Beheben Sie Cross-Channel-Anzeigenblindheit mit Claude-gestützten Insights
Marketing-Teams investieren Budgets in Search, Social, Display und Video, sehen aber selten ein wirklich einheitliches Performance-Bild. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um fragmentierte Kanaldaten zu verbinden, die wahren Treiber von Conversions aufzudecken und fundiertere Budgetverschiebungen vorzunehmen, die den ROAS verbessern.
Inhalt
Die Herausforderung: Cross-Channel-Performance-Blindheit
Moderne Marketing-Teams steuern Kampagnen über Search, Social, Display, Video und mehr – aber die Daten liegen in Silos. Jede Plattform berichtet ihre eigenen Klicks, Conversions und ROAS, oft mit unterschiedlichen Attributionsfenstern, Definitionen und Tracking-Lücken. Das Ergebnis ist eine Cross-Channel-Performance-Blindheit: Sie sehen kanalbezogene Kennzahlen, aber nicht die tatsächliche kombinierte Wirkung auf Pipeline und Umsatz.
Traditionelle Ansätze versuchen, dies mit manuellen Tabellen, Last-Click-Reporting oder komplexen Multi-Touch-Attributionsprojekten zu beheben, die Monate dauern und dennoch Lücken lassen. Analysten exportieren CSVs aus Google Ads, Meta, LinkedIn, DSPs und Analytics-Tools und verbringen dann Tage damit, Namenskonventionen, UTM-Parameter und Conversion-Logik abzugleichen. Wenn die Präsentation endlich fertig ist, sind die Insights bereits veraltet und die Budgets schon wieder verschoben.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Budgets verbleiben in „komfortablen“ Kanälen statt in dem Mix, der tatsächlich zusätzliche Conversions bringt. Sie überbewerten Upper-Funnel-Kanäle oder unterbewerten Assist-Kanäle, weil die Attribution inkonsistent ist. Das führt zu ineffizienten Ausgaben, höherem CAC und verpasstem Wachstum. Wettbewerber, die die Cross-Channel-Performance klarer sehen, können Budgets wöchentlich neu allokieren, erfolgreiche Kombinationen verstärken und Verschwendung schnell abschalten.
Die gute Nachricht: Dieses Problem lässt sich lösen. Mit dem richtigen Einsatz von KI für Cross-Channel-Marketing-Analytics können Modelle die Schwerstarbeit übernehmen – Kennzahlen vergleichen, Inkonsistenzen erkennen und einheitliche KPIs vorschlagen. Bei Reruption haben wir Teams dabei unterstützt, von fragmentierten Dashboards zu umsetzbaren, KI-gestützten Sichten zu wechseln, die abbilden, wie Kanäle tatsächlich zusammenwirken. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens sehen Sie praxisnahe Wege, Claude zu nutzen, um Cross-Channel-Blindheit zu durchbrechen und bessere, schnellere ROAS-Entscheidungen zu treffen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Erfahrung im Aufbau von KI-first-Analytics-Workflows ist der größte Gewinn nicht ein schönes Dashboard – sondern der Weg zu klaren, erklärbaren Cross-Channel-Insights, denen Marketer tatsächlich vertrauen und nach denen sie handeln. Claude ist hier besonders stark: Es kann komplexe Exporte aus mehreren Werbeplattformen verarbeiten, Inkonsistenzen hervorheben und diese in leicht verständliche Empfehlungen übersetzen, die auch nicht-technische Stakeholder nachvollziehen.
Auf Geschäftsergebnisse statt auf Kanalmetriken fokussieren
Bevor Sie Claude auf einen Stapel CSVs loslassen, sollten Sie Klarheit über die Geschäftsziele schaffen, auf die Sie optimieren wollen: qualifizierte Leads, Pipeline-Wert, Testzugänge für Abos oder Käufe mit einer bestimmten Bruttomarge. Cross-Channel-Blindheit entsteht häufig, weil Teams Klick-Through-Rates diskutieren und dabei nachgelagerte Qualität und Umsatzbeitrag ignorieren.
