Ineffiziente Zielgruppensegmentierung mit Gemini-gestützter Marketing-KI beheben
Die meisten Marketingteams segmentieren Zielgruppen immer noch mit einer Handvoll statischer Regeln und einfachen demografischen Merkmalen. Das bedeutet, dass verborgene, hochwertige Kohorten unsichtbar bleiben, während Nutzer mit geringem Wert weiterhin teure Impressions erhalten. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Gemini mit Ihrem Google-Stack nutzen, um KI-gestützte Zielgruppencluster aufzubauen, Kampagnen in großem Umfang zu personalisieren und Segmentierung in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Inhalt
Die Herausforderung: Ineffiziente Zielgruppensegmentierung
Die meisten Marketingteams verlassen sich bei der Zielgruppensegmentierung noch auf stumpfe Werkzeuge: ein paar demografische Filter, grundlegende Interessen, vielleicht ein oder zwei Lifecycle-Regeln. Das wirkt strukturiert, ist in der Praxis aber kaum mehr als fundiertes Rätselraten. Da Datenvolumen und Kanalvielfalt explodieren, kann dieser Ansatz schlicht nicht mit dem tatsächlichen Kundenverhalten über verschiedene Touchpoints hinweg Schritt halten.
Traditionelle Segmentierung wird typischerweise einmal pro Quartal in einer Tabelle aufgebaut und dann in Werbeplattformen und CRM geschoben. Mikroverhalten, sich verändernde Intentionen und kanalübergreifende Signale bleiben außen vor. Statische Regeln wie „Produktseite zweimal besucht“ oder „die letzten 3 E-Mails geöffnet“ übersehen tiefere Muster in Frequenz, Timing, Produktmix und nachlassender Interaktion. Selbst wenn Datenteams eingebunden sind, ist der Prozess, für jede neue Hypothese eigene SQL-Abfragen oder Modelle zu schreiben, langsam, teuer und frustrierend für Marketer, die Agilität brauchen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Stumpfes Targeting treibt die CAC nach oben, weil Nutzer mit geringem Wert zu viele Anzeigen sehen, während vielversprechende Kohorten nie die differenzierten Angebote, Creatives oder Journeys erhalten, die sie verdienen. Budgets werden gleichmäßig verteilt, statt auf hochprofitablen LTV-Clustern zu liegen. Personalisierungsinitiativen bleiben hinter den Erwartungen zurück, Experimentierfreude nimmt ab, und Wettbewerber mit ausgefeilterer Segmentierung sichern sich unauffällig die wertvollsten Segmente in Ihrem Markt. Mit der Zeit potenziert sich die Lücke bei ROI und Marketingeffizienz.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI-gestützter Segmentierung können Sie Muster entdecken, die kein menschlicher Analyst je zu testen gedacht hätte, und diese direkt in Ihren Kampagnen operationalisieren. Bei Reruption sehen wir, wie die Kombination aus starker Engineering-Kompetenz und einem pragmatischen Marketing-Blickwinkel unbrauchbare Daten in umsetzbare Zielgruppen verwandelt. Nachfolgend finden Sie konkrete Hinweise, wie Sie Gemini mit Ihrem Google-Datenstack nutzen, um über statische Regeln hinauszugehen und eine Segmentierung aufzubauen, die endlich dem tatsächlichen Verhalten Ihrer Kunden entspricht.
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 Sicht von Reruption liegt die eigentliche Chance nicht nur darin, Gemini als weiteren Content-Generator zu nutzen, sondern als Intelligenzschicht über Ihren BigQuery- und Google Ads-Daten. Mit praktischer Erfahrung im Aufbau von KI-Lösungen in Marketingteams haben wir gesehen, dass die Kombination aus Gemini und Ihrem bestehenden Data Warehouse ineffiziente, regelbasierte Segmentierung in dynamische, verhaltensbasierte Cluster verwandeln kann, die Marketer eigenständig nutzen können, ohne für jede Änderung von einem Datenteam abhängig zu sein.
