Im B2B-Kaufprozess zählt jede Interaktion. Käuferinnen und Käufer recherchieren eigenständig, vergleichen Anbieter und nutzen mehrere Kanäle, bevor sie eine Entscheidung treffen. Sie erwarten, dass Marken ihre Bedürfnisse vorausahnen und Erlebnisse bieten, die auf ihre Unternehmensprioritäten ausgerichtet sind – statt generischer Kampagnen. Account-based Marketing (ABM) hilft Unternehmen, genau diese relevanten Erlebnisse zu schaffen. Zwar verbessert dieser Ansatz die Zielgruppenansprache, doch viele ABM-Programme fassen Accounts noch immer in breite Segmente, statische Stufen oder branchenbasierte Kampagnen zusammen. Da Buying Groups wachsen und die Unternehmensprioritäten von Account zu Account variieren, verlieren einheitliche Botschaften und Inhalte bei den einzelnen Ziel-Accounts zunehmend an Wirkung.

Bei besonders wertvollen Accounts begegnen Marketerinnen und Marketer dieser Herausforderung häufig mit einer 1:1-ABM-Strategie: Sie analysieren das Unternehmen, arbeiten eng mit dem Vertrieb zusammen und erstellen maßgeschneiderten Content für einen einzelnen Account. Diesen Prozess manuell für jeden Account durchzuführen, ist jedoch kaum skalierbar. Dieselbe Personalisierung auf Hunderttausende potenzieller Buying Groups auszuweiten, erfordert erhebliche finanzielle Mittel, Zeit und Ressourcen. Für ABM im großen Maßstab müssen Marketerinnen und Marketer den Schritt von traditionellen Systemen hin zum Segment-of-one-Marketing wagen.

Was ist Segment-of-one-Marketing?

Segment-of-one-Marketing ist die nächste Stufe des Account-based Marketings. Dabei kommen Customer Intelligence, KI und Content-Orchestrierung zum Einsatz, um den Kontext jedes Accounts zu verstehen, die richtigen Stakeholder zu identifizieren und kanalübergreifend relevante Erlebnisse in großem Maßstab bereitzustellen. So können Marketerinnen und Marketer tiefere, persönlichere Beziehungen zu Käuferinnen und Käufern aufbauen.

Dieser Artikel bietet Marketerinnen und Marketern einen praxisnahen Leitfaden dazu, wie Unternehmen personalisierte ABM-Erlebnisse für Käuferinnen und Käufer skalieren können – ohne die operative Komplexität zu erhöhen.

Zum Abschnitt:

• Von traditionellem ABM zu Segment-of-one-Marketing
• Was ist ABM im großen Maßstab?
• Warum lässt sich Personalisierung nur schwer skalieren?
• Die Grundlagen des Segment-of-one-Marketings
• Wie KI Segment-of-one-Marketing im großen Maßstab ermöglicht
• Eine ABM-Content-Strategie für Segment-of-one-Marketing aufbauen
• ABM im großen Maßstab messen
• ABM mit Segment-of-one-Marketing skalieren

Die Kerneinschränkung traditioneller ABM-Ansätze liegt in der Nutzung breiter Kundensegmente und stufenbasierter Kampagnen. Kaufentscheidungen in Unternehmen werden heute von größeren Buying Groups getroffen – aus IT, Marketing, Finanzen, Einkauf und Unternehmensteams –, die jeweils unterschiedliche Prioritäten und Bewertungskriterien mitbringen. Käuferinnen und Käufer recherchieren zudem eigenständig, vergleichen Lösungen, überprüfen Anforderungen erneut und binden im Verlauf des Entscheidungsprozesses neue Stakeholder ein.

Je unvorhersehbarer Kaufprozesse werden, desto schwerer fällt es auf breiten Account-Segmenten basierenden Kampagnen, alle beteiligten Stakeholder mit relevantem Engagement zu erreichen. Diese Entwicklung bewegt Marketing-Fachleute dazu, über breite Account-Segmentierungen hinauszugehen und auf kontospezifischere Engagement-Strategien wie 1:1 ABM zu setzen.

Segment-of-one-Marketing baut auf den Grundsätzen von 1:1 ABM auf und behandelt jeden Account als eigenes Segment. Mithilfe von Customer Intelligence, Intent-Signalen, der Engagement-Historie und dem Unternehmenskontext können Marketing-Fachleute Botschaften, Inhalte und Outreach gezielt auf die spezifischen Bedürfnisse eines Accounts abstimmen. Relevante Kommunikation und gezieltes Outreach zum richtigen Zeitpunkt können Kaufentscheidungen in Unternehmen maßgeblich beeinflussen – und das umso mehr, wenn diese Strategie im großen Maßstab eingesetzt wird.

