Schwache Creative-Insights mit Gemini in ROAS-Erfolge verwandeln
Marketing-Teams ersticken in Anzeigenvarianten und haben dennoch keinen klaren Blick darauf, welche kreativen Elemente die Performance tatsächlich treiben. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Google Gemini, verbunden mit Ihren Kampagnendaten, nutzen, um wirkungsstarke Assets, Botschaften und Formate zu identifizieren und Ihren ROAS systematisch zu verbessern. Sie lernen strategische Schritte und konkrete Workflows kennen, die Sie direkt in Ihrem eigenen Stack anwenden können.
Inhalt
Die Herausforderung: Schwache Einblicke in die Creative-Performance
Marketing-Teams produzieren mehr Creatives als je zuvor: mehrere Formate pro Kampagne, dynamische Komponenten, lokalisierte Versionen und unzählige Testvarianten. Doch wenn es darum geht zu entscheiden, welche kreativen Elemente tatsächlich Klicks, Conversions oder ROAS treiben, tappen die meisten Teams im Dunkeln. Sie sehen nur Topline-Metriken pro Anzeige oder Anzeigengruppe, aber nicht die tieferen Muster: welche Headlines, Bilder, Hooks oder CTAs kanal- und zielgruppenübergreifend zuverlässig gewinnen.
Traditionelle Analysen basieren auf manuellen Exporten aus Google Ads, Meta und anderen Plattformen, gefolgt von Tabellenkalkulations-Gymnastik oder Dashboard-Bastelei. Das ist langsam, fragil und stark davon abhängig, worauf der oder die Analyst:in gerade schaut. Bei Dutzenden oder Hunderten von aktiven Creative-Varianten ist es für Menschen nahezu unmöglich, die Zusammenhänge zwischen Performance, Zielgruppe, Placement und kreativen Attributen rechtzeitig zu erkennen, um den nächsten Creative-Sprint zu steuern.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Budgets fließen weiter in Anzeigen mit schwacher Botschaft, weil niemand das Muster rechtzeitig erkennt. Kreativteams optimieren auf Ästhetik statt auf messbare Wirkung. Akquisekosten steigen schleichend, Experimentierfreude nimmt ab, und Wettbewerber, die datengetriebene Creative-Iteration nutzen, erzielen kontinuierlich höheren ROAS. Langfristig verschwenden Sie nicht nur Budget – Sie untergraben Ihre Fähigkeit, zu lernen, worauf Ihr Markt tatsächlich reagiert.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist schmerzhaft, aber lösbar. Mit modernen KI-Modellen wie Gemini, die an Ihren Werbe- und Analytics-Stack angebunden sind, können Sie Creative-Performance endlich auf Komponentenebene und in der Geschwindigkeit Ihrer Kampagnen analysieren. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-getriebene Insights unstrukturierte, ungenutzte Daten in klare Creative-Leitlinien für Marketer verwandeln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praktische, nicht-theoretische Schritte, um Gemini zu nutzen und Ihre Creatives smarter, Ihre Tests schneller und Ihre Budgets wirksamer zu machen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Erfahrung beim Aufbau KI-first Marketing-Workflows wissen wir: Die Teams, die mit Gemini gewinnen, stecken es nicht einfach in Google Ads und hoffen auf Magie. Sie gestalten bewusst, wie Gemini mit Kampagnendaten, Creative-Assets und Geschäftsziele interagiert. Weil wir funktionierende KI-Produkte in Organisationen bauen – und keine Folien – wissen wir, wo Gemini wirklichen Hebel bei Creative-Performance-Insights bringt und wo Prozesse und Datenreife wichtiger sind als ein weiteres Dashboard.
Gemini an klaren Creative-Performance-Zielen ausrichten
Bevor Sie Gemini mit Analysen beauftragen, sollten Sie sich darauf verständigen, wie „gut“ für Ihre Marketingorganisation aussieht. Ist Ihre primäre Kennzahl ROAS, qualifizierte Leads, Erstkäufe oder Wiederbestellungen? Creative-Insights sind nur dann nützlich, wenn sie sich direkt auf diese Geschäftsmetriken beziehen. Definieren Sie einen kurzen Satz an KPIs und akzeptablen Bandbreiten (z. B. Ziel-CPA, minimale Conversion-Rate pro Zielgruppe) und machen Sie diese zum Rahmen für die Analyse durch Gemini.
