AI-Marketinganalysen: So erstellst du intelligentere Kampagnen, die deutliche Ergebnisse liefern

Das Marketing steht von allen Seiten unter Druck. 

Budgets sind knapper, Conversions lassen sich schwieriger einbringen und der Nachweis des Return on Investment (ROI) bleibt eine stets mühselige Aufgabe. Hinzu kommt, dass die meisten Analysetools noch immer in der Vergangenheit steckengeblieben sind – sie wurden entwickelt, um Ereignisse zusammenzufassen, nicht aber, um bei der Entscheidungsfindung für anstehende Maßnahmen zu helfen.

Mit AI im Marketing schließt sich diese Lücke endlich. Nicht durch den Ersatz menschlicher Einblicke, sondern durch die Beseitigung von Hürden, die einen ausbremsen, etwa stundenlanges Durchforsten von Dashboards, fragmentierte Customer Journeys und Berichte, die die größeren Zusammenhänge ignorieren.

Dieser Leitfaden erläutert, wie AI-Marketinganalysen dir Klarheit in Echtzeit verschaffen, die Performance über alle Kanäle hinweg steigern und jede Kampagne mit messbarem Impact verknüpfen – ohne die üblichen Verzögerungen oder Berichtsprobleme.

Zentrale Erkenntnisse

• Herkömmliche Metriken können mit den aktuellen Marketing-Anforderungen, denen Marketingfachkräfte gerecht werden müssen, nicht länger Schritt halten. Teams benötigen heute mehr als nur rückblickende Berichte – sie brauchen umsetzbare Insights, die der Geschwindigkeit und Komplexität ihrer Kampagnen entsprechen.

• AI-Marketing ermöglicht ein Verständnis des Kundenverhaltens in Echtzeit. Durch die Interpretation von Live-Verhaltenssignalen – darunter Frustrationen, Momente des Zögerns oder Absprungabsichten – liefern AI-gestützte Tools unmittelbare Einblicke in laufende Entwicklungen und helfen Marketingfachkräften, schneller und cleverer zu reagieren.

• AI erweitert die Marketing-Expertise, ersetzt sie aber nicht. Mit Plattformen wie Contentsquare integriert sich AI in bestehende Marketingabläufe und erleichtert Marketingfachkräften Optimierungen in verschiedenen Bereichen, von SEO über Social Media bis zu E-Mails, ohne dass sie ihre Arbeitsweisen grundlegend ändern müssen. Die AI sorgt für Genauigkeit, ohne die Komplexität zu erhöhen.

Was AI zum Marketing beiträgt: schneller von Fragen zu Antworten gelangen

Die meisten Marketingstrategien sind immer noch abhängig von Spätindikatoren wie Click-Through-Raten (CTR), Bounce-Raten und die Verweildauer auf der Seite, wenn es um wichtige Kampagnenentscheidungen geht. Diese Metriken bezeugen allerdings nur, was ohnehin bereits geschehen ist. Sie bieten keinerlei Einsicht in Kundenabsichten, Reibungspunkte oder echte Optimierungsmöglichkeiten.

AI-Analysen ändern dies, indem sie in Echtzeit Verhaltenssignale wie Wutklicks, Zögermomente beim Scrollen und Loop-Verhalten bei der Navigation offenlegen, sodass du handeln kannst, bevor die Performance nachlässt.

Anstatt Stunden mit dem Analysieren von Dashboards zu verbringen, auf Datenteams zu warten oder einfach zu raten, woran deine Customer Journey gescheitert ist, kannst du dank AI-Tools Folgendes erreichen:

• Stelle die richtigen Fragen darüber, was in deinen Marketingkampagnen tatsächlich passiert.

• Erhalte unmittelbare Antworten basierend auf tatsächlichem Nutzerverhalten, nicht auf Vermutungen.

• Handle schnell, bevor Frustrationen zu Umsatzverlusten führen.

Ganz gleich, ob du den ROI deiner Kampagne nachweisen, das Anzeigen-Targeting verbessern oder die Abbruchrate auf Landingpages verringern möchtest – mithilfe von AI kannst du in Sekundenschnelle von Fragen über Insights bis zu Maßnahmen gelangen. Dabei kommen AI-Assistenten und Algorithmen zum Einsatz, die aus den Verhaltensmustern der Kund:innen umsetzbare Erkenntnisse ziehen.

Auf diese 5 Arten und Weisen arbeiten Marketingfachkräfte dank AI cleverer

Du musst nicht auf die neue Strategie des nächsten Quartals warten, um AI für dein Marketing zu nutzen. Hier sind 5 praktische Ansätze, die Marketingteams bereits jetzt umsetzen.

