung einzelner Anwendungen, sondern als integrierten Bestandteil einer kundenorientierten Marketingstrategie. Statt weiterer Einzelinitiativen machen wir in pragmatischen Schritten sichtbar, wo KI entlang der Marketing- und Sales-Wertschöpfungskette den größten Beitrag leistet, und übersetzen diese Erkenntnisse in ein klares Zielbild, eine tragfähige Governance und umsetzbare Pilotvorhaben.
 
Unser Ansatz: B&C AI Value Engine

Schritt 1: Relevante Use Cases systematisch identifizieren
Am Anfang steht für uns nicht die Technologie, sondern das Geschäft. Wir betrachten gemeinsam mit Marketing, Vertrieb und angrenzenden Bereichen die bestehende Wertschöpfungskette – von Zielgruppenanalyse und Kampagnenplanung über Content-Erstellung und Aussteuerung bis hin zu Sales und After-Sales.

Dabei geht es insbesondere um diese Fragen:

• Wo entsteht heute besonders viel manueller Aufwand?
• Welche Schritte sind kritisch für Kundenerlebnis oder Performance?
• Wo bestehen bereits Ideen oder erste Experimente mit KI?

Aus dieser Perspektive entsteht eine strukturierte Use-Case-Landkarte, die zeigt, wo KI im Marketing- und Sales-Kontext überhaupt sinnvoll ansetzen kann.

Schritt 2: KI-Eignung bewerten

Nicht jeder Use Case eignet sich automatisch für KI. Deshalb bewerten wir die identifizierten Anwendungsfälle entlang klarer Kriterien:

• Risiko: Wie gravierend ist der potenzielle Schaden bei Fehlern?
• Datenstruktur: Wie klar sind Eingaben und erwartete Ergebnisse definiert und prüfbar?
• Routinegrad: Wie stark ist der Ablauf standardisiert und wiederholbar?

So entsteht eine klare KI-Eignungsbewertung, die auf einen Blick sichtbar macht, welche Use Cases sich für KI-Unterstützung eignen, welche Use Cases sich perspektivisch für weitgehende Automatisierung anbieten, und welche Aufgaben auch künftig bewusst händisch bleiben sollten.

Schaubild 2: Entscheidungsbaum zur Bewertung der KI-Eignung der Use Cases

Aus einer langen Liste potenzieller Aufgaben wird so eine fokussierte Auswahl an KI-Use Cases, bei denen Nutzen und Risiko in einem sinnvollen Verhältnis stehen.

Schritt 3: Tool- und Technologielandschaft gezielt weiterentwickeln

Unter der Prämisse, keinen neuen Flickenteppich zu erzeugen, betrachten wir die für KI geeigneten Use Cases konsequent aus der bestehenden Systemlandschaft heraus. Ausgangspunkt ist, welche Tools bereits im Einsatz sind und wie sie für die identifizierten Anwendungsfälle genutzt oder erweitert werden können. Ergänzend prüfen wir, wo zusätzliche Lösungen sinnvoll sind – von spezialisierten Best-of-Breed-Tools bis hin zu der Empfehlung zu gezielten Eigenentwicklungen, etwa bei besonderen Anforderungen an Datensicherheit, Integration oder Differenzierung.

Entscheidend ist dabei stets eine integrierte Architektur, die nahtlose Workflows ermöglicht und neue Silos vermeidet.

Schritt 4: Wirkungsmessung und KI-ROI definieren

Damit KI im Marketing nicht bei guten Absichten und Einzelbeispielen stehenbleibt, legen wir früh fest, wie Erfolg gemessen werden soll. Für die priorisierten Use Cases entwickeln wir passende Messlogiken und ein KPI-Framework, das zu Zielen und Datenlage des Unternehmens passt.

Gemeinsam definieren wir, welche Kennzahlen je Use Case relevant sind, wie sie erhoben werden und welche Vergleichsgrößen (z. B. Vorher-Nachher-Betrachtungen oder Testszenarien) als Referenz dienen. So wird der Beitrag von KI zum Marketing transparent und steuerbar, und Investitionsentscheidungen lassen sich fundiert begründen.

Schritt 5: KI-Zielbild für das Marketing entwickeln

Am Ende überführen wir alle bisherigen Ergebnisse in ein konkretes KI-Zielbild für das Marketing ausgelegt auf einen langfristigen Zeithorizont von etwa 5–10 Jahren. Dabei geht es nicht um eine abstrakte Vision, sondern um ein greifbares Soll-Bild dafür, wie Arbeitsabläufe, Rollen und Systeme zukünftig zusammenspielen sollen.

Für die priorisierten, KI-geeigneten Use Cases wird festgelegt:

• welches Tool bzw. welche Tool-Kombination zum Einsatz kommt,
• wie der jeweilige Workflow aussieht – von Input über KI-Schritt(e) bis zur menschlichen Entscheidung oder Freigabe,
• wie sich die einzelnen Use Cases zu einem möglichst durchgängigen, end-to-end Arbeitsablauf verbinden.

