Ineffiziente Zielgruppen-Segmentierung mit ChatGPT-gestützter Personalisierung beheben
Marketing-Teams stehen unter Druck, personalisierte Kampagnen zu liefern, doch manuelle Zielgruppen-Segmentierung ist langsam, grob und oft fehlerhaft. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT einsetzen, um intelligentere Kunden-Cluster zu identifizieren, bessere Segmentierungsregeln zu entwickeln und diese in praktische Personalisierungsstrategien zu übersetzen – ohne ein Data-Science-Team zu benötigen.
Inhalt
Die Herausforderung: Ineffiziente Zielgruppen-Segmentierung
Die meisten Marketing-Teams wissen, dass sie Kampagnen personalisieren sollten, doch ihre Zielgruppen-Segmentierung basiert nach wie vor auf einigen wenigen statischen Regeln: Altersgruppen, grobe Interessen, vielleicht eine Lifecycle-Phase. Dadurch bleiben enorme Verhaltens- und Wertunterschiede innerhalb jeder Gruppe verborgen. In der Folge erhalten grundlegend unterschiedliche Kund:innen dieselbe Botschaft, und Marketer sind gezwungen, Creatives und Kanäle auf einer wackligen Targeting-Basis zu optimieren.
Klassische Ansätze wie manuelle Tabellen-Analysen, einfache CRM-Filter und einmalige Persona-Workshops halten mit dem heutigen Datenvolumen und den Kundenerwartungen schlicht nicht Schritt. Sie ignorieren feine Muster in Verhalten, Intention und prognostiziertem Wert. Selbst wenn Ihr Team ein gutes Bauchgefühl hat, basiert es eher auf Vermutungen als auf systematischer Mustererkennung. Das führt zu sperrigen Segmenten, die schwer zu pflegen, kaum kanalübergreifend skalierbar und schnell veraltet sind.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich: Budgets werden bei überexponierten, niedrigwertigen Nutzer:innen verbrannt, während Kunden mit hohem Potenzial nur generische Kampagnen oder gar nichts erhalten. Conversion Rates stagnieren, weil Ihre besten Angebote nicht mit den richtigen Mikrosegmenten zusammenfinden. Marketing-Teams verbringen Stunden damit, über Targeting-Regeln zu diskutieren, statt neue Ideen zu testen. Langfristig entsteht so ein Wettbewerbsnachteil – Wettbewerber mit smarterer Segmentierung erzielen still und leise einen höheren Kampagnen-ROI und besseren Customer Lifetime Value – bei gleichen oder sogar kleineren Budgets.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Fortschritte in der KI-gestützten Zielgruppenanalyse bedeuten, dass Sie kein vollständiges Data-Science-Team mehr brauchen, um intelligentere Segmente zu entwickeln. Bei Reruption sehen wir, wie konversationelle Modelle wie ChatGPT Marketing-Teams dabei helfen, unübersichtliche Exporte, Umfrageantworten und bestehende Personas in umsetzbare Zielgruppen-Cluster und Personalisierungsstrategien zu verwandeln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie konkrete Schritte, um ChatGPT zu nutzen, ineffiziente Segmentierung zu beheben und eine Personalisierungs-Engine aufzubauen, die Ihre Kund:innen tatsächlich widerspiegelt.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Arbeit an realen KI-Lösungen in Marketing-Teams haben wir gelernt, dass Tools wie ChatGPT am wirkungsvollsten sind, wenn sie als analytischer und strategischer Partner genutzt werden – nicht nur als Textgenerator. Anstatt neue Segmente zu raten oder monatelang auf ein Datenprojekt zu warten, können Marketer ChatGPT einsetzen, um ihre eigenen Kunden-Exporte zu hinterfragen, die Logik der Zielgruppen-Segmentierung zu verfeinern und konkrete Personalisierungsstrecken zu designen – bei voller Kontrolle über Entscheidungen und Compliance.
