— MarTech-Radar

Growth Strategy

Wachstum entsteht nicht durch eine einzelne Maßnahme — sondern durch ein System aus Klarheit, Prioritäten und Lernschleifen. Dieser Quadrant bündelt Themen, die Strategie in steuerbare Wirkung übersetzen: von UX‑getriebenem Wachstum und Messarchitektur bis zu neuen Spielregeln durch KI‑Sichtbarkeit, Agents und Agentic Commerce. Wir machen sichtbar, was davon reif ist, was Pilot bleibt — und was als Signal schon heute relevant wird.

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Digitale Barrierefreiheit
Digitale Barrierefreiheit bezeichnet die Gestaltung digitaler Angebote so, dass sie unabhängig von körperlichen oder kognitiven Einschränkungen, Endgerät oder Nutzungssituation zugänglich und bedienbar sind. Aus Kundensicht verbessert sie die Nutzbarkeit entlang der gesamten digitalen Journey, weil Inhalte verständlicher, Interaktionen klarer und Services zuverlässiger erreichbar werden. Strategisch relevant ist das Thema auch durch gesetzliche Anforderungen wie das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz sowie durch die größere Reichweite digitaler Produkte und Plattformen. In der Praxis ist Barrierefreiheit kein nachgelagerter Prüfpunkt, sondern ein reifer Qualitätsmaßstab für Konzeption, Design, Redaktion und Entwicklung.
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Generative AI in Marketing
Generative AI in Marketing bezeichnet den Einsatz KI-basierter Systeme, die aus Daten, Briefings und Kontextinformationen Texte, Bilder, Varianten, Analysen oder Kampagnenideen erstellen. Strategisch relevant wird das Thema, weil Content-Produktion, Kampagnenplanung und Testing mit weniger Reibung zwischen Teams, Agenturen und Fachbereichen organisiert werden können. Der Nutzen entsteht jedoch nur mit klaren Use Cases, definierten Freigabeprozessen, sauberen Datenquellen und Leitplanken für Marke, Qualität und Compliance. In der Praxis hat sich Generative AI von Einzeltests zu einem regulären Arbeitsmittel entwickelt, dessen Wert vor allem in gut eingebetteten Prozessen liegt.
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Low-Code Automation
Low-Code Automation bezeichnet die Automatisierung von Geschäftsprozessen über visuelle Oberflächen, vorgefertigte Bausteine und einfache Logiken statt klassischer Softwareentwicklung. Wiederkehrende Abläufe wie Lead-Zuweisung, Freigaben oder Datenübergaben zwischen Systemen können so näher an den Fachbereichen gestaltet und angepasst werden. Der Nutzen entsteht vor allem dort, wo Prozesse klar beschrieben sind und Verantwortlichkeiten zwischen Fachabteilungen, IT und externen Partnern sauber geregelt werden. In reifen digitalen Organisationen zählt Low-Code Automation inzwischen zum normalen Werkzeugkasten für kontinuierliche Prozessverbesserung, nicht mehr zum Experiment.
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Server-Side Tracking
Server-Side Tracking bezeichnet die Erfassung und Weitergabe von Nutzungs- und Kampagnendaten über einen eigenen Server statt direkt aus dem Browser an Analyse- und Werbesysteme. Die Methode wird relevant, wenn Messqualität, Datenschutzanforderungen und die Abhängigkeit von Browser-Cookies die Steuerung digitaler Aktivitäten erschweren. Aus Datensicht entstehen stabilere Grundlagen für Attribution, Conversion-Messung und Budgetentscheidungen, weil Datenflüsse kontrollierter, gefiltert und konsistenter an Plattformen übergeben werden. Entscheidend ist ein sauberer Aufbau mit klaren Einwilligungslogiken, definierten Events und abgestimmten Verantwortlichkeiten zwischen Analytics, Kampagnenmanagement und IT. In vielen digitalen Setups ist Server-Side Tracking inzwischen Teil einer reifen Messarchitektur und kein experimentelles Spezialthema mehr.
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Sichtbarkeit in KI Tools
Sichtbarkeit in KI-Tools beschreibt, wie gut Marken, Produkte und Inhalte in Anwendungen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity als relevante Antwort, Quelle oder Empfehlung erscheinen. Relevant wird das Thema, weil Recherchephasen zunehmend aus klassischen Suchergebnissen in dialogbasierte Systeme wandern und dort Wahrnehmung, Vertrauen und Nachfrage entstehen. Entscheidend sind dafür strukturierte Inhalte, klare Positionierung, belastbare Quellen und eine konsistente digitale Präsenz über eigene und externe Kanäle hinweg. Sie baut auf bekannten Disziplinen wie SEO, Content-Qualität und Markenautorität auf, erweitert sie aber um die Logik KI-gestützter Antwortsysteme.
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UX-driven Growth
UX-driven Growth bezeichnet einen strategischen Ansatz, bei dem Wachstum systematisch aus einem besseren Nutzererlebnis entlang der digitalen Customer Journey entwickelt wird. Relevant ist das für Unternehmen, deren digitale Angebote nicht nur Reichweite erzeugen, sondern Aktivierung, Conversion, Wiederkauf oder Weiterempfehlung verbessern sollen. Im Fokus stehen Reibungspunkte in Navigation, Inhalt, Produktlogik und Serviceprozessen, die mit Research, Datenanalyse und Tests priorisiert und schrittweise optimiert werden. So entsteht ein enger Zusammenhang zwischen Kundenerwartung, Produktentwicklung und kommerziellen Zielen, der Investitionen gezielter steuerbar macht. Als etablierte Arbeitsweise liefert UX-driven Growth vor allem dann verlässliche Ergebnisse, wenn Verantwortlichkeiten, Messgrößen und Iterationsprozesse klar geregelt sind.

