Marketing Automation am Beispiel Wafios: lohnende B2B-Vorteile
Vermehrt sind Marketingstrategien gefragt, die Kunden individuell ansprechen. Hersteller Wafios geht mit Marketing Automation als gutes B2B-Beispiel voran.
10 praxisnahe Beispiele, wie KI B2B- und B2C-Marketing verändert
Noch immer verlassen sich viele Marketingverantwortliche auf Erfahrung, Intuition und Bauchgefühl. Stattdessen braucht es menschliches Urteilsvermögen in Verbindung mit der Effizienz und Skalierbarkeit künstlicher Intelligenz (KI).
KI ist längst kein Hype mehr, sondern Realität im Arbeitsalltag. Besonders im Marketing nimmt der Einsatz stark zu: Bereits 57 % der Unternehmen nutzen KI für Marketing und Kommunikation.[1] Im Bereich generativer KI sehen sogar 96 % der Firmen einen positiven Einfluss auf ihren Geschäftserfolg.[2]
Das Potenzial ist enorm – sowohl im B2B als auch im B2C. Doch während B2B-Marketing stark auf Lead-Generierung, Vertrieb und personalisierten Content abzielt, dominieren im B2C dynamische Kampagnen, Realtime-Personalisierung und automatisierte Produktempfehlungen.
1. Warum KI im Marketing mehr als ein Trend ist
Künstliche Intelligenz hat sich in kürzester Zeit von einem Hype zum festen Bestandteil moderner Marketingstrategien entwickelt. Unternehmen, die heute auf KI setzen, automatisieren nicht nur Prozesse – sie schaffen personalisierte Erlebnisse, erkennen Muster im Kundenverhalten in Echtzeit und verbessern kontinuierlich die Performance ihrer Maßnahmen und Kampagnen.
Besonders im Mittelstand zeigt sich das Potenzial deutlich: Mit begrenzten Ressourcen lassen sich durch KI enorme Effizienzgewinne erzielen – etwa durch automatisierte Content-Erstellung, smarte Segmentierung oder prädiktive Kampagnenplanung. In einem aktuellen IW‑Report heißt es: 82 % der deutschen Unternehmen berichten von Produktivitätssteigerungen durch den Einsatz generativer KI. Im Schnitt lägen diese Steigerungen bei 13 % pro Jahr.[3]
Dabei geht es nicht um einzelne Tools, sondern um einen grundsätzlichen Wandel im Marketingverständnis: weg vom Gießkannenprinzip, hin zu datengetriebenen Entscheidungen und skalierbaren Prozessen.
Die Frage ist längst nicht mehr, ob KI sinnvoll ist. Sondern: Wie gelingt der Einstieg – und was bringt konkret Erfolg?
2. Unterschiede im KI-Einsatz zwischen B2B und B2C
Künstliche Intelligenz verändert Marketingprozesse in nahezu allen Branchen – doch der konkrete Einsatz unterscheidet sich je nach Geschäftsmodell grundlegend.
Im B2B-Marketing geht es häufig um komplexe, beratungsintensive Produkte mit langen Entscheidungszyklen. Hier hilft KI vor allem dabei, qualifizierte Leads zu identifizieren, personalisierte Inhalte entlang des Funnels auszuspielen und Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern. Generative KI kann bei der Erstellung von Whitepapers, E-Mails oder Produkttexten unterstützen – immer mit dem Ziel, die individuelle Customer Journey zu verbessern und interne Ressourcen zu entlasten.
Im B2C-Marketing hingegen steht die unmittelbare Interaktion mit großen Zielgruppen im Vordergrund. Ob personalisierte Produktempfehlungen im Onlineshop, dynamische Preisgestaltung im E-Commerce oder Chatbots im Kundenservice: Der Fokus liegt auf Relevanz, Geschwindigkeit und Skalierung. Hier entfaltet KI ihr Potenzial vor allem über Echtzeitdaten, Verhaltensmuster und automatisierte Touchpoints.
