Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 12/ 13

MarTech löst sich von einzelnen Tools und Kampagnenmechanik und wendet sich KI-nativer Orchestrierung, gemeinsamen Datengrundlagen und einer strengeren Governance zu. Die Dynamik bei Produkten bleibt hoch, doch die bestimmende Botschaft ist eine der Führung: Der Vorteil entsteht aus Architektur, Koordination und disziplinierter Umsetzung, nicht aus zusätzlicher Software.

Datum

April 7, 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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Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu MarTech Insights KW 12/ 13 zusammen:

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KI-Orchestrierung wird zur neuen Steuerungsebene im MarTech

KI ging über die Unterstützung bei Inhalten hinaus und erreichte Planung, Koordination und Optimierung im gesamten Marketingumfeld.
Agentenbasiertes Marketing fand mehr Zuspruch, weil von Marken zunehmend erwartet wurde, nicht nur für Kunden auffindbar zu sein, sondern auch für die Algorithmen, die in deren Auftrag handeln.
Die Umsetzung entlang einzelner Kanäle verlor an Bedeutung, denn autonome Systeme galten als künftige Verwalter von Budget, Kreation, Targeting und Journeys über alle Bereiche hinweg.
Die Debatte über Eigenbau oder Zukauf wurde strategischer. Entscheidungen zu KI galten als Gestaltung eines Portfolios und nicht als klassische Softwarebeschaffung.

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Composable Datengrundlagen ersetzen den klassischen Stack

Das klassische Modell des MarTech-Stacks verlor Boden an eine composable Fläche, die auf gemeinsamen Datengrundlagen aufsetzt.
Einheitliche Datenplattformen entwickelten sich zum neuen Schwerpunkt; Anwendungen, Workflows und Agenten wurden zunehmend auf dieser Schicht verortet.
Databricks wurde wiederholt als Beispiel für diese Entwicklung angeführt, vor allem mit eigenem Lead-Scoring, KI-nativen Anwendungsfällen und einer flexiblen Architektur für die Aktivierung.
Marketing-Automatisierung wurde neu eingeordnet, als engere Orchestrierungsschicht und nicht als führendes zentrales System.

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Produktinnovation richtet sich auf Agenten, Offenheit und die Steuerung von Workflows

Salesforce soll die Marketing Cloud für das agentenbasierte Zeitalter neu bauen; das deutete auf einen tiefgreifenden architektonischen Neustart hin und nicht auf schrittweise Verbesserungen.
Der MCP-Server-Kurs von Adobe für Marketo Engage stach als Signal für Offenheit hervor und erlaubt eine engere Verbindung zwischen Marketo und MCP-fähigen KI-Tools.
Optimizely Opal wuchs um weitere KI-Agenten, breitere Integrationen, stärkere Funktionen zur Personalisierung und eine bessere Sicht auf die Governance.
Die Integration von Clay mit Claude zeigte den Drang, die Anreicherung von Daten direkt in dialogische Workflows zu holen statt in getrennte Arbeitsumgebungen.

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Koordination und Governance rücken in den Vordergrund

Das Agent Studio von BlueConic wurde über den Bedarf an einer koordinierenden Ebene beschrieben, die Prioritäten abstimmt, Konflikte auflöst und das Lernen über Programme hinweg verbessert.
Der Martech Stack Builder ergänzte eine Funktion für Verträge und Vereinbarungen und machte die Verwaltung des Stacks zu einer besser durchsuchbaren und operativ nutzbaren Ebene.
Datenschutz, Einwilligung, Governance für Metadaten und Kontrollpunkte galten als Kernanforderungen an die Gestaltung von MarTech und nicht als nachgelagerte Compliance-Aufgaben.
Die Erwartungen an die Führung veränderten sich, da die Rolle des Chief Marketing Technologist und das Denken in Systemen von Systemen strategisch an Bedeutung gewannen.

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Operative Disziplin erweist sich als wichtigster Engpass der Transformation

Ein wichtiges Signal für das Management lautete: Eine Freigabe allein setzt die Umsetzung nicht in Gang, weil viele Vorhaben weiterhin bei Enablement, Einführung und Nachhalten stecken bleiben.
Change Management blieb zentral; Erfolg hing zunehmend an Schulung, klaren Prozessen und definierten geschäftlichen Ergebnissen statt allein am Ausrollen von Tools.
Unternehmensarchitekten galten weniger als Torwächter und mehr als Beschleuniger, sofern sie früh eingebunden und mit den kaufmännischen Prioritäten verknüpft wurden.
Technische Schulden fanden im Management mehr Beachtung, sobald sie in Umsatzfähigkeit, kaufmännische Beweglichkeit und Reibung in der Umsetzung übersetzt wurden.

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Die Messung rückt näher an Umsatz und Entscheidungsqualität

Die Diskussionen über Messung entfernten sich von der Kampagnenaktivität und näherten sich Kundenmarge, Profitabilität, der Verfolgung des Umsatzes und der Entscheidungssprache auf Vorstandsebene.
Attribution wurde zunehmend als Fähigkeit zur Entscheidungsunterstützung gelesen und nicht als enge Übung in der Zuteilung von Anteilen.
Aktualisierte Kommentare von Gartner zur Auslastung wurden als positiveres Signal angeführt, dass die Nutzung der MarTech-Stacks von einem historisch niedrigen Niveau aus zunimmt.
Digitale Zwillinge wurden als weiterreichendes Konzept jenseits von Dashboards eingeführt, mit stärkerem Gewicht auf Simulation, Vorausschau und einem dynamischen Verständnis der Kunden.

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Playbooks für die Umsetzung werden praktischer und leistungsorientierter

Die Umsetzung von ABM blieb relevant; praktische Blaupausen und klare Ansätze zur Kampagnenplanung prägten die Nachfrage weiterhin.
Empfehlungen zu Paid Media richteten sich stärker auf Grundlagen der Umsetzung, etwa die Qualität des Setups, die Logik des Targetings und die Rolle starker organischer Signale vor der Verstärkung.
KI in der Umsetzung wurde als System von Workflows verstanden und nicht als eigenständiges Tool; bessere Ergebnisse hingen an einem stärkeren Prozessdesign und einer stärkeren Datenstrategie.
Funnel-Design und Outbound-Motoren blieben wichtig, vor allem dort, wo sie an strukturierte Wachstumssysteme und messbare kaufmännische Ergebnisse gebunden waren.

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Die Richtung im MarTech: weniger Tools, stärkere Systeme

Der Schwerpunkt von MarTech wanderte nach oben, von den Anwendungen zur Orchestrierung, und nach unten, von den Oberflächen zu den Datengrundlagen.
Anbieter gewannen nicht allein dadurch an Zuspruch, dass sie KI ergänzten, sondern indem sie KI über Integrationen, Governance, den Aufbau von Workflows und die Steuerung im Unternehmen operativ nutzbar machten.
Als am stärksten erschienen die Teams, die Architektur, Governance und Umsetzung auf kaufmännische Ergebnisse ausrichteten, statt die Zahl der Tools zu erhöhen.
Die übergreifende Richtung wies auf Vereinfachung, Offenheit und disziplinierte Operating Models als wichtigste Quellen des Vorteils.

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