Nutzen Sie Claude, um die Reporting-Struktur neu zu rahmen. Anstatt zu fragen: „Welcher Kanal hat in seinem eigenen Dashboard den besten ROAS?“, steuern Sie Claude mit Fragen wie: „Welche Kombinationen aus Kanal, Zielgruppe und Creative korrelieren mit den qualitativ besten Conversions über alle Plattformen hinweg?“ Dieser Denkansatz führt Ihr Team aus dem Kanal-Silo-Denken hin zu einer einheitlichen Umsatzwirkungsperspektive.
Zuerst ein einheitliches Messframework entwerfen
KI behebt keine inkonsistenten Definitionen wie durch Zauberhand. Sie benötigen ein bewusst gestaltetes, kanalübergreifendes Messframework, innerhalb dessen Claude arbeiten kann. Dazu gehören harmonisierte Kampagnennamen, einheitliche UTM-Konventionen, wo möglich abgestimmte Attributionsfenster und eine klare Metrikhierarchie (von Impressions bis Umsatz).
Binden Sie Marketing Ops, Performance-Marketer und Analytics strategisch in die Definition dieses Frameworks ein. Nutzen Sie Claude dann als Sparringspartner: Laden Sie Ihre aktuellen Exporte hoch und lassen Sie sich aufzeigen, wo Definitionen kollidieren, Conversion-Events nicht übereinstimmen und welche KPIs kanalübergreifend vergleichbar sind. So schaffen Sie eine robuste Grundlage, damit Claudes Insights verlässlich und wiederholbar sind – und nicht nur einmalige Analysen.
Claude als Analysten-Partner, nicht als Black Box behandeln
Viele Teams vertrauen KI entweder zu stark oder nutzen sie zu wenig. Der richtige Ansatz ist, Claude wie einen Senior-Analysten-Assistenten zu behandeln, der seine Herleitung erklärt. Bitten Sie es, Schritt für Schritt darzulegen, wie eine Empfehlung zustande kam, welche Datenquellen verwendet wurden und welche Annahmen zur Attribution getroffen wurden. So bleibt Ihr Team in der Kontrolle und das Vertrauen wächst.
Organisatorisch sollte es normal sein, dass Marketer Claudes Schlussfolgerungen hinterfragen: „Was passiert, wenn wir Brand Search ausschließen?“, „Wie verändert sich das bei einem 7-Tage- vs. 28-Tage-Lookback?“. Claude kann schnell verschiedene Szenarien neu berechnen und erklären. Dieser Dialog verbessert im Zeitverlauf sowohl das menschliche Verständnis als auch die Prompts – und reduziert das Risiko von Fehlinterpretationen.
Bereichsübergreifende Verantwortung für Insights aufbauen
Die Behebung von Cross-Channel-Performance-Blindheit ist nicht nur eine Tool-Entscheidung, sondern eine Team-Entscheidung. Paid Search, Paid Social, Programmatic und Brand-Teams optimieren häufig auf ihre eigenen KPIs. Wenn Claude dann kanalübergreifende Trade-offs und Reallokationschancen sichtbar macht, benötigen Sie ein Governance-Modell, das regelt, wer welche Änderungen entscheidet.
Richten Sie strategisch einen wiederkehrenden „KI-gestützten Performance-Review“ ein, bei dem Claudes verdichtete Insights der Ausgangspunkt der Diskussion sind. Legen Sie klare Entscheidungsrechte fest: Wer darf Budgets kanalübergreifend verschieben, wer stellt sicher, dass Empfehlungen zu Marke und Strategie passen, und wie werden Experimente dokumentiert? So werden KI-Ergebnisse in koordinierte Maßnahmen überführt – statt in isolierte Kanal-Tweaks.
Risiko mit Szenarioplanung und Leitplanken steuern
Sobald KI Budgetverschiebungen mit beeinflusst, wird Risikomanagement strategisch relevant. Nutzen Sie Claude, um What-if-Szenarien durchzuspielen: „Was passiert mit dem blended CAC, wenn wir 15 % des Meta-Budgets auf YouTube verschieben – basierend auf den letzten 30 Tagen?“ oder „Wie sensitiv ist unser ROAS, wenn wir unterperformende Display-Platzierungen kappen?“. Szenarioplanung hilft der Führung zu sehen, dass Sie nicht das gesamte Budget auf eine Black-Box-Empfehlung setzen.