Was beide Ansätze verbindet: KI ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist die Fähigkeit, strategisch relevante Use Cases zu identifizieren, passende Tools auszuwählen und das Team mitzunehmen. Denn nur wenn Technologie und Mensch zusammenspielen, entstehen echte Wettbewerbsvorteile – egal ob im B2B oder B2C.
3. 10 konkrete Use Cases aus der Praxis
Wie lässt sich KI im Marketing konkret nutzen – jenseits von Buzzwords und Zukunftsvisionen? Die folgenden Beispiele aus dem Mittelstand zeigen: Es braucht keine Millionenbudgets, um KI gewinnbringend einzusetzen.
Entscheidend sind der richtige Use Case, ein klarer Plan – und die Bereitschaft, Prozesse neu zu denken.
B2B – 5 Beispiele aus der Praxis
1. Lead-Qualifizierung mit Predictive Scoring im Maschinenbau
In einem Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau kommen regelmäßig Anfragen über Website, Messen und Vertriebskanäle herein – doch nicht alle Kontakte sind relevant. Eine KI-gestützte Lead-Scoring-Lösung analysiert historische CRM-Daten, Interaktionen und demografische Merkmale, um Leads automatisch zu bewerten. Statt jeden Kontakt manuell zu prüfen, sehen Marketing und Vertrieb sofort, welche Leads priorisiert werden sollten.
Vorteil: Die KI entlastet die Teams, erhöht die Abschlusswahrscheinlichkeit und ermöglicht eine bessere Ressourcenverteilung im Vertrieb.
2. Individualisierte Angebotserstellung bei einem IT-Dienstleister
Ein IT-Systemhaus mit Fokus auf Cloud-Lösungen erstellt viele projektbasierte Angebote. Mithilfe generativer KI (z. B. Azure OpenAI oder GPT-Modelle) werden individuelle Angebotsbausteine automatisch erstellt: passende Texte, Nutzenargumente, technische Erklärungen. Die KI greift auf Projektparameter, CRM-Daten und eine Wissensdatenbank zu.
Vorteil: Die Angebotszeiten verkürzen sich drastisch – und die Inhalte sind trotzdem individuell und fachlich präzise.
3. Dynamische Content-Personalisierung im SaaS-Marketing
Ein Softwareanbieter nutzt eine KI-Plattform, die Website-Inhalte in Echtzeit anpasst – je nachdem, aus welcher Branche oder mit welchem Interesse Besucher die jeweilige Webseite aufrufen. Kommt jemand aus dem Bereich Automotive, sieht derjenige andere Anwendungsbeispiele und Formulierungen als ein Besucher aus dem Energiesektor.
Vorteil: Die Relevanz der Inhalte steigt, die Absprungrate sinkt – und die Lead Conversion nimmt spürbar zu.
4. SEO-Content-Optimierung für Nischenprodukte
Ein Hersteller von Messtechnikprodukten möchte seine Sichtbarkeit in Suchmaschinen erhöhen, ohne großes Content-Team. Ein KI-gestütztes SEO-Tool analysiert relevante Keywords, generiert Cluster, schreibt Textvorschläge und erstellt Meta-Beschreibungen. Die Redaktion prüft und verfeinert die Vorschläge.
Vorteil: Die Content-Produktion wird beschleunigt, ohne an Qualität zu verlieren – bei gleichzeitig besserer SEO-Performance.
5. Automatisierte E-Mail-Kampagnen für Fachveranstaltungen
Ein mittelständisches Unternehmen organisiert regelmäßig Fachveranstaltungen. Über SAP Emarsys beispielsweise werden Event-Kampagnen KI-gestützt automatisiert: Versandzeitpunkt, Betreffzeile und Inhalt variieren je nach Öffnungs-, Klick- und Anmeldeverhalten der Empfänger:innen.
