Wichtige Erkenntnisse

• Die praktischen Anwendungsfälle von KI lassen sich in zwei klare Kategorien einteilen.
• Größte Erfolge: Content-Generierung, agentenbasierte KI, Lead-Scoring.
• Bei den risikoärmsten Optionen werden Ihre Kundendaten niemals berührt.
• Der Bucket bestimmt die Governance, nicht den Wert.
• Beginnen Sie mit risikoarmen Ansätzen und gehen Sie dann zu datenvernetzter KI über.

Jedes Marketing-Operations-Team hat den Reiz von KI gespürt und die meisten haben bereits einige Experimente durchgeführt. Doch die Diskussion stagniert meist an derselben Stelle: Die Begeisterung für die Möglichkeiten von KI ist groß, aber es herrscht wenig Klarheit darüber, welche KI-Anwendungsfälle ein ausgelastetes Eloqua- oder Marketo-Team zuerst angehen sollte. Das Ergebnis sind viele Pilotprojekte und wenige erfolgreiche Produktiveinsätze. Die Teams, die den Durchbruch schaffen, gehen einen einfachen, aber entscheidenden Schritt anders vor.

Sie betrachten KI nicht länger als eine einzige Fähigkeit, sondern kategorisieren sie nach der Art der von ihr ausgeführten Aufgaben. Daher ist es am sinnvollsten, KI-Anwendungsfälle nicht als eine einzige, zu aktivierende Funktion zu betrachten, sondern als zwei unterschiedliche Aufgaben. Zu wissen, welche Aufgabe die KI übernehmen soll, bestimmt genau, wie sorgfältig man mit ihr umgehen muss.

Zwei Wege, KI im Marketing-Operations-Bereich einzusetzen

Im Marketing-Operations-Bereich gibt es zwei grundlegend verschiedene Arten von KI-Anwendungsfällen, und deren Trennung ist die wichtigste Gewohnheit, die ein Team entwickeln kann. Der Unterschied liegt nicht im technologischen Fortschritt, sondern darin, ob das Tool auf echte Kundendaten zugreift.

Die erste Kategorie umfasst KI, die mit Ihren Kundendaten arbeitet – Funktionen, die Kontaktdatensätze, Segmente oder Kampagnen innerhalb Ihrer Plattform lesen oder bearbeiten. Die zweite Kategorie umfasst KI, die die Produktivität Ihres Teams steigert, ohne auf Kundendaten zuzugreifen – Tools, die Sie beim Erstellen, Überprüfen, Recherchieren und Dokumentieren unterstützen, ohne dabei jemals einen tatsächlichen Abonnenten zu sehen. Beide Ansätze sind legitim und gehören in ein modernes Unternehmen. Sie bergen jedoch sehr unterschiedliche Risiken, und dieser Unterschied sollte Ihre Entscheidung für den jeweiligen Ansatz beeinflussen. Für einen umfassenderen Überblick darüber, wie diese Tools den Arbeitsalltag verändern, empfehlen wir Ihnen unsere Analyse der Zukunft von KI und Marketing-Automatisierung.

Kategorie 1: KI, die mit Ihren Kundendaten arbeitet

Dies ist das, was die meisten Menschen sich als Erstes vorstellen: intelligente Funktionen, die in Eloqua und Marketo integriert sind und auf Basis realer Kundendaten agieren. Diese KI-Anwendungsfälle versprechen die größten Effizienzgewinne, erfordern aber auch die intensivste Überwachung. Hier unterscheiden sich KI für Eloqua und KI für Marketo von generischen Tools, da der Wert aus den plattformeigenen Daten und nicht aus einer nachträglich hinzugefügten Funktion resultiert.

Inhaltsgenerierung innerhalb der Plattform

Die praktischste Option ist die Content-Generierung. Die integrierte generative KI von Eloqua erstellt Betreffzeilen und Textkörper anhand einer kurzen Eingabeaufforderung und liefert Marketern so schnell einen ersten Entwurf zur Optimierung anstelle eines leeren Bildschirms. Die Dokumentation von Oracle zur KI-gestützten Content-Generierung von Eloqua ist besonders lesenswert, da sie einen wichtigen Punkt hervorhebt: Die zugrunde liegenden Modelle sind vortrainiert und werden nicht mit Ihren Kundendaten trainiert.

Dieser Unterschied ist wichtig, wenn man diese Option mit den Produktivitätstools im zweiten Bereich vergleicht. Die Content-Generierung ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI in Eloqua ihre Berechtigung hat: Sie komprimiert stundenlange Textbearbeitung auf Minuten, wobei der Mensch weiterhin das letzte Wort behält. Oft ist dies der erste Anwendungsfall datenbasierter KI, den ein Team aktiviert, gerade weil die Ergebnisse so einfach zu überprüfen sind. Um genauer zu erfahren, wo diese Funktion zu finden ist und wie sie sicher aktiviert wird, lesen Sie unseren ausführlichen Artikel über KI-generierte Inhalte in den Eloqua-Editoren.

