BERICHT

Modern Marketing Data Stack 2026

Wie Marketingteams in einer KI-basierten Welt zu Treibern des Wandels werden

Unser neuer Bericht analysiert die Evolution des MarTech-Ökosystems:

KI ist allgegenwärtig: Agentic AI verspricht, Workflows radikal zu transformieren.
Datenschutz im Wandel: Die Balance zwischen Targeting und Datenschutz verschiebt sich erneut.
Datengravitation: Die Anziehungskraft von Daten wirkt weiterhin als positiver Treiber für MarTech-Innovationen.

Der Aufbruch zurEnd-to-End-KI

KI durchdringt den MarTech-Stack vollständig. Im nächsten Schritt werden isolierte Prozesse vernetzt, damit autonome Agents direkt Maßnahmen ergreifen können. Unternehmen optimieren derzeit ihre Datenbasis und GenAI-Tools der ersten Generation, um sich auf das Zeitalter der Agentic AI vorzubereiten:

Kreativität trifft Performance: Verbesserte kreative KI-Funktionen benötigen eine starke Grundlage aus Performancedaten.
Multimodale Vereinheitlichung: Neue KI-Modelle nutzen Text, Bild, Video, Sprache und sogar Gameplay, um Botschaften über alle Kanäle und Formate hinweg konsistent zu gestalten.
Messung neu gedacht: Im KI-Zeitalter sind Multi-Modell-Ansätze nötig, um neue Datensilos und Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern zu vermeiden.

Agentic AI steht vor der Tür – Technologie und Marketingteams entwickeln sich Schritt für Schritt weiter.

Neue Perspektiven, Neuer Stack

Bisher konzentrierte sich der Modern Marketing Data Stack oft auf Anbieter und deren Wertversprechen. In diesem Jahr verschiebt sich der Fokus: Wir blicken auf die konkreten Ziele von Marketingteams und deren tägliche Arbeit.

Ein neues technisches Ökosystem entsteht:

„Build vs. Buy“ war gestern: Marketingteams gestalten ihre Daten-, KI- und Architekturstrategien individuell und kombinieren nahtlos selbst entwickelte mit gekauften Tools.
Neue Kategorie „Data Collaboration“: Marketingteams wollen ihre Daten besser monetarisieren und dabei die volle Kontrolle behalten – das spiegelt sich im Stack wider.
LLMs als fester Bestandteil: Large Language Models haben ihren Platz im Stack gefunden und ermöglichen leistungsstarke, einzigartige Anwendungsfälle.
Die Grundlage: Eine einheitliche, sichere KI- und Datengrundlage liefert entscheidende Erkenntnisse und ermöglicht echte Zusammenarbeit im gesamten Marketing-Ökosystem.

Lernen Sie in diesem Bericht den weiterentwickelten MarTech-Stack und die Pionier-Anbieter dieses Bereichs kennen.

Datengravitation:Das Fundament des MMDS

„Datengravitation“ – der Trend, Unternehmensdaten auf einer einheitlichen Plattform zu zentralisieren statt in Silos zu verwalten – ist der Schlüssel zu erfolgreichen Kampagnen. Das Ergebnis sind neue Chancen und maximale Agilität:

Modulare Stacks: Marketingteams gewinnen Flexibilität und Kontrolle, ohne sich langfristig an einzelne Anbieter zu binden (Vendor Lock-in).
Reaktionsschnelligkeit: Besonders im schnelllebigen KI-Zeitalter müssen Marketingteams bei neuen Anforderungen sofort auf spezialisierte Lösungen umsteigen können.
Evolution der CDPs: Da Daten zentral gespeichert sind, entwickeln sich Customer Data Platforms (CDPs) zu Orchestrierungsebenen, die eng mit Customer-Engagement-Plattformen verzahnt sind.

Mit einer zentralen Datengrundlage erhalten Marketingteams eine 360°-Sicht auf ihre Kund:innen – für präzisere Personalisierung und schnellere, intelligentere Entscheidungen.

Datenschutzschafft Vertrauen

Ein entscheidender Faktor bleibt: Trotz immer besserer Technologien sind Verbraucher:innen sensibel, was die Nutzung ihrer persönlichen Daten angeht. Marketingteams müssen diverse Herausforderungen meistern: Cookies und Fingerprinting:

Drittanbieter-Cookies sind noch immer relevant, während digitales Fingerprinting ein Comeback erlebt.
Komplexe Regulierung: Die Rechtslage ist unübersichtlich, da Regionen und Länder unterschiedliche Datenschutzansätze verfolgen.
Interne Datenschätze: Interne Daten – insbesondere unstrukturierte – rücken in den Fokus.

Um mit leistungsstarken Technologien Kundenbeziehungen zu stärken, braucht es den richtigen Mix aus Personalisierung, Innovation und verantwortungsvollem Umgang mit Daten.