Strategisch bedeutet das, Gemini als Entscheidungsunterstützungs-Tool und nicht als Reporting-Gadget zu behandeln. Betonen Sie in Prompts und Workflows Trade-offs: etwa, dass Gemini Creatives priorisieren soll, die den CAC unter einem bestimmten Niveau halten – auch wenn die CTR geringer ist. So verhindern Sie, dass das Modell auf Vanity-Metriken optimiert, und richten Insights an der Ökonomie Ihrer Kanäle aus.
Datenflüsse vor Dashboards designen
Gemini kann nur dann sinnvolle Creative-Performance-Muster aufdecken, wenn es strukturierten Zugriff auf die richtigen Daten hat: Creative-Attribute (Copy, Farbe, Layout, Angebot), Kampagnenstruktur, Zielgruppen und Ergebniskennzahlen. Viele Teams springen direkt in BI-Tools und Visualisierungen, ohne zuerst zu definieren, wie diese Elemente getaggt und verknüpft werden. Das führt zu „schön aussehenden“ Insights, die auf Komponentenebene nicht umsetzbar sind.
Aus strategischer Sicht lohnt sich die Investition in ein minimales, aber robustes Datenmodell für Ihre Anzeigen: wie Sie Assets benennen, Varianten taggen und Experimente plattformübergreifend nachverfolgen. Verbunden mit Looker und Google Ads kann Gemini dann auf konsistente Attribute zurückgreifen, statt Muster aus inkonsistenten Benennungskonventionen erraten zu müssen. Diese Disziplin im Vorfeld wirkt als Multiplikator für jeden nachfolgenden KI-Insight.
Creative- und Performance-Teams auf Zusammenarbeit vorbereiten
KI-gestützte Creative-Insights mit Gemini verändern die Zusammenarbeit zwischen Performance-Marketing und Kreation. Wenn eine Gruppe die Daten besitzt und die andere die Botschaften, bleiben Insights in der Mitte stecken. Behandeln Sie das als Thema des Change Managements: Legen Sie fest, wer die Prompts verantwortet, wer die Empfehlungen von Gemini interpretiert und wie Vorschläge in neue Assets oder Tests übersetzt werden.
Strategisch sollten Sie ein gemeinsames Ritual etablieren: beispielsweise ein wöchentliches „KI-Creative-Review“, bei dem beide Teams Geminis Zusammenfassungen von Gewinner-Elementen und Underperformern durchgehen und sich dann auf konkrete Anpassungen für den nächsten Sprint festlegen. Dieser Mindset-Wechsel – von meinungsbasierter zu evidenzbasierter Creative-Iteration – ist der Ort, an dem ein großer Teil des Wertes entsteht.
Gemini zur Risikoreduktion nutzen, nicht als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen
Gemini ist stark darin, Muster über Tausende von Datenpunkten zu verdichten und Optimierungsideen vorzuschlagen, versteht aber Ihre Markenrisiken, regulatorischen Vorgaben oder internen Dynamiken nicht von Haus aus. Wenn Sie Gemini ohne Leitplanken die kreative Richtung bestimmen lassen, riskieren Sie Markenprobleme, Compliance-Verstöße oder eine Überanpassung an kurzfristige Performance-Effekte.
Verstehen Sie Gemini als Mittel zur Risikoreduktion bei kreativen Entscheidungen: Es kann aufzeigen, welche Elemente vielversprechend oder schwach aussehen und simulieren, wie sich Änderungen auf zentrale Kennzahlen auswirken könnten. Menschen entscheiden weiterhin, welche Ideen akzeptabel sind und wie weit die Marke gedehnt werden darf. In Ihrem strategischen Setup sollten Sie diese Grenzen explizit in Ihre Prompts und Workflows einbauen (z. B. unzulässige Claims, sensible Themen, Tonalitätsregeln), damit Gemini Optionen vorfiltert, ohne rote Linien zu überschreiten.
