Für Medien-Teams im Einzelhandel und im Handel bietet das Reporting einen praktischen Ausgangspunkt für agentische KI. Die Verknüpfung von Agenten mit normalisierten, verlagsovergreifenden Daten hilft den Teams, Vertrauen aufzubauen, die Leistung zu bewerten und neue Erkenntnisse zu gewinnen sowie Kampagnen umzusetzen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie Skai gemeinsam mit Matrixx CPG und Luzern eCommerce agentische KI in die Praxis umgesetzt hat – von der Optimierung wiederkehrender Berichte bis hin zur Skalierung von Kampagnenaktualisierungen – und was andere Marketing-Teams aus diesen Erfahrungen lernen können.
Wichtigste Erkenntnisse
- Fang mit einer klar definierten Aufgabe an. Eine Antwort auf die „Montags-Aufgabe“ gibt den Teams eine konkrete Möglichkeit, die Genauigkeit, Beständigkeit und Nützlichkeit eines Agenten zu bewerten.
- Schaffe einen verlagsovergreifenden Kontext. Einheitliche Datendefinitionen und Fachwissen im Bereich Retail Media helfen den Agenten dabei, Antworten zu liefern, die die Leute auch wirklich nutzen können.
- Erweitere deine Befugnisse gezielt. Die Konnektoren für Berichte, Einblicke und Kampagnenmaßnahmen sind ab sofort verfügbar, ein Konnektor für die Optimierung folgt in Kürze.
- Lege für jeden Arbeitsablauf Kontrollmechanismen fest. Die Teams sollten Zuständigkeiten, Berechtigungen, Überprüfungsanforderungen und Eskalationsverfahren festlegen, wenn die Mitarbeiter mehr Verantwortung übernehmen.
Die meisten Medien-Teams im Einzelhandel und im Handel haben bereits einen guten Kandidaten für ihren ersten agentischen Workflow. Es ist die Frage nach der Leistung, die jemand jeden Montagmorgen beantworten muss.
Wo liegen wir über dem Plan? Welche Händler haben die Leistungsentwicklung vorangetrieben? Worauf müssen wir achten, bevor wir das Budget für eine weitere Woche ausgeben?
Bevor jemand antworten kann, muss erst mal jemand Daten von mehreren Anbietern abrufen, die Berichtszeiträume angleichen, Kennzahlen abgleichen und eine Übersicht erstellen, die das Team nutzen kann. Dann geht’s mit der Analyse los. Ein Agent kann dabei helfen, diese Übersicht vorzubereiten. Das Team kann dann prüfen, was abgerufen wurde, die Interpretation hinterfragen und beurteilen, ob die Antwort nützlich genug ist, um sich nächste Woche darauf zu verlassen.
Damit ist die Leistung am Montag ein praktischer erster Arbeitsablauf. Sie befasst sich mit einer wiederkehrenden Aufgabe, liefert Ergebnisse, die man bewerten kann, und schafft eine Grundlage für umfassendere Aufgaben.
Der Prozess beginnt mit einem verlässlichen Überblick über die Leistung. Auf dieser Grundlage können Teams mithilfe von Agenten Änderungen untersuchen, Empfehlungen ausarbeiten und die Umsetzung innerhalb eines festgelegten Rahmens unterstützen.
Warum gleich mit einer Antwort zur Leistung am Montag anfangen?
Ein wiederkehrender Berichtsablauf bietet Teams ein überschaubares Umfeld, um die Arbeit eines Mitarbeiters zu bewerten.
Die Aufgabe kann ganz konkret lauten: Die Ergebnisse der letzten Woche bei den zugelassenen Publishern abrufen, sie mit dem vorangegangenen Zeitraum vergleichen, Abweichungen vom Plan kennzeichnen und eine Zusammenfassung zur Überprüfung erstellen.
Jeder Durchlauf bietet die Gelegenheit, Folgendes zu überprüfen:
- Ob der Sachbearbeiter die richtigen Konten und den richtigen Berichtszeitraum abgerufen hat.
- Ob bei allen Anbietern einheitliche Definitionen der Kennzahlen verwendet wurden.
- Ob die Summen mit der Quelle übereinstimmten.
- Ob seine Erklärungen durch die Daten gestützt wurden.
- Ob dabei fehlende oder unvollständige Informationen festgestellt wurden.
