Agent-basiertes Marketing steht für den Wandel von KI als unterstützendes Werkzeug hin zu einem autonomen Partner, der eigenständig Entscheidungen trifft, Maßnahmen ergreift und personalisierte Kundenerlebnisse im großen Maßstab orchestriert. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Marketing-Fachleute ihre Denkweise, Arbeitsabläufe und Governance anpassen können, um mit AI Agents in Experience Platform und Adobe Journey Optimizer zusammenzuarbeiten.

Einleitung

Marketing befindet sich im Wandel hin zu intelligenter Automatisierung, bei der KI-Agents als autonome Partner Kundenerlebnisse orchestrieren. Dieses neue Modell, das als Agent-basiertes Marketing bezeichnet wird, geht über den Einsatz von KI für einfache Prognosen oder Chatbots hinaus. Im Agent-basierten Ansatz unterstützen KI-Systeme nicht nur durch das Generieren von Erkenntnissen – sie treffen aktiv Entscheidungen und ergreifen Maßnahmen im Namen von Marketing-Fachleuten, um Inhalte zu personalisieren, Kampagnen zu optimieren und Customer Journeys in Echtzeit zu steuern. Das Ergebnis ist eine Marketing-Organisation, die schneller, reaktionsfähiger und in der Lage ist, individuelle Erlebnisse im großen Maßstab bereitzustellen.

Um das Potenzial von Agent-basierter KI voll auszuschöpfen, braucht es mehr als neue Technologien – es erfordert einen Wandel im Mindset und in den Abläufen des Marketings. Marketing-Fachleute müssen ihre Workflows und ihre Marketing-Strategie weiterentwickeln, um mit diesen AI Agents als Teammitglieder zusammenzuarbeiten. Anstatt jede Kampagnendetail manuell umzusetzen, sollten Teams ihre Prozesse und Rollen so umgestalten, dass AI Agents die Hauptarbeit unter menschlicher Anleitung übernehmen. In der Praxis bedeutet das: Marketer legen die übergeordnete Strategie fest, definieren Ziele und Leitplanken für die KI und überwachen sowie optimieren die von der KI-gestützten Ergebnisse. Aus Partnerperspektive sollten Unternehmen ihre Teams gezielt weiterqualifizieren, Governance-Prozesse anpassen und flexiblere, datengestützte Arbeitsweisen einführen, um KI als Co-Pilot im Marketing optimal zu nutzen.

In diesem Artikel erfahren Sie, welche Rolle die Agent-basierte Orchestrierung im modernen Marketing spielt, und erhalten einen Leitfaden zur Integration von AI Agents in Ihre Strategie mit Adobe Experience Platform (mit Real-Time CDP) und Journey Optimizer. Außerdem zeigen wir ein Praxisbeispiel und geben konkrete Handlungsempfehlungen, damit Sie Ihre Customer Experience mit KI-gestützter Entscheidungsfindung transformieren können.

Agents als intelligente Marketing-Orchestratoren

Im Agent-basierten Marketing stehen AI Agents im Mittelpunkt, die Aufgaben und Entscheidungen innerhalb von Marketing-Workflows eigenständig übernehmen. Ein AI Agent ist in diesem Zusammenhang mehr als nur ein Skript oder Chatbot – es handelt sich um eine KI-gesteuerte Entität mit einem gewissen Maß an Autonomie und „Agency“. Anders als herkömmliche Automatisierung, die vordefinierten Regeln folgt, oder einfache Bots, die lediglich auf Anfragen reagieren, können diese Agents sich anpassen, lernen und auf die von Ihnen definierten Ziele hin agieren. Anders ausgedrückt: Ein Agent kann die Umgebung überwachen und proaktiv Maßnahmen ergreifen (z. B. ein Angebot anpassen, eine Kampagne auslösen, Daten abrufen), um ein Marketing-Ziel zu erreichen – ohne dass für jede Aktion ein menschlicher Impuls erforderlich ist. Diese Fähigkeit, den Kontext wahrzunehmen und eigenständig zu handeln, macht Agents zu digitalen Teammitgliedern, die mit menschlichen Marketerinnen und Marketern zusammenarbeiten.

