Du kennst das: mehr Kanäle, mehr Daten, dieselbe Woche mit 40 Stunden. Agentic E-Mail-Marketing dreht das um. Statt Kampagnen Schritt für Schritt immer wieder selbst zu bauen, gibst du das Ziel vor und ein Team spezialisierter KI-Agenten übernimmt die Ausführung. Du bleibst der Kopf dahinter. Die Routine übernehmen die Agenten.
Agentic E-Mail-MarketingDein Team wächst. Deine Arbeitszeit nicht.
Mehr Aufgaben, gleiche Zeit…diese Rechnung geht nicht auf :\
Sind wir mal ehrlich: Die meiste Marketing-Zeit fließt nicht in gute Ideen, sondern in QA-Schleifen, Segment-Abgleiche und das Springen zwischen Tools. Für das, was wirklich zählt (ein Erlebnis, das Kund:innen im Kopf bleibt) bleibt am Ende wenig übrig. Generative KI hat das nur leicht entschärft. Den echten Sprung bringt erst der nächste Schritt.
1,2x
Wusstest du, dass generative KI die Effizienz nur minimal steigert? Sie braucht weiter deine kontinuierliche, manuelle Zuarbeit.
53,7%
Mehr als die Hälfte der Zeit fließt bei klassischen Kampagnen in repetitive Aufgaben (z.B. QA-Tests, Segment-Abgleiche).
1:n
Klassische Segmente waren eine Notlösung. Ohne autonome Agenten bleibt individuelle Echtzeit-Ansprache unbezahlbar.
Und was ist nun Agentic E-Mail-Marketing?
Klassische Automatisierung folgt Regeln. Agentic E-Mail-Marketing folgt Zielen. Es ist die nächste Evolutionsstufe der Marketing Automation. Du legst das Ergebnis fest. Die Agenten zerlegen es in Schritte, holen sich die nötigen Daten, stimmen sich untereinander ab und optimieren, ohne dass du es ihnen sagen musst. In einem Satz: Regeln folgen einem festen Pfad. Agenten finden ihren eigenen.
klassische Automation
Reagiert auf vordefinierte Trigger
Manuelle Fehlerprüfung bei jedem Schritt
Starre Segmente, z. B. "Katzenbesitzer"
Ein fest verdrahtetes Sprachmodell im Chat
Agentic E-Mail-Marketing
Arbeitet auf ein definites Ziel hin
Ambient Agents korrigieren Daten und simulieren Empfänger:innen vor dem Versand
1:1-Relevanz in Echtzeit über alle Kanäle hinweg (Omnichannel): Inhalt, Ort, Kanal, Timing
Multi-Modell-Ansatz (Harnessing): das beste LLM je Aufgabe
In der Praxis
Mehr Output, gleiches Team:Use Cases gefällig?
1
Kontinuierliche B2B-Datenanreicherung
Vor großen Messen laufen Ambient Agents unbemerkt im Hintergrund. Sie bereinigen unvollständige Kontaktdaten, ermitteln Branchen und identifizieren relevante Entscheider:innen. Ergebnis: eine maßgeschneiderte 1:1-Ansprache, die für die IT-Leitung andere Argumente wählt als für den CMO.
2
Hyperpersonalisierung im Retail-Massenversand
Schluss mit dem Gießkannen-Newsletter. Agenten berechnen aus dem Kundenprofil den Namenstag, reichern lokale Kontexte an und spielen anhand der Postleitzahl die nächste Filiale samt Öffnungszeiten und Anfahrt direkt in die Mail.
3
Der vollautomatisierte Event-Workflow
Nach einem Webinar übernimmt das System: Es transkribiert das Video, fasst zusammen, schreibt personalisierte Follow-ups und baut für Nicht-Teilnehmer:innen automatisch eine On-Demand-Landingpage mit den passenden Ausschnitten.
Ein Ziel, ein Team, wenig Handarbeit: der Webinar-Workflow
Hier siehst du das Wie. Ein einziges Briefing – „Bereite mein Webinar nach" – löst eine Staffel spezialisierter Agenten aus, die sich die Arbeit übergeben. Keiner wartet darauf, dass du den Nächsten startest.
Auslöser: Das Webinar endet.
Du gibst das Ziel vor und der Rest läuft autonom. Entweder durch Prompt und Skills oder du startest den vordefinierten Workflow.
Auslöser: Das Webinar endet.
Du gibst das Ziel vor und der Rest läuft autonom. Entweder durch Prompt und Skills oder du startest den vordefinierten Workflow.
Transkriptions-Agent
Er wandelt die Aufzeichnung in ein durchsuchbares Transkript inkl. Kapitelmarken um.
Transkriptions-Agent
Er wandelt die Aufzeichnung in ein durchsuchbares Transkript inkl. Kapitelmarken um.
Summary-Agent
Er zieht Kernaussagen, Zitate und die drei wichtigsten Takeaways heraus.
Summary-Agent
Er zieht Kernaussagen, Zitate und die drei wichtigsten Takeaways heraus.
