Verstehe, wo deine Kunden wirklich entscheiden – auch in ChatGPT & Co.

Customer Journey Mapping für die KI-Ära

Die klassische Customer Journey ist überholt. Menschen nutzen heute KI-Tools für ihre Recherche und treffen Entscheidungen, bevor sie deine Website besuchen. Ich zeige dir, wo die neuen Touchpoints liegen und wie du deine Strategie anpasst.

Teql
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Tarkett
Lavanguardia
Aromapflege
Rawshot
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Für wen ist das Thema besonders relevant?

Die Veränderungen durch KI betreffen alle, die Kundenverhalten verstehen müssen. Besonders spürbar wird es aber für Teams, die direkt mit Customer Experience und Conversion-Optimierung arbeiten.

UX-Verantwortliche in B2B-Unternehmen

Du merkst, dass deine Personas und Journey Maps nicht mehr zu den Analytics-Daten passen. Nutzer kommen anders auf die Website als erwartet und konvertieren an ungewöhnlichen Stellen.

Marketing-Strategen mit Conversion-Verantwortung

Deine Attribution funktioniert nicht mehr richtig. Direct Traffic steigt, aber du weißt nicht woher. Die Touchpoint-Analyse zeigt Lücken, die du nicht erklären kannst.

Product Owner von B2B-SaaS

Trial-Anmeldungen kommen von Nutzern, die schon sehr informiert sind, aber nicht den erwarteten Funnel durchlaufen haben. Du brauchst neue Insights für deine Product-Led-Growth-Strategie.

Growth Marketing Leads

Deine Experimente basieren auf veralteten Annahmen über die Customer Journey. Du willst datenbasiert verstehen, wo KI-Tools das Nutzerverhalten verändern.

Die Zahlen zeigen: Hier verändert sich gerade viel

Customer Journey Mapping war schon immer komplex. Jetzt kommen KI-Touchpoints dazu, die in keiner klassischen Attribution auftauchen. Die Daten zeigen, wie dramatisch sich das Rechercheverhalten verändert hat.

89% der B2B-Käufer nutzen KI als Informationsquelle in jeder Kaufphase (Forrester 2024)
Bei aktiven KI-Nutzern ist generative KI auf Platz 2 bei Kaufempfehlungen (Accenture 2024)
75% der B2B-Käufer wünschen sich einen vertriebsfreien Kaufprozess (Gartner 2024)
Direct Traffic ist in den letzten 2 Jahren um durchschnittlich 23% gestiegen (Google Analytics Trend)

Diese Herausforderungen sehe ich immer wieder

In Gesprächen mit Marketing-Teams höre ich fast täglich ähnliche Probleme. Die Customer Journey wird undurchsichtiger, während gleichzeitig die Erwartungen an datenbasierte Entscheidungen steigen.

Journey Maps sind veraltet
Deine aktuellen Customer Journey Maps berücksichtigen keine KI-Touchpoints. Nutzer recherchieren in ChatGPT, treffen dort Vorentscheidungen und kommen dann direkt zur Lösung – ohne den erwarteten Awareness-Funnel.
Attribution funktioniert nicht
Direct Traffic steigt, aber du weißt nicht woher. Leads kommen hochqualifiziert an, haben aber keinen nachvollziehbaren Weg durch deine Touchpoints genommen. Deine Marketing-Attribution zeigt nur noch die halbe Wahrheit.
Content passt nicht zur Journey
Dein Top-of-Funnel-Content wird ignoriert, weil Nutzer bereits in KI-Tools informiert wurden. Gleichzeitig fehlen dir Bottom-of-Funnel-Inhalte für hochinformierte Prospects, die direkt zur Entscheidung wollen.
Personas sind unvollständig
Deine Buyer Personas enthalten keine Informationen darüber, wie und wann deine Zielgruppe KI-Tools nutzt. Du weißt nicht, welche Prompts sie stellen oder welche Empfehlungen sie von ChatGPT bekommen.
Touchpoint-Lücken sind unsichtbar
Du siehst nur die Touchpoints in deinen eigenen Systemen. Was zwischen der ersten Recherche in KI-Tools und dem ersten Website-Besuch passiert, bleibt eine Black Box.
Strategie basiert auf falschen Annahmen
Deine Marketing- und UX-Strategie geht davon aus, dass Nutzer uninformiert ankommen. Tatsächlich haben sie bereits Alternativen verglichen und eine Präferenz entwickelt – nur nicht über deine Kanäle.
So funktioniert es

So gehen wir das gemeinsam an

Customer Journey Mapping für die KI-Ära braucht neue Methoden. Ich kombiniere klassische UX-Research-Techniken mit KI-spezifischen Analysen, um dir ein vollständiges Bild zu geben.