Definieren Sie Leitplanken im Voraus: maximaler Prozentsatz des Budgets, der in einem Zyklus umgeschichtet werden darf, Kanäle, die aus Marken-Gründen nicht unter eine Mindestpräsenz fallen sollten, und Schwellenwerte für statistisch belastbare Veränderungen. Claude kann helfen, diese Constraints zu überwachen und zu markieren, wenn eine Empfehlung dagegen verstoßen würde – so bleibt Ihre Optimierung aggressiv, aber kontrolliert.
Claude zur Lösung von Cross-Channel-Performance-Blindheit einzusetzen bedeutet letztlich, eine solide Messgrundlage mit der Fähigkeit der KI zu kombinieren, Komplexität zu analysieren und in menschlicher Sprache zu erklären. Wenn Sie Claude die richtigen Daten und Fragen geben, wird es zu einem starken Partner, um verborgene ROAS-Treiber aufzudecken und Teams auf bessere Budgetentscheidungen auszurichten. Bei Reruption verankern wir diese Fähigkeit direkt in Ihren Marketing Operations – von der PoC-Phase bis zu produktiven Workflows –, sodass Ihr Team nicht nur einen weiteren Report erhält, sondern eine nachhaltige, KI-first-Arbeitsweise im Performance Marketing. Wenn Sie sehen möchten, wie das auf Ihren eigenen Daten aussehen könnte, sprechen wir gerne mit Ihnen darüber.
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Fallbeispiele aus der Praxis
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Kanal-Exporte in einer einheitlichen Ansicht für Claude zusammenführen
Der erste taktische Schritt ist, Claude einen kohärenten Datensatz zu geben. Exportieren Sie Performance-Daten aus Ihren Kernplattformen (z. B. Google Ads, Meta Ads, LinkedIn, DV360, YouTube) für denselben Zeitraum. Schließen Sie zentrale Felder ein wie Kampagnenname, Anzeigengruppe/Ad Set, Creative-IDs, Impressions, Klicks, Conversions, Ausgaben, Umsatz (falls verfügbar) und UTMs.
Richten Sie, wo möglich, Spaltennamen vor dem Upload aneinander aus (z. B. verwenden Sie überall "campaign_name", "spend", "clicks", "conversions"). Laden Sie dann mehrere CSVs in einen gemeinsamen Claude-Chat und nutzen Sie einen Prompt, der erklärt, wie sie zusammenhängen und was Claude tun soll.
Prompt-Beispiel:
Sie sind ein Senior Performance Marketing Analyst.
Ich habe CSV-Exporte aus mehreren Werbeplattformen für denselben Zeitraum hochgeladen:
- google_ads.csv
- meta_ads.csv
- linkedin_ads.csv
Aufgaben:
1. Identifizieren Sie gemeinsame Spalten und schlagen Sie ein einheitliches Schema für die kanalübergreifende Analyse vor.
2. Heben Sie Inkonsistenzen hervor (z. B. unterschiedliche Attributionsfenster, fehlende Felder).
3. Erstellen Sie eine leicht verständliche Zusammenfassung der gesamten Ausgaben, Conversions und des ROAS nach Kanal.
4. Schlagen Sie vor, wie wir die Daten normalisieren oder transformieren sollten, um Kanäle vergleichbar zu machen.So erhält Claude genug Struktur, um ein einheitliches Bild aufzubauen und aufzuzeigen, wo Datenbereinigung oder Standardisierung nötig ist, bevor Sie tiefer in die Analyse gehen.
Claude zur Harmonisierung von Namenskonventionen und UTMs nutzen
Inkonsistente Benennungen sind ein wesentlicher Treiber für Cross-Channel-Blindheit. Claude eignet sich sehr gut, Muster in unstrukturierten Strings zu erkennen und saubere Standards vorzuschlagen. Laden Sie eine Stichprobe Ihrer Kampagnen-, Ad-Set- und Creative-Namen zusammen mit UTM-Parametern hoch.
Bitten Sie Claude, ähnliche Kampagnen zu clustern, die zugrunde liegende Logik der Benennungen abzuleiten und eine standardisierte Konvention vorzuschlagen. Lassen Sie anschließend Mapping-Tabellen generieren, die Sie in Ihre BI- oder Spreadsheet-Workflows zurückspielen können.
Prompt-Beispiel:
Sie helfen uns, Namenskonventionen zu standardisieren.
