Aus aktuellem Anlass habe ich mich mit der aktuellen Forschung im Bereich „KI in Marketing & Vertrieb“ beschäftigt.
Die Forschung zeigt aktuell, dass KI im Marketing & Vertrieb nachweisbare Performance-Effekte (Sales, Produktivität, Retouren) bringt, Content- und Personalisierungsprozesse beschleunigt, aber zugleich neue Herausforderungen bei Empathie, Transparenz und Governance erzeugt.
1) Überblick & Forschungsrahmen
- Grewal et al. (2024/25), JAMS Perspective
Skizziert, wie generative KI das Marketing transformiert – von Content über Kundenservice bis Innovation. Liefert eine Forschungsagenda. - Cillo et al. (2024), Journal of the Academy of Marketing Science
Entwickelt eine Roadmap für GenAI in Marketing- & Innovationsprozessen. Stellt offene Forschungsfelder heraus. - Kumar et al. (2024), Überblicksarbeit
Gibt eine systematische Darstellung: Was, wo, wie KI im Marketing eingesetzt wird. Nützlich als Orientierung für Praktiker.
2) Content & Werbung
- Marketing Science (2025), Generative AI & Personalized Video Ads
Feldexperiment zeigt: GenAI-personalisierte Werbevideos steigern Wirkung signifikant gegenüber generischen Creatives. - Review-Arbeiten zu GenAI (2024/25)
Betonen Effizienzgewinne in Content-Produktion (Texte, Bilder, Videos), aber auch Qualitäts- und Governance-Fragen.
3) Konsumentenreaktionen & Personalisierung
- Dorotic et al. (2024), IJRM
Zeigt, dass Konsumentenakzeptanz von KI stark kontextabhängig ist – etwa beim Unterschied zwischen Service-Chatbot und Empfehlungsengine. - Studien zu KI-Personalisierung
Finden, dass personalisiert generierte Botschaften überzeugender wirken als generische.
4) Service, Sales & Human–AI Collaboration
- Brynjolfsson et al. (2025), QJE
Großes Feldexperiment im Customer Support: +15 % Produktivität durch GenAI-Assistenten, vor allem bei Einsteigern. - Huang & Rust (2024), Journal of Marketing
Entwickeln das Konzept der „Caring Machine“: empathische KI, die Kundenemotionen erkennt und berücksichtigt. - Ferraro et al. (2024), Service-Forschung
Diskutiert Paradoxien von KI im Kundenservice (z. B. Effizienz vs. Empathie). - McClure et al. (2024), JPSSM
Grundsatzartikel zu KI im Vertrieb – definiert Begriffe, Anwendungsfelder (Lead-Scoring, Pricing, Forecasting) und zukünftige Forschungsrichtungen.
5) Harte Business-Effekte
- Wang et al. (2025), Information Systems Research
Randomized Field Experiment in Livestream-Shopping: +3 % Umsatz, −12,6 % Retouren dank KI-Assistent.
6) Regulierung & Governance
- EU-AI-Act (2024)
Schreibt u. a. Transparenzpflichten für KI im Marketing vor (Kennzeichnung von synthetischen Inhalten, Disclosure bei KI-Interaktion). - EDPB Guidelines (DSGVO, 2020/21 ff.)
Konkretisieren Regeln zu Profiling und automatisierten Entscheidungen – wichtig für KI-basiertes Targeting und Scoring.
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