Wichtige Erkenntnisse.
Agentic AI schafft neue Potenziale für personalisierte Erlebnisse und effizientere Workflows.
Autonome AI Agents arbeiten dabei zusammen, um Marketing-Teams gezielt und intelligent zu unterstützen, und ermöglichen Kundinnen und Kunden gleichzeitig Concierge-ähnliche Erlebnisse, die bequem, schnell und persönlich sind. Mit zunehmender Etablierung dieser Lösung wird Agentic AI die Methoden verändern, mit denen Marketing-Fachleute ihre Maßnahmen skalieren, die Qualität erhöhen und Conversions steigern.
Organisationen verstehen den Kundenbedarf nicht nur, sondern antizipieren ihn auch.
Was früher die Ausnahme war, ist heute die Regel. Kundinnen und Kunden erwarten mühelose, sinnvolle Interaktionen. Viele Organisationen haben weiterhin Schwierigkeiten, entlang der gesamten Customer Journey relevante und zeitnahe Erlebnisse zu bieten. In diesem Jahr sind KI und Predictive Analytics zur Top-Priorität geworden, damit die Teams diese Herausforderungen überwinden können.
Echtzeit-Erkenntnisse erfordern einheitliche Plattformen, die für Vernetzung und Interoperabilität entwickelt wurden.
Dennoch stehen viele Organisationen vor erheblichen Hürden, insbesondere bei der Zuweisung von Ressourcen, wenn fragmentierte Daten und mangelnde Integration den Fortschritt behindern. Inkrementelle Ansätze bei der Vernetzung von Daten führen häufig zu unzusammenhängenden Systemen, unklaren Strategien und dem fehlenden Bewusstsein für Daten als strategische Assets.
Unklar geregelte Zuständigkeiten für die Customer Journey behindern die Bereitstellung konsistenter Erlebnisse.
Die Verantwortung für die Customer Journey ist oft auf CX-Fachleute, Technologie-Teams und Marketing-Fachleute verteilt. Diese Struktur bedeutet zwar eine Diversifizierung von Know-how, erzeugt aber auch Reibung, die zu inkonsistenten Erlebnissen und ineffizientem Ressourceneinsatz führt.
Unternehmen führen mutige Schritte durch, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen.
Die Vorteile sind transformativ: Umsatzwachstum wird beschleunigt, Produktivität wird gesteigert und die Content-Erstellung wird effizienter. Die Etablierung eindeutiger ROI-Metriken ist für die Skalierung solcher Maßnahmen entscheidend und beginnt mit Einheitlichkeit bei den Daten und einer engen abteilungsübergreifenden Kooperation.
Datenschutzbedenken und die Komplexität der KI-Implementierung bleiben signifikante Hindernisse.
Die Integration von Kundendaten erfordert robuste Frameworks für Datenschutz, Sicherheit und Governance. Je stärker Organisationen die KI-Implementierung intensivieren, desto mehr Fokus und Ressourcen sind zur Verwaltung der Komplexität erforderlich. „Early Adopter“ legen klare Ziele und Metriken fest.
Kundeninteraktionen
Daten und Erkenntnisse
Content-Erstellung und -Verwaltung
B2B-Customer-Journeys
CIO-Initiativen
KI- und digitale Trends 2025.
Zusammenfassung.
Unternehmen sind bereit für einen bedeutsamen Wandel im Jahr 2025. Prioritäten und Technologien sind auf die Bereitstellung personalisierter Kundenerlebnisse ausgerichtet – mithilfe fortschrittlicher Tools und einer intelligenteren Datennutzung, die bislang verborgene Erkenntnisse ermöglicht. Die Implementierung von KI verlässt zunehmend die Pilotphase und führt zu messbarem ROI – während führende Unternehmen ihre Ansätze für Kundenkommunikation, Prozessoptimierung und Innovation grundlegend weiterentwickeln.
Abschnitt 1.
Mehr Wachstum mit KI.
Im Jahr 2025 definieren KI und Predictive Analytics die Methoden neu, mit denen Marketing-Fachleute Wachstum fördern. Sie ermöglichen maßgeschneiderte Strategien, mit denen Kundenanforderungen vorausgesehen und messbare Geschäftsergebnisse erzielt werden können.
Von Insights zu Innovation: Leistungsschub für Personalisierung.
Fast zwei Drittel (65 %) der Führungskräfte nennen die Nutzung von KI und Predictive Analytics als die wesentlichen Wachstumsfaktoren 2025 (Abbildung 1). Diese Technologien haben das Potenzial, die Personalisierung auf ein neues Niveau zu heben: schneller, besser an den benötigten Umfang angepasst und effizienter als je zuvor. Da 61 % der Führungskräfte der Meinung sind, dass die Steigerung von Kundeninteraktionen durch personalisierte Erlebnisse entscheidend für das Wachstum sein wird, stehen Investitionen in diese Maßnahmen ganz oben auf der Agenda.
Technologie schreitet voran, doch der Mensch bleibt 2025 im Mittelpunkt.
Es kommt wenig überraschend, dass Führungskräfte in ihren Investitionsplänen für 2025 Technologien, Daten und digitalen Strategien Priorität einräumen.
