Mehr als Marketing: Wie Unternehmen Customer Engagement neu organisieren

Kundenerlebnisse entstehen heute nicht mehr nur im Marketing, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Vertrieb über Service bis hin zu Logistik und operativen Prozessen. Dennoch sind viele Unternehmen organisatorisch und technologisch noch fragmentiert aufgestellt. Im Gespräch erläutert David Hable, RVP Revenue MEE für SAP Engagement Cloud, warum Customer Engagement zur unternehmensweiten Fähigkeit werden muss, welche Rolle integrierte Datenplattformen und KI dabei spielen und wie SAP diesen Wandel strategisch vorantreibt.

connect professional: SAP positioniert Customer Engagement zunehmend als unternehmensweite Fähigkeit statt als reine Marketingfunktion. Was bedeutet dieser Perspektivwechsel konkret für Unternehmen und ihre Organisationsstrukturen?

David Hable: Customer Engagement kann nicht länger nur als Verantwortung eines einzelnen Bereichs verstanden und als isolierte Marketingfunktion organisiert werden. Unternehmen müssen in der heutigen, zunehmend dynamischen Welt erkennen, dass Kundenerlebnisse an vielen Stellen entstehen – in der Kommunikation, im Kaufprozess, im Service, in der Logistik und in allen nachgelagerten Interaktionen. Für viele Unternehmen liegt Customer Engagement heute noch primär im Marketing, obwohl die entscheidenden Erlebnisse durch das gesamte Unternehmen geprägt werden. Zum Beispiel durch Verfügbarkeit, Lieferstatus, Serviceinteraktionen oder Vertriebsbeziehungen. Es wird damit zu einer bereichsübergreifenden Fähigkeit, die auf gemeinsamer Datenbasis, klarer Governance und enger Verzahnung von Marketing, Vertrieb, Service, Commerce und operativen Prozessen beruht.

Im B2B-Umfeld, in dem Entscheidungsprozesse komplexer und langfristiger sind, ermöglicht ein integrierter, datenbasierter Ansatzeine konsistente Orchestrierung aller Touchpoints und garantiert so nachhaltige Kundenbeziehungen sowie messbaren Geschäftserfolg. Lösungen wie SAP Engagement Cloud können bei dieser Verknüpfung helfen. Unternehmen, die diesen Wandel konsequent umsetzen, schaffen die Grundlage für nachhaltiges Wachstum und differenzieren sich klar im Wettbewerb.

connect professional: SAP hat Emarsys kürzlich in „SAP Engagement Cloud“ umbenannt und das Thema stärker strategisch verankert. Was steckt hinter dieser Neupositionierung – und welche Rolle spielt Engagement künftig im SAP-Ökosystem?

Hable: Die Neupositionierung macht sichtbar, dass Engagement künftig nicht mehr als ergänzende Anwendung verstanden wird, sondern als strategischer Bestandteil einer integrierten Unternehmenslösung. Der frühere Name war stark mit Marketing Automation und Kampagnenführung verbunden. Mit SAP Engagement Cloud wird der Bezugsrahmen jetzt weiter gefasst: Es geht um die Gestaltung und Steuerung von Kundenbeziehungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg. SAP Engagement Cloud vereint dabei die bewährten Fähigkeiten von SAP Emarsys mit erweiterten Funktionen für Governance, Orchestrierung und teamübergreifende Zusammenarbeit – insbesondere für Unternehmen mit mehreren Märkten, Marken oder Segmenten.

Innerhalb des SAP-Ökosystems bekommt Engagement damit eine verbindendere Rolle. Es steht nicht mehr separat von ERP, Commerce, Service oder Datenplattformen, sondern verbindet diese Welten miteinander. Die strategische Bedeutung liegt genau darin: Engagement wird zum Orchestrierungspunkt für kundenbezogene Interaktionen, der Daten, Prozesse und intelligente Entscheidungslogiken zusammenführt. Damit wächst seine Relevanz weit über klassische Marketinganwendungen hinaus. Damit folgt SAP konsequent der Strategie, Engagement als zentrale unternehmensweite Fähigkeit im gesamten Portfolio zu verankern.

connect professional: Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Systemlandschaften entlang der Customer Journey. Welche Herausforderungen entstehen daraus für konsistente Kundeninteraktionen?

