Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 28/ 29

Die MarTech-Diskussion drehte sich in den vergangenen zwei Wochen um die Skalierung von KI, um strengere operative Disziplin und um stabilere Datengrundlagen. Fortschritt entstand weniger durch die Zahl der Tools als durch Orchestrierung. Marketer betonten Flexibilität, einen messbaren ROI und komponierbare Stacks, die mit dem schnellen Innovationstempo mithalten können.

Datum

July 23, 2025

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.

‍

Unseren Podcast anhören

KI & GenAI

CMOs heben KI vom Pilotprojekt zum Wachstumsmotor. Führende Teams verankern LLM-gestützte Wettbewerbsbeobachtung und vorausschauende Analysen in den täglichen Entscheidungen.
Schnelle Fortschritte bei KI machen langfristige Bindungen an eine Software riskant. Der Einkauf wendet sich kürzeren Verträgen mit belegtem Nutzen zu.
Agenten und Workflow-Bots automatisieren Routineaufgaben in Kampagnen und schaffen Stunden für Strategie und kreative Arbeit.
Programme für E-Mail, Social und Content übernehmen Modelle der Hyperpersonalisierung, die laufend aus zusammengeführten Kundendaten lernen.

‍

Marketing Operations & RevOps-Automatisierung

Leistungsstarke Teams prüfen ihre Stacks an der Strategie, streichen ungenutzte Lizenzen und verlagern Budget zu Tools, die für den Umsatz entscheidend sind.
Eine automatisierte Lead-Verteilung auf Low-Code-Plattformen beschleunigt die Übergabe und erhöht die Datengenauigkeit zwischen Marketing und Sales.
Der Druck, den Marketing-ROI zu belegen, legt Lücken bei den Erfolgskennzahlen offen. Verantwortliche in den Operations legen Messrahmen fest, bevor neue Technik startet.
Bücher und Playbooks zu anpassungsfähigen Engagement-Architekturen finden mehr Zuspruch als Vorlagen für schlanke, widerstandsfähige Stacks.

‍

Customer Data Platforms & Datenintegration

Teams betonen, anonyme und bekannte Besucherdaten zusammenzuführen, um Personalisierung in Echtzeit im großen Maßstab zu ermöglichen.
Eigens gebaute Konnektoren zwischen HubSpot und Google Ads zeigen den Bedarf an sofort einsatzfähigen Auswertungen, die Ausgaben mit der Wirkung auf die Pipeline verbinden.
SAS CI 360 tritt prominent hervor, während Marken alte Engagement-Abläufe auf einer komponierbaren Datenschicht erneuern.
Initiativen zur Konsolidierung zielen auf Datenintegrität und Governance als Voraussetzung für den Einsatz von KI.

‍

Werbung, SEO & Paid Media

Outbound-Vertrieb und Funnel im Paid Media rücken diszipliniertes Targeting und schrittweises Testen als Hebel für effizientes Pipeline-Wachstum in den Vordergrund.
Fallstudien zum Wachstum von SaaS betonen eine bewusste Reihenfolge der Kanäle statt einer wachsenden Zahl von Tools.

‍

Analytics & Attribution

Beratungen warnen, dass anspruchsvolle Werkzeuge ohne verbundene Datengrundlagen zu „teurer Raterei“ werden. Roadmaps für Analytics beginnen inzwischen mit der Zusammenführung der Daten und erst danach mit Dashboards.

‍

Neue Produkte & Themen rund um Partnerschaften

Neue, mit KI angereicherte Funktionen tauchen auf: bei der Beobachtung von Wettbewerbsinhalten, bei der agentenbasierten Orchestrierung und beim vorausschauenden Kontakt.
Integrationsschritte, am sichtbarsten bei HubSpot-zentrierten Migrationen und Plug-ins, zeigen das Interesse der Anbieter an einem reibungslosen Zusammenspiel im Ökosystem statt an einzelnen Funktionen.

‍

Newsletter abonnieren

Jede Woche die neuesten Beiträge direkt ins Postfach.