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Kaum ein Marketingteam kommt heute noch ohne KI aus. Betreffzeilen, Textentwürfe, Bildvarianten entstehen in Minuten statt Stunden. Nur das eigentliche Versprechen dahinter — mehr Zeit für Strategie, Segmentierung und Testing — hat sich bislang nicht erfüllt.
Das ist zumindest das Ergebnis der Studie Marketing Production in the Age of AI des Softwareunternehmens Knak, für die 333 Marketing-Entscheider in den USA, Großbritannien und Kanada befragt wurden – alle in Unternehmen zwischen 50 Millionen und über einer Milliarde Dollar Umsatz. Sieben von zehn dieser Teams setzen KI bereits ein.
E‑Mail-Marketing: 82 % der Zeit fließen in die Produktion, nur 18 % in die Strategie
82 Prozent der Teams verbringen mindestens die Hälfte ihrer Arbeitszeit mit Produktion, also mit Texten, Formatieren, Prüfen und Versenden. Für Strategie und Planung bleibt im Mittel ein Fünftel.
Es zeigt sich einmal mehr: Strategie kommt im E‑Mail-Marketing noch immer zu kurz.
Auffällig ist, wie wenig sich das über die Organisationsform steuern lässt. Ob ein Team zentral, dezentral oder hybrid aufgestellt ist, ändert am Produktionsanteil offenbar kaum etwas. Der Aufwand steckt im Weg, den eine einzelne E‑Mail von der Idee bis zum Versand nimmt, und der ist selten kurz:
- Bei 60 Prozent der Teams sind mindestens vier Personen an einer Mail beteiligt.
- 69 Prozent durchlaufen zwei bis drei Korrekturschleifen, bevor etwas genehmigt wird.
- Bei 36 Prozent vergeht vom Briefing bis zum Versand ein voller Arbeitstag.
An dieser Kette ändert die KI bislang wenig, weil sie bislang meist nur am ersten Glied ansetzt, beim Text.
Daraus hat Knak eine zugespitzte Kennziffer abgeleitet: rund 2.400 Dollar interne Arbeitskosten pro E‑Mail, gerechnet als voller Tag mal vier Beteiligte auf Basis von US-Gehältern. Klar: Im deutschen Mittelstand fällt die Summe niedriger aus, und über jeden Faktor lässt sich streiten. Der größte Posten eines Newsletters ist die Personenzeit, die in der Regel nicht in der Kampagnenbilanz auftaucht.
2.400 Dollar pro Mail: Die Kosten, die niemand bucht
85 Prozent der Teams haben in den vergangenen zwölf Monaten mindestens einen geplanten Kampagnenstart verpasst, und zwar wegen interner Abläufe, nicht wegen fehlender Ideen.
Die Engpässe wiederholen sich über Branchen und Größen hinweg, angeführt von Freigaben mit 47 Prozent, gefolgt von Design mit 38 und teamübergreifender Abstimmung mit 36 Prozent. Es sind Abstimmungsprobleme, die im Alltag als technische Verzögerungen erscheinen.
Wenig schmeichelhaft fällt auch der Blick auf die Erfolgsmessung aus. Nur etwa ein Drittel der Befragten erreicht seine Leistungsziele verlässlich, während die Mehrheit vor allem misst, was leicht zu erfassen ist: 69 Prozent werten die Klickrate aus, 41 Prozent den Umsatz, den eine Kampagne tatsächlich anstößt.
KI im E‑Mail-Marketing: Effizienzgewinn ist noch nicht sichtbar
Naheliegend wäre die Erwartung, dass künstliche Intelligenz diesen Aufwand rasch auflöst. Der Report zeichnet ein zurückhaltenderes Bild: 70 Prozent der Teams setzen KI ein, aber nur 29 Prozent auf fortgeschrittenem Niveau, und 88 Prozent müssen KI-Inhalte vor dem Einsatz noch moderat oder erheblich überarbeiten (siehe dazu auch heise.de: Angestellte nutzen mit KI gesparte Zeit, um KI-Ergebnisse zu korrigieren)
Ein Grund: KI wird oft noch isoliert eingesetzt – es fehlt der Zugriff auf Markenrichtlinien, freigegebene Templates oder den Freigabeprozess.
Die Teams, die im Report vorne liegen, gehen den umgekehrten Weg. Es sind selten die größten oder budgetstärksten Organisationen. Vorne liegen die Teams mit nur zwei bis drei Beteiligten pro Mail, mit drei bis fünf Werkzeugen statt einem Dutzend und mit KI dort, wo sie die gesamte Produktion beschleunigt und nicht nur den Text.
Amazon hat seine E‑Mail-Produktion auf diese Weise von über drei Stunden auf unter zehn Minuten verkürzt, Google Cloud die Änderungswünsche um 90 Prozent gesenkt. Diese Beispiele zeigen, dass KI die Produktion sehr wohl beschleunigen kann, allerdings erst, wenn sie in den Prozess eingebettet ist und nicht davor hängt.
Was sich daraus ableiten lässt
Bevor das nächste Tool angeschafft wird, lohnt ein nüchterner Blick darauf, wohin die Zeit tatsächlich fließt: wie viele Beteiligte, wie viele Runden, wie viele Tage eine Mail durchschnittlich beansprucht.
Die Bestandsaufnahme ist oft unbequem, weil sich als eigentliche Ursache oft ein Abnahmeweg herausstellt, den seit Jahren niemand hinterfragt hat. Deshalb gehört die Abnahme als Erstes auf den Prüfstand. Sie ist laut der Studie der häufigste Grund für verpasste Termine und zugleich der am leichtesten zu lösende, weil er nichts kostet außer einer klaren Festlegung, wer künftig mitzeichnet und wer nicht mehr.
Bleibt die Frage, wo KI ansetzen soll. Am meisten bringt sie innerhalb der Produktion, dort, wo tatsächlich gebaut und abgenommen wird. Ein Modell, das Markenregeln, Templates und Freigabelogik kennt, liefert Ergebnisse nahe an der Versandreife. Ohne diesen Kontext liefert es einen Entwurf, den anschließend erneut mehrere Personen durch mehrere Runden schieben. An diesem Unterschied entscheidet sich, ob die teure Mail günstiger wird oder lediglich schneller mittelmäßig.
Die Zahlen stammen aus einer US-Erhebung unter größeren Unternehmen, und nicht jede lässt sich eins zu eins auf den deutschen Mittelstand übertragen. Das Muster dahinter gilt hier wie dort. Von allen Kanälen bringt E‑Mail den verlässlichsten Ertrag, und trotzdem steckt der größte Zeitverlust nicht im Versand, sondern in den Freigaben, Abstimmungen und Korrekturrunden davor. Genau diesen Teil rechnet bislang kaum jemand nach. Wer 2026 mehr aus seinem E‑Mail-Marketing holen will, bringt deshalb zuerst die Abläufe vor dem Versand in Ordnung.
Mehr zum Thema erfahrt ihr auch in Folge 54 des CRM Podcast: CRM Reality Check 2026: Zwischen LinkedIn-Bubble und CSV-Export
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