Im Podcast „MARKETING MEETS TECHNOLOGY“ sprechen Timon und Johanna Hartung mit Daniel Hendel, dem Geschäftsführer von ImmoScout24.de über KI im Marketing und ein konkretes Beispiel für eine erfolgreiche Implementierung. Marketing bedeutet heute nicht mehr nur Reichweite zu erzeugen – Marketing bedeutet, relevante Erlebnisse entlang der gesamten Customer Journey zu gestalten. Genau hier spielt KI eine zentrale Rolle.
Sichtbarkeit folgt der Relevanz“, sagt Daniel im Gespräch. Dieses Zitat macht deutlich, dass KI im Marketing kein Selbstzweck ist, sondern Mehrwert generieren und Prozesse intelligenter steuern sollte.
Inhaltsverzeichnis
Das Wichtigste in Kürze
- Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen analysieren und Personalisierung ermöglichen.
- Datenqualität entscheidet über die Leistungsfähigkeit von AI-Systemen.
- KI-Marketing verändert die Art, wie Unternehmen mit Kunden interagieren.
Warum KI im Marketing heute zur Strategie gehören sollte
KI ist im Marketing längst operative Realität. Sie ermöglicht es, datengetrieben zu arbeiten und Prozesse intelligent zu automatisieren. Denn KI besitzt die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und daraus Prognosen abzuleiten. Genau deshalb hilft KI Unternehmen, Kampagnen effektiver zu steuern und Inhalte gezielt zu generieren.
Eine aktuelle Studie über KI im Marketing zeigt, dass künstliche Intelligenz die Effizienz signifikant steigert. KI hilft, Performance-Daten schneller auszuwerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Außerdem unterstützt sie Teams, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und Ressourcen freisetzt.
„Wir wollen keine Luftschlösser bauen“, sagt Daniel. Der Einsatz von KI im Marketing müsse echten Mehrwert schaffen. Dass KI strategisch eingebunden werden muss, sei entscheidend für nachhaltigen Erfolg.
Disruption sei kein Ausnahmezustand, sondern Normalität. ImmobilienScout24 selbst sei im Rahmen einer Disruption der klassischen Zeitungsanzeigen entstanden. KI werde daher nicht als Bedrohung verstanden, sondern als nächste Evolutionsstufe.
Ein reales Beispiel von KI im Marketing: Integration bei ImmoScout24
Die Integration von ImmoScout24 in ChatGPT ist eine Marketing Case Study mit Signalwirkung. Dieses Beispiel zeigt, wie KI das Marketing verändert. Immobilienanzeigen werden dialogbasiert ausgespielt, Nutzer interagieren mit AI statt mit statischen Filtern
„Geschäftsmodelle folgen Nutzerverhalten“, sagt Daniel dazu.
Als die Integration in den USA ausgerollt wurde, „hast du hier sofort die kleinen Glühbirnen über den Köpfen schweben sehen“, so Daniel. „Innovation entsteht nie in einem Silo“, betont er.
Dieses Beispiel verdeutlicht, dass künstliche Intelligenz Marketing nicht ersetzt, sondern erweitert und optimiert.
Wichtig dabei:
- Kein vollständiger Datentransfer zur KI
- Kontrollierte und dosierte Datenausspielung
- Wahrung der Datenhoheit
- Markenwahrnehmung bleibt erhalten
- Integration als zusätzlicher Akquisekanal, nicht als Ersatz der eigenen Plattform
Das strategische Prinzip dahinter: Dort präsent zu sein, wo neue Suchgewohnheiten entstehen – ohne Kontrolle über Marke und Daten aufzugeben.
KI-Suche auf der eigenen Plattform: Von Filtern zu Sprache
Unabhängig von ChatGPT setzt das Unternehmen auch auf eine eigene KI-gestützte Suche („AI Search“). Statt klassischer Filterlogik – Quadratmeter, Postleitzahl, Preis – können Nutzer Anfragen stellen wie:
- „Haus im Harry-Potter-Stil in Brandenburg“
- „Gelbes Haus mit Pool“
- „Wohnung mit Seeblick“
- „Modernes Bad, maximal 10 Minuten mit dem Fahrrad zur Arbeit“
Damit adressiert die KI ein zentrales Problem klassischer Immobilienportale: Menschen haben ein konkretes Bild im Kopf – doch Filter können dieses Bild oft nur unzureichend abbilden.
Die KI-Suche interpretiert komplexe Wünsche im Freitext, kombiniert Ausstattungsmerkmale mit Lagefaktoren und Mobilitätsparametern und erweitert – wenn sinnvoll – automatisch den Suchradius. So entstehen neue Alternativen, die außerhalb der ursprünglichen Suchlogik liegen.
