KI-Marketing, das wirklich nach Marke klingt

Julia Rosada sitzt an ihrem Promotionsthema, als ihr klar wird: KI im Marketing scheitert oft nicht an der Technik, sondern an der Marke. Die Tools sind da, die Daten auch – und trotzdem wirkt viel KI-Content austauschbar. Genau an diesem Punkt setzt sie mit ihrem Start-up Kalydo an.

Dieses Porträt aus der Reihe „Future Marketing Leaders 2025“ ist mehr als eine Gründergeschichte. Es zeigt, wie eine datengetriebene Denkerin KI, Markenidentität und Performance zusammenbringt – und was Marketing- und Vertriebsverantwortliche in Deutschland konkret daraus für ihre eigene KI-Strategie ableiten können.

In der Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ steht Rosada exemplarisch für eine neue Generation: analytisch stark, forschungsnah, aber gleichzeitig brutal praxisorientiert. Genau diese Kombination brauchen Unternehmen jetzt, um ihren Marketing-ROI mit KI spürbar zu steigern.

Warum so viel KI-Content wie leere Hüllen wirkt

KI im Marketing ist 2025 längst im Tagesgeschäft angekommen: Textgeneratoren, Bild-KI, Automatisierungen in Kampagnen-Setups. Der Haken: Ein Großteil des erzeugten Contents klingt generisch – und damit nicht nach Marke.

Rosada benennt indirekt drei Kernprobleme, die ich in vielen deutschen Unternehmen genauso sehe:

1. Prompt statt Prozess
   Viele Teams spielen mit Prompts, aber es fehlt ein belastbarer Prozess, der Marken-DNA systematisch in KI-Ausgaben übersetzt.

2. Marke statt Muster
   Markenidentität ist zwar in Leitfäden, Brandbooks und PowerPoints definiert, aber nicht in Datenformen vorliegend, die eine KI tatsächlich versteht.

3. Output statt Wirkung
   Erfolgskennzahlen wie CTR, Conversion Rate oder Engagement werden zwar gemessen, aber selten konsequent genutzt, um die KI-Ausgabe iterativ zu verbessern.

Die Folge: KI produziert schnell, aber nicht präzise. Inhalte fühlen sich austauschbar an, Performance bleibt hinter den Erwartungen zurück – und intern entsteht der Eindruck, KI „bringt es nicht so richtig“.

Was Kalydo anders macht: Markenspezifische Muster als System

Der Ansatz von Julia Rosada ist unbequem ehrlich: Effizienz allein reicht nicht. KI im Marketing muss gleichzeitig markentreu und performance-orientiert sein. Sonst reden wir nur über Content-Masse, nicht über Marketing-ROI.

Sie beschreibt Kalydo so: Ein skalierbarer Prozess, der markenspezifische Muster automatisch erkennt, reproduziert und laufend an Performance-Daten anpasst.

Was bedeutet das konkret?

Aus ihrer Beschreibung lässt sich ein klarer Bauplan ableiten, den jedes Unternehmen – mit oder ohne Kalydo – adaptieren kann:

1. Marken-DNA in Daten übersetzen

   • Tonalität: Wortwahl, Satzlängen, Perspektive, typische Formulierungen
   • Visuelle Codes: Farbwelten, Bildstile, Perspektiven, Kompositionen
   • Narrative Muster: Typische Story-Arcs, Probleme, die adressiert werden, Heldenfiguren (Kunde, Marke, Produkt)

2. Diese Muster in KI-Modelle einspeisen

   • Style-Guides nicht nur als PDF, sondern als Trainings- bzw. Konfigurationsbasis
   • Prompts standardisieren und versionieren statt sie ad hoc zu tippen

3. Performance-Feedback systematisch zurückführen

   • A/B-Tests von KI-Varianten als Standardprozess
   • Erfolgreiche Muster automatisch verstärken („Was gut performt, wird zur neuen Norm“)

4. Skalierbare Produktion aufsetzen

   • Klar definierte Use Cases: Social Ads, Newsletter, Landingpages, Produkttexte, Sales-Unterlagen
   • Pro Use Case: feste Templates, KI-Workflows und Freigabeprozesse

Damit verschiebt sich der Blick von „Prompting-Kunst“ hin zu KI-gestützter Content-Produktion als wiederholbarer Business-Prozess. Genau das trennt Spielerei von ernsthaftem KI-Marketing.

