Beobachtetes Signal · 31. Aug. 2026 · Technical Release · Quelle: https://martech.org/feed/ · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
MartechTribe-Studie: Strategiewechsel hin zu ausgerichteten Tech-Stacks
Eine Analyse von 953 realen Martech-Stacks durch MartechTribe in Zusammenarbeit mit dem CMO Council zeigt, dass „Best-in-Class“-Technologie stark vom jeweiligen Geschäftskontext abhängt. Die Studie untersucht 49 Kategorien in sieben Branchen und führt die „Apex Martech Matrix“ zur Messung der Ausrichtung ein. Sie identifiziert vier Investitionsmuster, bei denen Wettbewerbsvorteile durch reine Funktionen (z.B. Marketing Automation Platforms), reine Reife (z.B. Email Marketing), beides (CRM) oder keines von beidem (CDP) erzielt werden. Zudem verdeutlicht die Forschung, dass 85% der Unternehmen KI nutzen, um ihre bestehenden SaaS-Stacks zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Dies unterstreicht die entscheidende Bedeutung einer optimal abgestimmten Daten- und Workflow-Infrastruktur für den nachhaltigen ROI im modernen Marketing.
Führt einen neuartigen, empirischen Rahmen (Apex Martech Matrix) ein, der verdeutlicht, wie stark Martech-ROI und Stack-Design je nach Branchenvertikaler variieren.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- MartechTribe analysierte 953 reale Martech-Stacks über 49 Kategorien und 7 Branchen hinweg.
- Die Studie zeigt, dass 85% der Organisationen KI zur Optimierung bestehender Martech-Stacks einsetzen, während nur 30% damit SaaS-Funktionen ersetzen.
- Die Apex Martech Matrix und der entsprechende Score (0-100) wurden gemeinsam mit dem CMO Council zur Messung der Stack-Ausrichtung entwickelt.
- Outperformer im CRM-Bereich nutzen sowohl breitere Features als auch höhere Reife, während Outperformer bei CDPs eine geringere Komplexität in beiden Dimensionen aufweisen.
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CMO-Council-Bericht: Martech-Stack-Erfolg hängt stark vom spezifischen Problem ab
Ein neuer Bericht des CMO Council und von MartechTribe mit dem Titel „The Apex Martech Matrix 2026“ analysiert 988 Martech-Stacks über sieben Branchen und 49 Kategorien hinweg, um die Treiber der Marketing-Performance zu ermitteln. Die Studie zeigt, dass überdurchschnittlich performende Unternehmen – definiert als die Top 30 % nach Umsatz pro Mitarbeiter – keineswegs konsistent über ausgefeiltere Technologie oder tiefgreifendere Expertise verfügen. Es zeigen sich unterschiedliche Muster: Spitzenreiter im Bereich Marketing Automation nutzen eine breitere Funktionalität bei ähnlicher Reife; im E-Mail-Marketing weisen sie eine höhere operative Reife bei weniger komplexen Features auf; beim CRM sind beide Faktoren ausgeprägter. Bemerkenswerterweise korrelierte höhere Investitionen in eine Customer Data Platform (CDP) nicht mit einer besseren Performance. Der Bericht legt nahe, dass das bloße Hinzufügen von Funktionen selten die Lösung ist; Vermarkter sollten stattdessen zunächst ungenutzte Potenziale bereits vorhandener Tools ausschöpfen.
MarTech-Stacks werden zunehmend komplexer und unübersichtlicher
Eine aktuelle Studie zum MarTech-Austauschverhalten zeigt, dass Unternehmen zwar seltener zentrale Plattformen ersetzen, aber kontinuierlich mehr Spezialtools hinzufügen, was zu größeren und komplexeren Stacks führt. Während 59,9 % der Befragten angaben, im Vorjahr eine Marketing-Technologie-Anwendung ausgetauscht zu haben – ein Rückgang gegenüber dem Höchstwert von 69,8 % im Jahr 2022 –, erhöhte fast die Hälfte dieser Unternehmen die Gesamtzahl ihrer Anwendungen. Hauptgründe für dieses Verhalten sind hohe Wechselkosten, längere Evaluierungszyklen und der Trend zu composable architectures, die das Ergänzen neuer Tools erleichtern. Als wichtigste Auswahlkriterien nannten die Befragten Integrationsfähigkeiten, Datenzentralisierung und die Kosten. Die nächste Phase im MarTech-Bereich wird sich daher stark auf Stack-Management, Konsolidierung und nahtlose Integration konzentrieren.
Marketer bauen Martech-Stacks für KI und ROI um
Diese Analyse zeigt, dass Marketingorganisationen von der kontinuierlichen Ergänzung um Einzellösungen zu einer aktiven Konsolidierung, Ersetzung und Erweiterung ihrer Martech-Stacks übergehen. Treiber hierbei sind funktionale Überschneidungen, Integrations- und Datenfragmentierungskosten, steigender ROI-Druck sowie rasche KI-getriebene Innovationssprünge, die spezialisierte Tools oft redundant machen. Der Artikel beschreibt einen wirtschaftlichen Ansatz zur Ersetzung von Martech-Lösungen, der Total Cost of Ownership, Migrations- und Organisationskosten, KI-Readiness sowie Security und Governance bewertet, und schlägt eine Scorecard mit Kriterien wie Business Value, Adoption, Integrationsqualität, Datenzugänglichkeit und TCO vor. Prognostiziert wird eine kontinuierliche Portfolio-Optimierung, unterstützt durch KI-gestützte Evaluierung, prädiktive Ersetzungsmodelle, fähigkeitsbasierte Beschaffung und modulare Architekturen für eine sicherere und strategischere Modernisierung.
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