6. KI MARKETING DAYs

• KI im Marketing 2026 – Aktuelle Entwicklungen, Trends und realistische Erwartungen
  KI im Marketing entwickelt sich rasant – zwischen Innovation, Ernüchterung und echter Wertschöpfung. Der Vortrag gibt einen fundierten Überblick über aktuelle Entwicklungen, relevante Trends und technologische Fortschritte. Im Fokus stehen reale Einsatzszenarien, praktische Erfahrungen und strategische Implikationen für Unternehmen. Neben Chancen werden auch Grenzen, Risiken und typische Fehlannahmen beleuchtet. Ziel ist eine realistische Einordnung von KI als produktives Werkzeug im Marketing 2026.

• Von Tools zu Systemen: Warum KI Geschäftsmodelle strukturell verändert
  Während viele Unternehmen KI-Tools testen, vollzieht sich im Hintergrund eine strukturelle Verschiebung: Prozesse, Entscheidungswege und Wertschöpfungsketten verändern sich grundlegend. Der Vortrag zeigt: warum klassische Marketing- und Vertriebsmodelle unter strukturellem Anpassungsdruck stehen, wie vernetzte KI-Anwendungen Entscheidungsprozesse neu organisieren und warum Unternehmen künftig in Systemarchitektur denken müssen – nicht nur in Tools.

• Hands-on mit KI im Marketing – Wie sich Kampagnen kosteneffizient und ganzheitlich bestmöglich mit KI umsetzen lassen
  Wie lassen sich Marketingkampagnen mit KI effizienter, schneller und kosteneffektiver umsetzen? Der Vortrag zeigt praxisnah, wie KI entlang der gesamten Kampagnenlogik eingesetzt werden kann – von Strategie über Content bis zur Optimierung. Anhand konkreter Use Cases wird sichtbar, wo KI echten Mehrwert liefert und Budgets messbar entlastet. Im Fokus stehen Workflows, Tools und Entscheidungslogiken für eine ganzheitliche KI-gestützte Kampagnensteuerung. Teilnehmer*innen erhalten sofort umsetzbare Ansätze für Performance, Effizienz und Skalierung.

•  State of Marketing 2026: Using AI to Solve the Data Hoarding Crisis
  Marketingorganisationen verfügen über enorme Datenmengen – bessere Entscheidungen bleiben dennoch oft aus. Studien zeigen: Bis zu 95 % der KI-Projekte scheitern, meist nicht an der Technologie, sondern an Datenbasis, Prioritäten und Komplexität. Alina Seelinger präsentiert zentrale Erkenntnisse aktueller Marketing Data Reports und verdeutlicht anhand konkreter Use-Cases, was wirklich zählt: belastbare Daten, klare Entscheidungslogiken und strukturierte Analytics. Die Teilnehmer lernen, Datenkomplexität souverän zu steuern, Silos zu vermeiden und KI gezielt für echten Mehrwert einzusetzen.

•  Use Cases und Agilität statt Tool-Fieber: KI-Investitionen nachhaltig priorisieren
  Viele Unternehmen investieren in Tools, statt in die Lösung echter Probleme. Dieser Vortrag stellt bewährte Methoden vor, wie KI-Investitionen anhand von Business-Relevanz und Machbarkeit priorisiert werden. Am Beispiel von Bacardi zeigen wir, wie Prozesse so aufgesetzt werden, dass die generative Transformation nicht im Experimentierstadium stecken bleibt, sondern messbaren Impact hat. Teilnehmer erhalten einen Framework für die strategische Investitionsplanung und Prozessintegration.

• KI Agenten: Anfragen in Umsatz verwandeln: Autonome, datengetriebene Lead-Qualifizierung
  Viele Unternehmen verlieren Umsatz direkt nach einer Anfrage: Antwortzeiten sind zu langsam, Qualifizierung uneinheitlich, Follow-ups versanden. Der Vortrag zeigt, wie autonome KI-Agenten Anfragen über Chat, WhatsApp und Voice Ende-zu-Ende in Pipeline verwandeln – out of the box, ohne Tool-Zoo. Von der ersten Kontaktaufnahme über Rückfragen, Datenabgleich und Lead-Scoring bis zur Terminbuchung und automatischem CRM-Write-back. Ergebnis: höhere Conversion, weniger manueller Aufwand und deutlich kürzere „Anfrage → Termin“-Zeit.

• KI-Tools in der qualitativen User Research: Chancen, Grenzen & Praxis-Insights
  Warum handeln Menschen, wie sie handeln? Welche Bedürfnisse und Pain Points prägen ihr Verhalten? Ein tiefes Verständnis von Nutzer:innen bleibt die Grundlage erfolgreicher digitaler Produkte – KI eröffnet neue, effiziente Wege zur Erkenntnisgewinnung. In dieser Session zeigt Nina Bordet, wie KI-Tools qualitative User Research unterstützen, beschleunigen und bereichern können. Praxisnahe Beispiele aus allen Projektphasen – von Vorbereitung über Datenauswertung bis zur Synthese von Insights – verdeutlichen Potenziale und Grenzen.
  Im Fokus stehen Insights, die durch KI an Effizienz gewinnen, ohne methodische Substanz und Nutzerzentrierung zu verlieren.

• SEO, GEO, AIO: Wie erzielt man Sichtbarkeit in schönen der neuen KI Welt
  Suchmaschinen werden KI-Antwortmaschinen – Relevanz und Vertrauen entscheiden über Sichtbarkeit. Generative Engine Optimization (GEO) wird zur Pflichtdisziplin, AIO prägt neue Spielregeln. Nicht Keywords, sondern Kontext, Autorität und Semantik bestimmen die  Wahrnehmung. Content muss KI-verstehbar, strukturiert und zitierfähig sein. Wer das beherrscht, bleibt auch in der KI-Suche sichtbar. In dieser Session lernst Du: Wie Inhalte KI-lesbar werden, welche Signale Autorität stärken und wie sich Sichtbarkeit in KI-Systemen messen lässt.

