CMO verrät, wie KI als Lern- und Experimentierschleife eingesetzt wird

Lomit Patel ist eine Führungskraft im Bereich Wachstum und Marketing und derzeit als CMO bei TYB (Try Your Best) tätig. Außerdem ist er der Autor von Lean AI.

Wir haben uns mit Lomit unterhalten, um zu erfahren, wie er Marketingprozesse in eine kontinuierliche Lern- und Experimentierschleife verwandelt. Das hat er gesagt.

Marketing wird neu definiert

In den vergangenen mehr als 20 Jahren habe ich dazu beigetragen, Unternehmen wie Roku, IMVU, TrustedID und Texture zu skalieren. Derzeit bin ich CMO bei TYB (Try Your Best), wo ich eine schlanke, aber äußerst dynamische Marketingorganisation leite, die auf einer zentralen Überzeugung beruht: Gemeinschaft ist kein Kanal, sondern ein Markteinführungssystem.

In jeder dieser Positionen habe ich konsequent Systeme aufgebaut, die Kundenerkenntnisse mit messbaren Geschäftsergebnissen verbinden. Zu Beginn meiner Karriere wurde Wachstum weitgehend von Kanälen bestimmt. Man optimierte Kampagnen, testete kreative Inhalte und skalierte, was funktionierte. Doch schon damals konzentrierte ich mich auf etwas Grundlegenderes: Wie lassen sich Daten und Experimente nutzen, um Vermutungen zu beseitigen und die Entscheidungsgeschwindigkeit im gesamten Trichter zu erhöhen?

Diese Denkweise entwickelte sich zu einer umfassenderen Perspektive, die ich in meinem Buch Lean AI untersucht habe. Dabei konzentrierte ich mich nicht nur auf den Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung, sondern auch auf die Neugestaltung der Funktionsweise von Wachstumssystemen.

Bei IMVU beispielsweise wechselten wir von manueller Optimierung zu einer KI-gestützten Orchestrierung von Nutzerpfaden, kreativen Tests und der Interaktion über den gesamten Lebenszyklus. Mein Ziel war stets dasselbe: die Geschwindigkeit und Qualität des Lernens zu erhöhen und gleichzeitig Kundenbindung und LTV zu verbessern.

Heute, als CMO bei TYB, hat sich dieser Wandel vollständig beschleunigt. KI ist nicht länger nur ein Werkzeug im Technologie-Stack; sie wird zur Betriebsebene für modernes Marketing. Wir bewegen uns vom Kampagnendenken zum Systemdenken, bei dem Signale, Automatisierung und kreative Intelligenz in Echtzeit kontinuierlich miteinander interagieren.

Am meisten begeistert mich, dass Marketing grundlegend neu definiert wird. Wir entwickeln uns von Kanalverantwortlichen und Geschichtenerzählern zu Architekten intelligenter Wachstumssysteme, die lernen, sich anpassen und die Wirkung über Akquise, Interaktion und Monetarisierung hinweg skalieren.

Wie KI das Marketing in ein Echtzeit-Lernsystem verwandelt hat

KI hat drei grundlegende Annahmen im Marketing infrage gestellt:

1. In einer KI-gestützten Umgebung wird Kanaleffizienz eher zu einer Grundlage als zu einem Engpass. Entscheidend für die Leistung ist das darum aufgebaute System – also wie schnell sich Absichten erkennen, Verhalten interpretieren, Hypothesen generieren und Botschaften oder Produkterlebnisse als Reaktion darauf anpassen lassen.
2. KI hat uns gezeigt, dass Segmente nicht stabil genug sind, um die Grundlage von Marketingstrategien zu bilden. Herkömmliche Segmentierungsmodelle gehen von relativ festen Nutzergruppen aus, denen konsistente Botschaften vermittelt werden. Mit KI erkennen wir nun, dass sich das Nutzerverhalten weitaus stärker verändert. Absichten wandeln sich schnell, und statische Segmente bilden die Realität oft nur verzögert ab. Das hat uns zu einer dynamischen, kontinuierlich aktualisierten, verhaltensbasierten Clusterbildung geführt.
3. Kampagnen sind nicht länger die zentrale Einheit der Marketingumsetzung. Kampagnen setzen einen Anfang, ein Ende und einen Bewertungszyklus voraus. KI hat uns zu permanent aktiven Systemen geführt, in denen Experimente kontinuierlich laufen, das Lernen schrittweise erfolgt und die Optimierung dauerhaft statt punktuell stattfindet.

Mit anderen Worten: Marketing ist ein Echtzeit-Lernsystem, in dem die Geschwindigkeit der Interpretation und Anpassung wichtiger ist als statische Planung oder perfekte Zielgruppenansprache.

Wie KI Marketingprozesse neu gestaltet

Wir haben uns also von der statischen Kampagnenplanung zu permanent aktiven, signalgesteuerten Experimenten im gesamten Marketingsystem entwickelt.

Früher planten wir Kampagnen in Zyklen. Wir definierten Botschaften, erstellten kreative Sets, starteten die Kampagne und analysierten die Ergebnisse anschließend mit erheblicher Verzögerung. Dieses Modell ist in einer KI-geprägten Umgebung zu langsam, da sich Nutzerverhalten und Absichtssignale schnell weiterentwickeln.

Wir haben einen KI-gestützten Wachstumsworkflow eingeführt, der Echtzeit-Verhaltenssignale kontinuierlich in ausgelöste Experimente und adaptive Nachrichten über den gesamten Lebenszyklus, über Content- und Performance-Kanäle hinweg umwandelt. Anstatt darauf zu warten, dass eine Kampagne abgeschlossen ist, betrachten wir nun jedes aussagekräftige Nutzersignal, jedes Onboarding-Verhalten, jede Beteiligung an der Community und jede Aktivität von Creatorn als Eingaben, um sofort die jeweils beste nächste Aktion zu bestimmen.

In der Praxis hat dies die Arbeitsweise von Teams verändert. Die kreative Iteration geht schneller vonstatten, weil KI dabei hilft, kontinuierlich Varianten zu erstellen und zu testen. Das Lifecycle-Marketing ist dynamischer, weil Nachrichten nicht mehr an feste Segmente, sondern an sich entwickelnde Verhaltenscluster gebunden sind. Und Signale zur Produktabsicht beeinflussen zunehmend das Performance-Marketing und nicht nur das Targeting auf Plattformebene.

Die größere Veränderung ist jedoch kultureller Natur. Marketing ist nicht länger um Kampagnen herum organisiert. Es ist um eine kontinuierliche Lernschleife organisiert, in der KI uns dabei hilft, Signale zu erkennen, Hypothesen zu entwickeln und das, was funktioniert, nahezu in Echtzeit zu skalieren.

Ein KI-gestützter Arbeitsablauf

Lomit Shares

Anstatt uns auf statische Personas oder feste Lebenszyklusphasen zu verlassen, nutzen wir KI, um Muster wie „hohe Absicht, aber geringe Aktivierung,“ „aktive Teilnehmer mit geringem Bindungsrisiko,“ oder „Neunutzer mit ersten Anzeichen von Fürsprecherverhalten“ zu identifizieren.