Auf iterative Einführung statt Einmalprojekt planen
Starke Creative-Performance-Insights mit Gemini zu erschließen, ist keine „einmal starten und vergessen“-Initiative. Wenn sich Kampagnen, Angebote und Märkte verändern, ändern sich auch die relevanten Muster. Ein statischer Regelsatz oder eine einmalige Integration verliert rasch an Wert. Sie benötigen ein Operating Model, das KI-gestützte Analyse als lebendige Fähigkeit begreift.
Strategisch bedeutet das, mit einem fokussierten Use Case zu starten – etwa der Identifikation gewinnender Headlines für eine Prioritätskampagne – und die Rolle von Gemini dann schrittweise auf Bilder, Formate und Kanäle auszuweiten. Bauen Sie Feedback-Loops ein: Verfolgen Sie, welche Empfehlungen von Gemini umgesetzt wurden und wie sich die Performance entwickelt hat. Bei Reruption verankern wir diese Loops von Tag eins im Produkt, damit Ihr Team gemeinsam mit dem System lernt, statt jedes Quartal neue, langwierige KI-Projekte aufzusetzen.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini verstreute Kampagnendaten in klare, umsetzbare Creative-Insights verwandeln, die ROAS direkt verbessern und Streuverluste reduzieren. Der eigentliche Hebel entsteht, wenn Gemini in Ihre Benennungskonventionen, Ihren Analytics-Stack und Ihre Creative-Workflows eingebettet ist – und nicht nur als weiteres Reporting in Google Ads läuft. Reruption ist darauf spezialisiert, genau diese KI-first-Fähigkeiten in Organisationen aufzubauen – von robusten Datenflüssen bis zu maßgeschneiderten Gemini-Prompts und Automatisierungen. Wenn Sie sehen möchten, wie das konkret für Ihr Marketing-Team aussehen könnte, sprechen wir gerne unverbindlich mit Ihnen – ohne den üblichen Consulting-Overhead.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Seelogistik bis Finanzdienstleistungen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Gemini mit einem sauberen Creative-Performance-Datensatz verbinden
Die Grundlage nützlicher Creative-Performance-Insights ist ein verlässlicher Datensatz. Beginnen Sie damit, Daten aus Google Ads, Ihrer Analytics-Plattform und – falls vorhanden – Looker-Views zu konsolidieren, in denen Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen und Conversions bereits verknüpft sind. Stellen Sie sicher, dass jedes Creative-Asset (Headline, Beschreibung, Bild, Video) mit Performance-Metriken wie CTR, Conversion-Rate, CPA und ROAS verknüpft werden kann.
Arbeiten Sie in der Praxis mit Ihrem Analytics- oder Datenteam zusammen, um eine View bereitzustellen, die Folgendes umfasst: Kampagnenname, Anzeigengruppe, Asset-IDs, Asset-Text, Asset-Typ, Impressions, Klicks, Conversions, Kosten, Umsatz und Zielgruppensegmente. Sobald diese View existiert, konfigurieren Sie Gemini (über die Google-Cloud-Konsole oder in Looker mit einer Gemini-Integration) so, dass es diese View abfragen kann. Das Ziel ist, dass Sie Beispielzeilen einfügen oder referenzieren und Gemini um Musteranalysen bitten können, ohne manuelles Copy-Paste aus mehreren Tools.
Gemini nutzen, um gewinnende und verlierende Creative-Muster zu identifizieren
Sobald Gemini strukturierte Performance-Daten sehen kann, können Sie es damit beauftragen, hochwirksame Creative-Elemente herauszuarbeiten. Anstatt nur die Top-Performing-Anzeigen aufzulisten, lassen Sie Gemini Creatives nach Attributen clustern – etwa Value Proposition, Angebotstyp, Tonalität oder Bildsprache – und die Performance über diese Cluster hinweg vergleichen. So wechseln Sie von der Anzeigen- zur Insight-Ebene.
Hier ein Beispielprompt, den Sie in einem Notebook, einer Looker-Integration oder im Gemini-Chatfenster verwenden könnten, nachdem Sie einen tabellarischen Export eingefügt haben:
Systemrolle / Anweisungen:
Sie sind ein Marketing-Performance-Analyst mit Fokus auf Creative-Insights.
