Die Herausforderung: Generische Kampagnenbotschaften

Die meisten Marketing-Teams stecken in einem Muster aus Massen-E-Mails, generischen Anzeigentexten und breiten Landingpages fest. Alle erhalten den gleichen Newsletter, dieselbe Retargeting-Botschaft, dasselbe Angebot – unabhängig von Verhalten, Interessen oder Lifecycle-Phase. Das Ergebnis ist vorhersehbar: Botschaften wirken irrelevant, die Performance stagniert und Personalisierung bleibt eher Buzzword als gelebte Realität.

Traditionelle Ansätze zur Personalisierung – manuelle Segmentierung in Tabellen, händisches Schreiben von Copy-Varianten für jede Zielgruppe, endlose Abstimmungsschleifen – lassen sich schlicht nicht skalieren. Selbst mit modernen Marketing-Automation-Tools verlassen sich Teams auf einen kleinen Satz generischer Templates, weil die Erstellung und Pflege Hunderter maßgeschneiderter Varianten zu zeitaufwendig ist. Bis der Content fertig ist, hat sich das Kundenverhalten bereits verändert.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Niedriges Engagement, höhere Abmelderaten und verschwendetes Mediabudget untergraben den Kampagnen-ROI. Generische Kampagnen schärfen nicht das jeweils passende Nutzenversprechen für jede Zielgruppe, sodass Nutzer mit hoher Kaufabsicht abspringen und Bestandskunden irrelevante Angebote erhalten. Wettbewerber, die in KI-gestützte Personalisierung investieren, liefern intelligentere, besser getimte Botschaften – und sichern sich still Ihren Attention-Share und Umsatz.

Diese Herausforderung ist real – und sie dreht sich nicht nur darum, bessere Texte zu schreiben. Es geht darum, ein System aufzubauen, das Botschaften in großem Maßstab an jeden einzelnen Nutzer anpassen kann, ohne Marke und Ressourcen Ihres Teams zu gefährden. Die gute Nachricht: Mit Tools wie ChatGPT und einer klaren KI-Strategie ist das lösbar. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, von statischen Kampagnen zu KI-gestützten, adaptiven Botschaften zu wechseln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie generische Kommunikation in personalisierte, performance-orientierte Kampagnen verwandeln.

Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?

Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.

Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:

Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus unserer Arbeit an KI-Produkten und internen Tools wissen wir, dass ChatGPT für Marketing-Personalisierung am wirkungsvollsten ist, wenn es als Teil des Operating Models verstanden wird – nicht als einmaliges Experiment. Anstatt zu fragen: „Kann ChatGPT bessere Texte schreiben?“, ist die bessere Frage: „Wie gestalten wir unseren Kampagnen-Workflow so um, dass ChatGPT kontinuierlich personalisierte Botschaften auf Basis realer Kundendaten erzeugen und anpassen kann?“ Mit Reruptions Engineering-Tiefe und KI-first-Mindset konzentrieren wir uns darauf, diesen Wandel konkret und sicher umsetzbar zu machen.

Definieren Sie Personalisierung als System, nicht als Textaufgabe

Die meisten Teams sehen ChatGPT als smarteren Texter. Diese Denkweise führt zu isolierten Experimenten, nicht zu strukturellem Wandel. Um generische Kampagnenbotschaften wirklich zu beheben, sollten Sie Personalisierung als System verstehen, das Segmentierungslogik, Nachrichtentemplates, Tonalitätsregeln und kanalspezifische Anforderungen verbindet. ChatGPT wird dann zum Motor, der dieses System mit maßgeschneiderten Inhalten befüllt.

Auf strategischer Ebene sollten Marketingverantwortliche definieren, wie Zielgruppensegmente entstehen, welche Signale zählen (Verhalten, Demografie, Lifecycle-Phase) und welche Arten von Botschaften personalisiert werden müssen (Betreffzeilen, Body Copy, CTAs, Angebote, Visuals). Diese Klarheit ermöglicht es, ChatGPT strukturiert zu briefen und in Ihren Kampagnenproduktionsprozess zu integrieren – statt sich auf Ad-hoc-Prompts im Browser einzelner Mitarbeitender zu verlassen.

Starten Sie mit High-Impact-Journeys, nicht mit allen Kampagnen

Zu versuchen, alles auf einmal zu personalisieren, ist ein Rezept für Komplexität und Frustration. Konzentrieren Sie Ihre initialen ChatGPT-Initiativen stattdessen auf High-Impact-Journeys, bei denen generische Botschaften klar unterperformen: Onboarding-Sequenzen, Warenkorbabbruch-Flows, wichtige Produkteinführungen oder Upsell-/Cross-Sell-Kampagnen.

