KI im Marketing braucht neue Bewertungsmaßstäbe
Strategische Leitprinzipien für KI im Marken- und Marketingkontext.
Dieser Artikel plädiert für einen Paradigmenwechsel bei der Nutzung von KI im Marketing: Nicht Effizienz sollte das primäre Ziel des Einsatzes von KI sein. Sondern Qualität. Die Qualität der Kundenreise. Die Qualität der Kundenerlebnisse. Die Qualität des Produktes. Die Qualität des Services. Nicht „AI first“ sondern “Strategy first” bzw. “Brand Strategy first” sollte immer Ausgangspunkt im Denken sein, wenn es um Markenerlebnisse geht.
In letzter Zeit wird in unserer Marketing-Bubble viel über digitale Customer Experience, über die personalisierte Customer Journey, über schnellere Kaufprozesse auf der digitalen Shopping-Tour, über die automatisierte Kundenansprache, über die Geschwindigkeit der Anpassung und die Steigerung des Outputs von Content und und und gesprochen.
Alles dreht sich um Kostenersparnis, um Beschleunigung, um Mechanisierung. Um Effizienz. Bäm!
Die Diskussion wird zum größten Teil durch den aktuellen KI-Hype getrieben. Und das Primat für den Einsatz von KI ist nunmal: Effizienz. Die Zeitersparnis sehen 77 % der befragten Marketingverantwortlichen in der Studie The State of AI Marketing (The Search Engine Journal, Juni 2025) als die größte Errungenschaft der KI.
Doch ist es wirklich richtig, KI in erster Linie als Effizienz-Booster zu sehen, wenn wir Marketing automatisieren wollen?
Es gibt ein neues magisches Dreieck im Marketing: Mensch, Marke, Maschine. Mittlerweile kommt das Dreieck aus dem Gleichgewicht. 78 % der CMOs wollen durch generative KI das Business Modell optimieren PWC Pulse Survey, Juni 2024. Immer mehr Stellwerke im Marketing werden KI-gestützt automatisiert. Das ist erstmal nicht schlecht. Aber: Die gewaltige „Maschinisierung“ des Marketings entwickelt sich zu einer ernsten Gefahr. Problematisch wird der Einsatz von KI, weil die Bewertungsgrundsätze hierfür aus dem Ruder laufen. Nicht Effizienz sollte oberstes Ziel sein, sondern Qualität. Die Erlebnisqualität der Kunden. Warum das so wichtig ist? Das Vertrauen in Unternehmen sinkt. Laut Accenture Life Trends 2025 ist hieran insbesondere die Digitalisierung schuld.
Bevor jetzt die Gemüter hochkochen: Ein Wirtschaftsbetrieb ist nach klassischem betriebswirtschaftlichem Verständnis auf Gewinnmaximierung ausgerichtet. Das ist sogar wünschenswert, um weiter in innovative Produkte investieren zu können. Aber Effizienz und Gewinnmaximierung zum Primat des Denkens zu machen, ist bei der Führung von Marken zerstörerisch.
Wir erwarten von Marken, dass sie kundenzentriert mitten in unserem Leben stehen. Das bedeutet unumwunden, dass sie das Leben in einer Facette unseres Alltags besser machen sollten. Diejenigen Marken, die die größte Nutzenmaximierung ihrer Kunden als Kern ihres unternehmerischen Zwecks sehen, werden sich durchsetzen. Der unternehmerische Erfolg kommt dann von ganz allein.
Marketing ist die kundenzentrierte Gestaltung und Kommunikation von Angeboten, um den wahrgenommenen Wert, die Qualität und den Nutzen einer Marke gezielt in den Köpfen der Zielgruppe zu verankern. Und um so ihr Vertrauen dauerhaft zu gewinnen.
Wenn wir die Führung einer Marke so sehen, dann ist die Maximierung des Nutzens der Kunden zwangsläufig ganz oben auf der Agenda.
Diese Denkmuster sollte die Bewertungsgrundsätze bei der Nutzung von KI im Marketing prägen. Das oberste Ziel beim Einsatz von KI ist also die Steigerung der Qualität des Kundenerlebnisses. Und nicht die Effizienz der Gestaltung der Customer Experience. Sie kommt von selbst.
