Marketing-Tech-Gründer und CMO betont die Bedeutung von Kontext vor der Integration von KI
Erfahren Sie, wie ein Solo-Marketer KI und Kontext-Engineering nutzt, um Kampagnen zu skalieren, Arbeitsabläufe zu automatisieren und mit größeren Teams zu konkurrieren – mit praxisnahen Einblicken zur Einführung und Umsetzung.
KI-Vorteil: Jean Bonnenfant nutzt KI, um seine One-Man-Marketing-Strategie im Startup Tinct.ai zu verstärken.
Kontext-Engineering: Der Aufbau einer robusten Kontextebene ist entscheidend für erfolgreiche, KI-gesteuerte Marketingstrategien.
Outbound-Automatisierung: KI verbessert Outbound-Marketing durch personalisierte Sequenzen und dynamische Landingpage-Erlebnisse.
Retention-Neugestaltung: KI kann die Kundenbindung revolutionieren, indem sie personalisierte Kommunikation und proaktive Ansprache ermöglicht.
Mensch-KI-Balance: Erfolgreiches Marketing vereint KI-Effizienz mit menschlicher Kontrolle, um strategische Relevanz zu sichern.
Jean Bonnenfant hat eine Historie in der Leitung von Wachstum und Marketing bei B2B-Tech-Unternehmen und ist derzeit Mitgründer und CMO bei dem Early-Stage-Startup Tinct.ai. Als Marketingabteilung in einer Ein-Personen-Besetzung ist KI für ihn der einzige Weg, konkurrenzfähig zu bleiben. Und er nutzt sie, um mehr zu leisten als die meisten kleinen Teams.
Wir haben uns mit ihm zusammengesetzt, um herauszufinden, wie er das schafft. Er sagt, alles dreht sich um Context Engineering.
Ein KI-gestützter Marketer kann ein ganzes Team übertreffen
Ich bin nun seit fast 10 Jahren im Marketing tätig. Angefangen habe ich als Marketing Manager, hauptsächlich mit Fokus auf Content, aber auch mit Wachstumsthemen. Das führte mich zu Growth Tribe, Europas erster Akademie für Growth Hacking und KI. Dort begann meine Beziehung zu KI – lange vor dem Siegeszug heutiger LLMs.
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Bei Growth Tribe haben wir mit Machine-Learning-Tools experimentiert. Wir arbeiteten mit Unternehmen wie Dataiku, einem französischen ML-Unternehmen, und haben KI in Kundenprojekte integriert, wenn die Datenmengen es rechtfertigten. Dazu gehörten Clustering, prädiktive Modelle und Mustererkennung. Es war nicht spektakulär, aber es war effektiv und gab mir ein solides Fundament dafür, was KI tatsächlich leisten kann und was sie nur verspricht.
Danach war ich im FinTech- und Krypto-Bereich tätig – zwei Branchen, in denen Daten und Geschwindigkeit entscheidend sind. Kurz bevor ich Tinct AI gründete, arbeitete ich bei Lleverage, einer KI-Automatisierungsplattform, und konnte dort mit KI-Tools auf echter Skalierung arbeiten. Diese Erfahrung gab mir das letzte Quäntchen Selbstvertrauen, um etwas Eigenes zu starten.
Heute bin ich Mitgründer und CMO von Tinct AI. Wir entwickeln KI-gestützte Personalisierung für B2B-Landingpages, speziell für ABM-Kampagnen. Jede Ziel-Firma sieht eine auf sie zugeschnittene Version Ihrer Landingpage, erkannt über IP-Identifizierung. Es ist genau die Art von Produkt, die ich mir früher bei meinen Kampagnen gewünscht hätte.