80 % planen mehr Ausgaben für neue Technologien. 31 % davon wollen „erheblich mehr“ investieren. 79 % möchten die Investitionen in Kundendaten und Analysen erhöhen. 78 % planen höhere Budgets für digitale Medien.
Technologieinvestitionen können menschliche Expertise nicht ersetzen. Abbau von Personal hat weiterhin niedrige Priorität. Vielmehr planen 69 % der Führungskräfte mehr Personalausgaben ein. Vorausdenkende Organisationen betrachten Technologie als Erweiterung menschlicher Fähigkeiten, nicht als deren Ersatz.
Führende Organisationen haben erkannt, dass für Erfolg mehr benötigt wird als lediglich die Einführung neuer Tools.
„Generative KI ist keine Ein-Klick-Lösung. Wir brauchen nach wie vor qualifizierte Arbeitskräfte wie Texterinnen und Texter, die die Feinheiten der Marke und die Erwartungen der Zielgruppe verstehen.“
Christen Jones, Executive Creative Director, Inizio Evoke
Transformation der KI-Implementierung in messbare Ergebnisse.
Es zahlt sich aus, KI zur Unterstützung der Mitarbeitenden und nicht zu deren Ersatz einzusetzen.
Unternehmen wie Mattel Future Lab erzielen zwar eindeutige Workflow-Vorteile, doch diese täglichen Zugewinne in messbare Geschäftsergebnisse zu konvertieren, bleibt ein verbreitetes Problem. Tatsächlich haben nur 12 % der Organisationen funktionierende Lösungen implementiert, die einen deutlichen ROI belegen (Abbildung 3).
„Wir nutzen generative KI als Kopilot bei der Ideenfindung, damit wir Ideen schnell iterieren und bewerten können. So bringen wir Konzepte schneller auf Papier oder Bildschirme, erstellen unmittelbare Feedback-Schleifen und verbessern die Zusammenarbeit.“
Ron Friedman, Vice President, Mattel Future Lab
Die Mehrheit der Unternehmen hat Schwierigkeiten, den Übergang von der Pilotphase zur skalierbaren Implementierung mit nachweisbarem ROI zu schaffen. Erfreulicherweise bewegt sich mehr als die Hälfte in die richtige Richtung. 27 % führen Pilotphasen durch und werten die Ergebnisse aus. Weitere 27 % implementieren funktionierende Lösungen und werten deren Effektivität aus.
Der Übergang von Testläufen zur vollständigen Implementierung mit messbarem ROI erfordert sinnvolle Schritte beim organisatorischen Wandel und bei finanziellen Investitionen. Das erhöht den Druck auf Marketing-Teams zusätzlich.
Wachsende Anforderungen an das Marketing.
Die wachsende Lücke zwischen Unternehmen „mit KI“ und jenen „ohne KI“ zeigt sich besonders im Marketing, wo sich Teams wachsenden Erwartungen gegenübersehen. Über drei Viertel (78 %) der Marketing-Führungskräfte sagen, ihre Organisationen erwarteten von ihnen Wachstum durch Daten und KI, selbst in Phasen, in denen neue Tools in die Workflows eingeführt werden.
Die Verantwortlichkeiten der Marketing-Fachleute nehmen weiter zu, da sie 2025 noch mehr liefern sollen als 2024. Laut unserer Umfrage rechnen 44 % der Fachleute mit wachsendem Druck, die Interaktionen und Conversions steigern zu müssen. Ebenso erwarten 43 % höhere Anforderungen an die Skalierung der Content-Produktion bei gleichbleibender Personalisierung und Relevanz.
Diese Maßnahmen machen sich jedoch bezahlt, wie Amanda Forte, Head of Personal Investor Public Site bei Vanguard, erläutert: „Dank der schnelleren Content-Erstellung können wir Produkteinführungen beschleunigen und aktualisierte, personalisierte Inhalte auf der Website bereitstellen. Dadurch verzeichnen wir eine deutliche Zunahme von Interaktionen auf der neuen Website – eine Steigerung von 264 % bei organischem Traffic und 176 % bei hochwertigen Interaktionen.“ Kundenreferenz lesen.
Marketing-Fachleute stehen zunehmend unter Druck, mit höherer Geschwindigkeit mehr Content zu produzieren, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen. Helen Wallace, Creative Director bei Deloitte Digital, betont: „Bei der Fokussierung auf die Content Supply Chain geht es nicht nur darum, Content schneller und effizienter bereitzustellen. Es geht darum, Content zu entwickeln und gezielt auszuspielen, um persönliche Interaktionen zu fördern. Wir nutzen Technologie, um dazuzulernen, uns zu verbessern und auf unsere Kundinnen und Kunden zu reagieren.“
Abschnitt 2.
Außergewöhnliche Kundenerlebnisse basieren auf vernetzten Daten.
Organisationen sind sich durchaus der Notwendigkeit bewusst, die Lücken in ihren Kundenerlebnissen zu schließen. Doch selbst mit KI wird es immer schwieriger, einprägsame Erlebnisse bereitzustellen. Nur 14 % der Fachleute sehen sich in der Lage, außergewöhnliche digitale Kundenerlebnisse bereitzustellen, die überraschend und begeisternd sind. Dies ist ein starker Rückgang gegenüber den 25 % im letzten Jahr.