Diese Überprüfungen helfen den Teams zu verstehen, wo der Arbeitsablauf zuverlässig funktioniert und wo noch menschliches Eingreifen nötig ist.
Außerdem zeigen sie den tatsächlichen praktischen Nutzen. Vorbereitungszeit, Korrekturaufwand und die Häufigkeit der Wiederverwendung sagen viel mehr aus als eine einzige beeindruckende Antwort.
Warum ist die verlagsovergreifende Normalisierung wichtig?
Die Performance von Retail Media erstreckt sich über verschiedene Publisher-Umgebungen, von denen jede ihre eigenen Berichtsstrukturen, Kampagnenhierarchien und Messkonventionen hat.
Eine Frage wie „Auf welche Einzelhändler muss man diese Woche achten?“ erfordert mehr als nur das Abrufen einzelner Berichte. Die Antwort hängt davon ab, wie die Daten aufeinander abgestimmt und interpretiert werden. Ohne diese Grundlage liefert ein Mitarbeiter vielleicht zwar eine gut aufbereitete Zusammenfassung, doch bleibt dem Team damit derselbe Abstimmungsaufwand wie zuvor.
Die Medieninfrastruktur von Skai für den Einzelhandel und den Handel umfasst mehr als 300 Publisher. Die umfassende Fachkompetenz in diesem Bereich und die normalisierten, publisherübergreifenden Daten bilden die Grundlage für Arbeitsabläufe, die über diese Umgebungen hinweg funktionieren.
Für den Marketingfachmann liegt der praktische Vorteil in der Kontinuität: Dieselbe geschäftliche Fragestellung kann den Arbeitsablauf über verschiedene Publisher hinweg leiten, gestützt durch einheitliche Definitionen und ein Verständnis dafür, wie Retail Media funktioniert. Diese Grundlage wird immer wichtiger, da sich die Aufgaben der Marketingfachleute zunehmend von der reinen Informationsbeschaffung hin zur Erklärung der Performance und der Vorbereitung der nächsten Schritte verlagern.
Wie hat Matrixx CPG den Start in die Woche verändert?
Bei Matrixx CPG mussten die Account-Teams für die Berichterstattung am Montag Informationen zu Fortschritt, Budget und Leistung über alle Kundenkonten hinweg zusammenstellen. Sie gingen die Marken und Einzelhändler durch, filterten Kampagnen und Suchbegriffe heraus und übertrugen die Informationen in Asana, bevor sie Analysen hinzufügten und über das weitere Vorgehen entschieden.
Matrixx hat Claude über das Model Context Protocol (MCP) mithilfe des Skai Reporting Connectors mit Skai verbunden. Die Agentur hat dann wiederverwendbare Claude-Skills erstellt, um Zusammenfassungen zur Kampagnenleistung und zum Budget zu erstellen und diese noch vor Beginn der Arbeitswoche über Asana zu übermitteln.
Die Veränderung betraf die Art und Weise, wie die Kundenbetreuer ihre Woche begannen. Da die Berichte bereits im Voraus erstellt waren, konnten sie zunächst prüfen, was sich geändert hatte, und entscheiden, was ihre Aufmerksamkeit verdiente. Matrixx beschrieb außerdem eine größere Flexibilität bei der Erstellung individueller Berichte und der Bearbeitung von Kundenanfragen sowie weniger Reibungsverluste bei der Schulung von Mitarbeitern und der Kennzeichnung von Daten.
Das ist ein nützliches Modell für eine Antwort auf die Frage nach der Leistung am Montag: Definiere einen wiederkehrenden Bedarf, binde die Informationen in den bestehenden Arbeitsablauf des Teams ein und gib den Leuten einen klareren Ausgangspunkt für Entscheidungen.
Claude ist der Agent in der Matrixx-Implementierung. Teams, die ihren eigenen Ansatz entwickeln, können zwischen Claude, Codex, Copilot oder ihren eigenen Agenten wählen, wobei sie die Funktionen und Verbindungsanforderungen der von ihnen gewählten Umgebung berücksichtigen sollten.
Wie sorgt man dafür, dass der Arbeitsablauf zuverlässig funktioniert?