Wer Effizienz als Ausgangspunkt aller Überlegungen sieht, der verpasst eine Chance. Der geht sogar fahrlässig mit seiner Marke um.
KI kann Marken zerstören oder stärken – je nach Einsatz. Marken müssen zwischen Automatisierung und menschlicher Nähe die richtige Balance finden. Wo sind also mögliche Fehler, Stellschrauben und Lösungsansätze für bessere Erlebnisse im Zusammenspiel von Menschen, der Marke und KI? Mit anderen Worten: Wie schaffen wir es trotz oder gerade wegen KI, Kundenerlebnis und intendiertes Markenerlebnis in Einklang zu bringen?
Wie das gelingen kann, sehen wir, wenn wir die Schablone der Qualitätssteigerung anwenden und unter diesem Blickwinkel das Zusammenspiel von Mensch, Marke und KI betrachten.
Das folgende Zielsystem für qualitätssteigernden KI-Einsatz im Marketing liefert hierfür einen Ansatz.
Index
Vier qualitätsorientierte Bewertungsmaßstäbe für ein besseres Zusammenspiel von KI, Marke und dem Menschen als Kunde
Die neue Aufgabe von Marketingverantwortlichen ist es, beim Einsatz von KI zu überprüfen, ob die Qualität der Kundenbeziehung besser wird. Effizienzsteigerung mit dem Nebeneffekt abnehmender Qualität des Kundenerlebnisses führt also in die falsche Richtung. Eine zu starke Automatisierung der Kundeninteraktion kann Marken nämlich abstrakt und unnahbar erscheinen lassen. Der persönliche, menschliche Kontakt erzeugt Nähe und emotionale Kundenerlebnisse. Menschliche Zugewandtheit erzeugt das Gefühl beim Kunden, ernst genommen und wertgeschätzt zu werden.
Allein hierdurch wird der wahrgenommene Nutzen einer Marke größer. Denn Customer Experience und Service-Emotionalität sind ein entscheidendes, differenzierendes Element für das wahrgenommene Preis-Leistungs-Verhältnis. Das ist insbesondere jetzt wichtig, weil die Preissensitivität der Verbraucher zunimmt (State of the Consumer 2025, McKinsey). Grund sind gestiegene Preise, aber auch Enttäuschungen in der Markenbeziehung.
Bewertungsmaßstab 1: Marken-Fit
Die Frage beim Einsatz von KI-gestützten Maßnahmen lautet: Wie konsistent unterstützt KI die Markenidentität und die Markenwerte? Wird die Marke vielleicht verwässert? Wird sie geschärft?
Ein positives Beispiel:
Die Gewinnung und Strukturierung von Insights durch KI dient heute zweifellos einem besseren Wissen über Kundenbedürfnisse und dient der Antizipation von neuen Konsumentenbedürfnissen. Hier kann KI einen effizienten und zugleich positiven Beitrag zur Anpassung der Markenausrichtung und optimierten Produktinnovationen liefern.
Ein negatives Beispiel:
Ein KI-Assistent auf der Website eines Hautpflegeprodukt-Anbieters, der helfen soll, für den Hauttyp des Kunden das richtige Produkt zu finden und entsprechend zu beraten, ist erstmal positiv zu bewerten. Wenn das Tool aber sehr technokratische oder unsensible, direkte Fragen zum Hautbild des Kunden stellt und damit den Kunden eher verschreckt als animiert, sich mit den Produkten zu beschäftigen, oder gar mit medizinischen Fachausdrücken überfordert, dann schädigt der KI-Assistent die Markenwahrnehmung.
Heute kann man KI-Assistenten mit der Brand Voice der Marke füttern. So wird eine markengerechte und Werte transportierende Corporate Language geschaffen. Und das automatisierte Hilfe-Tool schreckt weniger ab, noch zerstört es die Marke. Weil es im wahrsten Sinne des Wortes den richtigen Ton trifft. Dann unterstützt der KI-Assistent den Fürsorge-Charakter des Pflege-Unternehmens, indem er auch sprachlich menschliche Wärme zeigt.
