Fragmentierte Kundendaten beheben & Kampagnen mit Claude personalisieren
Marketing-Teams können Kampagnen nicht personalisieren, wenn Kundendaten über CRM, Web-Analytics, E-Mail-Tools und Offline-Listen verstreut sind. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Claude einsetzen, um fragmentierte Daten in einheitliche, umsetzbare Kundenprofile zu verwandeln und skalierbare Personalisierung voranzutreiben. Sie erfahren die Strategie, konkrete Workflows und Prompts, die Sie benötigen, um Claude in Ihrem Marketing-Stack wirksam zu nutzen.
Inhalt
Die Herausforderung: Fragmentierte Kundendaten
Marketing-Teams stehen unter Druck, personalisierte Kampagnen über E-Mail, Website, Anzeigen und CRM hinweg zu liefern. In den meisten Organisationen sind die Kundendaten jedoch fragmentiert: CRM-Datensätze, Web-Analytics-Events, E-Mail-Engagement, Vertriebsnotizen und Offline-Listen liegen in unterschiedlichen Systemen. Eine einheitliche Sicht auf jede einzelne Kundin bzw. jeden einzelnen Kunden aufzubauen, wird so zu einer manuellen, fehleranfälligen Aufgabe, die schlicht nicht skalierbar ist.
Traditionelle Ansätze stützen sich auf Exporte, Spreadsheets und manuelle Listen. Analysten ziehen CSV-Dateien aus Ihrem CRM, Ihrer Marketing-Automation und Ihren Analytics-Tools und versuchen, diese mit VLOOKUPs oder einfachen Reporting-Dashboards zusammenzuführen. Diese Methoden waren akzeptabel, als Kanäle und Datenvolumen noch begrenzt waren. Heute – mit komplexen Journeys, Einwilligungsregeln und Dutzenden Touchpoints – ist manuelles Daten-Stitching zu langsam und zu fragil, um sinnvolle Personalisierung in Echtzeit zu ermöglichen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ohne ein einheitliches Profil verschicken Sie generische Botschaften an alle, was Engagement und Kampagnen-ROI reduziert. Sie verpassen Cross- und Upselling-Potenziale, weil Ihre Systeme Bestandskundinnen und -kunden kanalübergreifend nicht wiedererkennen. Die Akquisekosten steigen, weil Sie zu viele Rabatte an Personen geben, die auch ohne Anreiz konvertiert hätten, und gleichzeitig wertvolle Segmente unterversorgen, die gezieltere Angebote brauchen. Wettbewerber, die dieses Problem gelöst haben, können schneller reagieren, mehr testen und besser zielgerichtete Journeys ausspielen – und damit einen wachsenden Performance-Vorsprung aufbauen.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist zwar sehr real, aber absolut lösbar. Mit dem richtigen Datenzugang und der passenden Orchestrierung können Tools wie Claude auf Ihrer bestehenden CDP-, CRM- und Analytics-Landschaft aufsetzen, fragmentierte Historien analysieren und umsetzbare Insights für Personalisierung bereitstellen. Bei Reruption haben wir gesehen, wie eine Kombination aus klarer Strategie, schneller Umsetzung und KI-first-Denken chaotische Daten in einen Wachstumsmotor mit Wettbewerbsvorteil verwandeln kann. Im weiteren Verlauf dieser Seite zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie dorthin gelangen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption besteht der Schlüssel zur Nutzung von Claude für fragmentierte Kundendaten nicht darin, Ihre CDP oder Ihr CRM zu ersetzen, sondern diese deutlich intelligenter zu machen. Durch unsere praktische Erfahrung beim Aufbau KI-gestützter interner Tools und Daten-Workflows haben wir gesehen, wie Claude komplexe, inkonsistente Kundenhistorien interpretieren und in klare Segmente, Messaging-Ansätze und Next-Best-Actions übersetzen kann, mit denen Marketing-Teams tatsächlich arbeiten können.
Denken Sie bei Claude an eine Interpretationsschicht, nicht an eine neue Datenbank
Der erste strategische Schritt ist ein Umdenken: Claude sollte auf Ihren bestehenden Systemen als Interpretations- und Entscheidungsschicht aufsetzen und nicht als weiterer Ort zur Datenspeicherung dienen. Ihr CRM, Ihre CDP, Ihre Analytics- und E-Mail-Plattformen bleiben die führenden Systeme. Claude liest daraus – über Exporte, APIs oder ein Data Warehouse – und verwandelt Roh-Events in verständliche Profile, Segmente und Kampagnenideen.
