Kreatives Chaos in Erkenntnisse verwandeln: Claude nutzen, um den Anzeigen-ROAS zu steigern
Marketing-Teams versinken in Dashboards und können trotzdem nicht klar sagen, welche kreativen Ansätze den ROAS wirklich treiben. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um rohe Anzeigen-Reports in klare Creative-Insights und schnellere Testzyklen zu verwandeln – und wie Reruption Sie dabei unterstützen kann, das Ganze robust und compliant zu implementieren.
Inhalt
Die Herausforderung: Schwache Einblicke in die Creative-Performance
Moderne Marketing-Teams fahren Hunderte von Anzeigenvarianten auf Meta, Google, TikTok, LinkedIn und weiteren Kanälen. Wenn die Performance sinkt, wird es jedoch fast unmöglich, eine simple Frage zu beantworten – welche kreativen Elemente sorgen tatsächlich für Klicks, Conversions oder ROAS? Daten sind über Plattformen verstreut, Namenskonventionen sind inkonsistent, und wöchentliche Performance-Reports gehen selten tiefer als „diese Kampagne hat funktioniert, diese nicht“.
Traditionelle Analysemethoden stützen sich auf manuelle Excel-Arbeit, Bauchgefühl in Creative-Reviews und einmalige Deep Dives, wenn es irgendwo brennt. Analysten taggen Creatives per Hand, exportieren CSVs, bauen Pivot-Tabellen und versuchen, Variablen wie Headline, visuellen Stil oder Call-to-Action zu isolieren. Bis sich Muster abzeichnen, ist die Kampagne oft vorbei, Budgets wurden verschoben, und die Chance auf schnelle Iteration ist vertan. Das Ergebnis ist eine konstante Verzögerung zwischen dem, was im Markt passiert, und der Art und Weise, wie Ihre Creative-Strategie reagiert.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ohne klare Einblicke in die Creative-Performance investieren Marken zu viel in schwache Winkel, verpassen es, Gewinner frühzeitig zu skalieren, und verschwenden jede Woche Stunden mit Reporting von geringem Mehrwert. Die Kosten pro Akquisition steigen schleichend, das Experimentieren verlangsamt sich, und Marketing-Teams tun sich schwer, Ausgaben in Gesprächen mit dem Finanzbereich zu rechtfertigen. Langfristig untergräbt das den Wettbewerbsvorteil: Schnellere, datengetriebenere Wettbewerber lernen schlicht schneller, welche kreativen Storys konvertieren, und überbieten Sie in den Auktionen.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit der neuesten Generation von KI-Modellen wie Claude ist es heute möglich, unübersichtliche Anzeigen-Exporte zu verarbeiten und sie in strukturierte, differenzierte Erkenntnisse darüber zu verwandeln, was den ROAS tatsächlich treibt. Bei Reruption haben wir KI-gestützte Analyse- und Entscheidungs-Tools in Organisationen aufgebaut, die mit ähnlicher Komplexität kämpfen. Der Rest dieser Seite zeigt praxisnahe Wege, wie Sie Claude nutzen können, um von lauten Dashboards zu klaren Creative-Hypothesen zu kommen – und wie Sie das so aufsetzen, dass es dauerhaft in Ihrem Marketing-Workflow verankert wird.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit beim Aufbau von KI-first-Analytics- und Entscheidungs-Tools wissen wir: Der eigentliche Hebel ist nicht „mehr Daten“, sondern bessere Fragen und Struktur. Claude ist besonders stark in der ausführlichen, logischen Verarbeitung unstrukturierter Inputs – genau das, was Sie brauchen, um rohe Anzeigen-Exporte, Creative-Briefs und fragmentierte Dashboards zu verstehen. Richtig eingesetzt kann Claude zu einem Creative-Insight-Copilot werden, der Ihrem Marketing-Team hilft, Muster zu erkennen, Hypothesen zu formulieren und Tests zu priorisieren, statt in Tabellen zu ertrinken.
In kreativen Hypothesen denken, nicht nur in Metriken
Die meisten Marketing-Teams denken in oberflächlichen Metriken: CTR, CPC, Conversionrate, ROAS. Diese sind entscheidend, erklären aber nicht, warum ein Creative funktioniert. Um echten Mehrwert aus Claude für die Optimierung der Anzeigenperformance zu ziehen, müssen Sie das Problem als Menge von Hypothesen formulieren: „Übertrifft Dringlichkeitskommunikation aspirative Botschaften?“ „Schlagen produktzentrierte Visuals Lifestyle-Bilder im Retargeting?“ Claude ist sehr gut darin, Daten und narrativen Kontext aufzunehmen und darauf basierend differenzierte Hypothesen vorzuschlagen, die Sie testen können.
