GenAI-Fähigkeiten, die Marketer von ihren Technologiepartnern verlangen sollten

Da sich generative KI in der Marketingtechnologie immer mehr durchsetzt, verschiebt sich die Diskussion. Marketingfachleute fragen nicht mehr, ob eine Plattform KI nutzt - sie erwarten, dass sie es tut. Sie fragen vielmehr, was die KI tatsächlich leistet. Der Hype-Zyklus ist voll von vagen Versprechungen und cleveren Schnittstellen, aber was zählt, ist, ob die Intelligenz, die die Technologie antreibt, dazu dient, echte Marketingprobleme zu lösen. Es ist an der Zeit, konkreter zu werden - nicht nur darüber, was GenAI ist, sondern auch darüber, was sie leisten soll.

Das Schwierige daran? Es ist alles noch so neu. Die meisten Vermarkter hatten noch keine Gelegenheit, genau zu definieren, was sie von GenAI-Funktionen erwarten - oder was sie ihren Anbietern überhaupt fragen sollten. Und weil sich so viele Tools darum reißen, das KI-Kästchen anzukreuzen, ist es schwer, echte Fähigkeiten von oberflächlichen Blitzen zu unterscheiden.

Aber es gibt ein paar grundlegende Dinge, an die deine technischen Partner denken müssen - unabhängig davon, ob du dich auf Einzelhandelsmedien, bezahlte Suche, soziale Netzwerke oder eine breitere Kampagnenstrategie konzentrierst. Das sind keine Wunschfunktionen. Sie sind die Mindestanforderungen an eine KI, die tatsächlich für Marketer/innen entwickelt wurde.

Was du brauchst, ist ein klares Verständnis der drei entscheidenden Fähigkeiten, die GenAI bieten sollte:

• Schneller Einblick für schnellere Entscheidungen
• Nutze deine Daten für positive Ergebnisse
• Produktivität, um sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren

Was sind die richtigen Fragen an deinen Anbieter, um herauszufinden, ob seine KI wirklich bereit ist, dein Team zu unterstützen?

Wie kann GenAI dich schneller machen, wenn das Zeitfenster zum Handeln kurz ist?

• In schnelllebigen Handelsmedien muss GenAI die Lücke zwischen Signal und Aktion verkleinern, damit die Teams auf veränderte Nachfrage, Wettbewerb und Bestand reagieren können, bevor die Leistung leidet.
• GenAI, die dich schneller macht, zeigt aufkommende Trends auf, erklärt, was passiert, und schlägt kanalbezogene Korrekturen vor, die du noch während der Kampagne anwenden kannst.
• Für Marketingteams, die unter Zeitdruck stehen, sind die wertvollsten GenAI-Funktionen in der Lage, die Leistung kontinuierlich zu überwachen, Probleme zu priorisieren und komplexe Datenströme in klare, gebrauchsfertige Empfehlungen zu verwandeln, anstatt in nachträgliche Berichte.

Schnelligkeit ist nicht nur schön - sie macht den Unterschied zwischen einer führenden Position in der Kategorie und einer zu späten Reaktion aus. Vor allem in Performance-Kanälen, wo sich Trends mitten in der Woche ändern, die Konkurrenz schnell ist und die Zeitfenster für Kampagnen kurz sind.

Die meisten Marketingteams haben nicht die Zeit (oder die Kapazität), jedes Signal zu überwachen. Wenn also die Werbeausgaben sinken oder die Produktnachfrage ansteigt, kostet dich die Verzögerung der Reaktion. GenAI-Funktionen sollten diese Lücke schließen. Sie sollten die Veränderung erkennen, die Gründe dafür verstehen und eine Lösung vorschlagen, bevor die Ergebnisse in deiner wöchentlichen Zusammenfassung auftauchen.

Laut einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2024 verzeichnen Unternehmen, die GenAI schnell einführen, bereits messbare Gewinne bei der Geschwindigkeit und der Entscheidungsqualität, wobei eine kleine Gruppe von Leistungsträgern bei der Wertrealisierung die Nase vorn hat.

Und sie muss sich an der Komplexität deiner Realität orientieren. Einzelhändler verhalten sich anders. Soziale Trends ändern sich schnell. Die bezahlte Suche ist ein eigenes Tier. GenAI, die nur darüber berichtet, "was gerade passiert", ist nicht hilfreich - sie muss dir helfen zu handeln, solange es noch wichtig ist. Aus diesem Grund vereinen viele Marken die Signale der einzelnen Kanäle durch eine integrierte Medienlösung für den Einzelhandel und eine Plattform für bezahlte Suche, damit GenAI die Leistung ganzheitlich und nicht in Silos betrachten kann.

Fragen, die du den Verkäufern stellen solltest:

• Wie schnell liefert deine KI Erkenntnisse, auf die ich reagieren kann - in Minuten, Stunden oder Tagen?
• Kann sie aufkommende Trends erkennen, bevor die Leistung sinkt?
• Hilft es mir, Kampagnen im Flug und über alle Kanäle hinweg anzupassen?

