Martech am Wendepunkt: Was CMOs jetzt entscheiden müssen

Der durchschnittliche Martech-Stack im Enterprise-Umfeld umfasst inzwischen über 90 Tools. Diese Zahl stammt aus der jährlichen Landscape-Analyse von Chiefmartec, die die Kategorie seit 2011 verfolgt und ihr Wachstum von rund 150 Anbietern auf mehr als 14.000 dokumentiert hat. Die unangenehme Wahrheit in diesem Wachstum: Gartners CMO Spend Survey stellt seit Jahren konstant fest, dass die Nutzungsquote bei etwa 33 Prozent liegt. Das heißt, die meisten Marketingorganisationen zahlen den vollen Preis für zwei Drittel eines Stacks, den sie nicht operativ nutzen kkThe average number of new users each existing user generates through referrals. Above 1.0, growth compounds on itself and becomes exponential.Vollständige Definition ansehen →önnen.

Das ist kein Procurement-Problem. Es ist ein Governance-Problem, und 2026 liegt es unmittelbar auf dem Schreibtisch des CMO.

Die strukturelle Verschiebung, die die Rechnung verändert

Über den größten Teil des vergangenen Jahrzehnts war Martech-Strategie im Kern additiv. Ein neuer Kanal kam auf, man kaufte eine Point Solution. AttributionAttributionA framework for assigning credit to the touchpoints that contributed to a conversion, so you can measure which channels and interactions actually drive results.Vollständige Definition ansehen → wurde komplizierter, man legte eine Ebene darüber. Die stillschweigende Annahme: Mehr Daten, mehr Tooling und mehr Automatisierung summieren sich zu einem Wettbewerbsvorteil.

Diese Annahme ist unter dem Gewicht KI-nativer Plattformen zerbrochen. Worauf Salesforce, Adobe und HubSpot (ein Anbieter für CRMCRMCustomer Relationship Management: software and strategy to manage and analyse customer interactions throughout their lifecycle.Vollständige Definition ansehen → und Marketing AutomationMarketing AutomationUsing software to automate repetitive marketing tasks and campaigns, enabling personalisation at scale across channels like email, web, and social.Vollständige Definition ansehen →, diese Aussagen sollten also unabhängig geprüft werden) jeweils hinarbeiten, ist keine bessere Point Solution, sondern eine integrierte KI-Ebene, die über dem gesamten Stack liegt und Aufgaben ausführt, für die früher Spezialisten nötig waren. Adobes Firefly und seine Integration in die Experience Cloud, Salesforces Ende 2024 gestartete Plattform Agentforce und Microsofts Copilot, der sich durch Dynamics 365 zieht, spiegeln dieselbe Grundwette: Die Zukunft von Martech ist Orchestrierung durch KI-Agenten statt Konfiguration durch menschliche Operatoren.

Damit entsteht ein echter Bruch. Wenn ein KI-Agent eine Kampagne innerhalb eines einzigen Plattform-Ökosystems end-to-end schreiben, testen, personalisieren und ausrollen kann, bricht die wirtschaftliche Logik für den Betrieb von 90 Spezialtools zusammen. Konsolidierung ist dann keine Kostensenkungsübung mehr. Sie wird zur Voraussetzung für einen kohärenten KI-Einsatz.

Das Gegenargument, das durchaus Substanz hat: Plattform-Lock-in auf dieser Ebene birgt enorme Risiken. Wenn Ihre Orchestrierungslogik vollständig in der KI-Ebene von Salesforce liegt, haben Sie Tool-Wildwuchs gegen eine andere Art von Abhängigkeit getauscht, die sich schwerer auflösen lässt.

Was das für den CMO bedeutet

Die erste praktische Konsequenz: Die Entscheidung zwischen Build, Buy und Konsolidierung hat eine neue Variable, nämlich KI-Composability. Bevor Sie 2026 ein Tool hinzunehmen oder streichen, lautet die relevante Frage nicht „erledigt das den Job?“, sondern „stellt das eine APIAPIApplication Programming Interface: a standardised interface that lets applications communicate and exchange data without knowing each other's internal workings.Vollständige Definition ansehen → bereit, die unsere KI-Ebene tatsächlich nutzen kann, und trägt es zu unserem Datenmodell bei oder fragmentiert es es?“ Tools, die nicht auf beides mit Ja antworten, sind Kandidaten für einen Austausch, unabhängig von ihrer Funktionalität für sich betrachtet.