Dieser Ansatz reduziert Integrationsrisiken und den Aufwand im Change Management. Anstelle einer mehrjährigen Neugestaltung der Datenplattform erhalten Sie eine schlanke KI-Schicht, die Ihrem Team hilft, das Potenzial der bereits vorhandenen Systeme besser zu nutzen. Für Führungskräfte ist das entscheidend: Aus einem riskanten „Datentransformations“-Projekt wird eine schrittweise Verbesserung mit klaren Meilensteinen und messbarem Einfluss auf die Kampagnenperformance.
Starten Sie mit ein oder zwei hochrelevanten Personalisierungs‑Journeys
Zu versuchen, fragmentierte Daten über den gesamten Customer Lifecycle auf einmal zu lösen, ist ein Rezept für Scope Creep. Strategisch ist es sinnvoller, ein oder zwei Journeys zu identifizieren, bei denen Personalisierung mit Claude den Unterschied klar messbar macht – etwa Onboarding-Flows, Churn-Prevention oder die Betreuung von Leads mit hoher Kaufabsicht.
Definieren Sie für jede Journey Erfolgsmetriken (z. B. Anstieg der E-Mail-CTR, höhere Trial-zu-Paid-Konversionsrate, geringere Abwanderung in einem Segment). So entsteht ein fokussierter „Sandbox“-Bereich, in dem Marketing, Data und Engineering gemeinsam arbeiten, den Nachweis erbringen können, dass Claude fragmentierte Profile zuverlässig interpretiert, und dann mit Zuversicht auf weitere Journeys ausweiten.
Bringen Sie Marketing, Data und Legal bei Datenzugriff in Einklang
Damit Claude fragmentierte Kundendaten analysieren kann, brauchen Sie intern Klarheit darüber, welche Daten genutzt werden dürfen, wie sie anonymisiert oder pseudonymisiert werden und welche Systeme im Scope sind. Strategisch ist dies sowohl eine technische als auch eine Governance-Herausforderung. Marketing-Verantwortliche sollten Daten-, IT- und Rechts-Teams früh zusammenbringen, um Leitplanken und Verantwortlichkeiten festzulegen.
Definieren Sie, welche Attribute und Events für Personalisierung erforderlich sind (z. B. Kaufhistorie, Content-Interaktionen, Lifecycle-Phase) und stellen Sie sicher, dass Einwilligungs- und Datenschutzanforderungen eingehalten werden. Das reduziert spätere Reibung und schafft Vertrauen, dass KI-gestützte Personalisierung sowohl Kunden- als auch regulatorische Erwartungen respektiert.
Bereiten Sie Ihr Team auf die Arbeit mit KI-generierten Insights vor
Claude wird Personalisierung nicht magisch lösen, wenn das Marketing-Team seine Output-Ergebnisse als Black Box behandelt. Strategisch sollten Ihre Marketer die Fähigkeit entwickeln, KI-generierte Segmente und Botschaften zu hinterfragen, zu verfeinern und zu operationalisieren. Das erfordert grundlegende Kompetenz in Prompts, Datenkontext und Limitierungen.
Wir haben festgestellt, dass kurze Enablement-Sessions und Playbooks sehr hilfreich sind: wie man Claude mit klarem Kontext brieft, wie man nach mehreren Hypothesen fragt und wie man KI-Vorschläge in testbare Kampagnen übersetzt. Das reduziert Widerstände, verbessert die Ergebnisse und macht KI zu einer echten Erweiterung Ihres Teams statt zu einem mysteriösen Add-on.
Risiken mit Leitplanken und schrittweiser Automatisierung steuern
Beim Anschluss von Claude an Marketing-Workflows ist Risikomanagement eine zentrale strategische Überlegung. Anstatt die Ausspielung von Nachrichten vom ersten Tag an vollständig zu automatisieren, nutzen Sie Claude zunächst, um Empfehlungen und Entwürfe zu generieren, die von Menschen freigegeben werden. Mit wachsendem Vertrauen und messbarer Performance können Sie schrittweise Low-Risk-Segmente oder -Kanäle automatisieren.
