Die industrielle Fertigung spricht seit Jahren über Digitalisierung.
Die Adobe-Studie zeigt aber etwas Wichtigeres: Viele Hersteller sind digitaler geworden, aber noch nicht wirklich kundenzentriert.
Genau darin liegt der Engpass.
Denn eine Customer Experience, die in komplexen B2B-Journeys überzeugen soll, braucht nicht nur Tools, sondern integrierte Daten, klare Verantwortlichkeiten und eine realistische KI-Strategie.
Für dich ist der Beitrag relevant, wenn du CX, Marketing, Vertrieb oder digitale Transformation in einem Industrieunternehmen verantwortest.
Grundlage des Beitrags ist die internationale Studie State of Customer Experience in Industrial Manufacturing in an AI-Driven World von Adobe (Q4 2025), basierend auf einer Befragung von 559 Führungskräften aus globalen Industrieunternehmen.
Ich gehe etwas tiefer in die Ergebnisse der Studie, ordne die wichtigsten Zahlen ein und leite daraus ab, was Fachleute jetzt priorisieren sollten.
Die eigentliche Botschaft der Studie: Das Problem ist nicht KI, sondern Reife
Wer die Studie nur oberflächlich liest, könnte meinen, es gehe vor allem um generative KI oder agent-basierte Systeme.
Tatsächlich zeigt sich jedoch ein grundlegenderes Thema: Viele Industrieunternehmen kämpfen noch mit strukturellen Grundlagen der Customer Experience.
Vor einer Service-Transaktion entstehen im Durchschnitt 13,4 Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg. Gleichzeitig ist Personalisierung entlang der Journey weiterhin begrenzt.
Besonders relevant sind drei Phasen mit vergleichsweise höherer Personalisierung:
- Implementierungsplanung: 23 %
- Account-Erweiterung: 23 %
- Investitionsbegründung: 19 %
Diese Werte zeigen, dass Personalisierung meist erst spät im Entscheidungsprozess greift. Frühere Phasen wie Problemidentifikation oder Recherche bleiben häufig generisch.
Für CX-Verantwortliche bedeutet das: Die Herausforderung liegt weniger im Verständnis der Bedeutung von Personalisierung, sondern in der operativen Fähigkeit, Kontextdaten strukturiert nutzbar zu machen. Ohne integrierte Datenmodelle und klare Verantwortlichkeiten bleibt Personalisierung punktuell.
Personalisierung bleibt punktuell statt strategisch
Ein zentraler Befund der Studie: 29 % der Customer Journey sind überhaupt nicht personalisiert.
Gleichzeitig erreicht kaum ein Unternehmen ein höheres Personalisierungsniveau über größere Teile der Journey hinweg. Personalisierung findet häufig nur dort statt, wo ein unmittelbarer Einfluss auf Umsatz vermutet wird, etwa in Angebots- oder Konfigurationsprozessen.
Diese selektive Anwendung reduziert jedoch den strategischen Effekt. In komplexen Buying Center Strukturen erwarten Kund:innen zunehmend konsistente Informationen über alle Phasen hinweg. Relevanz entsteht nicht durch einzelne personalisierte Inhalte, sondern durch ein durchgängiges Verständnis von Kontext, Rolle und Entscheidungsphase.
Die Industrie bleibt beziehungsgetrieben und das ist kein Nachteil
Ein besonders interessantes Ergebnis betrifft die Rolle persönlicher Kontakte in der Akquise. Die wichtigsten Kanäle sind weiterhin:
- Präsenzveranstaltungen und Fachmessen: 82 %
- Empfehlungen: 78 %
- Partner- und Channel-Marketing: 78 %
Digitale Kanäle gewinnen an Bedeutung, ersetzen jedoch nicht die Rolle persönlicher Beziehungen. Gerade in komplexen Investitionsentscheidungen bleibt Vertrauen ein zentraler Faktor.
Gleichzeitig zeigt sich eine Differenz zwischen Bedeutung und tatsächlicher Effektivität einzelner Kanäle. Dies deutet darauf hin, dass viele Unternehmen zwar stark in klassische Formate investieren, deren Wirkung jedoch nicht systematisch messen oder optimieren.
Die zentrale Erkenntnis lautet daher: Digitale CX ergänzt das Beziehungsgeschäft, ersetzt es aber nicht. Erfolgreiche Strategien verbinden persönliche Interaktion mit datenbasierter Unterstützung entlang der gesamten Journey.
Marketing wird stärker am Umsatz gemessen, aber Strukturen bleiben unverändert
Die Erwartungen an Marketing verändern sich deutlich. Besonders häufig genannt werden:
- Erwartung höherer Effizienz: 88 %
- Erwartung direkter Umsatzbeiträge: 82 %
- stärkere Budgetbindung an Umsatzkennzahlen: 73 %
Gleichzeitig berichten viele Führungskräfte, dass Marketing zwar stärker für Customer Experience verantwortlich gemacht wird, aber nicht im gleichen Maß in strategische Entscheidungen eingebunden ist.