Ein nützliches Briefing definiert die Konten, Publisher, den Berichtszeitraum, den Vergleich, die Kennzahlen, das Ziel und den Prüfer. Für eine Antwort zur Leistung am Montag könnte es etwa so lauten:
Jeden Montag rufst du die Leistungsdaten der vergangenen Woche für die genehmigten Konten und Publisher ab, vergleichst die Ausgaben mit dem vereinbarten Ausgabeprogramm, identifizierst Abweichungen und erstellst eine Zusammenfassung für den Kundenbetreuer. Änderungen an Kampagnen fallen nicht in den Umfang dieses Workflows.
Legt dann fest, wie das Team das bewerten und handhaben wird.
- Lege den Datenumfang fest. Bestimme die zulässigen Konten und Publisher, Berichtszeiträume, Währungen, Zeitzonen und Kennzahlen-Definitionen.
- Mach die Ausgabe überprüfbar. Bitte den Agenten, seine Quellen anzugeben, wesentliche Lücken hervorzuheben und beobachtete Ergebnisse von möglichen Erklärungen zu unterscheiden.
- Führe einen Test anhand einer bekannten Referenz durch. Vergleiche die Ergebnisse mit den bisherigen Berichten des Teams über mehrere Zyklen hinweg und halte Abweichungen fest.
- Lege einen Verantwortlichen und einen Ausfallpfad fest. Entscheide, wer das Ergebnis überprüft und was passiert, wenn der Zugriff fehlschlägt, Informationen unvollständig sind oder die Antwort nicht eintrifft.
- Messe den gesamten Arbeitsablauf. Erfasse die Vorbereitungszeit, den Korrekturaufwand, wiederkehrende Fehler und ob das Team das Ergebnis weiterhin nutzt.
Das sind Anforderungen, die Einkäufer in Bezug auf ihren ausgewählten Anbieter, die angeschlossenen Systeme und die internen Prozesse festlegen sollten. Die Teams sollten prüfen, inwieweit jede Anforderung erfüllt wird, bevor der Workflow in Betrieb genommen wird.
Welche Kontrollmaßnahmen gehören zum Berichtswesen?
Berichtsabläufe beinhalten nach wie vor sensible Informationen und können weitreichende Entscheidungen beeinflussen.
Ein Mitarbeiter könnte Informationen aus dem falschen Kundenkonto abrufen, eine Zusammenfassung an einen falschen Empfänger senden oder selbstbewusst eine unhaltbare Erklärung abgeben. Das Versenden eines Berichts an ein anderes System bringt zudem eigene Berechtigungs- und Zustellungsanforderungen mit sich.
Vor der Bereitstellung sollten sich die Teams fragen:
- Auf welche Konten und Informationen hat der Bevollmächtigte Zugriff?
- Wohin kann es die Ausgabe senden?
- Wer ist dafür zuständig, die Arbeit zu überprüfen?
- Wie wird das Team ein unerwartetes Ergebnis untersuchen?
- Wie kann man die Zugriffsrechte ändern oder aufheben?
- Wer übernimmt die Verantwortung, wenn sich der Arbeitsablauf oder dessen ursprünglicher Verantwortlicher ändert?
Namentlich festgelegte Zuständigkeiten und klare Eskalationswege sind zentraler Bestandteil des Rahmenwerks zur Rechenschaftspflicht, das in „Wer ist verantwortlich, wenn KI-Agenten Medien kaufen?“ untersucht wird.
Wenn man mit der Berichterstattung anfängt, bietet das den Teams einen klar definierten Rahmen, in dem sie diese Fragen klären können.
Wie können Teams den Schritt von der Berichterstattung zum Handeln schaffen?
Wenn das Vertrauen wächst, können Teams weitere Aufgaben festlegen und jede davon einzeln bewerten.
Luzern eCommerce liefert ein Beispiel für Workflows, die sich über Berichterstellung, Überwachung und Kampagnenaktualisierungen erstrecken. Bei der Umsetzung kommen etwa 125 geplante Laufzeiten für die Nachverfolgung, die Ranglistenüberwachung und die monatliche Berichterstattung zum Einsatz. Davon unabhängig verarbeiten wiederverwendbare Workflows für Kampagnenaktualisierungen etwa 1.900 Aktualisierungen pro Marktplatz.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Berichterstattung und Kampagnen-Updates bringen unterschiedliche Verantwortlichkeiten mit sich, daher sollten Teams sie anhand unterschiedlicher Anforderungen bewerten.