Hable: Zersplitterte Systemlandschaften führen fast zwangsläufig zu Brüchen in der Kundenerfahrung. Wie groß die Differenz zwischen der Kundenwahrnehmung und dem ist, was viele Unternehmen aufgrund fragmentierter Daten- und Systemlandschaften tatsächlich leisten können, zeigt die von SAP durchgeführte Studie zum „Engagement Index“: 76 Prozent der potenziellen Käufer*innen werden von unorganisierten Marken abgeschreckt, die ihre Probleme mit verschiedenen Teams und Personen lösen müssen. Das ist kein Wunder, denn 51 Prozent der Unternehmen können keine Echtzeit-Daten abrufen, 59 Prozent sitzen sogar bereits auf sogenannter „dark data“, die sie nicht nutzen können.

Der Grund ist simpel: Wenn Informationen aus Marketing, Vertrieb, Commerce und Service nicht zusammenlaufen, entsteht kein einheitliches Bild des Kunden.

Im Worst-Case schadet dieses Chaos sogar dem Vertrauen in die Marke. Es fehlt dabei nicht unbedingt an Interaktion, sondern an Anschlussfähigkeit zwischen den Interaktionen.

connect professional: Moderne Customer-Engagement-Strategien erfordern eine enge Verzahnung von Marketing, Vertrieb, Commerce und Service. Welche Anforderungen stellt das an die zugrunde liegende Daten- und Plattformarchitektur?

Hable: Die wichtigste Anforderung ist ein gemeinsamer, belastbarer Datenkontext. Solange jede Funktion mit eigenen Datenständen, Definitionslogiken und Systemgrenzen arbeitet, lässt sich keine wirklich abgestimmte Interaktion erzeugen. Unternehmen brauchen eine Lösung, die operative Daten, Verhaltensdaten und Interaktionsdaten so verbindet, dass daraus ein konsistentes Kundenverständnis entsteht.

Entscheidend ist dabei, dass KI auf einer integrierten Datenbasis aus ERP, Supply Chain, CX und Echtzeit-Kundendaten aufsetzt. So können Unternehmen von reaktiven zu proaktiven Interaktionen übergehen und messbares Wachstum erzielen. Gleichzeitig muss die Lösung in der Lage sein, Entscheidungen nicht nur analytisch vorzubereiten, sondern auch in Prozesse zu übersetzen. Es genügt also nicht, Daten zentral zu sammeln. Sie müssen so verfügbar sein, dass Personalisierung, Segmentierung, Service-Reaktionen oder Commerce-Impulse unmittelbar abgeleitet werden können.

connect professional: Viele Unternehmen investieren derzeit stark in KI im Marketing und Vertrieb. Gleichzeitig bleibt der tatsächliche Mehrwert oft hinter den Erwartungen zurück. Wo sehen Sie die größten Missverständnisse beim Einsatz von KI im Customer Engagement?

Ein zentrales Missverständnis besteht darin, KI als schnelle Lösung für strukturelle Defizite zu betrachten. Viele Unternehmen erwarten spürbare Wirkung, obwohl Datenbasis, Prozessanbindung und organisatorische Voraussetzungen noch nicht ausgereift sind.

Grundsätzlich gilt: KI ist nur so gut wie die Daten und der Kontext, auf denen sie basiert. Ohne strukturierte Daten, klare Zielbilder und saubere Integration bleiben Ergebnisse begrenzt oder ungenau. Ein weiteres Missverständnis ist die Gleichsetzung von Automatisierung mit echter Personalisierung – relevante Kundenerlebnisse entstehen erst durch ein tiefes Verständnis von Verhalten, Bedürfnissen und Kontext.

Wer KI also nur als Werkzeug zur Beschleunigung bestehender Maßnahmen einsetzt, ist schnell ernüchtert. Der Hebel liegt nämlich nicht allein in der Technologie, sondern im Zusammenspiel von Datenqualität, Integrationsgrad und betrieblicher Verankerung. Unternehmen, die das richtig umsetzen, erzielen nicht nur Effizienzgewinne, sondern messbare Verbesserungen in Kundenbindung und Umsatz.

connect professional: Welche konkreten Anwendungsfälle für KI im Customer Engagement sehen Sie derzeit als besonders relevant – etwa im Bereich Personalisierung, Automatisierung oder Customer Insights?

