Agentenbasierte KI und MCP-Infrastruktur

• Salesforce überführte seine Model-Context-Protocol-Server in die allgemeine Verfügbarkeit, zusammen mit einem Data-360-MCP-Server und einem Agentforce-MCP-Client. Agentforce wird dabei als das Hostsystem dargestellt, das den Zugriff von Agenten auf Unternehmensdaten über den bestehenden Trust Layer authentifiziert und steuert.
• Adobe brachte MCP-Server für GenStudio for Performance Marketing und für Marketo Engage heraus. Marketer können damit schwache Werbemittel direkt aus Claude oder ChatGPT heraus analysieren oder Kundendatensätze abfragen, statt sich durch die Oberfläche der Plattform zu bewegen.
• Clay ergänzte seinen bestehenden tabellenbasierten Workflow um eine MCP-Schnittstelle, eine Kommandozeile und eine öffentliche API. Der Zugang zu Prospecting und Account-Recherche reicht damit über den Aufbau von Tabellen im Tabellenkalkulationsstil hinaus.
• Adobe Workfront AI Collaborators erreichte die allgemeine Verfügbarkeit und führt Agenten auf Basis von Microsoft Copilot Studio, Claude und Writer in einem gemeinsamen System of Record zusammen. Eine menschliche Prüfung ist im Workflow verankert, bevor etwas veröffentlicht wird.
• Arkose Labs baute die eigene Marketing-Website mit Claude Code von Anthropic und der MCP-Integration von Webflow neu auf. Zehn Jahre Content zogen in rund dreieinhalb Wochen um, während SEO erhalten blieb. In der Woche darauf setzte das Unternehmen einen vollständigen Produktlaunch in einem halben Tag um.
• Databox stellte einen AI Analyst vor, der Berichte, Präsentationen oder Dashboards direkt aus einem Chat-Prompt erzeugt. Er greift auf die bereits angebundenen Datenquellen eines Teams zu, statt jedes Mal einen neuen Bericht aufbauen zu lassen.

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Customer Data Platforms und der Wandel zur Data Cloud

• Databricks stellte CustomerLake vor, das als agentenbasierte CDP dargestellt wird. Das verstärkt die allgemeine Verlagerung von CDP-Funktionen in die Data-Warehouse-Ebene.
• Salesforce benannte Data Cloud in Headless 360 um und schloss damit eine Neupositionierung ab: vom eigenständigen CDP-Produkt hin zu einer Infrastruktur, die Daten in Databricks, Snowflake oder BigQuery belässt und über Zero Copy darauf zugreift.
• Uniphore brachte Uniphore Marketing AI auf den Markt und argumentiert, die CDP-Ära sei vorbei. An ihre Stelle träten eigene kleine Sprachmodelle und eine proprietäre Ebene für Identity Resolution, mit der sich Kampagnenergebnisse vor dem Start simulieren lassen.
• Bei Implementierungen von Adobe Experience Platform und Journey Optimizer sollen sich die Zeitpläne der Batch-Segmentierung an den Aktivierungsfenstern ausrichten und nicht daran, was für die Datenseite bequem ist. Die Profilmengen wachsen dabei auf 25 Millionen Datensätze pro Job zu.
• Preismodelle für Identitätsdaten, die anonyme Profile nach 90 Tagen verfallen lassen, wurden für Branchen mit langen Entscheidungszyklen als unpassend bezeichnet, etwa Reise, Automobil und Vermögensverwaltung. Dort brauchen gerade die wertvollsten Kunden am längsten bis zum Abschluss.