Implementieren Sie klare Leitplanken: Regeln für sensible Segmente, Ausschlüsse für bestimmte Datenfelder und Freigabe-Workflows für größere Änderungen. Dieser Ansatz balanciert Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI mit der Kontrolle und Verantwortung, die Marketing-Führungskräfte benötigen – insbesondere in regulierten Branchen oder bei Marken mit strengen Vorgaben zur Tonalität.
Sorgfältig eingesetzt wird Claude zur fehlenden Intelligenzschicht, die fragmentierte Kundendaten in klare Profile, Segmente und personalisierte Botschaften übersetzt, mit denen Ihr Marketing-Team tatsächlich arbeiten kann. Statt eines weiteren großen Datenprojekts erhalten Sie einen pragmatischen Weg, den Wert der Tools und Daten zu heben, die Sie bereits besitzen. Bei Reruption kombinieren wir tiefgehende KI-Engineering-Kompetenz mit einem Co-Founder-Mindset, um genau diese Workflows in Ihrer Organisation zu scopen, zu prototypisieren und zu implementieren. Wenn Sie prüfen, wie Personalisierung auch auf unordentlichen Daten funktionieren kann, sprechen wir gerne mit Ihnen darüber, wie ein fokussierter, risikoarmer Einstieg für Ihr Team aussehen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Bankwesen bis Logistik: 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.
Erstellen Sie einen einheitlichen Kunden-Snapshot, den Claude auslesen kann
Bevor Sie Claude bitten, Kampagnen zu personalisieren, geben Sie ihm eine konsolidierte Sicht auf jede Kundin und jeden Kunden. In der Praxis bedeutet dies häufig, eine Customer-Snapshot-Tabelle oder einen Export zu erstellen, der wichtige Felder aus Ihrem CRM, Ihren Analytics- und E-Mail-Tools zusammenführt. Sie benötigen dafür keine perfekten Daten – lediglich eine konsistente Struktur.
Eine einfache Struktur könnte umfassen: Kunden-ID, E-Mail, Lifecycle-Phase, zentrale Verhaltensweisen (Besuche, Downloads, Käufe), letzte Touchpoints und Kanalpräferenzen. Speisen Sie einen Batch dieser Snapshots in Claude ein und bitten Sie es, jedes Profil zu zusammenzufassen und ein Segment- oder Intent-Label zu vergeben.
System-Prompt an Claude:
Sie sind eine Marketing-Datenanalystin / ein Marketing-Datenanalyst. Sie erhalten
vereinheitlichte Customer-Snapshots mit Feldern aus CRM, Analytics und
E-Mail-Engagement.
Für jede Kundenzeile:
- Fassen Sie zusammen, wer diese Person ist und wie sie mit uns interagiert.
- Ordnen Sie sie genau einem primären Lifecycle-Segment zu.
- Identifizieren Sie 1–2 wahrscheinliche Interessen auf Basis des Verhaltens.
- Schlagen Sie 1 nächste, beste Marketingaktion vor.
Geben Sie die Ausgabe im JSON-Format mit den Schlüsseln zurück:
summary, segment, interests, next_action.
Erwartetes Ergebnis: Das Marketing-Team kann die Zusammenfassungen von Claude schnell prüfen, Segmentnamen verfeinern und sie in Targeting-Regeln in Ihren E-Mail- oder Ad-Plattformen überführen.
Nutzen Sie Claude, um widersprüchliche oder unvollständige Datensätze zu bereinigen
Fragmentierte Daten bedeuten oft doppelte Datensätze, fehlende Felder und Inkonsistenzen zwischen Systemen. Claude ist sehr effektiv bei der Unterstützung bei der Entity Resolution auf der Business-Logik-Ebene, selbst wenn Sie für das Matching weiterhin auf deterministische oder probabilistische Verfahren in Ihrem Daten-Stack setzen.
Exportieren Sie Gruppen potenziell doppelter Datensätze (z. B. gleiche E-Mail mit unterschiedlichen CRM-IDs oder übereinstimmende Namen mit leicht abweichenden E-Mails) und lassen Sie Claude analysieren, ob sie dieselbe Person beschreiben und welche Attribute Priorität haben sollten.
Prompt an Claude:
Sie helfen einem Marketing-Team dabei, Kundendatensätze zu bereinigen.
Sie erhalten 2–4 Datensätze, die möglicherweise zur gleichen Person gehören.
Berücksichtigen Sie für jeden Datensatz:
- Identifikatoren (E-Mail, Telefon, Kunden-ID)
- Verhalten (Käufe, Website-Besuche, E-Mail-Engagement)
- Metadaten (Land, Sprache, Unternehmen)
Entscheiden Sie, ob diese Datensätze zur gleichen Person gehören.
