Wie KI-gestützte-Automation Marketing Workflows verändert

1. Was ist KI Marketing Automation?
2. Warum KI deine Marketing Automation grundlegend verändert
3. Die richtigen Einsatzgebiete identifizieren
4. Der Fahrplan zur erfolgreichen Umsetzung
5. Diese Tools können deine Marketing Automation KI basiert steigern
6. Die 6 größten Stolperfallen (und wie du sie vermeidest)
7. Fazit: Starte klein, denke systematisch

Ich weiß noch, wie ich in meinem ersten Marketing-Job vor einem Whiteboard stand und versuchte, unsere Prozesse zu visualisieren. Blog, Instagram, Pinterest mit Millionen Views, Newsletter, SEA, SEO. Wir hatten einen erfolgreichen Marketing-Mix, aber alles lief manuell. Unsere Ressourcen waren begrenzt.

Meine ersten Automatisierungsversuche machte ich mit Zapier und  make (zuvor Integromat). Es war ein enormer Support, hatte aber schnell seine Grenzen. Sobald etwas Unvorhergesehenes eintrat, brach der Workflow zusammen. Heute, nach vielen Workflow-Projekten, weiß ich: KI ist der entscheidende Baustein, um Lücken zu schließen, die vorher nur Menschen füllen konnten.

Ich bin Tanita, Co-Founderin von skib., einer AI Automation-Agentur aus Hamburg. In diesem Artikel zeige ich dir, wie KI im Marketing nicht nur einzelne Aufgaben übernimmt, sondern komplette Workflows transformiert. Und warum du zuerst deine Prozesse verstehen musst.

Was ist KI Marketing Automation?

KI-gestützte-Marketing-Automation nutzt moderne künstliche Intelligenz, um deine Marketing-Ziele effizienter zu erreichen. Dabei werden klassische Arbeitsabläufe nicht nur automatisiert, sondern an den richtigen Stellen mit KI verknüpft. Der Fokus liegt dabei immer auf Kosten- und Zeitersparnis sowie Produktivitätssteigerung.

Warum KI deine Marketing Automation grundlegend verändert

1. Der ROI stimmt: Früher war die Rechnung ernüchternd: Wenn ein Mensch in einem automatisierten Prozess zehnmal eingreifen muss, lohnt sich die Automatisierung kaum. Durch KI können ganze Prozessketten autonom laufen.
2. Volumen schafft Datengrundlage: Marketing braucht Daten. Daten brauchen Tests. Tests brauchen Output. KI ermöglicht massiv mehr Output in kürzerer Zeit. Aus einem Input werden vielfache Assets für unterschiedliche Plattformen.
3. Konsistenz ohne Fehler: Menschen machen bei repetitiven Aufgaben Fehler. KI läuft durchgehend mit geringer Fehlerquote. Abends einen Prozess anstupsen, morgens ist der Job erledigt.
4. Verstehen statt nur Verarbeiten: Klassische Automatisierung war blind für Inhalte. KI versteht den Kontext. Sie kann unstrukturierte Informationen wie Texte oder Kundenantworten inhaltlich erfassen und verarbeiten, wo starre Regeln früher scheiterten. Damit könnt ihr auch komplexe Prozesse voll automatisieren.

Die richtigen Einsatzgebiete identifizieren

Ich fang ungern mit der Frage an "Wo können wir KI einsetzen", sondern lieber mit "Wo sitzen die Engpässe in den aktuellen Marketing-Prozessen?" KI hat hohes Potenzial bei:

• Masse und Routine (Skalierung): Alles, was oft und in großen Mengen passiert. Statt 500 Produktbeschreibungen manuell zu tippen, erledigt die KI die Arbeit in Sekunden.
• Komplexität und Daten (Entscheidungen): Wo simple "Wenn-Dann"-Regeln versagen. Die KI erkennt Muster in riesigen Datenmengen und trifft Entscheidungen basierend auf hunderten Kriterien gleichzeitig (z. B. Lead-Scoring).
• Sprache und Individualität (Kontext): Wo es persönlich werden muss. Statt starrer Templates generiert die KI für jeden Kontext individuell angepasste Texte und Antworten.