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Methodik

Das Ziel dieser Untersuchung bestand darin, Technologien zu ermitteln, die innerhalb von Snowflake einen erheblichen, aktiven Kundenstamm aufbauen konnten. Die Studie erstreckte sich über einen Zeitraum von 12 Monaten, der dem Snowflake-Geschäftsjahr 2025 vom 1. Februar 2024 bis zum 31. Januar 2025 entsprach, und wertete Nutzungsdaten und damit verbundene Trends von über 11.100 Snowflake-Kunden aus. Der Prozess verlief dabei wie folgt:

Ermittlung der Technologien im Marketing Data Stack

Wir haben untersucht, wie aktive Snowflake-Kunden während des Analysezeitraums Marketingtechnologien verwendet haben.
Aktive Kunden wurden definiert als Unternehmen, die folgende Kriterien erfüllen:
- Sie hatten entweder einen Kapazitäts- oder einen On-Demand-/Self-Service-Vertrag mit einem gültigen Enddatum.
  - Sie haben im letzten Jahr Umsatz für Snowflake generiert.

Damit Technologien für unsere Analyse berücksichtigt wurden, mussten sie die folgenden Kriterien erfüllen:
- Die für jede bewertete Kategorie in Betracht kommenden Technologien mussten aktive Mitglieder des Snowflake Partner Network (SPN) sein, eine vergleichbare Vereinbarung mit Snowflake haben oder Snowflake-Marketplace-Anbieter sein und den entsprechenden Marketplace-Geschäftsbedingungen zugestimmt haben.
Die in der Kategorie „Large Language Models (LLMs)“ genannten Unternehmen repräsentieren Anbieter mit LLMs, die über Snowflake Cortex AI in der Snowflake AI Data Cloud verfügbar sind, und wurden von Snowflake nicht für den Modern Marketing Data Stack bewertet.
Anbieter in der Kategorie „Marketing-Cloud“ wurden anhand verschiedener Faktoren bewertet, darunter die Snowflake-Nutzung und ihre Präsenz in der Branche und in Customer Marketing Data Stacks.

Kategorisierung der Technologien nach ihrer Snowflake-Nutzungsart

Da Snowflake seine Plattformfunktionen konstant weiter verbessert und verschiedene Modelle für die Anwendungsbereitstellung anbietet, integrieren Anbieter die AI Data Cloud auf unterschiedliche Weise und für verschiedene Zwecke. Um die Marktführerschaft und den Grad der Akzeptanz aus Sicht des Kundenstamms zu bewerten, wurden bestimmte Metriken angewandt, die auf der Art der Nutzung in Snowflake basieren. Bei der Analyse wurde Folgendes berücksichtigt:

Technologien, die die Snowflake-Workloads für Datenintegration, -analyse und -umwandlung nutzen
Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um andere Produktangebote zu integrieren als Data-Collaboration-Lösungen
Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um ein Data-Collaboration-Angebot bereitzustellen, das der Kategorie „Collaboration“ in diesem Bericht zugeordnet ist

Ermittlung wichtiger Metriken zur Messung des Erfolgs von Marketingtools

Um den Erfolg der Marketingtools in den einzelnen Stack-Kategorien genau zu messen, wurden spezifische Metriken analysiert, die darauf basieren, wie die Partnertechnologien Snowflakes Funktionen genutzt haben.

Metriken für Technologien, die die Snowflake-Workloads für Datenintegration, -analyse und -umwandlung nutzen:
- Gesamtzahl aktiver Kunden, die die Technologie verwenden
- Gesamter Credit-Verbrauch durch die Technologie auf Snowflake
- Prozentuales Wachstum beider Kategorien im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum

Metriken für Technologien, die die Collaboration-Funktionen von Snowflake nutzen, um andere Produktangebote als Data-Collaboration-Lösungen zu integrieren:
- Die Gesamtzahl der Stable Edges, die die Technologie enthalten. Stable Edges sind die laufenden Beziehungen zwischen Datenanbietern und Datennutzern. Ein Stable Edge ist definiert als ein Data Share, der zu mindestens 20 Transaktionen geführt hat, bei denen Rechenressourcen genutzt wurden, wobei diese Nutzung in zwei aufeinanderfolgenden dreiwöchigen Zeiträumen zu ausgewiesenen Produktumsätzen geführt hat (mit mindestens 20 Transaktionen je Zeitraum).

Metriken für Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um ein Data-Collaboration-Angebot bereitzustellen, das der Kategorie „Collaboration“ in diesem Bericht zugeordnet ist:
- Die Gesamtzahl der Stable Edges, die die Technologie enthalten.
- Der gesamte Credit-Verbrauch wird durch die Data Shares bestimmt, die die Technologie auf Snowflake nutzt.
- Die Gesamtzahl eindeutiger Nutzender der Data-Collaboration-Technologie, definiert als mindestens ein Stable Edge, der zwischen Anbieter und Nutzenden eingerichtet wurde.

Analyse der Wachstumszahlen

Wir haben alle Kapazitäts- und Self-Service-Kunden berücksichtigt, die am 1. Februar 2024 aktiv waren und im darauffolgenden 1-Jahres-Zeitraum positive Umsätze für Snowflake generiert haben. Die prozentualen Wachstumszahlen spiegeln wider, inwiefern die Nutzung der Tools in den einzelnen Kategorien im 12-Monats-Zeitraum zwischen 1. Februar 2024 und 31. Januar 2025 gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum zugenommen hat. Mit dieser Methodik wollten wir ein klares Bild der Technologien vermitteln, die bei der Snowflake-Kundschaft gut ankommen.

