Ihre Automatisierung läuft – und niemand weiß, wie sie funktioniert
Workflows verstehen: Viele Marketingteams haben Schwierigkeiten, ihre Automatisierungs-Workflows zu erklären, was zu Ineffizienzen und Verwirrung führt.
KI-Auswirkung: Unzureichend verstandene Automatisierung birgt das Risiko, Fehler mit zunehmender KI-Adoption zu verstärken und erschwert Marketingergebnisse.
Migrationsprobleme: Fehlende Dokumentation bei Automatisierung kann zu langwierigen Migrationsprozessen und uneinheitlichen Definitionen zwischen Teams führen.
Governance-Herausforderung: Automatisierung ohne klare Verantwortlichkeit birgt Risiken für die Steuerung, besonders bei der Integration von KI-Systemen in bestehende Arbeitsabläufe.
Vorbereitungsschritte: Vor der Einführung von KI sollten Sie Ihren Lead-to-Revenue-Prozess dokumentieren und sicherstellen, dass Teammitglieder aktuelle Einstellungen verstehen.
Bitten Sie ein Marketingteam, zu erklären, wie ihre eigenen Marketing-Automatisierungsabläufe funktionieren. Los, ich warte. Nicht die hochtrabende Version, bei der jemand beschreibt, was eigentlich passieren soll, sondern die Mechanik hinter der Maschine.
Können Sie beantworten, was diese Sequenz auslöst? Oder wer diese Routing-Regel erstellt hat und warum? Und was passiert, wenn ein Kontakt gleichzeitig zu zwei Segmenten passt? Es überrascht vermutlich nicht, dass man öfter fragende Blicke als detaillierte Antworten bekommt. Kurz gesagt: Es gibt einen besseren Weg.
Andrea Tarrell, Präsidentin für Daten- und Technologiedienstleistungen bei Trilliad, arbeitet seit ihrer Karriere an der Schnittstelle zwischen Marketing und Umsatztechnologie – und hat das schon unzählige Male miterlebt.
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Tarrell arbeitet mit B2B-Unternehmen, die versuchen, Wert aus den Plattformen zu ziehen, in die sie investiert haben. Wenn Migrationen anstehen, taucht bei den Teams oft ein gemeinsames Muster auf. Sie schildert, wie es gerade bei Migrationen nicht ungewöhnlich ist, dass das Team die Funktionsweise der bestehenden Automationen kommentiert.
Wir wissen eigentlich gar nicht so genau, wie das funktioniert. Das lief einfach im Hintergrund, niemand weiß wirklich, wie es entstanden ist, wer es gebaut hat oder was es eigentlich macht.
Das ist kein kleines Problem. Und mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird es ein viel größeres werden.
Der Geist in der Maschine
Ihre Erfahrung fasst die operative Realität vieler fortgeschrittener Marketingorganisationen zusammen. Nicht, weil die Teams nachlässig wären, sondern vielmehr, weil Automatisierungen so aufgebaut werden.
Kumulative Logik, verzweigte Sequenzen, Ausschlusslisten und Lead-Routing-Regeln sammeln sich wie bei alten Häusern die Verkabelung. Funktional, meistens, aber von weniger Leuten verstanden, als man zugeben möchte.
Marketing-Automatisierung ist seit über einem Jahrzehnt Mainstream. Die meisten etablierten B2B-Marketingorganisationen haben eine Version eines Marketing-Automation-Workflows oder -Programms, das seit Jahren läuft.
Wenn dann eine Nurture-Sequenz fehlzündet, bemerkt irgendwann jemand den Rückgang der Conversion Rate und beginnt nachzuforschen. Und jetzt verändert KI die Dominoeffekte erheblich.
Wenn Unternehmen beginnen, KI-gestützte Scoring-Systeme, Anreicherung oder agentenbasierte Kontaktaufnahme auf diese Systeme zu schichten, fügen sie nicht einfach neue Fähigkeiten hinzu.
Sie verstärken jede Logik, die bereits darunter liegt. Saubere Eingaben, durchdachte Segmentierung und gut gestaltete Routing-Regeln liefern schnellere, präzisere Ergebnisse.
Fragmentierte Daten, übernommene Annahmen und vergessene Ausschlusslogik werden ebenfalls verstärkt. Das ist ein Rezept für ein Fiasko.
”Wenn die Eingaben vage sind, wenn ein unklarer Auftrag, verwaschte Positionierung oder fehlender Beweis vorliegen, kann KI das nicht retten.
Die Kosten, Automatisierungen im Autopilot-Modus zu betreiben
Es gibt einen Grund, warum die meisten Teams nicht wissen, wie ihre Marketingautomatisierung funktioniert. Der Aufbau hat viel Aufwand gekostet, und die Erbauer:innen sind oft weitergezogen. Das institutionelle Wissen ist mit verschwunden, die Systeme liefen einfach weiter. Niemand hatte einen triftigen Grund, sich das Ganze nochmals genauer anzusehen.