Behandeln Sie ChatGPT als strategische:n Analyst:in, nicht als magischen Knopf
Die wichtigste Veränderung im Mindset besteht darin, ChatGPT als analytischen Co-Piloten für Ihr Marketing-Team zu positionieren, nicht als automatische Segmentierungs-Engine, der Sie blind vertrauen. Das Modell ist hervorragend in Mustererkennung, Hypothesenbildung und darin, komplexe Daten in menschliche Sprache zu übersetzen – es braucht aber weiterhin Ihr Domänenwissen und klare Leitplanken. Wenn Sie Exporte hochladen oder Verhaltensdaten zusammenfassen, besteht Ihre Aufgabe darin, die vorgeschlagenen Cluster zu hinterfragen, Annahmen zu stresstesten und zu entscheiden, was zu einem realen Segment wird.
Dieser Ansatz belässt die strategische Kontrolle bei Ihren Marketing-Verantwortlichen und schaltet gleichzeitig die Kraft von KI-basierten Zielgruppen-Insights frei. Sie „outsourcen“ die Segmentierung nicht – Sie nutzen ChatGPT, um Muster und Optionen schneller zu sehen und diese dann mit Markenstrategie, Messaging-Architektur und kommerziellen Prioritäten zu verknüpfen.
Starten Sie mit Geschäftszielen, nicht mit Datenfeldern
Viele Teams öffnen eine CSV-Datei, speisen sie in ein KI-Tool ein und hoffen, dass nützliche Segmente auftauchen. Das führt in der Regel zu Rauschen. Starten Sie stattdessen mit 2–3 klaren Geschäftszielen: zum Beispiel Senkung des CAC in Paid Search, Steigerung von Upsells bei Bestandskund:innen oder Verbesserung der Aktivierung bei neuen Sign-ups. Briefen Sie ChatGPT mit diesen Zielen, bevor Sie überhaupt einen Datensatz zeigen.
Wenn Sie Zielgruppen-Segmentierung für Personalisierung an klaren Ergebnissen ausrichten, erhalten Sie Cluster, die auf Wert und Intention basieren – etwa „voraussichtlich Kauf von Add-ons in den nächsten 30 Tagen“ oder „preissensibel, aber ansprechbar über Bundles“ – statt willkürlicher demografischer Aufteilungen. Strategisch stellt das sicher, dass sich jedes vorgeschlagene Segment mit einem klaren Angebot, einer spezifischen Botschaft und einem KPI verknüpfen lässt – und nicht nur ein „interessantes Muster“ bleibt.
Richten Sie Segmentierung an Kanal- und Lifecycle-Strategie aus
Wirksame Personalisierung hängt nicht nur davon ab, wer der Kunde ist, sondern auch, wo er sich in seiner Journey befindet und über welche Kanäle Sie ihn realistisch erreichen können. Wenn Sie ChatGPT zur Verbesserung der Zielgruppen-Segmentierung nutzen, sollten Sie Ihren Kanal-Mix (E-Mail, Paid Social, Search, App, Onsite, Offline) und Ihre Lifecycle-Phasen (Prospect, Neukunde, aktiv, Churn-Risiko, inaktiv) explizit im Prompt angeben.
Diese strategische Rahmensetzung sorgt dafür, dass das Modell Segmente vorschlägt, die operativ nutzbar sind: zum Beispiel „High-Intent-Warenkorbabbrecher mit aktuellen Website-Besuchen“ für Retargeting oder „langfristig loyale Kund:innen mit eingeschlafenem Interesse an einer Produktkategorie“ für Reaktivierung. Gleichzeitig hilft dies Ihrem Team, fragmentierte, kanal-spezifische Segmentierung zu vermeiden, die Kund:innen mit inkonsistenten Erlebnissen verwirrt.
Bereiten Sie Ihr Team auf einen iterativen, nicht einmaligen Prozess vor
Der Wechsel von ineffizienter, statischer Segmentierung zu KI-unterstützten Zielgruppen-Clustern ist kein einzelner Workshop – es ist eine fortlaufende Fähigkeit. Ihr Team muss sich mit Iteration wohlfühlen: neue Datenausschnitte exportieren, Segmentregeln verfeinern und Performance kontinuierlich testen. Nach unserer Erfahrung sind die erfolgreichsten Marketing-Teams diejenigen, die klare Verantwortung für „Segment Operations“ definieren und ChatGPT als Standardwerkzeug in diesen Workflow integrieren.
Strategisch bedeutet das, Zeit für regelmäßige Segment-Reviews einzuplanen, Kriterien zu definieren, wann ein Segment eingestellt oder zusammengelegt wird, und Marketer darin zu schulen, produktiv mit KI-Prompts zu arbeiten. Der Lohn ist, dass Segmentierung zu einem lebendigen Asset wird, das mit Produkten, Märkten und Verhalten mitwächst, statt etwas, das einmal im Jahr überarbeitet wird.