Falls ja, schlagen Sie einen zusammengeführten Datensatz vor und erläutern Sie,
welche Werte Sie bei Konflikten ausgewählt haben.
Geben Sie zurück:
- decision: "same_person" oder "different_people"
- merged_record (falls same_person)
- reasoning (kurze Stichpunkte)
Erwartetes Ergebnis: Datenteams erhalten eine hochwertige Vorschlagsschicht, die sie verifizieren oder stichprobenartig prüfen können, und reduzieren so den manuellen Bereinigungsaufwand für marketingkritische Segmente erheblich.
Generieren Sie segmentspezifische Botschaften direkt aus Profildaten
Sobald Sie eine grundlegende einheitliche Sicht haben, nutzen Sie Claude, um personalisierte Botschaften und Angebote zu erstellen, die explizit in der bisherigen Historie der Kundin bzw. des Kunden verankert sind. Das ist besonders wirkungsvoll für Lifecycle-Kampagnen, Win-back-Flows und Account-Based Marketing.
Geben Sie Claude einen Customer Snapshot sowie ein Kampagnenziel (z. B. Upsell, Renewal, Demo-Buchung) und lassen Sie E-Mail-Texte, Betreffzeilen und Anzeigenvarianten generieren, die das bisherige Verhalten und die Präferenzen dieser Person widerspiegeln.
Prompt an Claude:
Sie sind Performance-Marketer. Erstellen Sie auf Basis des untenstehenden
Kundenprofils personalisierte Marketing-Assets, um die Konversion zu maximieren.
Kundenprofil (JSON):
{ ...Snapshot aus Data Warehouse oder CDP... }
Ziel: Die Kundin / den Kunden dazu bewegen, von Tarif A auf Tarif B
upzugraden.
Erstellen Sie:
- 3 E-Mail-Betreffzeilen (max. 45 Zeichen)
- 1 kurzen E-Mail-Text (120–180 Wörter)
- 2 Varianten von Anzeigentext (Headline + Beschreibung)
Stellen Sie sicher, dass der Text:
- Relevantes bisheriges Verhalten erwähnt (ohne „creepy“ zu wirken)
- Branche und Produktnutzung berücksichtigt, sofern ersichtlich
- Unsere Markenstimme nutzt: klar, praxisnah, ohne Hype
Erwartetes Ergebnis: Marketer können schnell segmentspezifische Kampagnen mit maßgeschneidert wirkenden Botschaften zusammenstellen und diese anschließend im Hinblick auf Marke und Compliance prüfen und verfeinern.
Lassen Sie Claude Personalisierungsregeln entwerfen und priorisieren
KI ist nicht nur für Textgenerierung nützlich. Claude kann Ihnen auch helfen, die zugrunde liegende Personalisierungslogik zu entwerfen, indem es Engagement-Muster analysiert und Regelsets für Ihre Marketing-Automation- oder Web-Personalisierungstools vorschlägt.
Stellen Sie anonymisierte aggregierte Daten bereit (z. B. Engagement nach Segment, Kanal und Lifecycle-Phase) und lassen Sie Claude Trigger-Bedingungen, Ausschlüsse und Priorisierungsregeln vorschlagen, die mit Ihren Zielen (Konversion, Retention, ARPU) im Einklang stehen.
Prompt an Claude:
Sie sind Lifecycle-Marketing-Strategin / -Stratege. Unten finden Sie aggregierte
Daten dazu, wie verschiedene Segmente auf E-Mails und In-App-Nachrichten
reagieren.
Daten:
- Segmentdefinitionen und -größe
- Öffnungs-, Klick- und Konversionsraten nach Kanal
- Typische Zeit von Signup bis zum ersten Wertmoment
Aufgabe:
1) Schlagen Sie ein Set von Personalisierungsregeln für unsere Onboarding-
Journey vor.
2) Definieren Sie für jede Regel:
- Trigger-Bedingung
- Kanal und Nachrichtentyp
- Zentrales Nutzenversprechen
- Fallback, falls Daten fehlen
3) Priorisieren Sie die Regeln nach erwarteter Wirkung.
Erwartetes Ergebnis: Ein strukturierter Ausgangspunkt für Ihr Automatisierungs-Setup, der auf Ihren eigenen Daten basiert und nicht auf generischen Best-Practice-Listen. Ihr Team kann die vorgeschlagenen Regeln anschließend implementieren, testen und iterativ verbessern.