Von geschäftlichem Mehrwert ausgehen, nicht von Algorithmen
Wenn Sie Gemini für Zielgruppensegmentierung einsetzen, sollte der Ausgangspunkt nicht bei Clustering-Techniken oder Feature Engineering liegen, sondern bei Marketing- und Geschäftsziele. Bevor Sie Daten anfassen, definieren Sie, welche Ergebnisse zählen: niedrigere CAC in Performance-Kampagnen, höherer LTV in Retention-Programmen oder verbesserte Conversion-Raten in zentralen Funnels. Das gibt Gemini klare „Nordsterne“, wenn es Ihnen hilft, Segmente abzuleiten und SQL-Abfragen zu formulieren.
Übersetzen Sie diese Ziele in konkrete Fragen: „Welche Verhaltensmuster sagen einen erneuten Kauf innerhalb von 60 Tagen voraus?“ oder „Welche Nutzer zeigen Kaufabsicht, bleiben aber vor dem Hinzufügen zum Warenkorb stehen?“ Wenn wir mit Teams zusammenarbeiten, erzwingen wir diese Disziplin früh. So bleibt die KI-Arbeit auf wertschaffende Cluster fokussiert, nicht auf rein mathematisch interessante, die nie in Kampagnen eingesetzt werden.
Behandeln Sie Gemini als Daten-Co-Analysten für Marketer
Strategisch liegt die Stärke von Gemini + BigQuery darin, die Abhängigkeit von knappen Data-Engineering-Ressourcen zu verringern. Marketer sollten mit Gemini wie mit einem Co-Analysten zusammenarbeiten können: die gewünschte Zielgruppe in Alltagssprache beschreiben und Gemini den SQL-Entwurf bzw. die Segmentierungslogik für Ihr Schema erstellen lassen. Das verändert das Betriebsmodell des Teams von ticketgetrieben hin zu explorativ und hypothesengetrieben.
Das erfordert einen bewussten Mindset-Wechsel. Statt zu fragen „Welche Segmente kann uns das Datenteam dieses Quartal liefern?“, fragen Marketer künftig „Welche Segmente wollen wir diese Woche testen?“ und nutzen Gemini für die Iteration. Leitplanken und Review bleiben nötig, aber die strategische Richtung geht in Richtung Self-Service, nicht stärkere Zentralisierung.
In Daten-Readiness investieren, bevor Sie Personalisierung skalieren
So gut Gemini auch ist: Es kann nicht auf Signalen segmentieren, die Sie nicht erheben oder denen Sie nicht trauen können. Strategisch brauchen Sie ein Mindestmaß an Datenqualität und -struktur in BigQuery: konsistente User-IDs bzw. zusammengeführte Identitäten, sauberes Event-Tracking und eine klare Zuordnung zwischen Marketing-Events und Geschäftsergebnissen (Käufe, Leads, Churn etc.).
Statt alles auf einmal zu reparieren, konzentrieren Sie sich auf die 3–5 wichtigsten Signale für Segmentierung: Recency/Frequency/Monetary Value, zentrale Intent-Events (z. B. Produktansichten, Start eines Trials) und die Interaktion über die Hauptkanäle hinweg. Unsere Erfahrung zeigt: Sobald diese Signale verlässlich sind, kann Gemini darauf aufbauend sinnvolle Arbeit leisten, und das Team entwickelt Vertrauen in die KI-generierten Segmente.
Governance und Validierung rund um KI-generierte Segmente aufbauen
Der Einsatz von KI-generierten Zielgruppenclustern ohne Governance ist riskant. Definieren Sie strategisch, wie Segmente von „experimentell“ in „produktiv“ übergehen. Beispiel: Erste Cluster werden mit 5–10 % des Budgets getestet und mit klaren Erfolgskriterien versehen; erst wenn definierte Schwellenwerte (Conversion-Rate, ROAS, Engagement) erreicht werden, werden sie zu Standardzielgruppen.