Identifizieren Sie für jede Journey einige kritische Punkte, an denen Relevanz besonders wichtig ist – etwa die erste Willkommensmail, die Retargeting-Anzeige, die Nutzer zurückholt, oder die Erinnerungsmail zur Verlängerung. Nutzen Sie ChatGPT, um an diesen Punkten mehrere Varianten pro Segment zu erstellen, und testen Sie diese. Diese strategische Fokussierung erleichtert es, Mehrwert nachzuweisen, Ihre Prompts zu verfeinern und intern Vertrauen aufzubauen, bevor Sie auf Ihr gesamtes Kampagnenportfolio skalieren.

Bereiten Sie Daten und Guardrails vor, bevor Sie skalieren

Wirksame KI-gestützte Personalisierung hängt von mehr ab als nur kreativen Prompts. ChatGPT benötigt strukturierte Inputs (Segmentbeschreibungen, Verhaltenszusammenfassungen, Nutzenversprechen) sowie klare Output-Vorgaben (Markenton, Compliance-Regeln, Tonalitätsgrenzen). Ohne diese laufen Sie Gefahr, inkonsistente Botschaften oder Inhalte zu produzieren, die außerhalb Ihrer Richtlinien liegen.

Definieren Sie vor dem Skalieren einfache, aber robuste Guardrails: ein Dokument zur Markenstimme, eine Bibliothek freigegebener Nutzenversprechen und Proof Points sowie eine grundlegende Taxonomie Ihrer Kundensegmente mit jeweils 2–3 Sätzen Beschreibung. Strategisch verwandelt das ChatGPT in eine Erweiterung Ihres Markensystems statt in einen „freien Kreativen“. Gleichzeitig wird es für Nicht-Expert:innen im Team einfacher, sichere, markenkonforme Botschaften zu generieren.

Richten Sie Teams und Prozesse auf KI-unterstützte Workflows aus

Die Einführung von ChatGPT in Ihren Kampagnenprozess betrifft weit mehr als nur Copywriter. CRM-Manager, Performance-Marketer, Legal/Compliance und Vertrieb müssen verstehen, wie KI-generierte Botschaften erstellt und freigegeben werden. Fehlt diese Ausrichtung, entstehen Engpässe, Misstrauen und Nacharbeiten.

Definieren Sie strategisch einen klaren Workflow: Wer bereitet Segment-Inputs vor, wer erstellt oder pflegt die Prompts, wer prüft die KI-Ausgaben und wie funktionieren Feedbackschleifen? Wechseln Sie vom Modell „Copywriter macht alles“ zu einem stärker verteilten Ansatz, bei dem KI die Erstentwürfe übernimmt und Menschen sich auf Supervision, Verfeinerung und strategische Steuerung konzentrieren. Unser Co-Preneur-Ansatz beinhaltet häufig, dass wir mit Teams in ihrer P&L-Realität arbeiten, um den Prozess an reale Einschränkungen anzupassen – nicht an ein idealisiertes Flowchart.

Steuern Sie Risiken mit Piloten, Metriken und schrittweiser Automatisierung

Der Schritt von generischen Botschaften zu KI-gestützter Personalisierung kann Sorgen hinsichtlich Markenrisiken, Compliance oder technischer Machbarkeit auslösen. Anstatt dies theoretisch zu diskutieren, steuern Sie das Risiko über abgegrenzte Pilotprojekte, klare Kennzahlen und progressive Automatisierung. Starten Sie mit Human-in-the-Loop-Review für alle KI-generierten Inhalte und begrenzter Zielgruppenexposition.

Definieren Sie im Vorfeld, wie Erfolg aussieht: höhere Öffnungs-, Klick- und Conversion-Raten oder niedrigere Abmelderaten in bestimmten Segmenten. Führen Sie kontrollierte A/B-Tests gegen Ihre aktuelle generische Kommunikation durch. Sobald Sie stabile Verbesserungen und konsistente Qualität sehen, automatisieren Sie schrittweise weitere Schritte – ohne jemals die Möglichkeit menschlicher Eingriffe zu entfernen. Dieser datengestützte Ansatz erleichtert es, Investitionen zu begründen und Vertrauen in der gesamten Organisation aufzubauen.

