Kursbeschreibung
In diesem Seminar baust du ein Mobile-Marketing-System, das skalieren kann, ohne dass du dich auf einzelne „Tricks“ verlassen musst. Der rote Faden ist Messbarkeit: Du definierst Ziele, KPIs und Guardrails, erstellst einen Tracking-Plan und lernst, wie du typische Stolpersteine bei Event-Tracking und Datenqualität vermeidest. Wir ordnen ein, was Attribution in der App-Welt wirklich leisten kann, wie SKAN und MMPs funktionieren und warum du inkrementelle Tests brauchst, um Wirkung nachzuweisen. Auf dieser Basis optimierst du die zwei größten Hebel: Store und Creatives. Im ASO-Teil arbeitest du mit KI-gestützten Workflows für Keyword-Recherche, Intent-Cluster und Textvarianten. Du planst Store-Listing-Tests und nutzt Review-Analysen, um wiederkehrende Probleme zu erkennen und priorisiert zu beheben. Im Akquise-Teil entwickelst du ein Creative-Testing-System, das Hypothesen, Produktionsbriefings, Variantenlogik und Auswertung verbindet. Du lernst außerdem, wie du Budgetsteuerung an CAC, Payback und LTV koppelst, statt nur an Installationszahlen. Im Produkt-Funnel optimierst du Activation und Retention: Onboarding-Drop-offs, Segmentierung, Trigger-Logiken, Frequency Caps und Holdout-Gruppen. Abschließend baust du ein KI-Backlog mit Use-Cases wie Churn-Scoring und Next-Best-Action und definierst Governance-Regeln, damit KI-Ausgaben nachvollziehbar, überprüfbar und datenschutzkonform bleiben.
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
