Diese Masterarbeit untersucht die Auswirkungen von KI-gestützter Predictive Analytics auf die Leadgenerierung und zentrale Performance-Marketing-Kennzahlen am experimentellen Beispiel eines IT-Dienstleistungs-KMU. Die Problemstellung ergibt sich aus der zunehmenden Relevanz von datengetriebenen Entscheidungsprozessen im digitalen Marketing. Ziel der Arbeit war es, zu analysieren, inwiefern KI-basierte Predictive Analytics Methoden bei der Zielgruppen Segmentierung die Effizienz der Leadgenerierung verbessern, die Kosten pro Lead (CPL) senken, den Return on Investment (ROI) steigern und die Conversion-Rate beeinflussen. Basierend auf einer theoretischen Grundlage zu Performance-Marketing und Predictive Analytics wurde ein konzeptioneller Rahmen entwickelt, der die Integration von KI-basierter Predictive Analytics in datengetriebene Marketingstrategien abbildet. Die empirische Untersuchung erfolgte in Form eines Quasi-Experiments auf der Plattform LinkedIn, wobei eine Experimentalgruppe mit KI-gestützten Predictive Analytics einer Kontrollgruppe mit manuellen Marketingstrategien gegenübergestellt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Predictive Analytics eine signifikante Reduktion der Kosten pro Lead und eine Steigerung der Leadanzahl bewirkt. Allerdings wurde keine signifikante Verbesserung der Conversion-Rate festgestellt, was darauf hindeutet, dass ergänzende Maßnahmen erforderlich sind, um den gesamten Prozess zu optimieren und weitere Anpassungen vorzunehmen. Obwohl die Analyse vielversprechende Effekte aufzeigt, sind einige Limitationen zu berücksichtigen. Die Untersuchung erstreckte sich über einen Zeitraum von vier Wochen, wodurch keine langfristigen Effekte untersucht werden konnten. Zudem wurde ein einzelnes Unternehmen betrachtet, wodurch die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Branchen oder Unternehmensgrößen nur eingeschränkt möglich ist. Die Arbeit liefert sowohl wissenschaftliche als auch praxisrelevante Erkenntnisse für die Implementierung von Predictive Analytics im Performance-Marketing und legt den Grundstein für weiterführende Forschung zur langfristigen Wirkung von KI-gestützten Strategien in verschiedenen Branchen.