Jeder dieser Use Cases befasst sich mit einer gemeinsamen Herausforderung und zeigt anschließend, wie die AI Analysen schneller, Maßnahmen klarer und Ergebnisse messbarer macht.

1. Erhalte sofort Klarheit darüber, was die Kampagnen-Performance beeinträchtigt

Das Problem: Du bringst Traffic auf eine Webseite, aber die Conversions bleiben niedrig, die Absprungraten hoch und dein Team findet die Ursache nicht genau heraus.

Du weißt, dass etwas nicht stimmt, aber liegt es am Content, an der User Experience (UX) oder am Zielgruppen-Targeting?

Analysiere es: Beginne beim Chat mit Sense, dem AI Copilot von Contentsquare. Versuche es mal mit der Frage: „Welche Unterschiede gibt es zwischen Nutzenden, die abspringen, und Nutzenden, die eine Conversion durchlaufen?“

Nutze dann das AI-gestützte Feature Session Replay Summaries von Contentsquare. Dieses gruppiert Nutzer-Sessions automatisch anhand von Verhaltensweisen wie Wutklicks oder Zögermomente beim Scrollen. So sparst du dir stundenlange manuelle Überprüfungen und gelangst direkt zu den Mustern, die sich auf deine Customer Experience auswirken.

Contentsquare gruppiert Sessions nach Verhalten, sodass du kritische Probleme erkennen kannst, ohne jede Aufzeichnung einzeln durchschauen zu müssen

Nutze diese Einblicke zum

• Beheben von Reibungspunkten, bevor diese zu reihenweisen Abbrüchen führen,

• Priorisieren der Entwicklungsarbeit basierend auf tatsächlichen Pain Points der Nutzenden,

• Reduzieren von verschwendeten Werbeausgaben, indem du Zielgruppen identifizierst, die keine Conversions durchlaufen, und zum

• Teilen von verhaltensbasierten Empfehlungen mit Design- und Content-Teams.

2. Verstehe das Publikumsverhalten in Sekunden

Das Problem: Du musst verstehen, wie sich unterschiedliche Nutzende auf deiner Seite verhalten, aber herkömmliche Berichte dauern zu lange und ignorieren oft wichtige Nuancen.

Ein Verständnis dafür, wie sich Kundensegmente verhalten – besonders über verschiedene Sessions hinweg – ist für effektives Targeting und personalisierten Content unerlässlich. Herkömmliche Analysen übersehen oft Details, die das Kunden-Engagement fördern.

Analysiere es: Frage Sense, inwiefern sich das Verhalten von wiederkehrenden Nutzenden vom Verhalten neuer User:innen unterscheidet.

Der AI-Agent leitet dich automatisch zu relevanten Kundendaten weiter – von Features wie Journey Analysis von Contentsquare – und deckt Muster auf, die Performance-Lücken im Kundenverhalten erklären.

Zum Beispiel stellst du möglicherweise fest, dass neue Besuchende deinen Conversion Funnel früh verlassen, während wiederkehrende Nutzende mehr Schritte abschließen und höhere Conversion-Raten erzielen.

Sense wurde für Marketingfachkräfte entwickelt, die schnell Klarheit rund um Web, Mobilgeräte und Kampagnen benötigen.

Nutze diese Einblicke zum

• Personalisieren von Homepage-Inhalten und Angeboten für wiederkehrende Besuchende,

• Anpassen des Zielseitendesigns, um neue Zielgruppen besser zu unterstützen,

• Erstellen von Retargeting-Segmenten basierend auf tatsächlichen Abbruchmustern und zum

• Verbessern deines E-Mail-Marketings dank verhaltensbasierter Segmentierung.

💡 Profi-Tipp : AI-gestützte B2B-Marketingtools nutzen Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, um sofort über die Phasen der Customer Journey hinweg zu segmentieren – perfekt für die dynamische Content-Erstellung und für Kampagnen zum Werbe-Retargeting.

3. Erkenne Nutzende mit hoher Kaufabsicht und starte intelligentere Kampagnen in Echtzeit

Das Problem: Du möchtest Kampagnen personalisieren, arbeitest aber mit oberflächlichen Signalen wie Klicks und Seitenaufrufen. 

Personalisierung funktioniert nur, wenn das richtige Verhalten zum richtigen Moment anvisiert wird. Die meisten Marketingstrategien zeigen allerdings nur an, wer geklickt hat – und nicht, wer zögert, frustriert ist oder eine echte Kaufabsicht an den Tag legt.