Personalisierung bedeutet mehr als einen Namen in der Betreffzeile – sie zielt auf den Aufbau echter Verbindungen. Organisationen schaffen Loyalität, wenn sie im richtigen Moment relevante Inhalte mit Wiedererkennungswert bereitstellen.
Leo Griffin, Vice President und Global Head of Consumer Technology bei HanesBrands Inc., sagt: „Personalisierung gibt unserer Kundschaft das Gefühl, dass wir sie kennen. Sie hilft ihnen bei der Orientierung und ermöglicht ein effizientes und hoffentlich angenehmes Einkaufserlebnis, bei dem sie das finden, wonach sie suchen.“ Kundenreferenz lesen.
Für die meisten Organisationen ist Personalisierung im benötigten Umfang allerdings eher Anspruch als Wirklichkeit. Abbildung 4 zeigt: 71 % der Verbraucherinnen und Verbraucher wünschen sich, dass Marken ihre Bedürfnisse mit personalisierten Angeboten oder relevanten Informationen antizipieren – tatsächlich erfüllen nur 34 % diese Erwartung. Ebenso erwarten 78 % der Verbraucherinnen und Verbraucher ein nahtloses Erlebnis auf allen digitalen und physischen Kanälen, doch nur 45 % der Marken erfüllen diese Erwartung.
Die meisten Unternehmen erfüllen die Erwartungen nicht – weder bei interaktiven Tools wie virtuellen Anproben und Produktdemos noch bei der Transparenz im Umgang mit KI und Daten.
Besorgniserregend ist, dass 88 % der Verbraucherinnen und Verbraucher die Zusicherung erwarten, dass ihre personenbezogenen Daten verantwortungsvoll und sicher behandelt werden, aber nur 49 % der Organisationen diese Erwartungen erfüllen. Diese Diskrepanz ist besonders deshalb entscheidend, da Personalisierung nur möglich ist, wenn Kundinnen und Kunden überhaupt bereit sind, ihre Daten zu teilen.
Diese Lücken zeigen, warum es nur 15 % der Organisationen in der Lage sind, ihre Kundinnen und Kunden mit überraschenden und begeisternden Erlebnissen zu erreichen. Um diesen Abstand zu verkürzen, müssen Organisationen ihre digitalen Investitionen darauf ausrichten, was den Kundinnen und Kunden am wichtigsten ist, damit Personalisierung im benötigten Umfang zur greifbaren Realität wird.
Wenn Organisationen bereit sind, in Personalisierung zu investieren, zeigt sich der Ertrag eindeutig. Die KI-gestützte Personalisierung beim dänischen Telekomanbieter Telmore führte zu 11 % Vertriebswachstum gegenüber nicht personalisierten Erlebnissen.
Hierzu erläutert Frederik Scholten, CMO von Telmore: „Wir optimieren die Erlebnisse immer weniger für Zielgruppen, sondern möchten jeder einzelnen Person geben, was sie sich wünscht. So erhalten Kundinnen und Kunden relevantere Angebote und buchen zusätzliche Services oder wechseln von ihrem Anbieter zu uns.“ Kundenreferenz lesen.
Darum hinkt Personalisierung noch hinterher.
Die Lücke bei der Umsetzung von Personalisierung ist vor allem bedingt durch den Mangel an Echtzeitfunktionen. Zwar nutzen 47 % der Fachleute Analysen zur Vorhersage von Kundenanforderungen nach Segment oder Profil, aber nur 39 % personalisieren routinemäßig Website-Erlebnisse und nur 31 % aktualisieren Angebote basierend auf den letzten Aktivitäten einer Personen (Abbildung 5).
Am Beispiel TSB Bank zeigt sich das transformative Potenzial, das durch das Schließen dieser Lücke entsteht. Durch Nutzung von Echtzeitdaten zur Personalisierung von Darlehensangeboten basierend auf den letzten Kundenaktivitäten legte der mobile Verkauf von Darlehen um 300 % zu und der Anteil von In-App-Anträgen am Gesamtumsatz erhöhte sich von 24 % auf 75 %.
TSB-CMO Emma Springham unterstreicht die Bedeutung: „Banking ist von Natur aus persönlich und hat tiefer greifende Auswirkungen auf Kundinnen und Kunden als viele andere Sektoren. Mit personalisierten digitalen Erlebnissen erreichen wir eine engere und relevantere Verbindung mit denen, die uns die Verwaltung ihrer Finanzen anvertrauen.“ Kundenreferenz lesen.
Fragmentierte Daten bremsen Echtzeit-Personalisierung.
Ob beim Stöbern oder beim Einkauf – konsistente Daten sind die Grundlage für personalisierte Echtzeit-Erlebnisse. Auf die Frage, ob sie bei Personalisierung in Echtzeit gelegentlich oder grundsätzlich vor großen Herausforderungen stehen, antworten drei Viertel der Fachleute, dass sie nicht in Echtzeit personalisieren können. Dies betrifft alle Aspekte der Personalisierung, vom Verständnis des Kundenverhaltens bis zur Bereitstellung von konsistenten Botschaften und Interaktionen in den entscheidenden Momenten (Abbildung 6).
