Mit Blick auf die Shift/CX AI Experience Orchestration Konferenz am 22. Oktober beschäftigen wir uns seit einigen Monaten mit der Frage, was sich hinter dem Begriff Experience Orchestration tatsächlich als neue Steuerungsaufgabe herausbildet. Die Konferenz setzt genau an der Architektur zwischen Daten, Content, Commerce und Automation an: Kontext verstehen, Entscheidungen treffen und diese operativ über unterschiedliche Systeme ausführen.

In unseren bisherigen Beiträgen haben wir vor allem die strukturellen Voraussetzungen diskutiert. In „Martech im Wandel, Teil 2: Warum Experience Orchestration scheitert“ haben wir Experience Orchestration als Verbindung bislang getrennter Marketing- und Service-Logiken beschrieben. Mit „Die vierte Modalität“ und unserer Diskussion zur Agentic Experience haben wir anschließend herausgearbeitet, dass mit Consumer Agents noch eine weitere Interaktionslogik hinzukommt.

Inzwischen lässt sich aber auch auf Anbieterseite deutlicher erkennen, dass sich der Markt neu sortiert.

Dabei entsteht nicht über Nacht eine komplett neue Softwarekategorie. Vielmehr verschiebt sich der Mittelpunkt bestehender Orchestration-Märkte.

Das alte Orchestration-Segment kommt aus Marketing und Interaction Management

Der etablierte Ausgangspunkt liegt in Marketing Automation, Multichannel Marketing Hubs, Real-Time Interaction Management und Journey Orchestration.

Gartners Magic Quadrant for Multichannel Marketing Hubs 2025 betrachtet Plattformen, die Interaktionen über unterschiedliche Geräte und Kanäle orchestrieren, ausführen und messen. Der Markt umfasst unter anderem Adobe, Airship, Bloomreach, Braze, Cordial, Insider, Iterable, MoEngage, Optimove, Salesforce und SAP. Im Mittelpunkt stehen Profile, Personalisierung, Journey- und Campaign Management sowie kanalübergreifende Ausführung.

Forresters Real-Time Interaction Management geht seit längerem einen Schritt weiter. Die aktuelle Forrester Wave für RTIM betrachtet unter anderem Adobe, Braze, HCLSoftware, Pegasystems, Salesforce, SAS und Teradata. RTIM verbindet Customer Recognition, Kontext und Historie, Real-Time Decisioning, integrierte Touchpoints und kontinuierliche Optimierung.

Diese Systeme sind längst mehr als klassische Kampagnentools. Trotzdem bleibt ihr historischer Ausgangspunkt sichtbar: Sie entscheiden überwiegend darüber, welche bekannte Option einem Kunden wann und über welchen Kanal angeboten oder ausgespielt wird.

Adobe beschreibt das beispielsweise für den Journey Optimizer sehr konkret als Cross-Channel Journey mit Decisioning: An einem Journey-Knoten bewertet das System den aktuellen Profilkontext und wählt daraus dynamisch Kanal, Content oder Offer.

Auch Braze beschreibt seine aktuelle Next-Best-Experience-Logik als Kombination aus Daten-, Decisioning-, Journey-Orchestration- und Delivery-Layer. Der Entscheidungsraum erweitert sich damit bereits vom einzelnen Angebot auf Kanal, Zeitpunkt, Content und Frequenz.

Das bisherige Segment entwickelt sich also weiter. Der nächste Schritt geht aber über bessere Marketing-Aussteuerung hinaus.

Das neue Experience-Orchestration-Segment verschiebt das Steuerungsobjekt

Für unsere Shift/CX-Einordnung liegt der entscheidende Unterschied im Steuerungsobjekt.

Diese Gegenüberstellung ist unsere Marktinterpretation, keine bestehende Analystenkategorie. Sie beschreibt aber ziemlich gut, was sich derzeit in unterschiedlichen Produktsegmenten beobachten lässt.

Salesforce positioniert seine Personalisierungs- und Decisioning-Logik beispielsweise zunehmend abteilungsübergreifend. Echtzeitentscheidungen sollen nicht nur Marketing, sondern auch Vertrieb, Service, Commerce und Loyalty mit einer gemeinsamen Datenbasis verbinden. Mit Agentforce kommen Agents hinzu, die auf diesen Kontext zugreifen und Aktionen innerhalb unterschiedlicher Anwendungen ausführen können.

