Der Marketing-Mix im Wandel: Von den 4Ps zu den 7Ps im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz
Die klassischen Marketingmodelle sind nicht überholt – sie werden im digitalen Zeitalter radikal neu erfunden. Die 7Ps sind relevanter denn je, aber nur durch die Brille der Digitalisierung und Künstlichen Intelligenz neu interpretiert.

by André Salfeld

Die Neuerfindung des Marketings
Vom Klassischen zum Digitalen
Die 4Ps (Product, Price, Place, Promotion) wurden ursprünglich für physische Güter konzipiert. In der heutigen dienstleistungsorientierten Welt sind die 3 zusätzlichen Ps entscheidend.
Leitfrage
Wie transformiert die Digitalisierung – und allen voran die Künstliche Intelligenz – jeden einzelnen dieser sieben Bausteine?
Unser Weg
Wir unterziehen die 7Ps einem digitalen Praxistest mit konkreten Beispielen und KI-Bezug.
Die 7Ps im digitalen Praxistest
Diese Übersicht bildet unser didaktisches Framework. Wir werden jedes P einzeln unter die Lupe nehmen.
Product: Vom Gut zum Erlebnis
Klassisch vs. Digital
Die klassische Produktpolitik konzentrierte sich auf physische, standardisierte Güter. Im digitalen Zeitalter wandelt sich dies zu immateriellen, personalisierten Erlebnissen.
Digitale Produkte sind oft keine einmaligen Käufe mehr, sondern kontinuierlich evolvierende Services wie SaaS oder Streaming-Dienste.
KI-Integration
  • KI wird zum integralen Produktbestandteil
  • Analyse von Marktdaten und Kundenfeedback
  • Produktdesign und -optimierung
  • Personalisierung als Kernfeature
Beispiel: Netflix
Vom DVD-Verleih zum Streaming-Dienst. Der KI-gesteuerte Empfehlungsalgorithmus ist heute das eigentliche Produkt für 193 Millionen Abonnenten.
Price: Vom Festpreis zur dynamischen Auktion
Traditioneller Ansatz
Starre, kostenorientierte Preislisten mit geringer Flexibilität. Preise ändern sich selten und gelten für alle Kunden gleichermaßen.
Digitale Transformation
Hochdynamische, datengesteuerte Preismodelle. Der Preis wird zur Variablen, die in Echtzeit angepasst wird, um den Ertrag zu maximieren.
KI-Optimierung
KI-Algorithmen analysieren Nachfrage, Lagerbestand, Wettbewerbspreise, Tageszeit und Kundenverhalten. Laut McKinsey führt dies zu Margenverbesserungen von 2% bis 7%.
Beispiel: Amazon
Als Pionier des KI-gesteuerten Dynamic Pricing passt Amazon die Preise für Millionen von Produkten permanent an. Algorithmen werten kontinuierlich das Kaufverhalten aus.
Place: Vom Vertriebskanal zum Omnichannel-Ökosystem
Mobile App
Einkauf unterwegs mit personalisierter Produktauswahl und standortbasierten Angeboten.
Online-Shop
Umfassende Produktauswahl mit detaillierten Informationen und Kundenbewertungen.
Stationärer Handel
Haptisches Erleben der Produkte mit persönlicher Beratung durch Fachpersonal.
KI-optimierte Logistik
Intelligente Lagerung und Lieferung mit präzisen Nachfrageprognosen und dynamischer Routenplanung.
Beispiel Zalando: Integration von Online-Shop, App und Outlets durch "Connected Retail". Die Back-End-Logistik wird zum Front-End-Kundenerlebnis (Baumgarth, 2020).
Promotion: Vom Monolog zum personalisierten Dialog
Klassisch: Push-Kommunikation
Einseitige Massenwerbung, die den Kunden unterbricht und wenig Interaktion bietet.
Digital: Content Marketing
Relevante Inhalte, die Kunden anziehen statt sie zu unterbrechen. Zweiseitiger Dialog auf Augenhöhe.
KI: Hyper-Personalisierung
KI erstellt und platziert maßgeschneiderte Inhalte für spezifische Zielgruppen in Echtzeit.
Beispiel: Spotify Wrapped
Jährliche personalisierte Datenvisualisierung der eigenen Hörgewohnheiten.
  • Fühlt sich nicht wie Werbung an
  • Bietet echten Mehrwert
  • Wird freiwillig geteilt
  • Virale Verbreitung
Die beste Promotion ist selbst ein wertvolles Produkt (Swaminathan et al., 2020).