Unser Ziel ist es, zu skalieren, ohne das Team zu vergrößern – das ist nur möglich, weil ich mit KI arbeite. Was ich heute tue, unterscheidet sich grundlegend von klassischen Marketing-Strukturen. Ich steuere alle Kanäle täglich selbst und arbeite mit KI-gestützten Workflows. ICP-Definition, Messaging, CRM-Integration und -Anreicherung, Outbound-Sequenzen, Content-Erstellung – das alles mache ich selbst, aber eben nie ganz alleine. Mein Ansatz ist: Eine Person mit der richtigen KI-Infrastruktur kann fünf klassisch arbeitende Teammitglieder übertreffen.
Warum Context Engineering eine entscheidende Marketing-Fähigkeit ist
Als LLMs ihren Durchbruch hatten, haben sie die meisten nur reaktiv genutzt. Nutzer hatten eine Aufgabe, öffneten einen Chat und bekamen eine Antwort. „Schreib mir eine E-Mail-Serie“ oder „Verfasse mir einen Artikel“. Dieser Ansatz war punktuell, transaktional – am Ende aber begrenzt.
Ich habe aufgehört, KI als reinen Aufgaben-Abarbeiter anzusehen, und begonnen, sie als infrastrukturelle Schicht zu betrachten. Kontext bildet das Fundament dieser Infrastruktur.
Context Engineering ist heute eine der wichtigsten Fähigkeiten im Marketing. Dazu gehören Tools wie Claude Projects, Systemprompts, Skills und Memory Layers – alles, was einer KI tiefen, strukturierten Kontext zu Ihrer ICP, Positionierung, USPs, Wettbewerbsumfeld und Tonalität bietet. Wenn der Kontext stimmt, stimmt auch das, was darauf aufbaut. Die Qualität der Ergebnisse potenziert sich. Ist diese Schicht hingegen unscharf, generisch oder veraltet, wird alles von der KI Produzierte genauso sein.
Jeder Marketingverantwortliche, der seine KI-Reise beginnt, sollte zunächst auf die Kontextschicht achten. Sie muss spezifisch, akkurat und individuell sein. Und dann gilt: Jedes Tool, jeder Workflow, jedes automatisierte Ergebnis muss darauf basieren.
Hätte ich gewusst, dass ich zuerst in die Kontextschicht investieren sollte, hätte ich mir Wochen inkonsistenter Resultate und Nacharbeit erspart.
Die größte Veränderung im letzten Jahr war deshalb, von Anfang an viel Zeit zu investieren, um diese Kontextschicht systemübergreifend aufzubauen. Immer wenn sich unsere Positionierung wandelt oder wir neue Erkenntnisse über unseren idealen Kunden gewinnen, passe ich den Kontext überall an.
So kann ich Inhalte mit einer Geschwindigkeit und Konsistenz erstellen und verbreiten, die sonst ein komplettes Team benötigen würde. Die Basisarbeit übernimmt das Fundament. Das, was darauf aufbaut, läuft fast von allein.
Wenn der Kontext stimmt, stimmt auch das, was darauf aufbaut. Die Qualität der Ergebnisse potenziert sich. Ist diese Schicht hingegen unscharf, generisch oder veraltet, wird alles von der KI Produzierte genauso sein.
Wie man KI in Outbound-Workflows nutzt
So steuere ich Outbounds heute.
Der Prozess beginnt mit dem Aufbau und der Anreicherung von Listen. Ich ziehe eine Liste von Zielaccounts aus unserer ICP-Definition und verwende KI-gestützte Anreicherung, um firmografische Daten, Tech-Stack-Signale und relevanten Kontext zu jedem Unternehmen hinzuzufügen. Diese Daten fließen direkt in lemlist, um Outbound-Kampagnen zu fahren, während Attio fortlaufend automatisch anreichert und aktualisiert, sobald neue Signale eintreffen.
Als Nächstes geht es an das Messaging. Mit einem Claude-Projekt, das mit unserem vollständigen ICP-Kontext, Positionierung und Tonalitätsrichtlinien geladen ist, generiere ich personalisierte Outbound-Sequenzen für jedes Segment. Das geht deutlich über den Austausch des Vornamens hinaus: Die Nachrichten variieren je nach Unternehmensprofil, den zu erwartenden Schmerzpunkten und der Position in unserer Zielaccount-Liste.