Wichtig: Sieh die KI als denkenden Teil des Prozesses. Sie muss nicht einfach nur eingebaut, sondern mit klaren Anweisungen (Prompts) angelernt werden.

Der Fahrplan zur erfolgreichen Umsetzung

Hand aufs Herz: Wir wollen alle die Abkürzung, die schnelle Lösung. Auf den Knopf drücken und alles läuft von allein. Aber Vorsicht: Wer einen schlechten Prozess automatisiert, bekommt nur schneller mehr schlechte Ergebnisse.  

Hier ist mein bewährter Fahrplan, damit deine KI-Automation nicht nach einer Woche wieder zusammenbricht. Unterteilt in den Bauplan (Phase 1) und den sicheren Rollout (Phase 2).

Phase 1: Der Bauplan (Vorbereitung und Technik)

Schritt 1: Prozess-Mapping

Damit du den Prozess durchdringst, musst du ihn visualisieren. Mir hilft es chronologisch von links nach rechts zu denken und in Figjam alles aufzumalen.

• Links (Input): Wo ist der Startpunkt/Trigger?
• Mitte (Verarbeitung): Was soll mit dem Input passieren?
• Rechts (Output): Wie soll das Ergebnis aussehen?

Wichtig: Die Visualisierung muss noch nicht perfekt sein. Es ist eine Grundlage, mit der du im nächsten Schritt dein Team abholst.

Schritt 2: Team-Perspektiven einholen 

Andere Perspektiven decken schonungslos auf, was du übersehen hast. Wenn dein Team auf die Prozess-Skizze schaut, findet ihr sofort: 

• Fehlende Informationen
• Versteckte Abhängigkeiten
• Datenprobleme
• Stellen, wo der Prozess zu starr ist
• Logikfehler im Prozessaufbau

Schritt 3: Walk-before-Build  

Bevor du die Automatisierung baust, spielst du sie selbst von Anfang bis Ende durch. Hol dir echte Daten und mach die Arbeit händisch. Beispiel: Hol Leads aus den einzelnen Quellen, dokumentiere und cluster die unterschiedlichen Formate, prüfe selbst auf Duplikate, tipp sie manuell ins CRM.

Warum? Weil im FigJam Board sieht erstmal alles logisch und einfach aus. Erst die Praxis zeigt dir ungeschönt die Problemfelder auf, bei denen deine Marketing Automation und KI gezielt Aufmerksamkeit braucht.

Schritt 4: Technische Umsetzung 

In diesem Schritt baust du deine Automation in einem "Low-Code"-Tool deiner Wahl. Das Prinzip ist dabei folgendes: Du verknüpfst einzelne Module zu einer Kette, durch die deine Daten fließen.

Zuerst bildest du den Prozess mit den Tools ab, die du ohnehin nutzt. Du definierst einen Trigger (z. B. Neue E-Mail in Gmail) und ein Ziel (z. B. Kontakt in Pipedrive anlegen). Nun integrierst du das KI-Modul (z. B. OpenAI ChatGPT) zwischen diese Tools. Die KI dient hier als intelligente*r Verarbeiter*in: Sie nimmt die unstrukturierten Daten aus dem ersten Tool entgegen, verarbeitet sie gemäß deinem Prompt und gibt ein sauberes Ergebnis an das nächste Tool weiter.  Damit der Prozess stabil läuft, ergänzt du technische Hilfsmodule. Das sind sozusagen die Verkehrsregeln deiner Automation. Typische Module sind : 

• Filter und Router, um zu entscheiden, welchen Weg Daten nehmen sollen 
• Verzögerungen (Sleep), Um API-Limits der Tools nicht zu überschreiten
• Iteratoren, um Listen oder mehrere Datensätze nacheinander abzuarbeiten

Nach einem kurzen technischen Funktionstest folgt der wichtigste Teil: Lass echte Daten durch den Prozess laufen. So schnell wie möglich. Testdaten sind nett, aber echte Daten sind ehrlich. Sie sind oft unvollständig und chaotischer. Genau das brauchst du, um die restlichen Schwachstellen zu finden.