Sie analysieren große Tabellen mit Anzeigenperformance und extrahieren Muster,
die von Copywritern und Designern genutzt werden können.
User-Prompt:
Hier ist eine Tabelle mit Anzeigenperformance-Daten. Spalten sind:
- campaign, ad_group
- asset_id, asset_type (headline, description, image), asset_text
- audience_segment, device, placement
- impressions, clicks, conversions, cost, revenue
Aufgaben:
1. Gruppieren Sie Creatives nach ähnlichen Botschaftsthemen und Value Propositions.
2. Berechnen Sie für jede Gruppe die durchschnittliche CTR, Conversion-Rate und den ROAS.
3. Identifizieren Sie 3–5 Creative-Muster, die den Basiswert konsistent übertreffen.
4. Identifizieren Sie 3–5 Muster, die unterperformen und ausgephast werden sollten.
5. Geben Sie konkrete Empfehlungen für neue Creatives, die wir nächste Woche testen sollten.
Liefern Sie das Ergebnis als:
- Eine kurze Executive Summary
- Eine Tabelle mit gewinnenden Mustern inkl. Metriken
- Eine Tabelle mit verlierenden Mustern inkl. Metriken
- Umsetzbare Empfehlungen für Copy/Design.Erwartetes Ergebnis: Sie erhalten eine unmittelbar nutzbare Zusammenfassung darüber, welche Botschaften und Visuals funktionieren – plus konkrete Vorgaben für den nächsten Creative-Sprint –, ohne hunderte Zeilen manuell durchsuchen zu müssen.
Gemini-Insights in strukturierte Creative-Briefings übersetzen
Insights sind nur dann wertvoll, wenn sie beeinflussen, was Kreative produzieren. Nutzen Sie Gemini, um rohe Performance-Analysen in klare, strukturierte Briefings für Ihre Content- und Design-Teams umzuwandeln. Das reduziert Interpretationsaufwand und beschleunigt Iterationszyklen.
Nachdem Sie Muster-Insights generiert haben, können Sie mit einem Prompt wie diesem nachfassen:
Nutzen Sie die oben identifizierten gewinnenden und verlierenden Muster und
erstellen Sie 3 strukturierte Creative-Briefings für unseren nächsten Anzeigenbatch.
Vorgaben:
- Brand-Ton: sachlich, selbstbewusst, nicht übertrieben
- Zielgruppe: Performance Marketer im B2B-SaaS-Umfeld
- Kanäle: Google Search + YouTube
Enthalten Sie für jedes Briefing:
- Zielsetzung und primäre KPI
- Beschreibung der Zielgruppe
- Kernbotschaft und unterstützende Argumente
- Beispiele für 3 Headlines und 2 Beschreibungen
- Vorschläge für Visuals oder Videokonzepte
- A/B-Test-Ideen: Welches Element zuerst variieren (Headline, CTA, Angebot)So wird Gemini zur Brücke zwischen Analytics und Kreativproduktion und liefert umsetzungsreife Briefings statt abstrakter Insights.
Wöchentliche Creative-Performance-Reviews mit Gemini automatisieren
Um Insights aktuell zu halten, sollten Sie Gemini in ein wiederkehrendes Review-Ritual einbinden. Richten Sie einen geplanten Export oder eine View in Looker ein, die die letzten 7–14 Tage Daten für Ihre wichtigsten Kampagnen filtert. Speisen Sie diese jede Woche in Gemini ein und generieren Sie einen standardisierten Performance-Report, den Ihr Team in 30 Minuten durchgehen kann.
Ein typischer Workflow:
- Schritt 1: Das Datenteam pflegt ein Looker Explore/View namens ad_creative_performance_last_14_days.
- Schritt 2: Marketing Ops exportiert oder fragt diese View wöchentlich ab und fügt das Ergebnis in ein Gemini-basiertes Notebook oder einen Chat ein.
- Schritt 3: Nutzen Sie ein gespeichertes Prompt-Template (wie das oben), um Muster-Insights und eine prägnante Executive Summary zu generieren.
- Schritt 4: Veröffentlichen Sie Summary und empfohlene Maßnahmen in Ihrem Projektmanagement-Tool (z. B. Jira, Asana) als Tickets.
