KI im Marketing bedeutet meist zweierlei: Algorithmen, die Muster in Kundendaten erkennen, etwa welches Produkt eine Person wahrscheinlich als Nächstes kauft, und Sprachmodelle, die Texte, Bilder oder Antworten selbst erzeugen. Wie weit beides inzwischen verbreitet ist, zeigt der zehnte State-of-Marketing-Bericht von Salesforce, eine Befragung von 4.450 Marketingfachleuten in 26 Ländern: 75 Prozent der Marketingorganisationen setzen demnach mittlerweile irgendeine Form von KI ein. Gleichzeitig geben 84 Prozent der Befragten zu, weiterhin generische Kampagnen zu verschicken, die nicht auf einzelne Kunden zugeschnitten sind. Hohe Nutzung und schwacher Nutzen bestehen in der Praxis also nebeneinander.
KI wertet Kundendaten aus, um Werbung zu personalisieren
Empfehlungssysteme, wie sie etwa Amazon seit Jahren für Produktvorschläge einsetzt, analysieren frühere Käufe und das Verhalten ähnlicher Kundengruppen, um Vorschläge zu machen, die zur einzelnen Person passen. Dieselbe Technik überträgt sich zunehmend auf Marketingsoftware: Sie sortiert Zielgruppen nicht mehr nach groben Merkmalen wie Alter oder Wohnort, sondern nach tatsächlichem Verhalten auf einer Website oder in einer App. Laut dem Salesforce-Bericht erkennen 83 Prozent der befragten Marketingfachleute diesen Wandel hin zu persönlicherer, zweiseitiger Kommunikation an, nur ein Viertel von ihnen ist aber mit der eigenen Datengrundlage dafür zufrieden.
Automatisierung übernimmt E-Mail-Versand und Kampagnensteuerung
Plattformen wie HubSpot, Klaviyo oder Mailchimp verschicken E-Mails inzwischen nicht mehr zu einer festen Uhrzeit für alle Empfänger, sondern berechnen für jede Person den Zeitpunkt, zu dem sie eine Nachricht laut bisherigem Verhalten am ehesten öffnet. Auch Aufgaben wie das Sortieren neuer Kontaktanfragen oder das Planen von Social-Media-Beiträgen laufen zunehmend automatisiert. Marketingteams gewinnen dadurch Zeit für Aufgaben, die sich nicht automatisieren lassen, etwa das Entwickeln einer neuen Kampagnenidee oder eines Angebots.
Vorhersagemodelle erkennen Kaufabsichten vor dem Kaufabschluss
Sogenanntes Lead-Scoring bewertet, wie wahrscheinlich eine Kontaktperson tatsächlich zum Kunden wird, anhand von Signalen wie besuchten Seiten, geöffneten E-Mails oder heruntergeladenen Unterlagen. Vertriebsteams können sich dadurch zuerst um die Kontakte kümmern, bei denen sich der Aufwand am ehesten lohnt, statt jede Anfrage in derselben Reihenfolge abzuarbeiten. Dieselbe Technik warnt auch vor Kunden, die kurz vor der Kündigung eines Abonnements stehen, sodass ein Unternehmen noch vor dem Verlust reagieren kann.
Chatbots auf Sprachmodell-Basis führen inzwischen ganze Gespräche
Frühere Chatbots konnten nur vorformulierte Antworten auf feste Schlüsselwörter geben und scheiterten an jeder Frage außerhalb ihres Skripts. Chatbots auf Basis großer Sprachmodelle, wie sie inzwischen viele Kundenserviceabteilungen einsetzen, verstehen dagegen frei formulierte Fragen und führen mehrere Gesprächsschritte hintereinander, ohne den Kontext zu verlieren. Für einfache Anliegen ersetzt das ein Telefonat mit dem Kundenservice, komplexere Fälle geben die Systeme weiterhin an einen Menschen weiter.
