Von daten­reich zu erkennt­nis­arm: Wie KI die schlimms­ten Kopf­schmer­zen von Marketingverantwortlichen löst

Wir leben im goldenen Zeitalter der Marketingdaten. Wir haben tagelange Dashboards, mehr Analyseplattformen, als wir zählen können, und Zugang zu einer beispiellosen Fülle von Kundeninformationen. Die Vermarkter müssen nicht mehr raten, wie eine Kampagne zu ihrem Endergebnis beiträgt oder was die Verbraucher von einem neuen Produkt oder einer Dienstleistung erwarten.

Doch obwohl sie über mehr Daten als je zuvor verfügen, sind die Vermarkter nach wie vor wie gelähmt durch die Daten, die sie eigentlich befähigen sollten. Womit wir bei einer ernüchternden Realität wären:

Das ist auch nicht nur ein Bauchgefühl – Marketingteams nutzen 230 % mehr Daten als im Jahr 2020, aber mehr als die Hälfte (56 %) haben keine Zeit, ihre Daten richtig zu analysieren. Diese Kombination aus zu vielen Daten und unzureichenden Ressourcen zur Gewinnung wichtiger Erkenntnisse kostet uns nicht nur Zeit und Geld. Dadurch entsteht auch ein Wettbewerbsnachteil. Damit Vermarkter immer einen Schritt voraus sind, müssen sie die Hilfe von KI-Tools in Anspruch nehmen und eine KI-first-Mentalität in ihren Datenanalyseansatz einbetten.

Noch vor ein paar Jahrzehnten war Marketing weitgehend intuitiv und beruhte auf Gefühlen. Wir trafen Entscheidungen auf der Grundlage früherer Erfahrungen, unseres Verständnisses des Marktes und von Hypothesen, die auf dem Gefühl beruhten, „richtig“ zu sein. Heute können wir alles, was wir tun, nachverfolgen, und datengesteuertes Marketing hat die emotionale Entscheidungsfindung schnell ersetzt.

Heutzutage leben wir in einer Zeit der Informationsüberflutung, in der jeden Tag etwa 402,74 Millionen Terabyte an Daten entstehen. Im Jahr 2025 werden schätzungsweise 181 Zettabyte an Daten erzeugt, was einem Anstieg von 23,13 % im Vergleich zu 2024 entspricht. Um diese Flut von Datenpunkten zu bewältigen, sind Hunderte von neuen Datenanalyse- und Business-Intelligence-Lösungen auf den Markt gekommen, die uns das Leben leichter machen sollen.

Jedes neue Tool bringt jedoch eine Lernkurve mit sich und erzeugt noch mehr Datenströme. Untersuchungen zeigen, dass 29 % der Vermarkter zu viele Tools in ihrem Martech-Stack haben. Und 62 % der Unternehmen haben kein Vertrauen in ihre Kundenerkenntnisdaten. In Verbindung mit der Tatsache, dass 57 % der Vermarkter sich von der Vielzahl der verfügbaren Marketingplattformen überfordert fühlen, ist es nicht verwunderlich, dass wir Schwierigkeiten haben, aus den Daten, die uns zur Verfügung stehen, den richtigen Nutzen zu ziehen.

Bevor wir uns damit befassen, wie es KI Vermarktern ermöglicht, die von ihnen benötigten Erkenntnisse aus ihren Datenquellen zu gewinnen, müssen wir unterscheiden, was Daten, Erkenntnisse und Informationen wirklich bedeuten.