Strategisch eingesetzt verwandelt ChatGPT generische Kampagnenbotschaften in skalierbare Personalisierung, indem es Ihr Zielgruppenverständnis mit schneller, markenkonformer Inhaltserstellung verbindet. Der Schlüssel liegt in der Gestaltung des richtigen Systems – Dateninputs, Guardrails, Workflows –, sodass KI die Arbeit Ihres Marketing-Teams verstärkt, statt Chaos zu erzeugen. Mit Reruptions Fokus auf KI-Engineering und Real-World-Implementation helfen wir Organisationen, von Folien-Ideen zu funktionierenden Personalisierungs-Engines zu kommen. Wenn Sie diesen Schritt erwägen, sprechen wir gern darüber, wie ein pragmatischer, risikoarmer Einstieg in Ihrer Umgebung aussehen kann.

Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?

Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.

Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.

AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
Fallstudie lesen →

AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
Fallstudie lesen →

Airbus

Luft- und Raumfahrt

In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung. Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird. Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren. Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.

Lösung

Maschinelle Lern-Surrogatmodelle, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), wurden auf umfangreichen CFD-Datensätzen trainiert, um komplette Simulationen in Millisekunden zu emulieren. Airbus integrierte diese in eine generative Design-Pipeline, in der KI Druckfelder, Geschwindigkeiten und Kräfte vorhersagt und dabei die Navier-Stokes-Physik über hybride Verlustfunktionen zur Genauigkeit erzwingt. Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten. Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.

Ergebnisse

  • Simulationszeit: 1 Stunde → 30 ms (120.000x Beschleunigung)
  • Design-Iterationen: +10.000 pro Zyklus im gleichen Zeitraum
  • Vorhersagegenauigkeit: 95%+ für Auftriebs-/Widerstandskoeffizienten
  • 50% Verkürzung der Designphasenlaufzeit
  • 30–40% weniger hochauflösende CFD-Läufe erforderlich
  • Treibstoffverbrauchsoptimierung: bis zu 5% Verbesserung in Vorhersagen
Fallstudie lesen →

Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
Fallstudie lesen →

American Eagle Outfitters

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
Fallstudie lesen →

Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Segmentdefinitionen in strukturierte ChatGPT-Inputs übersetzen

ChatGPT kann nur dann effektiv personalisieren, wenn es Ihre Segmente wirklich „versteht“. Gehen Sie über Label wie „High Intent“ oder „Churn Risk“ hinaus und erstellen Sie kurze, strukturierte Beschreibungen, die Sie in Ihren Prompts verwenden. Fügen Sie Verhaltensmuster (z. B. besuchte Seiten, frühere Käufe), Lifecycle-Phase sowie zentrale Einwände oder Motivationen jedes Segments hinzu.

Nutzen Sie ein Standardformat, damit Sie verschiedene Segmente in denselben Prompt einsetzen können. Definieren Sie jedes Segment zum Beispiel mit: Wer sie sind, was ihnen wichtig ist, was sie vom Konvertieren abhalten könnte und wie Erfolg für sie aussieht.

Beispiel-Prompt zur Strukturierung von Segmenten:
Sie sind eine Marketingstrategin bzw. ein Marketingstratege und helfen bei der Definition von Zielsegmenten.
Formulieren Sie für jedes Segment unten die Beschreibung in dieser Struktur um:
- Wer sie sind
- Was ihnen wichtig ist
- Wahrscheinliche Einwände
- Signale, dass sie kaufbereit sind

Segment: B2B-Testnutzer, die sich 3+ Mal eingeloggt haben, aber noch keine Premium-Funktionen aktiviert haben.

Sobald Sie diese Bibliothek aufgebaut haben, nutzen Sie sie wiederkehrend als Input für alle Ihre Prompts zur personalisierten Kampagnenbotschaft, damit ChatGPT Texte konsistent auf Basis echter Segment-Insights zuschneidet.

Wiederverwendbare Prompt-Templates für Kampagnenvarianten aufbauen

Anstatt für jede Kampagne neue Prompts von Grund auf zu schreiben, erstellen Sie wiederverwendbare Prompt-Templates für Ihre Hauptkanäle: E-Mail, Paid Social, Suchanzeigen und In-App-Nachrichten. Jedes Template sollte Ihre Markenstimme-Regeln, Pflichtbestandteile (Betreffzeile, Preview-Text, Body, CTA) sowie Platz für Segment-Input und Angebotsdetails enthalten.

