Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 42/ 43

In MarTech deutete sich in den vergangenen zwei Wochen ein pragmatischer Neuanfang an. Führungskräfte stellten Prozesse vor Tools, beschrieben agentenbasierte KI als Orchestrierungsebene und setzten verstärkt auf saubere Datenflüsse. Partnerschaften und einzelne Produktupdates unterstrichen den Weg vom Hype zur Umsetzung.

Datum

October 15, 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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Operating Model und Ordnung im Stack

Use Cases prüfen, bevor Plattformen erneuert werden, damit alte Komplexität nicht mitwandert.
Zuerst Tools mit geringem Nutzen entfernen, um Raum für spürbare Verbesserungen im Stack zu schaffen.
Grundlegende Umsatzverluste und Prozesse beheben, bevor KI aufgesetzt wird; erst dann entstehen echte Leistungsgewinne.
Marketing Operations als Disziplin mit Standards verstehen und nicht als Sammlung von Tools auf der Suche nach Zertifikaten.
Revenue- und Growth-Verantwortliche agieren als Architekten stabiler GTM-Systeme, nicht als Tool-Techniker.
Marketer sollten mit Marketing Operations zusammenarbeiten, um agentenbasierte KI erfolgreich in allen Workflows einzuführen.

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Agentenbasierte KI und Orchestrierung

Die Orchestrierungsebene rückt ins Zentrum und stimmt die Systeme so ab, dass über alle Kanäle hinweg ein einheitliches Erlebnis entsteht.
Agentenbasierte Ansätze verändern MarTech, weil sie Operating Models und die Arbeitsweise in den Communities umformen und nicht nur Funktionen ergänzen.
Marketingverantwortliche suchen KI, die Daten zusammenführt und Entscheidungen anleitet, statt weiterer Tools ohne Anbindung.
Das Gleichgewicht zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Kreativität bleibt entscheidend für Qualität und Markenintegrität.

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Denken in Composable- und Warehouse-Native-Ansätzen

Das Thema Composable AI gewinnt an Tempo; Ökosysteme untersuchen, wie modulare Funktionen die Marketingtechnologie verändern.
Die Debatte zwischen integrierten Suiten und Best-of-Breed geht weiter. Im Vordergrund steht dabei die Frage, woher der Nutzen kommt, und nicht die Einheitlichkeit.
Content Operations bewegen sich auf Composable-Modelle zu und ermöglichen wiederverwendbare Bausteine sowie schnelleres Experimentieren.

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Datenerhebung und Tracking

Automatisches Tracking über Seitenaufrufe hinaus macht die Auswertung komplexer und verlagert den Aufwand vom Tagging hin zur Gewinnung von Erkenntnissen.
Der Umgang mit Signalverlusten wird zur taktischen Aufgabe; Gateway-Ansätze verbessern die Genauigkeit und die nachgelagerte Performance der Anzeigen.
Teams überarbeiten ihre Tagging-Strategien und serverseitigen Muster, um die Analytik zu stabilisieren, bevor KI-Use-Cases ausgeweitet werden.

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Partnerschaften und Integrationen

Credera vertieft die Zusammenarbeit mit Treasure Data und rückt personalisierte Erlebnisse durch eine abgestimmte CDP in den Vordergrund.
Eine neue Kooperation mit MartechTribe geht der Frage nach, wie Composable AI Gestaltung und Praxis der Marketingtechnologie verändern wird.
Beiträge aus dem Ökosystem heben die Qualität der Integration und die Governance als Unterscheidungsmerkmale in Stacks mit mehreren Plattformen hervor.

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Produkt- und Release-Notes

Marketo stellte ein kommendes Release vor, das den Adobe Email Designer verbessert und damit redaktionelle Kontrolle und Umsetzungstempo stärkt.
Stimmen aus der Community bewerteten die Passung der Plattformen neu; einige Teams prüften Alternativen, weil bestimmte Suiten an Bedeutung verlieren.

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Events und Thought Leadership

In den Gesprächen rund um MOPs standen Vertrauen, klare Prozesse und das gemeinsame Lernen in der Community über dem Hype um einzelne Tools.
Berichte von Praktikertreffen hoben konkrete Umsetzungsbeispiele und maßvolle Wege zur Einführung von KI hervor.
Branchenexperten ordneten agentenbasierte KI als Fähigkeit ein, die in Operating Models verankert gehört und nicht als eigenständiges Tool vermarktet werden sollte.

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Content Supply Chain und Personalisierung

Der Einsatz von KI in der Content Supply Chain erhöhte Durchsatz und Qualität, ohne die redaktionellen Leitplanken aufzugeben.
Composable-Content-Ökosysteme galten als Grundlage für skalierbare Personalisierung und schnelle Iteration.

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