Analysiere es: Lerne Contentsquares AI Alerts kennen, ein Echtzeit-Überwachungssystem, das deine Website durchgehend auf Anzeichen von Problemen oder Chancen scannt. Wenn es Muster wie schnelles Scrollen oder ein wiederholtes Verlassen der Website erkennt, wirst du auf sie sofort aufmerksam gemacht, sodass du reagieren kannst, während der Nutzende noch Engagement zeigt.

Teams, die AI Alerts verwenden, um Wutklicks und problematische Journeys hervorzuheben, können Erlebnisse optimieren, während sie im Gange sind

Kombiniere dies mit den AI-gestützten Umfragefunktionen von Contentsquare. Mit ihnen kannst du kontextbezogene Umfragen basierend auf von dir vordefiniertem Nutzerverhalten triggern. Wenn Nutzende beispielsweise zu deiner Preisseite zurückkehren, aber keine Conversion durchlaufen, kannst du genau dann nachfragen, was sie zurückhält – und nicht erst Tage später in standardisierten Umfragen.

Nutze diese Einblicke zum

• Triggern von Echtzeitreaktionen wie Absprung-Overlays oder personalisierten Angeboten,

• Erstellen von Kampagnenzielgruppen basierend auf dem tatsächlichen Verhalten auf der Seite,

• Priorisieren von Retargeting für Nutzende mit echter Kaufabsicht und zum

• Beheben von Kundensupportproblemen, bevor sie eskalieren.

Wie Wolverine Worldwide in Echtzeit auf AI Alerts reagierte

Als die AI von Contentsquare einen Anstieg an Nutzenden feststellte, die auf einer Fehlerseite landeten, wartete das Team von Wolverine nicht auf einen Bericht. Sie erstellten ein Segment der betroffenen Besuchenden und entwickelten eine Recovery Journey, um sie wieder auf den richtigen Weg zu leiten und so das Potenzial der Sessions und Conversions zu wahren.

„Plötzlich verstanden wir genau, wie man einen Insight auffassen, auf dessen Grundlage Änderungen vornehmen und dann den Impact messen sollte“, sagt Louise Zanier, ehemalige E-Commerce-Managerin bei Wolverine Worldwide.

Durch schnelles Handeln konnten die Exit-Raten um 32 % gesenkt und die Bounce-Raten um 22  % reduziert werden. Dadurch konnten pro Jahr über 10.000 GBP an prognostizierten Umsatzeinbußen eingespart werden.

Lies die komplette Case Study

4. Weise den Kampagnen-Impact nach – über reine Klicks hinaus

Das Problem: Du führst Sensibilisierungskampagnen durch – etwa Blog-Inhalte, Social Ads oder Influencer Posts –, kannst aber nicht nachweisen, wie diese zu deinen Conversions oder zum Kunden-Engagement beitragen.

Du brauchst einen Beweis dafür, dass Top-of-Funnel-Inhalte tatsächlich zum Endergebnis beitragen.

Analysiere es: AI-Marketingtools wie Sense nutzen prädiktive Analysen, um die Lücke zwischen Engagement im Frühstadium – etwa das Lesen eines Blogs oder das Anschauen eines Videos – und Ergebnissen wie höheren Customer Lifetime Values (LTV), wiederholten Besuchen oder Conversions zu schließen.

Integriere die User Lifecycle Extension, um zu sehen, wie sich Nutzende über Sessions, Geräte und Kanäle hinweg bewegen. Sie zeigt, wie frühe Touchpoints (z. B. ein Blog-Beitrag aus einer Kampagne) spätere Aktivitäten beeinflussen – wie die Rückkehr über die organische Suche oder die Conversion Tage oder Wochen später.

Durch die Kombination von Sense mit der User Lifecycle Extension erhältst du eine Full-Funnel-Ansicht samt der Leistungsstärke von AI-Modellen und Lebenszyklusmetriken – vom Kampagnenstart bis zur Conversion. So kannst du jenen Kampagnen einen Mehrwert zuordnen, die tatsächlich Beziehungen aufbauen und nicht nur Klicks generieren.

Beispielsweise kannst du die Journeys von Besuchenden analysieren, die dich über E-Mail-Marketingkampagnen gefunden haben. Beim Besuch deiner Website über mehrere Sessions hinweig zeigt die AI möglicherweise, dass 21,5 % der Nutzenden nach dem Aufruf einer Produktseite die Website verlassen, aber in einer neuen Session zurückkehren, wobei 1,85 % letztlich eine Transaktion abschließen. Dank dieser Erkenntnisse kannst du die Content Journeys identifizieren, die die Kundentreue stärken – und die effektivsten Inhalte gezielt erweitern.