So wird ChatGPT zu einem internen „Messaging-Engine“, das Ihr Team konsistent bedienen kann. Sie können diese Templates in Ihrer Dokumentation ablegen oder sogar in interne Tools bzw. Skripte einbetten, die die ChatGPT-API ansprechen.

Beispiel-Template für eine E-Mail-Kampagne:
Sie sind eine Senior-Marketing-Texterin bzw. ein Senior-Marketing-Texter für <Brand>.
Markenstimme: klar, pragmatisch, ohne Hype, kundenzentriert.

Aufgabe: Erstellen Sie 3 E-Mail-Varianten, personalisiert für das unten beschriebene Segment.
Enthalten Sie für jede Variante:
- Betreffzeile (max. 45 Zeichen)
- Preview-Text (max. 70 Zeichen)
- E-Mail-Body (120–180 Wörter)
- Einen einzelnen CTA

Segmentbeschreibung:
{{SEGMENT_DESCRIPTION}}

Kampagnenziel: {{CAMPAIGN_GOAL}}
Angebot und zentrale Vorteile: {{OFFER_DETAILS}}

Rahmenbedingungen:
- Vermeiden Sie „spammy“ Sprache
- Verwenden Sie die Anrede in der zweiten Person („Sie“)
- Machen Sie den konkreten Nutzen für dieses Segment explizit

Marketer können dann Segmentbeschreibungen, Ziele und Angebote austauschen und gleichzeitig Tonalität und Struktur mit Ihrer Markenbotschaft in Einklang halten.

Verhaltenszusammenfassungen für Echtzeit-Personalisierung nutzen

Für fortgeschrittenere Setups geben Sie ChatGPT kurze Zusammenfassungen des jüngsten Nutzerverhaltens und lassen Sie die Botschaften entsprechend anpassen. Selbst wenn Sie noch nicht direkt per API integrieren, können Sie damit beginnen, kleine Stichproben von Verhaltensdaten (z. B. Website-Aktivität, besuchte Produktkategorien, E-Mail-Engagement) zu exportieren und in manuellen Prompts zu nutzen, um personalisierte Journeys zu prototypisieren.

Formulieren Sie Verhaltensdaten als kompakte Erzählung statt als Roh-Logs, damit ChatGPT besser darüber „nachdenken“ kann.

Beispiel für einen verhaltensbasierten Prompt:
Sie sind ein Assistent für Kampagnenpersonalisierung.
Hier ist eine kurze Zusammenfassung des jüngsten Verhaltens eines Nutzers:
- In den letzten 3 Tagen zweimal die Preisseite besucht
- „Enterprise Buying Guide“ heruntergeladen
- Zuvor E-Mails zum Thema „Sicherheit“ angeklickt

Aufgabe: Schreiben Sie 2 Versionen einer Follow-up-E-Mail, die:
- Das Verhalten anerkennen, ohne „creepy“ zu wirken
- Sicherheit und ROI in den Vordergrund stellen
- Einen niederschwelligen nächsten Schritt anbieten (z. B. 15-minütiges Assessment-Gespräch)

Markenstimme: professionell, ehrlich, ohne Druck.

Mit dieser Praxis gestalten Sie, wie verhaltensbasierte Personalisierung künftig funktionieren soll, bevor Sie in tiefere technische Integrationen investieren.

Markenstimme und Compliance-Guardrails in Prompts standardisieren

Um inkonsistente oder riskante Botschaften zu vermeiden, betten Sie Ihre Markenstimme-Guidelines und Compliance-Regeln direkt in Ihre Prompts ein. Behandeln Sie dies als „Pre-Prompt“, der immer enthalten ist – egal, ob Ihr Team ChatGPT manuell oder per API nutzt. Fügen Sie Beispiele für akzeptable und inakzeptable Formulierungen hinzu, damit das Modell die Grenzen besser ableiten kann.

Sie können ChatGPT zudem bitten, seine Ausgaben vorab selbst gegen Ihre Regeln zu prüfen.

Beispiel für einen Guardrail-Block:
Markenstimme und Regeln:
- Ton: klar, vertrauenswürdig, ohne Übertreibung.
- Vermeiden Sie: „Garantie“, „das Beste überhaupt“, absolute Versprechen.
- Erwähnen Sie bei EU-Kund:innen immer den Datenschutz.

Bevor Sie das Ergebnis finalisieren, prüfen Sie:
1) Klingt irgendein Satz wie ein Versprechen oder eine Garantie? Falls ja, umformulieren.
2) Wird der Datenschutz dort, wo relevant, mindestens einmal erwähnt?
3) Ist die Sprache respektvoll und nicht manipulativ?

