KI und Automatisierung als Kerninfrastruktur von MarTech

• Schnelle Ausbreitung von KI-Agenten und KI-nativen Workflows für Marketingteams.

• Betont werden praktische Anwendungsfälle für KI statt allgemeinen Experimentierens.

• Zunehmend wird argumentiert, dass KI die Modelle für CRM, CDP und Kampagnenumsetzung umformt.

• Wachsende Zurückhaltung gegenüber KI-Plattformen als Blackbox und unkontrollierter Automatisierung.

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Verschlankung des MarTech-Stacks und Neugestaltung der Architektur

• Deutlicher Widerstand gegen aufgeblähte Stacks und Wildwuchs an Tools.

• Im Vordergrund stehen verbundene Systeme, Datenpipelines und der Zuschnitt der Integration statt der Zahl der Tools.

• Beispiele aus der Praxis zeigen den Wechsel von CDPs und den Umbau der Datenschichten für Transparenz und Kostenkontrolle.

• MarTech wird neu gelesen als Betriebssystem und nicht als Sammlung von SaaS-Lizenzen.

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Organisationsgestaltung und Operating Models für MarTech

• Der Aufbau eigener MarTech-Funktionen und von Centers of Excellence wird als Priorität hervorgehoben.

• Lücken bei Fachkräften und RevOps-Fähigkeiten gelten als wesentliche Hemmnisse.

• Betont werden Governance, klare Zuständigkeit und teamübergreifende Workflows statt für sich arbeitender Marketingteams.

• Die Erkenntnis setzt sich durch, dass MarTech-Reife mehr mit Organisation als mit Technik zu tun hat.

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Ausrichtung auf den Umsatz und Verzahnung von Sales und Marketing

• Anhaltende Schwierigkeiten mit gegenseitigen Schuldzuweisungen zwischen Sales und Marketing sowie mit der Attribution in der Pipeline.

• Gefordert werden gemeinsame Umsatzkennzahlen, Governance für Deal-Phasen und einheitliche Workflows in CRM-Systemen.

• Empfohlen wird, Deals nicht zu früh anzulegen und Definitionen des Lebenszyklus nicht auseinanderlaufen zu lassen.

• Mit Nachdruck wird vertreten, dass MarTech die Revenue Operations unmittelbar stützen muss.

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Daten, Analytics und Messstrategie

• Investitionsstrategien für Analytics werden als strategische Hebel hervorgehoben.

• Fallbeispiele zeigen erhebliche Kosteneinsparungen durch eine bessere Datenarchitektur.

• Attribution, die Messung entlang des Lebenszyklus und operative Dashboards werden als Kernfähigkeiten diskutiert.

• Wachsende Einigkeit besteht darin, dass Entscheidungen zum Datendesign im großen Maßstab finanziell durchschlagen.

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Anbieterlandschaft, Partnerschaften und Plattformentscheidungen

• Diskutiert werden die Bewertung mehrerer Anbieterlösungen und der Wechsel von Plattformen.

• Kritik an MarTech-Versprechen einer Alles-in-einem-Lösung und an der Positionierung der Anbieter.

• Hervorgehoben werden Bewertungen und Vertragsentscheidungen in Großunternehmen, die von Integration und ROI getrieben sind.

• Partnerschaften und die Positionierung im Ökosystem werden als strategische Entscheidungen über die Architektur verstanden.

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Playbooks aus der Praxis und Meinungsführerschaft in der Branche

• Strukturierte Frameworks wie MarTech Playbooks und Integrationsmodelle bleiben relevant.

• Berichte aus der Praxis konzentrieren sich auf Herausforderungen bei der Einführung im realen Betrieb.

• Deutliche Abkehr von hypegetriebenen Inhalten hin zu Erfahrungen aus dem operativen Betrieb.

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