Medallia Experience Orchestration verbindet Journey Intelligence mit Real-Time Next Best Experience. Journey-Kontext, Feedback, Verhalten und Profile sollen unmittelbar in die Auswahl und Ausführung geeigneter Interaktionen einfließen. Die operative Reaktion kann dabei auch Updates in angebundenen Systemen umfassen.

Auf der Service-Seite formuliert Genesys Journey Orchestration die Steuerungsaufgabe inzwischen deutlich über das klassische Contact Center hinaus. Journey Orchestration koordiniert Self-Service, menschliche Unterstützung und proaktive Interaktion in Echtzeit auf Basis von Verhalten und Intent.

NiCE kommt von einer anderen Seite auf dieselbe Problemstellung zu. Die aktuelle Plattformstrategie verbindet Kunden-Intent, AI Agents, Menschen, Workflows, Daten und operative Systeme. Entscheidungen sollen damit nicht nur Kommunikationsmaßnahmen auslösen, sondern auch Prozesse und Aufgaben anstoßen.

Das Steuerungsobjekt verschiebt sich damit schrittweise von der Frage

„Welche Botschaft spielen wir jetzt aus?“

zu

„Was muss in dieser Kundensituation als Nächstes passieren – und welche Ressource führt es aus?“

Der Markt wächst aus mehreren bisherigen Kategorien zusammen

Gerade deshalb ist Experience Orchestration derzeit schwierig als eine einzelne bestehende Softwarekategorie zu fassen.

Aus dem Martech- und RTIM-Markt kommen laut der aktuellen Forrester-Einordnung zu Real-Time Interaction Management Anbieter wie Adobe, Braze, Pega, Salesforce, SAS, Teradata und HCLSoftware mit Echtzeit-Decisioning, Next Best Action beziehungsweise Next Best Experience und Cross-Channel-Ausführung.

Aus dem Journey-Analytics- und Journey-Orchestration-Markt kommen unter anderem Adobe, Alterian, CallMiner, CSG, Engage Hub, inQuba, Joulica, Medallia und Woopra. Gartner beschreibt den 2026 neu gefassten Markt Customer Journey Analytics & Orchestration über Real-Time Analysis, Prioritization und Orchestration und berücksichtigt darüber hinaus Fähigkeiten von Journey Mapping über Outcome Management bis zu Governance und End-to-End CX Management.

Daneben erweitern Customer-Service- und CX-Plattformen ihre Steuerungslogik. Genesys spricht von Experience Orchestration über Menschen und AI hinweg, während NiCE Intent, AI Agents, Workflows und operative Systeme enger verbindet.

Und darüber entsteht zunehmend eine agentische Koordinationsschicht. Adobe verbindet mit dem CX Enterprise Coworker Real-Time CDP, Customer Journey Analytics, Journey Optimizer und weitere Werkzeuge über zielorientierte Agenten-Workflows. SAS erweitert Customer Intelligence 360 mit spezialisierten Agents für Audience Management, Journeys, Decisioning und Execution. Salesforce verbindet über Agentforce Sales, Service, Commerce und Marketing mit agentischer Ausführung.

Wir sehen deshalb weniger die Entstehung eines einzelnen neuen Produktmarktes als eine Konvergenzzone mehrerer bislang getrennter Märkte.

Genau das macht den Experience-Orchestration-Markt für uns aktuell interessant.

Mehr Decisioning löst aber nicht automatisch das Kundenproblem

Die Anbieterentwicklung beantwortet zunächst eine Architekturfrage: Daten, Decisioning und Execution rücken näher zusammen.

Sie beantwortet noch nicht die Frage, ob die daraus getroffenen Entscheidungen tatsächlich zur Kundensituation passen.

Hier setzt die Kritik von Graham Hill an. Wir haben ihn gefragt, ob Real-Time Orchestration den strukturellen Konflikt zwischen standardisierten, kosteneffizienten Prozesspfaden und der tatsächlichen Varietät von Kundensituationen lösen kann.

