Das Marketing wird immer datengetriebener. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie die neue Disziplin „Customer Science“ Daten und KI nutzt, um das tatsächliche Verhalten von B2B-Käufern zu entschlüsseln und zu Tage zu bringen, was wirklich Wachstum vorantreibt.
Inhaltsverzeichnis
Herkömmliches Marketing stößt an Grenzen
Die Alchemie galt lange Zeit als eine Wissenschaft. Sie hatte Symbole, aufwendige Rituale, komplexe Tabellen und versprach bei korrekter Anwendung nützliche Ergebnisse. Aber die Ergebnisse der Alchemie waren zumeist unzuverlässig. Ihre Theorien basierten eher auf Mystik als auf klaren Regeln.
Dennoch waren nicht alle Alchemisten Betrüger. Viele waren ernstzunehmende, manche sogar brilliante Denker. Schließlich gingen aus der Alchemie die Chemie und viele Praktiken hervor, welche die moderne Wissenschaft prägen sollten: wiederholbare Experimente, überprüfbare Hypothesen, verifizierbare Beweise.
Genau an diesem Punkt steht das Marketing heute: Wir haben Personas, Sales-Funnels, MQLs und ausufernde Tech-Stacks. Alles wirkt seriös und systematisch. Performance-Metriken vermitteln den Eindruck von Erfolg. Da sich die Customer Journey rasend schnell verändert hat, gleichen viele herkömmliche Methoden heute eher einer Art Pseudowissenschaft: mit aufwendigen Prozessen, die selten konsistente, verlässliche Geschäftsergebnisse liefern.
Und der Druck zur Veränderung ist groß: Die CMO-Umfrage 2024 von Gartner ergab, dass die Marketingbudgets auf 7,7 % des Unternehmensumsatzes geschrumpft sind (in Deutschen Industrieunternehmen liegt dieser laut der Budget-Studie 2025 des bvik sogar nur bei durchschnittlich 1,3%) – eine ernüchternde Erinnerung daran, dass jeder Euro Marketingbudget hart erkämpft werden muss.
Customer Journeys aus dem echten Leben
Bisher werden Customer Journeys meist in Meetingräumen von Unternehmenszentralen erdacht. Wir zeichnen ausgeklügelte Sales-Funnels auf Whiteboards und tun so, als würden Käufer einfach einen linearen Prozess von der Awareness- über die Consideration- bis hin zu Decision-Phase durchlaufen. Die Realität sieht natürlich anders aus: In der Praxis starten, stoppen, verzögern und wiederholen Käufer einzelne Schritte im Einkaufsprozess. Sie bringen mitten im Prozess neue Interessengruppen und Entscheider mit ins Spiel. Sie verschwinden für Monate vom Radar und tauchen dann plötzlich wieder auf.
Die Journey-Zeichnung aus dem Konferenzraum entspricht also eher einer Wunschvorstellung. Der klassische „Trichter“, wo man oben Leads reinschüttet und unten Geschäft herauspurzelt, wirkt heute wie ein Relikt aus alter Zeit, in der die Verkäufer den Einkaufsprozess noch zu großen Teilen steuern konnten.
Auch herkömmliche Personas haben ihre Limitierungen. Oft werden diese zu wörtlich genommen und reduzieren dabei komplexe Käuferpersönlichkeiten auf oberflächliche Archetypen. Niemand wacht morgens auf und denkt: „Ich bin CIO. Ich werde tun, was CIOs tun.“ Persona-Profile sollte man lediglich als hilfreichen Ausgangspunkt verwenden und diese schnellstmöglich durch echte Kunden, konkrete Stakeholder, reale Kaufgruppendynamiken und individuelle Signale ersetzen, die das echte Käuferverhalten widerspiegeln.
Der Fokus auf falsche Metriken und KPIs bringt ebenfalls Unschärfe in den Prozess. Bislang wird vor allem auf Metriken wie Klicks, Impressionen und MQLs geschaut. Zwar ist es durchaus sinnvoll, diese zu tracken zwecks Optimierung der Kampagnen. Das Problem dabei: diese Metriken messen vor allem die Marketingaktivität, nicht aber deren Einfluss auf den eigentlichen Geschäftserfolg. Damit bilden sie nur einen Teil der Wahrheit ab und lassen die wichtigsten umsatzrelevanten Kennzahlen außen vor.