1

Kostenloses Strategie-Gespräch

Wir besprechen deine aktuellen Journey Maps und Pain Points. Du bekommst eine erste Einschätzung, wo KI-Touchpoints in deiner Customer Journey relevant sein könnten.

2

KI-Touchpoint-Analyse

Ich analysiere, wie deine Zielgruppe KI-Tools nutzt und welche Prompts sie stellen. Ergebnis: Eine Mapping der relevanten KI-Touchpoints für deine Buyer Personas.

3

Journey-Rekonstruktion

Ich rekonstruiere die echten Customer Journeys inklusive KI-Recherche-Phase. Du siehst, wo Entscheidungen wirklich fallen und welche Informationen dabei relevant sind.

4

Wettbewerbs-Mapping

Ich analysiere, wie deine Wettbewerber in den KI-gestützten Recherche-Phasen abschneiden. Du erkennst, wo du Marktanteile verlierst oder gewinnen kannst.

5

Neue Journey Maps

Du bekommst aktualisierte Customer Journey Maps mit allen KI-Touchpoints, Pain Points und Moments of Truth. Inklusive Handlungsempfehlungen für Content und UX.

6

Implementierungs-Roadmap

Du erhältst eine priorisierte Roadmap mit konkreten Maßnahmen für Content, UX und Tracking. Dein Team kann direkt loslegen – ohne Abhängigkeiten.

Das ändert sich konkret für dich

Ein vollständiges Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints gibt dir endlich wieder Kontrolle über deine Marketing-Strategie. Du verstehst, wo deine Kunden wirklich entscheiden und kannst gezielt optimieren.

Vollständige Sicht auf die echte Customer Journey

Du siehst alle Touchpoints – auch die in KI-Tools. Keine Black Box mehr zwischen erster Recherche und Website-Besuch.

Competitive Intelligence für KI-Touchpoints

Du weißt, wie deine Wettbewerber in KI-gestützten Recherche-Phasen abschneiden und wo deine Chancen liegen.

Bessere Zusammenarbeit zwischen Teams

Marketing, UX und Product arbeiten mit dem gleichen, aktuellen Verständnis der Customer Journey.

Datenbasierte Content-Strategie

Du weißt genau, welche Inhalte in welcher Journey-Phase benötigt werden. Schluss mit Content, der an der Realität vorbeigeht.

Optimierte Conversion-Punkte

Du erkennst die neuen Moments of Truth und kannst deine UX entsprechend anpassen. Höhere Conversion-Rates durch besseres Timing.

ROI-Transparenz für Marketing-Maßnahmen

Du kannst Marketing-Investitionen besser bewerten, weil du die echten Touchpoints und deren Einfluss kennst.

Präzise Buyer Personas mit KI-Verhalten

Deine Personas enthalten konkrete Informationen über KI-Nutzung, typische Prompts und Entscheidungsmuster in generativen Tools.

Zukunftssichere Marketing-Strategie

Deine Strategie berücksichtigt KI-Trends und ist vorbereitet auf weitere Veränderungen im Suchverhalten.

Proaktive Positionierung in KI-Tools

Du erkennst Chancen, in den KI-gestützten Recherche-Phasen deiner Zielgruppe präsent zu sein.

Erklärung für Attribution-Lücken

Du verstehst, warum Direct Traffic steigt und woher hochqualifizierte Leads wirklich kommen. Keine Rätselraten mehr bei der Performance-Analyse.

Klare Handlungsempfehlungen

Du bekommst eine priorisierte Liste konkreter Maßnahmen – keine abstrakten Insights, sondern direkt umsetzbare Schritte.

Reduzierte Akquisitionskosten

Durch besseres Verständnis der Journey kannst du effizienter in die richtigen Touchpoints investieren.

Fragen, die mir häufig gestellt werden

Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints ist noch relativ neu. Diese Fragen kommen in fast jedem Erstgespräch auf – vielleicht erkennst du dich wieder.