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Marketing Operations und die Disziplin RevOps

• Verantwortliche im Marketing Operations tragen zunehmend den Titel GTM Engineer oder Marketing Engineer. Der Wechsel hängt damit zusammen, dass Marketing-Operations-Fachleute die Verantwortung für den GTM-Stack übernehmen, die früher auf mehrere Abteilungen verteilt war.
• Revenue-Operations-Teams werden aufgefordert, Datenmodellierung zuerst als organisatorische und erst dann als technische Entscheidung zu behandeln. Marketing-Automation-Plattformen, CRMs, Abrechnungssysteme und Produktdatenbanken bilden die Realität der Kunden jeweils anders ab und lassen sich nicht einfach in einem Warehouse zusammenführen und damit für vollständig erklären.
• Berichtet wird von höherem Content-Output ohne entsprechenden Personalzuwachs. Ein Team verdreifachte die Content-Produktion bei unverändertem Budget und automatisierte zugleich das Lead-Routing und die Auswertung von Gesprächstranskripten.
• Mehrere Beiträge warnten davor, den Fehler der SaaS-Wucherung mit KI-Agenten zu wiederholen, und rieten davon ab, Dutzende Agenten für jeweils einen Zweck aufeinanderzustapeln, die jeweils eigenes Gedächtnis, eigene Dashboards und eigene Integrationen mitbringen, die nicht miteinander sprechen.
• Campaign Operations wird neu gedacht: Risikovermeidung steht vor der Ausführung. Eine falsch angewendete Ausschlussregel in der Segmentierung oder unklare Zielgruppenkriterien können eine Kampagne entwerten, bevor die erste E-Mail programmiert ist.
• Google baut KI direkt in das Reporting von GA4 ein. Die Zeit der Analysten soll weniger in das Zusammensuchen von Daten über verschachtelte Berichte fließen und stärker in die Deutung dessen, was die Daten bereits zeigen.

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CRM, Loyalty und Technologie zur Kundenbindung

• Bei CRM-Besetzungen rücken einzelne, sehr fähige Fachkräfte in den Vordergrund, die eine Lifecycle-Strategie festlegen und die Automatisierungen auch selbst bauen können. Mehrstufige CRM-Teams treten zurück, weil KI einen größeren Teil der Ausführung übernimmt.
• TRIFFT verband seine Loyalty-Engine mit dem Composer von Klaviyo. Loyalty-Ereignisse aus Kasse und App laufen damit innerhalb von Millisekunden in personalisierte SMS- und E-Mail-Trigger, nicht mehr im Batch-Zyklus.
• Ein IMC CRM Audit Tool ging im HubSpot App Marketplace an den Start. Es durchsucht ein verbundenes HubSpot-Portal in weniger als einer Minute und weist rund 25 Mängel der Datenqualität aus, mit direkten Links zu den Datensätzen, die korrigiert werden müssen.
• Marketing Automation im Automobilbereich reicht über E-Mail und SMS hinaus und erschließt dialogorientierte Abläufe in WhatsApp. Händlersysteme können Servicetermine und Reaktionen auf Rückrufe in einer einzigen Konversation abschließen, statt auf eine Website weiterzuleiten.
• Ein viel diskutierter Beitrag argumentierte, Plattformen wie Klaviyo, Mailchimp, Braze, Ometria, Dotdigital und Bloomreach seien Marketing-Automation-Plattformen und keine CRM-Systeme, auch wenn jede davon eine CRM-Strategie unterstützen kann.
• Ein realer Servicefehler zeigte die Grenzen heutiger Architekturen. Die Marketingplattform eines Versicherers verschickte eine Meldung über eine abgelehnte Zahlung drei Tage, nachdem die Zahlung bereits korrigiert worden war. Die Aktualität des Kontexts wiegt damit ebenso schwer wie die Geschwindigkeit der Nachricht.

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Plattformstrategie, Governance und Sicherheit

