Ogilvys neuer KI-getriebener Führungsansatz zeigt, wie CMOs Strukturen, Finance und Operations neu denken müssen, um Marketing-ROI und Wachstum zu steigern.
Warum der Ogilvy-Umbau ein Signal an alle CMOs ist
Über 700 Mitarbeitende, fünf starke Agenturmarken – und trotzdem sagt Ogilvy Germany: Unsere Struktur reicht nicht mehr. Zum Jahreswechsel führt die Gruppe ein neues Group Board ein, bündelt Finance, Operations, People und Growth und baut KI mit WPP Open als Operating System ins Herz der Organisation.
Das ist mehr als eine interne Umstrukturierung einer Netzwerkagentur. Es zeigt, wie tief Künstliche Intelligenz im Marketing und Vertrieb inzwischen in die Unternehmenssteuerung hineinragt. Wer heute noch glaubt, KI sei nur ein Tool für schnellere Textentwürfe oder Banner-Adaptionen, verpasst den eigentlichen Hebel: KI verändert Prozesse, Rollen und Führungsmodelle.
In dieser Ausgabe von „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was hinter dem Ogilvy-Move steckt – und was Marketingverantwortliche in Unternehmen konkret daraus ableiten können.
1. Ogilvys neues Group Board – was genau passiert?
Ogilvy zieht die Zügel in der Führung zusammen. Das neue Group Board wird von CEO Chris Jungjohann und Executive Chairman Armin Jochum angeführt und umfasst zentrale Funktionen über alle Marken hinweg:
- Finance (CFO: Alessa Thönnessen)
- Operations (COO: Karin Helfer)
- People (Chief People Officer: Nina Kumpovic)
- Growth (Chief Growth Officer: Maximilian Weiss)
Gleichzeitig behalten die Kreativmarken Ogilvy, thjnk, loved, Social.Lab und Grey ihre Eigenständigkeit. Der Anspruch ist klar: Mehr Integration, ohne kreative Gleichmacherei.
Das Spannende aus KI- und Managementsicht:
- Finance und Operations werden gezielt so aufgestellt, dass Technologie- und KI-Investitionen schneller entschieden und ausgerollt werden können.
- Ogilvy setzt explizit auf WPP Open, ein KI-basiertes Operating System, um Prozesse zu vereinheitlichen, Ressourcen zu steuern und Effizienz zu steigern.
- People & Growth bleiben nicht angeflanschte „Soft-Themen“, sondern sitzen mit am Tisch, wenn über Strukturen, Geschwindigkeit und Datenmodelle entschieden wird.
Das ist genau die Art von Governance, die vielen Unternehmen fehlt, wenn sie KI im Marketing skalieren wollen.
2. Der eigentliche Punkt: KI ist kein Projekt, sondern Betriebssystem
Die wichtigste Botschaft aus dem Ogilvy-Umbau lautet: KI wird Teil der Unternehmensinfrastruktur, nicht nur ein Kreativ-Gadget.
Karin Helfer formuliert es so: Operative Exzellenz, unterstützt von WPP Open, sei „das Fundament, auf dem herausragende Kreativität entstehen und gedeihen kann“. Übersetzt für CMOs und Vertriebsleiter:
Wer Marketing-Kreativität und Vertriebserfolg ernst meint, muss zuerst die grundlegenden Prozesse und Datenströme KI-fähig machen.
Was bedeutet „KI als Operating System“ konkret?
In der Praxis heißt das:
- Zentrale Datenhaltung: Kundendaten, Kampagnendaten, Media-Performance, CRM- und Vertriebssignale laufen in einem gemeinsamen Modell zusammen.
- Standardisierte Prozesse: Briefings, Freigaben, Kampagnen-Setups, Reporting – alles folgt klaren, digital abbildbaren Workflows.
- KI-gestützte Entscheidungen:
- Budgetallokation nach Prognosemodellen (Predictive Analytics)
- Dynamische Zielgruppen-Segmente statt starre Personas
- Automatisierte Alerts bei Performance-Abweichungen
Viele Unternehmen versuchen noch, einzelne KI-Use-Cases „oben drauf“ zu setzen – etwa einen Textgenerator für Social-Media-Posts. Ogilvy zeigt einen anderen Weg: erst Strukturen und Governance klären, dann Use-Cases skalieren.
3. Drei Lehren für Marketing- und Vertriebsorganisationen
Die Realität: Die meisten Marketingabteilungen in Deutschland sind strukturell noch im Prä-KI-Zeitalter unterwegs. Silos, Excel-Reportings, manuelle Handover zwischen Marketing, Vertrieb und Finance – so bremst man jede KI-Initiative.