Vorteil: Die Kampagnen wirken relevanter, werden besser geöffnet – und sparen enorm Zeit im Marketingteam.
B2C – 5 praxisnahe Use Cases
1. Produktempfehlungen im E-Commerce
Ein Mode-Onlineshop integriert eine KI, die auf Basis von Kundenverhalten, früheren Käufen und Retouren passgenaue Produktempfehlungen generiert – sowohl im Shop als auch in E-Mails. Der Algorithmus berücksichtigt individuelle Vorlieben, Stilpräferenzen, Wetterdaten und sogar Farbtrends.
Vorteil: Die Empfehlungen sind relevanter und sorgen für höhere Warenkorbwerte – ohne manuelles Eingreifen.
2. KI-gestützte Betreffzeilenoptimierung für Newsletter Onlinehandel
Ein Handelsunternehmen im Bereich Drogerie nutzt generative KI, um Betreffzeilen für Newsletter automatisch zu erstellen, zu testen und zu optimieren. Die KI analysiert dabei historische Öffnungsraten, Produktkategorien, Zielgruppensegmente und saisonale Anlässe – und erstellt daraus maßgeschneiderte, konversionsstarke Betreffzeilen.
Vorteil: Die Öffnungsraten steigen signifikant, Tests laufen automatisiert und Marketingteams gewinnen Zeit für strategische Aufgaben. Zudem kann die KI helfen, das Wording auf verschiedene Zielgruppen auszurichten.
3. Newsletter-Personalisierung in einem D2C-Start-up
Ein Kosmetik-Start-up analysiert mithilfe von KI das Verhalten seiner Kundschaft: Welche Produkte werden wann gekauft? Was wird zurückgeschickt? Auf Basis dieser Daten segmentiert die KI automatisch die Zielgruppen und erstellt personalisierte Newsletter-Inhalte.
Vorteil: Kunden erhalten nur noch relevante Informationen – was Vertrauen und Kaufbereitschaft erhöht.
4. KI-gestützter Chatbot Lola des Modeunternehmens H&M im Kundenservice
H&M setzt auf den Chatbot Lola, um Kundinnen und Kunden passende Modeartikel zu empfehlen – basierend auf Vorlieben, Stilangaben und Verhalten im Shop. Gleichzeitig beantwortet die KI häufige Fragen zu Produkten und Bestellungen.
Vorteil: Wartezeiten sinken, die Servicequalität steigt – und das Team wird spürbar entlastet.
5. Automatisierte Kampagnenentwicklung für Social Media
Ein Sportartikelhersteller nutzt generative KI, um Bilder, Slogans und Anzeigentexte für Social Media zu erstellen. Die Inhalte werden automatisiert auf Performance getestet, optimiert und kanalübergreifend ausgespielt.
Vorteil: Die Kampagnenerstellung wird schneller, kreativer und datenbasierter – ohne kreative Beliebigkeit.
All diese Beispiele zeigen: Es geht nicht um „KI oder Mensch“, sondern um die sinnvolle Kombination aus Automatisierung, Personalisierung und Strategie. Ob Content, CRM, SEO oder Preis: Der Mittelstand hat die Chance, durch KI echte Effizienz- und Wachstumspotenziale zu erschließen.
4. Predictive vs. Generative AI: Was bringt was?
Künstliche Intelligenz ist nicht gleich künstliche Intelligenz. Wer heute über KI im Marketing spricht, meint meist zwei völlig unterschiedliche Technologien – mit ebenso unterschiedlichen Einsatzbereichen:
- Prädiktive KI sagt auf Basis vorhandener Daten vorher, was (wahrscheinlich) als Nächstes passiert.
- Generative KI erzeugt auf Basis vorhandener Informationen völlig neue Inhalte: Texte, Bilder, Videos, Audio, sogar Codes.
Beide Ansätze bieten enormes Potenzial. Jedoch nur, wenn Unternehmen sie strategisch sinnvoll kombinieren.
