Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 04/ 05

Weg von der Anhäufung von Tools, hin zu Klarheit auf Systemebene: So lässt sich die Entwicklung im MarTech der vergangenen zwei Wochen beschreiben. Führungskräfte konzentrierten sich darauf, Stacks zu vereinfachen, KI in den Regelbetrieb zu bringen und Operating Models neu zu gestalten, um Reibung zu verringern und die Umsetzung zu verbessern. Die Diskussion rückte entschieden vom Experimentieren zu dauerhafter Wirkung.

Datum

February 6, 2026

MarTech Insights

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu MarTech Insights KW 04/ 05 zusammen:

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Strategie und Verschlankung des MarTech-Stacks

Die Komplexität des Stacks gilt zunehmend als Wachstumsbremse und nicht als Vorteil bei den Fähigkeiten.
Tool-Audits und eine an der Customer Journey ausgerichtete Kartierung des Stacks entwickeln sich zu praktischen Wegen, um wieder Klarheit zu gewinnen.
Ein Plattformwechsel ohne Veränderung von Verhalten und Prozessen gilt verbreitet als wirkungslos.
Die Optimierung des Nutzens löst „Abdeckung“ als vorherrschendes Prinzip beim Design des Stacks ab.
Die Angst vor Migration wird neu eingeordnet als lösbares operatives Problem und nicht als strukturelles Risiko.

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Customer Data Platforms und Datenarchitektur

Der CDP-Markt teilt sich in plattformzentrierte und agentenbasierte Systemmodelle.
Die Grenzen zwischen CDPs und Aktivierungsebenen verwischen weiter.
Handlungsrelevante Daten zentral zu speichern ist entscheidend, um zersplitterte Customer Journeys zu vermeiden.
Die Hoheit über First-Party-Daten wird im KI-Zeitalter zur Voraussetzung im Wettbewerb.
Die CDP-Bewertungen von Gartner befeuern die Debatte über die Richtung der Plattformen, ohne für Einigkeit zu sorgen.

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KI im MarTech. Von Tools zu Operating Models

Der Nutzen von KI wird weniger durch Algorithmen begrenzt als durch den Zustand der Daten und die Abstimmung.
Agentenbasierte KI und kontextgetriebene Workflows zeichnen sich als nächster Umbruch in der Architektur ab.
Von KI wird erwartet, dass sie die Attributionsmodelle in den nächsten zwei Jahren spürbar verändert.
Die Verbreitung von KI verläuft je nach Region unterschiedlich und lässt die Unterschiede in der Wettbewerbsfähigkeit wachsen.
Daten als Betriebssystem zu begreifen findet mehr Zuspruch als ein auf Dashboards ausgerichtetes Denken.

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Reife von Marketing Operations und RevOps

Marketing Ops gilt zunehmend als Rückgrat skalierbaren Wachstums.
Die Trennung zwischen Marketingstrategie und operativer Umsetzung wird schärfer.
Zersplitterte Strukturen in Sales Ops und Marketing Ops untergraben die Transparenz beim Umsatz.
RevOps wird neu eingeordnet als Aufgabe der Datenkoordination und nicht als Problem der Nachfrage.
Die Laufbahnen in Marketing Ops verfestigen sich von aufbauenden Rollen bis hin zu Führungspositionen.

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Content, Demand Generation und Modelle für Interaktion

Relevanz löst Menge als wichtigsten Treiber der Content-Performance ab.
Postalische Direktwerbung wird neu definiert als messbarer und bewusst eingesetzter Kanal.
Sichtbarkeit in KI-Systemen beeinflusst die Markenerinnerung auch ohne direkte Zuordnung von Klicks.
Eine gezielte Auswahl beim Aufbau der Pipeline wirkt besser als Ansätze mit hohem Volumen.
Neue Konzepte wie Content Warehouses deuten auf einen bevorstehenden strukturellen Wandel hin.

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Plattformbewegungen, Marktsignale und Branchenereignisse

KI-native Plattformen werden zunehmend als Nachfolger der etablierten Automatisierungsanbieter dargestellt.
Vergleiche zwischen HubSpot und Salesforce bekräftigen die Abwägung zwischen Mittelstand und Großunternehmen.
Maßnahmen der Anbieter wie das Umbenennen zentraler Objekte stören eingespielte Workflows.
M&A-Aktivität im Bereich E-Commerce-E-Mail deutet auf neuen Konsolidierungsdruck hin.
Neue KI-gestützte Infrastruktur für Werbung und Medien weist auf eine tiefere Automatisierung der Einkaufsprozesse hin.

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Führung, Vertrauen und Lücken in der Umsetzung

Das Vertrauen in MarTech-Anbieter schwindet, weil Versprechen zur Umsetzung nicht eingelöst werden.
Viele „neue“ Erkenntnisse zeigen Lücken in der Umsetzung und kein fehlendes Wissen.
Erfolge im Marketing verdecken häufig operative Ineffizienzen und eine brüchige Datenbasis.
Führungskräfte sollen Prozesse und Governance in Ordnung bringen, bevor sie KI skalieren.
Der häufigste Grund für das Scheitern ist nicht der Anspruch, sondern die fehlende Disziplin in der Umsetzung.

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