Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 34/ 35

Die MarTech-Diskussion auf LinkedIn kreiste in den vergangenen zwei Wochen darum, mit weniger Mitteln mehr zu erreichen, GenAI in funktionierende Arbeitsabläufe zu übersetzen und aufgeblähte Stacks zu verschlanken. Praktiker hoben pragmatische Playbooks, gezielte Produktdemos und ein neues Augenmerk auf Identität, Attribution und die Auswahl des MAP hervor.

Datum

September 3, 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.

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KI und Super Agents

GenAI kommt vom Hype in die Umsetzung. Teams prüfen die verlässliche Anbindung von Tools über das Model Context Protocol und die Sicherheit des Stacks, statt nur auffällige Pilotprojekte zu starten.
KI wird für Customer Listening und Conversation Intelligence eingesetzt, um Erkenntnisse in Echtzeit sichtbar zu machen und relevantere B2B-Kampagnen auszulösen.
Voice Cloning entwickelt sich zu einem Markenwert und ermöglicht eine einheitliche Tonalität sowie hochpersonalisierte Audiowerbung über alle Kanäle hinweg.
KI-SDR-Super-Agents erreichen vom Konzept aus die Demo-Phase und deuten darauf hin, dass Prospecting und Erstkontakt automatisiert werden.
Führungskräfte warnen, dass KI-Orchestrierung nur dann Wert schafft, wenn klare Anwendungsfälle, belastbare Daten und tatsächliche Nutzung vorhanden sind.

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Marketing Automation und MAP

Die Best Practices für Marketo bleiben zeitlos: disziplinierte Datenqualität, strenge Namenskonventionen und eine enge Zusammenarbeit mit Sales.
Die Auswahl eines MAP ist eine Frage der Passung und keine Feature-Checkliste. Empfohlen wird, Bedarf und Unternehmenskultur zu erfassen, bevor eine Entscheidung fällt.
Die Empfehlungen betonen, Datenströme gezielt in das MAP zu führen, sie an definierten GTM-Abläufen auszurichten und Journeys zu entwerfen, bevor Automatisierungen gebaut werden.
Moderne Stacks aus CRM und MAP werden als Revenue-Systeme verstanden; KI-Funktionen gelten dabei als Revenue Intelligence und nicht als Zusatzmodule.

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CDP und Identity

Flexibilität im Umgang mit Identitäten ist eine Wettbewerbsanforderung. Anbieter positionieren sich über die nahtlose Anbindung an ESPs, CDPs und weitere Systeme.
Dem Gastgewerbe und anderen datenreichen Branchen wird geraten, zuerst die vorhandenen Gästedaten auszuwerten und danach CRM-Programme zu skalieren, um unmittelbar einen ROI zu erzielen.
Praktiker betonen die Aktivierung von First-Party-Daten statt einer wachsenden Zahl von Tools.

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Analytics und Messung

Attribution bleibt unvollkommen und dennoch nützlich. Teams wird geraten, Daten zusammenzuführen, klügere Modelle zu wählen und Schätzwerte als Richtungsanzeiger zu behandeln.
Performance-Marketer verdichten ihr Werkzeugset auf das Pragmatische: Search Console, Wettbewerbsanalyse, GA4, Tag Management, Mobile Measurement Partner und LLM-Assistenten.
Führungskräfte warnen vor Dashboard-Theater; Grundlagen und klare Daten schlagen immer dichtere Visualisierungen.

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Werbung und Media

KI-gestützte Media-Entscheidungen in Echtzeit kommen voran. Im Vordergrund steht eine einheitliche Aussteuerung ohne zersplitterte Daten und ohne Chaos bei der Attribution.
Paid-Media-Teams überprüfen die Komplexität ihres Stacks und drängen auf Systeme, die den Weg zur Entscheidung verkürzen und den operativen Aufwand senken.

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Sales Tech und RevOps

Der Übergang von MQLs zu echten Interessenten setzt sich fort; Intent und Qualifizierung rücken früher und näher an den Umsatz.
Marketing Operations wird als Systemarchitektur verstanden und nicht als Abarbeiten von Tickets, mit dem Auftrag, durchgängige GTM-Abläufe zu entwerfen.
Die Erzählungen rund um KI-SDRs und Revenue Intelligence zeigen, wie Marketing, Sales und Datenfunktionen zusammenwachsen.

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Web und Conversion

Praktiker zeigen schlanke Bauweisen, darunter No-Code-Formulare und Flow-Builder, die in moderne CMS-Seiten eingebettet werden und Erfassung wie Tests beschleunigen.
Im Fokus bleiben ein schneller Launch, Wartbarkeit und messbare Verbesserungen bei den qualifizierten Terminen.

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Dateninfrastruktur und Integration

Teams erproben MCP und verwandte Muster, um KI-Tools sicherer und schneller in den gesamten Stack einzubinden.
Das Interesse an sauberen Datenpipelines und geringer Entropie hält an; ROI-Denken wird dabei gegen den ständigen Aufwand abgewogen, Systeme in Ordnung zu halten.

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Strategie und Operating Model

Digitale Reife wird neu gefasst als Klarheit, Nutzung und Wirkung statt als Zahl der Plattformen.
Die Einstellung eines Marketing-Architekten gilt als Hebel, um Fachbereich und IT zu verbinden, Konventionen durchzusetzen und Verschwendung zu verringern.
Karriereempfehlungen für MarTech-Verantwortliche drehen sich darum, Vendor-Lock-in zu vermeiden, Daten zu nutzen und Omnichannel-Kompetenz aufzubauen.

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Events und Community

Praktiker berichteten von Erkenntnissen aus jüngsten Summits und nannten KI, Composability und die Ausrichtung am Umsatz als beherrschende Themen.
Kommende Vorträge und Sessions greifen weiterhin das sich schnell verändernde Umfeld und konkrete Anwendungsfälle auf.

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