CMO sagt, dass die meisten Marketingteams mit KI schneller mittelmäßige Arbeit produzieren

Samantha Leal ist die CMO von Aliwell, wo sie KI-Arbeitsabläufe implementiert – einige erfolgreicher als andere.

Wir haben Samantha interviewt, um zu erfahren, was funktioniert hat, was nicht und warum. Das hat sie uns erzählt.

Von null zur Skalierung

Hallo! Ich bin Samantha Leal. Seit über 10 Jahren helfe ich Start-ups dabei, von null zur Skalierung zu gelangen – meist steige ich ein, wenn das Wachstum an der Oberfläche gut aussieht, aber unter Druck zusammenbricht.

Ich arbeite am gesamten Wachstumssystem – von Positionierung und Botschaften über Akquise und Konversion bis hin zur Kundenreise. Ich arbeite eng mit Gründerinnen und Gründern zusammen, um Struktur in Entscheidungsprozesse zu bringen und zu zeigen, wie sich Wachstum verstärkt.

Derzeit bin ich CMO bei Aliwell und leite dort die Marketingabteilung über eine kanalübergreifende Wachstumsstruktur hinweg, die auf die Gewinnung und Aktivierung von Kieferorthopädinnen und Kieferorthopäden ausgerichtet ist. Wir arbeiten mit bezahlten Medien, Bildungsangeboten, Veranstaltungen, Inhalten und Vertriebsunterstützung, konzentrieren uns aber vor allem auf Aktivierung und Umsatz.

Wir verkaufen an ein klinisches Publikum, daher geht es bei der Herausforderung nicht nur um Aufmerksamkeit, sondern auch um Vertrauen, Aufklärung und Verhaltensänderung. Das macht das System komplexer. Eine engere Abstimmung mit Vertrieb, Produkt und Kundenerlebnis ist entscheidend.

Den Fokus auf KI verlagern

Was sich für mich in letzter Zeit verändert hat, ist die Art und Weise, wie ich all das mit KI angehe.

Ich denke nicht mehr in Marketingrollen, sondern in Arbeitsabläufen. Das meiste, was Wachstum vorantreibt – Tests, kreative Iterationen, Berichterstattung, Leadqualifizierung usw. – ist wiederholbar, aber nach wie vor manuell und fragmentiert.

KI ist der Hebel, um diese Arbeitsabläufe neu zu gestalten, Feedbackschleifen zu beschleunigen und mit größerer Klarheit bessere Entscheidungen zu treffen. Darauf konzentriere ich mich jetzt.

Wie KI verändert, was Marketingverantwortliche mit begrenzten Ressourcen aufbauen können

Im vergangenen Jahr habe ich KI für einige umfangreiche Aufgaben eingesetzt:

• Ich habe eine vollständige CRM-Migration konzipiert, für die normalerweise ein Beratungsprojekt erforderlich gewesen wäre.
• Ich habe ein mehrstufiges Bildungsprogramm von Grund auf entwickelt.
• Ich habe ein Kundenaktivierungssystem aufgebaut, das auf qualitativer Forschung – Interviews, Umfragen und Verhaltensdaten – basiert und aufgedeckt hat, warum einige Kundinnen und Kunden nach ihrem ersten Kauf nicht weitermachen.

Das sind keine Aufgaben, die ich schneller erledigt habe, sondern strategische Systeme, die ein kleines Team normalerweise nicht hätte umsetzen können. KI hat verändert, was eine Marketingverantwortliche mit begrenzten Ressourcen aufbauen kann.

Wie KI für Berichte für Interessengruppen eingesetzt werden kann

Ich setze KI ein, um einen wöchentlichen Bericht zu erstellen – ein Ergebnis, das die Entscheidungen des Unternehmens für die jeweilige Woche vorantreibt.

Zu den Eingaben gehören Besprechungstranskripte aus der Vorwoche (aus Granola), CSV-Dateien zur Leistung von Meta Ads, Produktionsdaten aus dem ERP-System, Analysen sozialer Medien und Aktualisierungen der CRM-Pipeline. Diese fünf Quellen kommunizieren nicht miteinander.

Der Arbeitsablauf sieht so aus:

1. Ich speise die Rohtranskripte in Claude ein und extrahiere Entscheidungen, Hindernisse und Aktionspunkte für die einzelnen Abteilungen.
2. Ich lade die Daten zur Anzeigenleistung hoch und bitte um eine Analyse im Wochen- und Monatsvergleich, bei der Anomalien gekennzeichnet werden.
3. Ich analysiere die Produktionszahlen – regional gefertigte Fälle im Vergleich zu den monatlichen Zielvorgaben – und hebe Abweichungen hervor.
4. Ich fasse all dies in einem einzigen strukturierten Bericht zusammen, mit einem Abschnitt pro Funktionsbereich, wichtigen Kennzahlen im Kontext und – am wichtigsten – einem Abschnitt „Erforderliche Entscheidungen“ ganz oben.