Klärung von Data Governance und Compliance von Anfang an
Jeder Einsatz von KI in der Zielgruppen-Segmentierung muss in Datenschutz und Markensicherheit verankert sein. Bevor Marketer Exporte in ChatGPT einfügen, sollten Sie sich mit Legal, IT und Datenschutzverantwortlichen abstimmen, welche Daten geteilt werden dürfen, wie sie zu anonymisieren sind und welche Umgebungen (z. B. Enterprise-ChatGPT, API-basierte Lösungen) mit Ihren Richtlinien konform sind.
Diese Vorarbeit verhindert spätere Blocker und schafft Vertrauen in die resultierenden Segmente. Sie sorgt außerdem für strategische Klarheit über zulässige Targeting-Kriterien – z. B. Vermeidung sensibler Merkmale, Minimierung von Bias und Sicherstellung nachvollziehbarer Erklärungen dafür, warum bestimmte Kund:innen bestimmte Angebote erhalten. Richtig umgesetzt wird ChatGPT so zu einem verantwortungsvollen Bestandteil Ihres Marketing-Tech-Stacks und nicht zu einem Shadow-IT-Experiment.
Mit der richtigen Einbettung kann ChatGPT ineffiziente Zielgruppen-Segmentierung transformieren – von einer manuellen, stark von Schätzungen geprägten Aufgabe hin zu einer dateninformierten, iterativen Fähigkeit, die Ihre Personalisierungsziele direkt unterstützt. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, diese Art von KI-First-Denken in Marketing-Teams zu verankern – die richtigen Prompts, Datenflüsse und Governance zu definieren, damit Ihre Segmente sowohl wirkungsvoll als auch sicher sind. Wenn Sie erkunden möchten, wie Sie ChatGPT zu einem verlässlichen Partner in Ihrer Segmentierungs- und Personalisierungsstrategie machen, unterstützen wir Sie gerne dabei, Ideen in funktionierende Lösungen zu verwandeln – statt in reine Folien.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie ChatGPT, um bestehende Personas zu zusammenzufassen und neu zu rahmen
Die meisten Marketing-Organisationen verfügen bereits über Personas, doch diese sind oft vage und nicht mit Verhaltensdaten verknüpft. Beginnen Sie damit, die Textbeschreibungen Ihrer bestehenden Personas in ChatGPT einzuspeisen und das Modell zu bitten, Lücken, Überschneidungen und potenzielle Verhaltenssignale zu analysieren, mit denen Sie die Personas als Segmente operationalisieren können.
Prompt-Beispiel:
Sie sind eine erfahrene Marketingstrategin / ein erfahrener Marketingstratege.
Ich werde unsere aktuellen Kunden-Personas einfügen. Für jede Persona:
- Fassen Sie die zentralen Bedürfnisse, Motivationen und Werttreiber zusammen
- Schlagen Sie 5–7 konkrete Verhaltens- oder Transaktionsmerkmale vor, die auf diese Persona hindeuten
- Heben Sie Überschneidungen oder Konflikte zwischen Personas hervor
- Schlagen Sie 3 konkrete Zielgruppen-Definitionen vor, die
sich auf Basis dieser Merkmale in unserem CRM oder in Ad-Plattformen umsetzen lassen.
Hier sind die Personas:
[PERSONA-TEXTE EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: eine klarere Verbindung zwischen qualitativen Personas und quantifizierbaren Merkmalen, die Sie tatsächlich in CRM-Filtern oder CDP-Regeln verwenden können, plus eine priorisierte Liste von Segmenten, die mit Ihren aktuellen Tools umsetzbar sind.
Rohdaten von Kund:innen in umsetzbare Segment-Ideen clustern
Im nächsten Schritt wechseln Sie von statischen Personas zu datenbasierten Clustern. Exportieren Sie einen Ausschnitt anonymisierter Kundendaten (z. B. Kaufhäufigkeit, AOV, zentrale Produktkategorien, Recency, wichtige Engagement-Events). Sie brauchen keine Millionen Zeilen; ein repräsentativer Auszug mit Spaltenbeschreibungen reicht, damit ChatGPT Muster und Segmentierungslogik vorschlagen kann.
