Microsofts Copilot-Studie zeigt, wann und wie Menschen KI nutzen. Hier erfahren Marketing & Vertrieb, wie sie daraus konkrete Strategien und mehr ROI ableiten.
Warum die Copilot-Studie jetzt für Marketing zählt
Menschen nutzen KI-Assistenten am Desktop vor allem als „Kollegen“, am Smartphone dagegen als „Vertrauensperson“ – und zwar rund um die Uhr. Genau das zeigt die neue Microsoft-Studie „It’s About Time: The Copilot Usage Report 2025“, in der 37,5 Millionen Unterhaltungen ausgewertet wurden.
Für Marketing- und Vertriebsverantwortliche ist das kein netter Nebenbefund, sondern harter Business-Faktor. Denn wer versteht, wann und wo Kund:innen KI nutzen, kann seine Inhalte, Angebote und Touchpoints viel präziser planen – und damit den Marketing-ROI deutlich steigern.
In dieser Ausgabe der Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was hinter den Zahlen steckt und wie Sie daraus konkrete Strategien für Kampagnen, Content und Vertrieb ableiten.
Die zentralen Ergebnisse der Microsoft-Studie – kurz und klar
Die Studie beantwortet im Kern drei Fragen: Wann nutzen Menschen Copilot? Wofür nutzen sie ihn? Und auf welchem Gerät passiert was?
Die wichtigsten Befunde:
- Desktop, 8–17 Uhr: Schwerpunkt auf „Arbeit und Karriere“, Technik, Wissenschaft, Bildung.
- Desktop, abends/nachts: weniger Jobthemen, mehr allgemeine Technologiefragen.
- Smartphone, 24/7: Fokus auf „Gesundheit & Fitness“ sowie persönliche Anliegen.
- Trend über die Monate: Weniger Programmierfragen, mehr Kultur, Geschichte und Beratung – KI rückt in den Alltag und in den Mainstream.
- Nutzung verschiebt sich: Weg von reiner Aufgabenautomatisierung, hin zu Entscheidungsunterstützung und persönlichen Ratschlägen.
Die Forscher:innen sprechen davon, dass Copilot am Arbeitsplatz als Kollege und auf dem Smartphone als Vertrauensperson in der Hosentasche wahrgenommen wird. Genau dieser Rollenwechsel ist für Marketing und Vertrieb strategisch interessant.
Was das für die Customer Journey bedeutet
Die Studie zeigt ziemlich klar: KI ist inzwischen ein ständiger Begleiter entlang der gesamten Customer Journey. Aber die Rolle der KI ändert sich je nach Tageszeit und Gerät.
1. Awareness und Research-Phase: Abends & mobil
Wenn Menschen auf dem Smartphone zu Gesundheit, Fitness oder persönlichen Themen recherchieren, passiert das häufig abends auf dem Sofa oder unterwegs. KI-Tools wie Copilot oder ChatGPT werden dabei genutzt wie eine Mischung aus Suchmaschine, Ratgeber und persönlichem Coach.
Für Marketing heißt das:
- Content muss KI-gerecht sein. Strukturierte Antworten, klare Überschriften, präzise Formulierungen – so, dass KI-Assistenten Ihre Inhalte sinnvoll zitieren und zusammenfassen können.
- Emotionale Anknüpfungspunkte funktionieren besser. Wer abends mit dem Smartphone in der Hand über ein Problem nachdenkt, ist nicht auf harte Produkt-Features fokussiert, sondern auf „Passt das zu mir?“ und „Hilft mir das wirklich?“.
- Long-Tail-Fragen werden wichtiger. KI-Assistenten bekommen sehr konkrete Fragen gestellt („Welche CRM-Lösung passt für ein B2B-SaaS mit 20 Mitarbeitenden?“). Inhalte, die diese Fragen präzise beantworten, werden häufiger vorgeschlagen.
2. Consideration-Phase: Tagsüber & Desktop
Zwischen 8 und 17 Uhr dominiert auf dem Desktop das Thema Arbeit. Menschen lassen sich von Copilot bei Recherche, Konzepten, Analysen und Entscheidungsoptionen helfen. Typische Prompts sind dann weniger „Was ist…?“ und eher „Vergleiche…“, „Erkläre mit Vor- und Nachteilen…“, „Erstelle eine Liste von…“.