Prädiktive KI: Das Verhalten von morgen verstehen – und heute handeln
Prädiktive KI wertet historische und Echtzeitdaten aus, erkennt Muster und prognostiziert zukünftige Ereignisse oder Entwicklungen. Basis sind in der Regel CRM-, Web- und Kampagnendaten sowie Machine-Learning-Modelle.
Typische Anwendungsfelder im Marketing:
- Lead Scoring: Welche Interessenten haben die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit?
- Churn Prediction: Welche Kund:innen drohen abzuspringen – und wann?
- Kampagnen-Timing: Wann ist der optimale Versandzeitpunkt für eine E-Mail oder ein Angebot?
- Produktprognosen: Welche Artikel verkaufen sich in den nächsten Wochen am besten?
- Budget Allocation: Welche Kanäle oder Zielgruppen bringen den höchsten ROI?
Für B2B-Unternehmen besonders wertvoll
Prädiktive Modelle helfen dabei, komplexe Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern. Lange Entscheidungszyklen lassen sich besser antizipieren, Key Accounts gezielter bearbeiten.
Für B2C-Marken entscheidend
Kaufverhalten und Absprungraten lassen sich frühzeitig erkennen. Erfolgt der Hinweis, dass eine Kundin seit drei Monaten keine Bestellung mehr aufgegeben hat, kann gezielt gegengesteuert werden – bevor sie zur Konkurrenz wechselt.
Generative KI: Inhalte, die wirken – automatisch erstellt
Generative KI erzeugt neue Inhalte auf Basis von Trainingsdaten und Prompts – etwa mit Modellen wie GPT, DALL·E oder Midjourney. Im Marketing entstehen damit Text- und Bildinhalte, Landingpages, Anzeigen, Skripte und mehr.
Typische Anwendungsfelder im Marketing:
- E-Mail-Texte: Automatisch generierte, auf Segmentdaten zugeschnittene Kampagnen
- Landingpages: Dynamisch erstellte Seiten je nach Zielgruppe oder Kampagnenziel
- Social Media Creatives: Bilder, Captions und Hashtags für verschiedene Plattformen
- Blogartikel & SEO-Texte: Themenvorschläge, Gliederungen, Longform-Inhalte
- Anzeigen-Assets: Variationen für Google Ads, Meta, LinkedIn etc.
Für B2B besonders effektiv
Generative KI hilft dabei, erklärungsbedürftige Inhalte in für die Zielgruppe verständliche Texte zu überführen – etwa für Whitepapers, Produktseiten oder LinkedIn-Ads.
Für B2C essenziell
Marken können kreativ skalieren, ohne Qualität zu opfern – etwa bei der Lokalisierung von Kampagnen, dem Testen von Claims oder dem personalisierten Storytelling.
Wann nutze ich was – und wie?
|
Einsatz |
Prädiktive KI |
Generative KI |
|
Segmentierung und Zielgruppenanalyse |
Stark |
Ergänzend möglich |
|
Contentproduktion für Kampagnen |
Kaum relevant |
Sehr stark |
|
Lead Management im Vertrieb |
Sehr stark |
Ergänzend nutzbar |
|
Personalisierung in Echtzeit |
Stark |
Ergänzend nutzbar |
|
Kreativvarianten für Tests und Ads |
Kaum relevant |
Sehr stark |
|
Ressourcenersparnis im Content-Team |
Indirekter Einfluss durch Effizienz |
Direkt messbar |
Wer heute die Potenziale von KI im Marketing ausschöpfen will, muss beide Technologien denken.
Prädiktive KI schafft die datenbasierte Grundlage, generative KI sorgt für die kreative Umsetzung. Gemeinsam ermöglichen sie eine Marketingstrategie, die nicht nur reagiert, sondern proaktiv steuert, inspiriert und skaliert.