Rote Fahnen - Wenn die KI des Anbieters erst dann Erkenntnisse liefert, wenn die Leistung bereits gesunken ist, ist sie nicht schnell genug, um Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen. Wenn die KI alle Plattformen gleich behandelt und das kanalabhängige Verhalten nicht berücksichtigen kann, werden ihre Empfehlungen das Ziel verfehlen. Und wenn dein Team vage Ergebnisse interpretieren muss, nur um zu wissen, was als Nächstes zu tun ist, erhöht es die Reibung, anstatt sie zu verringern.

Wie sollte GenAI die Punkte zwischen Erkenntnissen und echten Geschäftsergebnissen verbinden?

• Marketingspezialisten brauchen nicht nur mehr KI-generierte Diagramme, sondern eine GenAI, die Umsatz, Marge und Lifetime Value versteht, damit jede Empfehlung zu echten Geschäftszielen aufsteigt.
• Die stärksten GenAI-Funktionen übersetzen fragmentierte Leistungssignale in ergebnisorientierte Anleitungen, z. B. wo das Budget umgeschichtet werden soll, welche SKUs priorisiert werden sollen oder wie die Rentabilität über verschiedene Kanäle hinweg geschützt werden kann.
  Wenn GenAI auf Ergebnisse ausgerichtet ist, bleibt es bei "Erkenntnissen" als Zwischenziel stehen und geht weiter bis zu Handlungsvorschlägen, erwarteten Auswirkungen und klaren Erklärungen, auf die sich die Beteiligten verlassen können.
• Es ist einfach, eine GenAI zu entwickeln, die Daten zusammenfasst. Viel schwieriger ist es, eine GenAI zu entwickeln, die dir hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

Zu viele Tools beschränken sich auf "Erkenntnisse". Sie sagen dir, was passiert ist, aber nicht, was du dagegen tun kannst. Und sie verstehen selten den gesamten Kontext deiner Ziele: Kanalmix, Kategorienormen, Saisonalität oder wie die Leistung tatsächlich aussehen muss, um das Geschäft voranzubringen.

Wenn das Tool dir nicht dabei helfen kann, dein Budget intelligent umzuschichten, Prioritäten zu setzen oder Schwachstellen zu erkennen, bevor sie deinen Zielen schaden, hilft es dir nicht, strategisch zu handeln - es ist nur ein weiterer Bericht.

Effektive GenAI sollte in der Lage sein, Daten mit Ergebnissen zu verknüpfen: Sie sollte dir nicht nur sagen, dass der ROAS sinkt, sondern auch die Gründe dafür ermitteln, Anpassungen vorschlagen und die Auswirkungen prognostizieren. Eine aktuelle Studie von Forrester aus dem Jahr 2024 hat zum Beispiel ergeben, dass fast zwei Drittel der KI-Entscheidungsträger ihre Investitionen in GenAI erhöhen, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen, und nicht nur um zu experimentieren.

Fragen, die du den Verkäufern stellen solltest:

• Wie ordnet deine KI Erkenntnisse den Geschäftsergebnissen zu?
• Kann sie mir sagen, wo ich meine Ausgaben umschichten muss, um den ROI zu maximieren?
• Gibt es konkrete Maßnahmen, die ich ergreifen kann, um die Ergebnisse zu verbessern?

Rote Fahnen - Wenn die KI des Anbieters allgemeine Erkenntnisse liefert, die auf jede Marke zutreffen könnten, ist sie nicht auf deine Ziele oder Daten ausgerichtet. Wenn sie nicht in der Lage ist, Prioritäten zu setzen oder zu erklären, wie sich eine Empfehlung auf den Umsatz auswirkt, ist sie nicht auf Geschäftsergebnisse, sondern auf die Optik ausgerichtet. Und wenn du nach "aufschlussreichen" Zusammenfassungen die Strategiearbeit manuell erledigen musst, löst ihre KI nicht das richtige Problem.

Wie sollte GenAI dir die Arbeit abnehmen, anstatt dir mehr Arbeit zu geben?

• Der wirkliche Test für GenAI im Marketing ist, ob dein Team wieder mehr Zeit für Strategie, Planung und Stakeholder-Ausrichtung hat.
• GenAI, die die Arbeitsbelastung reduziert, plaudert nicht nur über Leistung, sondern automatisiert auch die mühsamen, wiederholbaren Aufgaben, die derzeit viel Zeit in Anspruch nehmen - Berichte, Fehlererkennung, Wiederholungen und Triage auf SKU-Ebene.
• Wenn GenAI in deine Arbeitsabläufe eingebettet ist, verhält es sich wie ein erfahrener Teamkollege: Es erkennt Probleme, entwirft Aktualisierungen und schlägt Änderungen vor, sodass du weniger Zeit mit dem Abrufen von Daten und mehr mit dem Treffen von Entscheidungen verbringen kannst.

