Es gibt eine Frage, die jeder CMO irgendwann seinem Team stellt: „Warum stimmen unsere Zahlen nicht überein?“
Jemand ruft einen Pipeline-Bericht aus Salesforce ab. Eine andere Person übernimmt die Kampagnenzuordnung von der Marketing-Automation-Plattform. Eine weitere Person exportiert Kostendaten aus dem Finanzbereich. Als die drei sich schließlich zusammensetzen, streiten sie darüber, wessen Tabellenkalkulation korrekt ist, anstatt zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Das Meeting endet mit Maßnahmen zur Untersuchung des Problems, nicht mit zu ergreifenden Maßnahmen.
Dies ist eines der häufigsten und kostspieligsten Probleme im Marketing. Es ist nicht in erster Linie ein Technologieproblem. Es ist ein Datenproblem. Und es wird immer dringlicher, da Teams fieberhaft daran arbeiten, Large Language Modells auf ihre Marketingdaten anzuwenden und dabei verlässliche Antworten auf komplexe Fragen erwarten.
Die Realität sieht so aus: Ein LLM ist eine Denkmaschine. Es ist außergewöhnlich gut darin, Kontext zu interpretieren und Informationen zusammenzufassen, jedoch nur dann, wenn die Informationen, die Sie bereitstellen, sauber, verwaltet und auf einer Logik basieren, der Ihr Unternehmen tatsächlich zustimmt. Füttern Sie es hingegen mit zweideutigen oder inkonsistenten Daten, wird es voller Überzeugung eine falsche Antwort liefern. Das Modell kennt die Definition eines „qualifizierten Leads“ in Ihrem Unternehmen nicht. Es weiß nicht, dass Ihre Berechnung der Kosten pro Akquisition in einer Region Agenturgebühren ausschließt, in einer anderen jedoch nicht. Es arbeitet mit dem, was es erhält.
Dies ist das Problem, das die meisten Marketingorganisationen noch nicht gelöst haben.
Der Technologie-Stack, auf dem die meisten Marketingteams aufsetzen
Snowflake hat sich zur bevorzugten Datenplattform für Unternehmen entwickelt, die einen zentralen, skalierbaren Ort zum Speichern und Abfragen von Daten benötigen. Für Marketingteams bedeutet das in der Regel, dass Kampagnendaten, Kundendaten, Webanalysen, Ausgaben für Paid Media, CRM-Ergebnisse und Attributionsmodelle an einem Ort landen. Das Problem der Datenspeicherung und Rechenleistung ist damit weitgehend gelöst.
Snowflake Cortex AI ermöglicht es Teams, LLMs direkt auf diesen Daten auszuführen. Keine Datenübertragung, keine API-Übergabe an Drittanbieter. Ein CMO kann beispielsweise eingeben: „Was hat den Rückgang der Pipeline-Abdeckung im letzten Quartal verursacht?“ und erhält innerhalb von Sekunden eine zusammengefasste Antwort, anstatt drei Tage darauf zu warten, dass ein Data Analyst eine Folie erstellt.
Die Fähigkeit ist real. Das Problem ist die Grundlage, auf der sie aufsetzt.
Die meisten Snowflake-Umgebungen in Marketingorganisationen enthalten nur leicht transformierte Daten. Kampagnennamen sind plattformübergreifend inkonsistent. Die Attributionslogik variiert je nach Team und Quartal. Der Umsatzeinfluss wird auf vier verschiedene Arten berechnet, je nachdem, wer den Workflow erstellt hat. Kanalgruppierungen stimmen nicht mit der Art und Weise überein, wie der CMO mit dem Vorstand spricht.
Wenn Cortex AI auf Basis dieser Daten arbeitet, liefert es Antworten – aber Antworten, denen das Unternehmen nicht vollständig vertrauen kann, da es sich nie darauf geeinigt hat, was die Daten eigentlich bedeuten.
Die Schicht, die KI zuverlässig macht
Alteryx befindet sich zwischen den Rohdaten und der Geschäftsfrage. Es ist die geregelte Transformations- und Geschäftslogikschicht, die Daten vorbereitet, konsistente Definitionen anwendet und die Regeln kodiert, nach denen Ihr Unternehmen arbeitet. Bevor KI überhaupt damit in Berührung kommt.