Konsequenzen für B2B-Marketing und Vertrieb:
- Vergleichsargumentation wird entscheidend. KI wird gefragt: „Welche Marketing-Automation-Tools gibt es für Mittelstand in Deutschland?“ – Ihre Positionierung muss sich klar gegenüber Wettbewerbern abgrenzen.
- Nutzwert schlägt Werbesprech. KI-Assistenten greifen lieber auf Inhalte zurück, die klar strukturiert, faktenreich und widerspruchsarm sind, statt auf Marketing-Floskeln.
- Sales Enablement braucht KI-taugliche Assets. Whitepaper, Produktdatenblätter, Case Studies – alles sollte so formuliert sein, dass Copilot daraus saubere Zusammenfassungen und Argumentationslinien bauen kann.
3. Decision-Phase: KI als „Co-Berater“
Ein besonders spannender Punkt der Studie: Nutzer:innen holen sich immer häufiger persönliche Ratschläge von KI, auch zu wichtigen Entscheidungen. OpenAI und Anthropic berichten ganz ähnlich – viele jüngere Menschen treffen kaum noch große Entscheidungen ohne Chatbot.
Für Marketer bedeutet das:
KI ist nicht mehr nur „Informationsquelle“, sondern Teil des Entscheidungsteams Ihrer Kund:innen.
Damit steigt der Druck, konsistente, vertrauenswürdige und gut erklärbare Informationen bereitzustellen. Wenn KI-Tools Ihre Marke falsch oder unvollständig darstellen, verlieren Sie Deals, ohne überhaupt zu wissen, dass Sie im Rennen waren.
Zeitgesteuerte KI-Strategien: So nutzen Sie die Tagesmuster
Wenn Nutzungsmuster nach Uhrzeit und Gerät so klar sind, liegt ein Ansatz nahe: KI-Strategie und Kampagnen nach Zeitfenstern denken.
1. Content-Planung entlang von Nutzungs-Peaks
Ich würde Marketingkalender künftig konsequent mit drei „KI-Zeitfenstern“ planen:
-
Morgens (7–10 Uhr, mobil & Desktop):
- Kurze, klar strukturierte Inhalte.
- Fokus: Überblick, To-dos, schnelle Orientierung.
- Ideal: kompakte Leitfäden, Checklisten, „Was muss ich heute beachten“-Content.
-
Tagsüber (10–17 Uhr, vor allem Desktop):
- Tiefe B2B-Inhalte, Produktvergleiche, ROI-Analysen.
- Ideal: Whitepaper, technische Dokus, Use Cases, Demo-Skripte.
-
Abends (18–23 Uhr, vor allem mobil):
- Inhalte, die persönliche Fragen und Unsicherheiten adressieren.
- Ideal: Erfahrungsberichte, FAQ zu Risiken, „Was, wenn…?“-Szenarien, Erklärungen in Alltagssprache.
Diese Logik können Sie sowohl für klassische Kanäle (Newsletter, Social, Blog) als auch für KI-optimierte Inhalte nutzen, die später von Copilot & Co. aufgegriffen werden.
2. KI-gestützte Personalisierung statt Gießkanne
Die Studie macht auch deutlich, wie unterschiedlich die „Rolle“ der KI je nach Kontext ist:
- Am Arbeitsplatz: Copilot als Co-Worker.
- Privat: Copilot als Coach/Berater.
Daraus lassen sich sehr praktische Personalisierungs-Strategien bauen:
- B2B-Mailings tagsüber: eher sachlich, prozess- und ROI-orientiert.
- Retargeting abends mobil: eher nutzenorientiert, mit Storytelling und persönlichem Mehrwert.
- Website-Inhalte: dynamische Module, die abhängig von Uhrzeit und Device unterschiedliche Einstiege anbieten (z.B. morgens „Schnellstart für Ihr Team“, abends „Ist diese Lösung das Richtige für Sie?“).