Ich habe eine CSV mit den Spalten `platform`, `campaign_name`, `ad_set_name`, `utm_campaign`, `utm_content` hochgeladen.
1. Erkennen Sie aktuelle Benennungsmuster je Plattform.
2. Schlagen Sie eine einheitliche Namenskonvention für Kampagnen und UTMs vor, die plattformübergreifend funktioniert.
3. Erstellen Sie eine Mapping-Tabelle mit den Spalten:
- original_campaign_name
- suggested_campaign_name
- original_utm_campaign
- suggested_utm_campaign
4. Markieren Sie alle Einträge, bei denen Sie das korrekte Mapping nicht mit ausreichender Sicherheit ableiten können.Implementieren Sie das Mapping in Ihren Werbekonten und Ihrer Analytics-Konfiguration und exportieren Sie dann frische Daten, damit künftige Claude-Analysen mit einer konsistenten Struktur arbeiten können.
Cross-Channel-ROAS- und CAC-Diagnosen mit gezielten Prompts durchführen
Sobald die Daten vereinheitlicht sind, wechseln Sie von beschreibendem Reporting zu diagnostischer Analyse. Nutzen Sie Claude, um zu identifizieren, welche Kanal–Zielgruppen–Creative-Kombinationen plattformübergreifend die besten wirtschaftlichen Ergebnisse liefern. Stellen Sie, wo möglich, sowohl Kosten als auch Umsatz (oder einen Proxy-Wert pro Conversion) bereit.
Strukturieren Sie Ihren Prompt so, dass Claude Kanäle systematisch vergleicht und Auffälligkeiten markiert – nicht nur Durchschnittswerte.
Prompt-Beispiel:
Sie sind Performance Marketing Stratege.
Verwenden Sie den hochgeladenen zusammengeführten Datensatz mit den Spalten
[`channel`, `campaign_name`, `audience`, `creative`, `spend`, `clicks`, `conversions`, `revenue`]:
1. Berechnen Sie ROAS und CAC nach Kanal, Zielgruppe und Creative.
2. Identifizieren Sie die Top 10 Kombinationen nach ROAS und die Bottom 10 nach CAC.
3. Heben Sie Kanäle hervor, die in der jeweiligen Plattform stark wirken, aber in dieser einheitlichen Sicht schwach aussehen.
4. Erklären Sie in klarer Sprache, was die Performance-Unterschiede offenbar treibt.
5. Schlagen Sie 3–5 konkrete Budget-Reallokationsideen und die Begründung für jede vor.Nutzen Sie diese Ergebnisse als Ausgangspunkt für Ihren wöchentlichen Performance-Review und validieren Sie die Vorschläge, bevor Sie sie in Ihren Werbeplattformen oder Bid-Management-Tools umsetzen.
Claude zur Konzeption und Auswertung von Cross-Channel-Experimenten einsetzen
Um von beobachtender Analyse zu Kausalität zu kommen, richten Sie strukturierte Experimente ein und nutzen Claude für deren Design und Interpretation. Beispielsweise könnten Sie testen, 10–20 % des Budgets von einem starken Last-Click-Kanal in einen Upper-Funnel-Kanal zu verschieben, der offenbar viele Assists liefert.
Stellen Sie Claude Vorher-/Nachher-Daten zur Verfügung, inklusive Kontroll- und Testgruppen, wo relevant. Bitten Sie es, Differenzen zu berechnen und zu helfen, einzuschätzen, ob die Änderungen statistisch signifikant oder eher Rauschen sind.
Prompt-Beispiel:
Wir haben ein 4-wöchiges Experiment durchgeführt, bei dem wir 15 % des Budgets von Kanal A auf Kanal B verschoben haben.
Ich habe zwei CSVs hochgeladen: pre_experiment.csv und post_experiment.csv
mit Cross-Channel-Kennzahlen.
1. Vergleichen Sie die wichtigsten KPIs (Spend, Impressions, Clicks, Conversions, CAC, ROAS)
vor und nach dem Experiment auf Gesamt- und Kanalebene.
2. Schätzen Sie ab, ob die beobachteten Veränderungen eher signifikant oder wahrscheinlich Zufallsschwankungen sind.
3. Erklären Sie in klarer Sprache, was wir über den inkrementellen Wert
von Kanal B gelernt haben.