ABM at Scale bedeutet, für ein gesamtes Portfolio an Zielaccounts personalisierte Erlebnisse bereitzustellen. Marketing-Fachleute nutzen Kundendaten, Engagement-Historien, Website-Aktivitäten und Intent-Signale, um die Unternehmensprioritäten und die Kaufphase jedes Accounts zu verstehen. Das hilft dabei, Käufererwartungen gezielter einzugrenzen. KI ermittelt die relevantesten Botschaften und Inhalte, während Automatisierung und Content-Orchestrierung die Lieferung über Marketing- und Vertriebskanäle hinweg koordinieren. Es geht nicht darum, mehr Accounts anzusprechen, sondern Erlebnisse für Buying Groups zu personalisieren.

Nehmen wir drei Unternehmenskunden auf eurer Zielliste. Das eine expandiert in neue Märkte. Das andere modernisiert seine IT-Infrastruktur. Das dritte konzentriert sich auf die Senkung der Betriebskosten. Eine einzige Kampagne kann diesen drei Prioritäten nicht gerecht werden. ABM at scale passt Botschaften, Inhalte und die Ansprache individuell auf jedes Konto an – so wirkt jede Interaktion relevant. Wenn eine Anzeige, E-Mail oder Vertriebsbotschaft die Unternehmensprioritäten eines Kontos widerspiegelt, ist die Bereitschaft zur Auseinandersetzung bei Einkäuferinnen und Einkäufern deutlich höher. Die Herausforderung besteht darin, diese Relevanz aufrechtzuerhalten, während die Account-Portfolios weiter wachsen.

Mit wachsenden Account-Portfolios wird jede Phase einer ABM-Strategie komplexer. Teams verbringen mehr Zeit mit der Verwaltung der Umsetzung als mit der Ansprache von Zielkunden. Zu den häufigsten operativen Herausforderungen gehören:

• Begrenzte Content-Produktionskapazität: Unterschiedliche Branchen, Buying Groups und Kaufphasen erfordern verschiedene Botschaften und Inhalte. Für jeden Account schnell neue Assets für die Vertriebsansprache zu erstellen, ist in der Praxis schlicht nicht möglich.

• Datenfragmentierung: Kundendaten sind häufig auf CRM-Systeme, Marketing-Automation-Plattformen, Analyse-Tools und Intent-Anbieter verteilt. Das macht es schwierig, für jedes Konto eine vollständige Übersicht oder eine schlüssige Strategie aufzubauen.

• Mehrere Stakeholder: Bei Unternehmenskäufen sind Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger mit unterschiedlichen Prioritäten beteiligt. Das erfordert rollenspezifische Botschaften und eine abgestimmte Ansprache über die gesamte Buying Journey hinweg.

• Manuelle Kampagnenumsetzung: Accounts recherchieren, Kampagnen erstellen und Marketing- sowie Vertriebsaktivitäten manuell koordinieren – all das bremst die Umsetzung, je mehr Zielkunden hinzukommen.

• Kanalübergreifende Konsistenz: Je personalisierter Kampagnen werden, desto schwieriger ist es, über E-Mail, Werbung, Websites, Events und Vertriebsansprache hinweg eine konsistente Botschaft aufrechtzuerhalten.

Deshalb kommt eine 1:1-ABM-Strategie häufig nur für eine überschaubare Anzahl besonders wertvoller Accounts zum Einsatz. Der Ansatz des Segment-of-one-Marketings kann dabei helfen, Personalisierung gleichzeitig für mehrere Accounts in großem Maßstab umzusetzen. Er befähigt Marketing-Teams, kontospezifischen Content mithilfe KI-gestützter Kampagnenproduktion zu erstellen und zu skalieren.

Erfolgreiches Segment-of-one-Marketing basiert auf vier miteinander verbundenen Fähigkeiten: einheitliche Kunden- und Account-Intelligenz, KI-gestützte Entscheidungsfindung, Content-Orchestrierung und Journey-Orchestrierung. Zusammen verschaffen diese Fähigkeiten Marketingverantwortlichen den Überblick, um jeden Account tiefgehend zu verstehen und eine solide Infrastruktur für ABM-Strategien aufzubauen.

Einheitliche Kunden- und Account-Intelligenz.

