KI in der Praxis: Wie Marken Wachstum und Profit generieren
Mittlerweile haben die meisten Marketingverantwortlichen dieselben Geschichten über KI zur Genüge gehört: Content at Scale, schnellere Produktion, smartere Personalisierung. Das ist zwar alles wichtig, aber längst kein Alleinstellungsmerkmal mehr. Die meisten Brands sind schon da oder zumindest auf dem besten Weg dorthin.
Viel spannender ist jedoch, was abseits des Marketings passiert. Die eher leisen, weniger diskutierten Wege, wie KI Reibungsverluste beseitigt, Entscheidungen schärft und Profitabilität dort erschließt, wo Menschen in Sachen Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit nicht mithalten können.
In unserer Zusammenarbeit mit Händlern, Plattformen und globalen Marken erleben wir, wie sich das Aufgabengebiet der KI wandelt – weg vom kreativen Beschleuniger, hin zur strategischen Decision Engine für Wachstum.
Hier sind ein paar praxisnahe Beispiele dafür, wie das heute konkret aussieht.
1. KI-Agenten zur Beseitigung von Umsatzengpässen, statt nur für reine Prozessbeschleunigung nutzen
Retail Media Networks sind ein gutes Beispiel, um zu erkennen, wo Wachstum oft durch Prozesse begrenzt wird – nicht durch Nachfrage. Theoretisch wollen Marken mehr ausgeben. In der Praxis verlangsamen Genehmigungen, Compliance und Governance alles.
In Zusammenarbeit mit Sainsbury’s, einem großen britischen Lebensmittelhändler, halfen wir dabei, KI-Agenten zur Automatisierung großer Teile des Genehmigungsprozesses für Retail Media-Anzeigen einzusetzen. Anstatt manueller Prüfungen, die Tage oder sogar Wochen dauerten, konnten Anzeigen in 90 Sekunden geprüft, genehmigt und ausgespielt werden – bei nahezu keiner Kosten pro Prüfung und einer Genauigkeit von 95 %.
Schnellere Genehmigungen bedeuteten:
- Mehr Kampagnen gingen live
- Mehr Budget wurde ausgeschöpft
- Weniger Reibung zwischen Marke, Händler und Plattform
Mit anderen Worten: KI produziert nicht mehr Inhalte. Sie beseitigt die operativen Engpässe, die Umsatz zurückhielten.
Mit anderen Worten: KI produziert nicht mehr nur Inhalte. Sie räumt die operativen Stolpersteine aus dem Weg, die den Umsatz bisher ausgebremst haben – und holt echte Ersparnisse aus Ihrem Retail Media Network raus.
2. KI entscheiden lassen, worin investiert wird – nicht nur, wie optimiert wird
Die meisten Media-Optimierungen schauen noch zurück: Sie verstärken das, was letzte Woche konvertierte. Das funktioniert – bis es nicht mehr funktioniert.
Mit Foot Locker wurde KI vorgelagert eingesetzt, um zu entscheiden, welche Produkte überhaupt Investitionen verdienen. Es geht auch darum, Zielgruppen für langfristiges Wachstum zu bewerten – nicht nur die schnellste Konversion, sondern auch die Vorhersage, welche Zielgruppen Produkte zurückschicken werden, was Kosten erhöht und Gewinn mindert. Statt sich nur auf Plattformsignale zu verlassen, fließen in die produktbezogene Entscheidung Faktoren wie Marge, Retourenquoten und Abverkaufsgeschwindigkeit ein.
Das Ergebnis ist ein ausgewogeneres Wachstumsmodell:
- Produkte, die zwar Volumen bringen, aber Gewinn schmälern, werden depriorisiert
- Produkte, die langfristige Profitabilität fördern, werden skaliert
- Media-Entscheidungen spiegeln nun die Geschäftsrealität wider, nicht nur Kanalkennzahlen
Dies führte zu einer 13 % höheren Umsatzaufnahme aus produktbewertungsbasierten Shopping-Kampagnen.
3. KI nutzen, um selektiver zu wachsen, nicht aggressiver
Einer der am meisten übersehenen Vorteile von KI ist ihre Fähigkeit, schneller “Nein” zu sagen.