Komplexe Accounts für Sales–Marketing-Alignment zusammenfassen
In B2B-Organisationen zeigt sich fragmentierte Datenlage häufig auf Account-Ebene: Das Marketing protokolliert Kampagnen-Touchpoints, der Vertrieb Calls und Opportunities, das Produktteam die Nutzung – selten alles an einem Ort. Claude kann dieses Durcheinander in Account-Briefs verwandeln, die sowohl Marketing als auch Sales zur Koordination von Personalisierung verwenden.
Aggregieren Sie Events auf Account-Ebene und lassen Sie Claude die Story zusammenfassen: Wer die wichtigsten Kontakte sind, worauf sie Wert legen, mit welchen Inhalten sie sich beschäftigt haben und was die wahrscheinlichen Blocker sind.
Prompt an Claude:
Sie sind Account-Stratege / -Strategin. Sie erhalten alle Events zu einem
B2B-Account aus CRM, Marketing-Automation und Product-Analytics.
Aufgabe:
- Fassen Sie die Account-Situation in <200 Wörtern zusammen.
- Listen Sie die 3 engagiertesten Kontakte und deren Fokus auf.
- Identifizieren Sie die wichtigsten Interessen und Pain Points.
- Schlagen Sie 2 personalisierte Kampagnenideen vor, um den Deal
voranzubringen.
Geben Sie das Ergebnis in einem strukturierten Format mit Überschriften zurück.
Erwartetes Ergebnis: Gemeinsame Planung von Sales und Marketing auf Basis eines klaren, KI-generierten Account-Blicks, was zu relevanteren Kampagnen und Outreach-Sequenzen führt – ohne manuelle Recherche für jede Opportunity.
Bauen Sie eine Feedback-Schleife zwischen Performance-Daten und Claude auf
Um sich im Zeitverlauf zu verbessern, verbinden Sie Kampagnen-Performance-Daten wieder mit Claude. Exportieren Sie regelmäßig, wie unterschiedliche KI-gestützte Segmente und Botschaften performt haben, und bitten Sie Claude, Muster zu diagnostizieren und Anpassungen vorzuschlagen.
Beziehen Sie gewinnende und unterlegene Varianten sowie Segment-Metadaten ein. Claude kann hervorheben, welche Attribute am stärksten die Reaktion vorhersagen, welche Messaging-Winkel am besten ankommen und wo Ihre Personalisierungslogik zu breit oder zu eng gefasst ist.
Prompt an Claude:
Sie optimieren KI-gestützte Personalisierung. Unten finden Sie:
- Eine Stichprobe von Segmenten, die Sie zuvor definiert haben
- Die Kampagnen und Botschaften für jedes Segment
- Performance-Metriken (Öffnung, Klick, Konversion)
Analysieren Sie:
1) Welche Segmente und Messaging-Winkel am besten performen.
2) Wo eine Unterperformance gegenüber den Erwartungen besteht.
3) Konkrete Anpassungen an:
- Segmentdefinitionen
- Targeting-Regeln
- Textwinkeln oder Angeboten
Schlagen Sie 3 priorisierte Experimente vor, die wir als Nächstes
durchführen sollten.
Erwartetes Ergebnis: Eine kontinuierliche Verbesserungsschleife, in der Claude nicht nur einmalig Content generiert, sondern Ihnen hilft, Segmente und Logik systematisch auf Basis realer Ergebnisse zu verfeinern.
Über alle Best Practices hinweg sind realistische Ergebnisse unter anderem: 20–40 % schnellere Kampagnenerstellung, messbare Steigerungen im Engagement für wichtige Journeys (häufig 10–25 % höhere CTR oder Reply Rates) und eine deutliche Reduzierung des manuellen Daten-Stitchings für Marketing- und CRM-Teams. Die genauen Zahlen variieren je nach Organisation, aber das Muster ist konsistent: Sobald Claude eine „einheitliche Sicht“ auf Ihre fragmentierten Daten hat, wird Personalisierung zu einem wiederholbaren Prozess statt zu einer heroischen Einzelleistung.
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Häufig gestellte Fragen
Claude verbindet sich mit Exporten oder APIs Ihrer CRM-, CDP-, Analytics- und E-Mail-Tools und agiert als Interpretationsschicht. Es ersetzt diese Systeme nicht – es liest die kombinierten Daten, fasst Kundenhistorien zusammen, schlägt Segmente vor und generiert personalisierte Botschaften oder Personalisierungsregeln.