Mit der Zeit können Sie dies weiter automatisieren, indem Sie Gemini per API integrieren und seine Zusammenfassungen direkt in Slack oder per E-Mail ausspielen. So wird der KI-gestützte Creative-Review zu einem festen Bestandteil Ihrer operativen Taktung.
Mit Gemini den Impact simulieren, bevor Budgets umgeschichtet werden
Bevor Sie auf Basis von Creative-Insights signifikante Budgets verschieben, nutzen Sie Gemini für Szenarioanalysen. Es „prognostiziert“ zwar nicht mit perfekter Genauigkeit, kann aber aus bestehenden Mustern extrapolieren und die potenziellen Auswirkungen des Hochskalierens bestimmter Creatives oder des Streichens anderer abschätzen. So können Performance-Verantwortliche Entscheidungen besser begründen und Risiken steuern.
Beispielprompt:
Basierend auf den obigen Performance-Daten und den gefundenen Mustern,
simulieren Sie die Auswirkungen der folgenden Änderungen für die nächsten 30 Tage:
1. Erhöhen Sie das Budget um 30 % für die Top 3 gewinnenden Creative-Muster.
2. Pausieren Sie die unteren 20 % der Creatives gemessen am ROAS.
3. Führen Sie 5 neue Creatives ein, die Ihrem empfohlenen Briefing folgen.
Schätzen Sie für jedes Szenario die Veränderung bei:
- Gesamt-Conversions
- durchschnittlichem CPA
- Gesamt-ROAS
Benennen Sie Annahmen und Konfidenzlevel klar und markieren Sie
Risiken (z. B. Zielgruppensättigung, kleine Stichproben).Dies ersetzt keine saubere Experimentierung, bietet Entscheidern aber eine strukturierte, KI-gestützte Sicht auf potenzielle Ergebnisse, bevor größere Budgetverschiebungen umgesetzt werden.
Brand- und Compliance-Leitplanken in Ihren Prompts verankern
Wenn Sie mehr Ihrer Creative-Analyse und -Generierung mit Gemini automatisieren, sollten Sie Brand- und Compliance-Vorgaben direkt in Ihre Konfiguration und Prompts integrieren. Definieren Sie unzulässige Claims, sensible Themen, Tonalitätsregeln und branchenspezifische Restriktionen, damit Geminis Vorschläge von Beginn an markenkonform und compliant sind.
Fügen Sie beispielsweise eine dauerhafte Systemanweisung hinzu wie:
Sie sind ein Assistent, der Marketing-Insights und kreative Ideen
für <Company> generiert.
Harte Vorgaben:
- Machen Sie keine Versprechen zu garantierten Ergebnissen.
- Vermeiden Sie Superlative wie „beste überhaupt“ oder „Nummer 1“.
- Halten Sie <industry>-Werbestandards ein.
- Tonalität: professionell, klar, selbstbewusst, ohne Hype.
Wenn eine angefragte Idee diese Regeln verletzen würde, schlagen Sie
eine Alternative vor, die innerhalb der Vorgaben bleibt.So reduzieren Sie den manuellen Prüfaufwand für Gemini-Ausgaben und machen Ihre KI-Workflows skalierbar sicher für den Einsatz in mehreren Teams.
In Kombination umgesetzt führen diese Praktiken in der Regel zu schnelleren Creative-Iterationszyklen, einem klareren Verständnis dessen, was die Performance tatsächlich treibt, und einer disziplinierteren Budgetallokation. Teams, die KI-gestützte Creative-Performance-Analyse mit Gemini einführen, können realistisch mit schlankerer manueller Analyse (oft 30–50 % weniger Zeit in Spreadsheets und Dashboards) und messbaren ROAS-Verbesserungen rechnen, da sie gewinnende Muster konsequent skalieren und verlierende abschalten.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini verbessert Creative-Insights, indem es große Mengen an Kampagnen- und Asset-Daten analysiert und Muster sichtbar macht, die ein Mensch in der verfügbaren Zeit kaum erkennen würde. Anstatt Ihnen nur zu sagen, welche Anzeige die höchste CTR hat, verbindet Gemini konkrete Elemente – wie Headline-Themen, Angebote oder Bildtypen – mit Ergebnissen wie Conversions, CPA oder ROAS.