Darauf aufbauend beschreiben wir, wie sich dieses Zielbild über die Zeit entwickelt: von ersten Piloten und Teilautomatisierungen über skalierte Nutzung in Kernprozessen bis hin zu einem weitgehend integrierten, KI-gestützten Marketing- und Sales-Ökosystem. Dieser Entwicklungspfad macht transparent, welche Ausbaustufen in den nächsten Jahren angestrebt werden und welche strategischen Entscheidungen dafür nötig sind.

Als Ergebnis liegt eine abgestimmte, unternehmensspezifische Referenz vor, die sowohl eine langfristige Orientierung (5–10 Jahre) als auch konkrete nächste Schritte für Marketing, IT und Management bietet, und den Rahmen für die weitere Umsetzung setzt.

Schritt 6: Governance und Verantwortungsrahmen definieren

Damit das Zielbild im Alltag tragfähig ist, definieren wir einen klaren Governance- und Verantwortungsrahmen: Welche Rollen sind beteiligt, wer entscheidet was, wie werden Qualität, Marke, Datenschutz und Transparenz gesichert, und wo ist „Human in the loop“ zwingend vorgesehen?

So entsteht ein praktikabler Ordnungsrahmen, der Sicherheit schafft und der als Leitplanke für alle weiteren KI-Initiativen im Marketing dient.

Schritt 7: Roadmap, Pilotvorhaben und Quick Wins ableiten

Zum Abschluss werden Strategie und Zielbild in einen konkreten Umsetzungsplan übersetzt. Wir bündeln die priorisierten Use Cases in eine realistische Roadmap und identifizieren geeignete Pilotvorhaben sowie Quick Wins, mit denen sich schnell sichtbare Mehrwerte erzeugen lassen.

Das Ergebnis ist klarer Fahrplan mit einem abgestimmten Zusammenspiel aus Zielbild, Governance, konkreten Piloten und einer Roadmap, die den Weg zu einem wirksamen, integrierten KI-Einsatz im Marketing vorgibt.

Schaubild 2: Unser Vorgehen für den ‚B&C AI Value Engine‘-Ansatz

Wirkung in der Praxis: Was Unternehmen mit KI im Marketing erreichen können

Mit diesem Ansatz wird KI für Marketingabteilungen vom Experiment zum Ergebnistreiber: Als Marketingorganisation wissen Sie, welche Use Cases sich mit welchen Tools und Workflows umsetzen lassen, wer wofür verantwortlich ist und wie der Beitrag von KI zum Marketing gemessen wird. Auf dieser Basis lassen sich unter anderem Effizienz, Performance und Kundenerlebnis spürbar steigern:

• Schnellere Kampagnen- und Content-Prozesse:
  Planung, Erstellung und Aussteuerung von Kampagnen werden deutlich beschleunigt – Time-to-Market sinkt, Iterationsschleifen werden kürzer. Gleichzeitig entstehen klar definierte, wiederholbare Workflows, die sich über Teams und Märkte hinweg skalieren lassen. In Summe können Unternehmen so ihren Marketing-ROI um bis zu 30 % steigern.
• Weniger manueller Aufwand in Routinetätigkeiten:
  Standardaufgaben wie Reporting, Content-Adaptionen oder Set-up werden KI-gestützt abgewickelt, sodass Teams sich stärker auf inhaltliche und strategische Arbeit konzentrieren können. Das führt typischerweise zu Effizienzgewinnen von rund 50–70 % in den betroffenen Prozessen.
• Gezieltere Ansprache und bessere Kampagnenergebnisse:
  Inhalte und Angebote werden datenbasiert personalisiert und kontinuierlich optimiert. Das zahlt sich in der Regel in Conversion-Steigerungen von bis zu 15 % und einer Kampagneneffektivität, die um etwa 10–20 % höher liegt, aus.

Solche Ergebnisse entstehen nicht durch „das eine“ Tool, sondern durch das Zusammenspiel aus klar definierten Use Cases, einer integrierten Systemlandschaft, passenden Messlogiken und einem Governance-Rahmen, der Orientierung gibt. Genau darauf zielt unser Ansatz ab.

Fazit & Ausblick: KI als strategischer Hebel für kundenzentriertes Marketing

Richtig aufgesetzt ist KI im Marketing kein Selbstzweck, sondern ein Hebel, um das ursprüngliche Versprechen von Marketing wieder besser einzulösen: Kund:innen verstehen, relevante Geschichten erzählen, Wachstum ermöglichen.

Indem Routineaufgaben verschlankt, Daten intelligent genutzt und Workflows integriert werden, gewinnen Teams spürbar Kapazität für das, was kein Modell ersetzen kann – strategische Markenarbeit, kreative Ideen und echte Kundennähe.

Richtig eingesetzt hilft KI also, müde Nutzer:innen wieder zu überraschen – mit relevanter, konsistenter und differenzierender Kommunikation.

Wenn Sie herausfinden möchten, wie ein solcher KI-Ansatz konkret für Ihr Marketing aussehen kann, freuen wir uns auf den Austausch!

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