Bevor Sie Daten hochladen, notieren Sie die 3–5 Fragen, die Claude zu Ihren Creatives beantworten soll. Kombinieren Sie quantitative Ziele (z. B. niedrigere CPA) mit qualitativen Perspektiven (z. B. emotionaler Ton, Problem/ Lösungs-Framing, Nutzenhierarchie). Dieser Mindset-Shift macht Claude aus einem besseren Reporting-Tool zu einem strategischen Creative-Insight-Partner, den Ihr Team laufend in der Kampagnenplanung einsetzen kann.
Eine minimale, aber robuste Datenstruktur entwerfen
Claude kommt sehr gut mit unstrukturiertem Text zurecht, aber für systematische Creative-Performance-Insights brauchen Sie trotzdem eine minimale Struktur: konsistente Benennung von Kampagnen, Anzeigengruppen und Asset-Varianten; klare Spalten für Spend, Impressions, Klicks, Conversions, Umsatz. Ohne das erhalten Sie zwar interessante Narrative, aber schwache, nicht wiederholbare Erkenntnisse. Reruption startet Projekte häufig damit, ein pragmatisches Datenschema zu definieren, das Ihr Team tatsächlich pflegen kann – statt einer theoretisch perfekten Taxonomie, die nach zwei Wochen zusammenbricht.
Strategisch bedeutet das auch, Marketing, Analytics und teilweise Finance darauf auszurichten, was „gute Performance“ bedeutet. Wenn Ihr BI-Team mit Deckungsbeitrag arbeitet, während Ihre Marketer auf ROAS optimieren, wird Claude widersprüchliche Signale aufzeigen. Eine gemeinsame Metrik-Basis – anfangs auch einfach gehalten – ermöglicht es Ihnen, Claude so einzusetzen, dass Sie kreative Richtungen priorisieren, denen die gesamte Organisation vertrauen kann.
Ihr Team auf einen KI-augmentierten Workflow vorbereiten
Claude in die Creative-Performance-Analyse einzuführen, ist nicht nur ein Tooling-Wechsel; es ist ein Wechsel im Workflow und in der Kultur. Creative-, Performance-Marketing- und Analytics-Teams müssen verstehen, wo KI-gestützte Insights in bestehende Rituale wie wöchentliche Performance-Calls, Creative-Reviews und Sprint-Planung passen. Wenn die Empfehlungen von Claude in einem Paralleluniversum leben, werden sie nach dem anfänglichen Neuigkeitseffekt ignoriert.
Wir empfehlen, klare Touchpoints zu definieren: zum Beispiel „Jeden Montag fasst Claude die Performance der letzten Woche zusammen und schlägt 3 neue Creative-Hypothesen vor“, oder „Bevor neue Kampagnen live gehen, prüft Claude das Briefing anhand vergangener Performance-Muster“. So wird die KI sichtbar und nützlich, statt zu einem Side-Experiment zu verkommen, das nur einen Analysten interessiert.
Risiken mit Guardrails und menschlicher Kontrolle begrenzen
Claude ist leistungsfähig, aber nicht unfehlbar. Das Modell kann Scheinzusammenhänge falsch interpretieren oder auf eine begrenzte Kampagnenbasis überfitten. Strategisch brauchen Sie klare Leitplanken: Claude sollte Muster und Hypothesen vorschlagen, aber nicht eigenständig Ihre Top-Kampagnen ausschalten oder Budgets ohne menschliche Prüfung umverteilen. Kombinieren Sie seine qualitative Mustererkennung mit Ihren bestehenden quantitativen Checks in Tools wie Google Ads, Meta Ads Manager oder Ihrem BI-Stack.
Bei Reruption entwerfen wir Workflows, in denen Claude’s Output in einen menschlichen Entscheidungsschritt einfließt. Claude könnte zum Beispiel vorschlagen, dass „kurze, nutzenorientierte Headlines mit Produktbildern“ andere Varianten übertreffen. Ein Performance Marketer validiert dies dann anhand der nativen Plattform-Reports, prüft die Stichprobengröße und übersetzt die Erkenntnis in einen strukturierten A/B-Testplan. So halten Sie das Risiko niedrig und beschleunigen trotzdem das Lernen.