Wenn Interessenten auf unsere Landingpage klicken, wird diese automatisch für ihr Unternehmen personalisiert, identifiziert durch IP-Erkennung. Messaging, Social Proof und die gesamte Ansprache passen sich an, wer sie sind. Die Personalisierung, die mit der Outbound-E-Mail beginnt, hört nicht mit dem Klick auf – sie zieht sich durch das gesamte Erlebnis.
Antworten und Signale zu Kaufabsicht fließen zurück in Attio, dann werde ich persönlich aktiv. Alles davor ist KI. Ab diesem Moment übernehme ich.
Ich bin an zwei Punkten Teil des Workflows: beim Setup und im Gespräch.
Warum Bindungsstrategien einen KI-Neustart brauchen
Der obere Funnel bekommt die ganze KI-Aufmerksamkeit, weil er der sichtbarste Teil der Arbeit ist. Anzeigen, Inhalte, Kampagnen – das ist leicht vorzeigbar und einfach zu messen. Und KI beginnt hier bereits, alles deutlich zu verändern.
Doch im Bereich Kundenbindung agieren die meisten Unternehmen noch immer so wie vor zehn Jahren: Manuelle Kontaktpunkte, grobe Segmentierung und generische Nurture-Sequenzen, die alle Bestandskunden gleich behandeln – unabhängig davon, wie sie sich verhalten oder was sie benötigen.
Genau diese Phase muss komplett neugestaltet werden, denn KI ermöglicht hier etwas, das vorher unmöglich war: Jeden einzelnen Kunden als Individuum zu behandeln – und das im großen Maßstab, ohne ein Team von zehn Leuten dafür zu benötigen. Personalisierte Kommunikationsstrecken entlang des Kundenlebenszyklus, dynamische Inhalte basierend auf Nutzungsverhalten, proaktive Ansprache ausgelöst durch echte Signale statt willkürlicher Zeitpläne.
Die Ironie dabei ist: Genau in der Kundenbindung liegt das große Geld. Einen neuen Kunden zu gewinnen, kostet fünf- bis zehnmal so viel wie ihn zu halten. Trotzdem fließen in den meisten Marketing-Teams kreatives Potenzial und KI-Investitionen nach wie vor fast ausschließlich in die Spitze des Funnels.
Das ist die Chance zur Neugestaltung. Und die meisten Unternehmen haben sie noch gar nicht genutzt.
Wie der größte Vorteil von KI zugleich ihr größtes Risiko ist
In den letzten zwei Monaten habe ich Dinge umgesetzt, für die ein klassischer Ansatz realistisch betrachtet ein Jahr gebraucht hätte: Vollständige Outbound-Infrastruktur, CRM-Anreicherung, Content-Produktion für alle Kanäle, Onboarding von Design-Partnern, Messaging-Frameworks. All das habe ich allein abgeschlossen – mit KI als Co-Piloten.
Es gibt eine Erzählung, nach der man mit KI nur noch eine halbe Stunde am Tag arbeiten müsste. Das war bei mir nicht der Fall. Stattdessen wurde die Obergrenze dessen, was ich erreichen konnte, deutlich nach oben verschoben. Ich habe nicht weniger gearbeitet, wir haben exponentiell mehr geschafft.
Über das Volumen hinaus ist auch die Fehlerquote bei bestimmten Aufgaben deutlich gesunken. Dateneingabe, Recherche, strukturierte Ergebnisse: KI arbeitet konsistenter als ein müder Mensch am Ende eines langen Tages.
Allerdings ist Qualitätssicherung bei hohem Tempo eine Herausforderung. Wer schnell arbeitet und viel produziert, läuft Gefahr, dass Dinge durchs Raster fallen, die ein langsamerer, manuellerer Prozess vielleicht entdeckt hätte. Man muss diszipliniert bleiben, damit das Volumen nicht als Ausrede für sinkende Standards dient.