Wenn Sie zusätzlich KI-gestützte Kundenanalyse nutzen – z.B. Segmentierung nach Nutzungsverhalten, Scoring nach Interaktionen – können Sie diese Zeit- und Kontextmuster noch feiner ausspielen.
Von KI-Nutzungsdaten zu Predictive Analytics im Marketing
Die Studie von Microsoft zeigt im Grunde, wie Nutzungsdaten von KI-Assistenten aussehen, wenn man sie systematisch auswertet: Themencluster, Tageszeiten, Absichten (Informationssuche, Beratung, Inhaltserstellung) und Trends über mehrere Monate.
Genau das ist die Blaupause dafür, wie Sie Predictive Analytics im Marketing aufsetzen können.
Welche Fragen Sie mit ähnlichen Daten beantworten können
Mit sauberen Interaktionsdaten – egal ob aus Website, App, Support-Chat oder Ihrem eigenen KI-Assistenten – lassen sich u.a. folgende Fragen modellieren:
- Wann ist die größte Wahrscheinlichkeit, dass ein Lead positiv auf ein Angebot reagiert?
- Welche Themen deuten auf konkrete Kaufabsichten hin, welche eher auf frühe Research-Phase?
- Welche Kombination aus Gerät, Tageszeit und Kanal führt am häufigsten zu Conversions?
- Wer nutzt Ihren eigenen KI-Chat eher als Tool („Bitte erstelle…“) und wer eher als Berater („Was soll ich…?“) – und was heißt das für den Reifegrad des Leads?
Mit diesen Erkenntnissen können Sie:
- Scoring-Modelle verbessern.
- Sales-Touchpoints genauer timen.
- Content-Budgets besser auf die Phasen verteilen, die tatsächlich Umsatz treiben.
Praxisbeispiel aus dem deutschen Mittelstand
Stellen wir uns ein B2B-SaaS-Unternehmen aus Deutschland vor, das einen KI-basierten Assistenten im Produkt und auf der Website anbietet. Analysiert werden u.a.:
- Uhrzeit und Gerät der Nutzung,
- Themencluster der Fragen,
- Absicht (Information, Beratung, Umsetzung),
- Übergänge: Welche Fragen stellen Nutzer:innen kurz vor einer Demo-Anfrage?
Nach ein paar Monaten zeigt sich vielleicht:
- Leads, die zwischen 9 und 12 Uhr über Integrationen und Datenschutz fragen, haben eine um 40 % höhere Abschlusswahrscheinlichkeit.
- Nutzer:innen, die abends auf dem Smartphone wiederkehren und nach „Risiken“ oder „Umstellungsaufwand“ fragen, brauchen mehr Sicherheit und Social Proof.
Konkrete Maßnahmen:
- Sales ruft priorisiert diejenigen an, die vormittags tief in Integrationsthemen einsteigen.
- Marketing spielt abends mobil verstärkt Kundenstories und konkrete Einführungsbeispiele aus.
Das Muster ist exakt das, was Microsoft auf Makro-Ebene mit Copilot zeigt – nur eben auf Ihr eigenes Geschäftsmodell heruntergebrochen.
Konsequenzen für Content, Vertrieb und Governance
Wenn KI-Assistenten zu „Lebens- und Businessberatern“ werden, steigen auch die Anforderungen an Unternehmen.
1. Content-Qualität wird zur Vertrauensfrage
Wer Entscheidungen an KI koppelt, erwartet:
- korrekte Daten,
- klare Begründungen,
- nachvollziehbare Empfehlungen.
Für Marketing-Teams heißt das:
- Fakten sauber belegen (Zahlen, Quellenangaben – auch wenn sie im Frontend nicht immer sichtbar sind, nutzen KI-Modelle diese Strukturen).
- Widersprüche vermeiden – unterschiedliche Preisangaben, abweichende Leistungsbeschreibungen oder veraltete Produktinfos führen zu schlechten KI-Antworten.
- Regelmäßige Content-Audits: Welche Informationen sollten aktualisiert werden, damit KI-Assistenten keine veralteten Aussagen wiedergeben?