In der Praxis erfassen Alteryx Workflows Daten aus Ihren Marketingplattformen, Paid Media, CRM-Systemen, Webanalyse- und Attributionstools, bereinigen, standardisieren und reichern diese mit expliziter Geschäftslogik an. Kanaldefinitionen werden verbindlich festgelegt. Attributionsmodelle werden zu wiederholbaren, prüfbaren Workflows. Kennzahlen wie Kosten pro Verkaufschance, beeinflusste Pipeline und Kundenakquisitionskosten werden immer gleich berechnet – von jedem Team und in jeder Region.
Diese Logik lebt nicht länger in einer Tabellenkalkulation oder im Kopf einer einzelnen Person. Sie befindet sich in einem geregelten Workflow, der bereinigte, strukturierte und kontextualisierte Daten zurück in Snowflake schreibt – die Grundlage, die Cortex AI benötigt, um zuverlässig zu arbeiten.
BODi, die Fitnessmarke hinter Beachbody On Demand, hat genau diese Architektur realisiert. Mithilfe von Alteryx und Snowflake erstellte das Team KI-fähige Daten über 80 verschiedene Kundenattribute und nutzte diese Grundlage dann, um die Kundentreue zu modellieren, die Kaufneigung zu prognostizieren und künftige Aktivitäten vorherzusagen. Ihr VP of Marketing Intelligence brachte es auf den Punkt: Alteryx und Snowflake boten ihnen anwendungsspezifische Prognosevarianten, die keine der beiden Plattformen allein hätte liefern können.
Was sich ändert, wenn das Fundament stimmt
Wenn Cortex AI auf von Alteryx vorbereiteten Daten ausgeführt wird, ändert sich die Dynamik. Das LLM arbeitet nicht mehr mit rohen, inkonsistenten Datensätzen. Es arbeitet mit einem kuratierten Dataset, bei dem jede Kennzahl eine Definition besitzt, jede Transformation nachvollziehbar ist und jede Berechnung widerspiegelt, wie das Unternehmen tatsächlich funktioniert.
Dann liefert die Frage „Was hat den Rückgang der Pipeline-Abdeckung im letzten Quartal verursacht?“ eine Antwort, mit der ein CMO tatsächlich arbeiten kann. Nicht weil das Modell intelligenter geworden ist, sondern weil die Daten vertrauenswürdig geworden sind.
Das ist nicht nur für die Genauigkeit wichtig. Es ist wichtig für das Vertrauen in die Organisation. Wenn eine Führungskraft eine schwierige Frage stellt und eine glaubwürdige, konsistente Antwort erhält, verändert dies die Beziehung zwischen Führung und Daten. Anstatt die ersten zwanzig Minuten jedes Marketing-Reviews mit dem Abgleich von Zahlen zu verbringen, kann das Team die Zeit für die entscheidende Frage nutzen: Was tun wir jetzt damit?
Alteryx sorgt außerdem dafür, dass die Logik prüfbar bleibt. Jeder Data Analyst kann den Workflow öffnen, genau nachvollziehen, wie eine Metrik berechnet wurde, sie auf die Quelldaten zurückführen und sie einem CFO oder einem Vorstand erklären. Die KI deckt Ergebnisse auf. Sie erzeugt sie nicht.
Die Architektur ist die Strategie
Die meisten Unternehmen behandeln die Einführung von KI als Problem der Modellauswahl. Sie evaluieren LLMs, diskutieren über Anbieter, führen Machbarkeitsnachweise durch und stoßen an ihre Grenzen, wenn die Ergebnisse einer genaueren Prüfung nicht standhalten. Das Problem war nie das Modell.
Die Unternehmen, die im Marketing von KI-Experimenten zu operativer KI übergehen, investieren zuerst in die Grundlage, standardisieren ihre Marketing-Datentaxonomie, kodieren Attributionslogik, legen die Definitionen von Metriken fest und produzieren in großem Umfang KI-fähige Daten. Sie speichern diese Daten in Snowflake. Dann lassen sie Cortex AI das tun, was sie am besten kann: Informationen synthetisieren, Muster sichtbar machen und Fragen in natürlicher Sprache beantworten.