Marketing-Verantwortliche: Steigende Erwartungen, sinkender Einfluss

Die Verantwortungsbereiche der CMOs wachsen, doch ihre Budgets schrumpfen: Marketingbudgets machen im internationalen Schnitt nur noch fünf Prozent des Unternehmensumsatzes aus. Gleichzeitig ist der Anteil der CMOs, die an wichtigen Entscheidungen beteiligt sind, in den letzten zwei Jahren von 70 Prozent auf 55 Prozent gesunken. Obwohl generative KI (Gen AI) im Marketing immer stärker genutzt wird – etwa für Content-Erstellung, Kundensegmentierung und digitale Kampagnen – geben weltweit nur 15 Prozent der Marketingverantwortlichen an, dass Routineaufgaben in ihrem Bereich automatisiert sind. Die meisten Teams sind nach wie vor stark mit manuellen Tätigkeiten beschäftigt, wodurch ihnen weniger Zeit für Markenaufbau, Innovation und Kundenbindung bleibt. Auch mithilfe aktueller MarTech- und Datenstrategien gelingt es zu selten, Echtzeitdaten für nahtlose Kundenerlebnisse zu nutzen: Nur 18 Prozent der Marketer sind überzeugt, dass sie Kundenerlebnisse erfolgreich personalisieren. Das unterstreicht die Notwendigkeit einer stärkeren Zusammenarbeit zwischen Marketing und IT, vor allem auf Führungsebene. Die Kombination aus CIO-Kompetenz und CMO-Kundenverständnis ist entscheidend, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen und echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

„Die Anforderungen an CMOs steigen extrem: Sie sollen Umsatzwachstum generieren und gleichzeitig Experten für Daten und KI sein. Sie müssen für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen Marketing betreiben. Doch vielen fehlen die nötigen Ressourcen, Kontrolle und Klarheit, um den Anforderungen gerecht zu werden. KI-Tools könnten Abhilfe schaffen, liefern aber oft keine ausreichend guten Ergebnisse, weil Budgets, Strategie und Technologie nicht aufeinander abgestimmt sind“, erklärt Martina Sennebogen, Vorstandsvorsitzende bei Capgemini Österreich. „Marketer müssen ihre Rolle grundlegend neu denken – nicht nur als Support-Funktion, sondern als Abteilung, die Kundenerlebnis und Unternehmenswachstum entscheidend voranbringen kann.“

Effekt bleibt begrenzt

Fast sieben von zehn Großkonzernen setzen derzeit generative KI im Marketing ein – manche nur geringfügig, andere bereits sehr umfangreich. Der Anteil von KI-Investitionen an den gesamten Marketingtechnologie-Investitionen stieg von 64 Prozent im Jahr 2023 auf 79 Prozent in diesem Jahr. Dennoch bleibt der Effekt überschaubar: Nur sieben Prozent der Marketer bestätigen, dass KI die Effizienz im Marketing deutlich gesteigert hat. Viele Unternehmen kämpfen mit der Skalierung von KI-Pilotprojekten. Obwohl die Erwartungen an agentische KI hoch sind, setzen die meisten Unternehmen die Technologie nur zögerlich ein. Fast 70 Prozent der Befragten sehen Potenzial für autonome oder Multi-Agenten-KI im Marketing, doch nur wenige testen oder nutzen diese Technologien tatsächlich. Fehlende Kompetenzen, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken sowie ethische Fragen und geringes Vertrauen in autonome KI-Entscheidungen bremsen die Entwicklung.

Integration von KI

Für 61 Prozent der Marketer steht die Integration von Sales- und Go-to-Market-Strategien ganz oben auf der Agenda – doch weniger als ein Viertel verfügt über gemeinsame KPIs, was zu fragmentierten Prozessen und unzureichenden Kundenerlebnissen führt. Eine engere Zusammenarbeit zwischen CMOs und CIOs ist entscheidend, damit Daten, Systeme und Teams so aufeinander abgestimmt sind, dass KI messbaren Mehrwert liefert. Gleichzeitig sehen 68 Prozent der Marketingverantwortlichen einen dringenden Weiterbildungsbedarf für ihre Teams in den Bereichen KI, Ethik und Business-Strategie. Um Marketing im KI-Zeitalter neu zu positionieren, empfiehlt die Studie CMOs, ihre Arbeitsabläufe grundlegend zu überdenken und KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu integrieren. CMOs sollten Marketing menschenzentriert, optimiert und zukunftsfähig gestalten und sich als Treiber für Kundenerlebnis und Wachstum positionieren. Entscheidend sind dabei die Zusammenarbeit mit CIOs, der Abbau von Silos im gesamten Unternehmen, Investitionen in KI-Kompetenzen und eine erfolgreiche Interaktion zwischen Menschen und KI. So lassen sich Technologie und Daten mit strategischen Prioritäten in Einklang bringen.