Wie Agent-basierte KI Marketing-Kampagnen optimiert.

Adobe for Business Team

05-05-2026

Marketing-Teams haben heute Zugriff auf mehr Verbraucherdaten als je zuvor, doch ihre Fähigkeit, mit diesen Daten zu agieren, bleibt begrenzt. Die gestiegene Datenverfügbarkeit erfordert manuelle Analyse und Ausführung, was Marken daran hindert, in den entscheidenden Momenten auf Kundschaft zu reagieren.

Agent-basierte KI kann diese Lücke schließen, indem sie KI-gestützte Marketing-Insights liefert und Teams ermöglicht, entlang geführter oder automatisierter Workflows damit zu agieren. Indem sie repetitive, manuelle Aufgaben wie Kampagnen-Anpassungen und Datensortierung übernimmt, verändert Agent-basierte KI die Rolle von Marketing-Fachleuten – aus Kampagnen-Ausführenden werden jetzt strategische Führungskräfte.

Dieser Artikel behandelt folgende Themen:

Schauen wir uns jeden dieser Punkte im Detail an.

Wie Agent-basierte KI Marketing-Fachleuten hilft, Kampagnen-Engpässe zu überwinden.

Herkömmliche KI-Tools liefern normalerweise Vorschläge, die Marketing-Fachleute manuell in einem separaten Tool umsetzen. Agent-basierte KI hilft dabei, diesen Prozess zu koordinieren und in einigen unterstützten Workflows Teile davon gemäß benutzerdefinierten Richtlinien zu automatisieren. Agent-basierte KI-Systeme, die so konfiguriert sind, dass sie innerhalb von Markenrichtlinien arbeiten, können die Reibungsverluste manuellem Datenexporte und abteilungsübergreifender Übergaben beseitigen. Sie identifizieren und reagieren auch auf Veränderungen im Kundenverhalten oder Verhalten der Zielgruppe, verwalten dynamische Kundensegmente, beseitigen Zeitverschwendung und skalieren die Content-Produktion.

Reaktion auf sich veränderndes Kundenverhalten.

Agent-basierte KI kann Marketing-Kampagnen optimieren, indem sie in Echtzeit auf subtile Veränderungen im Kundenverhalten reagiert. Herkömmliche KI stützt sich oft stark auf historische Muster oder erfordert, dass Marketing-Fachleute manuell auf ihre Ergebnisse reagieren, was zu unpassenden Marketing-Botschaften für eure Zielgruppe führen kann. Agent-basierte KI kann in Umgebungen mit Verhaltens- und Interaktionsdaten aussagekräftige Veränderungen im Kundenverhalten erkennen und Marketing-Fachleuten helfen, mit relevanteren Erlebnissen zu reagieren. Das System kann dann die Absichten der Kundinnen und Kunden aus zeitnahen Verhaltens- und Interaktionssignalen analysieren und ableiten.

Diese kontinuierliche Erkennung kann das Kundenerlebnis direkt verbessern. Agent-basierte Systeme, die korrekt konfiguriert sind, können beispielsweise erkennen, wann eine Person der Kundschaft ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft, anstatt nur zu recherchieren. Das System kann dann Korrekturen an der User Experience empfehlen oder via vorbereitete Workflows genehmigte Anpassungen ausführen, um relevantere Informationen oder maßgeschneiderte Angebote bereitzustellen. Diese Funktionen helfen Marken dabei, auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und gleichzeitig eine nahtlosere und intuitivere Journey für Nutzende zu schaffen.

Orchestrierung dynamischer Zielgruppensegmente.

Über einzelne Interaktionen hinaus kann Agent-basierte KI Marketing-Kampagnen optimieren, indem sie verändert, wie Marken Kundengruppen verwalten. Traditionelle Segmentierung ist oft ein statischer Datenpunkt, der schnell veraltet. Agent-basierte KI kann in bestimmten Unternehmensumgebungen Echtzeitverhalten nutzen, um Kunden in Segmente zu gruppieren, die sich so schnell entwickeln wie Nutzende selbst. Diese spezialisierten Tools können dabei helfen sicherzustellen, dass euer Targeting immer relevant für die aktuelle Journey der Kundschaft ist.

Damit ein Agent-basiertes System dynamische Zielgruppensegmente optimieren kann, benötigt es eine zentrale Datenquelle. Der Aufbau eines einheitlichen Kundenprofils, das Web-, Mobile-, Offline- und Customer Relationship Management-Daten kombiniert, ist entscheidend. Dies kann dem Agent dabei helfen, mehrstufige Pläne präzise durchzudenken. Ein Agent kann beispielsweise erkennen, dass ein Kunde bereits einen Kauf abgeschlossen hat, und dabei helfen, das nachfolgende Messaging von Akquise-orientierter Ansprache auf Bindungs- oder Treue-Messaging in unterstützten Kanälen und Workflows umzustellen.

Beseitigung von Zeitfressern.

Interne Teams und Agenturen können Ressourcen effektiver nutzen, indem sie manuelle Abläufe automatisieren. Agent-basierte KI übernimmt dabei die spezifischen Aufgaben, die wertvolle Zeit verbrauchen.

Content: Automatisierung von Asset-Erkennung und Tagging.

Paid-Social-Media-Kampagnen: Echtzeit-Bidding und Optimierung von Kreativinhalten vorantreiben.

Kampagnen-Abläufe: Optimiertes Aufgaben-Routing und Team-Übergaben.

Content-Produktion skalieren.

Agent-basierte KI-Tools können die Content-Produktion mit Kontext und Richtlinien skalieren, um effektiv zu funktionieren. Große Unternehmen stoßen oft auf einen Content-Engpass, bei dem sie über die Daten für Personalisierung verfügen, aber die Kreativ-Assets fehlen, um mit der Nachfrage Schritt zu halten. Ein korrekt konfigurierter Agent kann diese Herausforderung bewältigen, indem er erkennt, wann ein Zielgruppensegment eine Hero-Image-Variation oder eine lokalisierte Headline benötigt und den genehmigten Produktions- oder Zusammenstellungs-Workflow für die Bereitstellung initiiert. Durch die Bereitstellung eines kontinuierlichen Stroms relevanter Inhalte kann Agent-basierte KI kontinuierlich kreative Variationen testen und optimieren, um herauszufinden, was bei Nutzenden am besten ankommt.

Wie Agent-basierte KI als euer Marketing-Co-Pilot fungieren kann.

Agent-basierte KI kann als strategischer Kollege fungieren, der Unternehmen dabei hilft, auf Erkenntnisse zu reagieren, sobald sie auftauchen. Adobe bietet die folgenden Unternehmenslösungen, um die Lücke zwischen Entdeckung (Discovery) und Ausführung zu schließen:

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