Wichtig ist: AI Agents sind als Partner und Berater konzipiert, nicht als Ersatz für Marketerinnen und Marketer. Sie sind besonders effektiv bei der Bewältigung von sich wiederholenden, komplexen oder zeitkritischen Aufgaben und verschaffen menschlichen Teams Freiräume für Strategie und Kreativität. Ein AI Agent kann zum Beispiel kontinuierlich eingehende Kundendaten analysieren, um Mikrosegmente zu identifizieren und das beste nächste Angebot für jede einzelne Person zu bestimmen – eine Aufgabe, die manuell zu zeitaufwendig wäre

Die Ausführung. Die Rolle der Marketerin oder des Marketers verlagert sich dadurch auf die Festlegung der übergeordneten Strategie, die Definition von Zielen und Leitplanken für diese Agents sowie die Überwachung der Ergebnisse. Die Vision von Adobe für Agent-basierte KI betont dieses Gleichgewicht: Sobald Marketerinnen und Marketer die Ziele und Rahmenbedingungen für die KI festgelegt haben, arbeiten die Agents im Hintergrund und machen proaktive Vorschläge, während die Kontrolle über die finalen Entscheidungen beim Menschen bleibt. Im Kern ermöglicht Agent-basiertes Marketing, bestimmte Entscheidungen und Aktionen an KI-„Kolleginnen und Kollegen“ zu delegieren und so Marketing-Prozesse zu beschleunigen – ohne die menschliche Aufsicht aus der Hand zu geben.

AI Agents verändern das Kundenerlebnis

AI Agents beginnen bereits, die Bereitstellung von Kundenerlebnissen durch Echtzeit-Entscheidungen, autonome Workflows und dynamische Journey-Orchestrierung grundlegend zu verändern. Ein herausragendes Beispiel ist der Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, der auf der Adobe Summit 2025 vorgestellt wurde und eine zentrale Oberfläche zur Verwaltung mehrerer spezialisierter Marketing-AI Agents bietet. Adobe hat dieses Framework mit zehn speziell entwickelten Agents eingeführt, die gezielt Herausforderungen adressieren – von der Optimierung von Website-Inhalten über Experimentation bis zum Offer-Management. Besonders hervorzuheben ist der Adobe Brand Concierge, ein AI Agent, der personalisierte, dialogorientierte Einkaufserlebnisse in der einzigartigen Markenstimme ermöglicht und so zeigt, wie generative KI in Echtzeit für Kundenservice und Vertrieb eingesetzt werden kann. Alle diese Agents arbeiten auf einer gemeinsamen Wissensbasis für Kundenerlebnisse, und der Orchestrator kann sogar Drittanbieter-AI Agents neben denen von Adobe unter einheitlicher Steuerung integrieren. In der Praxis bedeutet das, dass ein Ökosystem aus AI Assistenten miteinander koordiniert – etwa wenn ein Experimentation Agent eine Webseite anpasst und ein Journey Agent ein E-Mail-Angebot modifiziert – und dabei stets auf das gleiche, einheitliche Kundenprofil und gemeinsame Interaktionsregeln zugreift.

Der Einfluss solcher Agents auf das Marketing ist erheblich. Sie ermöglichen Echtzeit-Entscheidungen in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit, die Menschen allein nie erreichen könnten – indem sie sofort auf Kundenverhalten oder Datenänderungen mit maßgeschneiderten Reaktionen reagieren. Außerdem steuern sie autonome Workflows, indem sie mehrstufige Prozesse eigenständig übernehmen. So kann ein Agent beispielsweise erkennen, dass eine Kundin oder ein Kunde hochwertige Produkte ansieht, automatisch eine passende E-Mail oder In-App-Nachricht über das Journey-Orchestrierungstool auslösen, den Inhalt mit generativer KI personalisieren und sogar ein zusätzliches Budget für eine zugehörige Werbekampagne zuweisen – alles ohne menschliches Eingreifen in diesem Moment. Dieses Maß an Autonomie schafft eine flexible, durchgehend aktive Marketing-Engine, bei der alltägliche Kundeninteraktionen und Optimierungen kontinuierlich im Hintergrund ablaufen.

Ein weiteres zentrales Thema ist die kanalübergreifende Journey-Orchestrierung. Traditionelle Marketingkampagnen erforderten oft eine manuelle Planung und boten nach dem Start nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten. AI Agents kehren dieses Modell um, indem sie das Journey-Management dynamisch gestalten. Journey Optimizer von Adobe, erweitert durch KI, steht exemplarisch für diesen Wandel von statischen Kampagnen hin zu „lebenden“ Journeys, die sich in Echtzeit an den aktuellen Kundenstatus anpassen. AI Agents überwachen Kundensignale an allen Touchpoints und bestimmen innerhalb von Millisekunden die nächste optimale Aktion – sei es das Zurückhalten einer Promotion, weil der Kunde gerade gekauft hat, oder die Empfehlung eines neuen Produkts auf der Website aufgrund eines gestiegenen Interesses in sozialen Medien. Frühe Anwender berichten, dass diese Echtzeit-Orchestrierung zu mehr Engagement und höheren Konversionsraten führt, da jede Interaktion kontextbezogen relevant ist. Ebenso wichtig: Marketer werden von der Mikromanagement-Pflicht jeder einzelnen Journey entlastet; der AI Agent übernimmt die Optimierung von Sequenzen und Timing, während Menschen die Gesamtstrategie steuern.