2. Vertrieb muss KI-Kompetenz aufbauen
Wenn Interessent:innen schon mit einer von KI vorsortierten Meinung ins Gespräch kommen, müssen Sales-Teams:
- typische KI-Vorurteile und Fehlinterpretationen kennen,
- verstehen, wie Copilot & Co. Informationen zusammenfassen,
- selbst sicher mit KI arbeiten, um Angebote, Zusammenfassungen und Business Cases schneller zu erstellen.
Ich habe in Projekten oft gesehen: Sales-Teams, die KI aktiv in ihre eigene Arbeit integrieren, sind deutlich besser darin, KI-gestützte Kund:innen abzuholen.
3. Governance: Datenschutz und Transparenz
Microsoft betont in der Studie, dass 37,5 Millionen Copilot-Chats anonymisiert und ohne menschliche Einsicht ausgewertet wurden, Unternehmens- und Schulkonten wurden ausgeschlossen. Genau diese Sorgfalt erwarten deutsche Kund:innen inzwischen auch von Anbietern.
Für Ihre eigene KI-Strategie heißt das:
- klare Kommunikation, wie Daten in Chatbots und KI-Features genutzt werden,
- technische Maßnahmen zur Anonymisierung,
- saubere Trennung von Produktivdaten und Trainingsdaten.
Gerade im deutschen Markt ist Vertrauen oft der entscheidende Hebel, ob KI-gestützte Angebote angenommen werden – oder eben nicht.
Was Sie jetzt konkret tun sollten
Die Microsoft-Studie zeigt sehr deutlich: KI ist längst Teil der Alltags- und Arbeitsroutinen Ihrer Zielgruppe. Desktop am Tag, Smartphone rund um die Uhr, zunehmend beratungsorientiert statt rein aufgabenorientiert – genau das ist der Kontext, in dem Ihre Marke künftig wahrgenommen und bewertet wird.
Wenn Sie Ihren Marketing-ROI mit KI wirklich steigern wollen, setzen Sie jetzt an drei Stellen an:
- Nutzungsverhalten verstehen: Eigene Daten (Web, App, Chat, CRM) nach Zeit, Gerät, Thema und Absicht auswerten.
- Content und Kampagnen zeit- und kontextsensibel ausrichten: Morgens Orientierung, tagsüber Tiefe, abends Sicherheit und persönliche Relevanz.
- KI-fähige Organisation aufbauen: Marketing, Vertrieb und Data/IT an einen Tisch bringen und eine gemeinsame KI-Roadmap entwickeln.
Die gute Nachricht: Die Muster, die Microsoft bei Millionen Copilot-Nutzungen beobachtet, können Sie im Kleinen nachbauen – mit Ihren eigenen Leads, Kund:innen und Produkten. Wer heute anfängt, diese Daten gezielt für Predictive Analytics, personalisierte Kampagnen und KI-gestützte Kundenanalyse zu nutzen, wird 2026 deutlich entspannter auf seine Pipeline schauen.
FAQ: Häufige Fragen aus Marketing & Vertrieb zur Studie
Nutzen auch B2B-Entscheider KI privat als Berater?
Ja, und genau das verwischt die Grenze zwischen B2C- und B2B-Kommunikation. Selbst wenn die Kaufentscheidung beruflich ist, wird sie oft auf Basis persönlicher KI-Recherche getroffen.
Wie kann ich messen, ob KI die Entscheidungen meiner Kund:innen beeinflusst?
Indirekt über Muster: Fragen im Sales-Gespräch („Ich habe gelesen, dass…“), wiederkehrende Themen im Chat, typische Vorannahmen zu Preisen oder Funktionen. Diese Signale systematisch zu erfassen lohnt sich.
Brauche ich einen eigenen KI-Assistenten für meine Website?
Nicht zwingend, aber mittelfristig ist ein eigener, kontrollierter KI-Touchpoint sinnvoll – schon allein, um Nutzungsdaten, Fragen und Einwände strukturierter zu erfassen.
Dieser Beitrag ist Teil der Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ und zeigt, wie Sie aus KI-Nutzungsdaten konkrete Strategien und mehr ROI machen können.