Phase 2: Der sichere Rollout (Die 50/98-Strategie)

Alles auf einmal automatisieren? Keine gute Idee. Gerade weil KI-Modelle keine starren Module sind, sondern variabel reagieren, solltest du nicht sofort auf 100% Autopilot schalten. Auch wenn die ersten Ergebnisse beeindruckend sind: Plane immer eine Testphase von 2-4 Wochen ein, in der Fachexpert*innen die Ergebnisse regelmäßig prüfen.

Mein Rat: Dokumentiere genau, wann du welchen Prompt veränderst. Nur so kannst du später nachvollziehen, warum sich die Qualität der Ergebnisse plötzlich verbessert oder verschlechtert hat. Um das Risiko zu minimieren, baust du die Automation in vier Stufen auf:

• Stufe 1 (50%): Der Kern-Prozess läuft automatisch, aber kritische Schritte (z. B. der finale Klick zum Senden) bleiben bewusst manuell.
• Stufe 2 (70%): Die Basis läuft stabil. Du nimmst weitere Teilschritte hinzu und automatisierst nun auch die Übergaben zwischen den Tools.
• Stufe 3 (85%): Der Mensch zieht sich zurück (Human-in-the-Loop wird reduziert). Dafür baust du technische Auffangnetze (Error Routes) ein, die Alarm schlagen, wenn etwas nicht stimmt.
• Stufe 4 (98%): Fast vollständige Automatisierung. Dein Eingreifen beschränkt sich auf strategische Kontrollpunkte und Stichproben.

Wichtig: 100% Automatisierung ist selten das Ziel. 98% mit Human-in-the-Loop an strategischen Stellen ist oft besser.

Diese Tools können deine Marketing Automation KI basiert steigern

Bei OMR Reviews findest du eine Vielzahl von Marketing Automation Tools, die deinen Prozess steigern können. Eine Auswahl haben wir für dich zusammengestellt:

• Lime Connect (ehemals Userlike)
• agorum core
• EASY2
• Evalanche
• HubSpot Marketing Hub
• Klaviyo

KI Marketing Beispiel: Das Lead-Chaos

Das Szenario: Ein Unternehmen erhält Leads aus über 10 verschiedenen Quellen (Website, Events, Partner-Portale, LinkedIn). Jede Quelle liefert Daten in einem anderen Format.

• Das Problem: 18 Stunden manuelle Arbeit pro Woche, 15% Fehlerquote durch Tippfehler und eine Reaktionszeit von 8 Stunden. Viel zu langsam für wichtige Leads.
• Die Kosten: ca. 4.500 € /Monat allein für die manuelle Verarbeitung.

Die Umsetzung: Hier sind die entscheidenden Erkenntnisse, die ohne sauberen Fahrplan das Projekt hätten scheitern lassen.

Erkenntnis aus der Team-Befragung

Das Sales-Team hatte einen wichtigen Punkt: "Ohne Firmengröße können wir nicht priorisieren." Eine Analyse zeigte, dass diese Info bei 45% der Leads fehlte. Lösung: Wir bauten eine automatische Anreicherung über APIs (Schnittstellen, über die Tools miteinander kommunizieren)  wie z.B. Clearbit ein, bevor der Lead überhaupt im CRM landet.

Erkenntnis aus dem Walk-before-Build

Beim manuellen Durchspielen fiel auf: Manche Partner-Portale schickten saubere Datenfelder, andere nur E-Mails mit unstrukturiertem Fließtext oder völlig unterschiedlichen Labels (Firma vs. Organization). Lösung: Wir setzen eine KI als intelligenten Parser ein, der, egal ob aus Textblock oder Tabelle, die richtigen Infos extrahiert und in unser Standard-Format übersetzt.

Der stufenweise Rollout

Statt alles sofort live zu schalten, gingen wir schrittweise vor:

• 50% (Basis): Nur die Vereinheitlichung der Datenformate. Sales prüfte die Qualität.
• 70% (Logik): Aktivierung der Lead-Anreicherung (Firmengröße) und des Scorings.
• 85% (Finale): Automatisches Routing an den richtigen Mitarbeiter inkl. personalisiertem E-Mail-Entwurf.

