Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 26/ 27

In den vergangenen zwei Wochen vollzog sich ein struktureller Wandel: weg von einzelnen KI-Funktionen, hin zu integrierten Systemen, die Daten unter Governance, Decisioning, Orchestrierung und Ausführung zusammenführen. Neue Produkteinführungen und Übernahmen beschleunigten die Annäherung der Kategorien. Praktiker benannten durchgehend Datenqualität, Integration und operative Disziplin als die entscheidenden Hürden für den Wertbeitrag.

Datum

July 10, 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 26/ 27 zusammen:

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Agentic MarTech wird zum Operating Model

Führende Teams bauen ihr Marketing auf KI-nativen Operating Models neu auf, statt bestehenden Stacks lediglich Agenten hinzuzufügen.
Neue Architekturen verbinden Daten, Lifecycle-Management, Richtlinien, Decisioning, Aktivierung, Messung und Governance.
KI liefert die besten Ergebnisse dort, wo Marketingprozesse klar dokumentiert, wiederholbar und messbar sind.
Uneindeutige Workflows brauchen weiterhin menschliches Urteilsvermögen, Freigabemechanismen und klar definierte operative Leitplanken.
Reasoning-Modelle könnten starre Regeln bei Scoring, Routing, Personalisierung und Journey-Orchestrierung nach und nach ablösen.

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Kundendaten- und Engagement-Plattformen wachsen zusammen

Databricks trat mit CustomerLake in den MarTech-Markt ein, einer agentenbasierten CDP, die direkt in das eigene Lakehouse eingebettet ist.
Die Plattform stellt kontinuierliches, KI-gesteuertes Customer Engagement als Alternative zu manuell konfigurierten Kampagnen dar.
Das warehouse-native Modell könnte doppelte Datenhaltung verringern und die Grenze zwischen Analytics und Aktivierung aufheben.
Der Ansatz setzt allerdings geregelte Datenhaltung, eine ausgereifte Identity Resolution und ausreichende Data-Engineering-Kapazitäten voraus.
Fertig paketierte CDPs bleiben deshalb pragmatisch für Organisationen, die noch an ihrer ersten einheitlichen Kundensicht arbeiten.

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Decisioning wird zum strategischen Kontrollpunkt

Anbieter konkurrieren zunehmend darum, Identität, Decisioning, Orchestrierung und Customer Engagement in einer einzigen Plattform zu kontrollieren.
Die klassischen Grenzen zwischen CDPs, ESPs, Engagement-Plattformen, Personalisierungstools und KI-Lösungen verwischen.
Mit der Übernahme von Aampe ergänzt MoEngage seine Engagement-Funktionen um Reinforcement Learning und Agenten auf Kundenebene.
Die Übernahme von Blueshift durch BlueConic deutet auf eine weitere Konsolidierung zwischen Kundendaten und Kampagnenausführung hin.
Im Wettbewerb geht es zunehmend um ein Operating System für Customer Engagement, nicht mehr um die Führung in einer einzelnen Softwarekategorie.

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Produkteinführungen und Partnerschaften erweitern das Ökosystem

Movable Ink brachte Programmatic CRM auf den Markt, Hightouch stellte seine Design-Studio-Funktionen vor.
GrowthX brachte GrowthOS heraus, um Strategie, Umsetzung, KI-Sichtbarkeit und Reporting in einem geschlossenen Kreislauf zu verbinden.
Deptify stellte eine Orchestrierungsebene vor, die getrennte Teams, Wissen und MarTech-Tools zusammenführen soll.
Apolaki präsentierte eine warehouse-native Plattform mit Schwerpunkt auf Einwilligungen, deren Datenbasis die Kunden selbst kontrollieren.
Knak erweitert sich von der E-Mail-Produktion hin zur zentralen Erstellung und Freigabe von Kampagnen über mehrere Kanäle.
Catalyst Solutions schloss eine Partnerschaft mit Aryma Labs rund um KI-gestütztes, statistisch belastbares Marketing-Mix-Modeling.
Zeta kündigte eine Partnerschaft mit Palantir an und stärkte damit die Verbindung zwischen Unternehmensdaten und Aktivierung.

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Architektur und Datenqualität entscheiden über die KI-Performance

KI verstärkt vorhandene Stärken bei Datenqualität, Prozessen und Integration, skaliert aber ebenso die vorhandenen Schwächen.
Standardisierte Kundendaten, Identitätsmanagement und semantischer Kontext werden zur Voraussetzung für den Einsatz von Agenten.
Messaging-Frameworks entwickeln sich zu strukturierten, maschinenlesbaren Systemen, die nachgelagerte KI-Anwendungen speisen.
Best-of-Breed-Stacks stehen vor steigenden Integrationskosten, wachsendem Wartungsaufwand und Verzögerungen bei Echtzeitdaten.
Native Integrationen und verlässliche Datenflüsse zählen zunehmend mehr als geringe Funktionsvorsprünge.
In regulierten Umfeldern kann Tokenisierung Personalisierung unterstützen, ohne Rohdaten von Kunden offenzulegen.

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Marketing Operations wird zur Steuerungsebene

Marketing Operations verwaltet nicht mehr nur Workflows, sondern übernimmt zunehmend die Verantwortung für das gesamte GTM-System.
Teams müssen festlegen, wie aus Signalen Entscheidungen werden, wo Automatisierung erlaubt ist und wann eine Freigabe nötig ist.
Neue Rollen entstehen rund um AI Engineering, Datenkontext, Agent Operations und Performance-Analyse.
MarTech-Fachleute werden zu Systembauern, weil KI die klassischen technischen Hürden der Entwicklung senkt.
Zentrale Produktionsumgebungen können verstreute Briefings, Freigaben und kanalspezifische Kampagnenprozesse ersetzen.
Die stärksten Organisationen werden ihre GTM-Architektur wie ein Produkt führen, das laufend verbessert wird.

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Der Einkauf verschiebt sich vom Kauf von Tools hin zum tatsächlich erzielten Wert

Käufer gehen über Feature-Checklisten hinaus und bewegen sich hin zu Demonstrationen konkreter Anwendungsfälle und detaillierten Erklärungen zur Funktionsweise.
Die Kosten eines Tools müssen den Integrationsaufwand, den laufenden Betrieb, Verzögerungen bei Daten und doppelt vorhandene Funktionen einschließen.
Kaum genutzte Plattformen und fehlerhafte Workflows können mehr Verschwendung verursachen als die Ausgaben für Softwarelizenzen.
Investitionsbegründungen für MarTech gewinnen an Glaubwürdigkeit, wenn sie als Transformation des Unternehmens dargestellt werden und nicht als Optimierung des Marketings.
Der Vergleich mit leistungsstarken Architekturen der eigenen Branche bietet eine belastbarere Grundlage als allgemeine Anbieter-Rankings.
Architektur, Fähigkeiten des Teams und operative Reife sollten über Vertragsverlängerungen und die Konsolidierung von Plattformen entscheiden.

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Menschlicher Kontext bleibt ein Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb

Ein geregelter Messaging-Kontext könnte wertvoller werden als weitere Tools zur KI-gestützten Content-Erstellung.
KI-Systeme brauchen Produktwissen, Kundenprobleme, Unterscheidungsmerkmale und Anwendungsfälle, nicht nur den Tonfall der Marke.
Composable Technologie und Automatisierung sind weiterhin dazu da, Kreativität, Relevanz und menschliche Kundenerlebnisse zu unterstützen.
Authentizität, Vertrauen und handwerkliche Qualität lassen sich durch Technologie weiterhin nur schwer im großen Maßstab reproduzieren.

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