Copy-Agent
Er schreibt zwei Follow-up-Varianten. Eine für Teilnehmer:innen (Danke + Vertiefung), eine für Nicht-Teilnehmer:innen (On-Demand-Einladung).
Copy-Agent
Er schreibt zwei Follow-up-Varianten. Eine für Teilnehmer:innen (Danke + Vertiefung), eine für Nicht-Teilnehmer:innen (On-Demand-Einladung).
Landingpage-Agent
Er baut automatisch eine On-Demand-Seite mit Aufzeichnung und passenden Ausschnitten.
Landingpage-Agent
Er baut automatisch eine On-Demand-Seite mit Aufzeichnung und passenden Ausschnitten.
Send- & Optimize-Agent
Er versendet zum besten Zeitpunkt je Empfänger:in und optimiert Betreff & Timing weiter.
Send- & Optimize-Agent
Er versendet zum besten Zeitpunkt je Empfänger:in und optimiert Betreff & Timing weiter.
Mega Ergebnis
rund 15 Stunden gespart pro Event · das Follow-up startet in Minuten statt nach Tagen · Jede:r Empfänger:in bekommt genau die passende Nachricht
Mega Ergebnis
rund 15 Stunden gespart pro Event · das Follow-up startet in Minuten statt nach Tagen · Jede:r Empfänger:in bekommt genau die passende Nachricht
Nun Schluss mit Theorie!Konfiguriere deine Agenten.
Im ROI-Kalkulator kannst du dein Lieblings-Szenario in zwei Schritten erstellen und sofort sehen, wie viel Zeit du zurückbekommst.
Volle Flexibilität und volle Kontrolle.
1
Leitplanken
Autonom ie heißt nicht, die Kontrolle abzugeben. Über Skills legst du rechtliche Vorgaben und Marken-Regeln fest, damit die Agenten markenkonform bleiben. Jeder Output wird geprüft, bevor er rausgeht. so bleibt nichts dem Zufall überlassen. Du gibst den Takt vor, die Agenten spielen.
2
Kosten intelligent steuern
KI-Modelle kosten pro Token. Statt für jede Aufgabe das teuerste Flaggschiff zu zünden, trifft unsere KI laufend Entscheidungen, welchen Kontext sie lädt, an welches Modell sie weiterleitet und balanciert Kosten und Ergebnisse automatisch. Maximale Qualität, optimierte Kosten, Null Budget-Überraschungen.
Deep dive: Wie Tokenomics funktioniert
Kontext-Kuratierung
Steuert, was ins Modell gelangt, bevor die KI überhaupt zu denken anfängt. Weniger Rauschen, weniger verschwendete Token, besseres Ergebnis.
LLM-Auswahl
Leitet automatisch an das für die Aufgabe passende Modell weiter; oder du legst es pro Agent selbst fest. Nicht jede Aufgabe braucht das teuerste Modell.
Agent Reliability
Überwacht die Agenten in Echtzeit, rettet ineffiziente Pfade und komprimiert lange Kontexte automatisch.
LLM ja/nein
Für Aufgaben, die keine KI brauchen, wie etwa Daten filtern oder Business-Logik ausführen, nutzen wir klassischen Code. Keine KI-Aufrufe, keine Kosten.
Optimizely Blog
Werde zum Experten für agentische Orchestrierung.
Im Blog teilen unsere Optimizely-Experten ihr Wissen mir dir, damit du schnell zum Ziel kommst. Praxisnahe Artikel, hilfreiche Checklisten und vieles mehr erwarten dich.
So schreiben Sie (viel) bessere KI-Prompts
Klar, Sie haben KI inzwischen zu einem großen Teil Ihrer Marketing-Workflows gemacht – guter Anfang. Aber holen Sie auch die besten Ergebnisse heraus? Sorgen Sie dafür, dass Ihr KI-Prompting auf dem neuesten Stand ist.
Workflows: Von der Idee bis zum Reporting
Der Begriff „Agentic AI" ist in aller Munde. Was er im Marketing-Alltag bedeutet, ist deutlich weniger klar. In den meisten Beschreibungen bleibt es bei der Idee: Agenten, die autonom Aufgaben übernehmen. Dieser Artikel schafft Klarheit.
Was AI-Agents im Marketing-Alltag leisten
Wie Agenten den Marketing-Alltag unterstützen, zeigt sich am besten mit Beispielen aus der Praxis: Betreffzeilen direkt aus der Kampagnendatenbank, automatische E-Mail-Audits vor dem Versand und vollständige Kampagnenpläne auf Prompt-Befehl.
Häufige Fragen zu Agentic E-Mail-Marketing und Optimizely Campaign
Lass uns deine Infinite Workforce planen
In einem 30-minütigen Scoping-Gespräch schauen wir auf deine Prozesse, finden die zeitaufwendigsten manuellen Schritte und zeigen dir, welche Agenten-Konstellation deinem Team sofort spürbar Zeit zurückgibt.