Bei einer vorgeschlagenen Änderung sollte die Checkliste des Käufers folgende Punkte abdecken: Wer bewertet den Vorschlag, welche Nachweise werden benötigt und wie wird die Genehmigung mitgeteilt? Für die Umsetzung sollte sie außerdem zulässige Maßnahmen, Ausgabengrenzen, den Umgang mit Ausnahmen und Wiederherstellungsverfahren umfassen. Die Teams sollten klären, welche Anforderungen von den einzelnen Systemen unterstützt werden und welche von ihren eigenen Betriebsabläufen abhängen.
Ein von Grund auf offener Ansatz wie Agent Connect unterstützt Agenten, die im eigenen Stack des Kunden entwickelt und betrieben werden und über MCP-Konnektoren mit der verlagsovergreifenden Infrastruktur von Skai verbunden sind. Teams können ihre Lösungen rund um ihre bevorzugte Agent-Umgebung gestalten und dabei auf die Daten, Kompetenzen, Tools und die umfassende Expertise von Skai im Bereich Retail Media zurückgreifen.
Die Skai-Konnektoren für Berichte, Erkenntnisse und Kampagnenmaßnahmen sind ab sofort verfügbar; ein Optimierungs-Konnektor folgt in Kürze. Damit steht Teams ein Weg offen, der vom Abruf von Leistungsdaten über Kampagnenanalysen bis hin zu geeigneten Kampagnenmaßnahmen führt, wobei der Umfang jeder Bereitstellung von ihren Anforderungen und den von ihnen verifizierten Funktionen abhängt.
Jede Erweiterung verdient eine eigene Bewertung. Eine zuverlässige Berichterstattung liefert nützliche Erkenntnisse über den Datenabruf und die Datenkonsistenz; bei der Kampagnendurchführung kommen Entscheidungen über Befugnisse, Grenzen und operative Verantwortung hinzu.
Such dir einen ersten Job aus, den andere beurteilen können
Fang mit einer von drei Aufgaben an: Beantworte eine verlagsovergreifende Frage, führe wiederkehrende Auswertungen durch oder schlage eine Änderung zur Überprüfung vor.
Lege fest, welche Informationen benötigt werden, welches Ergebnis erwartet wird, wer verantwortlich ist und welche Befugnisse der Workflow erfordert. Nutze die Erkenntnisse des Teams als Grundlage für die nächste Implementierung.
Lass dich von deinem Berater dabei unterstützen, den nächsten Schritt zu ermitteln und vorzubereiten. Achte darauf, dass die richtigen Kontrollmechanismen für alles vorhanden sind, was live geht.
Bist du bereit, KI-Agenten einzusetzen? Erfahre, wie „Agent Connect“ von Skai Teams dabei hilft, ihre bevorzugten KI-Agenten mit publisherübergreifenden Daten, Erkenntnissen und Funktionen zur Kampagnenumsetzung zu verknüpfen.
Häufig gestellte Fragen
Das Reporting ist ein praktischer Ausgangspunkt für agentenbasierte KI im Bereich Retail Media. Agenten können Leistungsdaten verschiedener Publisher abrufen, Probleme beim Pacing erkennen und Zusammenfassungen zur Überprüfung erstellen. So erhalten Teams einen wiederkehrenden Arbeitsablauf, mit dem sie Genauigkeit, Konsistenz und Nützlichkeit bewerten können, bevor sie zu komplexeren Aufgaben übergehen.
Marketingteams können Vertrauen aufbauen, indem sie mit klar definierten Arbeitsabläufen beginnen, die Ergebnisse der Mitarbeiter anhand bestehender Berichte überprüfen und Zuständigkeiten sowie Überprüfungsprozesse festlegen. Durch die Nachverfolgung von Genauigkeit, Vorbereitungszeit und wiederkehrenden Fehlern können Teams besser einschätzen, wann Mitarbeiter bereit für zusätzliche Aufgaben sind.
Mit „Agent Connect“ von Skai können Teams ihre bevorzugten KI-Agenten über MCP-Konnektoren mit den verlagsovergreifenden Daten, der Werbe-Intelligence und den Ausführungsfunktionen von Skai verbinden. Die Konnektoren für Berichterstattung, Insights und Kampagnenmaßnahmen unterstützen Workflows, die von der Leistungsanalyse bis hin zu geeigneten Kampagnenmaßnahmen reichen – ein Optimierungskonnektor folgt in Kürze.