Aber unterm Strich? Der Produktivitätsunterschied ist real und beträchtlich. KI hat mir keine Freizeit gebracht – sie hat mir mehr Hebelwirkung verschafft.
Wie KI das Copywriting revolutioniert
Ich bin von Natur aus ein Copywriter. Schreiben war schon immer mein Ding, und lange Zeit war ich überzeugt davon, dass es die letzte Fähigkeit ist, die KI jemals glaubwürdig nachahmen könnte. Man kann Daten automatisieren, Verteilung automatisieren, Zielgruppenautomatisierung betreiben. Aber Stimme? Nuancen? Die Fähigkeit, jemanden mit einem Satz etwas fühlen zu lassen? Davon war ich überzeugt, dass das menschliches Terrain ist.
Und ich glaube immer noch, dass das für Literatur stimmt. Ich habe noch keinen Roman oder kein Buch gesehen, das von einer KI geschrieben wurde und mich bewegt hat. Diese Grenze gehört weiterhin den Menschen.
Aber für geschäftliches Schreiben? Monat für Monat sehe ich, wie es besser wird. Und mit Context Engineering hat sich die Lücke schneller geschlossen, als ich je erwartet hätte. Gib einer KI ein strukturiertes ICP, einen detaillierten Styleguide, echte Markenbeispiele und genug Kontext zum Arbeiten – und der Output kann tatsächlich die Stimme einer Marke tragen. Nicht nur akzeptabel. Gut.
Bei einem früheren Unternehmen habe ich einen ganzen Blog mit einem Claude-Projekt aufgebaut, das ich auf einem sehr spezifischen Systemprompt und einem langen, detaillierten Stil-Dokument trainiert habe. Das waren keine ein paar Bullet Points zum Tonfall, sondern ein echtes, mehrseitiges Dokument, das an Texten ausgerichtet war, die ich selbst gerne gelesen habe und nachahmen wollte.
Der Output war kein generischer KI-Content. Er hatte eine echte, konsistente Stimme. Wer das Schreiben kennt, würde es nicht mit etwas anderem verwechseln. Es hatte einen Rhythmus, eine Perspektive und eine Art, Ideen zu formulieren, die beabsichtigt wirkte.
Also, die Annahme, die ich jahrelang hatte – dass KI immer mit dem Handwerk des Schreibens kämpfen würde – ist weg. Und es ist schön, das mitzuerleben. Selbst wenn es etwas verändert, was ich als mein Eigen betrachtete.
Wie sich KI- und menschliche Rollen bei Marketingentscheidungen vermischen
In der Praxis gibt es keine klare Trennung zwischen dem, was Menschen tun sollten, und dem, was KI übernehmen kann. Es ist nie ein Entweder-oder. Es ist ein Spektrum.
KI informiert oder steuert fast all unsere Entscheidungen. Outbound-Sequenzen, Inhalte, CRM-Anreicherung, ICP-Verfeinerung, Messaging. KI ist in jeder Phase involviert. Aber die Menschen sind nicht aus dem Spiel.
Man kann es so sehen: KI übernimmt die Menge, die Geschwindigkeit und die erste Version von allem. Ein Mensch ist immer involviert, um Sonderfälle zu erkennen, Urteilsvermögen anzuwenden und sicherzustellen, dass alles Sinn ergibt. Diese menschliche Ebene ist keine spezifische Rolle oder Aufgabe. Sie ist in jeden Arbeitsablauf eingewoben.
Urteilsvermögen bleibt menschlich. Zu wissen, wann etwas technisch korrekt, aber strategisch falsch ist. Zu spüren, wann eine Botschaft ankommt oder verpufft. Zu erkennen, wenn ein Trend es wert ist, darauf aufzuspringen, oder wenn er in zwei Wochen schwer veraltet wirken wird. Den feinen Unterschied in Unterhaltungen mit potenziellen Partnern zu verstehen, den kein Prompt komplett abbilden kann. Das sind die Momente, in denen ich eingreife – und das passiert ständig.