Tipp für Mittelständler
Fangen Sie mit einem klar umrissenen Use Case an (z. B. Churn Prediction oder E-Mail-Textautomatisierung) – und erweitern Sie den Einsatz dann systematisch entlang Ihrer Customer Journey.
5. Herausforderungen bei der Umsetzung – und wie Sie sie meistern
Besonders für Marketingverantwortliche im Mittelstand entstehen beim Einstieg in KI-gestützte Prozesse einige typische Herausforderungen:
Datenqualität & -verfügbarkeit
Ohne saubere, strukturierte Daten laufen viele KI-Anwendungen ins Leere. Marketing-Teams brauchen Zugriff auf relevante, gut gepflegte Datenquellen.
Komplexität der Systeme
Die Einführung von KI-Technologie kann technisches Know-how erfordern, das intern nicht vorhanden ist. Eine enge Zusammenarbeit mit IT und externen Partnern ist essenziell.
Change Management & Akzeptanz
KI verändert Rollen und Prozesse. Nur wenn die Teams den Nutzen verstehen, gelingt die Integration nachhaltig.
Datenschutz & Compliance
Gerade im Marketing gilt: Vertrauen ist alles. Rechtssichere Prozesse und Transparenz im Umgang mit Kundendaten sind Pflicht.
Messbarkeit & Erfolgskontrolle
Unternehmen müssen klar definieren, woran sie den Erfolg von KI-Maßnahmen messen – und regelmäßig evaluieren.
Tipp
Positionieren Sie KI als Unterstützung, nicht als Ersatz. Nur wenn Ihr Team die Vorteile erlebt, wird es die Technologie aktiv nutzen.
Die Einführung von KI im Marketing ist kein Selbstläufer – aber sie ist machbar. Mit klaren Zielen, einer sauberen Datenbasis und einem progressiven Team schaffen Sie die Grundlage für nachhaltigen Erfolg.
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6. Fazit & Handlungsempfehlungen
Künstliche Intelligenz wird das Marketing nicht ersetzen – aber sie verändert es grundlegend. Wer KI heute gezielt einsetzt, verschafft sich morgen einen klaren Vorsprung: durch automatisierte Prozesse, individuellere Kundenerlebnisse und fundiertere Entscheidungen.
Doch der Schlüssel liegt nicht in der Technologie allein, sondern in der klugen Umsetzung. In einer durchdachten Strategie, auf tragfähiger Datenbasis und mit dem Vertrauen der Mitarbeitenden. Ob im B2B oder B2C – erfolgreiche KI-Einführung gelingt nicht über Nacht, aber Schritt für Schritt.
5 Empfehlungen für Ihren Einstieg in KI im Marketing
- Fangen Sie klein, aber gezielt an
Starten Sie mit einem konkreten Use Case, der echten Mehrwert liefert, wie z. B. automatisierte E-Mail-Kampagnen, intelligentes Lead Scoring oder Landingpage-Personalisierung. - Bauen Sie intern Know-how auf
Schulen Sie Ihr Team in Prompt Engineering, Datenschutzanforderungen und UX-Optimierung. So machen Sie KI langfristig nutzbar – ohne Abhängigkeit von externen Tools. - Denken Sie KI nicht als Insellösung
Integrieren Sie neue Tools und Prozesse konsequent in Ihre bestehende Systemlandschaft – von CRM über Marketing Automation bis zur Customer-Experience-Plattform. - Messen Sie Fortschritte kontinuierlich
Definieren Sie KPIs vorab – etwa Conversion Rates, Bearbeitungszeiten oder Click-Through-Rates – und evaluieren Sie regelmäßig, was funktioniert (und was nicht). - Beziehen Sie Vertrieb und Kundenservice ein
Die besten Insights stammen oft von den Menschen, die täglich mit Kund:innen sprechen. Nutzen Sie ihr Feedback, um Ihre KI-Anwendungen zielgenau zu verbessern.
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