Mit einem fokussierten Piloten starten, bevor Sie kanalübergreifend skalieren
Es ist verlockend, Claude vom ersten Tag an mit allen Ihren Meta-, Google-, TikTok- und Programmatic-Daten zu füttern. In der Praxis führt das zu Verwirrung und Über-Engineering. Ein besserer strategischer Weg ist, einen Kanal und ein Kernziel zu wählen – z. B. Meta-Prospecting für Neukundengewinnung – und Claude dort als „Creative-Insights-Analyst“ zu pilotieren. Sobald der Workflow funktioniert und Ihr Team den Ergebnissen vertraut, skalieren Sie schrittweise weiter.
Dieser Pilot-First-Ansatz entspricht der AI-PoC-Philosophie von Reruption: Validieren Sie, dass KI-gestützte Creative-Analyse echten Lift liefert (z. B. niedrigere CPA, höherer ROAS, schnellere Creative-Iteration) in einem begrenzten Umfeld. Danach investieren Sie in Automatisierung, Integrationen und Prozessanpassungen, um zu skalieren. So reduzieren Sie das Risiko, bewegen sich aber trotzdem schneller als mit klassischen Beratungs- oder BI-Projekten.
Mit der richtigen Struktur und dem passenden Mindset eingesetzt, kann Claude schwache Creative-Performance-Insights in einen wiederholbaren Vorteil verwandeln: klarere Muster, schärfere Hypothesen und schnellere Creative-Iteration, die sich direkt im ROAS zeigt. Reruption kombiniert dieses Tool mit tiefgehender Engineering- und Workflow-Design-Erfahrung, um KI-gestützte Creative-Analyse direkt in Ihre Marketingroutinen einzubetten – nicht nur in eine Präsentation. Wenn Sie einen fokussierten Piloten prüfen oder Ihre bestehenden Exporte in umsetzbare Insights verwandeln möchten, sprechen wir gerne darüber, wie unser AI-PoC- und Co-Preneur-Ansatz zu Ihrem Setup passen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Transport bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Ihr Anzeigen-Export- und Briefing-Format für Claude standardisieren
Claude liefert die besten Insights, wenn es konsistente, gut beschriftete Daten sieht. Exportieren Sie vor jeder Analysesession Ihre Anzeigen-Performance-Daten (aus Meta, Google etc.) in eine strukturierte CSV- oder Excel-Datei und stellen Sie sicher, dass wichtige Spalten vorhanden sind: Kampagne, Anzeigengruppe/Ad Set, Anzeigenname, Creative-Text, Bild-/Video-Beschreibung oder ALT-Text, Spend, Impressions, Klicks, Conversions, Umsatz/ROAS.
Parallel dazu sollten Sie Ihre Creative-Briefs in einem Standard-Template ausrichten (Ziel, Zielgruppe, Hauptbotschaft, emotionaler Ton, Kernnutzen, Angebot). Wenn Sie Claude sowohl den Export als auch das Briefing zur Verfügung stellen, kann es die Intention des Creatives mit seiner tatsächlichen Performance verbinden und tiefere Insights liefern als eine rein metrische Analyse.
Beispiel-Prompt an Claude:
Sie sind ein KI-Marketing-Analyst und helfen uns zu verstehen, welche Anzeigen-Creatives den ROAS treiben.
Eingaben:
1) Anzeigen-Performance-Export (CSV unten eingefügt)
2) Creative-Brief-Template und ein paar reale Beispiele
Aufgaben:
- Identifizieren Sie Performance-Muster über Headlines, Body Copy, visuelle Beschreibungen und CTAs hinweg.
- Heben Sie 3–5 kreative Winkel hervor, die konsistent besser performen als andere.
- Heben Sie 3–5 Winkel hervor, die konsistent unterperformen.
- Schlagen Sie 5 konkrete Hypothesen vor, die wir nächste Woche testen sollten.
- Präsentieren Sie die Ergebnisse in einer strukturierten Tabelle mit den Spalten: Winkel, Evidenz, Kanäle, vorgeschlagener nächster Test.Erwartetes Ergebnis: Claude erstellt einen Insight-Report, den Ihr Performance Marketer schnell prüfen und in einen priorisierten Testplan übersetzen kann – und reduziert die manuelle Analysezeit um mehrere Stunden pro Woche.