Wie wir in Abschnitt 4 noch sehen werden, nennen Führungskräfte häufig Bedenken bezüglich Datenschutz, Datensicherheit und Governance als größte Hürden bei der Vernetzung von Kundendaten. Datenschutz und Transparenz sind für Verbraucherinnen und Verbraucher unverzichtbar – gleichzeitig erwarten sie Erlebnisse, die auf Echtzeitdaten basieren und echten Mehrwert bieten.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen in die Vernetzung und Vereinheitlichung von Daten investieren und gleichzeitig sicheren Zugriff gewährleisten, ohne die geschäftlichen Anforderungen zu vernachlässigen.
Von Datensilos zu agentischen Kundenerlebnissen.
Fragmentierte Daten sind nicht die einzige Herausforderung bei der Bereitstellung nahtloser Kundenerlebnisse. Die meisten Organisationen setzen nur zum Teil – oder gar keine – Automatisierung bei wichtigen Funktionen wie personalisierten Empfehlungen (74 % ohne vollständige Automatisierung) und Kunden-Support (76 %) ein. Bei Interaktionen nach dem Kauf ist die Diskrepanz noch größer, zum Beispiel bei der Kundenbindung (80 %) und der Reaktivierung passiver Kundinnen und Kunden (83 %) (Abbildung 7).
Organisationen beginnen damit, diese Herausforderungen anzugehen. Bei der Frage, welche Trends ihre Technologie-Investitionen beeinflussen, nennen 62 % der Führungskräfte Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen – insbesondere für Workflows, Entscheidungsfindung und Hyperpersonalisierung – als wichtigste Prioritäten für die nächsten 12 bis 24 Monate. Zu den weiteren wichtigen Schwerpunkten zählen Datenintegration und Echtzeit-Erkenntnisse (55 %) und die Verbesserung der Governance für Sicherheit, Datenschutz und Compliance (55 %).
Einheitliche Tools, integrierte Daten und bessere Zusammenarbeit sind entscheidend, um bei diesen Prioritäten messbare Fortschritte zu erzielen.
Erfreulicherweise intensivieren Organisationen trotz anhaltender ökonomischer Herausforderungen ihre Investitionen, um diese Ziele zu erreichen. Führungskräfte rechnen für Gesamtjahr 2025 mit wachsenden Marketing-Budgets. 30 % erwarten ein signifikantes Plus von mehr als 10 %.
Im letzten Abschnitt sehen wir uns an, wie sich Organisationen weiterentwickeln müssen, um KI-gestütztes Wachstum zu unterstützen. Doch zunächst konzentrieren wir uns in Abschnitt 3 darauf, wie sich generative KI gezielt einsetzen lässt – um die Produktivität zu steigern, Potenziale voll auszuschöpfen und kontinuierliche Verbesserungen sowie Wertschöpfung voranzutreiben.
Abschnitt 3.
Generative KI: Von Effizienzgewinnen zu intelligenten Interaktionen.
Die Revolution rund um generative KI ist in vollem Gange. Die Ambitionen und die Begeisterung sind hoch, doch Vorsicht und isolierte Ansätze bremsen Implementierung und praktische Umsetzung.
Zudem konnten sie den ROI dreimal seltener nachweisen (Abbildung 8).
Schwierigkeiten bei der Ermittlung passender Use Cases und der Sicherung der nötigen Budgets (je 47 %) sind die beiden meistgenannten Herausforderungen bei Führungskräften, die noch am Anfang ihrer Journey mit generativer KI stehen (Abbildung 9).
Je weiter Organisationen bei ihrer KI-Implementierung voranschreiten, desto komplexer und differenzierter werden die Herausforderungen. Bei denen mit funktionierenden KI-Lösungen konzentriert man sich auf die Balance zwischen Innovation und ethischen Überlegungen, den Schutz der Markenreputation und die Verwaltung des Wandels der Unternehmenskultur. Die Frage ist nicht mehr, ob und wo KI eingeführt werden soll, sondern wie sie effektiv und verantwortungsvoll implementiert werden kann.
Mit Dringlichkeit und Präzision zum Erfolg mit KI.
„Early Adopter“ stringenter ROI-Frameworks verschaffen sich einen klaren Vorsprung. Unter den Unternehmen mit bewährten KI-Lösungen besitzen fast zwei Drittel (64 %) ein vollständiges Framework zur ROI-Messung. Bei Organisatioinen in der Pilotphase trifft das nur auf 34 % zu (Abbildung 10).
Wer diese notwendigen Fundamente zu langsam oder gar nicht aufbaut, wird immer weiter zurückfallen. Organisationen müssen sich parallel mit gesetzlichen Bestimmungen, ROI-Nachverfolgung und -Metriken sowie Change-Management-Prozessen beschäftigen, damit sie KI effektiv skalieren können. Die Abbildung unten zeigt, dass vorausdenkende Organisationen diesen synchronen Ansatz übernommen haben.
