Intent Data: Warum die große Illusion im B2B-Marketing entlarvt werden muss

In der heutigen digitalen Welt gilt die Nutzung von Intent Data als wichtiger Hebel für B2B-Unternehmen, um potenzielle Kunden frühzeitig zu erkennen und zielgerichtet anzusprechen. Viele Marketing- und Vertriebsteams setzen große Hoffnungen in diese Technologien, da sie versprechen, Käufer zu identifizieren, noch bevor diese aktiv den Kontakt suchen. Doch hinter der glänzenden Fassade verbirgt sich eine Realität, die von Enttäuschungen, ineffizienten Vertriebsaktivitäten und hohen Kosten geprägt ist. Intent Data ist in vielen Fällen keine prädiktive Wissenschaft, sondern eine Illusion, die Unternehmen teuer zu stehen kommt und oft mehr Schaden als Nutzen anrichtet. Die Verlockung von Intent Data war groß: Firmen sollten angeblich vorhersehen können, welche Kunden in welcher Intensität an ihren Produkten interessiert sind.

Diese Datensätze, oft als High-Intent-Kontakte bezeichnet, werden von sogenannten AI-gestützten Modellen ausgewiesen und versprechen so eine Revolution in der Lead-Generierung. Doch aus der Praxis berichten zahlreiche Unternehmen von ernüchternden Ergebnissen. Die angeblich so vielversprechenden Leads bleiben häufig unbeantwortet, verstehen den Anbieter nicht oder sind bereits Kunden eines Wettbewerbers. Vertriebsteams sind frustriert, weil sie wertvolle Zeit in Kontakte investieren, die sich als nicht existent oder irrelevante Interessenten herausstellen. Der Grund für diese Diskrepanz liegt in der Funktionsweise und Herkunft der Intent Data.

Die sogenannten Hersteller und Anbieter agieren häufig als Mittelsmänner, welche die Daten nicht selbst generieren, sondern bestehende Engagement-Daten aus verschiedensten Quellen sammeln und an ihre Kunden zurückverkaufen. Die Verhaltensdaten, wie Webseitenbesuche, Downloads oder Interaktionen auf Social-Media-Plattformen, entstammen dabei oft den eigenen Marketingmaßnahmen der Unternehmen. Mit anderen Worten: Unternehmen zahlen viel Geld, um an ihre eigenen Daten wieder heranzukommen – gut verpackt in Form von „neuen“ Insights. Diese Praxis führt zu einem Teufelskreis. Der Vertrieb jagt den als hochwahrscheinlich gekennzeichneten Interessenten hinterher und verursacht damit wiederum neue Interaktionen, die wiederum von den Intent Data Anbietern als Bestätigung für ihre Modelle genutzt werden.

So entsteht eine Art Selbstbestätigung, die jedoch keinerlei echte Kaufabsicht widerspiegelt, sondern die bereits existierenden Kontakte künstlich aufbläht und pseudopräzise Prognosen simuliert. Dieser Prozess kann als eine Form von Datenwäscherei bezeichnet werden, die Unternehmen in eine Abhängigkeit von teuren Plattformen führt. Was diese Problematik verschärft, ist der hohe falsche-positiv-Anteil, der in der Praxis weit über 80 Prozent liegt. Das bedeutet, dass die überwiegende Mehrheit der als „kaufbereit“ markierten Accounts am Ende niemals einen Abschluss bringt. Für die Sales Development Representatives (SDRs) bedeutet das eine hohe Zeitverschwendung und frustrierende Kaltakquise, bei der die Interessenten oft nicht einmal wissen, wer der Anbieter ist.

Auf der Marketingseite führt das zu Fehlinvestitionen, da Budgets in Retargeting-Kampagnen fließen, die letztlich keine tatsächliche Conversion erzeugen. Zudem bildet die Verwendung von Intent Data eine falsche Sicherheit bei Führungskräften und Marketingverantwortlichen. Die vermeintlich datengetriebene Strategie schafft eine Illusion von Kontrolle über den Markt und der Buyer Journey. Die Zahlen im Reporting sehen auf den ersten Blick gut aus, insbesondere wenn Pipeline-Daten und Deals mit Intent-Konten korreliert werden. Doch bei genauerer Analyse wird deutlich, dass viele dieser Abschlüsse ohne den Einfluss von Intent Data zustande kamen und diese nur nachträglich für die Attribution genutzt werden, um den Wert der Investition zu rechtfertigen.