In der Praxis stellen Sie Claude vereinheitlichte Customer-Snapshots oder Account-bezogene Event-Streams zur Verfügung. Claude verwandelt diese rohen, fragmentierten Informationen dann in klare Profile, Intent-Signale und Next-Best-Actions, die Ihr Marketing-Team in bestehenden Tools operationalisieren kann.
Typischerweise benötigen Sie drei Fähigkeiten: grundlegenden Datenzugang, jemanden, der Ihren Marketing-Stack versteht, und ein Team, das bereit ist, mit KI-generierten Insights zu arbeiten. Eine Data- oder Engineering-Ressource sollte in der Lage sein, Customer-Snapshots aus Ihrem CRM/CDP oder Data Warehouse zu ziehen. Eine Marketing-Operations-Person kann die Outputs von Claude (Segmente, Regeln, Texte) in Ihre Automations- und Kampagnentools überführen.
Auf Marketing-Seite sollte Ihr Team lernen, wie man Claude mit Kontext brieft, seine Outputs prüft und in Tests übersetzt. Sie benötigen keinen vollständigen Data-Science-Stack, um zu starten – Claude übernimmt einen großen Teil der manuellen Analyse- und Textarbeit, die sonst spezialisierte Rollen erfordern würde.
Mit einem fokussierten Scope können Sie in Wochen statt Monaten sinnvolle Ergebnisse sehen. Ein typischer Ablauf ist: 1–2 Wochen zur Definition des ersten Use Cases und zur Konfiguration der Datenexporte, weitere 1–2 Wochen zum Aufbau der initialen Prompts und Workflows in Claude sowie 2–4 Wochen zum Launch und zur Messung der ersten personalisierten Kampagnen.
Die vollständige Transformation Ihrer Personalisierungsfähigkeiten ist langfristiger, aber die meisten Organisationen können innerhalb eines Quartals bereits einen Uplift für mindestens eine Journey (zum Beispiel Onboarding oder Reaktivierung) nachweisen. Das AI-PoC-Format von Reruption ist explizit darauf ausgelegt, technische Machbarkeit und Impact in genau diesem Zeitrahmen zu validieren.
Die direkten Kosten beinhalten die Nutzung von Claude (API- oder Plattformgebühren) sowie etwas Engineering-/Ops-Aufwand, um Daten anzubinden und Workflows aufzusetzen. Im Vergleich zu großen CDP- oder Datenplattformprojekten ist die Investition moderat, da Claude auf Ihrem bestehenden Stack aufsetzt, statt ihn zu ersetzen.
Der ROI kommt aus mehreren Richtungen: verbesserte Kampagnenperformance (höhere Konversion, CTR, Upsell), weniger manueller Aufwand beim Daten-Stitching und Listenaufbau sowie eine bessere Nutzung Ihrer vorhandenen Tools. Viele Teams zielen auf zweistellige prozentuale Verbesserungen in zentralen Journeys ab; selbst ein Uplift von 5–10 % in der Konversion in einem volumenstarken Funnel deckt die Implementierungskosten oft sehr schnell.
Reruption arbeitet als Co-Preneur an der Seite Ihres Teams: Wir tauchen in Ihr Marketing- und Datensetup ein, hinterfragen Annahmen und bauen funktionierende KI-Lösungen statt Folien. Unser AI-PoC-Angebot (9.900€) ist darauf ausgelegt, die entscheidende Frage schnell zu beantworten: Kann Claude – mit Ihren tatsächlichen Daten – spürbare Verbesserungen in der Personalisierung liefern?
Im PoC definieren wir einen konkreten Use Case (z. B. Onboarding-Personalisierung), prüfen die Datenverfügbarkeit und prototypisieren anschließend zügig Claude-Prompts und Workflows, die auf Ihrem CRM/CDP und Ihren Analytics-Systemen aufsetzen. Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp, Performance-Metriken und eine Roadmap für den Weg in die Produktion. Wenn das Setup funktioniert, unterstützen wir Sie beim Skalieren – vom Design der Leitplanken über die Tool-Integration und Teamenablement bis hin zur iterativen Weiterentwicklung, bis KI-gestützte Personalisierung Teil Ihres täglichen Marketingbetriebs ist.
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Philipp M. W. Hoffmann
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