So erstellen Sie einen effektiven agentischen Marketing-Workflow

Agentische Marketing-Workflows nutzen KI, um dynamische Echtzeit-Entscheidungen darüber zu treffen, wie Sie Ihre Online-Zielgruppe am besten ansprechen. Statt auf einfache regelbasierte Aktionen zu setzen, geben agentische Techniken KI-Agenten breite Vorgaben und genug Spielraum, um Lösungen eigenständig zu finden.

Ein KI-Marketing-Agent tut mehr, als Content zu erzeugen oder mit Besucher:innen zu interagieren; er experimentiert mit dem Kontext, den Sie ihm geben, um den besten Weg zu einem Ziel zu finden. In diesem Leitfaden erklären wir, wie Sie KI-Agenten die richtigen Ziele und Leitplanken mitgeben, damit sie auf Kurs und wirksam bleiben.

Was ist ein agentischer Marketing-Workflow?

Agentisches Marketing funktioniert, indem man KI-Agenten zielbasierte Vorgaben gibt, etwa „Conversions steigern“ oder „mehr Kontaktformular-Einsendungen erzielen“. Der Workflow ist die Gesamtheit aus Interaktionen, Tools und Datenquellen, die die KI nutzt, um diese Vorgabe zu erfüllen. 

Diese ausgefeilten Agenten können Kontext und Personalisierung nutzen, um Leads in Echtzeit zu entwickeln. Sie interagieren direkt mit Website-Besucher:innen und verfolgen Website-Kennzahlen, um Lücken und Chancen zu erkennen.

Kernkomponenten eines agentischen Workflows

Ein agentischer Workflow funktioniert nicht wie klassische automatisierte Kampagnen, die auf Flussdiagrammen aus Integrationen und Wenn-dann-Anweisungen beruhen. Stattdessen kann diese Art von KI-System eigenständig handeln und im Laufe der Zeit lernen.

Dafür stützen sich KI-Agenten auf diese Bausteine:

• Tools und Integrationen: Die Plattformen und Dienste, die der KI-Agent für jede Aktion nutzt, vom Chat mit Website-Besucher:innen bis zur Terminplanung.
• Agent-Kern: Eine Orchestrierungsplattform, die alle Tools und Integrationen verknüpft und dabei eine ständige „Denken-Handeln-Beobachten“-Feedbackschleife betreibt.
• Governance-Dokumente: Ressourcen wie Richtliniendokumente und Standardarbeitsanweisungen, die Sie hochladen, um dem Machine-Learning-Modell beizubringen, wie es sich an Unternehmensrichtlinien hält.
• Prompt-Vorlagen: Eine Bibliothek möglicher Aktionen, die der KI-Agent nutzen kann, um Aufgaben zu erledigen und Informationen zu sammeln.
• Speichersysteme: Eine riesige Datenbank mit Traffic, Nutzerverhalten und Ergebnissen, mit der der KI-Agent die Lehren aus jeder Interaktion behält.

Vorteile agentischer Workflows im digitalen Marketing

Ein KI-Marketing-Agent kann für Ihre Website wie ein:e Vertriebsmitarbeiter:in und ein Mitglied des Kundenservice-Teams agieren. Er begrüßt Besucher:innen, qualifiziert Leads, triagiert Anfragen und kann sogar Conversions vorantreiben, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Agentische KI ermöglicht:

• Personalisierung im großen Maßstab. Der Agent kann etwas über jede:n Besucher:in lernen und dann ein Erlebnis kuratieren, das auf Verhalten und Absicht optimiert ist.
• Automatisierte Kampagnenoptimierung. KI experimentiert mit verschiedenen Schritten, Tools und Botschaften, um die Pfade zu finden, die am häufigsten zur Conversion führen.
• Design-of-Experiments-(DOE)-Tests. Eine KI kann großangelegte Tests mit einem DOE-Framework durchführen, das mehrere Variablen gleichzeitig auswertet und bessere Ergebnisse schneller findet als manuelles A/B-Testing.

• Besserer Kundenservice. KI-Agenten können Anliegen von Kund:innen sofort mit personalisierten Empfehlungen und echten Lösungen adressieren, nicht nur mit vorgefertigten Antworten.
• Bessere Answer Engine Optimization (AEO). Die meisten KI-Agenten sind auf dieselben Signale trainiert, nach denen Suchbots suchen, sodass der von ihnen erzeugte Content vom ersten Tag an AEO-bereit ist.

So setzen Sie einen agentischen Marketing-Workflow um: 5 Schritte

Um mit agentischem Marketing zu beginnen, müssen Sie entscheiden, welche Aktivitäten Sie abgeben möchten. Beginnen Sie mit einer einzigen Priorität, etwa Lead-Generierung oder automatisierter Kommunikation, und folgen Sie dann dem unten stehenden Schritt-für-Schritt-Prozess.

1. Legen Sie fest, was der Agent tun darf (und was nicht)

Zuerst brauchen Sie ein einseitiges Dokument: einen Betriebsvertrag, der umreißt, was Ihr KI-Agent tun und nicht tun wird. Nehmen Sie breite Vorgaben auf wie „Leads kontaktieren und nurturen“ oder „eingehende Kundenservice-Anfragen triagieren“.

Beschreiben Sie außerdem die Grenzen, innerhalb derer der Agent bleiben soll, etwa „darf keine Kundendaten löschen oder verschieben“. Wenn Sie nicht sicher sind, was Sie einschränken sollen, entscheiden Sie sich vorerst für Vorsicht, besonders wenn der Agent mit sensiblen Informationen umgeht.

2. Konfigurieren Sie Ihren KI-Agenten

Erstellen Sie einen neuen KI-Agenten mit einer Plattform wie Claude oder Codex. Diese Plattformen bieten vorkonfigurierte Large Language Models (LLMs), die auf Marketing-Aufgaben wie Content-Erstellung und menschliche Interaktion trainiert sind.

Wenn Sie dem Agenten Ihren Betriebsvertrag geben, sollte er die grundlegende Prämisse erkennen und einige Vorschläge machen, wie es weitergeht. Sie müssen seinen Hinweisen und der Dokumentation seiner Entwickler:innen folgen, um die KI für Ihre Bedürfnisse zu konfigurieren.