Marketingteams brauchen kein weiteres Dashboard. Sie brauchen Zeit zurück. Die Zeit, die sie brauchen, um mühsame manuelle Aufgaben durch klare, brauchbare und zuverlässige Ergebnisse zu ersetzen.

GenAI sollte dir helfen, die Arbeit zu erledigen, statt nur darüber zu reden. Das bedeutet, dass du Probleme identifizieren, Zusammenfassungen erstellen, Kampagnen-Updates schreiben, Leistungsveränderungen zusammenfassen und problematische SKUs aufdecken kannst, bevor du das Wochenende mit der Fehlersuche verbringst.

Und sie muss die Vermarkter dort abholen, wo sie sind. Das bedeutet natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen, eine intuitive Benutzeroberfläche und Erkenntnisse, die auch ohne technischen Hintergrund verständlich sind. Ganz gleich, ob du ein QBR durchführst oder Gebote für Tausende von SKUs anpasst, die KI sollte ein zusätzliches Paar Expertenhände sein - und kein weiteres Tool, das auf dich aufpasst. Die Nielsen-Umfrage zum globalen Marketing 2025 stellt fest, dass Marketer KI zunehmend als eine Möglichkeit sehen, ihre täglichen Arbeitsabläufe zu optimieren und ihre Bemühungen durch die Automatisierung operativer Aufgaben "weitaus wirkungsvoller" zu machen

Fragen, die du den Verkäufern stellen solltest:

• Welche manuelle Arbeit wird durch deine GenAI-Fähigkeiten sinnvollerweise überflüssig?
• Kann es Zusammenfassungen, Empfehlungen oder Gliederungen erstellen, ohne dass mein Team viel Arbeit hat?
• Welche Teile des Arbeitsablaufs werden dadurch tatsächlich rationalisiert?

Rote Fahnen - Wenn die KI des Anbieters immer noch erfordert, dass du Daten exportierst und manuell bereinigst, handelt es sich nicht um Automatisierung, sondern um eine getarnte Aufgabenliste. Wenn du mehrere Eingabeaufforderungen oder Workarounds brauchst, um verwertbare Erkenntnisse zu erhalten, ist es nicht intuitiv, sondern ineffizient. Und wenn die KI in deinem Team nur langsam oder uneinheitlich angenommen wird, ist das in der Regel ein Zeichen dafür, dass sie nicht für die Arbeitsweise von Marketern geeignet ist.

Wie kann Celeste AI diese drei Säulen erfüllen?

• Für Marken und Agenturen, die komplexe Commerce-Media-Programme verwalten, zeigt Celeste AI, wie es aussieht, wenn GenAI speziell für das Marketing entwickelt wird und nicht nur als Feature aufgeschraubt wird.
• Celeste AI kombiniert GenAI mit kanalspezifischer Intelligenz, um die Leistung zu erklären, Maßnahmen zu empfehlen und dabei zu helfen, Änderungen in den Bereichen Retail Media, Search und Social umzusetzen.
• Da Celeste AI auf derselben Plattform läuft, auf der auch deine Kampagnen laufen, basieren die Empfehlungen auf realen Daten, realen Einschränkungen und den realen Hebeln, die dein Team tatsächlich kontrolliert.

Alles oben? Es ist bereits live.

Celeste AI, der erste generative KI-Marketing-Agent von Skaifür Handelsmedien, wurde speziell für Marken und Agenturen entwickelt, die sich mit der Komplexität von Handelsmedien, bezahlter Suche und Social Media auseinandersetzen. Celeste ist kein aufgesetzter Chatbot oder ein generischer Prompt-Layer - er wurde auf handelsspezifischen Daten trainiert und so entwickelt, dass er direkt in Marketing-Workflows integriert werden kann. .

Celeste erstellt nicht nur Zusammenfassungen. Es liefert echte, umsetzbare Hinweise: Budgetumschichtungen, Keyword-Empfehlungen, Einblicke auf SKU-Ebene, Erkennung von Anomalien und kanalbezogene Strategieempfehlungen. Es vergleicht Marken und Einzelhändler, erkennt Probleme, bevor sie sich ausweiten, und gibt Empfehlungen für das weitere Vorgehen - klar und deutlich.

Was es nützlich macht, ist nicht nur die Intelligenz. Es ist die Integration. Celeste ist da, wenn du es brauchst, und hilft dir, schneller klügere Entscheidungen zu treffen. Egal, ob du heute optimierst oder das nächste Quartal planst, Celeste ist so konzipiert, dass es das Rauschen reduziert und die Wirkung erhöht. Dies deckt sich mit der jüngsten Gartner-Studie, die zeigt, dass CMOs erwarten, dass Fortschritte in der KI ihre Rolle und ihre Ergebnisse in den nächsten zwei Jahren dramatisch verändern werden, aber nur, wenn KI tief genug eingebettet ist, um die täglichen Entscheidungen zu beeinflussen.

Denn GenAI-Fähigkeiten sollten nicht nur die Arbeit beschreiben - sie sollten dir helfen, sie zu gewinnen.