Bei der Skalierung der KI-Implementierung müssen allerdings auch menschliche Herausforderungen berücksichtigt werden. In unserer Studie zeigt sich, dass 52 % der Organisationen mit nachgewiesenem ROI heute Schwierigkeiten haben, das betriebliche Momentum gegen den nötigen Wandel der Unternehmenskultur abzuwägen, um die breite Unterstützung des Personals zu fördern.
Dennoch gibt es allen Grund zum Optimismus: KI sorgt schon in frühen Test- und Implementierungsphasen für positive Ergebnisse (Abbildung 11). Fast die Hälfte der Organisationen in den Pilotphasen (48 %) und mehr als die Hälfte derer, die mit der KI-Implementierung begonnen haben (53 %), berichten von höherer Team-Produktivität.
Erfolgreiche KI-Anwender demonstrieren das strategische/transformative Potenzial der Technologie. Unter den Organisationen mit nachgewiesenem ROI berichten 64 % von schnellerer Content-Produktion und höherer Produktivität. Ähnliche Zahlen gelten für bessere Entscheidungsfindung, frei gewordene strategische Ressourcen und Umsatzsteigerungen.
Eric Perez, Vice President of Design Hub bei iHeartMedia, erläutert: „In zeitkritischen Branchen wie dem Rundfunk verändert KI grundlegend, wie Inhalte produziert, verarbeitet und ausgespielt werden. Brainstorming, Konzeptentwicklung und Iterationen werden beschleunigt, sodass wir den wachsenden Anforderungen besser gerecht werden können, ohne an Qualität oder Effizienz zu verlieren.“
Geschwindigkeit ist wichtig, aber auch Präzision ist entscheidend. Um beides zu erzielen, sind klar definierte Prioritäten, zielgerichtete Investitionen und ein bewusster Fokus auf die Skalierung der Implementierung erforderlich. Technologischer Fortschritt allein reicht für Erfolg nicht aus. Ebenso wichtig sind die Abstimmung von Teams, die Ausstattung der Führungskräfte für den Vollzug des Wandels und die Förderung der Anpassungsfähigkeit in der gesamten Organisation.
Beschleunigung der KI-Implementierung mit virtuellen Assistenten.
Fachleute, die generative KI mit nachweisbarem ROI einsetzen,rechnen in den nächsten 12 bis 24 Monate mit zwei zentralen Vorteilen: einer verbesserten Qualität der Interaktionen (58 %) und einer stringenteren Kommunikation (50 %). Mit diesen Fähigkeiten lassen sich wichtige Kundenanforderungen an die Markeninteraktion besser erfüllen (siehe Abschnitt 2, Abbildung 4).
Fachleute forcieren ihre Maßnahmen mit generativer KI und legen den Fokus auf Tools für Chats und Kunden-Support, die bereits für ein Fünftel der Nutzenden (19 %) einen ROI bringen (Abbildung 12). Gleichzeitig erweisen sich personalisierte Customer Journeys und Content-Generierung (Videos und statische Bilder) als große Wachstumschancen. Zwar melden nur 13 % der Fachleute einen ROI in diesen Feldern, aber immerhin 22 % bzw. 29 % haben noch nicht mit der Implementierung begonnen.
Die Evolution zu Agentic AI.
Mit den Fortschritten bei generativer KI steigen auch die Erwartungen der Verbraucherinnen und Verbraucher – insbesondere an flexiblen und selbstständig agierenden KI-Support. In unserer Verbraucherumfrage zeigt sich, dass fast die Hälfte der Teilnehmenden für Aufgaben wie Terminvereinbarung oder Problembehebung einen KI-gestützten Assistenten einem statischen Web-Erlebnis vorziehen würde (Abbildung 13).
Dies entspricht genau dem Bild am Cyber Monday 2024: Der Traffic bei den Chatbot-Interaktionen auf Einzelhändler-Websites stieg um 1.950 % gegenüber dem Vorjahr. Dieser rasante Anstieg der Akzeptanz unterstreicht die Bereitschaft der Verbraucherinnen und Verbraucher, fortschrittlichere Tools wie „Agentic AI“ bzw. „AI Agents“ zu nutzen.
Agentic AI definiert die Fähigkeiten virtueller Assistenten neu. Sie erledigt nicht nur einfache Aufgaben wie die Nachverfolgung von Bestellungen oder die Aktualisierung von Account-Details, sondern ergreift die Initiative und bietet virtuelle Produkttests, personalisierte Empfehlungen und proaktiven Support an.
Agentic AI ist autonom und kombiniert so betriebliche Effizienz mit herausragenden, maßgeschneiderten Kundenerlebnissen. Hiermit machen Organisationen den letzten Schritt, damit sie die Kundenanforderungen nicht nur verstehen, sondern auch antizipieren können.
Besonders jüngere Zielgruppen sind begeistert von diesen fortschrittlichen Features. Abbildung 14 zeigt, dass fast die Hälfte der Verbraucherinnen und Verbraucher unter 45 Jahren gerne virtuelle Einkaufsassistenten nutzt, die dem Warenkorb basierend auf ihren Präferenzen und früheren Käufen proaktiv Artikel hinzufügen.
Abschnitt 4.
Balance zwischen Innovation, Vertrauen und Wandel in der Organisation.
