Von B2C zu B2A: Wie KI die Regeln der Customer Journey neu schreibt

Verbraucher werden sich nicht mehr selbst den Weg zum Checkout Ihrer Marke bahnen. Stattdessen werden vertrauenswürdige KI-Systeme die Customer Journey stellvertretend für sie zusammensetzen, indem sie Bedürfnisse erkennen, Optionen eingrenzen, Erlebnisse personalisieren und Transaktionen in Echtzeit abwickeln.

In dieser Welt werden Marken nicht mehr nur um Aufmerksamkeit konkurrieren. Sie werden um die tatsächliche Auswahl (Selection) durch die KI konkurrieren.

Und der Weg von heute bis zu dieser Agenten-basierten Zukunft ist kürzer, als es die meisten aktuellen Markenstrategien vorsehen.

Auch wenn es sich vielleicht noch nicht so anfühlt, sind Sie bereits dabei:

• Den Kontakt zu Ihrer Zielgruppe zu verlieren. 69 % der Google-Suchen enden ohne einen Klick auf eine Website. Menschen finden Antworten, ohne Ihre Seite jemals zu besuchen, was zu einem massiven Einbruch des Traffics führt.
• Die Kontrolle über Ihre Marke zu verlieren. 47 % der Verbraucher geben an, dass KI ihr Vertrauen in eine Marke prägt. KI wird zur neuen Distributionsschicht und zum ersten Kontaktpunkt für Käufer.
• Den Anschluss an Mitbewerber zu verlieren. 48 % der KI-Prompts spiegeln neues Verbraucherverhalten wider. Wenn Sie nicht für diese neuen Bedürfnisse planen, tun es Ihre Mitbewerber, und Sie verpassen neue Nachfragepotenziale.

Unterm Strich bewegen wir uns vom Human Web, einer Welt, in der Menschen die primären Nutzer des Internets sind, hin zum Agentic Web, in dem KI-Agenten stellvertretend für Menschen agieren.

Aber es gibt nicht nur schlechte Nachrichten.

Marken, die dieses neue Medium verstehen und sich schnell anpassen, werden ihre Konkurrenz überholen und neue Wachstumschancen kreieren.
Gleichzeitig erfordert die Anpassung an das Agentic Web tiefgreifende Veränderungen: das Handwerkszeug muss aufgerüstet und – noch wichtiger – die Markenstrategie neu überdacht werden, um KI als zweite Zielgruppe (Second Audience) zu begreifen.

Wir wissen, dass das leichter gesagt als getan ist. Während menschliche Zielgruppen Emotionen, Kreativität und Storytelling belohnen, belohnt KI strukturierte, konsistente und verifizierbare Informationen.

Viele in unserer Branche haben ihre Karriere darauf aufgebaut, menschliche Zielgruppen zu verstehen. Wir haben uns gefragt, wie sie denken, suchen, abwägen und handeln. Genau das müssen wir jetzt für die KI tun.

Jahrzehntelang hat unsere Branche die Mechanik für B2C- und B2B-Marketing perfektioniert. Jetzt, da Marken daran arbeiten, KI als zweite Zielgruppe zu erschließen, haben wir Business-to-Agent-Strategien (B2A) eingeführt. Das ist das neue ABC des Marketings: B2A, B2B, B2C.

B2A ist die Praxis, Ihre Marke für die KI-Systeme zu optimieren, die zunehmend Entscheidungen im Namen der Verbraucher beeinflussen, vermitteln oder treffen.

Dies ersetzt das traditionelle Marketing keineswegs. Dinge, die Menschen wichtig sind (wie Storytelling, Kreativität und emotionale Resonanz), spielen nach wie vor eine große Rolle. Der Unterschied besteht darin, dass Sie nun zusätzlich die Kriterien berücksichtigen müssen, die KI-Systeme priorisieren – etwa Konsistenz, Klarheit, Vertrauenswürdigkeit, strukturierte Informationen und nahtlose Integrationsmöglichkeiten.

Was bedeutet es also konkret, Marketing für einen KI-Agenten zu betreiben? Es lässt sich in drei wesentliche Disziplinen mit jeweils eigener Logik unterteilen.