• Daten: Rohe, unorganisierte Beobachtungen oder Fakten. Diese Sammlung von Datenpunkten hat keinen eigenen Kontext und kann einzelne Datenpunkte aus einer Umfrage, Analysemetriken, Zitate oder sogar das Benutzerverhalten enthalten.
• Informationen: Verarbeitete, organisierte Daten mit Kontext. Informationen beschreiben, was passiert ist, und bieten Einblicke in Muster oder Trends, aber sie geben uns nicht das Warum. Du kannst beispielsweise Umfrageantworten aggregieren, um eine Gesamtzahl zu erhalten, aber wir wissen nicht, ob diese Summe „gut“ oder „schlecht“ ist.
• Erkenntnisse: Aus Informationen abgeleitete, umsetzbare Schlussfolgerungen. Erkenntnisse erklären, welche Chancen sich dir bieten, und sind das Wissen, das die Entscheidungsfindung in deinem Unternehmen leitet. Sie beantworten die Fragen, was passiert ist, warum es passiert ist und was als Nächstes zu tun ist.

Der Weg von den Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen und zur Umsetzung dieser Empfehlungen kann ein langwieriger Prozess sein, der die Zustimmung deiner Stakeholder erfordert. Je mehr du den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Umwandlung von Daten in Erkenntnisse minimieren kannst, desto mehr kannst du dich auf die Umsetzung konzentrieren.

Hier kann die KI helfen.

KI ist mehr als nur ein weiteres Tool, das du zu deinem Martech-Stack hinzufügen kannst – es ist das fehlende Teil, das die Lücke zwischen Rohdaten und brauchbaren Empfehlungen schließt. Immer mehr Unternehmen führen KI in ihre Arbeitsabläufe ein, und die Vermarkter beginnen, KI über ihre Rolle als Zeitsparer hinaus zur Kenntnis zu nehmen.

Anstatt große Datensätze manuell zu analysieren, können sich Vermarkter auf KI verlassen, um drei verschiedene Aufgaben zu bewältigen:

1. Mustererkennung –Mithilfe von KI lassen sich Muster und Trends in großen Datensätzen schnell erkennen und umreißen, deren Analyse sonst Tage dauern würde. 
   
2. Vorausschauende Analyse –Entwickle künftige Ergebnisse und Verhaltensweisen, z. B. Umsatzprognosen, auf der Grundlage historischer Muster und aktueller Indikatoren.
   
3. Proaktive Empfehlungen –Schlage auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse bestimmte Aktionen vor, z. B. die Antizipation von Kundenbedürfnissen oder die Anpassung von Kampagnenstrategien.

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von KI besteht darin, dass sie Vermarktern dabei hilft, von der beschreibenden Analyse zu vorausschauenden und proaktiven Erkenntnissen überzugehen. Anstatt zusammenzufassen, was in einer früheren Kampagne passiert ist, kann KI konkrete nächste Schritte anbieten, um proaktive Entscheidungen für eine künftige Kampagne zu treffen.

Wenn es darum geht, die Lead-Scoring-Genauigkeit zu verbessern, kann KI beispielsweise das Engagement, die Demografie und das Verhalten der Zielgruppe analysieren, um den Vermarktern dabei zu helfen, die zu priorisierenden Kunden zu identifizieren.

KI erstellt kein neues Dashboard für dich, sondern sorgt dafür, dass deine aktuellen Dashboards intelligenter funktionieren. Mithilfe von KI können Marketingverantwortliche ihre Daten besser in den Kontext ihrer Unternehmensziele einordnen, anstatt nur über Eitelkeitsmetriken wie Traffic, Social-Media-Follower oder Gesamtdownloads zu berichten.

Tools wie die Unternehmensziele von ActiveCampaign helfen dabei, die Lücke zwischen Datenerfassung und strategischem Handeln zu schließen. Anstatt Vermarkter mit einem weiteren Dashboard zu überfordern, fasst Unternehmensziele die Erkenntnisse aus verschiedenen Kampagnen zusammen, um klare, umsetzbare Empfehlungen zu geben. Mit anderen Worten: Du wirst in der Lage sein zu verstehen, wie eine E-Mail-Kampagne mit deinen Leadgenerierungszielen zusammenhängt und welche Schritte du unternehmen musst, um Metriken wie Konversionen zu verbessern.