People: Vom Mitarbeiter zur hybriden Service-Einheit
Mitarbeiter mit neuen Kompetenzen
Digitales Know-how, strategisches Denken und Community Management statt reiner Verkaufsorientierung.
Kunden als aktive Teilnehmer
In Online-Communities helfen sich Kunden gegenseitig und geben wertvolles Feedback für die Produktentwicklung.
KI-Agenten als Unterstützer
Chatbots übernehmen den 24/7-First-Level-Support und qualifizieren komplexere Anfragen für menschliche Mitarbeiter.
Beispiel: Salesforce Trailblazer Community
Eine globale Gemeinschaft mit Millionen von Mitgliedern, in der Nutzer, Entwickler und Partner sich gegenseitig helfen und voneinander lernen.
Process: Vom Funnel zum agilen Flywheel
Traditioneller Marketing-Funnel
  • Linearer Verkaufstrichter
  • Feste Phasen: Awareness, Interest, Desire, Action
  • Kampagnen-basierter Ansatz mit langen Planungsphasen
Agiles Marketing-Flywheel
  • Zyklischer, iterativer Prozess
  • Datengetriebene Entscheidungen
  • Kurze Sprints mit kontinuierlicher Optimierung
  • Automatisierte Workflows
Beispiel: HubSpot
Komplexe, automatisierte Workflows: Ein E-Book-Download löst eine Serie personalisierter E-Mails aus, die den Lead schrittweise qualifizieren (Kalaignanam et al., 2021).
KI-gestütztes Lead Scoring analysiert Verhaltens- und demografische Daten, um die Konversionswahrscheinlichkeit vorherzusagen.
Synthese: Der Marketing-Mix als intelligentes System
Die 7Ps sind nicht isolierte Bausteine, sondern durch Daten und KI zu einem hochgradig vernetzten, selbstlernenden System geworden.
1
Vernetzung der Elemente
Ein digitales Produkt (Product) ermöglicht dynamische Preise (Price). Eine Omnichannel-Strategie (Place) erfordert neue agile Prozesse (Process).
2
Daten als Bindeglied
Jede Kundeninteraktion liefert Daten, die alle anderen Bereiche beeinflussen. Die User Experience (Physical Evidence) ist das Gesicht dieses Systems.
3
Kybernetischer Regelkreis
Der Marketing-Mix wird zum selbstlernenden Organismus, der sich kontinuierlich optimiert – ein kybernetischer Regelkreis statt linearer Abläufe.
Die Zukunft des Marketings
1:1
Hyper-Personalisierung
Vom Massen-Marketing zum individualisierten Dialog mit jedem einzelnen Kunden.
24/7
Autonome Systeme
KI-Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und Kampagnen optimieren.
100%
Prädiktive Analytik
Vorhersage von Kundenverhalten und Trends durch komplexe Algorithmen.
Neue Rolle des Menschen
Der Marketer wandelt sich vom Kampagnen-Manager zum Architekten des intelligenten Systems. Entscheidend sind strategisches Denken, Kreativität und ethisches Urteilsvermögen.
Vom "Share of Wallet" zum "Share of Life"
Erfolgreiche digitale Marken wie Spotify oder Netflix sind tief in den Alltag ihrer Nutzer integriert – sie binden nicht nur deren Geld, sondern deren Zeit und Aufmerksamkeit.
Ethische Dimensionen und Verantwortung
1
Datenschutz
Wie viel Daten dürfen wir sammeln? Transparenz über Datennutzung und Einwilligung schaffen (Wertenbroch et al., 2020).
2
Manipulationspotenzial
Wo endet Personalisierung, wo beginnt Manipulation? Ethische Grenzen des Nudging definieren.
3
Algorithmus-Transparenz
Wer kontrolliert die KI? Verantwortung für algorithmische Entscheidungen übernehmen (Husairi & Rossi, 2024).
4
Digitale Inklusion
Wie verhindern wir digitale Ausgrenzung? Zugänglichkeit für alle Kundengruppen sicherstellen.
Wie können wir KI im Marketing nicht nur effizienter, sondern auch menschlicher und wertvoller für unsere Kunden gestalten?
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Literaturhinweise
  • Baumgarth, C. (2020). Agile Markenführung. Springer Gabler.
  • Husairi, M. A., & Rossi, A. (2024). The ethics of personalization algorithms.
  • Kalaignanam, K., et al. (2021). Marketing agility: The concept, antecedents, and a research agenda.
  • Swaminathan, V., et al. (2020). "Digital-first" branding.
  • Van Esch, P., et al. (2019). The influence of augmented reality on customer experiences.
  • Wertenbroch, K., et al. (2020). Autonomy in consumer choice.
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