Entscheidend ist, dass diese KI-gesteuerten Entscheidungen stets im Einklang mit der Marketingstrategie und den Markenrichtlinien stehen. Die Agents werden auf den unternehmenseigenen Daten trainiert und durch Geschäftsregeln gesteuert, sodass sie innerhalb klar definierter Grenzen agieren. So bleiben automatisierte Maßnahmen markenkonform und regelkonform. Wie Amit Ahuja, SVP Digital Experience bei Adobe, betont, ist der Schritt zur agentenbasierten Orchestrierung ein wichtiger Meilenstein für eine agilere und effizientere Bereitstellung von Customer Experience – indem KI, Daten und Content-Workflows vereint werden, können Organisationen präzise und personalisierte Erlebnisse im benötigten Umfang bereitstellen und gleichzeitig Teams entlasten, damit sie sich auf strategische Initiativen konzentrieren können. Kurz gesagt: AI Agents revolutionieren das Marketing, indem sie die Analyse und Umsetzung in Echtzeit übernehmen und so Personalisierung im benötigten Umfang sowie Customer Experience Management autonom und skalierbar ermöglichen.

Agent-basiertes Marketing in der Praxis: ein Beispiel aus der realen Welt

Die Konzepte des Agent-basierten Marketings sind nicht nur theoretisch – Unternehmen setzen sie bereits um. In einer aktuellen Fallstudie von Credera hat eine globale Marketing- und Kommunikationsgruppe eine KI-Plattform im Unternehmensmaßstab eingeführt, die generative KI und Agent-basierte Workflows nutzt, um Innovationen im Marketing zu beschleunigen. Credera unterstützte das Unternehmen beim Aufbau eines maßgeschneiderten KI-Tools – im Grunde eines Konversations-KI-Assistenten –, der über eine Weboberfläche zugänglich ist und als Einstiegspunkt für Agent-basierte Workflows dient. Marketingteams aus Dutzenden von Agenturen konnten mit diesem KI-Agenten Inhalte generieren, datengestützte Erkenntnisse gewinnen und sogar Kampagnenvorschläge einfach per natürlicher Sprachinteraktion entwerfen. So konnte beispielsweise ein Mitglied des Marketingteams die KI bitten, Kampagnendaten zu analysieren und Optimierungsideen vorzuschlagen oder einen ersten Entwurf eines Kreativbriefings anzufordern – der KI-Agent sammelte dann selbstständig alle notwendigen Informationen und erstellte das Ergebnis.

Die Ergebnisse waren wegweisend. Laut der Fallstudie verbesserte diese Agent-basierte Lösung die Geschwindigkeit der Content-Erstellung erheblich und ermöglichte schnelle Innovationen, während sie gleichzeitig die Einhaltung von Vorgaben und Markenkonsistenz über alle Ergebnisse hinweg sicherstellte. Indem Aufgaben wie das erste Texten, die Datenanalyse und routinemäßige Entscheidungen an die KI ausgelagert wurden, konnten sich menschliche Marketing- und Kreativteams auf strategische Ideenfindung und Weiterentwicklung konzentrieren. Der Erfolg der Plattform unterstreicht, wie ein Agent-basierter Ansatz im gesamten Unternehmen skalieren kann: Er schuf konsistente, markengerechte Erlebnisse und tiefere Einblicke, indem neue KI-Modelle mit Governance-Richtlinien in einem zentralen Workflow-Hub integriert wurden. Dieses Beispiel aus der Praxis zeigt, dass Agent-basiertes Marketing keine ferne Vision mehr ist – es ist bereits Realität, mit KI-Agenten als kollaborativen Beraterinnen und Beratern, die die Produktivität und Wirksamkeit von Marketingteams steigern.