In Verbindung mit Google Ads und Looker kann Gemini Creatives nach Botschaft, Zielgruppe oder Format gruppieren, deren Performance vergleichen und das in klare Empfehlungen für neue Assets, A/B-Tests und Budgetverschiebungen übersetzen. Das Ergebnis ist eine direkte Linie von Daten zu kreativen Entscheidungen – nicht nur weitere Dashboards.
Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, aber einige zentrale Fähigkeiten. Erstens eine Person, die Ihre Marketing-Datenstruktur (Google Ads, Analytics, Looker) versteht und helfen kann, saubere Views bereitzustellen, die Creatives mit Performance-Metriken verknüpfen. Zweitens eine Marketing- oder Growth-Verantwortliche, die KPIs definiert und Geminis Insights im geschäftlichen Kontext interpretieren kann.
Auf der technischen Seite sind grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Google Cloud, Looker oder Datenexporten hilfreich. Auf der Marketingseite sollte Ihr Team mit Experimenten und evidenzbasierter Creative-Iteration vertraut sein. Reruption arbeitet typischerweise direkt mit Marketing- und Analytics-Teams zusammen, um die ersten Workflows aufzusetzen, sodass diese sie danach eigenständig betreiben können.
Das initiale Setup – Datenanbindung, Prompt-Definition und erste Analysen – lässt sich häufig innerhalb weniger Wochen umsetzen, sofern der nötige Datenzugriff besteht. Viele Teams sehen nützliche Creative-Insights von Gemini bereits nach den ersten 1–2 Analysezyklen, insbesondere bei Kampagnen mit hohem Traffic, wo Muster schnell sichtbar werden.
Spürbare Performance-Effekte wie verbesserter ROAS oder geringerer CPA stellen sich in der Regel nach mehreren Iterationsschleifen ein – meist nach 4–8 Wochen konsequenter Umsetzung der Gemini-Empfehlungen in neue Creatives und Budgetentscheidungen. Entscheidend ist, Gemini in einen wiederkehrenden Prozess (z. B. wöchentliche Creative-Reviews) einzubetten, statt es als einmaligen Report zu behandeln.
Für die meisten Teams, die Multi-Channel-Kampagnen mit vielen Creative-Varianten fahren, ist Gemini kosteneffektiv, weil es manuelle Analysezeit reduziert und hilft, Streuverluste im Mediabudget zu verringern. Zeiteinsparungen entstehen durch die Automatisierung von Aufgaben wie das Aggregieren von Performance-Daten, das Clustern von Creatives nach Themen und das Erstellen von Empfehlungen – Aufgaben, die sonst oft Stunden pro Woche pro Analyst:in binden.
Auf der ROI-Seite besteht der Hauptnutzen in einer besseren Budgetallokation auf bewährte Creative-Muster und einer schnelleren Stilllegung von Underperformern. Schon ein moderater ROAS-Uplift oder eine kleine CPA-Reduktion auf großen Budgets kann die Kosten für Gemini und den initialen Implementierungsaufwand problemlos überkompensieren. Die exakten Effekte hängen von Ihrem Spend-Level und der Komplexität Ihrer Kampagnen ab – diese bewerten wir üblicherweise im Vorfeld, bevor wir etwas bauen.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir schnell validieren, ob Gemini Ihre Creative-Assets zuverlässig mit Performance-Daten verknüpfen und in Ihrem spezifischen Setup umsetzbare Insights liefern kann. Das umfasst Use-Case-Scoping, Machbarkeitsprüfung, einen funktionierenden Prototyp und klare Performance-Kennzahlen.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihren Marketing- und Analytics-Teams zusammenarbeiten, um Datenflüsse zu designen, Gemini-Workflows aufzubauen und sie in Ihre bestehenden Tools und Routinen zu integrieren. Wir übergeben nicht nur ein Konzept, sondern helfen Ihnen, eine produktive Fähigkeit live zu bringen, zu definieren, wie Ihr Team sie Woche für Woche nutzt, und eine Roadmap für die Skalierung über Kanäle und Märkte hinweg zu entwickeln.
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Philipp M. W. Hoffmann
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