Jede personalisierte Interaktion beginnt mit einem vollständigen Überblick über den jeweiligen Account. Im ersten Schritt gilt es, Kundenprofile, Informationen zur Einkaufsgruppe, Intent-Signale, den Engagement-Verlauf und frühere Interaktionen zu erfassen. Das ermöglicht ein tiefes Verständnis darüber, wer an der Kaufentscheidung beteiligt ist, welche Prioritäten die einzelnen Stakeholder haben und an welchem Punkt der Buying Journey sich der Account befindet. Diese einheitliche Sichtweise gibt der KI den Kontext, um account-spezifische Präferenzen zu erkennen und einen echten Segment-of-one-Ansatz zu unterstützen. Bleiben Kundendaten über verschiedene Systeme verteilt, verlieren Marketingverantwortliche den Überblick über Account-Aktivitäten – und die Personalisierung verliert an Wirkung.

KI-gestützte Entscheidungsfindung.

Im Marketing analysieren KI-gestützte Lösungen Account-Aktivitäten und Signale zur Kaufphase, um zu erkennen, welche Accounts bereit für eine Kontaktaufnahme sind. Anschließend können sie für jeden Account die nächste empfohlene Maßnahme vorschlagen – einschließlich der passenden Botschaft, des richtigen Contents oder des geeigneten Angebots. Sobald sich das Verhalten eines Accounts ändert, aktualisieren sich diese Recommendations automatisch, sodass Marketing- und Vertriebsteams jederzeit wissen, wann und wie sie aktiv werden sollen. So wird Segment-of-one-Marketing auch über große Account-Portfolios hinweg realisierbar.

Content-Orchestrierung in großem Maßstab.

Content ist in personalisierten ABM-Programmen häufig der begrenzende Faktor. Statt für jeden Account neue Assets zu erstellen, entwickeln Marketingverantwortliche modulare Vorlagen, die auf Content-Wiederverwendung über Branchen, Personas, Kaufphasen und Produkte hinweg ausgelegt sind. KI generiert dabei die passenden Content-Varianten. Gleichzeitig sorgt die Content-Orchestrierung dafür, dass jeder Account die relevanteste Botschaft erhält. Entscheidend dabei: Jede Variante durchläuft die Brand-Governance, um sicherzustellen, dass sie den genehmigten Messaging-Richtlinien entspricht.

Customer-Journey-Orchestrierung.

Journey Orchestration verbindet mehrere hochwertige Interaktionen, indem sie in Echtzeit auf das Verhalten von Kundinnen und Kunden reagiert. Lädt beispielsweise eine Entscheidungsträgerin oder ein Entscheidungsträger einen Produktleitfaden herunter, nimmt an einem Webinar teil oder ruft erneut Preisinformationen ab, wird damit die nächste Interaktionsphase ausgelöst – per E-Mail, Werbung, Website oder durch den Vertrieb. Gleichzeitig erhalten andere Stakeholder im Account Nachrichten, die ihre jeweilige Rolle im Kaufprozess widerspiegeln. So bleibt das Engagement kanalübergreifend koordiniert und die Kontinuität ist gewährleistet, während der Account die Buying Journey durchläuft.

Jede Buying Journey erzeugt Account-Aktivitäten, Stakeholder-Interaktionen und Kaufsignale – weit mehr, als jedes Team manuell erfassen könnte. KI verwandelt diese Signale in konkrete Maßnahmen. Sie passt Content, Recommendations und Engagement-Strategien kontinuierlich an das Verhalten jedes Accounts an – für personalisierte Ansprache in großem Maßstab, die auch mit wachsendem Portfolio relevant bleibt.

Account-Priorisierung und Intent-Erkennung

Nicht jeder Ziel-Account befindet sich kurz vor der Kaufentscheidung. KI analysiert Intent-Daten, Website-Aktivitäten, Kampagnen-Engagement, CRM-Updates und bisherige Interaktionen, um Accounts mit stärkeren Kaufsignalen zu identifizieren. Sie bewertet das Engagement, bestimmt die aktuelle Kaufphase und priorisiert die Accounts mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit. Marketing- und Vertriebsteams nutzen diese Insights, um ihre Maßnahmen gezielt dort einzusetzen, wo sie die Kaufentscheidung am ehesten beeinflussen – statt jeden Account gleich zu behandeln.

Personalisierte Content-Recommendations

Sobald ein Account priorisiert ist, hilft KI dabei, den nächsten Informationsbedarf der einzelnen Stakeholder zu ermitteln. Sie stimmt Content, Messaging und Angebote auf die Unternehmensprioritäten des Accounts, die Rolle der jeweiligen Stakeholder und die aktuelle Kaufphase ab. Technische Stakeholder erhalten beispielsweise Implementierungsleitfäden, während Führungskräfte Erfolgsgeschichten von Kundinnen und Kunden oder ROI-fokussierten Content bekommen. Verändert sich das Engagement, aktualisiert KI diese Recommendations entsprechend – damit das Messaging während der gesamten Buying Journey relevant bleibt.

