Agency of Agents

Gemeinsam bilden sie eine KI-Agenten-basierte Wertschöpfungskette, die Insights, Entscheidungen und Umsetzung in Echtzeit miteinander verbindet. So können sich Teams wieder auf Ideen, Abwägungen und Ergebnisse konzentrieren.

Ein Beispiel: Unser Data & Insight Agent, ein ständig aktiver Analyst für Paid-, Owned- und Earned-Daten. Er durchbricht Datensilos, indem er Erkenntnisse aus Media, CRM, E-Commerce und Social Channels miteinander verknüpft – und so ein einheitliches Bild der Performance schafft. Er lernt die Geschäftssprache und verwandelt Datenrauschen in klare, handlungsrelevante Geschichten. Verändert sich ein Signal, sendet er eine kurze, leicht verständliche Nachricht an eine:n menschliche:n Kolleg:in. Er erklärt, was sich bewegt hat, wo, nennt mögliche Ursachen und schlägt einen konkreten nächsten Schritt vor. Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine liest sich wie ein Chat zwischen Kolleg:innen. Zum Beispiel kann ein:e Nutzer:in den Agenten bitten: „Zeig mir die Ergebnisse nach Region“, „Vergleiche mit dem letzten Quartal“ oder „Welche Platzierungen haben sich am stärksten verändert?“ – ganz ohne tief in Dashboard-Analysen eintauchen zu müssen.

Ein typischer Anwendungsfall: Der Agent führt einen Rückgang der Konversionsrate auf einen Feedfehler und eine Ermüdung der Werbemittel in zwei Städten zurück, schlägt eine schnelle Korrektur und einen Rotationsplan vor und dokumentiert das Ergebnis. Der Weg von der Analyse zur Aktion wird deutlich kürzer. Governance ist dabei von Beginn an integriert. Der Agent nutzt zweckgebundene, aggregierte Daten und schließt personenbezogene Daten standardmäßig aus. Jede Erkenntnis und jede Aktion wird dokumentiert; finanziell relevante Schritte gehen nur dann automatisiert weiter, wenn zuvor definierte Schwellenwerte freigegeben wurden. So werden Prozesse für das Marketing beschleunigt und für das Finanzwesen sicher.

Ein weiteres Beispiel ist der Marketing-Mix-Modelling (MMM) Agent, entwickelt in Zusammenarbeit mit PyMC Labs. Während Kanal-KPIs zeigen, was passiert, offenbart der MMM Agent, was wirklich wirkt. Der Agent berücksichtigt Faktoren wie Saisonalität, Aktionen, Vertrieb und Kreativität und liefert Empfehlungen mit realistischen, transparenten Bandbreiten statt trügerischer Genauigkeit.

Über die reine Rückschau hinaus modelliert er auch, was als Nächstes passieren könnte – von Produkteinführungen über Always-on-Maßnahmen bis hin zu Marken-Kampagnen. Er simuliert Szenarien, empfiehlt effiziente Media-Mixe und bereitet Pläne zur Freigabe vor. Budgetdiskussionen verkürzen sich, weil Marketing und Finance endlich auf derselben Datengrundlage argumentieren.

Gemeinsam verwandeln diese Agenten Marketing von reaktivem Reporting in proaktive Entscheidungsfindung. Der eine Agent beschreibt, was sich verändert; der andere sorgt für finanzielle Verlässlichkeit. Ergebnisse fließen in beide Systeme zurück – jeder Zyklus wird schneller und intelligenter. Der Vorteil liegt nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern auch in einer ruhigeren Arbeitsweise, bei der die Aufmerksamkeit wieder auf kreative Qualität und Kundenerlebnis gelenkt wird.

Wie dieses Beispiel zeigt, treten wir bereits in eine Phase ein, in der KI-Agenten nicht mehr nur unterstützen, sondern mit kontrollierter Autonomie handeln – und so eine sich selbst verbessernde Wertschöpfungskette bilden, in der Insights Entscheidungen antreiben und Handlungen neues Lernen ermöglichen. Die Frage ist daher nicht mehr, ob man sie einsetzt, sondern wie schnell Marketingverantwortliche Prozesse gestalten können, die selbstständig lernen und sich verbessern. Mit einer Agency of Agents machen wir Marketing klarer, schneller und nachweislich wirksamer.