Dein Marketingteam nutzt ein Dutzend Tools. Wahrscheinlich sogar noch mehr. Jedes einzelne davon wurde aus gutem Grund angeschafft: um deine Kunden ein bisschen besser zu verstehen und ihre Fragen ein bisschen schneller zu beantworten.
Warum führen mehr Tools dann so oft dazu, dass man am Ende mehr Dashboards und weniger echte Antworten hat? Und warum greifen genau an diesem Punkt alle auf KI zurück, um das Problem zu lösen? Das zu klären, ist das eigentliche Ziel der Martech-Stack-Konsolidierung – und genau diesen Schritt überspringen die meisten Teams, kurz bevor sie die Situation noch verschlimmern.
Zunächst mal eine kurze Erklärung, denn nicht jeder kennt sich in dieser Welt aus. Dein Martech-Stack ist einfach die Gesamtheit der Software, mit der dein Marketing arbeitet. Die Analysetools, die E-Mail-Plattform, das CRM, die Werbetools, die Dutzend Dashboards, an deren Anschaffung sich niemand mehr so richtig erinnern kann. Zusammengenommen ist dieser Haufen dein Stack.
Wie dir dein Martech-Stack aus der Hand geglitten ist
Niemand hat von vornherein vor, ein Dutzend Tools zu nutzen. Das sammelt sich einfach so an. Man fängt mit zwei oder drei an, die ihren Platz eindeutig verdient haben, dann kommt eins dazu, das ein dringendes Problem lösen sollte, und dann noch eins, von dem ein Anbieter geschworen hat, dass es das vorherige wieder in Ordnung bringen würde. Scott Brinkers Branchenübersicht Mittlerweile stehen dort mehr als 15.000 Marketing-Tools zur Auswahl, sodass es immer einen gut begründeten nächsten Kauf gibt.
Jede Entscheidung für sich genommen macht Sinn. In der Summe jedoch nicht. Gartner hat herausgefunden, dass Marketingfachleute weniger als die Hälfte der Software nutzen, für die sie bezahlen. Meiner Erfahrung nach wollen Käufer, die von der Unübersichtlichkeit genervt sind, mittlerweile weniger Anbieter, nicht mehr. Was übrig bleibt, ist ein System, das niemand mehr vollständig versteht.
Niemand kauft absichtlich einen überladenen Stack.
Du baust es Stück für Stück auf, mit jedem vernünftigen „Ja“.
Warum KI einen chaotischen Stack noch schlimmer macht, statt ihn zu verbessern
Hier kommt der unangenehme Teil. Garbage in, garbage out. Sh*t in, sh*t out. Du kennst die Regel. Du hast sie nur noch nie auf deine eigenen Tools angewendet.
KI räumt keinen fragmentierten Datenbestand auf. Sie läuft mit dem, was du ihr zuführst – und wenn das doppelte Datensätze, drei widersprüchliche Informationsquellen und Definitionen sind, auf die sich niemand geeinigt hat, liefert dir das Modell mit großer Sicherheit Unsinn, und zwar schneller und in großem Maßstab. KI verstärkt die Kohärenz, die du bereits hast. Wenn du keine hast, verstärkt sie das Chaos.
KI behebt keine Fragmentierung des Stacks.
Dadurch kannst du einfach schneller Fehler machen – und das in großem Stil.
Meine Entscheidung für die Konsolidierung (und der Teil, den ich noch einmal überdenken würde)
Während meiner Zeit in der Unternehmenswelt, erst bei L’Oréal und später bei EnBW, habe ich immer wieder auf dasselbe Konzept gesetzt. Wir haben so viel wie möglich auf Google verlagert. Ein Ökosystem, ein Login, eine einheitliche Datenbasis. Und es hat funktioniert. Die Berichterstattung wurde schneller. Das Team stritt sich nicht mehr darüber, welches Dashboard die Wahrheit sagte.
Würde ich heute genau dieselbe Entscheidung treffen? Ich bin mir ehrlich gesagt nicht sicher. Konsolidierung bringt dir Kohärenz. Sie bringt dir aber auch Bindung. Die zentrale Informationsquelle, die uns schnell gemacht hat, hat uns gleichzeitig von der Roadmap und der Preisgestaltung eines einzigen Unternehmens abhängig gemacht. Dieser Kompromiss ist real, und jeder, der dir “einfach alles vereinfachen” verkauft, lässt die ehrliche Hälfte des Gesprächs aus.