Stichwort menschliche Wärme: Wir kommen zum
Bewertungsmaßstab 2: Empathie und Nähe
Eine Marke versteht die Bedürfnisse ihrer Kunden. Die Personalisierung der Customer Journey erlebt aktuell durch den Einsatz von KI einen neuen Höhenflug. KI hat das Potential, schneller und besser menschliche Bedürfnisse im Rahmen des Kaufprozesses vorherzusagen und kommunikative Maßnahmen in Echtzeit anzupassen. Eine KI, die die Kontextrelevanz von Maßnahmen der Marke an den Kontaktpunkten der Customer Journey erhöht, lässt das Marketing-Herz höher.
Ein positives Beispiel:
Dieser Tatsachenbericht, den ich letztens gehört habe, hat mich sehr beeindruckt. Was war passiert? Die Bank rief ihren Kunden an, ob er gerade in der Türkei sei. Der Kunde verneinte. In der Türkei wurden gerade größere Käufe über die Kreditkarte des Kunden getätigt. Eine KI der Bank hatte entdeckt, dass im Kontext des sonst üblichen Verhaltens des Kunden diese Kontobewegungen höchst ungewöhnlich und untypisch für den Klienten waren. Die KI kannte also die persönlichen Gepflogenheiten des Karteninhabers. Die KI konnte also einen Betrug vereiteln. Der Bankberater veranlasste die Rückbuchung.
Dass aber am Ende ein Mensch, nämlich der Bankberater, den Kunden anrief und mit ihm das weitere Vorgehen besprach, das machte den gesamten Prozess menschlich und damit sehr persönlich, also nah. Die KI agierte im Hintergrund. Der letzte, sensible Schritt wurde dann wieder durch einen Menschen ausgeführt. Und dieser kleine persönliche Akt wird die Loyalität des Kunden ein gewaltiges Stück gesteigert haben.
Ebenso sollte es immer die Möglichkeit geben, selbstbestimmt von einem KI-generierten Chatbot zu einem Menschen als Ansprechpartner im Chat wechseln zu können.
Ein negatives Beispiel:
AI wird heute dazu genutzt, die Customer Journey schneller und personalisierter zu machen. Durch Realtime-Learnings zum Kontext und zu den Bedürfnissen an sich ein guter Gedanke. Wenn sich aber Interessenten gestalkt fühlen, sämtliche Interaktion nur auf harte “Verkofe” und Konvertierung ausgelegt ist, ohne zu beraten oder zu inspirieren, dann ist die Customer Journey zu invasiv. Dann wirkt sie eher bedrohlich oder sogar manipulativ. Das schreckt ab. Das entfernt Interessenten von der Marke.
Und noch ein negatives Beispiel: Jüngst setzte sich Prinzenrolle von Griesson – de Beukelaer in die Nesseln. Zuschauer des TV-Spots für das Traditionsprodukt fühlten sich verraten und nicht wertgeschätzt. Ein handwerklich schlechter, billig wirkender KI-generierter Spot mit dilettantisch eingebauter Packung der Prinzenrolle erhitzte die Gemüter der treuen Kunden. Tja, geht man so mit einer Premium-Marke um? Wohl kaum!
Bewertungsmaßstab 3: Transparenz
Grundsätzlich gilt: Konsumenten sollen wissen, ob sie mit einer KI interagieren oder mit Menschen. Daher gilt es, sämtliche KI-gestützte Werbemaßnahmen als solche zu kennzeichnen. Unternehmen können mit KI manipulieren. Und gleichzeitig können sie KI nutzen, um Marken und Unternehmen noch transparenter darzustellen.
Ein positives Beispiel:
Generative KI kann helfen, Kunden und Interessenten noch näher an die Marke zu binden. Sie vielleicht zu noch größeren Fans zu machen. Ein mit Unternehmens- und Produktdaten gefütterter GPT unterstützt die Nutzer, sehr schnell sehr tiefe Details herauszufinden. Voraussetzung ist, dass das Tool auch wirklich transparent, also auch mit vielleicht nicht ganz so positiven Informationen, trainiert wird. Bei sehr erklärungsbedürftigen Produkten oder bei Investitionsgütern ist ein solches Tool ein gutes Hilfsmittel. Eine Versicherung, die sehr detailliert durch ein KI-Tool erklärt, wie die Bewertung von Schadensfällen zustande kommt, vermittelt dadurch mehr Transparenz denn je. Ein Call-Center, das KI nutzt, um schneller die besseren Antworten auf die Fragen der Konsumenten zu finden, erhöht die Service-Qualität.