Von Business Intelligence zu KI-Marketing: Warum Datenkompetenz zur Führungsaufgabe wird

Rosadas Karriereweg wirkt wie eine Blaupause für zukünftige Marketingführung in Deutschland: BWL-Studium, Praktika bei Otto Group und Unilever, Master, Promotion über die transformative Kraft von KI im Marketing – und daraus direkt die Gründung.

Der Schlüsselmoment: Ein Praktikum im Bereich Business Intelligence, das ursprünglich gar nicht ihre erste Wahl war. Statt klassischem Marketing landete sie im Data-Bereich – und blieb hängen.

„Es hat meine Begeisterung für Data-Driven Business Models entfacht.“

Was lernen Marketing- und Vertriebsleiter daraus?

1. Data-Exposure ist kein Nice-to-have, sondern Pflicht.
Wer heute Marketing verantwortet, muss Datenwelten aktiv suchen, nicht meiden. Ein BI-Projekt, ein Analytics-Squad, ein CDP-Rollout – das sind ideale Spielfelder, um das eigene Profil zu schärfen.

2. Konsumentenforschung wird datengetrieben neu definiert.
Statt klassischer Umfragen rücken folgende Ansätze in den Vordergrund:

• Verhaltensdaten aus Web, App und CRM
• Predictive Analytics zur Kaufwahrscheinlichkeit
• KI-gestützte Segmentierung, die Muster erkennt, die vorher verborgen blieben

3. Karrierepfade verschieben sich.
Die „Future Marketing Leaders“ der nächsten Jahre kommen oft

• aus Data & Analytics in Richtung Marketing,
• aus E-Commerce in Richtung Gesamtverantwortung für Marketing & Vertrieb,
• oder – wie Rosada – aus der Forschung mit Fokus KI und Konsumentenverhalten.

Wer heute im Marketing bleibt, aber Datenkompetenz ignoriert, limitiert seine eigene Verantwortungsspanne. Data Literacy wird zur Führungswährung.

Praxisleitfaden: So bringen Sie KI, Marke und Performance zusammen

Für das Kampagnenthema „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ ist der spannende Teil die Übersetzung in konkrete Schritte. Wie setzen Sie Rosadas Prinzipien in Ihrem Unternehmen um – ohne direkt ein eigenes KI-Start-up zu gründen?

1. Marken-DNA operationalisieren

Zuerst braucht es Klarheit: Was macht Ihre Marke konkret erkennbar – in Worten und Bildern?

Pragmatischer Start:

• 20–50 Ihrer stärksten Inhalte sammeln (Ads, Landingpages, Social Posts)
• Gemeinsam mit Brand, Marketing, Vertrieb markieren:
  • typische Formulierungen
  • wiederkehrende Argumentationsmuster
  • Bildstile und Perspektiven
• Diese Elemente in ein maschinenlesbares Format überführen (Stichwort: „Brand Style Library“ für KI)

2. KI-Use-Cases definieren

Statt KI überall „ein bisschen“ zu nutzen, fokussieren Sie sich auf 3–5 klare Use Cases mit direktem Performance-Impact, etwa:

• Meta- und TikTok-Ads (hoher Volumenbedarf, klare KPIs)
• Newsletter-Betreffzeilen und Teasertexte
• Produkttexte und Kategorieseiten im E-Commerce
• Sales-Mails im Outbound-Vertrieb

Zu jedem Use Case legen Sie fest:

• Input: Welche Daten & Briefings braucht die KI?
• Output: Welche Formate, Längen, Sprachen?
• Erfolg: Welche KPI entscheiden über „gut“ oder „schlecht“?

3. A/B-Testing mit KI-Varianten als Standard

Der große Vorteil von KI im Marketing ist nicht nur die Geschwindigkeit, sondern die Varianz: Sie können in kurzer Zeit zehn ernstzunehmende Varianten erzeugen.