Aus dem Ogilvy-Case lassen sich drei klare Lehren ableiten.
3.1 Finance: Ohne neue Steuerungslogik wird KI zur Kostenstelle
Ogilvy holt mit Alessa Thönnessen eine CFO, die explizit moderne, ganzheitliche Finanzsteuerung betonen soll. Warum ist das so wichtig?
- KI-Infrastruktur (Tools, Daten, Trainings, Governance) verursacht kontinuierliche Kosten, nicht nur einmalige Projektbudgets.
- ROI von KI im Marketing zeigt sich nicht nur in kurzfristigen Klickzahlen, sondern in Customer Lifetime Value, Churn-Reduktion und effizienteren Vertriebsprozessen.
Für Unternehmen heißt das:
- Eigene KPIs für KI-basierte Marketing- und Vertriebsinitiativen definieren, z.B.:
- Senkung der Cost per Lead um x %
- Verkürzung der Sales-Cycle-Dauer um x Tage
- Erhöhung der Upsell-Quote um x %
- Capex vs. Opex sauber trennen: Was ist einmalige Implementierung, was sind laufende Kosten für Daten, Modelle, Lizenzen?
- Finanz- und Marketingteams früh zusammenbringen, um die Business-Cases für KI gemeinsam zu entwickeln – genau wie Ogilvy Finance und Growth zentral verzahnt.
3.2 Operations: KI braucht klare Prozesse, sonst verpufft der Effekt
Mit Karin Helfer verantwortet eine COO die operative Basis und Standardisierung – unterstützt durch WPP Open. Genau hier scheitern viele Unternehmen: Sie testen KI in Piloten, aber die Ergebnisse sind nicht in den Alltag integrierbar.
Für Ihre Organisation bedeutet das:
- Standard-Workflows definieren, in die KI eingebettet wird, z.B.:
- Kampagnenplanung: von Zieldefinition über Zielgruppen, Budget, Kanal-Mix bis zur automatisierten Prognose
- Content-Produktion: Briefing, KI-Entwürfe, menschliches Editing, Freigaben, Versionierung
- Lead-Management: Scoring durch KI, automatisierte Nurturing-Strecken, Übergabe an Vertrieb
- Einheitliche Tools und Plattformen statt Tool-Wildwuchs – Ogilvy setzt genau deshalb auf ein zentrales Operating System.
- Klare Verantwortlichkeiten: Wer trägt Verantwortung, wenn ein KI-Modell falsche Prioritäten setzt? Die Maschine nicht – es braucht definierte Owner.
Ohne diese Operations-Basis bleibt KI ein teurer Spielplatz.
3.3 People & Kultur: Kreative Eigenständigkeit trotz Zentralisierung
Ogilvy macht einen Punkt glasklar: Die kreativen Marken behalten ihre Eigenständigkeit. Warum? Weil kreative Exzellenz auch von Identität, Kultur und Freiheitsgraden lebt.
Für Marketing- und Vertriebsorganisationen bedeutet das:
- Zentralisieren Sie Daten, Tools und Standards – nicht zwangsläufig Ideen und Stil.
- Geben Sie Teams Freiräume in der Ausgestaltung, solange sie sich an gemeinsame Daten- und Prozessregeln halten.
- Schulen Sie Mitarbeitende nicht nur technisch („So nutzt du Tool X“), sondern kulturell:
- Was ist unsere Haltung zu KI?
- Wo ist KI Assistenz, wo bleibt menschliches Urteil zwingend?
- Wie gehen wir mit Fehlern von KI-Systemen um?
Gerade in Deutschland spüre ich in Workshops oft eine Mischung aus Neugier und Skepsis. Wer hier transparent führt, nimmt die Angst vor „KI als Jobkiller“ und lenkt Energie in produktive Nutzung.
4. Konkrete Schritte: So bauen Sie Ihr eigenes „Group Board“ für KI
Die gute Nachricht: Sie müssen kein globales Agenturnetzwerk sein, um aus dem Ogilvy-Modell Nutzen zu ziehen. Das Prinzip lässt sich auf Mittelständler genauso anwenden – in kleinerer Besetzung.