Ein negatives Beispiel:
KI-generierte Produktabbildungen, welche die Produktqualität überhöhen, die Produkte optisch so optimieren, dass sie nicht mehr allzu viel mit der Wirklichkeit zu tun haben, sind bedenklich. Die Enttäuschung am PoS oder beim Auspacken des bestellten Produktes dürfte groß sein.
Mehr zum Thema Transparenz und ihre Wirkung auf die Wahrnehmung einer Marke gibt’s hier: Transparenz ist die neue Währung für Markenvertrauen.
Bewertungsmaßstab 4: Teilhabe an der Marke und Co-Kreation
Ein Merkmal von erfolgreichen Marken ist, dass Menschen sich beteiligen wollen und die Marke mitgestalten möchten. Mindestens mit Kommentaren, Empfehlungen, Verbesserungsvorschlägen. Vielleicht aber sogar als Co-Creator.
Ein positives Beispiel:
Leider ist Lego nicht selbst darauf gekommen: Forscher der Carnegie Mellon University in Pittsburgh haben LegoGPT entwickelt. Trainiert wurde der GPT mit 47.000 Lego Strukturen aus über 28.000 3D-Objekten und 21 Objektkategorien. Der GPT soll die Ideen der Lego Baumeister in einfache Bauanleitungen überführen. Für Lego wäre ein solches Tool ein positives Instrument, Lego Fans noch besser zu befähigen, ihre Wunschobjekte zu bauen. Wenn dann auch noch der Bausatz zum Bauplan von Lego in einen Online-Bestell-Prozess überführt würde, entstünde eine sehr persönliche Produkterfahrung. In einem weiteren Schritt könnten die besten Baupläne in das Standardsortiment aufgenommen werden.
Hier ist übrigens eine Demo-Version des LegoGPTs.
Ein negatives Beispiel:
KI-Influencer sind eine lustige Spielerei. Haben aber nichts mit der eigentlichen Intention eines Influencers zu tun. KI und Influencer. Das passt nicht zusammen. Influencer sind Teilhaber und Co-Creatoren von Marken. Der Influencer im ursprünglichen Sinne ist ein Mitmensch, der sich für Themen und Produkte begeistert. Dem wir glauben, weil er aus seiner persönlichen und bewussten Erfahrung ein authentisches Bild von einem Produkt vermittelt.
Die KI begeistert sich nicht. Die KI hat keine persönliche Sichtweise. Die KI hat kein Bewusstsein. KI-Influencer führen also den eigentlichen Mehrwert von Influencern ad absurdum.
Vier qualitätsorientierte Bewertungsmaßstäbe für ein besseres Zusammenspiel von KI, Marke und dem Menschen als Arbeitnehmer
Neben der Customer Experience sollten wir auch die Employee Experience betrachten. Arbeitnehmer erleben ebenfalls “ihr” Unternehmen als Marke. Und zwar sehr intensiv von innen. Ganz nah, praktisch am offenen Herzen. Und wenn hier ihre Erlebnisse nicht dem wahrgenommenen Außenbild entsprechen, wäre das fatal, ja zerstörerisch für die Marke. Denn die Mitarbeiter eines Unternehmens sind dessen Markenbotschafter.
Wo kann nun KI helfen, das Arbeitsleben besser zu machen und in Einklang mit der Marke zu bringen?
Bewertungsmaßstab 1: Marken- und Kultur-Fit
Grundsätzlich gilt auch nach innen, dass die Marke selbst in KI-basierten Maßnahmen mit ihrer ureigensten Sprache spricht, die gemeinsamen Werte ebenso teilt und auf die Mission des Unternehmens ausgerichtet ist.