Seine Antwort:

Ashby’s Law of Requisite Variety say that the breadth and depth of your solution needs to max the breadth and depth of the market is serves. The more variety you serve in the market, the higher your Ashby costs. Serving the wrong customers is the origin of the 15-20% of customers that destroy value for most companies. Creating predetermined product pathways reduces the variety you provide and helps reduce operating costs. But it comes with a different cost, namely, poor quality service, where customers must work around product pathways that don't fit their needs to get their jobs done. Poor quality service reduces the 3Rs of retention, repurchase and recommendation. The business challenge is balancing them so that enough customers get the help they need whilst not running up exorbitant costs. Real-time orchestration of a product pathway doesn't help much as the interactions in it are largely fixed and can only be adapted at the edges. For RTO to really work, it needs access to the same contextual data that it is missing and is unlikely to get access to in the future.

Der theoretische Ausgangspunkt ist belastbar. W. Ross Ashbys Law of Requisite Variety besagt vereinfacht, dass ein regulierendes System genügend eigene Varietät benötigt, um die Varietät der Situationen beherrschen zu können. In seiner „Introduction to Cybernetics“ formuliert Ashby diesen Zusammenhang mit dem bekannten Satz „only variety can destroy variety“.

Hills Übertragung auf Customer Journeys ist seine analytische Anwendung dieses Prinzips. Und genau darin steckt für Experience Orchestration eine relevante Frage.

Ein Decisioning-System kann nur zwischen Handlungen auswählen, die ihm zur Verfügung stehen.

Wenn ein Unternehmen fünf Angebote, vier Kommunikationskanäle und drei standardisierte Servicepfade besitzt, kann auch ein hochentwickeltes Real-Time Decisioning zunächst nur innerhalb dieses Handlungsraums optimieren.

Mehr Intelligenz erzeugt nicht automatisch mehr operative Lösungsvarietät.

Die im O-Ton genannte Größenordnung von 15 bis 20 Prozent wertvernichtender Kunden behandeln wir dabei als Hills Einschätzung und nicht als allgemeingültige branchenübergreifende Kennzahl.

Das neue Orchestration-Segment braucht einen größeren Action Space

Entsprechend verschiebt sich auch die Anbieterfrage.

Im klassischen Marketing-Orchestration-Modell besteht der Action Space beispielsweise aus Angeboten, Messages, Creatives, Zeitpunkten und Kanälen.

Braze beschreibt diese Logik für seine Decisioning Engine sehr transparent: Das System erzeugt einen Pool zulässiger Optionen und priorisiert anschließend diejenige, die das definierte Ergebnis voraussichtlich am besten unterstützt.

Pega Customer Decision Hub arbeitet ebenfalls mit Next Best Actions und bewertet mögliche Handlungen gegen Kundenkontext und Unternehmensziele. Der mögliche Output reicht dabei über Marketingangebote hinaus und kann auch Service- oder Retention-Schritte umfassen.

Je weiter Experience Orchestration aber über Marketing hinausgreift, desto breiter muss der Action Space werden.

Dann gehören dazu nicht nur Content und Angebote, sondern beispielsweise Serviceaktionen, Vertragsänderungen, Commerce-Funktionen, Workflow-Schritte, menschliche Bearbeitung oder agentische Prozessausführung.

Genau hier treffen Experience Orchestration und Agentic AI aufeinander.

Agentic AI kann Orchestration erweitern – aber auch schlechte Logiken skalieren

Graham Hill sieht darin gleichzeitig ein Risiko.

Auf unsere Frage, wo für 2026/27 die größere Gefahr liegt – bei einer weiterhin isolierten Journey-Intelligence-Schicht oder bei einer zu kleinteiligen Real-Time-Orchestration –, antwortet er:

There are a number of risks that journey intelligence and real-time orchestration face in the coming year. The first risk is that they will be applied because they can, not because they should. We already see this in excessive customer service automation and decreasing confidence and willingness to interact with an automated chatbot. Rather than being implemented, as Taiichi Ohne, (the creator of the Toyota Production System), to first make things easier for the user, then faster and only then cheaper for the operator, most companies have gone straight to cost-cutting, missing out the earlier steps, and then wonder why customers don't want to use them. The second risk is that AI tools will be used to do more of what companies already do, even if it is damaging. the use of AI to create hyper-personalised communications is a good example. There is scant evidence that customers find this kind of personalisation useful, indeed, many say they find it confusing. And it flies in the face of everything we learned from Binet & Field's work on marketing effectiveness too. There is one final risk that we need to consider. Companies regularly fail their customers. And customers now have access to the same AI tools that companies do. As Katja Forbes describes in her book 'Machine Customers' customers are increasingly creating their own AI tools to deal with companies (and their tools). It is still early days for customer sovereign AI, but the signs of its growth are there for all to see.