Google zeigt KI-Antworten jetzt vor den Suchergebnissen an
Google zeigt seit 2024 bei vielen Suchanfragen zuerst eine von KI zusammengefasste Antwort namens AI Overviews an, bevor die gewohnte Liste blauer Links folgt. Zusätzlich beantworten Dienste wie ChatGPT oder Perplexity Fragen direkt im Chat, ganz ohne eine Suchmaschine dazwischen. Für Unternehmen bedeutet das eine neue Aufgabe neben der klassischen Suchmaschinenoptimierung: Inhalte müssen so klar strukturiert und faktisch belegt sein, dass ein Sprachmodell sie in eine eigene Antwort übernehmen kann, ein Feld, das inzwischen häufig als generative Engine Optimization bezeichnet wird.
Datensilos bremsen den Nutzen von KI im Marketing
Der Salesforce-Bericht nennt getrennte, nicht miteinander verbundene Systeme und mangelhafte Datenqualität als größte Hürde für wirksame KI-Nutzung im Marketing. Ein Unternehmen kann demnach das leistungsfähigste Sprachmodell einsetzen und trotzdem generische Werbung verschicken, wenn Kundendaten in getrennten Systemen für E-Mail, Onlineshop und Kundenservice liegen und nie zusammengeführt werden. Genau das erklärt, warum 75 Prozent der Marketingorganisationen laut demselben Bericht zwar KI nutzen, aber weiterhin größtenteils einheitliche statt persönliche Kampagnen verschicken.
Nur 13 Prozent der befragten Marketingteams setzen laut Salesforce bereits sogenannte agentische KI ein, also Systeme, die eine Aufgabe von Anfang bis Ende selbstständig ausführen, etwa eine ganze Kampagne planen und ausspielen, statt nur einen einzelnen Schritt zu unterstützen. Der größere Teil der Branche arbeitet 2026 also noch an der einfacheren Vorstufe: Kundendaten an einem Ort zusammenzuführen, damit die bereits vorhandene KI überhaupt etwas Persönliches daraus machen kann.
Häufig gestellte Fragen
Warum setzen viele Unternehmen KI ein, verschicken aber weiterhin generische Kampagnen?
Der Salesforce-Bericht nennt getrennte, nicht miteinander verbundene Systeme und mangelhafte Datenqualität als größte Hürde. Ein Unternehmen kann demnach das leistungsfähigste Sprachmodell einsetzen und trotzdem generische Werbung verschicken, wenn Kundendaten in getrennten Systemen für E-Mail, Onlineshop und Kundenservice liegen und nie zusammengeführt werden.
Was ist agentische KI im Marketing und wie verbreitet ist sie?
Agentische KI bezeichnet Systeme, die eine Aufgabe von Anfang bis Ende selbstständig ausführen, etwa eine ganze Kampagne planen und ausspielen, statt nur einen einzelnen Schritt zu unterstützen. Laut dem Salesforce-Bericht setzen bislang erst 13 Prozent der befragten Marketingteams solche Systeme ein.
Was bedeutet generative Engine Optimization?
Seit Google seit 2024 KI-Antworten namens AI Overviews vor den klassischen Suchergebnissen zeigt und Dienste wie ChatGPT oder Perplexity Fragen direkt im Chat beantworten, müssen Inhalte so klar strukturiert und faktisch belegt sein, dass ein Sprachmodell sie in eine eigene Antwort übernehmen kann. Dieses Feld wird inzwischen häufig als generative Engine Optimization bezeichnet.
Auf welcher Datengrundlage beruht der Bericht zu KI im Marketing?
Der zitierte zehnte State-of-Marketing-Bericht von Salesforce befragte 4.450 Marketingfachleute in 26 Ländern. Er zeigt unter anderem, dass 75 Prozent der Marketingorganisationen inzwischen irgendeine Form von KI einsetzen, während 84 Prozent weiterhin generische statt persönliche Kampagnen verschicken.