Ein positives Beispiel:
Ein KI-Assistent kann helfen, sich noch mehr mit dem Unternehmen auseinanderzusetzen. Mitarbeiter lernen mehr über die Geschichte, über die Erfolge, über die Misserfolge. Ein marken- und kulturspezifischer KI-Assistent könnte so etwas wie der allwissende Almanach zur Marke sein. So lernen Unternehmensmitglieder alles, was sie wissen müssen und wissen wollen: über die Vision, die Mission, die Kultur, die Werte, die Brand Voice, die Produkte, die Zielgruppen, usw. Sie werden zum gut informierten Markenbotschafter. Das Brand Manual mitsamt aller Assets könnte ebenfalls über einen solchen Assistenten effizient, aber auch sehr benutzerorientiert, zur Verfügung gestellt werden.
Ein negatives Beispiel:
Ein Unternehmen versendet KI-basiert automatisch Geburtstags- oder Jubiläumsgrüße an die Belegschaft. Die Nachrichten sind zwar personalisiert mit Namen und Position – aber inhaltlich generisch, voller Textbausteine und ohne Bezug zur konkreten Rolle, Persönlichkeit oder Teamkultur.
Das ist eher ein Pflichtgruß vom System, aber keine menschliche Geste. Wertschätzung ist so nicht erlebbar. Der Mitarbeiter fühlt sich wie ein kleines Rädchen in der großen Maschinerie.
Bewertungsmaßstab 2: Empathie und Nähe
Ein positives Beispiel:
Das positive interne Leitbild, sich gemeinsam und anforderungsbezogen kontinuierlich immer weiter zu entwickeln, könnte in einen Unternehmens-KI-Assistent für Mitarbeiterweiterbildung münden. Dieser KI-Coach unterstützt Mitarbeitende bei interner Weiterentwicklung, basierend auf persönlichen Skills, Interessen und der Unternehmensstrategie. Die Empfehlungen sind passgenau, rollenbezogen und fördern Selbstwirksamkeit. Der Coach kennt die Skills des Mitarbeiters und entwickelt Stärken weiter und gibt Empfehlungen zur Minimierung von Kompetenzdefiziten, die für eine Weiterentwicklung des Mitarbeiters vielleicht hinderlich sind.
Ein negatives Beispiel:
Ein Unternehmen registriert vermehrt Krankmeldungen und psychische Belastungsstörungen in der Belegschaft. Um dem Krankenstand entgegenzuwirken, implementiert es ein Online-Tool, welches Lösungen oder Hilfestellung anbieten soll. Die Sprache des Tools ist allerdings nüchtern und abstrakt. Der Mitarbeiter spürt keine Zwischentöne, kein Einfühlungsvermögen, vielleicht sogar Druck. So wird die emotionale Distanz zum Unternehmen sicher erhöht statt verringert. Das ist sicher die “falscheste” Maßnahmen, die man anbieten kann. Denn jetzt ist gerade echte menschliche Nähe und Wertschätzung gefragt.
Bewertungsmaßstab 3: Transparenz
Transparente interne Kommunikation ist wohl eine der wichtigsten Funktionen, die die Führung eines Unternehmens erfüllen muss. So kann sie motivieren, steuern und Erfolge nachhalten.
Ein positives Beispiel:
Fürs Employer Branding und für Informationen zu einer spezifischen Stelle kann ein KI basierter Karriere-Assistent auf dem Jobportal eines Unternehmens sehr hilfreich sein. Oft sind Stellenausschreibungen nicht selbsterklärend. Häufig wissen Bewerber nicht, wie sie hierarchisch und inhaltlich in die Struktur des Unternehmens eingebunden sind, wie die Berichtswege sind, wie groß das Team ist, etc. Die Bewerber könnten qualifizierter sein, wenn sie sich zu einem früheren Zeitpunkt schon tiefer mit ihrer späteren Aufgabe auseinandersetzen können.
Ein negatives Beispiel:
Wenn ein interner CEO-Newsletter über Entwicklungen des Unternehmens automatisiert von einem GPT erstellt wird, dann haben wir wohl das Gegenteil von vertrauensvoller Kommunikation. Die Kommunikation verliert so Authentizität und Glaubwürdigkeit. Die Worte erscheinen austauschbar und unpersönlich. Es fehlen menschliche Zwischentöne, motivierende oder tröstende Worte. Transparenz hat viel mit wertschätzender Haltung, Empathie und Nähe zu tun. Ein CEO-Newsletter, der von einem Bot geschrieben wird, untergräbt vorsätzlich die Identifikation der Mitarbeiter.
