Kursbeschreibung
Die wichtigsten Themen im Überblick
- App-Wachstum mit KI und sauberen Daten gezielt steuern
- ASO-Keywords und Store-Listings datenbasiert optimieren
- In-App-Funnels analysieren und Drop-offs wirksam senken
- Tracking-Plan für App, Mobile Web und Consent erstellen
- Kampagnen nach CAC, LTV und Payback priorisieren
- A/B-Tests, Holdouts und Attribution sicher bewerten
- Churn-Risiken und LTV-Scoring praktisch nutzen
- Push, In-App und E-Mail mit klarer Trigger-Logik planen
Zielgruppe
- Mobile Marketing Managerinnen und Mobile Marketing Manager
- App Product Managerinnen und App Product Manager
- Performance-Marketing- und Growth-Teams
- CRM- und Lifecycle-Marketing-Verantwortliche
- Für alle, die App-Wachstum mit KI messbar verbessern wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von App-Funnels und Marketing-KPIs (z. B. Conversion Rate, CAC, Retention).
- Keine Programmierung nötig, Analyse- und Zahlenaffinität reicht.
Kursinhalte
- Mobile Growth Setup, das wirklich misst
- North Star Metric, KPI-Tree und saubere Zieldefinition
- Tracking-Plan für App und Mobile Web (Events, Properties, Naming)
- Consent, ATT und Datenschutz: Messbarkeit realistisch planen
- ASO mit KI: Sichtbarkeit statt Bauchgefühl
- Keyword-Recherche und Intent-Cluster mit LLM-Workflows
- Store-Listing-Tests: Icons, Screenshots, Video, Texte
- Bewertungen auswerten: Themen, Ursachen, Prioritäten
- Akquise: Kampagnen, Creatives und Budgetlogik
- Creative-Testing-System: Hypothesen, Varianten, Learnings
- KI-gestützte Ad-Copy und Visual-Briefings
- Budgetsteuerung nach CAC, Payback und LTV
- Activation und Retention: In-App-Funnel optimieren
- Onboarding-Diagnose: Drop-offs, Time-to-Value, Friction
- Personalisierung mit Segmenten und Regeln, bevor du ML baust
- Push, In-App, E-Mail: Trigger-Logik und Frequency Caps
- Experimentieren ohne Selbstbetrug
- A/B-Tests in Apps: Sample Size, Laufzeiten, Guardrails
- Holdout-Gruppen für CRM und inkrementelle Wirkung
- Attribution verstehen: SKAN, MMP, Incrementality
- KI in der Praxis: Use Cases, die sich rechnen
- Churn-Risiko, LTV-Scoring und Next-Best-Action
- LLM für Support- und Feedback-Insights, ohne Datenleck
- KI-Governance: Prompting, Freigaben, Qualitätschecks