Das Ergebnis ist ein formatiertes Dokument, das das Führungsteam in fünf Minuten überfliegen und sofort in die Tat umsetzen kann. Es enthält weder Rohdaten noch eine bloße Darstellung dessen, was passiert ist. Jede Zahl hat einen Vergleichswert, relevanten Kontext und eine Empfehlung.

Wo Menschen die Verantwortung behalten müssen

Ich verlasse mich also auf KI für alles, was von Geschwindigkeit, Mustererkennung und der Synthese großer Eingabemengen profitiert.

Dazu gehören die Analyse von Kundendaten aus verschiedenen Quellen, die Clusterbildung von Feedback aus Verkaufsgesprächen und Interviews, die Entwicklung und Überarbeitung kreativer Ansätze sowie das schnellere Erkennen von Mustern in der Kampagnenleistung, als es ein Mensch könnte.

Sie ist auch zu einem zentralen Bestandteil meiner Arbeitsabläufe geworden – von der Lead-Qualifizierung über Nachfassaktionen bis hin zur Berichterstattung. KI hilft dabei, manuelle Arbeit zu reduzieren und Erkenntnisse früher sichtbar zu machen, sodass wir nicht mit verzögerten Informationen arbeiten.

Worauf ich mich nicht bei KI verlasse, ist die Definition der Strategie, der Positionierung und dessen, was tatsächlich wichtig ist.

Entscheidungen darüber, was wir sagen, an wen wir uns richten, welche Abwägungen wir treffen und worauf wir uns konzentrieren, bleiben menschlich. Dafür sind Kontext, Gespür und Urteilsvermögen erforderlich – insbesondere in komplexen Märkten, in denen die richtige Antwort nicht offensichtlich ist.

KI kann dir Optionen geben, aber sie kann dir nicht sagen, was sich zu tun lohnt.

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KI kann dir Optionen geben, aber sie kann dir nicht sagen, was sich zu tun lohnt.

Warum KI den Engpass von der Ausführung zum Urteilsvermögen verlagert

Der größte Vorteil liegt in Geschwindigkeit und Umfang. Wir haben den Zeitaufwand für Analyse und Synthese um etwa 60–70 % reduziert. Dinge wie die Clusterbildung von Kundenfeedback, das Herausarbeiten von Erkenntnissen aus Gesprächen und die Entwicklung testbarer kreativer Ansätze – all das dauerte früher Wochen und geschieht nun innerhalb von Tagen.

Das hat zu mehr Tests und schnelleren Feedbackschleifen geführt. Wir können Botschaften und Kampagnen deutlich schneller überarbeiten, was die Entscheidungsfindung verbessert und die Verschwendung von Ausgaben für Ideen reduziert hat, die nicht funktionieren.

Auf der operativen Seite konnten wir außerdem Systeme wie CRM-Abläufe, Onboarding-Prozesse und Berichtsebenen entwickeln, für die normalerweise ein größeres Team oder externe Unterstützung erforderlich wären.

Doch es gibt auch echte Nachteile. KI kann zum Beispiel ein falsches Gefühl der Sicherheit erzeugen. Sie ist sehr gut darin, Ergebnisse zu produzieren, die richtig aussehen, aber nicht in der Realität verankert sind. Wenn man sie nicht auf echte Kundendaten stützt, erhält man generische Botschaften und schlechte Entscheidungen – nur schneller.

Sie erfordert außerdem mehr Urteilsvermögen, nicht weniger. Der Engpass verlagert sich von der Ausführung auf die Entscheidung darüber, was sich zu tun lohnt. Teams, denen diese Klarheit fehlt, können am Ende sehr viel Rauschen erzeugen.

Warum kreative KI-Inhalte in spezialisierten Märkten ein Risiko darstellen

Ich bin von den Auswirkungen der KI auf kreative Inhalte enttäuscht. Ich hatte erwartet, dass KI die Art und Weise verändert, wie wir visuelle Inhalte produzieren – zum Beispiel Anzeigen, Beiträge in sozialen Medien und Markenmaterialien. Das ist nicht geschehen. Nicht annähernd.

Jedes von KI erzeugte Bild sieht noch immer wie ein von KI erzeugtes Bild aus. Für eine Marke, die sich an Spezialisten richtet – in unserem Fall an hochgebildete und zutiefst skeptische Kieferorthopäden –, zerstört alles, was generisch oder künstlich wirkt, sofort das Vertrauen.

Wir haben von KI erzeugte Bilder für Anzeigen und Inhalte in sozialen Medien getestet. Die Leistung ging sofort zurück. Unser Publikum bemerkte den Qualitätsunterschied zwischen diesen Bildern und dem, was ein menschlicher Designer mit echter klinischer Fotografie produziert.

Warum die Komplexität von Inhalts-Workflows zu den Fähigkeiten passen muss

Anfangs nutzte ich KI, um ein System für die Inhaltsorganisation zu entwickeln – Redaktionskalender, Freigabeprozesse und Inhaltsbriefings mit detaillierten Rahmenbedingungen.

Das System war strategisch solide und hervorragend strukturiert, hatte aber ein Problem.