Laut Daniel Hendel ist die Nutzerzufriedenheit hoch: Wer die KI-Suche einmal nutzt, greift häufig erneut darauf zurück.
Anwendungen von KI im Marketing
Die Anwendungen von KI im Marketing sind vielfältig. Sie reichen von Chatbots über Predictive Analytics bis hin zu generativer AI, die Inhalte erzeugen kann. KI analysiert große Datenmengen und personalisiert Inhalte entlang der gesamten Customer Journey.
Anwendungsbeispiele von KI im Marketing sind:
- Automatisierte Kampagnenoptimierung
- Personalisierte Produktempfehlungen
- Lead-Scoring-Modelle
- Performance-Marketing-Steuerung
- Chatbots, die rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten
- Dynamische Budgetverteilung
- Vorhersage von Nutzerverhalten
- KI analysiert große Datenmengen in Sekunden
KI erkennt frühzeitig Muster im Nutzerverhalten. Legt KI Trends frühzeitig offen, kann sie Kampagnen automatisch anpassen. So sorgt KI dafür, dass Marketing dynamisch bleibt.
KI im Marketing bietet Unternehmen zudem die Möglichkeit, skalierbare Prozesse aufzubauen. Dank KI lassen sich Aufgaben darüber hinaus automatisieren, während strategische Entscheidungen datenbasiert getroffen werden.
Vorteile von KI für Marketing und Vertrieb
Die Vorteile von KI im Marketing sind klar messbar. Sie bietet Unternehmen enorme Potenziale, um Kampagnen gezielt zu steuern, Inhalte effizient zu generieren und Budgets datenbasiert zu optimieren. Gleichzeitig steigert künstliche Intelligenz die Effizienz und reduziert Streuverluste.
Unternehmen nutzen KI, um Marketing und Vertrieb enger zu verzahnen und fundierte Entscheidungen auf Basis valider Daten zu treffen. Richtig eingesetzt wird KI nicht isoliert verwendet, sondern strukturell verankert – und entfaltet so ihre strategische Wirkung.
Datenqualität und Verantwortung
„Datenqualität ist gleichzeitig Produktqualität“, sagt Daniel. Ohne valide Daten kann künstliche Intelligenz im Marketing nicht effektiv arbeiten.
„Einen KI-Agent zu bauen, ist relativ einfach. Aber ihn zu empowern, braucht sehr gute Daten“, so Daniel weiter. KI ist also nur so gut wie ihre Datenbasis.
Im konkreten Beispiel kommen strukturierte Listing-Daten, historische Datenbestände, validierte Eingabefelder, Data Lakes, Nachbarschaftsdaten, Points of Interest (Kitas, Schulen, ÖPNV) sowie KI-gestützte Bild- und Dokumentenanalyse zum Einsatz. Zusätzlich fließen über die zur Gruppe gehörende Sprengnetter-Einheit externe Bewertungsdaten und Marktanalysen ein – insbesondere für Investmententscheidungen. All diese Daten gelangen in performante Suchindizes, die in Sekundenbruchteilen Millionen Datensätze durchsuchen.
Außerdem gilt: Verantwortungsvoller Einsatz von KI bedeutet, Transparenz herzustellen. „Wenn sich die KI nicht sicher ist, kommt sie zurück mit der Anmerkung, dass sie sich nicht sicher ist“, sagt Daniel. Vertrauen bleibt entscheidend.
Bei vielen KI-Antworten werden zudem Quellen oder Referenzen mitgeliefert, um die Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit der Informationen zu erhöhen.
Zur Absicherung gegen Halluzinationen werden mehrere Modell-Ebenen, System-Prompts mit klaren Leitplanken, Trainingsmechanismen, Monitoring sowie Human-in-the-Loop-Qualitätskontrollen eingesetzt.
Innovation entsteht dabei crossfunktional: Marketing, Entwicklung, Data Science und Datenschutz arbeiten gemeinsam an der Umsetzung. Ideen können aus allen Ebenen kommen – nicht nur aus der Geschäftsführung.
Zukunft von KI im Marketing
Die Zukunft von KI im Marketing wird maßgeblich durch technologische Weiterentwicklungen und strategische Integration geprägt. Mit zunehmender Reife der Systeme gewinnen datenbasierte Entscheidungsprozesse weiter an Bedeutung. Unternehmen reagieren schneller auf Marktveränderungen und entwickeln präzisere Strategien.
Marketing verändert sich grundlegend: Prozesse werden nicht nur automatisiert, sondern intelligent gesteuert. Wer künstliche Intelligenz konsequent integriert, schafft nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Die strategische Grundlage basiert dabei auf drei Säulen: Datenkompetenz und -hygiene, vertrauensbasierte Markenführung und nutzerzentrierte Personalisierung.