Auch hier lohnt eine Differenzierung.

Für die Skepsis gegenüber überzogener Customer-Service-Automatisierung gibt es aktuelle Unterstützung. Gartner berichtete im September 2026, dass nach einer schlechten Chatbot-Erfahrung nur 27 Prozent der Befragten bereit wären, denselben Kanal erneut zu nutzen. Gleichzeitig halten 87 Prozent den Zugang zu einem menschlichen Agenten für wesentlich, wenn Unternehmen GenAI im Service einsetzen. Gartner warnt deshalb ausdrücklich vor sogenannten „containment traps“.

Bei Personalisierung ist die Evidenz dagegen weniger eindeutig als Hills O-Ton. Eine BCG-Studie mit 23.000 Konsument:innen zeigt eine hohe grundsätzliche Akzeptanz personalisierter Experiences, insbesondere wenn sie konkreten Wert, Komfort oder Convenience schaffen. Gleichzeitig hatten zwei Drittel der Befragten bereits mindestens eine negative personalisierte Erfahrung, die zum Abbruch einer Interaktion führte.

Das Problem ist deshalb weniger Personalisierung an sich als falscher Kontext, schlechte Ableitungen und eine Optimierung, die Unternehmensziele mit Kundenrelevanz verwechselt.

Genau hier liegt die Verbindung zurück zu Hill.

Consumer Agents verändern zusätzlich, wer eigentlich orchestriert

Der letzte Punkt seiner Antwort öffnet eine weitere Ebene: Kund:innen erhalten zunehmend eigene agentische Werkzeuge.

Diese Entwicklung haben wir bei Shift/CX bereits ausführlicher in „Die vierte Modalität: Wie Consumer Agents Experience Orchestration verändern“ und in „Agentic Experience in der Praxis“ diskutiert.

Sie ist 2026 aber nicht mehr rein konzeptionell. Mastercard hat im Mai in Deutschland eine authentifizierte agentische Transaktion durchgeführt, bei der ein KI-Agent im Auftrag eines Kunden ein Event suchte, auswählte, buchte und bezahlte. Weitere Payment-Anbieter testen beziehungsweise operationalisieren ähnliche Modelle.

Technische Machbarkeit und breite Kundenadoption dürfen dabei noch nicht gleichgesetzt werden. Eine aktuelle Mastercard/GfK-Erhebung zu KI-Agenten im Alltag zeigt zwar Offenheit für KI-gestütztes Shopping und delegierte Zahlungen, aber noch keinen flächendeckenden Übergang zu autonom handelnden Consumer Agents.

Für Mark Smith verändert genau diese Entwicklung die Aufgabe der Experience Orchestration.

Auf unsere Frage, wie Consumer Agents das Verhältnis zwischen Journey Intelligence und Real-Time Orchestration verändern, antwortet er:

Consumer agents are driving the need for brands to be more intelligent and to react more autonomously - presenting information to users won’t achieve this, taking action with customers will. You made a great point when we spoke - that Agentic tools are helping shift the power dynamic to what the customer wants and away from the marketing department deciding what the company has to offer. This is why Experience Orchestration is the key approach that brings together interactions across all parts of the business, and perhaps most importantly inbound interactions from the customer (and increasingly their agents) with outbound interactions from the business.

Zu Daten, Decisioning und Execution kommt damit noch eine weitere Herausforderung hinzu.

Das bisherige Orchestration-Modell geht überwiegend davon aus, dass das Unternehmen den möglichen Handlungsraum definiert und anschließend die optimale Interaktion auswählt.

Consumer Agents bringen dagegen eigene Ziele in diese Interaktion.

Sie suchen möglicherweise nicht nach dem Angebot, das das Marketing als Next Best Offer definiert hat. Sie versuchen, einen Auftrag ihrer Nutzer:innen möglichst gut zu erfüllen.

Künftig treffen damit zwei Entscheidungslogiken aufeinander:

die unternehmensseitige Orchestration und die kundenseitige Agentenlogik.

Vom Next Best Offer zum Aushandeln der nächsten sinnvollen Handlung

Genau deshalb könnte sich der Markt stärker verändern, als der Begriff „Journey Orchestration“ zunächst vermuten lässt.

