Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 22/ 23

Die Martech-Diskussion verließ in den vergangenen zwei Wochen die allgemeine KI-Begeisterung und wandte sich praktischen Fragen zum Operating Model zu. Die deutlichsten Signale kamen von agentenbasierten Workflows, zusammensetzbarer Architektur, Datengrundlagen, der Governance in MarketingOps und der Konsolidierung der Anbieter rund um Content, Kontext und Aktivierung.

Datum

June 12, 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 22/ 23 zusammen:

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KI-Agenten & Workflow-Automatisierung

KI-Agenten verließen die Experimentierphase und übernahmen praktische Aufgaben im Martech-Betrieb: Lead Scoring, Arbeiten in Salesforce, Reporting, Kampagnenaufbau und GTM-Workflows.
ActiveCampaign, Conversion, Claygent, Claude, HubSpot, Supabase und n8n galten als Wegbereiter für schnellere Segmentierung, schnelleres Scoring, Nurture-Logik und Account-Recherche.
Agentenbasierte Workflows verlangten zunehmend nach Governance-Ebenen, darunter Spezifikationen, GitHub-Prozesse, CI-Prüfungen, Sicherheitsreviews und eine Freigabe durch Menschen.
Ein gemeinsamer Kontext erwies sich als entscheidender Schlüssel und verringerte die zersplitterten Übergaben zwischen Slack, Meetings, CRM, Kampagnensystemen und RevOps-Tools.

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Composable-Martech-Architektur

Die Martech-Architektur löste sich von der Verwaltung fester Stacks und rückte zu einem flexiblen Betriebssystem-Design, das auf Orchestrierung, APIs und gemeinsamem Kontext aufbaut.
Das Denken in Composable CDPs gewann an Bedeutung, weil Teams über monolithische Plattformen hinausblickten und nach passgenauen Tools suchten, die über Daten und Governance verbunden sind.
Zapier und ähnliche Orchestrierungsebenen galten als Bindegewebe zwischen zersplitterten Systemen in Marketing, Sales und Operations.
Die Abstimmung zwischen CMO und CIO wurde wichtiger, weil Martech-Entscheidungen immer stärker geschäftliche Ergebnisse, technische Machbarkeit und Governance-Anforderungen zusammenführen.

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Kundendaten & Identität

Datenqualität, Identitätsauflösung und die Reife des Warehouse galten als Voraussetzungen für skalierbare KI im Martech.
Cloud-Datenplattformen und Warehouses wurden als tragfähigere Grundlage für eine vollständige und aktuelle Customer Intelligence dargestellt als das CRM.
Meiro wurde als Kundendaten-Infrastruktur unterhalb von Aktivierungstools wie Bloomreach beschrieben und bekräftigte damit die Trennung von Datenbasis und Kampagnenumsetzung.
SAS Customer Intelligence 360 wurde für seine analytische Stärke, die Segmentierung, die Vermeidung von Abwanderung, den Lifetime Value und die Funktionen für verantwortungsvolle KI hervorgehoben.

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MarketingOps-Strategie

MarketingOps wurde neu als strategische Steuerungsebene verstanden, die die GTM-Umsetzung von den Briefings über die ICP-Definition und den Martech-Aufbau bis zur Übergabe an Sales absichert.
KI galt als Verstärker für einen disziplinierten Betrieb, aber als Risikoverstärker, wenn zentrale Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten schwach sind.
Bei Neueinstellungen zählten eher Urteilsvermögen, die Übersetzung ins Geschäftliche und Führung über Funktionsgrenzen hinweg als reines Tool-Wissen.
Martech-Audits und Scorecards gingen über die Bestandsaufnahme der Software hinaus und bewerteten operative Reife, Governance, Kampagnentempo und Umsatzrelevanz.

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Plattformbewegungen & Partnerschaften

Die berichtete Übernahme von Contentful durch Salesforce deutete auf den Versuch hin, die Content-Ebene rund um Agentforce zu stärken.
Die Übernahme von Scrunch durch Sitecore verdeutlichte die wachsende Nachfrage nach Einblick darin, wie KI-Suchmaschinen Marken deuten und beschreiben.
Die Funktionen zur KI-Sichtbarkeit in der Google Search Console bekräftigten, dass die Auffindbarkeit in KI-Systemen im Martech an Priorität gewinnt.
Die Zusammenarbeit von Databricks und Scott Brinker am „New Martech Stack for the AI Age“ deutete auf eine engere Annäherung von Dateninfrastruktur und Martech-Strategie hin.

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Käufererlebnis & Messung

Personalisierung wurde neu als Entscheidungslogik verstanden und nicht als oberflächliche Variation von Inhalten.
Das Käufererlebnis erhielt mehr Aufmerksamkeit, verbunden mit der Kritik, dass viele B2B-Systeme die Abläufe der Verkäufer optimieren und den Kauf zugleich erschweren.
Die Attribution geriet dort in die Kritik, wo sie interne Debatten über die Erfolgszurechnung auslöst, statt den Fortschritt der Käufer zu verbessern.
Der ROI im Martech galt als Frage des Operating Models, verknüpft mit Datenqualität, klaren Workflows, Governance und der Nutzung über Funktionsgrenzen hinweg.

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KI-Suche & Markensichtbarkeit

Die Sichtbarkeit in der KI-Suche wurde zu einer neuen Priorität im Martech, denn Marken müssen verstehen, wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und ähnliche Tools sie beschreiben.
Retrieval-Infrastruktur galt als entstehende Marketingfähigkeit für dauerhafte Sichtbarkeit in der KI-vermittelten Suche.
Das Markenmanagement reichte nicht mehr nur von Suchrankings bis zu Webinhalten, sondern umfasste auch den Kontext für Modelle, strukturierte Informationen und maschinenlesbare Autorität.
Signale von Sitecore, Scrunch und Google bekräftigten, dass die Auffindbarkeit in KI-Systemen Teil der zentralen Martech-Agenda wird.

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Agenda der Martech-Führung

Martech-Verantwortliche müssen KI-Agenten als Infrastruktur für Workflows behandeln und nicht als vereinzelte Produktivitätsexperimente.
Daten, Identität, Governance und ein gemeinsamer Kontext bleiben die entscheidenden Grundlagen, um KI sicher und produktiv zu skalieren.
Die Abhängigkeit von Plattformen verlangt genauere Prüfung, weil große Anbieter Funktionen für Content, Daten und Agenten in sich aufnehmen.
Die stärksten Teams werden Martech in ein vernetztes System für Kontext, Entscheidungen und Umsetzung verwandeln.

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