Wie KI Marketingbudgets steuerbarer macht

Lange galt eine Kampagne dann als erfolgreich, wenn sie auffiel, Reichweite erzeugte oder gut zur Marke passte. Ob sie sich auch ökonomisch rechnete, blieb häufig eine Frage des Vertrauens statt der Beweisführung. Das verändert sich spürbar. In der aktuellen Trendumfrage der marketing-BÖRSE, durchgeführt in Kooperation mit Horizont, DMEXCO und dem BVDW unter 2.595 Marketing- und Werbeverantwortlichen im DACH-Raum, klettert das Thema Return-on-Marketing von Rang 41 im Vorjahr auf Rang 29 unter den 80 abgefragten Trendthemen. Der Befund passt zu einem größeren Muster der Studie: Themen, die Wirkung, Budgetdisziplin und Management-Controlling betreffen, gewinnen branchenweit an Boden, während rein kommunikative Schlagworte an Zugkraft verlieren.

Auch Marketing Mix Modelling, ein statistisches Verfahren zur Zerlegung des Umsatzbeitrags einzelner Marketingmaßnahmen, zählen die Studienautoren weiterhin zu den strategisch wichtigen Infrastruktur- und Transformationsfeldern, auch wenn es im direkten Rang-Vergleich der Einzelthemen von Platz 22 auf Platz 34 leicht nachgegeben hat. Die naheliegende Erklärung: Wirkungsmessung ist kein Nischenthema mehr, sondern etabliert sich als Grundvoraussetzung – und Grundvoraussetzungen fallen in Umfragen mitunter aus dem unmittelbaren Blickfeld, ohne dass sie an Bedeutung verlieren.

Vom Bauchgefühl zur Kennzahl: Warum Marketing Mix Modelling gerade jetzt zurückkommt

Marketing Mix Modelling ist keine neue Idee. Das Verfahren existiert seit Jahrzehnten und wurde ursprünglich für große Konsumgüterhersteller entwickelt, die mit ökonometrischen Modellen den Beitrag von TV-Kampagnen, Preisaktionen und Distribution zum Umsatz trennen wollten. Der Aufwand war hoch, die Modelle träge, belastbare Ergebnisse lagen oft erst Monate nach Kampagnenende vor.

Künstliche Intelligenz verändert genau diesen Engpass. Moderne Modelle verarbeiten deutlich mehr Datenquellen gleichzeitig, darunter Mediadaten, Saisonalität, Wettbewerbsaktivität und Konjunkturindikatoren, und liefern Ergebnisse in Tagen statt Monaten. Wo früher ein spezialisiertes Analyseteam wochenlang an einem Modell arbeitete, übernehmen heute lernende Systeme einen Großteil der Variablenauswahl und Plausibilitätsprüfung. Das senkt die Kosten pro Modell erheblich und macht die Methode auch für mittelständische Unternehmen zugänglich, die sich klassisches Marketing Mix Modelling bislang nicht leisten konnten.

Die Rolle von KI in der Wirkungsmessung

Drei Entwicklungen prägen den aktuellen Wandel besonders.

Erstens verschiebt sich Predictive Analytics von der reinen Prognose hin zur Handlungsempfehlung. Statt nur vorherzusagen, wie sich eine Kampagne entwickeln wird, schlagen KI-gestützte Systeme zunehmend konkrete Budgetverschiebungen zwischen Kanälen vor.

Zweitens gewinnt Multi-Touch-Attribution an Bedeutung, weil sich einzelne Kontaktpunkte entlang der Customer Journey durch KI-Modelle heute granularer und zugleich datenschutzkonformer zuordnen lassen als mit klassischen, regelbasierten Attributionsmodellen.

Drittens etabliert sich die Echtzeit-Budgetsteuerung: Statt Kampagnenbudgets quartalsweise zu planen, passen datengetriebene Systeme Mediaausgaben laufend an, sobald sich Wirkungskennzahlen verändern. Für Marketingverantwortliche bedeutet das einen Rollenwechsel – weg von der einmaligen Planungsentscheidung, hin zur kontinuierlichen Steuerung.

Wenn Controlling und Marketing eine gemeinsame Sprache finden

In der Praxis zeigt sich, dass diese Entwicklung eine alte Bruchstelle zwischen zwei Unternehmensfunktionen berührt. Controlling denkt in Kennzahlen, Budgetdisziplin und Nachweispflicht. Marketing denkt in Wirkung, Kreativität und langfristigem Markenaufbau. Beide Perspektiven galten lange als schwer vereinbar, weil belastbare Wirkungsnachweise fehlten und Marketing-Budgets dadurch in wirtschaftlich angespannten Phasen regelmäßig zuerst gekürzt wurden.

KI-gestütztes Marketing Mix Modelling und automatisierte Attribution verändern dieses Kräfteverhältnis, weil sie beiden Seiten dieselbe Datenbasis liefern. Wer beide Denkweisen aus eigener beruflicher Erfahrung kennt, sowohl die Controlling-Logik der Kennzahlensteuerung als auch die Marketing-Logik der Wirkungsentfaltung, erkennt einen entscheidenden Effekt: Der eigentliche Fortschritt liegt nicht allein in der Technologie, sondern darin, dass Marketing damit erstmals durchgängig in der Sprache spricht, die Finanzabteilungen seit jeher erwarten.

Praktische Empfehlungen für den Einstieg

Für Unternehmen, die KI-gestützte Wirkungsmessung aufbauen wollen, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen.

Erstens die Datenbasis konsolidieren, bevor Modelle aufgesetzt werden. Uneinheitliche Mediadaten aus unterschiedlichen Quellen sind der häufigste Grund für unbrauchbare Modellergebnisse.

Zweitens klein anfangen und mit einem einzelnen Kanal oder Produktbereich pilotieren, statt sofort ein unternehmensweites Modell aufzusetzen.

Drittens Ergebnisse gemeinsam mit dem Controlling validieren, um Akzeptanz zu schaffen und blinde Flecken früh zu erkennen.

Viertens Modelle regelmäßig neu kalibrieren, da sich Marktbedingungen, Kanäle und Konsumverhalten laufend verändern und statische Modelle schnell veralten.

Fazit

Dass Return-on-Marketing in der aktuellen Trendumfrage so deutlich zulegt, ist mehr als eine Randnotiz. Es markiert eine Verschiebung, in der Marketing seine Daseinsberechtigung nicht mehr über Kreativität allein, sondern zunehmend über belegbare ökonomische Wirkung begründen muss. Künstliche Intelligenz macht diesen Nachweis technisch erstmals in der nötigen Geschwindigkeit und Tiefe möglich. Wer diese Entwicklung nicht nur als Tool-Frage, sondern als gemeinsame Aufgabe von Marketing und Controlling versteht, verschafft sich einen strategischen Vorsprung.

Quelle: marketing-BÖRSE-Trendumfrage "Future Marketing Index 2026", durchgeführt in Kooperation mit Horizont, DMEXCO und BVDW, 2.595 Teilnehmer, Erhebungszeitraum 08.12.2025–30.01.2026.