Experience Orchestration müsste dann vier Dinge verbinden:

• Kontext: Was versucht die Kundin, der Kunde oder der beauftragte Agent gerade zu erreichen?
• Decisioning: Welche mögliche Handlung unterstützt sowohl den Customer Outcome als auch legitime Unternehmensziele?
• Execution: Kann diese Handlung über Content, Commerce, Service, Workflow, Menschen oder AI Agents tatsächlich ausgeführt werden?
• Governance: Wer darf was entscheiden und ausführen – und wie werden Mandat, Einwilligung, Risiko und Ergebnis kontrolliert?

Interessanterweise lässt sich genau diese Entwicklung inzwischen bei mehreren Anbietern beobachten.

Adobe legt über Customer Journey Analytics, Real-Time CDP und Journey Optimizer mit dem CX Enterprise Coworker eine agentische Koordinationsschicht, die aus Geschäftszielen mehrstufige Pläne ableiten und nach Freigabe unterschiedliche Tools und Agents aktivieren kann.

SAS integriert spezialisierte Agents unmittelbar in Audience Management, Journey-Erstellung, Decisioning und Execution und hält Human-in-the-Loop-Kontrollen explizit im Modell.

Salesforce Agentforce öffnet Kontext und Aktionen über Marketing, Service, Sales und Commerce hinweg.

NiCE wiederum geht stärker vom Servicefall aus und verbindet Intent, AI Agents, Workflows, Daten und operative Systeme.

Der Wettbewerb verschiebt sich damit von der Frage, wer die beste Journey Canvas besitzt, zunehmend zur Frage, wer Kontext, Decisioning und ausführbare Fähigkeiten zu einer kontrollierbaren Steuerungsschicht verbinden kann.

Das neue Experience-Orchestration-Segment ist noch keine fertige Kategorie

Genau an dieser Stelle würden wir den Begriff „neues Segment“ bewusst vorsichtig verwenden.

Martech, RTIM, Journey Analytics, Journey Orchestration, Service Orchestration, Personalization, Decisioning und Agentic Platforms bleiben heute eigenständige Kategorien und Produktmärkte.

Aber ihre Grenzen werden durchlässiger.

Für uns entsteht dazwischen eine Experience-Orchestration-Schicht, deren Aufgabe nicht mehr nur darin besteht, Kampagnen oder Journey-Pfade auszuspielen.

Sie muss Kundensituationen verstehen, Handlungsoptionen bewerten, Ressourcen über organisatorische Silos hinweg koordinieren und die gewählte Aktion kontrolliert ausführen können.

Und sie muss zunehmend auch mit einem Gegenüber umgehen, das selbst softwaregestützt entscheiden und handeln kann.

Das ist mehr als Marketing Automation mit zusätzlicher KI.

Was wir am 22. Oktober diskutieren wollen

Genau deshalb setzen wir bei der Shift/CX AI Experience Orchestration Konferenz am 22. Oktober nicht bei einzelnen KI-Features an.

Die Konferenz ist entlang von Kontext, Orchestration und Governance ausgerichtet. Im Mittelpunkt stehen Customer Intent, Real-Time Personalization, AI Decisioning, Content und Commerce Orchestration, Agentic Workflows sowie die Frage, wer diese neue Steuerungsebene organisatorisch verantwortet.

Der Marktüberblick zeigt, warum diese Diskussion gerade jetzt relevant wird.

Die Anbieter kommen aus unterschiedlichen Richtungen. Einige bringen tiefes Marketing-Decisioning mit. Andere Journey Intelligence. Andere Service- und Workflow-Kompetenz. Wieder andere bauen Agentenplattformen, die quer über bestehende Systeme arbeiten.

Die offene Frage lautet deshalb nicht mehr nur:

Welche Plattform kann Journeys orchestrieren?

Sondern:

Welche Architektur kann eine konkrete Kundensituation verstehen, zwischen ausreichend vielen sinnvollen Handlungen entscheiden und diese über Marketing, Service, Commerce, Content, Menschen und Agents hinweg kontrolliert ausführen?

Und genau an diesem Punkt entscheidet sich aus unserer Sicht, ob Experience Orchestration ein neues Etikett für bestehende Journey-Technologie bleibt – oder tatsächlich zu einer neuen Steuerungsschicht für Customer Experience wird.