Kursbeschreibung
Du willst Personalisierung, die Ergebnisse liefert, statt nur mehr Varianten zu produzieren. In diesem Seminar lernst du, KI im Marketing als System zu denken: von Daten und Consent über Content-Bausteine bis zur sauberen Erfolgsmessung. Du startest mit einer Use-Case-Pipeline, die dir hilft, Personalisierungsideen zu priorisieren. Dabei berücksichtigst du Aufwand, erwarteten Uplift, Risiken für Marke und Compliance sowie die Frage, welche Datenquellen überhaupt verfügbar sind. Anschließend arbeitest du an der Journey: Du definierst, wie Segmentierung, Trigger und Next Best Action zusammenspielen und wie Recommendation-Logik in Marketing Automation eingebettet werden kann. Du lernst, wie du Personalisierung so gestaltest, dass sie relevant wirkt, aber nicht übergriffig. Ein Schwerpunkt ist die praktische Umsetzung mit Prompts und Workflows. Du entwickelst Briefings, die KI zuverlässig in die gewünschte Tonalität führen, und baust wiederverwendbare Prompt-Bausteine für E-Mail, Ads und Landingpages. Du richtest Qualitäts- und Freigabeprozesse ein, übersetzt Brand-Voice-Guidelines in überprüfbare Regeln und organisierst Versionierung, damit Teams konsistent arbeiten. Zum Abschluss setzt du ein Mess- und Testkonzept auf: A/B-Tests, Holdout-Gruppen, Inkrementalität und passende KPIs. Du erkennst typische Fehler wie Bias, Overfitting oder irreführende Attribution und gehst mit einem klaren Plan zurück, wie du KI-Personalisierung kontrolliert einführst und skalierst.
Zielgruppe
- Marketing Managerinnen und Marketing Manager (B2B und B2C)
- CRM-, Lifecycle- und E-Mail-Marketing-Verantwortliche
- Performance-Marketing- und Growth-Teams
- Product Marketing und Content Leads
- Alle, die KI-gestützte Personalisierung messbar einführen wollen, ohne Marke und Vertrauen zu riskieren
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Marketing-Kanälen (z. B. E-Mail, Paid, Website) und gängigen KPIs.
- Erfahrung mit Kampagnenplanung oder Content-Erstellung ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- KI-Readiness im Marketing
- Use-Case-Auswahl: Impact, Risiko, Aufwand
- Datenbasis: CRM, Webtracking, Consent, Datenqualität
- Rollen, Freigaben, Compliance im Team
- Personalisierung entlang der Customer Journey
- Segmente vs. 1:1-Personalisierung: wann was sinnvoll ist
- Trigger, Next Best Action, Recommendation-Logik
- Personalisierung ohne Creepy-Faktor
- Prompts, die Marketing-Ergebnisse liefern
- Briefing-Frameworks für Tonalität, Ziel, Format
- Prompt-Bausteine für E-Mail, Ads, Landingpages
- Qualität sichern: Varianten, Constraints, Checklisten
- Content-Produktion mit System
- Modulare Content-Bausteine für Personalisierung
- Brand Voice: Guidelines in KI-Workflows übersetzen
- Redaktionelle Freigabe und Versionierung
- Messbarkeit und Experiment-Design
- A/B-Tests, Holdout-Gruppen, Inkrementalität
- KPIs: Conversion, CAC, LTV, Engagement
- Fehlerquellen: Bias, Overfitting, Attribution
- Tooling und Automatisierung (ohne Lock-in)
- Einordnung: CDP, Marketing Automation, GenAI-Tools
- Workflows: von Briefing zu Ausspielung
- Governance: Logging, Audit, Rechte