Für CX-Manager:innen entsteht daraus ein Spannungsfeld: Mehr Verantwortung für Geschäftsergebnisse bei gleichzeitig begrenztem Einfluss auf Strukturen, Datenarchitektur oder Prozesse.
Diese Konstellation erschwert nachhaltige Verbesserungen entlang der Customer Journey.
Datensilos bleiben der größte Wachstumsblocker
Ein besonders deutlicher Befund betrifft die Datenintegration:
- vollständig integrierte Kundendaten: 1 %
- teilweise integrierte Daten: 21 %
- Datensilos ohne Vereinheitlichung: 76 %
Damit arbeiten die meisten Unternehmen weiterhin mit fragmentierten Informationsständen über Kund:innen, Touchpoints und Interaktionen.
Ohne konsistente Datenbasis werden zentrale CX-Ansätze erschwert:
- Journey-Orchestrierung
- Next Best Action Modelle
- konsistente Personalisierung
- belastbare Erfolgsmessung
Die Studie zeigt deutlich: Datenintegration ist keine technische Detailfrage, sondern eine Voraussetzung für wirtschaftliche Wirkung von CX.
Organisationen sind noch zu stark produktzentriert
Auch strukturell orientieren sich viele Unternehmen weiterhin an internen Logiken statt an der Customer Journey.
Aktuell dominieren folgende Organisationsformen:
- Struktur nach Produkt oder Service: 48 %
- Struktur nach Kanal: 31 %
- Struktur nach Geografie: 12 %
Wird nach dem idealen Modell gefragt, verschiebt sich das Bild deutlich stärker in Richtung Kundensegmente und Account-Strukturen.
Das deutet darauf hin, dass der Bedarf nach stärker kundenzentrierter Organisation erkannt ist, aber die Umsetzung häufig noch aussteht.
Gerade in der industriellen Fertigung sind Veränderungen an Organisationsmodellen komplex, da Vertrieb, Produktmanagement und Service eng verzahnt sind.
KI wird vorsichtig bewertet und das ist nachvollziehbar
Beim Einsatz generativer KI zeigt sich ein differenziertes Bild. Besonders auffällig sind drei Werte:
- Unternehmen ohne konkrete GenAI-Pläne in Content-Prozessen: 42 %
- Bedeutung von Governance und Qualitätskontrolle: 84 %
- Einfluss von Sicherheits- und Ethikrichtlinien: 88 %
Bei agent-basierter KI zeigt sich ein ähnliches Muster:
- Unternehmen ohne Einführungspläne: 52 %
- Bedeutung von Sicherheitsprüfungen: 96 %
- Fokus auf Risikobewertung: 91 %
Industrieunternehmen bewerten KI stark aus Risiko- und Governance-Perspektive. Das unterscheidet sie von vielen B2C-Branchen.
Die Studie legt nahe, dass KI vor allem dort skaliert wird, wo Verantwortlichkeiten, Datenqualität und Prozesse bereits geklärt sind.
Was Fachleute jetzt priorisieren sollten
Die Ergebnisse zeigen eine klare Reihenfolge notwendiger Schritte:
Erstens: Daten vereinheitlichen, bevor neue Touchpoints geschaffen werden.
Zweitens: Customer Journey und Buying Center stärker als Steuerungslogik nutzen.
Drittens: Organisationsmodelle schrittweise an Kundensegmenten ausrichten.
Viertens: KI dort einsetzen, wo bereits strukturierte Daten und klare Prozesse existieren.
Viele Transformationsprogramme beginnen bei Technologie. Die Studie zeigt jedoch, dass nachhaltige Wirkung meist aus Struktur und Governance entsteht.
Fazit
Die Adobe-Studie liefert ein realistisches Bild der industriellen Customer Experience. Trotz hoher Investitionen in Digitalisierung bleibt die operative Reife in vielen Unternehmen begrenzt.
Die wichtigsten Erkenntnisse lassen sich auf drei Kernaussagen verdichten:
- Personalisierung findet häufig nur in einzelnen Phasen der Journey statt und entfaltet dadurch nur begrenzte Wirkung.
- Datensilos verhindern eine konsistente Sicht auf Kund:innen und bremsen viele CX-Initiativen.
- KI wird zwar als relevant wahrgenommen, ihre Skalierung hängt jedoch stark von Governance, Datenqualität und Organisationsstrukturen ab.
Wer Customer Experience im industriellen Kontext weiterentwickeln möchte, sollte daher weniger auf einzelne Tools fokussieren, sondern stärker auf integrierte Datenmodelle, klare Verantwortlichkeiten und eine Journey-orientierte Steuerung.
Hinweis: Dieser Beitrag ist unabhängig von Adobe entstanden und stellt keine bezahlte Partnerschaft oder Werbekooperation dar.