Agentische KI und Orchestrierung

Die nächste Entwicklungsstufe ist agentenbasierte KI – Systeme, die nicht nur Aktionen empfehlen, sondern diese innerhalb definierter Rahmenbedingungen ausführen. Adobe AI treibt diese Entwicklung stark voran: Die Arbeit von Adobe an Marketo agentenbasierter KI zeigt, wohin die Reise geht – mit speziell entwickelten Agentenfunktionen, die Lead-Importe bereinigen, automatisierte Programm-Qualitätssicherung anhand Ihrer Best-Practice-Regeln durchführen und sogar mehrstufige Customer Journeys auf Basis eines Briefings erstellen.

Einige dieser Funktionen sind bereits verfügbar, andere werden derzeit noch eingeführt. Prüfen Sie daher, welche Funktionen in Ihrer Instanz verfügbar sind, bevor Sie Ihre Planung darauf ausrichten. Für Teams, die mit Entwicklungsarbeiten überlastet sind, ist dies einer der überzeugendsten Anwendungsfälle für KI, da er die wiederkehrenden Orchestrierungsaufgaben optimiert, die den Marketing-Operations-Kalender unbemerkt belasten. Dies ist KI für Marketo in ihrer ambitioniertesten Form, und da sie auf Kundendaten basiert, gehört sie eindeutig in den Bereich der streng überwachten Prozesse. In unserem Leitfaden zu Marketos agentenbasierter KI – Agent Studio, Lead-Orchestrierung und Buying Group Intelligence – erläutern wir das Gesamtbild.

Intelligenteres Lead-Scoring und Segmentierung

Die dritte datenbasierte Option ist KI-gestütztes Lead-Scoring und die Segmentierung. Traditionelles Scoring basiert auf statischen Regeln, die von einem Menschen festgelegt und dann vergessen werden. KI-gestütztes Lead-Scoring hingegen analysiert Verhaltensmuster in großem Umfang und passt sich an veränderte Daten an, um die Accounts mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Die Segmentierung funktioniert nach demselben Prinzip und erkennt Mikrosegmente, die bei einem manuellen Export verborgen blieben. Wenn Sie diese Technologie strukturiert integrieren möchten, haben wir in einem Begleitbeitrag erläutert, wie Sie KI nutzen können, um einen intelligenteren und strukturierteren Marketing-Automatisierungsplan zu erstellen . Die Stärke dieser Technologie liegt gerade darin, dass sie Ihre sensibelsten Daten verarbeitet. Genau diese Daten bestimmen die notwendigen Sicherheitsvorkehrungen für diese KI-Anwendungsfälle.

Kategorie 2: KI, die die Produktivität steigert, ohne Kundendaten zu berühren

Der zweite Bereich ist der ideale Ausgangspunkt für die meisten Teams. Diese KI-Anwendungsfälle beschleunigen die Arbeit der Mitarbeiter, ohne jemals Kundendaten offenzulegen. Dadurch sind sie die schnellsten und risikoärmsten Optionen. Dies ist KI für Marketingteams in ihrer zugänglichsten Form, und der Nutzen zeigt sich meist schon in der ersten Woche. Da bei dieser Anwendung keine Live-Daten verarbeitet werden, kann sie ohne aufwendige Sicherheitsprüfung eingeführt werden.

Entwurf, Brainstorming und Umnutzung

Ein universeller Assistent eignet sich hervorragend, um aus einer groben Skizze einen ersten Entwurf zu erstellen, ein Webinar in fünf Social-Media-Posts umzuarbeiten oder Kampagnenideen zu entwickeln. Dafür benötigen Sie keine Kontaktdatensätze; Sie arbeiten mit Ideen und Texten, nicht mit Kundendaten. Diese KI-Anwendungsfälle liefern vom ersten Tag an Mehrwert. Unsere Zusammenstellung praktischer KI-Anwendungen im Marketing stellt einige dieser alltäglichen Erfolge vor.

Qualitätssicherung, Dokumentation und Prozessgestaltung

KI ist ein unermüdlicher Prüfer. Ob Checkliste für die Kampagnenerstellung, E-Mail-Prüfung gemäß Markenrichtlinien oder unübersichtliche Prozesse – KI erstellt QA-Notizen und saubere Dokumentation schneller als jeder Mensch. So eingesetzt, steigert KI unauffällig die Qualität im gesamten Betrieb. Da sie keine Live-Daten sieht, ist ein breiter Einsatz problemlos möglich. Der gleiche Wandel hin zu Low-Code und KI, den wir in „ 8 Wege, wie Low-Code und KI Marketing-Automatisierungsstrategien revolutioniert haben“ beschrieben haben , gilt auch hier: Kleine Produktivitätstools summieren sich zu einem deutlich schnelleren Team, und diese KI-Anwendungsfälle erleichtern alles Weitere.