Prompt-Beispiel:
Sie sind ein KI-gestützter Marketing-Analyst.
Unten finden Sie eine Beschreibung der Spalten aus unserem Kundendatensatz,
gefolgt von einer kleinen Stichprobe von Zeilen.
1) Beschreiben Sie zunächst 5–8 potenzielle Kunden-Cluster auf Basis von Verhalten und Wert.
2) Definieren Sie für jedes Cluster:
- Geschäftliche Beschreibung (wer sie sind, was ihnen wichtig ist)
- Zentrale Verhaltenssignale (aus den Spalten)
- Potenzieller Wert (hoch/mittel/niedrig) und wichtigste Risiken
3) Übersetzen Sie jedes Cluster in eine Segmentregel, die wir in unserem CRM umsetzen können.
4) Schlagen Sie 2–3 Personalisierungsideen pro Cluster vor.
Spaltenbeschreibungen:
[SPALTEN BESCHREIBEN]
Beispieldaten:
[KLEINES DATENBEISPIEL ODER AGGREGATIONEN EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: eine erste Version verhaltensbasierter Cluster mit klaren Segmentregeln (z. B. Recency-/Frequency-/Value-Brackets) und konkreten Personalisierungsansätzen, die Sie in E-Mail, Ads oder Onsite-Erlebnissen umsetzen können.
Segmente in kanal-spezifische Personalisierungs-Playbooks übersetzen
Sobald Sie Kandidaten-Segmente haben, nutzen Sie ChatGPT, um für jedes Segment ein konsistentes, kanalübergreifendes Playbook zu erstellen. Geben Sie die Segmentdefinition, Ihre wichtigsten Produktlinien und Kanäle an und bitten Sie um differenzierte Wertversprechen, Creatives und Botschaften.
Prompt-Beispiel:
Sie sind eine Architektin / ein Architekt für Marketing-Personalisierung.
Hier ist ein Segment:
[SEGMENTDEFINITION, ZENTRALES VERHALTEN, WERTSTUFE]
Unsere Hauptkanäle: E-Mail, Paid Social, Suchanzeigen, Website-Banner.
Unsere wichtigsten Produkte/Angebote: [ANGEBOTE AUFLISTEN].
Bitte definieren Sie für dieses Segment:
- Das primäre Wertversprechen und die sekundäre Botschaft
- 3 Kampagnenideen pro Kanal
- Betreffzeilen, Anzeigen-Ansätze und Hero-Botschaften für die Startseite
- Die wichtigsten KPI(s), die pro Kanal für dieses Segment zu tracken sind.
Geben Sie die Antwort in einer strukturierten Form zurück, die wir in unser Playbook kopieren können.Erwartetes Ergebnis: ein Playbook pro Segment, das Ihr Team schnell in bestehende Tools integrieren kann: E-Mail-Strecken, Anzeigensets, Suchkampagnen oder Onsite-Personalisierungsregeln. So wird abstrakte Segmentierung in konkrete Kampagnen übersetzt.
Mit ChatGPT einen QA-Workflow für Segmentierung aufbauen
Um Segment-Wildwuchs und Regeln minderer Qualität zu vermeiden, nutzen Sie ChatGPT als Reviewer, bevor Sie neue Segmente ausrollen. Fügen Sie Ihre Segmentdefinitionen, zugehörige Regeln und Beispielanwendungsfälle ein und lassen Sie ChatGPT sie auf Klarheit, Überschneidungen und Umsetzungsrisiken prüfen.
Prompt-Beispiel:
Sie sind eine kritische Marketing-Operations-Beraterin / ein kritischer Marketing-Operations-Berater.
Ich werde unsere aktuellen und vorgeschlagenen Zielgruppensegmente einfügen.
Für jedes vorgeschlagene Segment:
- Prüfen Sie Überschneidungen mit bestehenden Segmenten
- Identifizieren Sie unklare oder widersprüchliche Regeln
- Bewerten Sie die Umsetzbarkeit in gängigen CRM- und Ad-Plattformen
- Schlagen Sie vor, wie sich Segmente vereinfachen oder zusammenlegen lassen,
ohne die ursprüngliche Intention zu verlieren
- Markieren Sie potenzielle Compliance- oder Bias-Risiken.
