Kursbeschreibung
Viele Unternehmen haben Daten, aber keine Segmentierung, die zuverlässig zu besseren Kampagnen und besseren Vertriebsimpulsen führt. In diesem Seminar baust Du eine KI-gestützte Segmentierung von Grund auf so, dass sie aktivierbar, erklärbar und messbar ist. Du arbeitest entlang eines durchgängigen Prozesses: von Use Case und Datenbasis über Modellierung bis zu Aktivierung, Governance und Erfolgsmessung. Du definierst zuerst klare Anwendungsfälle wie Reaktivierung, Onboarding, Cross-Sell und Churn-Prevention und leitest daraus Segmentkriterien ab. Danach bringst Du Ordnung in First-Party-Daten aus CRM, Shop, App und Support. Du lernst, welche Datenfelder typischerweise fehlen, wo Dubletten entstehen und wie Du mit Ausreißern umgehst. Mit Feature Engineering baust Du robuste Signale wie Recency, Frequency, Monetary und Engagement, die sich später auch intern gut vertreten lassen. Im Modellteil vergleichst Du Unsupervised-Learning-Ansätze wie k-means, hierarchische Cluster und DBSCAN und entscheidest, wann ein Propensity-Modell die bessere Wahl ist. Du übersetzt die Ergebnisse in eine konkrete Personalisierungslogik: Message-Matrix, Dynamic Content, Trigger-Strecken und Regeln für Kontaktfrequenz. Damit Du Wirkung nachweisen kannst, setzt Du Holdout-Gruppen auf und misst Uplift und Inkrementalität. Zum Schluss sorgst Du für nachhaltigen Betrieb: Segmentkatalog, Ownership, Versionierung, sowie DSGVO-konforme Zweckbindung, Consent-Logik und Löschkonzepte. Du nimmst außerdem einfache Bias-Checks mit, um Risiken in Segmenten früh zu erkennen.
Zielgruppe
- CRM- und Lifecycle-Marketing-Managerinnen und -Manager
- Marketing Operations, Marketing Automation und Campaigning
- Sales Operations, Vertriebssteuerung und Customer Success
- Data Analysts, BI-Teams und Data Science in Business-Rollen
- Alle, die KI-Segmentierung in CRM und Kampagnen wirksam einsetzen wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von CRM- oder Kampagnenprozessen und gängigen Kennzahlen.
- Keine Programmierung erforderlich, Datenlogik und Excel/BI-Erfahrung sind hilfreich.
Kursinhalte
- Segmentierung, die im Alltag funktioniert
- Use Cases: Onboarding, Reaktivierung, Cross-Sell, Churn-Prevention
- Segmentarten: RFM, Kohorten, Bedürfnis- und Wertsegmente
- Erfolgsmessung: Uplift, Inkrementalität, Holdout-Gruppen
- Datenbasis: First-Party-Daten sauber nutzbar machen
- CRM-, Shop-, App- und Supportdaten zusammenführen
- Feature Engineering: Recency, Frequency, Monetary, Engagement
- Datenqualität: Dubletten, Missing Values, Ausreißer
- KI-Methoden für Segmentierung und Next Best Action
- Unsupervised Learning: k-means, Hierarchisch, DBSCAN
- Propensity-Modelle: Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderung, Response
- Interpretierbarkeit: Treiberanalyse, SHAP-Grundideen
- Personalisierte Ansprache ohne Streuverlust
- Message-Matrix: Segment x Angebot x Kanal
- Dynamic Content, Trigger-Strecken, Frequenzsteuerung
- Tonality und Value Proposition je Segment
- Aktivierung in Tools und Prozessen
- Segment-Export und Sync in CRM und Marketing Automation
- Sales Enablement: Playbooks und Gesprächsanlässe
- Governance: Segmentkatalog, Naming, Ownership, Versionierung
- Datenschutz, Einwilligung und Risikomanagement
- DSGVO-Grundlagen: Zweckbindung, Datenminimierung, Löschkonzepte
- Consent-Logik und rechtssichere Aktivierung
- Bias-Checks und Fairness in Segmenten