Die zweite Konsequenz ist organisatorisch. Martech-Governance war historisch eine geteilte Verantwortung zwischen Marketing Operations und IT, wobei keine Seite die volle Accountability trug. KI-getriebene Stacks brechen dieses Modell. Wenn ein KI-Agent autonom über Content, Zielgruppensegmentierung oder Budgetallokation entscheidet, braucht es eine explizite Ownership für die Regeln, die diesen Agenten steuern. Diese Person braucht genug technisches Verständnis, um Guardrails zu setzen, und genug Marketing-Urteilsvermögen, um zu erkennen, wann die Outputs falsch sind. In den meisten Organisationen ist diese Person nicht klar benannt. CMOs, die sie jetzt bestimmen, ob als Head of Marketing AI oder als VPVPA clear statement of the benefits your product delivers, the problems it solves and why customers should choose you over alternatives.Vollständige Definition ansehen → Marketing Operations mit erweitertem Mandat, werden schneller sein als jene, die es als Gremienaufgabe behandeln.

Die dritte Konsequenz betrifft Daten, konkret die First-Party-Dateninfrastruktur. Jedes große KI-Personalisierungssystem, ob es in Adobes Real-Time CDPCDPA Customer Data Platform unifies customer data from all sources into persistent, actionable profiles that other systems can use.Vollständige Definition ansehen → läuft oder auf einer composable Architektur rund um Snowflake und eine Customer Data PlatformCustomer Data PlatformA Customer Data Platform unifies customer data from all sources into persistent, actionable profiles that other systems can use.Vollständige Definition ansehen → wie Segment, hängt von saubereren, vereinheitlichten und mit Consent erfassten First-Party-Daten ab. Die Organisationen, die zwischen 2022 und 2024 in dieses Fundament investiert haben, sehen jetzt kumulierende Renditen. Wer die Arbeit aufgeschoben hat, weil sie unglamourös war, stellt fest, dass die eigenen KI-Tools hinter den Benchmarks der Anbieter zurückbleiben, oft weil diese Benchmarks eine Datenreife voraussetzen, die der Käufer noch nicht hat.

Ein verwandter Punkt zur Messung: KI-gestützte Kampagnen verkomplizieren Attribution auf eine Weise, für die klassische Multi-Touch-Modelle nicht gebaut wurden. Wenn ein KI-Agent Creative und Targeting gleichzeitig dynamisch anpasst, wird es statistisch schwierig, Einzeleffekte zu isolieren. CMOs sollten ihre Analytics-Teams und Anbieter in Richtung Incrementality-Testing drängen, statt sich auf plattformseitig gemeldete Attribution zu verlassen, die den eigenen Beitrag der Plattform tendenziell günstig darstellt. Dieser Einwand gilt für Daten von Google, Meta und jedem anderen Anbieter mit direktem finanziellen Interesse an der Messmethodik.

Entscheidungen, die noch vor Jahresende Sinn ergeben

• Prüfen Sie die Stack-Nutzung auf Feature-Ebene, nicht nur auf Tool-Ebene. Viele Organisationen stellen fest, dass 60 Prozent der aktiven Tools für ein oder zwei Features genutzt werden, die eine bereits vorhandene Plattform abdecken könnte.
• Ordnen Sie jedes Tool Ihrer KI-Orchestrierungsebene zu und identifizieren Sie, welche Datensilos erzeugen, die Agenten-Workflows brechen. Das Bindegewebe zählt mehr als die Qualität einzelner Tools.
• Legen Sie fest, wer in Ihrer Marketingorganisation die Governance der KI-Agenten verantwortet. Geben Sie dieser Person Befugnisse, nicht nur einen Titel.
• Trennen Sie Anbietermessung und unabhängige Messung bei jedem Kanal, in dem der Anbieter sowohl das Inventar als auch das Reporting kontrolliert. Führen Sie in der zweiten Hälfte 2026 Incrementality-Experimente auf Ihren Kanälen mit dem höchsten Spend durch.
• Widerstehen Sie dem Impuls, jedes KI-Feature zu übernehmen, das Ihre Plattformanbieter ausrollen. Priorität verdienen jene, die den menschlichen Aufwand für Aufgaben senken, bei denen Ihr Team heute im Engpass steckt, nicht jene, die beeindruckende Demos liefern.

Die CMOs, die 2026 im Rückblick als gut genutztes Jahr sehen werden, sind nicht die, die am meisten KI-Tools gekauft haben. Es sind die, die bewusste Entscheidungen getroffen haben: welche Teile des Stacks konsolidiert werden, wo Flexibilität erhalten bleibt und wie eine Automatisierung gesteuert wird, die inzwischen schneller läuft als jeder menschliche Review-Zyklus mithalten kann. Diese Governance-Arbeit ist weniger sichtbar als ein Plattform-Launch, aber ihr Wert kumuliert über die Zeit auf eine Weise, wie es der Zukauf von Tools selten tut.