Creatives taggen und in testbare Elemente zerlegen
Um von „diese Anzeige funktioniert“ zu umsetzbaren Creative-Insights zu kommen, müssen Sie jede Anzeige in Komponenten zerlegen: Value Proposition, emotionaler Ton, Angebotstyp, Format, CTA-Stil und visuelles Konzept. Sie können dies manuell tun oder Claude Tags auf Basis Ihres Roh-Textes und der Beschreibungen vorschlagen lassen.
Starten Sie, indem Sie Claude bitten, ein Tagging-Schema zu entwickeln und automatisch Tags für jede Anzeigenzeile aus Ihrem Export zu vergeben. Bitten Sie es dann in einem zweiten Schritt, die Performance nach Tag-Kombination zu analysieren.
Beispiel-Prompt an Claude:
Sie sind ein Creative-Performance-Analyst.
1) Definieren Sie ein prägnantes Tagging-Schema für unsere Anzeigen, einschließlich:
- Value Proposition (z. B. Preis, Qualität, Convenience, Social Proof)
- Emotionaler Ton (z. B. dringend, aspirativ, beruhigend, verspielt)
- Angebotstyp (z. B. Rabatt, kostenlose Testphase, Bundle, neuer Launch)
- Visuelles Konzept (basierend auf den Beschreibungen in den Daten)
2) Wenden Sie Tags auf jede Anzeigenzeile im untenstehenden Datensatz an.
3) Analysieren Sie dann die Performance nach Tag und Tag-Kombination mit Fokus auf ROAS und CPA.
4) Geben Sie zwei Tabellen aus:
- Tabelle 1: Tags nach Performance gerankt
- Tabelle 2: Bestperformende Tag-Kombinationen und ihre Evidenz.Erwartetes Ergebnis: ein klarer Blick darauf, welche kreativen Themen und Kombinationen Ihre KPIs tatsächlich bewegen – und damit eine bessere Grundlage für fokussierte Ideation und Skalierungsentscheidungen.
Claude nutzen, um datenbasierte Creative-Briefs zu erstellen
Wenn Sie wissen, welche Winkel funktionieren, schließen Sie den Loop, indem Sie Claude bei neuen Briefings unterstützen lassen. Statt auf einer leeren Seite zu starten, kann Claude ein datenbasiertes Briefing erstellen, das gewinnende Themen, Zielgruppen-Insights und Beispielbotschaften pro Kanal zusammenfasst.
Speisen Sie Claude mit Ihren bisherigen Performance-Analysen und lassen Sie sich ein kompaktes Briefing für den nächsten Sprint erstellen, ausgerichtet auf Ihre Wachstumsziele und Budgets.
Beispiel-Prompt an Claude:
Sie sind ein Senior Performance Creative Strategist.
Erstellen Sie auf Basis der untenstehenden Analyse (fügen Sie den vorherigen Insight-Output von Claude ein) ein Creative-Briefing für unsere nächste Kampagne.
Das Briefing sollte enthalten:
- Ziel und primäre KPI
- Zielgruppen und zentrale Pain Points
- 3–4 gewinnende kreative Winkel mit Belegen
- Do's und Don'ts für Copy und Visuals basierend auf vergangener Performance
- 5 konkrete Anzeigenkonzepte pro Kanal (Meta, Google Display, TikTok) mit Beispiel-Headlines und Body Copy.Erwartetes Ergebnis: Ihr Creative-Team erhält ein strukturiertes, insight-basiertes Briefing, das vergangene Performance in zukünftige Konzepte übersetzt und Rückfragen sowie Zeit bis zum ersten Entwurf reduziert.
Wöchentliche Creative-Performance-Summaries automatisieren
Statt jede Woche Reports manuell zu erstellen, können Sie Claude eine wiederkehrende Aufgabe geben: die neuesten Exporte einzulesen und eine standardisierte Insight-Zusammenfassung für Ihr Team zu generieren. Dafür sind anfangs keine tiefen Integrationen nötig – schon ein einfacher Workflow, bei dem ein Analyst montags morgens CSVs exportiert und in Claude einfügt, kann das Reporting massiv beschleunigen.
Definieren Sie ein fixes Summary-Format, das dazu passt, wie Ihre Führung und Ihre Creative-Teams Insights konsumieren möchten.