Bei der Konsolidierung des Martech-Stacks geht es um Kohärenz, nicht um weniger Logos
Das Ziel ist also nicht, aus Eitelkeit weniger Tools zu nutzen. Sechs Logos zu streichen, nur um den Eindruck von Schlankheit zu erwecken, ist reine Show. Das Ziel ist Kohärenz: Deine Mitarbeiter und deine zukünftige KI arbeiten mit denselben klaren Eingaben, denselben Definitionen und derselben einzigen Antwort auf die eine Frage deiner Kunden. Das ist die Art der Martech-Stack-Konsolidierung, die sich lohnt, und genau diese Art von unspektakulärer Vorarbeit leiste ich letztendlich mit meinen Kunden, bevor irgendetwas Raffiniertes in Gang gesetzt wird. Mehr darüber, wie ich arbeite, findest du auf der Service-Seite.
Fünf Dinge, die du prüfen solltest, bevor du KI an deinen Code lässt
Genug der Theorie. Hier kommt der praktische Teil. Bevor ich einem Kunden erlaube, KI einfach so in sein Marketing einzubauen, führen wir immer dieselben fünf Prüfschritte durch. Keiner davon ist besonders glamourös. Aber sie alle entscheiden darüber, ob KI dich scharfsinniger macht oder ob du dadurch nur schneller falsch liegst.
- Eine einzige zuverlässige Informationsquelle für den Kunden. Nenne das eine System, das den tatsächlichen Überblick über einen Kunden bietet. Wenn drei Tools jeweils behaupten, genau das zu leisten, hast du gar keines.
- Zahlen, die übereinstimmen. Ruf dieselbe Kennzahl – zum Beispiel den Umsatz des letzten Monats – aus zwei verschiedenen Tools ab. Wenn die Werte nicht übereinstimmen, ist dein Bericht reine Fiktion, und die KI wird diese Fiktion nur noch weiter ausbauen.
- Werkzeuge, die jemand tatsächlich benutzt. Nenne für jedes Tool die Person, die sich jede Woche einloggt, und die Entscheidung, die dadurch getroffen wird. Kein Name und keine Entscheidung bedeuten, dass es sich um ein Abonnement handelt, nicht um ein Tool.
- Saubere Übergaben. Verfolge jeden Punkt, an dem Daten manuell weitergegeben werden: Exportieren, neu formatieren, wieder importieren. Bei jedem manuellen Übergang geht die Wahrheit still und leise verloren.
- Für jedes Werkzeug gibt es einen guten Grund. Wenn die ehrliche Antwort auf die Frage “Warum haben wir das überhaupt?” lautet: “Ein Anbieter hat gesagt, er würde das letzte Problem beheben”, dann hast du gerade den ersten Punkt gefunden, den du streichen kannst.
Wenn du diese fünf Punkte ehrlich durcharbeitest, wirst du wissen, was du konsolidieren und was du abschalten solltest – lange bevor du auch nur einen Cent für KI ausgibst. Wenn du einen zweiten Blick auf deine Arbeit haben möchtest, Das ist ein Gespräch, das ich gerne führe.
Dein Kunde hat immer noch nur eine Frage. Bau eine Lösung, die diese Frage beantworten kann. Wenn das bei dir einen Nerv getroffen hat, Lass uns reden, oder schau einfach mal bei mir vorbei auf LinkedIn, wo ich fast jede Woche laut darüber nachdenke.
Allgemeine Fragen
Reduziere und integriere deine Marketing-Tools, damit sie saubere, einheitliche Daten austauschen, anstatt viele sich überschneidende Einzellösungen zu betreiben.
Ja. KI arbeitet mit deinen Daten und Definitionen. Fragmentierte Eingaben führen zu fragmentierten Ergebnissen – nur schneller und in großem Maßstab.
Das kann es. Kohärenz und Unabhängigkeit sind ein echter Zielkonflikt, über den man bewusst entscheiden sollte – und nicht zufällig.
Das ist die falsche Frage. Der eigentliche Test besteht darin, ob deine Tools bei den Zahlen übereinstimmen und ob dein Team sie tatsächlich nutzt.