Generative KI fördert Wachstum. Aber für die Skalierung von der Pilotphase zur vollständigen Implementierung ist Technologie allein nicht ausreichend. Ebenso entscheidend sind die richtigen Fachkräfte, klare Prozesse und das organisatorische Mindset. KI-Tools können zur Erfüllung dieser Anforderungen beitragen, Workflows justieren und Volumen und Qualität des Outputs steigern.
Mit Agentic AI auf wachsende Anforderungen bei knappen Ressourcen reagieren.
Führungskräfte sehen in generativer KI enormes Potenzial. 86 % rechnen damit, dass sie Geschwindigkeit und Umfang von Content erheblich steigern kann. Für Marketing- und CX-Teams ist die Realität allerdings komplizierter: 56 % geben an, dass die Implementierung von generativer KI ihre Workflows zusätzlich strapaziert.
Obwohl die Technologie bei der Content-Erstellung überzeugt, erfordert sie weiterhin menschliche Kontrolle. Für die Teams entsteht zusätzlicher Aufwand, um bestehende Lücken in der Customer Journey zu erkennen und zu schließen.
Hier kann Agentic AI helfen. Durch Automatisierung repetitiver Aufgaben und Optimierung der Entscheidungsfindung haben Marketing- und CX-Teams mehr Zeit, sich auf strategische Ergebnisse zu konzentrieren.
Wenn Agentic AI in Assistenten und Kopiloten integriert ist, kann sie zeitraubende Aufgaben wie Datenerfassung, Datenbank-Management und Content-Bereitstellung übernehmen. Beispielsweise kann sie Channel-Marketing-Kampagnen verbessern, indem sie die Zielgruppensegmentierung optimiert, Kommunikation personalisiert und Aufgaben terminiert – alles unter Wahrung der Effizienz von Workflows.
Mit der Kombination aus generativer KI und Agentic AI sind Organisationen in der Lage, Personalisierung im benötigten Umfang schneller und wirkungsvoller bereitzustellen.
Allerdings sind diese Systeme immer nur so gut wie das zugrunde liegende Fundament: einheitliche, robuste Datensysteme, die sicherstellen, dass KI effektiv arbeiten und relevante Resultate liefern kann. Ohne eine starke Dateninfrastruktur bringen auch die fortschrittlichsten Systeme keinen Mehrwert.
Aufbau eines starken Datenfundaments.
Daten bilden die Grundlage für jeden Fortschritt mit KI. Doch häufig bremsen technische Herausforderungen den Erfolg. Unzusammenhängende Systeme, isolierte Teams und unzureichende Integration führen zu Lücken, die eine Echtzeit-Personalisierung einschränken und das Kundenvertrauen beschädigen. So entsteht ein problematischer Kreislauf: Ohne Vertrauen teilen Verbraucherinnen und Verbraucher ihre Daten nicht, aber Daten sind unerlässlich für KI-Fortschritt. Es steht viel auf dem Spiel: Für 88 % der Verbraucherinnen und Verbraucher ist verantwortungsvolle und sichere Datenverwaltung wichtig, 60 % bezeichnen sie als entscheidend.
Max Cuellar, Vice President of Marketing Strategy, Performance and Innovation bei Adobe Digital Experience, meint: „Bei KI-Pilotprojekten in einer bestimmten Einheit der Organisation wird häufig mit begrenzten Daten-Domains gearbeitet, um herauszufinden, wie diese mit einer breiter angelegten Datenstrategie vernetzt werden können. Wenn die Daten im Vorfeld sorgfältig im benötigten Umfang strukturiert werden, zeigen sich Effizienzen, Synergien und letztlich bessere Resultate im Daten-Management.“
Wie in Abschnitt 2 ausgeführt, unternehmen Führungskräfte mutige Schritte. Viele planen 2025 eine Erhöhung der Budgets für Technologie- und Datentransformation um mehr als 10 % im Vergleich zu 2024. Wichtige Herausforderungen bestehen weiterhin – insbesondere bei der effizienten Ressourcennutzung, wenn fragmentierte Daten und fehlende Integration den Fortschritt behindern.
Abbildung 15 zeigt wichtige Diskrepanzen auf. Beispielsweise melden 33 % der Organisationen Budgetengpässe für wichtige Technologien und Tools, sodass sie Daten nicht ausreichend vernetzen können. Damit das volle KI-Potenzial sichtbar wird, müssen Organisationen die Finanzierung von KI-Technologien (hier sind oft substanzielle Investitionen nötig) und Maßnahmen zur Integration von Kundendaten priorisieren.
Diese Schritte werden durch weitere Hürden erschwert. Fragmentierte IT-Systeme (32 %) und unklare Datenstrategien (30 %) bremsen den Fortschritt. Bei 24 % der Organisationen gelten Daten noch nicht als strategisches Asset.
Wir haben Führungskräfte außerdem gebeten, uns den Ansatz für Personalisierung und Daten in ihrer Organisation zu beschreiben: Werden Datenbanken schrittweise über verschiedene Abteilungen vernetzt oder werden geschäftskritische Daten vollständig in einer zentralen Datenquelle vereint? Die meisten Führungskräfte (57 %) sagten, dass ihre Organisation eher den inkrementellen Ansatz verfolgt, während 43 % den Weg der vollständig vereinheitlichten Daten gehen.