Das Ergebnis nach 3 Monaten:

• Zeit: Reaktionszeit sank von 8 Stunden auf unter 15 Minuten.
• Kosten: 4.220 € /Monat gespart 
• Qualität: Keine verlorenen Leads mehr, Sales arbeitet nur noch mit angereicherten Daten.

Die 6 größten Stolperfallen (und wie du sie vermeidest)

1. Kaputte Prozesse automatisieren

Problem: Du digitalisierst Prozesse, die auch manuell nicht funktionierten und die Datenqualität ist schlecht. Dadurch entsteht nur noch mehr Chaos und Frust.

Lösung: Erst optimieren, dann automatisieren. Nutze das Walk-before-Build-Prinzip (siehe oben).

2. Generischer KI-Content

Das Problem: Deine Texte klingen austauschbar oder enthalten falsche Fakten (Halluzinationen). 

Lösung: Verlass dich nicht auf kurze Standard-Befehle, sondern liefere der KI Substanz. Das erreichst du durch präzises Prompting (Beispiele, Tonalität) oder indem du ihr direkt Zugriff auf dein Fachwissen gibst (z. B. eigene Dokumente oder Datenbanken als Quelle). Und vergiss nicht: bei sensiblen Themen, liefert KI den Entwurf, aber der Mensch trägt die Verantwortung für das Ergebnis.

3. Das Team vergessen

Das Problem: Die Sorge, ersetzt zu werden, ist oft groß. Doch meist ist es Unsicherheit: Wenn das Team nicht weiß, wie es die Tools nutzen soll oder sich übergangen fühlt, entsteht Blockade statt Begeisterung.

Die Lösung: Nimm die Angst durch klare Rollenbilder. KI ersetzt Aufgaben, keine Menschen. Zeig den Vorteil und mach unmissverständlich klar: Ohne das Fachwissen und die Steuerung durch dein Team ist die Automatisierung wertlos.

4. Wartung vergessen

Problem: APIs ändern sich, Tools erhalten Updates, Prozesse verschieben sich. Eine Automation, die du heute baust, kann in 3 Monaten auf Fehler laufen.

Die Lösung: Betrachte deine Automation nicht als einmaliges Projekt, sondern als fortlaufendes Produkt. Richte ein aktives Monitoring ein (automatische Benachrichtigung bei Fehlern), damit du Probleme vor dem Kunden bemerkst. 

5. Die Kostenfalle

Das Problem: KI-Modelle rechnen oft pro Token (Wortteil) ab. Bei riesigen Datenmengen können die API-Kosten explodieren, wenn du unachtsam bist.

Lösung: Nutze intelligentes Routing. Nicht jede Aufgabe braucht das teure Modell. Für einfache Zusammenfassungen reicht oft ein günstigeres, schnelleres Modell. Das spart bis zu 90% Kosten.

6. "Viel hilft viel"-Mentalität

Problem: Du willst KI überall reinzwingen, auch wo sie unnötig ist. Das macht Prozesse langsam und fehleranfällig.

Lösung: KI ist ein Werkzeug, kein Allheilmittel. Frag dich immer: Braucht das wirklich Intelligenz? Wenn ein einfacher Filter oder eine "Wenn/Dann"-Regel reicht, nutze die klassische Methode. Sie ist stabiler und günstiger.

Fazit: Starte klein, denke systematisch

KI-Marketing-Automation wird zur Pflichtdisziplin. Die gute Nachricht: Du musst kein*e Programmierer*in sein. Aber du musst lernen, wie du Prozesse in klare, logische Schritte zerlegst. 

Ein häufiger Fehler zu Beginn ist der Versuch, direkt alles vollständig zu automatisieren. Widerstehe dieser Versuchung. Baue Systeme, die für dich arbeiten und nicht umgekehrt.

Mein konkreter Vorschlag für deinen Start: Nimm EINEN nervigen, repetitiven Prozess. Zum Beispiel:

• Lead-Qualifizierung
• Social-Media-Planung
• Reporting-Erstellung

Automatisiere diesen zu 50%. Prüfe das Ergebnis. Und erst dann: Skaliere.