Beispiel-Prompt an Claude:
Sie sind unser wöchentlicher Creative-Insights-Assistent.
Nutzen Sie die Anzeigen-Performance-Daten der letzten Woche (unten eingefügt):
- Fassen Sie die Gesamtperformance im Vergleich zu den vorherigen 4 Wochen zusammen.
- Identifizieren Sie die Top 10 Gewinner-Creatives und erklären Sie, WARUM sie funktioniert haben.
- Identifizieren Sie die Top 10 Underperformer und die wahrscheinlichen Gründe.
- Schlagen Sie 5 konkrete Optimierungsmaßnahmen für diese Woche vor.
- Erstellen Sie eine E-Mail-fertige Zusammenfassung mit Stichpunkten für das Leadership
und einen detaillierteren Abschnitt für das Performance-/Creative-Team.Erwartetes Ergebnis: konsistente, hochwertige wöchentliche Insights in 10–15 Minuten statt in Stunden – und Ihre Senior Marketer können sich auf Entscheidungen statt auf Folienbau konzentrieren.
Insights in strukturierte Testpläne und Namenskonventionen übersetzen
Insights sind nur dann relevant, wenn sie beeinflussen, was Sie als Nächstes testen. Nutzen Sie Claude, um qualitative Erkenntnisse in eine strukturierte A/B-Testing-Roadmap und harmonisierte Namenskonventionen zu übersetzen, die zukünftige Analysen erleichtern. So entsteht ein positiver Kreislauf: bessere Benennung → bessere Daten → bessere Insights.
Bitten Sie Claude, einen Testing-Backlog nach erwartetem Impact und Umsetzungsaufwand zu priorisieren, plus ein Namensschema vorzuschlagen, das zentrale Creative-Variablen kodiert, sodass die Exporte des nächsten Monats einfacher zu analysieren sind.
Beispiel-Prompt an Claude:
Sie sind verantwortlich für unser Experimentation-Programm.
Erstellen Sie auf Basis des untenstehenden Creative-Insight-Reports:
1) Einen priorisierten Testplan für die nächsten 4 Wochen, einschließlich:
- Testname
- Hypothese
- Zu erstellende Varianten
- Primäre KPI und Guardrail-Metriken
2) Eine einfache, skalierbare Namenskonvention für Kampagnen/Ad Sets/Ads,
die Audience, Angebot, Winkel, Format und CTA kodiert.
3) Eine Checkliste für unser Team, die beim Aufsetzen jedes neuen Tests befolgt werden soll.Erwartetes Ergebnis: eine klare Roadmap für Experimente und eine konsistente Namenskonvention, durch die jede zukünftige Claude-Analyse schneller und belastbarer wird.
Erwartete Ergebnisse und realistische Benchmarks
Wenn Claude-gestützte Creative-Insights in Ihren Workflow integriert werden, zielen sie in den ersten 8–12 Wochen typischerweise auf drei realistische Ergebnisse ab: (1) 30–50 % weniger manuelle Analyse- und Reportingzeit für Performance Marketer, (2) dauerhaft schnellere Creative-Iterationszyklen (z. B. von monatlich auf zweiwöchentlich oder wöchentlich) und (3) messbare Verbesserungen bei ROAS oder CPA in Schlüsselkampagnen durch besseres Skalieren gewinnender Winkel und früheres Abschalten schwacher. Die exakten Zahlen hängen von Ihrem Spend-Niveau, dem Testvolumen und dem Grad ab, in dem Sie die Empfehlungen von Claude in Entscheidungen einfließen lassen, aber das Muster ist klar: mehr Lernen pro ausgegebenem Euro.
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Häufig gestellte Fragen
Claude kann Ihre Roh-Exporte aus den Anzeigenplattformen, Creative-Texte und sogar High-Level-Briefs einlesen und dann jede Anzeige in Themen und Elemente zerlegen, etwa Value Proposition, emotionaler Ton, Angebotstyp und visuelles Konzept. Diese Elemente setzt Claude anschließend mit Performance-Kennzahlen wie CTR, CPA und ROAS in Beziehung, um Muster sichtbar zu machen, die Sie manuell nur schwer erkennen würden.