4. Empfehlen Sie, ob wir diese Budgetallokation beibehalten, zurückdrehen oder ausweiten sollten.So wird Experimentieren systematischer und schneller interpretierbar – und Sie verringern den Analyse-Engpass, der Teams oft davon abhält, genügend Tests durchzuführen.
Automatisch managementtaugliche Cross-Channel-Zusammenfassungen erstellen
Führungskräfte wollen keine Roh-Dashboards, sondern eine klare Story: Was ist passiert, warum und was machen Sie als Nächstes? Claude kann komplexe Multi-Tab-Exporte in prägnante Executive Summaries mit Charts, Aufzählungspunkten und Storyline-Struktur verwandeln, die Sie für Ihr Publikum weiter verfeinern können.
Laden Sie Ihren aktuellen zusammengeführten Datensatz sowie Screenshots oder Exporte wichtiger Visualisierungen aus Ihrem BI-Tool hoch. Bitten Sie Claude anschließend, eine Cross-Channel-Performance-Story zu erstellen, zugeschnitten auf Ihre CMO- oder CFO-Zielgruppe.
Prompt-Beispiel:
Sie bereiten eine 1-seitige Zusammenfassung für die CMO vor.
Verwenden Sie die hochgeladenen zusammengeführten Performance-Daten und Charts:
1. Fassen Sie die kanalübergreifende Gesamtperformance der letzten 30 Tage zusammen
(Spend, Conversions, blended CAC, blended ROAS).
2. Heben Sie 3 zentrale positive Entwicklungen und 3 Probleme bzw. Risiken hervor.
3. Erklären Sie, welche Verschiebungen im Kanal-Mix den größten Einfluss hatten.
4. Schlagen Sie 3 konkrete nächste Schritte für den kommenden Monat vor, inklusive
Budget-Reallokationen und Experimenten.
5. Schreiben Sie dies in klarer, nicht-technischer Sprache als Stichpunkte.Das spart viele Stunden manueller Folienerstellung und stellt sicher, dass Ihre Führung ein einheitliches Bild sieht – statt kanalgetrennter Reports.
Claude-Workflows in wiederholbare Playbooks operationalisieren
Sobald Sie Prompts und Workflows identifiziert haben, die funktionieren, sollten Sie diese in Standard Operating Procedures überführen. Dokumentieren Sie, welche Exporte zu ziehen sind, wie diese zu formatieren sind, welche Prompts zu verwenden sind und wie Ergebnisse in Ihre Planungszyklen einfließen. So wird der Einsatz von Claude vorhersehbar und für neue Teammitglieder erlernbar.
Automatisieren Sie, wo möglich, Teile der Pipeline mit Ihren bestehenden Tools (z. B. geplante Exporte aus Werbeplattformen in einen zentralen Ordner) und nutzen Sie Claude dann auf der Analyse-Ebene. Mit der Zeit entwickeln Sie sich von Ad-hoc-Analysen zu einem verlässlichen „Claude-gestützten Cross-Channel-Performance-Review“, der wöchentlich oder monatlich stattfindet, ohne jedes Mal von vorn zu beginnen.
Erwartete Ergebnisse aus der Anwendung dieser Best Practices sind schnellere Reporting-Zyklen (oft sinkt der Analyseaufwand um 30–50 %), klarere Attribution dessen, was Conversions wirklich treibt, und selbstbewusstere Budgetverschiebungen, die den blended ROAS verbessern und den CAC über einige Optimierungszyklen hinweg senken – statt über Nacht-Wunder zu versprechen.
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Häufig gestellte Fragen
Claude hilft, indem es als KI-Analyst auf Ihren bestehenden Daten agiert. Sie können Exporte aus Search-, Social-, Display- und Video-Plattformen hochladen, und Claude wird gemeinsame Strukturen identifizieren, Inkonsistenzen aufdecken und eine einheitliche Performance-Sicht aufbauen. Es kann ROAS, CAC und Conversion-Rates kanal-, zielgruppen- und creative-übergreifend vergleichen und anschließend in verständlicher Sprache erklären, welche Kombinationen tatsächlich Ergebnisse liefern.
Anstatt Tabellen und Dashboards manuell abzugleichen, nutzt Ihr Team Claude, um schnell Fragen wie „Welche Kanäle werden in den Plattform-Reports überbewertet?“ oder „Wo können wir 10–20 % des Budgets umschichten, um einen besseren blended ROAS zu erzielen?“ zu beantworten. Damit adressieren Sie Cross-Channel-Performance-Blindheit direkt, indem die Punkte zwischen isolierten Reports verbunden werden.