Der Übergang von einer datenreichen zu einer erkenntnisreichen Organisation erfordert mehr als nur die Einführung neuer Tools. Du musst auch den organisatorischen Wandel und das Änderungsmanagement berücksichtigen, das erforderlich ist, um einen KI-first-Ansatz für die Datenanalyse zu ermöglichen.

Als Marketingverantwortlicher solltest du die folgenden Schritte in Betracht ziehen, um dein Unternehmen auf einen erfolgreichen Übergang vorzubereiten:

Führe eine Daten- und Intelligence-Governance ein. Zusätzlich zur Daten-Governance stellt eine Intelligence-Governance sicher, dass alle Beteiligten bei der Definition von Schlüsselmetriken und Erkenntnissen auf dem gleichen Stand sind. Wenn du z. B. mit 13 verschiedenen Definitionen eines qualifizierten Leads arbeitest, wirst du keine Klarheit darüber haben, welche Erkenntnisse wichtig sind.

Um eine Governance zu etablieren, solltest du die Erstellung eines „North Star“-Rahmens mit 3–5 Metriken in Erwägung ziehen, die direkt mit einem Geschäftsergebnis korrelieren. Diese können von Traffic- und Engagement-Metriken bis hin zu Konversions- und Abwanderungsraten, Testanmeldungen und mehr reichen. Lege fest, wer Entscheidungen auf der Grundlage der von deinen KI-Tools gewonnenen Erkenntnisse trifft, und sorge für eine funktionsübergreifende Abstimmung, damit alle dieselben Definitionen verwenden.

Baue auf Erkenntnisse, nicht auf Berichte. Wenn du das Gefühl hast, dass du zu viel Zeit damit verbringst, das Geschehene zusammenzufassen, anstatt zu überlegen, was als Nächstes zu tun ist, bist du nicht allein. Da Vermarkter zunehmend KI für Analysen nutzen, müssen Organisationen auch ihre Entscheidungsfindung ändern. Versuche, von der reaktiven Berichterstellung zu Echtzeitwarnungen überzugehen und ein 24-48-Aktionsprotokoll zu erstellen, um auf dynamische, von KI generierte Erkenntnisse zu reagieren.

Fördere die Zusammenarbeit, nicht den Ersatz. Ein großes Hindernis für die Einführung von KI ist die Befürchtung, dass sie den Menschen bei der Arbeit ersetzen wird, obwohl KI in Wirklichkeit die Arbeit von Teams ergänzen kann. Neben der Schulung deines Teams zu den neuen Tools ist es wichtig, deinen Mitarbeitern ihre Rolle im Entscheidungsfindungsprozess zu erläutern und sie darüber zu informieren, welche anderen Prioritäten sie in der Zeit, die KI ihnen verschafft, setzen könnten.

Unternehmen, die diesen Übergang von datenreichen zu erkenntnisreichen Prozessen meistern, wissen, wie man klare Ziele setzt, Erfolgsmetriken festlegt und die Tools skaliert, die funktionieren. Wenn alle auf dieselben Daten zugreifen können, wird KI den Leadern die Möglichkeit geben, so schnell zu handeln, wie sie es brauchen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Nicht die Datenerfassung, sondern die Geschwindigkeit der Erkenntnisse ist das neue Schlachtfeld im Wettbewerb. Durch die Umstellung ihres Ansatzes auf KI-gestützte Intelligenz können Marketingverantwortliche das Versprechen des datengesteuerten Marketings erfüllen, ohne in der Informationsflut zu ertrinken.

KI hilft dir dabei, das Rätselraten aus deiner nächsten Kampagne zu verbannen und deine Entscheidungsfindung zu skalieren, während du mehr Zeit für strategische Aufgaben gewinnst. Mit ActiveCampaigns Unternehmensziele erhalten Marketingverantwortliche die Erkenntnisse und umsetzbaren Empfehlungen, die sie für ihren Erfolg benötigen.