Best Practice:

• Pro Kampagne mindestens 3–5 KI-Varianten testen
• Branding- und Performance-KPI getrennt betrachten (z.B. Markenerinnerung vs. CTR)
• Gewinner-Varianten analysieren: Welche Worte, Bilder, Argumente funktionieren?

Im Idealfall fließen diese Erkenntnisse wieder zurück in Ihre „Brand Style Library“ und verbessern zukünftige Ausgaben automatisch.

4. Zusammenarbeit Marketing – Vertrieb – Data neu aufsetzen

Im Kontext von „Marketing & Vertrieb“ ist ein Punkt entscheidend: Der Wert von KI-Content entscheidet sich oft erst im Vertrieb.

Darum sollten Sie:

• Sales-E-Mails, Pitch-Decks und Angebotsunterlagen aktiv in das KI-Projekt einbinden
• Feedback aus dem Vertrieb (Antwortquoten, Einwände, Gesprächslängen) systematisch als Datenquelle nutzen
• mindestens ein gemeinsames, abteilungsübergreifendes KI-Projekt pro Quartal fahren

So verhindern Sie, dass KI ein reines Marketing-Spielzeug bleibt – und machen es zu einem Wachstumshebel für den gesamten Funnel.

Mindset: Begeisterung als nachhaltigste Form von Disziplin

Was Rosada neben aller Daten- und KI-Expertise auszeichnet, ist ihr Mindset. Zwei Sätze stechen heraus:

„Begeisterung ist die nachhaltigste Form von Disziplin.“
„Neugier, Freude, die Lust, Zukunft aktiv mitzugestalten“ – das treibt sie an.

Im Kontext von KI-Projekten ist das nicht esoterisch, sondern hochpraktisch. KI-Einführung ist nie ein reines Technikprojekt. Es ist Kulturarbeit:

• Teams müssen lernen, mit Unschärfe umzugehen.
• Führungskräfte müssen akzeptieren, dass nicht jede Idee auf Anhieb funktioniert.
• Marken müssen sich trauen, mit neuen Formaten zu experimentieren, ohne ihre Identität zu verlieren.

Wer das mit Neugier statt Angst angeht, kommt schneller zu belastbaren Ergebnissen.

Was Sie aus Julia Rosadas Weg für Ihr KI-Marketing mitnehmen sollten

Aus der Geschichte von Julia Rosada lassen sich für Marketing- und Vertriebsverantwortliche in Deutschland vier klare Lehren ziehen:

1. KI braucht Markenmuster, keine generischen Prompts.
   Operationalisieren Sie Ihre Marken-DNA, damit KI-Ausgaben wirklich nach Ihrer Marke klingen.

2. Data-Driven-Marketing ist ein Karriere-Booster – und ein Unternehmens-Booster.
   Suchen Sie aktiv Projekte in Business Intelligence, Analytics und KI, um Marketingentscheidungen messbarer zu machen.

3. KI-Content-Produktion ist ein Prozess, kein Tool.
   Bauen Sie skalierbare Abläufe mit definierten Use Cases, KPIs und Feedbackschleifen auf.

4. Mindset schlägt Angst: Begeisterung trägt durch die Durststrecken.
   Wer KI mit Experimentierfreude, Leistungsanspruch und Verantwortung angeht, setzt sich durch – intern wie im Markt.

Die aktuelle Staffel „Future Marketing Leaders 2025“ zeigt, wie diese neue Generation denkt und handelt. Im Rahmen unseres Leitfadens „KI für Marketing & Vertrieb“ ist Rosada ein Beispiel dafür, wie Forschung, Unternehmertum und Markenverantwortung zusammenfinden können.

Wenn Sie 2026 nicht mehr über KI reden, sondern mit KI verkaufen wollen, ist jetzt der richtige Moment: Wählen Sie einen klaren Use Case, definieren Sie Ihre Markenmuster, holen Sie Vertrieb und Data an den Tisch – und starten Sie Ihr erstes echtes KI-Projekt, das nicht nur schneller produziert, sondern auch besser performt.