Recherche und Zusammenfassung

Schließlich ist KI ein starker Partner für Recherche und Zusammenfassung. Sie kann umfangreiche Anbieterdokumente analysieren, Plattformfunktionen vergleichen oder Ihr Team innerhalb von Minuten auf den neuesten Stand eines Themas bringen. Sie ist eine der am meisten unterschätzten Optionen, da sie Zeit spart, ohne die Datensicherheit zu gefährden – ein klarer Vorteil für Marketingteams, die schnellere Antworten ohne neue Risiken benötigen.

Wie man die richtigen KI-Anwendungsfälle für den Einstieg auswählt

Mit zwei Aufgabenbereichen vor Augen wird die Reihenfolge der Arbeitsschritte einfach. Beginnen Sie mit Aufgabenbereich 2, wo die Arbeit nahezu kein Datenrisiko birgt und sich sofort auszahlt: Entwurf, Qualitätssicherung und Recherche. Sorgen Sie dafür, dass sich Ihr Team wohlfühlt, Routinen etabliert werden und Vertrauen in die Ergebnisse entsteht, bevor Kundendaten verarbeitet werden. Gehen Sie dann zu Aufgabenbereich 1 über: Zuerst Content-Erstellung, dann KI-gestütztes Lead-Scoring, dann agentenbasierte KI, wobei Sie in jedem Schritt Governance-Strukturen einführen. Eine praktische Faustregel: Wenn ein Fehler nur eine Überarbeitung erfordert, handeln Sie schnell; wenn er einen Kunden erreichen könnte, verlangsamen Sie das Vorgehen und fügen Sie einen Kontrollpunkt hinzu.

Viele Teams lassen beispielsweise im ersten Monat KI ihre Kampagnen entwerfen und die Qualitätssicherung durchführen. Sobald der Workflow als zuverlässig gilt, schalten sie die Content-Generierung ein und integrieren datengetriebene Funktionen erst danach. Indem Sie Ihre KI-Anwendungsfälle diesem schrittweisen Vorgehen anpassen, halten Sie die Dynamik hoch und das Risiko gering. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, schnell Mehrwert zu generieren und gleichzeitig die risikoreichsten KI-Anwendungsfälle für den Moment aufzusparen, in dem Ihre Sicherheitsvorkehrungen getroffen sind. Wenn Sie dies in einen umfassenderen Plan einbinden, zeigt unsere Strategie für Enterprise-Marketing-Automatisierung bis 2026, wie die KI-Sequenzierung in die Gesamtstrategie passt.

Governance und Leitplanken für KI in Eloqua und Marketo

Governance ist der entscheidende Faktor, der ein nachhaltiges KI-Programm von einem risikoreichen unterscheidet. In Eloqua und Marketo unterliegt jede KI-Funktion, die Kontaktdatensätze liest oder schreibt, denselben Governance-Pflichten wie die zugehörige Datenbank. Daher müssen plattforminterne Tools strengeren Prüfverfahren unterzogen werden als beispielsweise ein Chatbot, den Ihr Team zur Erstellung von Briefings nutzt. Konkret bedeutet dies, dass bei allen kundenbezogenen Vorgängen ein Mitarbeiter eingebunden sein muss, dokumentiert werden muss, welche KI-Anwendungsfälle für echte Daten freigegeben sind, und Produktivitätstools sowie datenbasierte Tools als zwei separate Richtlinien behandelt werden müssen.

Eine einfache, vierteljährlich überprüfte Liste genehmigter Anwendungen reicht in der Regel aus, um die Sicherheit der Teams zu gewährleisten, ohne sie auszubremsen. Dies ist kein Grund zum Zögern, sondern ermöglicht Ihnen, schnell und verantwortungsbewusst zu handeln. Für den umfassenden Wandel von manuellen zu KI-gestützten Prozessen erläutert unser Artikel über klassische Marketingprozesse im Vergleich zur neuen KI-Welt die Strategie. Unser Hinweis darauf, dass Automatisierung nicht automatisch funktioniert, unterstreicht die Notwendigkeit, menschliches Urteilsvermögen auch bei der Skalierung beizubehalten.

Fazit

Praktische KI-Anwendungsfälle lassen sich nicht einfach per Knopfdruck aktivieren, sondern erfordern eine Reihe von Entscheidungen darüber, welche Aufgaben an KI delegiert werden und wie viele Daten jeweils verarbeitet werden. Teilen Sie die Arbeit in zwei Bereiche auf: Beginnen Sie mit Produktivitätssteigerungen ohne Datenrisiko und erweitern Sie Ihr System schrittweise um datenbasierte Funktionen wie die KI-gestützte Inhaltsgenerierung von Eloqua, KI-gestütztes Lead-Scoring und die agentenbasierte KI von Marketo, sobald Ihre Governance ausgereift ist. Teams, die ihre KI-Anwendungsfälle so strukturieren, profitieren von der Geschwindigkeit ohne das damit verbundene Datenrisiko. Benötigen Sie Unterstützung bei der Auswahl der passenden Optionen für Ihre Eloqua- oder Marketo-Umgebung? 4Thought Marketing hilft Ihnen gerne bei der Entwicklung Ihrer Roadmap.

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Häufig gestellte Fragen