Bestehende Segmente:
[LISTE]
Vorgeschlagene Segmente:
[LISTE]Erwartetes Ergebnis: eine aufgeräumtere Segment-Architektur, weniger redundante Zielgruppen und klarere Regeln, die Ihre CRM- und Paid-Media-Teams konsistent umsetzen können.
ChatGPT nutzen, um A/B-Tests zur Segment-Performance zu designen
Starke Segmentierung ist nur dann wertvoll, wenn sie die Performance verbessert. Nutzen Sie ChatGPT, um A/B- oder multivariate Tests zu definieren, in denen Sie Ihre alten, regelbasierten Segmente mit neuen, KI-informierten Clustern vergleichen. Geben Sie historische Ergebnisse, Traffic-Beschränkungen und operative Limitierungen an, damit die vorgeschlagenen Tests realistisch sind.
Prompt-Beispiel:
Sie leiten den Bereich Marketing-Experimente.
Wir wechseln von traditioneller, regelbasierter Segmentierung zu neuen, verhaltensbasierten Clustern.
Unsere Rahmenbedingungen:
- Ca. [X] E-Mail-Versendungen pro Woche
- [Y] monatliche Website-Besucher:innen
- Begrenzte kreative Kapazitäten (max. 2 Varianten pro Test)
Entwerfen Sie eine Test-Roadmap zum Vergleich von alten vs. neuen Segmenten:
- 3–5 Tests mit hohem Impact (E-Mail, Paid Social, Onsite)
- Für jeden Test: Hypothese, Definition von Control vs. Variante,
Überlegungen zur Stichprobengröße, primärer KPI und minimale Laufzeit
- Empfehlungen, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind und wie entschieden wird,
ob neue Segmente beibehalten oder angepasst werden.Erwartetes Ergebnis: ein pragmatischer Experimentierplan, der zeigt, ob Ihre neue, KI-unterstützte Segmentierung Engagement, Conversion oder Umsatz tatsächlich steigert, bevor Sie sie umfassend ausrollen.
Eine wiederverwendbare Prompt-Bibliothek für Segmentierung dokumentieren
Damit ChatGPT für Zielgruppen-Segmentierung nicht nur eine einmalige Übung bleibt, sondern zur Teamfähigkeit wird, dokumentieren Sie Ihre besten Prompts und Workflows in einer gemeinsamen Bibliothek. Ergänzen Sie Beispiel-Inputs, erwartete Outputs und typische Anschlussfragen für jedes Use Case: Persona-Übersetzung, Cluster-Generierung, Playbook-Erstellung, QA und Test-Design.
Erwartete Ergebnisse aus der kombinierten Anwendung dieser Best Practices: 20–40 % weniger Zeitaufwand für Diskussion und Definition von Segmenten, schnellere Umsetzung von Personalisierungs-Kampagnen und messbare Verbesserungen bei Kernkennzahlen (z. B. +10–25 % höhere Klick- oder Conversion-Raten in zielgerichteten Kampagnen), sobald neue Segmente getestet und optimiert wurden. Exakte Werte hängen von Ihrer Ausgangsperformance und Ihrem Kanal-Mix ab, doch Teams sehen konsistent präziseres Targeting und klarere Erkenntnisse darüber, welche Zielgruppen tatsächlich Wert treiben.
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Häufig gestellte Fragen
Ja, Sie benötigen kein voll ausgebautes Data Warehouse, um von ChatGPT für Zielgruppen-Segmentierung zu profitieren. Selbst mit Standard-Marketingdaten – wie E-Mail-Engagement, Kaufhistorie, Produktkategorien, Traffic-Quellen und einigen demografischen Feldern – kann ChatGPT dabei helfen, sinnvolle Verhaltenscluster und Wertstufen zu identifizieren.
Der Schlüssel ist, in Ihren Prompts klare Spaltenbeschreibungen, repräsentative Stichproben und Geschäftskontext bereitzustellen. ChatGPT kann dann Segmentdefinitionen und Regeln vorschlagen, die sich auf Ihre bestehenden CRM- und Ad-Tools abbilden lassen. Mit wachsender Datenreife können Sie diese Segmente schrittweise verfeinern und vertiefen.
