KI-Agenten im Marketing: Wenn aus einzelnen Aufgaben ganze Prozesse werden

Vom Lead-Scoring bis zum fertigen LinkedIn-Post: KI-Agenten können heute ganze Marketingabläufe übernehmen. Klingt gut. Aber was bringt das Investment tatsächlich?

KI im Marketing entwickelt sich gerade weiter. Nach einzelnen GenAI-Tools rücken autonome Agenten in den Fokus. Sie können mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden, auf vorhandene Daten zugreifen und definierte Prozesse selbständig ausführen.

Interessant wird das vor allem bei Aufgaben, die regelmässig anfallen und heute noch viele manuelle Schritte erfordern.

Was KI-Agenten übernehmen können

Lead Management:
Leads bewerten, Nurturing-Prozesse anstossen und Informationen im CRM aktualisieren.

Budget-Optimierung:
Performance-Daten wie ROAS und CAC kanalübergreifend analysieren und Werbebudgets anhand der Conversion steuern.

Personalisierung:
Inhalte auf Websites und in E-Mails mithilfe von CRM- und CDP-Daten individuell ausspielen.

Publishing:
Auch ein organischer LinkedIn-Post lässt sich weitgehend automatisieren: Trend-Recherche, Content-Erstellung, Visual-Styling, Veröffentlichung und anschliessende Performance-Analyse greifen dabei ineinander.

Wie so ein Workflow konkret aussehen kann, zeigt das Video.

Die Basis: Systeme und Daten, die zusammenspielen

Mit jedem neuen KI-Tool wächst schnell auch der Technologie-Stack. Für autonome Agenten ist jedoch entscheidend, dass die vorhandenen Systeme miteinander verbunden sind.

Ein sauberer Datenfluss zwischen CRM, Marketing-Automation und Analytics schafft dafür die Grundlage. Ebenso wichtig ist die Datenqualität. Denn Agenten können nur mit den Informationen arbeiten, auf die sie zugreifen können.

Auf dieser Basis lassen sich beispielsweise Lead-Routing, Content-Repurposing, Ad-Bidding oder A/B-Testing automatisieren.

Wie viel Budget ist sinnvoll?

Als Orientierung nennt The Pedowitz Group für Unternehmen in einer frühen Wachstumsphase 10 bis 15 % des MarTech-Budgets für Automation und AI. Kosten für Implementierung, Integration sowie Daten und Governance werden dabei separat betrachtet.

Die Prozentzahl allein sagt allerdings wenig darüber aus, welches Budget für ein konkretes Unternehmen sinnvoll ist. Relevant sind die eigenen Prozesse: Wo entsteht heute hoher manueller Aufwand? Welche Abläufe lassen sich sinnvoll automatisieren? Sind Systeme und Daten dafür bereit? Genau dort lässt sich auch der mögliche ROI beurteilen.

Skill, Automatisierung oder Agent?

Für manche Aufgaben genügt ein guter KI-Skill. Andere lassen sich als automatisierter Workflow abbilden. Und wenn mehrere Arbeitsschritte, Systeme und Datenquellen zusammenspielen sollen, kann ein autonomer Agent interessant werden.

Finden Sie heraus, welcher KI-Einsatz zu Ihren Aufgaben und Prozessen passt. Sprechen Sie uns an.