CX/Magic

In dieser Folge sprechen Simon Schulte und Mariel Blömeke darüber, wie Unternehmen Generative KI sinnvoll in ihrem MarTech-Stack einsetzen können – von ersten Quick-Wins bis hin zu langfristigen strategischen Hebeln. Mariel erklärt, wie sie mit Kundinnen und Kunden Use Cases identifiziert, welche Daten- und Organisationshürden typischerweise auftreten und welche Rolle Leadership, Kultur und klare KPIs bei der erfolgreichen Einführung von KI im Marketing spielen.

• Wie KI in Marketing Automation, CRM & Kampagnenmanagement konkret wirkt – von Content-Varianten bis Predictive Analytics
• Welche Hürden Unternehmen bremsen – Daten-Silos, Compliance, fehlende Leitlinien und geringe KI-Offenheit
• Wie man von der Strategie zur Umsetzung kommt – Use Cases identifizieren, Roadmaps bauen, KPIs definieren

KI als Hebel für Personalisierung im modernen MarTech Stack

Mariel zeigt, wie GenAI im MarTech Stack zu präziserer Personalisierung und besseren Entscheidungen beiträgt. Statt nur Texte oder Bilder zu erzeugen, analysiert KI große Datenmengen, erkennt Muster und ermöglicht Prognosen zu Interessen, Kaufwahrscheinlichkeiten oder Absprüngen. Das gilt im B2C ebenso wie im B2B: Auch wenn die Prozesse zwischen Unternehmen komplexer sind, treffen am Ende Menschen die Entscheidungen – mit klaren Erwartungen an Relevanz, Timing und Nutzerführung. KI schafft hier Geschwindigkeit und Variantenreichtum: mehr Content in kürzerer Zeit, bessere Segmentierung und präzisere Aussteuerung über alle Kanäle hinweg.

Von Quick-Wins zur Roadmap: Wie Unternehmen den Einstieg finden

Viele Unternehmen möchten generative KI nutzen, wissen aber nicht, wo sie ansetzen sollen. Andere kommen bereits mit klaren Ideen. In beiden Fällen ist der erste Schritt entscheidend: verstehen, welchen Mehrwert KI bringen soll. In ihren Projekten identifiziert Mariel deshalb zunächst Use Cases: schnelle Effizienzgewinne in der Content-Produktion, KI-gestützte Segmentierung oder datenbasierte Kampagnen. Darauf folgt eine Roadmap, die technische Voraussetzungen, Budgets, vorhandene Systeme und den gesamten MarTech-Stack berücksichtigt. So entsteht ein klarer Weg von strategischen Zielen hin zu pragmatischen, umsetzbaren GenAI-Szenarien. Wichtig ist dabei: KI ersetzt keine Rollen. Sie fungiert als intelligenter Assistent, der Teams entlastet, Prozesse beschleunigt und bessere Entscheidungsgrundlagen liefert.

Hürden im Alltag: Daten-Silos, Compliance und geringe KI-Offenheit

Die größten Herausforderungen liegen selten in der Technologie selbst, sondern im Unternehmen. Häufig bremsen verteilte Daten-Silos, fehlende Leitlinien und strenge Compliance-Vorgaben den Einsatz von GenAI. Hinzu kommt, dass viele Teams noch zurückhaltend mit generativer KI arbeiten, weil Unsicherheit oder fehlendes Know-how besteht. Mariel betont daher, wie wichtig eine offene Lernkultur, klare Verantwortlichkeiten und Schulungen seien. Erst wenn KI im Alltag selbstverständlich genutzt wird, entfaltet generative KI im MarTech-Stack sein Potenzial – von besseren Kampagnen bis zu effizienteren Prozessen.