Best of LinkedIn: MarTech Insights KW 48/ 49

Die MarTech-Diskussionen dieser zwei Wochen laufen auf eine klare Aussage hinaus: Der Stack der Zukunft wird agentenbasiert und KI-gestützt sein, doch den Nutzen holen nur Teams mit tragfähigen Operating Models und sauberen Daten. Anbieter arbeiten mit Hochdruck daran, Plattformen und Arbeitsabläufe zusammenzuführen. Praktiker schließen derweil im Stillen die Lücken in Funnels, Operating Models und Kundendatenbeständen.

Datum

December 12, 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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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu MarTech Insights KW 48/ 49 zusammen:

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KI, Automatisierung und agentenbasierte Workflows

Das Marketing näherte sich agentenbasierten Operating Models an. KI-Systeme handelten dabei selbst, statt nur Inhalte zu erzeugen.
Führungskräfte hoben den Bedarf an Intelligenzschichten hervor, die Daten, Arbeitsabläufe und Entscheidungen über Kanäle hinweg zusammenführen.
Anbieter stellten KI-gestützte Orchestrierungswerkzeuge vor, die Journeys, Optimierung und Kampagnenerstellung in den Betrieb bringen sollen.
Neue Überlegungen verstanden KI als Mittel, um Unsicherheit über Ergebnisse zu verringern, und nicht nur als Instrument zur Verhaltensprognose.

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Datengrundlagen, CDP-Architektur und Entscheidungslogik

Mehrere Beiträge führten Lücken in der Personalisierung auf schwer zugängliche oder langsame Daten zurück, nicht auf fehlende Werkzeuge.
Composable CDP-Architekturen fanden mehr Zuspruch. Als skalierbare Muster galten die Aktivierung direkt im Data Warehouse und Reverse ETL.
Zentralisierte Daten und semantische Schichten galten als Voraussetzung für Entscheidungen in Echtzeit und für agentengesteuertes Marketing.
Praktiker warnten, dass Verhaltensdaten allein ohne kontextuelle und qualitative Signale in die Irre führen können.

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Customer Experience, Personalisierung und Lebenszyklus

Die Customer Experience entwickelte sich zur zentralen Messgröße der MarTech-Strategie. Gefordert wurden Einfachheit und Performance statt überladener Funktionsumfänge.
Personalisierung wurde neu als Dialog verstanden, den Kundensignale und KI-gestützte Empfehlungen gemeinsam formen.
Playbooks für den Lebenszyklus betonten einen frühen Start, Hebel für die Kundenbindung und datengetriebene Segmentierung für die Feiertagszeit.
Fachleute für Paid Media konzentrierten sich darauf, Schwachstellen im Funnel zu erkennen, bei Targeting, Qualifizierung und Demo-Abläufen.

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Plattformen, Produktveröffentlichungen und Bewegungen im Ökosystem

Ein großer Anbieter stellte ein einheitliches, auf KI ausgerichtetes Marketing-Operating-System vor, das Kreation, Daten und die Orchestrierung von Journeys verbindet.
Erweiterungen an Experience-Plattformen festigten den Anspruch auf eine führende Position bei Personalisierung in Echtzeit und in der DXP-Kategorie.
Eine umbenannte Engagement-Suite startete als eine einzige integrierte Plattform, die die Umsetzung verschlanken und die Effizienz erhöhen soll.
KI-gestützte Werkzeuge für E-Mail-Gestaltung und Kampagnenerstellung zeigten, dass weiter in die Produktivität der Kreation investiert wird.
Eine Lösung für den Rechtsmarkt führte KI-gestützte Signale für die vorausschauende Mandantenansprache vor und erweiterte damit die branchenspezifischen Anwendungsfälle.

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Operating Models, Governance und Führung

Diskussionen in den Marketing Ops betonten den Bedarf an klar festgelegten Zuständigkeiten, wenn Organisationen ihre Fähigkeiten ausbauen.
Governance-Rahmenwerke und bereichsübergreifende Abstimmung galten als unerlässlich, damit der Stack seinen Wert entfaltet.
Die organisatorische Aufstellung rund um das CRM zeigte sich als wiederkehrende Hürde für strategische Wirkung und Umsatzbeitrag.
MarTech-Verantwortlichen wurde empfohlen, als Übersetzer und Diplomaten aufzutreten und technische Tiefe mit der Abstimmung unter Beteiligten in Einklang zu bringen.

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Ad Tech, Messung und Performance

Der Schub durch KI in der Ad Tech galt als Kraft, die Planung, Einkauf und Optimierung im Vorfeld von 2026 umformt.
Die Diskussion über Messung ging über statische Attribution hinaus und richtete sich auf Systeme, die fortlaufende, agentenbasierte Entscheidungen tragen.
Beiträge warnten davor, den Einsatz von KI mit reiner Inhaltserstellung gleichzusetzen, und drängten auf Modelle, die sich an Ergebnissen ausrichten.
Die Diskussion über Schutzmechanismen und Model Governance ging weiter, während KI-Fähigkeiten immer tiefer in Media-Workflows einziehen.

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