Die Agenten beeinflussen

Wenn ein LLM (Large Language Model) wie ChatGPT, Gemini oder Claude nach Ihrer Marke oder Produktkategorie gefragt wird, synthetisiert es Muster aus dem gesamten Web – aus allem, womit es jemals trainiert wurde. Es erstellt ein Bild Ihrer Marke basierend darauf, wie konsistent sie kommuniziert wird, wie viel Themenautorität sie besitzt und wie die allgemeine Stimmung (Sentiment) dazu ausfällt. LLMs präsentieren dieses Bild dann als selbstbewusste Empfehlung an einen Nutzer, der sich bereits entschieden hat, der KI zu vertrauen.

Das ändert die Regeln der Auffindbarkeit (Discoverability): Während traditionelles SEO eine gewisse Inkonsistenz oder negative Stimmung in den sozialen Medien noch verzeihen konnte, bestrafen LLMs Sie hart dafür.

Wenn Ihre Website das eine sagt, Kundenbewertungen etwas anderes suggerieren und Drittquellen eine völlig andere Geschichte erzählen, stufen KI-Systeme Ihre Marke möglicherweise als unzuverlässig ein. Umgekehrt werden Marken mit einer kohärenten Botschaft und starker externer Validierung mit größerer Wahrscheinlichkeit selbstbewusst in Empfehlungen ausgespielt.

Das bedeutet, dass Ihre Owned Channels (Website, Blog, Produkteinträge usw.) fehlerfrei sein müssen. Es verleiht aber auch Ihren Earned Channels enormes neues Gewicht. Presseerwähnungen, Reddit-Diskussionen, Creator-Reviews und die Glaubwürdigkeit bei Dritten werden alle Teil der Empfehlungsschicht, anhand derer KI-Systeme das Vertrauen bewerten.

Die Agenten ausstatten

In naher Zukunft (und in einigen Kategorien bereits heute) werden KI-Agenten im Namen Ihrer Kunden Markenerlebnisse generieren. Etwa eine in Echtzeit erstellte Landingpage, personalisiert für genau diese Person, hinter einem Login und exakt auf ihre Ziele und ihren Kontext zugeschnitten.

Da KI-generierte Interfaces alltäglicher werden, werden Marken zunehmend in Erlebnissen auftauchen, die sie nicht vollständig kontrollieren. Anstatt fester Landingpages und statischer Templates generieren KI-Systeme Schnittstellen dynamisch. Googles jüngste Ankündigungen zur Zukunft der Suche sind ein Beleg dafür, wie schnell dieser Wandel vonstattengeht.

Das schafft eine neue operative Herausforderung. Markenrichtlinien, die für eine Welt statischer Templates und kontrollierter Platzierungen geschrieben wurden, müssen für eine Realität neu gedacht werden, in der das Interface selbst „on the fly“ entsteht.

Die Unternehmen, die für diese Zukunft am besten aufgestellt sind, investieren bereits in KI-native Designsysteme, strukturierte Inhalte und absolut saubere Produktdaten.

Sich mit den Agenten vernetzen

Jahrelang galten exklusive, proprietäre Daten als unüberwindbarer Wettbewerbsvorteil (Competitive Moat). Doch in einer KI-vermittelten Wirtschaft müssen sich Marken entscheiden:

• Mitmachen, das Transaktionsvolumen steigern, aber den Website-Besuch, die Cross-Selling-Möglichkeit und die CRM-Datenerfassung opfern.
• Oder aussteigen und riskieren, unsichtbar zu werden, wenn sich das Verbraucherverhalten hin zum agenten-gesteuerten Einkaufen verschiebt.

Dieses Dilemma zwingt Marken, zwischen Zugänglichkeit und Exklusivität zu wählen. Für uns ist die Antwort klar.

KI-Systeme können Kunden nur dann effektiv bedienen, wenn sie schnell und fehlerfrei auf verlässliche Markeninformationen zugreifen können. Das bedeutet, Marken müssen überdenken, wie viele Daten sie freigeben, wie diese strukturiert sind und wie leicht KI-Systeme damit interagieren können.
Natürlich sind Daten damit nicht mehr der strategische Schutzwall, der sie einmal waren. An ihre Stelle ist ein neues Unterscheidungsmerkmal getreten: der schnellste Weg zur Bequemlichkeit (Speed to Convenience).