Sie benötigen kein komplettes Data-Science-Team für den Einstieg. Entscheidend sind: jemand, der zuverlässig Daten aus Ihren Werbeplattformen und Analytics-Tools exportieren kann, grundlegende Tabellenkalkulations-Kenntnisse, um Spalten und Kennzahlen zu verstehen, und mindestens eine Person im Marketing, die in der Lage ist, präzise Fragen an Claude zu formulieren.
Ab da übernimmt Claude den Großteil der Schwerstarbeit: Es kann Schemas ableiten, einheitliche KPIs vorschlagen und Analysen erstellen. Mit der Zeit ist es sinnvoll, Marketing Ops oder Analytics einzubinden, um Datenpipelines zu formalisieren und Namenskonventionen zu standardisieren, sodass Claude auf saubereren Inputs arbeiten kann. Reruption unterstützt Teams in dieser Phase häufig, indem wir das Datenmodell definieren, wiederverwendbare Prompts entwickeln und die Workflows in Ihren regelmäßigen Reporting-Rhythmus integrieren.
Der Zeitrahmen hängt von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber die meisten Teams sehen den Mehrwert in Stufen. In den ersten 1–2 Wochen kann Claude bereits klarere Zusammenfassungen liefern und offensichtliche Verschwendung oder Doppelungen über Kanäle hinweg hervorheben. Allein das führt oft zu schnellen Quick Wins, etwa dem Pausieren unterperformender Segmente oder der Angleichung von Geboten.
Über einen Zeitraum von 4–8 Wochen, nachdem Sie Exporte standardisiert und ein oder zwei Claude-gestützte Experimente durchgeführt haben, können Sie in der Regel selbstbewusstere Budgetverschiebungen vornehmen. Dann zeigen sich meist Verbesserungen bei blended ROAS und CAC – nicht durch eine einzelne dramatische Änderung, sondern durch eine Serie besser informierter Reallokationen und Optimierungen. Wichtig ist, dies als laufende Optimierungsschleife zu verstehen, nicht als einmaliges Projekt.
Die Hauptkostentreiber sind die Zeit Ihres Teams für das Einrichten von Exporten und Workflows sowie die Nutzungskosten von Claude selbst. Im Gegenzug reduzieren Sie den Aufwand für manuelle Tabellenarbeit und Reporting mit geringem Mehrwert – und Sie gewinnen die Fähigkeit, Budget deutlich schneller aus unterperformenden Kanälen und Kombinationen abzuziehen.
Für die meisten Performance-Marketing-Teams kann selbst eine kleine relative Verbesserung bei blended ROAS oder CAC – zum Beispiel 5–10 % über ein Quartal hinweg – die Investition um ein Vielfaches rechtfertigen. Der ROI entsteht dadurch, dass Sie Verschwendung früher erkennen, Gewinner selbstbewusster skalieren und datenbasierte Trade-offs treffen, deren Analyse manuell zu aufwendig wäre.
Reruption verbindet praktische KI-Entwicklung mit tiefem Business-Verständnis. Typischerweise starten wir mit einem KI-PoC für 9.900 €, der auf einen konkreten Use Case fokussiert ist – etwa „vereinheitlichen Sie unsere Cross-Channel-Anzeigendaten und generieren Sie mit Claude umsetzbare Budgetempfehlungen“. In diesem PoC definieren wir die Dateninputs, bauen einen ersten prototypischen Analyse-Workflow und validieren, dass Claude auf Ihren realen Kampagnen nützliche, vertrauenswürdige Insights liefert.
Darauf aufbauend bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir nicht nur ein Folienset übergeben. Wir arbeiten eng mit Ihren Marketing- und Ops-Teams zusammen, helfen bei der Standardisierung von Datenstrukturen, verankern Prompt-Playbooks und integrieren Claude in Ihre regelmäßigen Performance-Reviews. Da wir agieren, als wäre es unser eigenes P&L, steht messbarer Impact im Fokus: klarere Insights, schnellere Entscheidungen und besserer ROAS – nicht nur ein weiteres Tool im Stack.
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