Hable: Nehmen wir hier ein Kundenbeispiel: Molton Brown, ein Unternehmen, das sich auf Luxus-Körperpflegeprodukte, Düfte und Pflegeartikel spezialisiert hat. Durch die Verknüpfung von Interaktionsdaten mit Geschäfts- und Betriebsdaten gelang es dem Unternehmen, Kundenprofile zu vereinheitlichen und das Kundenerlebnis kanalübergreifend zu koordinieren,was zu einer stärkeren Kundenbindung, einer Verfünffachung der E-Mail-Umsätze und einem Anstieg der Wiederholungskäufe um 20 % führte. Das zeigt, wie eng Customer Engagement heute mit konkretem Geschäftserfolg verknüpft ist.

Besonders relevant sind derzeit zudem Anwendungsfälle, bei denen KI die nächste sinnvolle Interaktion besser vorbereiten oder direkt auslösen kann. Dazu zählt vor allem eine kontextbezogene Personalisierung, die über einfache Segmentlogiken hinausgeht und Inhalte, Angebote oder das Timing an tatsächliches Verhalten und aktuelle Signale anpasst.

connect professional: Viele Unternehmen modernisieren derzeit ihre ERP- und Datenplattformen im Zuge von Cloud- und S/4HANA-Transformationen. Welche Auswirkungen hat diese Entwicklung auf Customer-Engagement-Strategien?

Hable: Diese Transformationen schaffen eine wichtige Grundlage, Customer Engagement substanziell neu aufzustellen. Wenn Unternehmen ihre ERP- und Datenlandschaften modernisieren, lassen sich kundenrelevante Informationen enger mit operativen Prozessen verbinden. Es geht darum, nicht nur zu wissen, was einen Kunden interessiert, sondern auch, was dieser tatsächlich bestellt, geliefert bekommt, reklamiert oder nutzt. Damit verschiebt sich der Fokus von isolierten Marketingdaten hin zu einem integrierten Verständnis von Kunden auf Basis operativer und transaktionaler Daten – eine zentrale Voraussetzung für konsistente und personalisierte Interaktionen.

Im Zuge dessen verschiebt sich Customer Engagement stärker in Richtung eines geschäftsprozessnahen Modells. Strategien können präziser auf reale Kundensituationen abgestimmt werden, weil Transaktions-, Interaktions- und Prozessdatenintegriert betrachtet werden können. Cloud- und S/4HANA-Transformationen sind damit ein zentraler Hebel, um Kundenerlebnisse relevanter, konsistenter und wirksamer zu gestalten – vorausgesetzt, Datenintegration und -qualität werden konsequent mitgedacht.

connect professional: Wenn Sie auf die nächsten drei bis fünf Jahre blicken: Wie wird sich Customer Engagement durch KI, Datenplattformen und Automatisierung weiter verändern?

Hable: In den kommenden drei bis fünf Jahren wird Customer Engagement deutlich stärker von vorausschauenden und laufend optimierten Interaktionen geprägt sein. Unternehmen werden nicht mehr nur auf Verhalten reagieren, sondern zunehmend in der Lage sein, Bedürfnisse früher zu erkennen, Entscheidungen dynamisch anzupassen und ganze Interaktionsketten intelligenter zu steuern. KI wird diesen Wandel beschleunigen, weil sie Muster, Prioritäten und nächste Schritte immer präziser ableiten kann.

Datenplattformen werden dabei die Rolle eines verbindenden Fundaments übernehmen. Sie schaffen die Voraussetzung, dass Informationen aus verschiedenen Unternehmensbereichen zusammengeführt und in Echtzeit nutzbar werden. Automatisierung wiederum sorgt dafür, dass daraus nicht nur Erkenntnisse entstehen, sondern skalierbare Maßnahmen.

Für Customer Engagement bedeutet das eine Entwicklung weg von Kampagnen, die einzig von Channel optimiert sind, hin zu einem fortlaufenden, lernenden System der Kundeninteraktion. Der entscheidende Unterschied wird künftig darin liegen, wie gut Daten, Entscheidungsintelligenz und operative Umsetzung zu einem zusammenhängenden Modell innerhalb des gesamten Unternehmens verbunden werden.