Generieren Sie nun 3 Anzeigentext-Varianten für:
{{SEGMENT_DESCRIPTION}}
{{OFFER_DETAILS}}

So wird KI-generierte Kampagnenkommunikation sicherer und der Prüfaufwand für Legal oder Compliance reduziert.

A/B-Test-Erstellung und Insight-Zusammenfassungen automatisieren

ChatGPT eignet sich ideal, um A/B-Tests zu skalieren. Nutzen Sie es, um schnell mehrere Textvarianten pro Segment zu erstellen – und anschließend erneut, um Performance-Daten zu verdichten und nächste Iterationen vorzuschlagen. Sie können mit einfachen Exporten aus Ihrem E-Mail- oder Ad-Tool starten und die Ergebnisse zurück in ChatGPT einspeisen, um strukturiert daraus zu lernen.

Bitten Sie das Modell, Muster in erfolgreichen Varianten zu identifizieren und diese in konkrete Hypothesen für weitere Tests zu übersetzen.

Beispiel-Prompt zur Optimierung:
Sie sind Marketing-Analystin bzw. Marketing-Analyst.
Hier sind die Ergebnisse unserer letzten 6 E-Mail-A/B-Tests für das Segment „Trial-Nutzer“:
{{PAST_TEST_RESULTS}}

Aufgabe:
1) Identifizieren Sie Muster in Betreffzeilen und CTAs, die mit höheren Öffnungs- und Klickraten korrelieren.
2) Schlagen Sie 3 neue Testideen auf Basis dieser Muster vor.
3) Generieren Sie für jede Idee 2 konkrete Betreffzeilen und 2 CTA-Optionen.

Damit schließen Sie den Kreis: ChatGPT hilft bei der Erstellung von Varianten und anschließend bei der Interpretation der Ergebnisse – so wird Ihr Personalisierungsprogramm mit der Zeit immer smarter.

Schrittweise in Ihre bestehenden Tools und KPIs integrieren

Sobald Prompts und Workflows manuell funktionieren, können Sie diese per API oder einfache Skripte an Ihren bestehenden Stack anbinden. Beispielsweise über einen schlanken Service, der Segment- und Verhaltensdaten aus Ihrem CRM oder Ihrer Marketing-Automation-Plattform übernimmt, ChatGPT mit Ihren vordefinierten Prompts aufruft und die generierten Inhalte als Templates oder dynamische Felder zurückschreibt.

Messen Sie die Performance mit den KPIs, die Ihr Team bereits kennt: Uplift bei Öffnungs-/Klick-/Conversion-Raten gegenüber generischen Kontrollgruppen, Veränderung der Abmelde- oder Spam-Beschwerderaten sowie eingesparte Produktionszeit pro Kampagne. Beginnen Sie mit manuellem Vergleich in Tabellen und automatisieren Sie das Reporting, sobald Sie skalieren.

Erwartetes Ergebnis: Organisationen, die diese Praktiken systematisch anwenden, verzeichnen typischerweise einen Uplift von 10–30 % bei Engagement-Metriken in zentralen Journeys im Vergleich zu One-size-fits-all-Kommunikation – bei deutlich reduzierter Textproduktionszeit. Die exakten Werte hängen von Ihrem Ausgangspunkt und der Datenqualität ab, aber das Muster ist konsistent: relevantere Botschaften, schneller, ohne die Headcount-Basis vervielfachen zu müssen.

Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?

Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!

Häufig gestellte Fragen

ChatGPT hilft Ihnen, personaliserte Kampagnenbotschaften in großem Maßstab zu erzeugen, indem es strukturierte Inputs zu Ihren Segmenten, Angeboten und Verhaltensdaten entgegennimmt und in maßgeschneiderte Texte für E-Mails, Anzeigen und Onsite-Erlebnisse übersetzt. Anstatt eine generische Botschaft für alle zu schreiben, können Sie viele Varianten erstellen, die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Lifecycle-Phasen ausgerichtet sind.