Dies führt dazu, dass Unternehmen die Verträge verlängern, obwohl die Effektivität in der Praxis fehlt. Ein weiterer kritischer Punkt ist der Mangel an Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Modelle, wie viele Anbieter ihre Scoring-Algorithmen nicht offenlegen oder erklären. Das Fehlen unabhängiger Validierungen und wissenschaftlicher Studien zu den tatsächlichen Erfolgsraten erschwert es Unternehmen, echte Wirksamkeit zu beurteilen. Stattdessen bewegen sich Anbieter in einem grauen Bereich zwischen Marketingversprechen und einer Realität, die von statistischen Fehlern und Fehlinterpretationen geprägt ist. Die statistischen Schwächen liegen vor allem in der Überanpassung der Modelle an historische Daten.

Diese sogenannten Overfitting-Effekte führen dazu, dass Vorhersagen nur in Rückbetrachtung glaubhaft wirken, im dynamischen und wandelbaren Marktumfeld aber scheitern. Dazu kommt, dass Intent Signale im Zeitverlauf an Relevanz verlieren (Probability Decay), sodass vergangene Engagements nur bedingt Auskunft über aktuelle Kaufabsichten geben. Diese Effekte werden von Anbietern meist nicht kommuniziert, was zu weiterem Vertrauensverlust führt. Auch klassische Fallstricke wie Simpson’s Paradoxon sind relevant. Das heißt, dass innerhalb unterschiedlicher Kundensegmente Trends unterschiedlich verlaufen und durch eine unzureichende Segmentierung die prognostische Aussagekraft erheblich verwässert wird.

Außerdem führt ein Missverständnis der bayesschen Wahrscheinlichkeit dazu, dass Engagements überschätzt werden – nämlich indem nicht berücksichtigt wird, wie viele der Interessenten tatsächlich nicht kaufen. Die Rolle von CRM-Systemen und deren Schnittstellen zu Intent Data Netzwerken ist ebenfalls kritisch zu betrachten. Oft werden interne Kundendaten unbewusst an externe Datenplattformen weitergegeben, die diese Informationen anonymisiert sammeln, anreichern und im Markt weiterverkaufen. Damit entsteht eine komplexe Wechselwirkung, bei der Unternehmen letztlich für den Zugriff auf ihre eigenen Daten bezahlen oder im schlimmsten Fall Wettbewerber mit diesen Informationen versorgt werden. Die vollständige Rückholung und Kontrolle dieser Daten ist praktisch unmöglich, wodurch sich ein permanenter Kreislauf ergeben kann.

Die Integration von Analystenfirmen wie Gartner, Forrester und IDC verstärkt das Problem. Diese Organisationen betreiben selbst eine Art Datenwäschefabrik, indem sie Informationen aus Vendoren-Briefings, Marktforschung und CRM-Daten sammeln, aggregieren und an andere Marktteilnehmer verkaufen. Ihre sogenannten Magic Quadrants oder Markt-Wellen sind weniger objektive Bewertungen, sondern oft stark von der Teilnahme und Investition der gelisteten Unternehmen abhängig. Das führt zu einem Pay-to-Play-Modell, das eher einer erzwungenen Branchensteuer ähnelt als einer neutralen Orientierungshilfe. Für Unternehmen entsteht daraus ein Teufelskreis der Abhängigkeit und Angst.

Niemand möchte auf Intent Data verzichten, aus Sorge, im Wettbewerb den Kürzeren zu ziehen oder den Eindruck zu erwecken, hinter der Konkurrenz zurückzubleiben. Gleichzeitig können viele Verantwortliche den tatsächlichen Wert nicht belegen und sind in ständiger Rechtfertigungsschleife, um Marketingbudgets zu sichern. Der Weg aus dieser Situation ist schwierig, denn das Eingeständnis eines Fehlschlags wird oft als Makel empfunden und strategische Umorientierungen sind mit hohem Aufwand verbunden. Alles in allem zeigt sich: Intent Data ist weit weniger ein Wundermittel als vielmehr eine teure Illusion, die vorhandene Datenströme dreht, anreichert und unter neuen Labels verkauft. In vielen Fällen rettet sie Betroffene vor der Offenlegung tatsächlicher Probleme oder unzureichender Vertriebs- und Marketingstrategien, indem sie eine trügerische Erfolgsmeldung erzeugt.

Sie bindet Ressourcen in Maßnahmen, die eher große Streuverluste mit sich bringen, und führt so zu ineffizienter Nutzung wertvoller Budgets. Um die Wende einzuleiten, sollten Unternehmen unabhängige Prüfungen und Datenanalysen durchführen, um tatsächliche Conversion-Raten von Intent-Signalen zu ermitteln. Transparenz bei Anbietern und ein kritischer Umgang mit vorgespiegelten Versprechen sind essenziell. Ebenso sollten Firmen Investitionen verstärkt in eigene Marktforschung, fundierte Buyer-Personas-Entwicklung und nachhaltige Kundenpflege lenken, anstatt blind auf externe, nicht nachvollziehbare Scoring-Modelle zu setzen. Nur wer sich von der Abhängigkeit löst, kann wieder echte Kontrolle zurückgewinnen.