Was ist Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints und warum brauche ich das?

Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints erweitert klassische Journey Maps um die Recherche-Phasen in KI-Tools wie ChatGPT. Es zeigt, wo deine Kunden wirklich entscheiden – nicht nur wo sie klicken. Heute nutzen 89% der B2B-Käufer KI als Informationsquelle, treffen dort Vorentscheidungen und kommen dann hochinformiert zu dir. Ohne diese Touchpoints zu verstehen, optimierst du nur einen Teil der echten Customer Journey. Das führt zu falschen Content-Strategien und erklärt, warum Attribution immer ungenauer wird.

Warum funktionieren meine bisherigen Customer Journey Maps nicht mehr?

Klassische Journey Maps bilden nur die sichtbaren Touchpoints ab – Website, E-Mails, Sales-Gespräche. Die KI-gestützte Recherche-Phase ist unsichtbar, aber entscheidend. Nutzer stellen in ChatGPT Fragen wie 'Welche CRM-Software eignet sich für Startups mit 20 Mitarbeitern?' und bekommen sofort Empfehlungen. Sie vergleichen Alternativen, entwickeln Präferenzen und kommen dann direkt zur Lösung. Deine Journey Map zeigt einen uninformierten Besucher, tatsächlich ist er hochinformiert. Deshalb passen Content und UX nicht mehr zum echten Nutzerverhalten.

Wie finde ich heraus, welche KI-Tools meine Zielgruppe nutzt?

Ich kombiniere mehrere Research-Methoden: User Interviews mit konkreten Fragen zu KI-Nutzung, Prompt-Analyse relevanter Suchanfragen und Wettbewerbs-Intelligence. Zusätzlich analysiere ich, welche Marken in KI-Tools bei branchenrelevanten Prompts empfohlen werden. Das zeigt, wo deine Zielgruppe recherchiert und welche Konkurrenten bereits präsent sind. Oft nutzen B2B-Entscheider ChatGPT für erste Orientierung, Perplexity für tiefere Recherche und Claude für Vergleiche. Die genaue Verteilung hängt von deiner Branche und Zielgruppe ab.

Customer Journey Mapping vs. klassische UX-Research – was ist der Unterschied?

Klassische UX-Research fokussiert auf das Verhalten auf deiner Website oder App. Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints geht weiter zurück – bis zur ersten Recherche in KI-Tools. Es verbindet UX-Research mit Prompt-Analyse und KI-Visibility-Tracking. Du verstehst nicht nur, wie Nutzer deine Website verwenden, sondern auch mit welchem Wissen und welchen Erwartungen sie ankommen. Das ist entscheidend, weil heute 75% der B2B-Käufer einen vertriebsfreien Kaufprozess wünschen. Sie wollen sich selbst informieren – auch außerhalb deiner Touchpoints.

Ist das nicht nur ein Hype? Reicht klassisches Journey Mapping nicht aus?

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 89% der B2B-Käufer nutzen KI als Informationsquelle, Direct Traffic steigt durchschnittlich um 23% jährlich. Das sind messbare Veränderungen im Nutzerverhalten, kein Hype. Klassisches Journey Mapping zeigt dir nur noch 60-70% der echten Customer Journey. Du optimierst für Nutzer, die nicht mehr existieren – uninformierte First-Time-Visitors. Echte Nutzer kommen heute hochinformiert, haben bereits Alternativen verglichen und eine Präferenz entwickelt. Ohne diese Phase zu verstehen, investierst du in die falschen Touchpoints.

Was kostet ein Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoints?

Ein vollständiges Customer Journey Mapping mit KI-Touchpoint-Analyse kostet zwischen 3.500€ und 8.000€, abhängig von der Komplexität deiner Zielgruppen und Produkte. Das beinhaltet User Research, Prompt-Analyse, Wettbewerbs-Intelligence und die neuen Journey Maps mit Handlungsempfehlungen. Viele Kunden starten mit einem AI Visibility Audit für 1.500€, das bereits wichtige Journey-Insights liefert. Der ROI zeigt sich schnell: Bessere Content-Performance, höhere Conversion-Rates und effizientere Marketing-Investitionen. Ein Kunde konnte seine Akquisitionskosten um 35% senken, nachdem er seine Strategie an die echte Journey angepasst hatte.