Ich übergab einer Teammitarbeiterin, die nicht auf diesem Niveau arbeitete, ein anspruchsvolles System. Statt ihre Leistung zu steigern, erzeugte das System eine Lücke. Sie konnte es nicht umsetzen.

Ich verschwendete Wochen damit, die Lücke zwischen den Anforderungen des Systems und den Fähigkeiten dieser Person zu bewältigen.

Heute frage ich mich, bevor ich etwas entwickle: „Wer wird das am Montag umsetzen?“

Wie sichergestellt wird, dass KI-Kommunikation kein Hindernis darstellt

KI behebt keine schlechten Systeme; sie verstärkt sie. Mehr Ausgabe, dieselben Probleme. KI funktioniert am besten mit starken Eingaben, einem klaren Verständnis der Kunden, echten Daten und präzisem Denken.

Die Frage lautet also nicht: „Wie nutzen wir KI?“ Sondern: „In welches System integrieren wir sie?“

Ein gutes Beispiel ist die Kommunikation. In meinem ersten Pilotprojekt arbeiteten wir schnell, stützten uns aber nicht ausreichend auf echte Kundendaten. Das Ergebnis sah überzeugend aus, war aber allgemein gehalten. Es führte nicht zu Konversionen.

Behebe also die Eingaben, bevor du KI einsetzt. Das bedeutet, Daten aus CRM, Vertrieb und Kundeninteraktionen zusammenzuführen – einschließlich Verkaufsgesprächen, Einwänden und Interviews –, um die genauen Probleme, die Sprache und die entscheidenden Momente zu identifizieren, die Entscheidungen beeinflussen.

Anschließend definiere ich klare Perspektiven und unsere Kernbotschaft. Sobald diese Grundlage solide ist, setze ich KI darauf auf. Sie hilft dabei, diese Perspektiven schnell auszubauen, zu testen und weiterzuentwickeln.

Von da an sollte es ein kontinuierlicher Kreislauf sein. Du sammelst ständig Eingaben aus dem Vertrieb, Kundenfeedback und der Leistung und entwickelst sie in Echtzeit weiter.

Warum Arbeitsabläufe aufgeschlüsselt und erweitert werden müssen

Wenn man es richtig macht, ist Gespür nichts mehr, das man entweder besitzt oder für das man jemanden einstellen muss.

Es kann durch Prozesse entwickelt werden. Mit den richtigen Eingaben, Einschränkungen und Iterationen kannst du die Qualität des Denkens und der Ergebnisse systematisch verbessern.

Kommunikation, Kreativität, Recherche, sogar Strategie. Sie alle sind Arbeitsabläufe, die sich aufschlüsseln lassen. Anschließend kann jeder Schritt erweitert werden.

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Behebe die Eingaben, bevor du KI einsetzt … Sobald diese Grundlage solide ist, setze ich KI darauf auf. Sie hilft dabei, diese Perspektiven schnell auszubauen, zu testen und weiterzuentwickeln. Wenn man es richtig macht, ist Gespür nichts mehr, das man entweder besitzt oder für das man jemanden einstellen muss.

Warum Claude für Marketingfachleute unverzichtbar ist

Claude ist ohne Zweifel mein bevorzugtes Werkzeug. Es bildet eine Ebene, die alles miteinander verbindet, und fungiert als großartiger Denk- und Sparringspartner.

Am meisten begeistern mich Claude Code und Claude Cowork, weil sie über den Chat hinaus in Arbeitsumgebungen wie Programmierung, Dateiverwaltung und Aufgabenautomatisierung führen.

Ich habe Claude Code noch nicht mit Cursor ausprobiert, aber das steht als Nächstes an!

Wie KI Teams verändert

Was die Teamstruktur betrifft, verlassen wir uns weniger auf eng spezialisierte Fachkräfte und mehr auf Menschen, die das gesamte System überblicken können. Menschen, die den Kunden verstehen, Probleme gut formulieren können und wissen, wie sie KI zur Umsetzung einsetzen.

Die Umsetzungsarbeit – Produktion, Analyse und Weiterentwicklung – ist kein Engpass mehr, weshalb sich der Wert verlagert. Heute achte ich auf Urteilsvermögen, Gespür und die Fähigkeit, Arbeitsabläufe zu entwickeln. Auf Menschen, die schnell von Erkenntnissen zu Maßnahmen gelangen, statt nur für einen Funktionsbereich verantwortlich zu sein.

Auch unsere Zusammenarbeit hat sich verändert. Die Grenzen zwischen den Rollen sind weniger starr. Marketing, Vertrieb und Kundenerfahrung sind stärker miteinander verbunden, weil sie Arbeitsabläufe teilen.

Warum CMOs sich auf Klarheit konzentrieren müssen

Die meisten Marketingteams, die KI einsetzen, produzieren schneller mehr mittelmäßige Arbeit.

Mein Rat lautet daher: Konzentriert euch auf Dateneingaben und strategische Klarheit.

Wenn KI im Marketing ohne solide Dateneingaben und strategische Klarheit eingesetzt wird, ist sie lediglich eine Maschine zur Verschmutzung von Inhalten.

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