Entwicklung eines Durchdringungsindex für Snowflake-Technologien

Wir haben einen Index entwickelt, der die Marktdurchdringung und den Nutzungsgrad von Technologien anhand ihrer Interaktion mit Snowflake veranschaulicht. Die Berechnung erfolgt über gewichtete Kriterien, die auf die verschiedenen Snowflake-Nutzungsarten zugeschnitten sind:

Technologien, die die Snowflake-Workloads für Datenintegration, -analyse und -umwandlung nutzen:
- Breite (40 %): Gesamtzahl aktiver Kunden, die die Technologie im untersuchten 12-Monats-Zeitraum auf Snowflake genutzt haben
- Tiefe (40 %): Gesamter Credit-Verbrauch der Technologie auf Snowflake während des untersuchten 12-Monats-Zeitraums
- Wachstum von Breite und Tiefe:
  - (10 %) Prozentuales Wachstum der Gesamtzahl aktiver Kunden, die die Technologie im untersuchten 12-Monats-Zeitraum genutzt haben, gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum
  - (10 %) Prozentuales Wachstum des Credit-Verbrauchs durch die Technologie im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum

Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um andere Produktangebote als Data-Collaboration-Lösungen zu integrieren:
- Breite (40 %): Gesamtzahl von Stable Edges der Technologie auf Snowflake im untersuchten 12-Monats-Zeitraum
- Tiefe (40 %): Gesamter Credit-Verbrauch der Technologie auf Snowflake während des untersuchten 12-Monats-Zeitraums
- Wachstum von Breite und Tiefe:
  - (10 %) Prozentuales Wachstum der Gesamtzahl von Stable Edges der Technologie auf Snowflake im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum
  - (10 %) Prozentuales Wachstum des Verbrauchs durch die Technologie im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum
Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um ein Data-Collaboration-Angebot bereitzustellen, das der Kategorie „Collaboration“ in diesem Bericht zugeordnet ist:
- Breite (40 %): Gesamtzahl von Stable Edges der Technologie auf Snowflake im untersuchten 12-Monats-Zeitraum
- Tiefe (40 %): Gesamter Credit-Verbrauch der Technologie auf Snowflake während des untersuchten 12-Monats-Zeitraums
- Wachstum von Breite und Tiefe:
  - (10 %) Prozentuales Wachstum der Gesamtzahl von Stable Edges der Technologie auf Snowflake im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum
  - (10 %) Prozentuales Wachstum des Verbrauchs durch die Technologie im untersuchten 12-Monats-Zeitraum gegenüber dem vorherigen 12-Monats-Zeitraum
Technologien, die die Collaboration-Workloads von Snowflake nutzen, um ein Data-Collaboration-Angebot bereitzustellen, das der Kategorie „Collaboration“ in diesem Bericht zugeordnet ist:
- Breite (70 %):
  - (40 %): Gesamtzahl von Stable Edges der Technologie auf Snowflake im untersuchten 12-Monats-Zeitraum
  - (30 %): Anzahl der Nutzenden, die über die vom Anbieter angebotene Technologie integriert sind
- Tiefe (30 %): Gesamter Credit-Verbrauch der Technologie auf Snowflake während des untersuchten 12-Monats-Zeitraums
  - Dieser Index bietet eine umfassende Übersicht der Marktreichweite und des Nutzungsgrads der Technologie im Snowflake-Ökosystem.

Ranking/Auswahl der Marketingtechnologien von 1 bis N, wobei die niedrigere Zahl (Ranking) positiver ist. Kombination der gesamten Technologieliste über beide Gruppen hinweg und Normalisierung dieser Rangliste zwischen 0 und 100. (Ein Ergebnis von 100 würde bedeuten, dass die Technologie bei jeder Metrik den ersten Platz einnimmt.)

Die führenden Lösungen repräsentieren die Top-Technologien mit dem höchsten Index in jeder Kategorie. Wir identifizieren Anbieter als führend, wenn sie folgende Kriterien erfüllen:
- Alle Kategorien bis auf Collaboration:
  - Top 3 in ihrer Kategorie
  - Oder ein Technologieindex innerhalb von 87 % des durchschnittlichen Index der drei wichtigsten Anbieter ihrer Kategorie
- Kategorie „Collaboration“:
  - Top 3 in ihrer Kategorie
  - Oder ein Technologieindex innerhalb von 94 % des durchschnittlichen Index der drei wichtigsten Anbieter ihrer Kategorie
„Lösungen mit Potenzial“ wurden aufgrund ihrer starken Position und zusätzlicher Faktoren ausgewählt, darunter eine starke Marktdynamik in jüngster Zeit, innovative Technologien oder innovative Ansätze mit Snowflake oder eine in jüngster Zeit unter Beweis gestellte hohe Kundenkompetenz.