Agent-basiertes Marketing einführen: nächste Schritte

Da Agent-basierte KI Realität wird, sollten Marketer proaktiv handeln, um diesen Wandel aktiv zu gestalten. Der Erfolg hängt dabei nicht nur von der Technologie ab – entscheidend sind auch Veränderungen bei Menschen und Prozessen. Folgende Schwerpunkte unterstützen die Einführung und Wertschöpfung mit AI Agents:

• Organisatorische Einführung vorantreiben: Gewinnen Sie die Unterstützung der Führungsebene und fördern Sie eine Kultur, die für KI-Experimente offen ist. Kommunizieren Sie die Vorteile von AI Agents im gesamten Marketing und nehmen Sie Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit, indem Sie KI als unterstützenden „Co-Piloten“ statt als Ersatz positionieren. Stellen Sie frühzeitig eine bereichsübergreifende Abstimmung (Marketing, IT, Data Science) sicher, damit alle die Ziele verstehen und eine geeignete Governance für KI-basierte Prozesse entsteht.
• Ihr Team in KI weiterbilden: Investieren Sie in Trainingsprogramme, um das KI-Verständnis unter Marketerinnen und Marketern sowie Strateginnen und Strategen zu stärken. Teammitglieder sollten lernen, KI-Ergebnisse zu interpretieren, wirkungsvolle Prompts oder Regeln für AI Agents zu erstellen und mit diesen Systemen zusammenzuarbeiten. Mit Kompetenzen in Datenanalyse, Journey-Orchestrierung und Content-Automatisierung sind Marketer optimal vorbereitet, um AI Agents gezielt einzusetzen und die Zusammenarbeit zu gestalten.
• Mit Use Cases mit hohem ROI starten: Identifizieren Sie Marketing-Aktivitäten, die stark wiederholend, datenintensiv oder für ein breites Publikum relevant sind – sie eignen sich besonders für Agent-basierte Automatisierung. Priorisieren Sie ein oder zwei Pilotprojekte (zum Beispiel einen AI Agent für Betreffzeilen-Optimierung oder zur Reaktivierung inaktiver Kundschaft), bei denen Sie schnell Mehrwert demonstrieren können. Beobachten Sie die Ergebnisse genau (z. B. Steigerung der Interaktionen oder Effizienzgewinne) und nutzen Sie diese frühen Erfolge, um Ihren Ansatz zu optimieren und Agent-basiertes Marketing in weitere Prozesse zu integrieren.

Integration von AI Agents in Adobe Experience Platform

Um eine Agent-basierte Orchestrierung zu realisieren, sollten Unternehmen AI Agents tief in ihre Marketing-Technologie integrieren. Adobe Experience Platform bildet dafür eine solide Grundlage, da jede Komponente dazu beiträgt, Agent-basiertes Marketing zu ermöglichen. Im Kern gilt es, Daten, Entscheidungsfindung, Journey-Ausführung und generative Content-Funktionen so zu verbinden, dass AI Agents alle Bereiche ganzheitlich nutzen können. Adobe Experience Platform vereint diese Elemente und unterstützt so eine durchgängige Agent-basierte Marketing-Strategie.

Vor diesem architektonischen Hintergrund finden Sie hier einige Best Practice-Schritte, um AI Agents in Ihre Marketing-Strategie mit Adobe Experience Platform und den zugehörigen Anwendungen zu integrieren:

1. Kundendaten in AEP und RTCDP vereinheitlichen und vorbereiten: Eine erfolgreiche Agent-basierte Marketingstrategie beginnt mit einer soliden Datenbasis. Konsolidieren Sie Ihre eigenen Kundendaten in Adobe Experience Platform und erstellen Sie einheitliche Profile mit Real-Time CDP. Diese zentrale Quelle sorgt dafür, dass Ihre KI-Agents Zugriff auf vollständige, aktuelle Kundenerkenntnisse für fundierte Entscheidungen haben. Investieren Sie von Anfang an in Data Governance und die Gestaltung des Schemas, damit Profilattribute (Verhalten, Präferenzen, Segmente usw.) klar definiert sind – Agents verlassen sich darauf, um relevante Entscheidungen zu treffen. Mit einer 360° Kundenansicht als Grundlage sind alle KI-gesteuerten Entscheidungen und Inhalte im richtigen Kontext verankert. (Beispielsweise kann Real-Time CDP von Adobe mithilfe von Sensei GenAI automatisch umfassende Zielgruppensegmente für intelligente Personalisierung erstellen und Ihren Agents präzise Zielgruppen zur Verfügung stellen, auf die sie gezielt reagieren können.)
2. KI in Entscheidungsfindung und Journey-Orchestrierung integrieren: Im nächsten Schritt binden Sie KI-gestützte Entscheidungsfindung in Ihre kanalübergreifenden Customer Journeys ein. Agent Orchestrator in Adobe Experience Platform bietet Ihnen ein Framework, um spezialisierte AI Agents in Ihren Marketing-Workflows bereitzustellen und zu verwalten. Sie können jedem Agent ein spezifisches Ziel zuweisen (zum Beispiel einen Agent für die Angebotsauswahl und einen weiteren für die Timing-Optimierung) und diese gemeinsam mit Ihren Ausführungssystemen einsetzen. Wenn beispielsweise eine Kundin oder ein Kunde eine Journey auslöst, kann ein AI Agent in Echtzeit ermitteln, welcher Content oder welches Angebot für diese Person am besten geeignet ist. Anschließend liefert Ihr Orchestrierungs-Tool (wie Journey Optimizer) das Erlebnis über den passenden Kanal aus. Nutzen Sie das Echtzeit-Kundenprofil und die Integration von Streaming-Echtzeitdaten in AEP – durch die enge Verzahnung von Journey Optimizer mit RTCDP können Agents auf Live-Ereignisse und aktuelle Verhaltensweisen reagieren. Stellen Sie sicher, dass autonome Entscheidungen der Agents (wie das Überspringen eines Schritts oder das Anpassen einer Nachricht) protokolliert und überprüfbar sind, damit Ihr Team Ergebnisse überwachen und die Logik der Agents kontinuierlich optimieren kann. Durch die Einbindung von AI Agents in Ihre Entscheidungs- und Orchestrierungsprozesse ermöglichen Sie wirklich autonome, personalisierte Customer Journeys, die sich flexibel über E-Mail, Mobile, Web und weitere Kanäle hinweg anpassen.

Wenn Sie diese Schritte befolgen – Daten vereinheitlichen, KI in die Entscheidungsfindung integrieren und Inhalte mit generativer KI skalieren – schaffen Sie ein synergetisches System. Ihre AI Agents arbeiten effizient, indem sie auf umfangreiche Daten zugreifen, in orchestrierten Journeys agieren und überzeugende Inhalte ausspielen. Ebenso wichtig ist es, für diese Agent-basierten Prozesse klare Governance- und Messstrukturen zu etablieren: Definieren Sie KPIs, um agentengesteuerte Ergebnisse zu messen (zum Beispiel Steigerung der Conversion oder Bindung durch KI-Entscheidungen), und nutzen Sie Analyse-Tools zur Leistungsüberwachung. So können Sie die Agents kontinuierlich trainieren und gezielt optimieren, um bessere Resultate zu erzielen.

Fazit

Agentic Marketing steht für einen grundlegenden Wandel in der Gestaltung von Kundenerlebnissen. Durch die Integration von KI-gestützten AI Agents in das Marketing-Team erreichen Marken eine Personalisierung und Reaktionsgeschwindigkeit, die mit manuellen Prozessen allein nicht möglich wäre. Marketer, die diese KI-„Kolleginnen und Kollegen“ einbinden, können sich stärker auf kreative Aufgaben, tiefes Kundenverständnis und strategische Ziele konzentrieren, während sie die Ausführung datengetriebener Automatisierung überlassen. Das geschlossene Lernsystem dieses Ansatzes – bei dem Daten Entscheidungen steuern, Entscheidungen Erlebnisse schaffen und diese wiederum neue Daten generieren – ermöglicht es Marketing-Programmen, sich kontinuierlich mit minimalem menschlichen Aufwand weiterzuentwickeln.

Gleichzeitig bleibt es entscheidend, den menschenzentrierten Ansatz zu bewahren. AI Agents sind leistungsfähig, aber Marketing lebt letztlich von menschlicher Verbindung und Kreativität. Marken sollten sicherstellen, dass der Einsatz von KI Empathie, ethische Grundsätze und eine authentische Markenstimme wahrt. Menschen sollten weiterhin für Kontrolle und strategisches Denken eingebunden werden – Qualitäten, die Maschinen nicht ersetzen können. Wenn Marketer und AI Agents harmonisch zusammenarbeiten, entstehen außergewöhnliche Kundenerlebnisse, die die Effizienz von Maschinen mit menschlicher Expertise verbinden. Wer jetzt auf Agentic Marketing setzt, verschafft dem eigenen Unternehmen einen Vorsprung in einer neuen Ära KI-gestützter Erlebnisse – dank intelligenterer Entscheidungen und Automatisierung.