Journey Analysis von Contentsquare nutzt Verhaltenssignale, um nachzubilden, wie sich der Content-Konsum von heute auf den Umsatz von morgen auswirkt

Nutze diese Einblicke zum

• Identifizieren von Inhalten, die Treue aufbauen und nicht nur Traffic generieren,

• Zuordnen von Umsatz zu früheren Customer-Journey-Kontaktpunkten,

• Optimieren von Nurture-Kampagnen mit AI-gestützter Content Intelligence und zum

• Verbessern deiner SEO-Strategie, indem du verstehst, welcher Content nachhaltiges Engagement fördert.

5. Priorisiere Experimente mit echten Verhaltenssignalen

Das Problem: Du willst deine Conversion-Raten verbessern, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst. Aktuelle Insights zeigen Rückgänge, ohne die Gründe dafür zu erklären. Daher testest du bequeme Optionen statt wirklich wirkungsvolle.

Wenn es um A/B-Tests oder Conversion-Rate-Optimierungen (CRO) geht, führen allzu viele Teams Experimente auf der Basis von Vermutungen oder CTRs durch, ohne zu verstehen, was Nutzende tatsächlich frustriert oder die Conversions beeinträchtigt.

Analysiere es: Stelle Sense gezielte Fragen wie: „Wo weisen mobile Nutzende die größte Frustration auf?“

Mithilfe der AI für die User-Experience-Analyse kannst du das Verhalten über Sessions und Segmente hinweg untersuchen und Seiten oder Abläufe identifizieren, bei denen die Frustration in die Höhe schießt – wo Nutzende wütend klicken, zögern oder ihre Journey abbrechen.

Die AI von Contentsquare zeigt dann Clusters von Sessions an, die die jeweiligen Reibungssignale gemeinsam haben, sodass du schnell erkennen kannst, was schiefläuft.

Dieser Ansatz hilft dir dabei, A/B-Tests auf die Bereiche zu konzentrieren, bei denen sie den größten Effekt erzielen, beispielsweise wenn es um die Vereinfachung verwirrender Formularfelder oder die Neugestaltung von Interfaces geht, die Wutklicks auslösen.

Nutze diese Einblicke zum

• Priorisieren von Testideen, die auf echte Reibungspunkte bei Nutzenden abzielen,

• Konzentrieren auf Journeys, bei denen Verhaltenssignale Abwanderung oder Abbruch vorhersagen können,

• Durchführen von Experimenten mit größerem Impact beim gleichzeitigen Reduzieren des Zeitaufwands für Varianten mit geringerem Wert und zum

• Optimieren der Zusammenarbeit zwischen Analyse- und Optimierungsteams.

💡Profi-Tipp : Integriere deine Verhaltensdaten in deinen vorhandenen Martech-Stack, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Insights rund um AI-Marketing sollten nicht in Isolation existieren. Das Feature Data Connect von Contentsquare exportiert Kundendaten automatisch direkt in das Daten-Warehouse deiner Wahl. 

Verwende es, um komplexe Daten aus mehreren Quellen in Self-Service-Analysen für dein Marketingteam umzuwandeln.

Wenn du bereit zum Testen bist, verwende Data Connect zum

• Exportieren von frustrationsbasierten Segmenten (wie „Bounce nach dem Warenkorb“ oder „Zögern bei den Preisen“) direkt in Testtools,

• Synchronisieren von Segmenten mit hoher Kaufabsicht mit Werbeplattformen und E-Mail-Marketingsystemen,

• Einspeisen von Informationen in Machine-Learning-Modelle für Verhaltensprognosen und ‑Targeting und zum

• Verknüpfen von Verhaltensmetriken mit Vertriebs-, Kundensupport- und Retention-Systemen.

Modernes Marketing basiert auf AI-Erkenntnissen

AI-gestütztes Marketing verändert die Arbeitsweise von Teams. Mit AI an ihrer Seite können sie Folgendes erreichen:

• Marketingabteilungen erhalten schnellere Antworten, eine intelligentere Segmentierung und bessere Einblicke in die Customer Experience. 

• Chief Marketing Officers (CMOs) können Marketingbemühungen endlich mit messbaren Geschäftsresultaten in Verbindung bringen.

• Teams über Bereiche wie E-Commerce, Digital Marketing und die Content-Erstellung hinweg arbeiten mit einer Single Source of Truth (SSOT, vereinheitlichte Informationsquelle).

Und mit der AI von Contentsquare gibt es keine steile Lernkurve oder eine entwicklungsintensive Einrichtung – nur bessere Tools, schnellere Insights und einen klaren Wachstumsvorteil.

FAQs zu AI im Marketing