Automatisierte Journey Orchestration

Kaufentscheidungen folgen selten einem festen Ablauf. Stakeholder wechseln zwischen Recherche, Bewertung und internen Abstimmungen – und interagieren dabei über verschiedene Kanäle. KI reagiert auf dieses Verhalten, indem sie die nächstbeste Maßnahme empfiehlt, Folgemaßnahmen auslöst, den geeignetsten Kanal auswählt und die Ausführung automatisiert. Ändert sich die Kaufabsicht, passt sie die Interaktionen entsprechend an. So bleibt das Engagement über Marketing und Vertrieb hinweg koordiniert – mit durchgängiger Kontinuität im gesamten Kaufprozess.

Personalization ist auf Content angewiesen – doch die Content-Produktion wird oft zum größten Engpass. Die meisten Unternehmen erfassen genügend Kunden- und Account-Daten, um die Bedürfnisse der Käuferschaft zu identifizieren. Das eigentliche Problem bleibt dasselbe: genügend Content-Variationen zu erstellen, um verschiedene Accounts, Buying Groups, Branchen und Kaufphasen zu bedienen – ohne für jede Kampagne neue Assets von Grund auf entwickeln zu müssen.

Erfahrt, wie Marketingverantwortliche eine ABM-Content-Strategie aufbauen können, die personalisierte Erlebnisse für jeden Account liefert – ohne den Content-Aufwand zu erhöhen.

Von Kampagnen-Assets zu modularem Content

Für jeden Account in kurzer Zeit eine neue E-Mail, Landing Page, ein Video, eine Anzeige und ein Sales-Deck aufzubauen, ist schlicht nicht realistisch. Stattdessen gliedern Marketingverantwortliche Kampagnen in wiederverwendbare Content-Komponenten – etwa Headlines, Produktbotschaften, Kundenstories, Visuals, Videos, Proof Points und CTAs. Diese Komponenten werden nach Branche, Persona, Kaufphase und Produkt mit Tags versehen. Die Content-Orchestrierung stellt dann die passende Kombination für jeden Account zusammen. So können Teams personalisierte Kampagnen erstellen, ohne jedes Asset von Grund auf neu entwickeln zu müssen.

Content-Variationen mit KI skalieren

Content-Teams können KI einsetzen, um Variationen für verschiedene Zielgruppen und Kanäle zu erstellen. Eine einzige Kundenerfolgsgeschichte kann als Executive Summary für CMOs, als technischer Implementierungsleitfaden für CIOs, als kurze Social-Ad, als E-Mail-Nurture-Sequenz, als Landing Page oder als Sales-Präsentation dienen. Dieselbe Kampagne lässt sich außerdem für verschiedene Branchen, Zielaccounts, Buying Groups, Funnelphasen und Kanäle anpassen – ohne die Kernbotschaft zu verwässern. So vereinfachen Marketing-Teams ihre Content Supply Chain, ohne den Produktionsaufwand zu vervielfachen.

Governance und Konsistenz sicherstellen

Content-Varianten erhöhen zudem das Risiko inkonsistenter Botschaften. Brand-Governance sorgt dafür, dass jede Variante mit genehmigten Inhalten, Design-Systemen, rechtlichen Anforderungen und Compliance-Richtlinien übereinstimmt – bevor sie Kunden und Kundinnen erreicht. Freigabe-Workflows und Content-Standards stellen sicher, dass Aktualisierungen einmalig geprüft und konsistent über alle Kanäle hinweg umgesetzt werden. Besonders wertvoll: Teams können mithilfe von Performance-Messungen auch erkennen, welche Botschaften, Formate und Content-Varianten das Engagement fördern – und so kommende Kampagnen gezielt optimieren.

Damit ABM erfolgreich ist, verfolgen Marketerinnen und Marketer kontinuierlich die gesamte Account-Journey. Ziel ist es zu verstehen, welche Accounts voranschreiten, welche Stakeholder aktiv sind und welche Inhalte Opportunities voranbringen. Ein einfaches KPI-Framework hilft Marketing- und Vertriebsteams, die Leistung konsistent zu messen und gezielt zu verbessern, wo das Engagement noch Potenzial hat.

Die Zukunft von ABM dreht sich nicht um die Frage, ob man Personalisierung oder Skalierung wählt. Es geht darum, mit jedem Account eine individuelle Beziehung aufzubauen – Erlebnisse und die gesamte Journey passgenau auf ihn zuzuschneiden. Und das ganz ohne wachsende operative Komplexität. Da Buying Groups größer und Accounts vielschichtiger werden, brauchen Enterprise-Marketing-Teams einen KI-gestützten Ansatz, um Segment-of-One-Marketing wirklich zu realisieren.

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