Zudem gewinnen Entwicklungen im Bereich Agentic AI an Bedeutung. Bereits heute existieren KI-Assistenten in CRM-Systemen wie Propstack, die operative Aufgaben unterstützen.
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FAQ: KI im Marketing verstehen und strategisch einsetzen
Wie kann KI im Marketing eingesetzt werden?
KI im Marketing wird eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren, Zielgruppen gezielt anzusprechen und Kampagnen automatisiert zu optimieren. Mithilfe von KI lassen sich Inhalte personalisieren und Performance-Daten effizient auswerten. KI hilft außerdem Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Marketingprozesse strategisch zu skalieren.
Was ist ein Beispiel für eine KI-Marketingkampagne?
Ein Beispiel ist die dynamische Ausspielung personalisierter Anzeigen. KI analysiert Nutzerverhalten und passt Creatives automatisch an. Dadurch entstehen hochrelevante Kampagnen, die Conversion Rates steigern. Dieses Beispiel für KI im Marketing zeigt, wie AI Performance-Prozesse optimiert und datenbasierte Entscheidungen entlang der gesamten Customer Journey unterstützt werden.
Welche Beispiele gibt es für KI in Unternehmen?
Beispiele für den Einsatz von KI in Unternehmen finden sich etwa in Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Chatbots, automatisierte Forecasts oder KI-gestützte CRM-Systeme zeigen, wie Unternehmen KI einsetzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und datengetrieben zu arbeiten. So entstehen skalierbare Strukturen, bessere Vorhersagen und messbare Effizienzgewinne im operativen Tagesgeschäft.
Welche Arten von KI werden im Marketing eingesetzt?
Im Marketing kommen generative KI, Machine Learning, Predictive Analytics und NLP-Systeme vermehrt zum Einsatz. Diese KI-Anwendungen im Marketing unterstützen Content-Produktion, Personalisierung und Performance-Optimierung entlang der Customer Journey. Zudem ermöglichen sie Automatisierung, präzisere Vorhersagen von Nutzerverhalten und datenbasierte Entscheidungsprozesse in Echtzeit.
Welche Beispiele gibt es für KI im Social-Media-Marketing?
Im Social-Media-Marketing setzt KI Algorithmen ein, um Zielgruppenverhalten zu analysieren, Inhalte zu personalisieren und Anzeigen durch Automatisierung effizient zu streuen. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz ermöglicht präzisere Vorhersagen von Trends und Interaktionen. Unternehmen optimieren dadurch Reichweite, Engagement und Kampagnenperformance datenbasiert.
Wie wird KI für SEO eingesetzt?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im SEO hilft, Suchintentionen zu analysieren, Inhalte zu optimieren und Ranking-Potenziale zu identifizieren. KI unterstützt bei Keyword-Analysen, technischer Optimierung und Content-Strategien. Durch Automatisierung und datenbasierte Vorhersage können Unternehmen ihre organische Sichtbarkeit effizient und nachhaltig steigern.
Welche Beispiele gibt es im E-Commerce?
Im E-Commerce setzt KI personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preisstrategien und intelligente Warenkorbanalysen um. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz ermöglicht präzisere Vorhersagen von Kaufwahrscheinlichkeiten und reduziert Abbruchraten. Unternehmen profitieren durch optimierte Automatisierung von Prozessen und individualisierte Customer Experiences entlang der gesamten Journey.
Welche Kosten entstehen für den Einsatz von KI im Marketing?
Die Kosten hängen vom Umfang der Automatisierung, der Dateninfrastruktur und vom konkreten Einsatz von künstlicher Intelligenz ab. Neben Tool-Lizenzen entstehen vermehrt Aufwände für Integration, Schulung und Datenqualität. Langfristig sorgt KI durch Effizienzsteigerung, bessere Vorhersage und Prozessoptimierung häufig für wirtschaftlichen Mehrwert.
Wird KI Marketingjobs ersetzen?
KI ersetzt keine Marketingjobs vollständig, sondern verändert deren Aufgabenprofile. Sie automatisiert Routinetätigkeiten, während strategische Analyse und kreative Steuerung wichtiger werden. Unternehmen, die KI einsetzen, benötigen Fachkräfte, die Systeme verstehen, datenbasierte Vorhersagen interpretieren und die Nutzung von künstlicher Intelligenz verantwortungsvoll steuern.
Welche rechtlichen Aspekte (DSGVO) sind zu beachten?
Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing müssen Datenschutz, Transparenz und Einwilligungen gemäß DSGVO berücksichtigt werden. Besonders relevant sind Profiling-Regeln und Datenspeicherung. Unternehmen sollten klare Governance-Strukturen etablieren, um Risiken zu minimieren und die Nutzung von künstlicher Intelligenz rechtssicher zu gestalten.