Die wahren Kosten tauchen nicht in den Dashboards auf. Sie zeigen sich in Migrationszeiträumen, die sich von drei Monaten auf beinahe zwei Jahre ausdehnen.
Tarrell beschreibt, wie das zum Vorschein kommt, wenn ein Team einen Qualifizierungs-Workflow neu aufbauen muss und merkt, dass es keine gemeinsame Definition dafür gibt, was qualifiziert bedeutet. Ebenso deutlich wird es bei KI-Pilotprojekten, die zwar beeindruckende Demos zeigen, sich aber wegen mangelhafter Ausgangsdaten nicht auf den Vertrieb auswirken.
Das Problem potenziert sich über verschiedene Teams hinweg. Trilliads Sustainable Growth Studie 2025 fand heraus, dass 44 % der Führungskräfte im Bereich Wachstum mangelnde Abstimmung zwischen Marketing, Vertrieb und Customer Success als ihr größtes Hindernis identifizieren. Die Automatisierung im Hintergrund sorgt nicht für die Abstimmung, die Teams eigentlich brauchen. Vielmehr zementiert sie in vielen Fällen die Silos.
Das Datenproblem ist tieferliegend als Organisationsstrukturen. Wenn Daten in voneinander getrennten Systemen liegen, können sie weder für die gesamte Customer Journey genutzt werden, um verbundene Erlebnisse zu ermöglichen, noch zugunsten abgestimmter Aktivitäten von Wachstumsteams eingesetzt werden.
Laut derselben Studie nutzen 40 % der Unternehmen ihre Daten weiterhin ausschließlich zur Akquise; ein bedeutender Anteil aktiviert sie also gar nicht über den gesamten Lebenszyklus.
Für Teams, die hoffen, mit KI maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, intelligente Insights zu gewinnen oder Prozesse von Anfang bis Ende zu optimieren, ist das eine entscheidende Lücke.
Vor allem, wenn 44 % der B2B-Organisationen laut Trilliads eigener Forschung mangelnde abteilungsübergreifende Abstimmung als ihren größten Wachstumsblocker angeben. Und nur 22 % sagen, dass sie eine echte Integration zwischen Vertrieb, Marketing und Customer Success erreicht haben.
Tarrells Team bei Trilliad führte das durch, was sie einen "Seller Experience Audit" nennen, bei dem Salesforce aus Sicht eines Vertriebsmitarbeiters, der seinen tatsächlichen Alltag durchlebt, bewertet wird. Die Ergebnisse überraschen die meisten Menschen.
Wie wissen sie, wo sie hinschauen müssen? Wie organisieren sie ihren Tag? Unterstützt der Bildschirm mobile Aktivität?
"Woher wissen sie, wo sie hinschauen müssen? Wie organisieren sie ihren Tag? Unterstützt der Bildschirm mobile Aktivität?" fragt sie.
Dies sind grundlegende Usability-Fragen, die zuvor niemand gestellt hatte, weil alle annahmen, dass die Plattform wie beabsichtigt funktionierte.
Warum der Einsatz von KI dies schneller als alles andere offenlegt
Es gibt einen Grund, warum KI-Pilotprojekte scheitern. Die Schuld liegt nicht bei den Modellen. Oft sind die Systeme, mit denen sie verbunden werden, nicht bereit. Man kann einem Sprachmodell hervorragende Anweisungen geben und trotzdem schlechte Ergebnisse erhalten. Zum Beispiel, wenn die zugrundeliegenden CRM-Daten unvollständig sind, die Zielgruppendefinitionen unklar sind oder die Genese der Signale von jemandem stammt, der das Unternehmen vor zwei Jahren verlassen hat – so ist kein Erfolg vorprogrammiert.
Dieses Muster beobachtet Tarrell immer wieder. Organisationen drängen in Richtung agentenbasierter KI, zu autonomen Workflows und KI-gestützter Ansprache. Doch die grundlegende Arbeit, zu verstehen und aufzuräumen, was bereits da ist, wurde noch nicht geleistet. Sonderfälle tauchen auf, und das Team kann die Probleme nicht diagnostizieren, weil ein klares Verständnis der zugrundeliegenden Systeme fehlt.
Den ROI von KI nachzuweisen geht über das Reporting hinaus. Häufig liegt das Problem an der Dateninfrastruktur. Trilliads 2025 Sustainable Growth Study hat ergeben, dass 42 % der Befragten angeben, dass die Messung ihres Einflusses auf den Umsatz ihre größte Herausforderung ist.