Es geht also weniger um KI- oder Menschenaufgaben, sondern vielmehr um die Gewährleistung, dass eine menschliche Hand die Richtung vorgibt, selbst wenn die KI den Großteil der Arbeit übernimmt.
Urteilsvermögen bleibt menschlich. Zu wissen, wann etwas technisch korrekt, aber strategisch falsch ist. Zu spüren, wann eine Botschaft ankommt oder verpufft. Zu erkennen, wenn ein Trend es wert ist, darauf aufzuspringen, oder wenn er in zwei Wochen schwer veraltet wirken wird.
Warum die Einführung von KI wichtiger ist als das richtige Tool
Die Tools sind heute schon beeindruckend. Tatsächlich sind sie weiter als unsere kollektive Fähigkeit, sie gut zu nutzen. Und diese Lücke zwischen dem, was KI leisten kann, und dem, was die meisten daraus holen, ist kein Tooling-Problem. Es ist ein menschliches Problem.
Das besonders Interessante daran ist, dass selbst die Menschen, die aktiv täglich mit KI arbeiten, sich abgehängt fühlen. Ich fühle mich abgehängt. Es taucht ständig ein neues Modell, eine neue Fähigkeit oder eine neue Arbeitsweise auf – oft erst seit letzter Woche – und ich habe sie noch nicht verinnerlicht. Das ist meine Realität, und ich bin sehr neugierig und investiere bewusst Zeit, um nah an diesem Feld zu bleiben.
Wenn ich mir vorstelle, wie es für jemanden ist, der weniger neugierig, weniger vernetzt, weniger experimentierfreudig ist, ist die Lücke riesig. Nicht weil die Tools schwer zu bedienen wären, sondern weil die Einführung einen Mindset-Wechsel erfordert, den kein Software-Update liefern kann.
Der größte Hebel in jeder Marketingorganisation ist nicht das beste Tool zu finden. Es geht darum, die Menschen zu fördern, damit sie anders denken, wie sie arbeiten. Welche Aufgaben sie an KI delegieren, wie sie Prompts strukturieren und wie sie Kontext aufbauen und pflegen. Diese Fähigkeit potenziert sich – und die meisten Organisationen investieren zu wenig darin.
Warum Marketing-Führungskräfte mehr ausprobieren sollten
Mein Rat ist einfach: Experimentieren. Mehr, als Sie für nötig halten.
Das ist nicht der Moment, Ihre KI-Neugier an jemanden im Team zu delegieren und auf einen Bericht zu warten. Sie müssen selbst Hand anlegen. Dinge bauen. Dinge kaputt machen. Workflows ausprobieren, die möglicherweise nicht funktionieren. Der einzige Weg, echtes Urteilsvermögen darüber zu entwickeln, was KI kann und was nicht, ist eigene Erfahrung – nicht bloße Beobachtung.
Führungskräfte neigen dazu, sich auf die strategische Ebene zurückzuziehen und anderen das operative Arbeiten zu überlassen. Dieses Verhalten muss jetzt abgelegt werden. Die Lücke zwischen Führungskräften, die aktiv mit KI gestalten, und denen, die nur darüber reden, wird immer größer. Das zeigt sich deutlich in der Qualität ihrer Entscheidungen.
Führungskraft zu sein, befreit dich nicht davon, dich ins Detailgeschäft zu begeben. Im Gegenteil, gerade jetzt ist das Gegenteil gefragt. Je mehr du selbst experimentierst, desto besser wird dein Instinkt, desto stärker wird dein Team, und desto besser wird auch deine Strategie.
Also: Probier aus. Bau. Bleib neugierig. Und warte nicht darauf, dass du dich bereit fühlst—dieser Moment wird nicht kommen. Der einzige Weg hindurch ist hindurch.
Bleib dran
Du kannst Jean Bonnenfants Reise auf LinkedIn verfolgen, während er Tinct.ai im Alleingang aufbaut.
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