Inkrementelle Schritte können zu schneller Wertschöpfung führen, aber eine einheitliche Plattform, die auf Vernetzung, Interoperabilität und Skalierbarkeit ausgerichtet ist, setzt einen ganzen Kreislauf von Vorteilen in Gang. KI-gestützte Tools können sich dann nahtlos zwischen Programmen bewegen, hyperpersonalisierte Erlebnisse unterstützen und das Fundament für Innovationen legen, die mit der Zeit zu Multiplikatoren für Effizienz und Wirkung werden.
Wie bereits in Abschnitt 2 beschrieben, sagt erfreulicherweise mehr als die Hälfte der Führungskräfte (55 %), dass der Aufbau einheitlicher Datenökosysteme eine maßgebliche Rolle bei den Technologieentscheidungen der nächsten 12 bis 24 Monate spielt.
Klare Definition der Verantwortlichkeiten entlang der Customer Journey.
Organisationen gehen zwar mit großen Schritten in Richtung einheitlicher Daten, doch der Dissens bei der Frage, wer für die Customer Journey verantwortlich ist, stellt eine Hürde dar. Unsere Studie zeigt, dass die meisten Organisationen die Verantwortung für diese Journey auf drei wichtige Bereiche verteilen: CX, Technologie und Marketing.
Diese Unterteilung führt jedoch oft zu Reibungen zwischen den Teams und schadet dem Ziel der Organisation, Personalisierung im benötigten Umfang zu realisieren.
Abbildung 16 zeigt, dass Marketing-Fachleute die Verantwortlichkeit für die Customer Journey vor allem bei den CX-Teams (42 %) und den Marketing-Teams (32 %) sehen. Für sie spielen die Technologie-Teams nur eine unwesentliche Rolle (6 %). Ganz anders sieht dagegen die Sichtweise in den Technologie-Teams aus: 55 % glauben, dass sie die Hauptverantwortung tragen, erkennen die Rolle von CX-Teams an (25 %), messen aber den Marketing-Teams kaum Bedeutung bei (3 %).
Hier kommt aber die gute Nachricht: CX-Teams kristallisieren sich als gemeinsame Basis dieser Disziplinen heraus. 42 % der Marketing-Fachleute und 25 % der Technologie-Führungskräfte betrachten sie als Hauptverantwortliche für die Customer Journey.
Enge Zusammenarbeit wird entscheidend sein, wenn Agentic AI Fahrt aufnimmt und komplexe Aufgaben erledigt, die alle organisatorischen Grenzen umspannen. Gute Abstimmung aller Teams und Systeme ist der Schlüssel zu praktikabler und umsetzbarer Personalisierung im benötigten Umfang.
KI an der Schnittstelle von CX, Marketing und Vertrieb.
Die gegensätzlichen Prioritäten sind deutlich: Technologie-Teams konzentrieren sich auf Skalierbarkeit und Infrastruktur (43 % priorisieren prädiktive KI, 38 % die Optimierung von Prozessen), während Marketing-Teams KI vor allem kreativ einsetzen (42 % bei der Content-Erstellung, 37 % bei der Konzeptionierung) (Abbildung 17).
Positiv ausgedrückt sind diese Prioritäten aber keine Gegensätze, sondern führen gemeinsam zu großer Stärke bei der Transformation der Kundeninteraktionen. Die echte Chance liegt in der Überwindung von Silos. Technologie-Teams legen den Grundstein für kreative Innovationen der Marketing-Teams und CX-Teams sorgen dafür, dass alle Maßnahmen auf die Anforderungen und Erwartungen der Kundinnen und Kunden abgestimmt sind.
Die Implementierung generativer KI offenbart organisatorische Herausforderungen wie fragmentierte Zuständigkeiten, inspiriert aber auch zu neuen Lösungen. Wenn Organisationen dieses Spannungsfeld als Chance betrachten, können sie robuste Fundamente für die Zukunft von Kundeninteraktionen legen. Unternehmen, die einheitliche Datenstrategien, klare Ziele und integrierte Systeme priorisieren, werden zu Vorreitern bei personalisierten Erlebnissen und der Entwicklung relevanter Innovationen. Wer erfolgreich bleiben möchte, muss jetzt handeln.
Entwickelt KI-Funktionen, die nachhaltigen Mehrwert bringen.
Stellt zunächst Teams zusammen, die KI-Expertise, Zugriff auf hochwertige Daten und eine robuste Infrastruktur kombinieren. Konzentriert euch auf Projekte mit klaren und messbaren Resultaten, zum Beispiel die Optimierung der Content-Erstellung, um schnell Überzeugung zu gewinnen und die Wirkung zu belegen. Frühe Erfolge rechtfertigen nicht nur die Investition – sie schaffen die Voraussetzungen für ambitioniertere Ziele wie proaktive, personalisierte Erlebnisse, die eure Organisation differenzieren.
Investiert in Technologien, die dynamische, verhaltensbasierte Personalisierung ermöglichen.