Wenn also Wachstumsteams schon den ROI ihrer bestehenden Kampagnen nicht belegen können, wird die Zuordnung von KI-Investitionen zu Unternehmensergebnissen ohne integrierte Datensysteme nahezu unmöglich.
Das Ziel ist, sicherzustellen, dass Ihre KI auf soliden, vertrauenswürdigen Informationen basiert," sagte Tarrell. "Und das braucht Zeit und Absicht.
Abläufe in einfacher Sprache dokumentieren, festhalten, was jede Automatisierung tun soll und ob sie es tatsächlich macht, die Datenqualität prüfen, bevor neue Tools angebunden werden – alles mühsame Aufgaben, die in keiner KI-Transformations-Ankündigung auftauchen. Aber Teams, die das überspringen, bauen auf Sand und werden es irgendwann merken.
Diejenigen, die die Arbeit machen und Schritt für Schritt ihren Lead-to-Revenue-Prozess in einfachem Deutsch dokumentieren, bevor sie neue Tools anfassen, sind bei der Implementierung schneller.
Tarrells Rat ist klar – dokumentieren Sie die Workflows auf Ebene von "was soll passieren und was machen Menschen im Vergleich zur Technologie". Diese Klarheit ist die Grundvoraussetzung für alles Weitere.
Das schwierigere Gespräch über Verantwortung
Es gibt eine weitere Ebene dieses Problems. Wenn Automatisierungen lange unüberwacht im Hintergrund laufen, gehören sie irgendwann niemandem mehr.
Vielleicht wurde sie von Ihrer Marketing-Ops-Person gebaut. Aber dann ist der ursprüngliche Marketing-Leiter gegangen. Die neue Person hat das System übernommen und nur so viel gelernt, dass es nicht kaputtgeht. Die aktuellen Nutzer Ihrer Marketingautomation sind weit entfernt von denjenigen, die die ursprüngliche Logik verstanden haben.
Niemand möchte sich damit befassen, weil man beim Ändern von etwas, das man nicht versteht, das Risiko eingeht, etwas zu zerstören. Die Alternative ist natürlich, es einfach so zu lassen und zu hoffen, dass es funktioniert.
Das ist ebenso ein Governance- wie ein technisches Problem. Und die Einführung von KI zwingt zur Lösung.
Man kann einen KI-Agenten nicht verantwortungsvoll an ein System anschließen, das man nicht versteht. Das Risikoprofil ändert sich drastisch. Daten werden verarbeitet, geteilt, genutzt. Fehler sind dann nicht mehr „Die Conversion Rate war dieses Quartal etwas niedrig“, sondern werden zu ernsteren Problemen.
Tarrell beschreibt die Lösung mit den Begriffen Agilität und Neugier – die zwei Fähigkeiten, die laut ihr jeder Marketer heute braucht. Agilität bedeutet, zu erkennen, was funktioniert, und bei Bedarf schnell umzuschwenken. Neugier, um immer wieder zu hinterfragen, warum etwas so ist, wie es ist, statt übernommene Logik als gegeben zu akzeptieren.
„Wenn du die Antwort nicht kennst, solltest du so lange dranbleiben, bis du Klarheit darüber hast“, sagte sie. „Das wird immer wichtiger werden.“
Ein Ausblick auf die nächsten 12 Monate
Wenn Sie das Marketing für ein B2B-Unternehmen verantworten und in den nächsten zwölf Monaten die Einführung von KI planen, gibt es ein paar Dinge, die Sie vor der Bewertung von Tools tun sollten.
Lassen Sie Ihr aktuelles Lead-to-Revenue-Workflow von jemandem in einfachen Worten beschreiben.
Keine Systemgrafik, sondern eine möglichst einfache Beschreibung. Was passiert, wenn ein Lead eingeht? Was löst die Übergabe an den Vertrieb aus? Und was passiert, wenn der Lead nicht reagiert? Wer ist für jeden Schritt der Customer Journey verantwortlich? Und wo bricht der Prozess am häufigsten ab?
Dann gehen Sie noch eine Ebene tiefer. Finden Sie für jeden dieser Schritte heraus, ob jemand in Ihrem aktuellen Team wirklich versteht, wie er konfiguriert ist. Nicht in der Theorie. In der Praxis. Wer würde es reparieren, wenn es heute kaputt ginge?
Die Antwort auf diese zweite Frage verrät Ihnen mehr über Ihre Bereitschaft für KI als jede Anbieter-Bewertung.
„Das richtige Fundament“, sagte Tarrell, „ist das, welches Ihr Team tatsächlich nutzt und weiterentwickelt.“
Das klingt offensichtlich. Die meisten Organisationen stellen – meistens zum schlechtesten Zeitpunkt – fest, dass ihr Fundament eher geerbt als selbst geschaffen ist und sie es nicht genau genug betrachtet haben, um zu wissen, ob es noch funktioniert.
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