Schritt 1: KI-Governance-Team definieren
Stellen Sie ein Kernteam auf, das Marketing, Vertrieb, Finance, IT/Operations und HR abdeckt. Es braucht keine neuen Titel, aber klare Rollen:
- Marketing/Vertrieb: Use-Cases, Anforderungen, Erfolgskriterien
- Finance: Business-Case, Budget, ROI-Tracking
- IT/Operations: Tools, Datenarchitektur, Integration
- HR/People: Skills, Weiterbildung, Change Management
Dieses Team trifft regelmäßig strukturierte Entscheidungen zu:
- Welche KI-Use-Cases priorisieren wir?
- Welche Daten benötigen wir?
- Wie messen wir Erfolg?
Schritt 2: 3–5 klare Use-Cases definieren
Statt 20 Experimente parallel:
- KI-gestützte Kundenanalyse (Segmentierung, Churn-Risiko, Next-Best-Offer)
- Content-Automatisierung (Produkttexte, Snippets, Social-Ad-Varianten)
- Predictive Analytics im Vertrieb (Abschlusswahrscheinlichkeiten, Forecast-Genauigkeit)
- Personalisierte Kampagnen (E-Mail, Onsite, Paid Media)
Für jeden Use-Case legen Sie fest:
- Ziel-KPI (z.B. +15 % Conversion Rate, −20 % Cost per Lead)
- Datenquellen
- Verantwortliche
- Zeitplan und Pilotscope
Schritt 3: Prozesse und Tools KI-fähig machen
Unbequemer, aber entscheidender Schritt:
- Alte manuelle Schritte streichen oder automatisieren
- Medienbrüche schließen (z.B. kein Copy-Paste von CRM nach BI mehr)
- Ein zentrales „Operating System“ wählen – das kann eine Kombination aus CRM, CDP und BI-Tool sein, nicht zwingend eine Komplettlösung.
Der Ogilvy-Case zeigt: Erst die Basis, dann der skalierte Roll-out.
5. Marktumfeld: Warum Tempo jetzt zählt
Die Umstrukturierung bei Ogilvy passiert nicht im luftleeren Raum. Das Agenturgeschäft steht – ähnlich wie viele Marketingabteilungen in Unternehmen – unter Druck:
- Schwaches Konsumklima bremst Budgets.
- Angst vor Insolvenzen sorgt für Vorsicht bei langfristigen Verpflichtungen.
- KI-Tools senken Markteintrittsbarrieren: Immer mehr Unternehmen fragen sich, ob sie Kampagnen nicht teilweise selbst erstellen können.
Gerade deshalb setzen die großen Player auf Tempo und Effizienz. Wer seine Strukturen jetzt nicht KI-fähig macht, zahlt in zwei, drei Jahren einen deutlich höheren Preis:
- Wichtige Kundendaten sind ungenutzt oder schlecht strukturiert.
- Wettbewerber treffen bessere Entscheidungen auf Basis von Predictive Analytics.
- Vertrieb arbeitet weiter mit Bauchgefühl, während andere mit KI-basiertem Lead-Scoring deutlich zielgerichteter schließen.
Meine Erfahrung aus Gesprächen mit deutschen Unternehmen: Viele sind fachlich überzeugt von KI, aber organisatorisch noch nicht bereit. Ogilvy zeigt, wie man diesen Spagat angeht – mit klarer Governance, neuen Rollen und der Bereitschaft, zentrale Funktionen neu zu denken.
Fazit: KI-Erfolg im Marketing beginnt in der Chefetage
Der Umbau von Ogilvy Germany ist ein gutes Beispiel dafür, wie KI im Marketing und Vertrieb ernsthaft verankert wird: nicht nur in der Kreation, sondern in Finance, Operations, People und Growth.
Wer als CMO, Vertriebsleiter:in oder Geschäftsführung heute nach vorne schauen will, sollte sich drei Fragen stellen:
- Haben wir eine klare Governance-Struktur für KI – vergleichbar einem kleinen „Group Board“?
- Sind unsere Daten und Prozesse so aufgesetzt, dass KI tatsächlich Mehrwert liefern kann?
- Messen wir den Erfolg von KI im Marketing an den richtigen Business-Kennzahlen – nicht nur an Klicks und Impressions?
Die gute Nachricht: Der Weg dorthin muss kein Mammutprojekt sein. Mit einem fokussierten Governance-Team, wenigen klaren Use-Cases und der Bereitschaft, Strukturen anzupassen, kommen Sie 2026 deutlich weiter als viele Wettbewerber.
Wenn Sie diesen Leitfaden verfolgen, wird KI in Ihrem Marketing und Vertrieb nicht zum Experiment, sondern – wie bei Ogilvy – zum Betriebssystem für Effizienz, Wachstum und bessere Entscheidungen.