• Eine vielfach geteilte Analyse eines Angriffs auf einen Anbieter für Competitive Intelligence führte den Einbruch auf lange ungenutzte API-Zugangsdaten aus einem aufgegebenen Integrationsprototyp zurück. Darüber wurden OAuth-Token bei mindestens einem Dutzend angebundener Unternehmen mit Integrationen in Salesforce, HubSpot und Slack abgegriffen. Ein betroffenes Unternehmen reichte daraufhin eine Meldung bei der SEC ein.
• Der Vorfall wurde mit einem früheren OAuth-Token-Diebstahl vom August 2025 verglichen, der mehr als 700 Salesforce-Umgebungen betraf. Beide gelten als Symptome ungeregelter Berechtigungen von Drittanbieter-Apps innerhalb von CRM-Systemen.
• Kommentare zu den Schwierigkeiten eines großen E-Mail-Dienstleisters mit seiner Produktstrategie dienten als Beleg für ein Argument: MarTech-Anbieter, die ihren Funktionsumfang auf dem Weg zur All-in-one-Plattform ausweiten, schwächen oft genau die ein oder zwei Fähigkeiten, die sie überhaupt wettbewerbsfähig gemacht haben.
• Die Frage eines CIO aus dem Handel, ob man sich auf die eingebaute agentenbasierte Ebene einer einzelnen Commerce-Plattform verlassen kann, legte die Grenzen der Protokollkompatibilität mit UCP und ACP offen. Keine Plattform hält nativ sämtliche Produkt-, Preis- und Loyalty-Daten vor, die ein Agent für die Antwort auf eine Kundenfrage braucht.
• Das Konzept der „Plattformsteuer“ wurde weitergedacht: KI erhöht die organisatorischen Kosten für die Aufnahme neuer MarTech-Tools schneller, als Teams sie in den Betrieb bringen können, während die Lizenzkosten gleich bleiben oder sinken.
• Die Anbieterlandschaft wird so beschrieben, dass sie in einen „Hypertail“ aus KI-generierten Mikrotools zerfällt, die in Tagen statt Monaten entstehen. Das wirft neue Governance-Fragen rund um Schatten-IT auf.

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Auszeichnungen der Branche und Community-Events

• Die Jury der MarTech Mastery Awards 2026 der Association of National Advertisers berichtete, dass nur wenige Einreichungen KI im produktiven Einsatz in nennenswertem Umfang zeigen konnten. Die meisten beschrieben stattdessen Grundlagen, die für KI bereit seien.
• Die Jurierung der Tech Stack Awards 2026 von ADWEEK legte eine ähnliche Lücke offen, zwischen Organisationen, die KI ergänzt hatten, und Produkten, die den Umsatz nachweislich bewegten.
• Ein Live MarTech MCP Spotlight ist für den 10. September angesetzt. KI- und MarTech-Produkte wie Amplitude, Lovable, MoEngage, CaliberMind, GrowthLoop und Docket pitchen dort im Shark-Tank-Format vor einer Jury.
• Die MarTech Conference veranstaltet am 2. September ein Panel darüber, wie sich trotz unvollständiger Kundendaten handeln lässt. Eine weitere Session im September behandelt die Kommunikationslücke zwischen Content- und Datenteams.
• Eine Untersuchung von Anteriad unter mehr als 630 B2B-Marketern fand eine dauerhafte Lücke zwischen dem Vertrauen, das Teams ihren Daten zuschreiben, und dem, was diese Daten im praktischen Test tatsächlich leisten.

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Dank an Dan Mulhern, Debashrita Dutta, Maja Voje, Craig Kent, Matt M., Neerav Vyas, Alexander Zuniga Valerio, Rio Longacre, Danilo Tauro, Stephan Goetze, Scott Brinker, Fabio Can Alesi, Mike Rizzo, Gabe Larsen, Sana Remekie, Bill Hobbib, Christopher Marriott, Ken Madsen, Clark Barron, Mounir Nejjai, Larry Huck, Kevin Gosschalk, Varun Parmar, Karmen Strelec, Ravi Saraogi, Alberte T., Jason S., Maarten Bekkers, Martin Kihn, Akande Davis, Rob Sanchez, Pratik Desai, Kshitij Chopra, Kyle Pouliot, Ana Mourão, Nadia Davis, und Robyn MacMillan und alle anderen, die Impulse zu dieser Ausgabe beigetragen haben.

Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen findet sich auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/best-linkedin-cw-32-33-martech-insights-thomas-allgeyer-arjee/?trackingId=fnNF45WyyylYbryAauOfnA%3D%3D