Bewertungsmaßstab 4: Partizipation und Mitgestaltung
Im Rahmen einer wertschätzenden offenen Unternehmenskultur, die Engagement und Motivation fördert, ist Mitgestaltung und interne Verbesserung des Unternehmens das große Ziel. Die Mitarbeiter eines Unternehmens sind die entscheidenden Protagonisten, die Wertschöpfung vorantreiben. Insofern ist Empowerment und Mitbestimmung – und nicht Enteignung – das Ziel. Frage bei der Einführung eines KI-basierten Instruments sollte also immer sein: Wie stark unterstützt die KI die kreative und persönliche Weiterentwicklung? Wie stark unterstützt die KI die Weiterentwicklung des Teams und die Zusammenarbeit im Unternehmen? Wie können wir die Innovationskultur durch Zugang zu Ideen, Wissen und Perspektiven stärken?
Ein positives Beispiel:
Ein Konzern möchte die abteilungsübergreifende Organisation und die Abstimmung von Abteilungen bei Projekten optimieren. Die Zusammenarbeit von verschiedenen Gruppen und Abteilungen krankt im Unternehmen aktuell daran, dass der Wissenstransfer zwischen den Units und die Offenlegung sämtlicher Team- und Einzelkompetenzen nicht gegeben ist. Eine neue unternehmensspezifische KI-basierte und lernfähige Anwendung unterstützt nun die Projektteams bei der Koordination von Projekten, beim Wissenstransfer und kann die Zuweisung bestimmter Aufgaben an spezifische Personen und Teams empfehlen. Das Dashboard gibt immer einen transparenten Überblick über den aktuellen Projektstatus, die einzelnen Tätigkeiten und Verantwortungen pro Person und Team. So wird spezifische Zusammenarbeit gefördert und durch die lernfähige Anwendung besteht auch das Potential, neue Entwicklungsschritte vorherzusehen bzw. besser planen zu können.
Ein negatives Beispiel:
Man muss kein Hellseher sein, um zu wissen, dass die Akzeptanz eines KI-Tools sehr gering sein wird, wenn es ohne Vorankündigung einfach eingeführt wird. Wenn sie nicht geschult werden. Wenn Zielsetzung und Funktionsweise nicht klar, offen, detailliert und vertrauensvoll erklärt werden. Und ebenso, wenn Mitarbeiter bzw. das Team nicht die Möglichkeit haben, an der Verbesserung des Tools mitzuwirken.
Transparenz und Teilhabe sind bei der Planung und Begleitung von internen KI-Tools notwendig.
Die Quintessenz: Strategy first. Anstatt AI first.
KI verursacht den wohl größten Umbruch im Marketing und in unserem Arbeitsleben. Eine spannende Zeit liegt vor uns. Wir probieren viel. Und das ist auch richtig. Ein Unternehmen, das sich nicht mit KI auseinandersetzt, handelt grob fahrlässig. Die Nutzung von KI bedeutet Wertschöpfung. Ein Unternehmen, welches allerdings einem Primat der Effizienzsteigerung für KI folgt, handelt im Marken- und Marketingkontext ebenso fahrlässig.
Denn wir tragen auch Verantwortung bei der Nutzung der KI im Marketing gegenüber Menschen und Marken. Gegenüber den Menschen als Konsumenten und Arbeitnehmer. Gegenüber Marken als Wertschöpfung in einer arbeitsteiligen Welt. Als nützliches Gut, das das Leben der Konsumenten und Kunden besser machen soll.
Der Strategie-Ansatz AI first mag ein bedeutender Impuls sein, sich dringend mit AI auseinanderzusetzen. Er ist aber im Marken- und Marketingkontext grundlegend falsch.
Strategy first bzw. Brand Strategy first sollte immer Ausgangspunkt im Denken sein, wenn es um Markenerlebnisse geht.
Also, liebe Mitstreiter an der Marken-Front, lasst uns KI vor allem als Erlebnisarchitekt begreifen! Und nicht nur als Erfüllungsgehilfe zur Automatisierung.
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