Die Marken, die für KI-Systeme am einfachsten zu verstehen und zu integrieren sind, werden die Marken sein, denen Kunden zuerst begegnen.
Wer Informationen fragmentiert, unzugänglich oder hinter veralteten Systemen verschlossen hält, riskiert die Unsichtbarkeit in KI-gesteuerten Customer Journeys.

All das klingt noch etwas abstrakt, bis man es in Aktion sieht. Machen wir es also an einem Beispiel für die Customer Journey der nahen Zukunft konkret.

Lernen Sie Rod kennen.

Er ist Ende zwanzig, einigermaßen fit und hat beschlossen, diesen Sommer einen Halbmarathon zu laufen. Um sich vorzubereiten, startet er nicht mit einer klassischen Google-Suche. Er öffnet Gemini und erklärt seine Situation: sein Fitnesslevel, sein Ziel und den Park in der Nähe seines Hauses, in dem er gerne trainieren möchte.

Gemini antwortet mit einem vierwöchigen Trainingsplan, exakt zugeschnitten auf seinen Zeitplan und seine Leistungsfähigkeit. Dann fragt das System, ob er Empfehlungen für Laufschuhe wünscht.

Rod wählt DEPT® Running. Ein Markenagent klinkt sich in die Unterhaltung ein. Kein starrer, geskripteter Chatbot, sondern ein KI-System, das den Kontext seiner Ziele und Vorlieben bereits vollständig erfasst hat. Es bittet um ein Foto der Sohle von Rods aktuellen Schuhen. Sekunden später analysiert die KI seinen Laufstil und empfiehlt ein spezifisches Modell samt passender Größe. Rod ist interessiert, aber noch nicht bereit zu kaufen.

Später am Abend scrollt Rod durch Instagram und sieht eine Anzeige für exakt diesen Schuh, jetzt mit einem Rabatt. Er klickt sich durch zu einer Landingpage, die speziell für ihn generiert wurde – komplett mit personalisierten Laufrouten und einem Preis, der genau auf sein Profil zugeschnitten ist.

Er beschließt zu kaufen.

Rod hat nie einen Markennamen in eine Suchleiste eingetippt. Er hat keine Website unaufgefordert besucht. Er hat keine Spezifikationen verglichen oder Rezensionen über zehn Browser-Tabs hinweg gelesen. Die Marke erreichte ihn über Systeme, die sein Vertrauen bereits gewonnen hatten, mit einem Erlebnis, das so relevant war, dass es sich kaum noch nach Marketing anfühlte.

Rods Customer Journey mag noch futuristisch klingen, entwickelt sich aber rasend schnell zur Realität. Der beste Weg, Ihre Marketingstrategie darauf einzustellen, besteht jedoch nicht darin, sofort alles über den Haufen zu werfen und neu zu bauen.

Der beste Ansatz ist, gezielte und fokussierte Änderungen vorzunehmen, deren Wirkung sich im Laufe der Zeit potenziert, während KI-vermittelte Erlebnisse zum Mainstream werden.

Hier kommt unser Growth Invention Framework ins Spiel. Wir helfen einigen der zukunftsfähigsten Marken der Welt, diese Philosophie umzusetzen, indem wir intelligente, strategische Schritte wie diese gehen:

• Durchführung von KI-Sichtbarkeitsaudits: Wir decken präzise auf, wo Marken in KI-generierten Antworten auftauchen (und wo nicht).
• Kontrolle von Produktinformationen: Wir steuern, wie Daten über eigene Websites, Retail-Plattformen und soziale Kanäle fließen, um die KI-Sichtbarkeit massiv zu erhöhen.
• Entwicklung von GEO-Governance-Frameworks (Generative Engine Optimization), die über Agenturen und Märkte hinweg skalierbar sind.
• Aufbau von KI-nativen Designsystemen und Datenarchitekturen, die es KI-Systemen extrem einfach machen, eine Marke zu verstehen, sich anzudocken und im Namen der Marke zu handeln.
• Entwicklung von Assistenten und Agenten für dezentrale Kanäle – inklusive der dafür notwendigen, robusten KI-Sicherheitsleitplanken.

Die Marken, die diese Schritte jetzt einleiten, behandeln KI bereits aktiv als zweite Zielgruppe. Sie verstehen B2A als das nächste große Kapitel ihrer Marketingstrategie. Und es sind genau diese Marken, die in einer Welt, die sich gerade neu formiert, ausgewählt, empfohlen und gekauft werden.