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Brandformance
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Brandformance verbindet Markenaufbau mit performanceorientierter Kampagnensteuerung, sodass Reichweite, Wiedererkennung und konkrete Geschäftsziele gemeinsam geplant und gemessen werden. Relevant ist der Ansatz vor allem dort, wo Budgets nicht mehr strikt zwischen Image und Abverkauf getrennt werden können, sondern entlang der gesamten Customer Journey wirken sollen. Die Herausforderung liegt in der passenden Messlogik: kurzfristige Conversions müssen mit längerfristigen Effekten auf Marke, Vertrauen und Nachfrage zusammengedacht werden. Angesichts steigender Mediakosten und wachsender Erwartungen an Nachweisbarkeit gewinnt Brandformance deutlich an Bedeutung in der strategischen Wachstumsplanung.

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AI Agents
AI Agents sind KI-gestützte Softwaresysteme, die Aufgaben nicht nur beantworten, sondern eigenständig planen, Entscheidungen vorbereiten und mithilfe angebundener Tools ausführen können. Strategisch relevant werden sie dort, wo komplexe Abläufe über mehrere Systeme, Datenquellen und Rollen hinweg koordiniert werden müssen. Besonders in Service-, Sales- oder Operations-Prozessen können sie Routinen übernehmen, Übergaben strukturieren und Informationen kontextbezogen nutzbar machen. Erste Anwendungen zeigen Potenzial, erfordern aber klare Use Cases, kontrollierte Freigaben und belastbare Daten, bevor sie in größerem Umfang eingesetzt werden.
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MCP Integrationen
MCP Integrationen verbinden KI-Anwendungen über das Model Context Protocol standardisiert mit internen Systemen, Datenquellen und Werkzeugen. Relevant wird das vor allem dort, wo KI-Assistenten nicht nur Texte erzeugen, sondern konkrete Aufgaben in gewachsenen Prozess- und Systemlandschaften unterstützen sollen. Der Nutzen liegt in klareren Schnittstellen, weniger Sonderentwicklungen und der Möglichkeit, Use Cases wie Recherche, Datenabfragen oder Workflow-Anstöße näher an bestehende Geschäftsprozesse zu bringen. Noch entstehen viele Erfahrungen in abgegrenzten Anwendungen; entscheidend ist, die richtigen Prozesse auszuwählen und Sicherheit, Rollen sowie Datenqualität früh mitzudenken.
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Mobile Services
Mobile Services bezeichnet digitale Leistungen, die über Smartphones oder andere mobile Endgeräte bereitgestellt werden und Kundinnen und Kunden in konkreten Nutzungssituationen unterstützen. Relevant wird das Thema dort, wo Beratung, Service, Kauf oder Support nicht mehr an feste Kanäle gebunden sind, sondern situativ und ortsunabhängig funktionieren müssen. Für Unternehmen entstehen neue Berührungspunkte in der Customer Journey, etwa über App-Funktionen, mobile Self-Services, Push-Kommunikation oder standortbezogene Angebote. Erste Vorhaben zeigen Potenzial, erfordern aber eine klare Priorisierung der Use Cases, damit mobile Angebote nicht als Zusatzkanal entstehen, sondern messbar zur Wachstumsstrategie beitragen.

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Agentic Commerce
Agentic Commerce bezeichnet Einkaufsprozesse, bei denen KI-Agenten Produkte recherchieren, vergleichen und teilweise eigenständig Transaktionen auslösen. Relevanz entsteht vor allem dort, wo Kundinnen und Kunden nicht mehr jeden Schritt selbst über Shops, Suchmaschinen oder Marktplätze steuern, sondern Entscheidungskriterien an digitale Assistenten übergeben. Für Unternehmen verschiebt sich damit die strategische Frage von reiner Sichtbarkeit hin zu Produktdatenqualität, Vertrauen, Preislogik und technischer Anschlussfähigkeit. Noch ist das Thema kein Standard im Markt, sollte aber beobachtet werden, weil es langfristig verändern kann, wie Nachfrage entsteht und Kaufentscheidungen vorbereitet werden.