In der Praxis definieren Sie Segmentbeschreibungen, Markenstimme-Regeln und Kampagnenziele und nutzen dann Prompt-Templates, um Betreffzeilen, Body Copy, CTAs und sogar Follow-up-Sequenzen zu erstellen. Mit der Zeit können Sie dies in Ihre bestehenden Tools integrieren, sodass Personalisierung Teil Ihres normalen Workflows wird – und kein Zusatzprojekt.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um mit ChatGPT generische Kampagnenbotschaften zu beheben. Die Kernkompetenzen sind:

  • Marketingstrategie und Segmentierung: um zu definieren, wen Sie warum ansprechen wollen.
  • Gutes Verständnis Ihrer Markenstimme und Nutzenversprechen.
  • Grundlagen im Prompt-Design und eine experimentierfreudige Haltung.
  • Optional leichte Engineering-Skills, wenn Sie per API in Ihr CRM oder Ihre Marketing-Automation integrieren möchten.

Viele Organisationen starten manuell: Marketer nutzen gut gestaltete Prompts in der ChatGPT-Oberfläche, testen die Ergebnisse und verfeinern diese. Sobald der Mehrwert klar ist, können Sie Engineering einbinden, um Datenflüsse und Template-Generierung zu automatisieren. Reruption unterstützt häufig sowohl beim strategischen Setup als auch bei der technischen Integration, damit Ihr Team sich auf die Nutzung des Systems konzentrieren kann – nicht darauf, alles von Grund auf zu bauen.

Die meisten Teams sehen erste Performance-Verbesserungen innerhalb von 4–6 Wochen, wenn sie sich auf ein oder zwei High-Impact-Journeys konzentrieren (zum Beispiel Trial-Onboarding oder Warenkorbabbruch). In Woche 1–2 definieren Sie Segmente, erstellen Prompt-Templates und generieren den ersten Satz personalisierter Varianten. In Woche 3–4 führen Sie A/B-Tests gegen Ihre bestehende generische Kommunikation durch. Bis Woche 5–6 liegen in der Regel genug Daten vor, um klare Gewinner zu identifizieren und Ihre Prompts zu verfeinern.

Die tiefere Integration in Ihren Marketing-Stack – bei der Inhalte automatisch aus CRM-Daten generiert werden – braucht länger und hängt von Ihrer bestehenden Infrastruktur ab. Mit einem fokussierten Proof of Concept ist es jedoch realistisch, innerhalb weniger Wochen – nicht Monate – einen funktionierenden Prototypen für KI-generierte, personalisierte Botschaften zu haben.

Die direkten Technologiekosten für den Einsatz von ChatGPT für personalisierte Kampagnen sind in der Regel niedrig im Vergleich zu Ihrem Mediabudget – die API-Nutzung ist meist nur ein Bruchteil Ihres Ad-Spends oder der Kosten Ihrer E-Mail-Plattform. Die Hauptinvestition liegt in der Gestaltung guter Prompts, Workflows und Integrationen.

Der ROI entsteht sowohl durch mehr Umsatz als auch durch Effizienzgewinne: höhere Öffnungs- und Klickraten, bessere Conversion auf kritischen Journeys, weniger Abmeldungen und weniger manuellen Textaufwand. Viele Organisationen können realistisch 10–30 % Verbesserung bei Engagement-Metriken in kritischen Kampagnen gegenüber generischen Baselines anstreben – plus deutliche Zeitersparnis für das Marketing-Team. Ein kleiner Uplift auf High-Volume-Journeys reicht oft aus, um den Implementierungsaufwand schnell zu amortisieren.

Reruption verbindet KI-Strategie, Engineering und Enablement, um Ideen wie „wir sollten unsere Kampagnen personalisieren“ in funktionierende Systeme zu überführen. Mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir einen konkreten Use Case validieren – etwa KI-generierte E-Mail- und Anzeigenvarianten für ein bestimmtes Segment – und liefern einen funktionierenden Prototypen, Performance-Metriken und einen Produktionsplan.

Über unseren Co-Preneur-Ansatz arbeiten wir nicht nur „vom Spielfeldrand“, sondern eingebettet in Ihrem Team: Wir helfen bei der Definition von Segmenten und Guardrails, beim Design und der Verfeinerung von ChatGPT-Prompts, beim Bau der technischen „Verklebung“ in Ihre bestehenden Tools, wo nötig, und beim Enablement Ihrer Marketer, den neuen Workflow eigenständig zu betreiben. Das Ziel ist einfach: generische Botschaften durch KI-gestützte Personalisierung zu ersetzen, die Ihre Organisation selbstbewusst und dauerhaft einsetzen kann.

Kontaktieren Sie uns!

0/10 min.

Direkt Kontaktieren

Your Contact

Philipp M. W. Hoffmann

Founder & Partner

Adresse

Reruption GmbH

Falkertstraße 2

70176 Stuttgart

Kontakt

Social Media