Aus Fiktion wird Wissenschaft
Die Alchemie wich irgendwann der Chemie, weil die immer komplexer werdende Welt Klarheit erforderte. Ähnlich verhält es sich nun mit dem traditionellen Marketing, das der „Customer Science“ Platz machen muss. Dieser neue Ansatz bedeutet eine neue Entwicklungsstufe des Marketings. Das Marketing wird realitätsnäher, indem es Rituale durch Methoden und Mystik durch Beweise ersetzt. Es zaubert keine Absichten mehr aus Persona-Eigenschaften hervor, sondern liest Absichten von realen Signalen ab. Das Marketing tut nicht mehr so, als seien Buyer Journeys linear, sondern es akzeptiert deren iterativen Charakter und agiert entsprechend adaptiv. Es jagt nicht Klicks hinterher, sondern es generiert nachweislich Wachstum.
An dieser Stelle möchte ich gerne meine Kollegin Rebecca Hill, Executive Director Journey Strategy bei Pretzl, zitieren: „We know the pattern: big change, new discipline. Mass production created operations management. The internet explosion created data and analytics. Now? AI and unpredictable customer behavior are creating customer science – because winging it isn’t a strategy anymore.”
Der Einsatz von KI eröffnet uns heute nicht nur ganz neue Möglichkeiten der Datenanalyse, sondern erfordert auch eine neue Herangehensweise. Sangeet Paul Choudary, Experte für technologischen Wandel und Plattformökonomie, beschreibt es in seinem Newsletter „Platforms“ Folgendermaßen: „When answers become cheap and abundant, good questions are the new scarcity.“
Im Kern geht es bei Customer Science also darum, nicht nur Daten zu sammeln, sondern die Fragen zu stellen, die relevante Signale aus dem Rauschen herausfiltern. Durch kontinuierliche Signalerfassung, prädiktive Modellierung und adaptives Lernen verwandelt KI das, was früher Spekulation und Bauchgefühl waren, in präzisere Fragen und intelligentere Entscheidungen.
| Daten | Kernfrage | Entscheidung |
| Fortlaufende Verhaltensanalyse (Web, Apps, Inhalte, Intent) | Welche Muster zeigen sich, wenn das Interesse bzw. Engagement steigt oder sinkt? | Kampagnengestaltung: Zeitliche Abstimmung von Botschaften und Angeboten auf das tatsächliche Verhalten der Käufer. |
| Interaktionen der Käufergruppe (CRM, Besprechungen, Daten zur Zusammenarbeit) | Wer prägt die Dynamik und wo bricht die Annäherung ab? | Kundenstrategie: Champions fördern, Hindernisse beseitigen, tatsächliche Entscheidungspfade abbilden. |
| Markt- und Kontextsignale (Wirtschaft, Branche, Wettbewerber) | Warum verschiebt sich die Nachfrage gerade jetzt? | Investitionszeitpunkt: Energie dort konzentrieren, wo externer Druck Bereitschaft schafft. |
| Produktnutzung und Kundenzufriedenheit (Akzeptanz, Vertragsverlängerungen, Nutzung) | Was schätzen Kunden aufgrund ihrer Handlungen (und nicht aufgrund ihrer Worte) als wertvoll ein? | Fokus auf Wachstum: Priorisierung von Aktionen, die den Lifetime Value steigern. |
| Preis- und Umsatzdaten (Angebote, Gewinne/Verluste, Rabatte) | Wo ist der wahrgenommene Wert am stärksten und was untergräbt ihn? | Angebotsgestaltung: Preisarchitektur und Verhandlungshebel auf der Grundlage gemessener Elastizität gestalten. |
| Service- und CX-Monitoring (Support, NPS, Zeit zur Lösung von Problemen) | Wo untergräbt Reibung das Vertrauen und was stellt es wieder her? | CX-Entwicklung: Reibungspunkte beseitigen, Kontaktpunkte neu gestalten, um Vertrauen zu schaffen. |
| Kundenstimmen und -stimmung (Bewertungen, Analystenberichte, soziale Signale) | Welche Begriffe signalisieren Überzeugung oder Vertrauen in eine Marke, und welche Zweifel? | Weiterentwicklung der Marke: Anpassung der Marke an die sich verändernde Wahrnehmung. |
| Tests und Modelldaten (A/B, Marketing Mix Modelling, kausale Hebelwirkung) | Was steigert das Geschäftsergebnis und was ist nur Rauschen? | Wachstum skalieren: Mehr von dem machen, was nachweislich Wachstum beschleunigt, und weniger von dem, welches dies nicht tut. |
Abbildung 1: Das Prinzip hinter der Customer Science: von Daten hin zu informierten Entscheidungen
Die sechs Säulen der Customer Science
- Verstehen des echten Käuferverhaltens: Über Demografie und Personas hinausgehen, um durch kontinuierliche Signalerfassung und Verhaltensdatenanalyse zu verstehen, was Käufer und Käufergruppen tatsächlich denken, fühlen und tun.
