Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 16/ 17

Im MarTech-Markt verschiebt sich der Schwerpunkt vom Anhäufen von Tools hin zur Leistung des Gesamtsystems. KI-Agenten, zusammensetzbare Architekturen und Datengrundlagen beherrschten die Diskussion, die deutlichste Botschaft war jedoch operativer Natur: Unternehmen brauchen bessere Integration, Governance und Messung, bevor sie weitere Technologie kaufen. Adobe, Hightouch, Adyen, Salesforce, Claude Skills und neue Aktivierungstools stachen als wichtige Signale für die weitere Richtung des Marktes hervor.

Datum

May 4, 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 16/ 17 zusammen:

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Überblick über den MarTech-Markt

Der Markt rückt vom Ausbau des Stacks ab und setzt auf Disziplin in der Umsetzung; Teams konzentrieren sich auf Integration, Governance und messbare Leistung, bevor weitere Tools hinzukommen.
KI verlässt die reine Beschleunigung der Content-Produktion und wandert in operative Workflows, darunter Kampagnenplanung, Datenqualität, QA und die autonome Unterstützung der Umsetzung.
Zusammensetzbare Architekturen gewinnen an Bedeutung, weil Unternehmen flexible Systeme suchen, die zentrale Daten mit spezialisierten Engagement-Tools verbinden.
Marketing Operations wird strategischer und verbindet Produktverantwortung, Governance der Systeme, technische Dokumentation und Verantwortung für den Umsatzbeitrag.
Die Messung löst sich vom MQL-Volumen und von der perfekten Attribution und stützt sich auf Experimente, Account-Signale, die Annahme durch Sales und das Vertrauen in die Pipeline.

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Stack-Strategie

In der Diskussion über den Stack geht es weniger um das Sammeln von Tools als um ein durchdachtes Design; Teams sollen mehr Wert aus dem vorhandenen MarTech ziehen, bevor weitere Komplexität hinzukommt.
Schwache Ergebnisse gehen vor allem auf fehlerhafte Logik, unklare Verantwortlichkeiten und schwache Ziele zurück, nicht auf fehlende Funktionen oder zu knappe Plattformbudgets.
Stack-Audits, Systemdokumentation und Integrationsarbeit rücken auf der Prioritätenliste nach oben, weil unverbundene Tools weiterhin operativen Leerlauf erzeugen.
Zusammensetzbare Architekturen finden mehr Zuspruch, weil sich einzelne Komponenten laufend verbessern lassen, statt eine störende Umstellung auf einen Schlag zu wagen.
Preisgestaltung und Verträge gelten als strategische Hebel, die das Kampagnenverhalten, die Abhängigkeit von Anbietern und die langfristige Wertschöpfung beeinflussen.

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KI-Agenten & Neugestaltung der Workflows

KI-Agenten verlassen die Experimentierphase und finden Eingang in strukturierte Marketing Operations, wo sie Kampagnenplanung, QA, Lead-Bearbeitung und Workflows zur Datenverbesserung unterstützen.
Das Update von Adobe Marketo Engage markiert einen großen Schritt in Richtung agentenzentrierter Abläufe, denn Kampagnenbriefings, Regelprüfungen und Lead-Importe werden dialogbasiert.
Adobe Project Halo baut die Darstellung einer agentenbasierten Plattform weiter aus, mit nativer Brand Intelligence, offener Datenanbindung und der Integration in Unternehmens-Workflows.
Salesforce Agentforce stärkt das Modell des Unternehmensagenten, indem es geregelte Customer Journeys, CRM-Daten und die Nutzung durch Fachanwender verbindet.
Claude Skills bringt wiederholbare Team-Workflows und führt die KI-Nutzung weg vom individuellen Formulieren von Prompts hin zu zentral gepflegten Arbeitsroutinen.

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Zusammensetzbare Architektur & Datenaktivierung

Composable MarTech gilt weniger als Tool-Philosophie als vielmehr als Operating Model für eine flexible, datengetriebene Kundenaktivierung.
Zentrale Daten werden zur Grundlage für Segmentierung, Personalisierung, Lead Scoring und KI-Anwendungsfälle, die den vollständigen Kundenkontext benötigen.
Eine Infrastruktur für Verhaltensdaten in Echtzeit gewinnt an Bedeutung, weil KI-gestützte Entscheidungen laufend Rückmeldung aus Kampagnenergebnissen und Kundenaktionen brauchen.
Die Finanzierungsrunde von Hightouch bestärkt das Vertrauen der Investoren in Reverse ETL, kontextgetriebene Aktivierung und zusammensetzbare Alternativen zu klassischen CDPs.
Datenaktivierung wird zu einer strategischen Fähigkeit, weil Teams die Intelligenzebenen direkt mit den ausführenden Systemen und den Engagement-Kanälen verbinden wollen.

