Kursbeschreibung
Mehr Conversion entsteht selten durch einzelne „Tricks“, sondern durch konsequentes Experimentieren mit guter Diagnose. In diesem Seminar lernst Du, wie Du KI-Insights nutzt, um Diagnose und Experiment-Planung deutlich zu beschleunigen, ohne statistische und methodische Standards zu verwässern. Du beginnst mit einem Entscheidungs-Setup: Welche Metriken steuern Dein Produkt, wie definierst Du Micro-Conversions pro Funnel-Stufe und wie stellst Du sicher, dass Tracking, Event-Naming und Datenqualität stimmen. Danach baust Du einen Research-Workflow, der qualitative und quantitative Quellen zusammenführt. KI hilft Dir dabei, große Textmengen zu clustern, typische Einwände zu erkennen und Muster wie „fehlendes Vertrauen“, „unklare Erwartungen“ oder „zu hohe Komplexität“ zu quantifizieren. Aus diesen Mustern formulierst Du Hypothesen mit Mechanismus, Ziel und Messung und nutzt KI als Sparringspartner, um Risiken, Nebenwirkungen und alternative Erklärungen zu prüfen. Du entwickelst Varianten für Copy, Informationsarchitektur und UI-Details und lernst, wie Du Tests so planst, dass sie nicht an zu kleiner Stichprobe oder falscher Laufzeit scheitern. Ein Schwerpunkt liegt auf Auswertung und Entscheidungsfindung: Du arbeitest mit Guardrails, Segment-Analysen und einem Experiment-Log, das Learnings auffindbar macht. Am Ende kannst Du CRO als wiederholbaren Prozess aufsetzen, der Roadmaps füttert, Stakeholder überzeugt und messbare Verbesserungen zuverlässig in den Rollout bringt.
Zielgruppe
- Growth Managerinnen und Growth Manager, Performance Marketerinnen und Performance Marketer
- Product Managerinnen und Product Manager, Product Ownerinnen und Product Owner
- UX-Designerinnen und UX-Designer, UX-Researcherinnen und UX-Researcher
- E-Commerce- und Leadgen-Verantwortliche in Marketing und Vertrieb
- Für alle, die Conversion systematisch steigern und KI-Insights verantwortungsvoll in CRO integrieren wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Web-Analytics und Conversion-Funnels (z. B. Ziele, Events, UTM, einfache Reports).
- Du solltest Zugriff auf typische Datenquellen aus Deinem Umfeld kennen (Analytics, Feedback, CRM oder Support), auch wenn Du sie im Seminar nur beispielhaft nutzt.
Kursinhalte
- Mess-Setup, das Entscheidungen trägt
- North Star Metric, Micro-Conversions, Guardrail-Metriken
- Event-Taxonomie, Naming, Datenqualität und Consent
- Funnel-, Cohort- und Segment-Logik für CRO
- KI-gestützte Insights statt Bauchgefühl
- Prompting für Research, Hypothesen und Gegenargumente
- Clustering von Feedback, Reviews, Tickets und Chat-Logs
- Heatmap- und Session-Recording-Interpretation mit KI-Hilfen
- Research, der echte Hebel findet
- Jobs-to-be-Done und Motivation-Checks pro Funnel-Stufe
- Friction- und Anxiety-Analyse: Was bremst, was verunsichert
- Landingpage-, Checkout- und Formular-Diagnosen
- Hypothesen, die testbar sind
- Hypothesen-Template: Problem, Ziel, Mechanismus, Messung
- Copy- und UX-Varianten: Value Prop, Trust, Framing
- KI als Sparringspartner für Varianten und Risiken
- Priorisierung und Roadmap
- ICE, RICE und Opportunity Scoring für CRO-Backlogs
- Impact-Schätzung mit Unsicherheit und Lernwert
- Experiment-Kalender und Stakeholder-Alignment
- A/B-Tests, Statistik und Fallstricke
- Testdesign: Randomisierung, Laufzeit, Saisonalität
- Sample Size, MDE, Signifikanz vs. Entscheidungsgrenzen
- Peeking, Multiple Testing und Simpson’s Paradox
- Auswertung, Learnings, Rollout
- Segmentierte Auswertung und Guardrail-Checks
- Dokumentation: Experiment-Log, Entscheidungsnotiz
- Rollout-Plan, Monitoring und Regression-Prevention