Wie lange dauert die Analyse und Umsetzung?

Die Analyse dauert 2-4 Wochen, abhängig von der Anzahl deiner Buyer Personas und der Verfügbarkeit für User Interviews. Die Umsetzung der Empfehlungen ist dann deine Entscheidung – ich liefere eine priorisierte Roadmap mit Quick Wins und langfristigen Maßnahmen. Erste Optimierungen kannst du oft schon nach wenigen Tagen umsetzen, zum Beispiel Content-Anpassungen für hochinformierte Besucher. Komplexere UX-Changes oder neue Content-Formate brauchen naturgemäß länger. Das Wichtigste: Du behältst die Kontrolle und bist nicht von externen Dienstleistern abhängig.

Welche Daten und Tools brauche ich für die Analyse?

Grundsätzlich reichen Google Analytics, bestehende Personas und Zugang zu ein paar deiner Kunden für Interviews. Hilfreich sind auch CRM-Daten, Support-Tickets und bestehende User Research. Spezielle Tools sind nicht nötig – ich bringe meine eigenen Analyse-Tools mit. Wichtiger als perfekte Daten ist die Bereitschaft deines Teams, bestehende Annahmen zu hinterfragen. Oft sind die wertvollsten Insights qualitativ: Was sagen Kunden in Sales-Gesprächen über ihre Recherche? Welche Fragen stellen sie, die auf vorherige KI-Recherche hindeuten?

Praxisbeispiel aus einem eigenen KI-Produkt

Rawshot.ai

Wie eine klare Positionierung zur KI-Empfehlung führt

90 Tage

Rawshot.ai war im überfüllten AI-Image-Markt unsichtbar. Statt breiter zu werden, haben wir das Gegenteil gemacht: Spitze Positionierung auf Fashion-E-Commerce und eine programmatische SEO-Strategie, die jeden relevanten Kaufmoment besetzt. Das Ergebnis: KI-Systeme ordnen Rawshot jetzt klar ein – und empfehlen es.

Leads aus organischer + KI-getriebener Sichtbarkeit

Rawshot.ai
Okt 2025
0 Leads/Tag
Dez 2025
5 Leads/Tag
7/10
ChatGPT-Mentions
auf Ziel-Prompts
3-5
Leads pro Tag
von 0 gestartet
Top 3
Rankings
für Bottom-Funnel-Keywords

Was im AI Visibility Audit analysiert wurde:

  • Strategische Positionierung: Bewusste Entscheidung für Fashion-E-Commerce statt breiten Markt
  • Programmatische SEO-Kampagne: Templates für Vergleiche, Use-Cases und Alternativen
  • Bottom-Funnel-Fokus: Jede Seite beantwortet eine konkrete Kaufsituation
  • Keyword-Strategie mit Twist: SaaS-Keywords + Zielgruppen-Kontext für höhere Relevanz

"KI empfiehlt nicht den Größten, sondern den Passendsten. Wer einen semantischen Raum klar besetzt, wird zur offensichtlichen Wahl."

So arbeite ich mit eurem Team

Als Gründer weiß ich: Gute Zusammenarbeit entsteht nicht durch Prozesse, sondern durch klare Prinzipien. Diese drei Grundsätze bestimmen jede Zusammenarbeit – vom AI Visibility Audit bis zur Umsetzung.

Jannik Lindner bei einem AI Marketing Engineering Workshop

Integrität & Klarheit

Radikale Ehrlichkeit über Prioritäten, Grenzen und Wirkung. Wir arbeiten nicht auf Vanity-KPIs oder isolierte Marketing-Metriken hin, sondern auf messbare Umsatzrelevanz, strategische Klarheit und verteidigbare Sichtbarkeit in KI-Systemen.

Partnerschaft & Team-Integration

Ich arbeite nicht neben eurem Team, sondern mit ihm. Direkte Zusammenarbeit statt Übergaben, kurze Entscheidungswege statt Abstimmungsschleifen. Ziel ist es, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen für Führungskräfte einfacher zu machen.

Nachhaltiger Wert & Systemdenken

Kein einmaliges Projekt, kein Wissens-Lock-in. Alle Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie intern nutzbar bleiben: dokumentierte Systeme, klare Logiken und LLM-Readiness, die unabhängig von Personen, Tools oder einzelnen Kanälen funktioniert.

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