Wenn ihr Personalisierung bereitstellt, die auf allen Kanälen den Kontext berücksichtigt und adaptiv ist, könnt ihr Kundenbeziehungen vertiefen, Interaktionen fördern und kontinuierlich auf wechselnde Anforderungen reagieren. Der Einsatz agentischer Systeme geht noch einen Schritt weiter, antizipiert, was Kundinnen und Kunden sich wünschen, und verwaltet Aufgaben autonom. Mit diesen nahtlosen und intuitiven Interaktionen erstellt ihr reibungslose Erlebnisse und stärkt das Vertrauen und die Loyalität.
Vereint Daten für nahtloses Teamwork und außergewöhnliche Kundenerlebnisse.
Fragmentierte Systeme sind Hürden bei die Zusammenarbeit und behindern Innovation und Effizienz. Eine einheitliche Plattform, die für Vernetzung und Interoperabilität entwickelt wurde, bringt detailliertere Erkenntnisse hervor, optimiert Prozesse und fördert die Kreativität. Mit hochwertigen und zugänglichen Daten können Organisationen ihre Teams in die Lage versetzen, effektiver zu arbeiten, Datenschutz zu gewährleisten und stark personalisierte, ansprechende Erlebnisse bereitzustellen.
Ernennt Verantwortliche für die Zusammenführung der Strategien und Abstimmung der Maßnahmen.
Unterstützende in der Führungsebene spielen eine wichtige Rolle bei der Beseitigung von Barrieren zwischen Marketing-, Technologie- und CX-Teams. Sie fördern die Abstimmung und Zusammenarbeit an gemeinsamen Zielen und schaffen die Voraussetzungen für Experimente und Innovation. Mit der richtigen Anleitung kann KI aus isolierten Pilotprojekten auf skalierbare Lösungen übertragen werden, die messbaren ROI generieren. Eine Kultur der Neugier, Kreativität und kontinuierlicher Lernbereitschaft stellt dauerhaften Fortschritt sicher und setzt das gesamte Potenzial eurer Organisation frei.
Umfrage unter Führungskräften.
Die Umfrage wurde zwischen dem 11. November und 4. Dezember 2024 unter 3.400 qualifizierten Befragten durchgeführt, darunter 3.270 auf Kundenseite und 130 Führungskräfte aus Agenturen.
- Stellung und Markt: 39 % waren Senior Director, VP/SVP/EVP oder höher („Führungskräfte“) und 61 % „Fachleute“ (Director, Manager und Junior Executives). Beim Marktschwerpunkt arbeiteten 33 % im B2B, 23 % im B2C und 43 % in beiden Bereichen.
- Standort und Branche: Mit 37 % stammten die meisten Befragten aus APAC, gefolgt von Europa (32 %) und Nordamerika (31 %). Die häufigsten Sektoren waren Einzelhandel (24 %), B2B-Technologie (23 %), Finanzdienstleistungen (20 %), Gesundheitswesen (17 %) sowie Medien und Unterhaltung (10 %).
- Funktion: Die Befragten stammten aus verschiedensten Abteilungen, vor allem aus IT (25 %), Marketing (13 %), Werbung (12 %) und Digital/Technologie (8 %).
Implementierung von generativer KI.
Wir fragten Führungskräfte und Fachleute nach ihren Einschätzungen zum derzeitigen Status der Implementierung von generativer KI für Marketing- und CX-Initiativen. Basierend auf den gewählten Antworten wurden die Befragten unterteilt:
- Keine formale Implementierung: Von der Nutzung bzw. der formalen Implementierung generativer KI auf individueller oder Team-Ebene wird aktiv abgeraten.
- Pilotphase: Die meisten Projekte sind in der Pilotphase und Auswertung
- Implementierung und Auswertung: Funktionierende Lösungen sind implementiert und deren Effektivität wird ausgewertet.
- In Betrieb mit nachgewiesenem ROI: Wir haben funktionierende Lösungen implementiert und konnten den ROI belegen
Funktionale Gruppen.
Wir haben nach drei funktionalen Hauptgruppen unterteilt:
- Marketing: Marketing, Content/Redaktion, Produkt-Management, Werbung, Design oder Creative Services.
- Technologie: IT, Digital/Technologie, Web- oder Mobile-App-Entwicklung, Datenschutz/Sicherheit.
- Sonstige Business Operations, Kunden-Service, E-Commerce, Analyse, Beratung, HR, Produkt-Management, Forschung und Entwicklung.
Umfrage unter Verbraucherinnen und Verbrauchern.
Die Umfrage sammelte im November und Dezember 2024 Erkenntnisse unter 8.301 Befragten:
- Geschlecht: 51 % weiblich, 49 % männlich.
- Altersgruppen: 31 % (18–34), 36 % (35–54), 33 % (55+).
- Regionen: Europa (35 %), APAC (31 %), Nordamerika (23 %), Südamerika (12 %).
- Branchen: Wir haben die Befragten so ausgewählt, dass alle Teilnehmenden in jüngster Zeit nachweislich an digitaler Kommunikation in verschiedenen Sektoren beteiligt waren, darunter Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Medien/Unterhaltung, Touristik und Telekommunikation.