Statt Ihnen nur zu sagen, welche Anzeigen funktioniert haben, hilft Claude zu erklären, warum sie funktioniert haben, und schlägt klare Hypothesen vor, wie „Social Proof + beruhigender Ton performen im Retargeting am besten“ oder „kurze, nutzenorientierte Headlines übertreffen Feature-Listen im Prospecting“. So kann Ihr Team neue Creative-Arbeit und Budgets auf jene Winkel fokussieren, die nachweislich den Unterschied machen.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um von einer Claude-basierten Creative-Analyse zu profitieren. In den meisten Organisationen sind die Kernvoraussetzungen:
- Ein Performance Marketer oder Analyst, der Daten aus Ihren Anzeigenplattformen exportieren kann und Ihre Kern-KPIs versteht.
- Jemand, der grundlegende Konsistenz in Namenskonventionen und Briefing-Templates sicherstellen kann.
- Klare Verantwortung für den Workflow (z. B. „die Performance-Leitung führt die wöchentliche Claude-Analyse durch und teilt die Insights“).
Claude übernimmt den Großteil der Arbeit beim Lesen von Roh-Tabellen, Interpretieren von Text und Ableiten von Mustern. Reruption kann Sie dabei unterstützen, die richtigen Prompts, Datenstrukturen und Routinen zu definieren, sodass Ihr bestehendes Team das Setup ohne zusätzliche Spezialisten betreiben kann.
Die Time-to-Impact hängt von Ihrem Spend-Level und Ihrer Testgeschwindigkeit ab, aber viele Teams sehen qualitative Verbesserungen in der Klarheit bereits innerhalb der ersten 1–2 Wochen: klarere Wochensummaries, bessere Hypothesen und fokussiertere Briefings. Quantitative Effekte auf ROAS und CPA zeigen sich üblicherweise über einige Testzyklen hinweg, typischerweise im Bereich von 4–12 Wochen, wenn Sie beginnen, bewährte Winkel zu skalieren und schwache deutlich früher zu stoppen.
Entscheidend ist, Claude als Teil Ihres Experimentierloops zu betrachten: analysieren → Hypothesen bilden → testen → erneut analysieren. Wenn Ihr Team bereits häufig Creative-Tests fährt, kann Claude das Lernen schnell beschleunigen. Wenn Ihre Testkultur noch im Aufbau ist, werden die ersten Vorteile vor allem in Struktur und Geschwindigkeit bei der Priorisierung dessen liegen, was Sie testen.
Die direkten Kosten für die Nutzung von Claude sind im Vergleich zu typischen Mediaspendings oder Agentur-Retainern relativ gering. Die Hauptinvestition liegt im Aufbau der richtigen Workflows, Prompts und Datenstruktur. Der ROI ergibt sich aus drei Bereichen:
- Reduzierte Analysezeit: Performance-Teams verbringen weniger Stunden in Tabellen und Reporting.
- Smartere Budgetallokation: schnellere Identifikation und Skalierung gewinnender Winkel sowie früheres Abschalten schwacher Ansätze.
- Höhere Creative-Trefferquote: Briefings und Konzepte werden durch echte Performance-Muster statt nur durch Intuition geleitet.
In der Praxis übersteigt schon eine kleine prozentuale ROAS-Verbesserung auf Ihren Hauptkanälen die Implementierungs- und Nutzungskosten von Claude häufig um ein Vielfaches. Der AI-PoC-Ansatz von Reruption ist darauf ausgelegt, diesen Effekt schnell in Ihrer realen Umgebung zu validieren, bevor Sie in einen breiteren Rollout investieren.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900 €) definieren und schärfen wir zunächst einen konkreten Use Case wie „wöchentliche Claude-basierte Creative-Insights für Meta- und Google-Kampagnen“ und bauen dann in wenigen Tagen einen funktionierenden Prototyp: Datenanbindung, Prompt-Design und Beispiel-Outputs, zugeschnitten auf Ihr Setup.
Über das PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns mit Ihren Marketing- und Analytics-Teams verzahnen, in Ihrer P&L mitarbeiten und Ihnen helfen, echte interne Tools und Workflows zu shippen – nicht nur Slides. Wir bringen die Engineering-Tiefe mit, um Claude bei Bedarf in Ihre bestehenden Tools zu integrieren, Guardrails für Sicherheit und Compliance zu entwerfen und Ihr Team beim Führen KI-augmentierter Creative-Reviews und Testplanung zu coachen. Das Ziel ist klar: ein nachhaltiger, KI-first-getriebener Weg, um zu lernen, welche Creatives in Ihrer Organisation den ROAS tatsächlich treiben.
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