• AOO im Marketing-Alltag: Wie „Agent-Oriented Optimization“ (AOO) das Marketing neu definiert
  Agent-Oriented Optimization (AOO) beschreibt den nächsten Entwicklungsschritt nach SEO und GAIO/GEO: Content wird nicht mehr nur für Menschen oder Suchmaschinen optimiert, sondern gezielt für autonome KI-Agenten und LLM-basierte Systeme, die Sichtbarkeit, Relevanz und Empfehlungen steuern. Der Vortrag zeigt was AOO bedeutet, wo die Technik aktuell steht und wie Marketing-Teams Content- und Qualitätsprozesse auf diese neue Logik ausrichten können. Teilnehmende lernen, wie sich AOO konkret von klassischem SEO und GAIO / GEO etc. unterscheidet, welche Inhalte und Signale für KI-Agenten entscheidend sind und wie sich Qualität, Trust und Konsistenz in GenAI-Systemen systematisch sichern lassen.

•  Vom Hype zur Praxis: Wie KI die Rolle im Performance Marketing wirklich verändert
  Die KI-Versprechen im Performance Marketing sind laut – doch was hält wirklich, was es verspricht? In diesem Vortrag beleuchten wir, wie sich die Rolle im Performance Marketing durch KI grundlegend wandelt: Welche Anwendungen von KI im Kampagnenmanagement tatsächlich Effizienz bringen, wo der Hype die Realität überholt, und wie Teams heute schon sinnvoll mit KI zusammenarbeiten – ohne sich blind auf Automatisierung zu verlassen.

•  Wie LLMs und Deep Learning das „Warum“ der Customer Journey entschlüsseln – Contextual Advertising  
  Daniel Volož demonstriert, wie die Synergie aus Deep Learning und Large Language Models (LLMs) eine neue Ära der Präzision in der digitalen Ansprache einläutet. Teilnehmer erfahren, wie LLMs den inhaltlichen Kontext von Webseiten – inklusive Tonalität und Nutzerintention – in Echtzeit dekodieren. Der Vortrag zeigt praxisnah, wie Retargeting durch LLM-gestützte Zielgruppenmodelle unter Berücksichtigung der Brand Safety transformiert wird. 

• Decision Density – immer höher, weiter, schneller? Wie KI unsere Entscheidungsprozesse verändert
  Als Marketer treffen wir täglich viele Entscheidungen. KI liefert uns dafür schneller viel mehr Informationen und Argumente. Sie prägt unser Verhalten und verändert Gewohnheiten. Werden unsere Entscheidungen dadurch besser? Der Vortrag erläutert mit Hilfe des Begriffs „decision density“, welche Chancen und Risiken damit verbunden sind. Anders gesagt: Gilt auch in Zeiten von KI das altbekannte Zitat von Ford noch, oder treffen wir bessere Entscheidungen: „50% der Werbung sind immer rausgeworfen. Man weiß aber nicht, welche Hälfte das ist.“?
  
  
• KI-Marketing jenseits des Hypes: Vom Experiment zum messbaren ROI
  Was wäre, wenn Ihr Team internes Wissen nicht mehr suchen müsste – sondern es per Dialog verifiziert verfügbar wäre? In der aktuellen KI-Hype-Korrektur zeigt sich: Viele Pilotprojekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass sie an den eigentlichen Geschäftsproblemen vorbeigehen. Der Vortrag zeigt, wie Unternehmen aus vorhandenen Daten – E-Mails, Dokumenten und implizitem Expertenwissen – ein dialogfähiges Wissenssystem entwickeln, das reale Engpässe adressiert, Teams entlastet und Entscheidungen beschleunigt. Die Negative-Space-Methodik erschließt systematisch das bereits vorhandene Know-how und überführt es in einen belastbaren Business Case. Kein Tool-Experiment. Sondern messbarer ROI.
  
  

• Product-Market-Fit durch KI: Die Umkehrung des Prompts
  Exzellentes Produkt, kein Abverkauf. Der Reflex: Budget hoch, neues Branding, nächste Kampagne. Das Problem: Wir füttern die KI mit unserem Kontext – und bekommen Varianten des Immergleichen zurück. Dieser Case dreht das Prinzip um. Die KI liefert uns den Kontext – übersehene Marktsegmente, die kein Briefing enthielt. Erst dann folgt der Content für die zielgenaue Ansprache. Die Negative-Space-Methodik macht diese ungenutzten Chancen sichtbar und erschließt sie hyperpersonalisiert. Strategische Klarheit, bevor der erste KI-Agent blind losgeschickt wird.

• Wie werden KI-Agenten hochproduktiv?
  Eine unternehmenseigene KI-Wissensschicht namens „Corporate Brain“ dient dazu, mit autonom agierenden KI-Agenten – auch „Buddies“ genannt – Prozesse von mittelständischen Unternehmen zu steuern. Im Corporate Brain ist das explizite, implizite und prozessuale Wissen eines Unternehmens vereint. So lassen sich ganze Agentenschwärme orchestrieren und komplexe Workflows automatisieren. Entsprechend groß ist das Potenzial für Kostenreduktionen und Ertragssteigerungen. Prof. Dr. Peter Gentsch zeigt, wie ein Corporate Brain aufgebaut und für KI-Agenten nutzbar gemacht wird.

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