Eine erste Iteration kann überraschend schnell gehen. Mit fokussiertem Einsatz können viele Teams in 2–4 Wochen von ineffizienten, Daumenregel-Segmenten zu einem ersten Set KI-informierter Zielgruppen-Cluster wechseln:
- Woche 1: Ziele klären, bestehende Segmente auditieren, Beispieldaten und Personas vorbereiten.
- Woche 2: ChatGPT nutzen, um Cluster, Segmentregeln und erste Personalisierungsideen vorzuschlagen.
- Wochen 3–4: Segmente vereinfachen und validieren, 1–2 Segmente in Live-Kanälen umsetzen und A/B-Tests designen.
Die Skalierung zu einer wiederholbaren Fähigkeit (Playbooks, Prompt-Bibliothek, Governance) dauert typischerweise weitere 4–8 Wochen – je nach Teamgröße, Tool-Landschaft und Compliance-Anforderungen. Genau hier verkürzt ein strukturierter Partner wie Reruption die Lernkurve deutlich.
Sie benötigen keine Data Scientists, um von ChatGPT für Zielgruppen-Segmentierung und Personalisierung zu profitieren, aber einige Kernfähigkeiten sollten vorhanden sein:
- Eine Marketing- oder Marketing-Ops-Person, die sich mit dem Export und der Anonymisierung von Daten aus Ihrem CRM, Ihrer E-Mail-Plattform oder Ihren Analysetools auskennt.
- Jemand mit tiefem Verständnis für Ihre Customer Journey und kommerziellen Prioritäten, um die Vorschläge von ChatGPT zu interpretieren.
- Grundlegende Prompting-Fähigkeiten, die sich mit guten Beispielen und Leitlinien schnell aufbauen lassen.
Auf der Tool-Seite benötigen Sie Zugang zu ChatGPT (ideal ist ein Enterprise- oder Team-Account aus Sicherheitsgründen) sowie Ihren bestehenden Marketing-Stack. Reruption unterstützt Teams häufig beim Start, indem wir Prompt-Templates, QA-Workflows und Dokumentation aufsetzen, sodass Marketer später eigenständig damit arbeiten können.
Der ROI hängt von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber beim Beheben von ineffizienter Zielgruppen-Segmentierung mit ChatGPT sehen wir typischerweise drei wesentliche Wertströme:
- Performance-Steigerung: Besser passende Angebote und Botschaften führen in der Regel zu höheren Öffnungs-, Klick- und Conversion-Raten in Schlüssel-Kampagnen. Selbst ein Plus von 10–20 % bei hochvolumigen Journeys kann sich in signifikanten zusätzlichen Umsätzen niederschlagen.
- Budgeteffizienz: Indem Sie Ausgaben für niedrigwertige oder schlecht getargetete Zielgruppen reduzieren, können Sie Media-Budgets und E-Mail-Volumen auf Segmente mit hohem Potenzial umschichten – ohne das Gesamtbudget zu erhöhen.
- Produktivitätsgewinne: Marketing-Teams verbringen weniger Zeit mit manueller Datensegmentierung und Namensdiskussionen und mehr Zeit mit der Entwicklung und Durchführung von Experimenten. In der Kampagnenplanungsphase sind Zeitersparnisse von 20–40 % keine Seltenheit.
Reruption validiert das ROI-Potenzial in der Regel über einen fokussierten KI Proof of Concept, damit Sie konkrete Wirkungen sehen, bevor Sie sich auf einen größeren Rollout festlegen.
Reruption begleitet Marketing-Teams von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) beginnen wir damit, einen konkreten Use Case zu definieren – etwa die Verbesserung von E-Mail- und Paid-Social-Performance durch smartere Segmente – und testen dann zügig, ob ChatGPT auf Ihren realen Daten sinnvolle Cluster und Personalisierungs-Playbooks liefern kann.
Dank unseres Co-Preneur-Ansatzes liefern wir nicht nur ein Folienset. Wir arbeiten eingebettet mit Ihrem Team, helfen beim Design von Prompts, Datenflüssen und QA-Prozessen und bauen oft die ersten Segmentierungs-Workflows direkt in Ihren bestehenden Tools mit auf. Anschließend unterstützen wir Sie dabei, die Lösung zu „härten“ (Security & Compliance, Automatisierung, Monitoring) und sie in eine wiederholbare Fähigkeit zu überführen, die Ihre Marketer souverän betreiben können.
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