- Adaptives Journey-Design: Aufbau realitätsnaher Journeys, die dafür sorgen, dass Unternehmen genau zum richtigen Zeitpunkt mit genau den richtigen Botschaften präsent sind, basierend darauf, wo sich Käufer tatsächlich im Einkaufsprozess befinden.
- Vorausschauende Strategieanpassung: Frühzeitiges Erkennen und Reagieren auf Veränderungen im Käuferverhalten in Echtzeit, um Marktvolatilität durch agiles Systemdesign in Wettbewerbsvorteile umzuwandeln.
- Objektive Entscheidungsgrundlagen: Durch den Einsatz spezieller Datenerfassungs- und KI-Analysetechniken werden Marketingvermutungen und subjektive Interpretationen durch datenbasierte Entscheidungsgrundlagen ersetzt, die das tatsächliche Kaufverhalten widerspiegeln.
- Verbesserung der Customer Experience: Entwicklung und Bereitstellung von Inhalten und Touchpoints, die Käufer auf ihrem Weg zum gewünschten Ergebnis wirklich voranbringen.
- Fortlaufende Optimierung: Messung der tatsächlichen Ergebnisse und ständige Rückmeldung der Erkenntnisse an das lernende System, um Präzision, Relevanz und Effektivität über alle Kontaktpunkte hinweg ständig zu verbessern.
Von Daten zu zählbaren Ergebnissen
Wendet man die Methoden der Customer Science konsequent an, passieren drei wichtige Dinge:
- Marke und wirtschaftlicher Erfolg wachsen zusammen: Marketingerfolg beginnt und endet nicht mehr mit einzelnen Kampagnen. Das Marketing ist nicht mehr starr, sondern ein lernendes System, das sich anpasst und skalieren lässt. Jedes Signal macht den nächsten Schritt intelligenter und erzeugt einen Schneeballeffekt, der sich im Geschäftsergebnis niederschlägt.
- Marke und Performance arbeiten symbiotisch zusammen: Kein „entweder-oder“ mehr zwischen „langfristiger Marke” und „kurzfristiger Pipeline”. Customer Science orchestriert beides in einem vernetzten System, wobei jeder Touchpoint Präferenzen aufbaut und Deals vorantreibt.
- Daten ersetzen Versprechen: Das Management muss sich nicht mehr alleine auf das Narrativ der Marketingabteilung verlassen. Customer Science belegt die Wirkung von Marketing und beseitigt verzerrte Realitätsbilder. Das Ergebnis: beschleunigte Pipeline, höhere Gewinnraten, intelligentere Budgetverteilung. Keine Aktivitäten mehr um der Aktivitäten willen.
Am Ende möchte ich noch einmal auf das Bild des Alchemisten zurückkommen: Die letzten Alchemisten waren gleichzeitig die ersten Wissenschaftler im modernen Sinne des Wortes. Sie waren Pioniere, die erkannten, dass neue Werkzeuge neue Methoden erforderten und eine sich schnell verändernde Welt eine neue Herangehensweise verlangte. Das Gleiche gilt heute für das herkömmliche Marketing, wie wir es kennen, das seine Grenzen erreicht hat.
Das Aufkommen von KI und lernenden Systemen bedeutet, dass die nächste Entwicklungsstufe des Marketings greifbar ist. Die Anwendung von Customer Science ist heute schon möglich. Die Tools sind vorhanden und die Methode wird jeden Tag ausgereifter. Wie jede neue Disziplin braucht auch Customer Science Pioniere, die bereit sind, diese neue Methode gemeinsam mit uns zu prüfen, zu testen und weiterzuentwickeln. Lasst uns Pioniere sein und den Schritt in die Zukunft des datengetriebenen Marketings wagen.
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