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Messung & Verantwortung für den Umsatzbeitrag

Die Attributionsdebatte verschiebt sich von ausgefeilten Dashboards hin zur grundlegenden Datenqualität; fehlende Quelldaten und defektes Tracking gelten als eigentliche Ursachen.
Open-Source-Korrekturen für die Attribution und Workflows zur Bereinigung von Kampagnendaten zeigen die Nachfrage nach praktischen Lösungen, die die Genauigkeit der Berichte schnell verbessern.
Der MQL verliert an Gewicht, weil Teams sich an Signalen auf Account-Ebene, an der Entstehung von Opportunities, an der Annahme durch Sales, am Fortschritt in der Pipeline und am Pipeline-Wert orientieren.
Bei der Messung im B2B geht es weniger darum, jeden Touchpoint zu belegen, als darum zu erkennen, wo Marketing den Verlauf eines Deals spürbar verändert.
Das Experiment gewinnt an Glaubwürdigkeit und gilt als belastbareres Beweismodell als die perfekte Attribution, vor allem wenn Teams aus unvollständigen Daten verlässlich lernen müssen.

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Marktbewegungen & Produktsignale

Mit der Übernahme von Semrush weitet Adobe seine CX-Enterprise-Agenda auf SEO, Generative Engine Optimization und agentenbasierte Suchoptimierung aus.
Mit der Übernahme von Talon.One rückt Adyen Loyalty und Promotions näher an die Transaktionsebene, über Checkout, Zahlungen, Anreize und Entscheidungen in Echtzeit hinweg.
Die Series-D-Runde von Hightouch verstärkt das Marktsignal rund um Zusammensetzbarkeit, KI-Agenten und Alternativen zu klassischen Modellen der Customer Data Platform.
Der Beta-Start von Activemark zielt auf die Prüfung von Zielgruppendateien vor der Aktivierung und nutzt Kampagnenbriefings sowie per KI extrahierte Anforderungen, um Fehler in der Mediaumsetzung zu vermeiden.
Adobe Project Halo und die agentenzentrierten Marketo-Updates gelten als die deutlichsten Signale aus dem Enterprise-Segment für eine native Neugestaltung der KI-Workflows im MarTech.

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Marketing Operations & Talentmodell

Marketing Operations wird neu als Produktfunktion verstanden, mit Nutzern, Roadmaps, Dokumentation, Governance und messbaren Geschäftsergebnissen.
Die Rolle des Marketing Engineer gewinnt an Bedeutung, weil Teams Fachkräfte brauchen, die Markenverständnis, Performance-Logik, Systemdenken und Automatisierung verbinden.
Die Reife von RevOps gerät dort in die Kritik, wo Teams noch immer nachträglich reparieren, statt vorausschauend zu steuern und operative Disziplin zu halten.
Schlechte Dokumentation gilt als versteckte Produktivitätsabgabe, weil Teams Zeit damit verbringen, die Logik der Systeme zu rekonstruieren, statt die Leistung zu verbessern.
Die Signale aus dem Recruiting weisen auf CDP, RevTech-Architektur, technisches Produktmanagement und Fachkräfte für den Systemaufbau hin, weniger auf reine Tool-Bediener.

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Kaufverhalten & Anbieterbewertung

Der Einkauf von MarTech wird kritischer, weil intransparente Anbieterprozesse und angstgetriebene KI-Erzählungen Druck zu unnötigen Ausgaben für Tools erzeugen.
Anpassungsfähigkeit wird zum zentralen Kaufkriterium, weil starre Plattformen das Lock-in-Risiko erhöhen und den späteren Handlungsspielraum im Betrieb einschränken.
Lange Einführungszyklen für Suiten verlieren an Reiz, weil Unternehmen ihre Portfolios zunehmend über stärker gestaffelte und spezialisierte Stacks hinweg orchestrieren.
Teams sollen mit der geschäftlichen Fragestellung beginnen, bevor sie Analytics, Automatisierung oder KI-gestützte Workflows konfigurieren.
Die praktische Einkaufslogik lautet: erst prüfen, dann integrieren, dann steuern und nur dort kaufen, wo die Lücke in den Fähigkeiten eindeutig belegt ist.

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Suche, Content & Sichtbarkeit beim Kunden

Die KI-gestützte Suche verändert die Agenda der Sichtbarkeit, denn Marken müssen in Suchmaschinen, generativen Engines und agentenbasierten Oberflächen auffindbar sein.
Der Semrush-Schritt von Adobe führt SEO, GEO und ASO zu einer strategischen Diskussion über Markensichtbarkeit und Auffindbarkeit zusammen.
LinkedIn-Content wird als Eingabeebene für KI verstanden; das erhöht den Wert eigenständiger Erkenntnisse, die sich außerhalb des Kampagnenkontexts deuten lassen.
Authentizität und Transparenz bei KI werden zu Fragen des Markenvertrauens, weil das Volumen generierter Inhalte über Kanäle und Kundenkontaktpunkte hinweg zunimmt.
Barrierefreiheit gilt nicht nur als Compliance-Thema, sondern als Wachstumshebel, den Marketing-Operations-Teams möglicherweise aktiver unterstützen müssen.

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