Bei Rituals werden KI-gestützte Zielgruppenvorhersagen und Personalisierung zusammen mit einer konsolidierten globalen SEO- und Plattformstrategie eingesetzt. Ziel ist es, die richtigen Menschen im richtigen Moment zu erreichen, ohne Kosten aufzublähen.
Durch die Vereinheitlichung von Daten, die Reduzierung von Redundanzen und den Einsatz von KI bei Zielgruppen- und Kanalentscheidungen konnte die Marke:
- Den Return on Ad Spend verbessern
- Media-Verschwendung reduzieren
- Wachstum erzielen, ohne die Komplexität zu erhöhen
Hier agiert KI weniger wie ein Beschleuniger und mehr wie ein Regulator, der dem Unternehmen hilft, nachhaltig zu skalieren, statt kurzfristigen Gewinnen hinterherzujagen.
4. KI rückt in kommerzielle Entscheidungen vor – da CMOs zunehmend für Umsatz und Profit verantwortlich sind
Für viele CMOs hat sich der Job still verändert. Der Aufgabenbereich erstreckt sich heute weit über Markengesundheit und Nachfragegenerierung hinaus in Bereiche, die direkt Umsatz, Marge und Effizienz betreffen.
Diese Verschiebung zwingt Marketingverantwortliche näher an kommerzielle Entscheidungen, die früher woanders in der Organisation angesiedelt waren. Und KI ist oft die Brücke.
Bei einem globalen Technologie- und Elektronikkonzern werden KI-Entscheidungsmaschinen beispielsweise genutzt, um zu bestimmen, ob Gebrauchtgeräte weiterverkauft, wiederaufbereitet oder zerlegt werden sollten – je nachdem, welche Option im jeweiligen Moment am profitabelsten ist.
Auch wenn das auf den ersten Blick nicht nach “Marketing” aussieht, sind die Auswirkungen real:
- Preis- und Promotionsstrategien können durch Echtzeit-Margenlogik gestützt werden
- Bestandsentscheidungen beeinflussen, welche Produkte das Marketing priorisieren (oder vermeiden) sollte
- Nachfragegenerierung wird mit dem abgestimmt, was das Unternehmen profitabel verkaufen kann – nicht nur, was es bewerben kann
Für CMOs unter Druck, messbare Geschäftsergebnisse zu liefern, hilft diese Art von KI-gestützter Entscheidungsfindung, Marketingaktivitäten direkt mit der kommerziellen Realität zu verbinden.
5. Mit KI Potenziale aufspüren, nach denen Menschen gar nicht erst gesucht hätten
Schließlich gibt es eine wachsende Klasse von KI-Anwendungen, die sich auf Erkenntnisse konzentriert – nicht auf Ausführung.
In unserer explorativen Arbeit mit einer globalen Sportorganisation wurde KI genutzt, um:
- Zielgruppen- und Medienmuster zu analysieren, um bessere kommerzielle Partnerschaften zu ermöglichen
- Teams in natürlicher Sprache riesige Mengen an Kunden- und Forschungsdaten abfragen zu lassen – mit drastisch reduziertem Zeit- und Kostenaufwand
Diese Anwendungen sind noch relativ neu, die tatsächlichen Ergebnisse werden später im Jahr 2026 folgen. Aber sie deuten auf eine Zukunft hin, in der KI Organisationen hilft, Chancen zu erkennen, die sie zuvor nicht einmal formulieren – geschweige denn nutzen – konnten.
Was das für Vermarkter bedeutet
Der gemeinsame Nenner in all diesen Beispielen ist einfach: KI wird weniger zum “Mehr tun” und mehr zum “Besser entscheiden” eingesetzt.
Die Marken, die heute den größten Nutzen ziehen, jagen nicht der Neuheit hinterher. Sie setzen KI ein, um:
- Reibungsverluste in umsatzgenerierenden Prozessen zu beseitigen
- Investitionsentscheidungen zu treffen, die reale Geschäftsergebnisse widerspiegeln
- Wachstum zu skalieren, ohne Verschwendung zu vergrößern
- Marketingaktivitäten enger mit Profitabilität zu verbinden
Inhalte in großem Maßstab werden weiterhin wichtig sein. Aber die nächste Welle des Wettbewerbsvorteils entsteht an Orten, die nicht immer in Kampagnenzusammenfassungen oder Kreativpräsentationen auftauchen.
Dort verrichtet KI leise ihre wertvollste Arbeit.