Sorgen Sie dafür, dass die Validierung in klarer Hand ist. Eine Marketer-Analysten-Paarung (oder Gemini plus ein menschlicher Reviewer) sollte Segmentdefinitionen, -größe und Überschneidungen regelmäßig auf Plausibilität prüfen. In dieser Governance-Schicht reduzieren Sie das Risiko von Overfitting, verzerrten Segmenten oder schlicht Segmenten, die sich nicht in großem Maßstab aktivieren lassen.
Ihr Team auf eine KI-first-Arbeitsweise vorbereiten
Gemini wird verändern, wie Ihr Marketingteam mit Daten arbeitet. Strategisch bedeutet das, Marketer so weiterzubilden, dass sie sich mit Konzepten wie Schemas, Events und einfachen SQL-Prompts wohlfühlen – nicht, um sie zu Engineers zu machen, sondern um sie zu effektiven KI-Nutzern zu machen. Es heißt auch, Rollen und Verantwortlichkeiten mit Data und IT abzustimmen, damit Gemini nicht zu einem Schatten-IT-Projekt wird.
Wir sehen, dass Teams, die eine KI-first-Perspektive einnehmen – und fragen „Wenn wir Segmentierung mit KI von Grund auf neu bauen würden, wie sähe das aus?“ – deutlich schneller vorankommen als jene, die versuchen, Gemini an Altprozesse anzuflanschen. Stimmen Sie Erwartungen früh ab: Gemini wird nicht von Tag eins an perfekt sein, verkürzt aber den Weg von der Idee zum Live-Segment drastisch – vorausgesetzt, das Team ist bereit, iterativ damit zu arbeiten.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini ineffiziente, regelbasierte Segmentierung in ein lebendiges System verhaltensbasierter Cluster verwandeln, das Marketer in Tagen statt Quartalen explorieren und aussteuern können. Entscheidend ist die Kombination aus geschäftsorientierten Zielen, Daten-Readiness und klarer Governance, damit KI-generierte Segmente zugleich leistungsstark und sicher nutzbar sind. Bei Reruption haben wir ähnliche KI-first-Fähigkeiten in Organisationen aufgebaut und können Ihnen helfen, eine Gemini-gestützte Segmentierungs-Engine zu scopen, zu prototypen und zu operationalisieren, die zu Ihrem Stack und Ihrem Team passt. Wenn Sie diesen Schritt erwägen, kann ein kurzes Gespräch und ein fokussierter KI-PoC schnell zeigen, was in Ihrer Umgebung realistisch erreichbar ist.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Technologie bis Luft- und Raumfahrt: 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 Ihrem BigQuery-Marketing-Dataset mit klarem Kontext verbinden
Um nützliche KI-gestützte Segmentierung zu erhalten, braucht Gemini mehr als Rohdaten – es braucht Kontext. Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre wichtigsten Marketing-Tabellen (Events, Sessions, Transaktionen, Kampagnen) in BigQuery mit konsistenten Nutzerkennungen vorliegen. Dokumentieren Sie dann das Schema in Alltagssprache: was jede Tabelle abbildet, Primärschlüssel und wie Events zentralen Funnel-Schritten zugeordnet sind.
Wenn Sie mit Gemini interagieren (z. B. über Vertex AI, die Gemini-API oder eine angebundene Notebook-Umgebung), geben Sie diesen Kontext immer zu Beginn der Konversation mit. Stellen Sie Tabellennamen, Spaltenbeschreibungen und Beispielabfragen bereit, die Ihren internen Konventionen folgen. Das erhöht die Qualität und Sicherheit des SQL, das Gemini generiert, erheblich.
System- / Setup-Prompt für Gemini:
Sie sind ein Senior Marketing Data Analyst.
Sie schreiben sicheres, mit BigQuery kompatibles SQL für Segmentierung.
Schema-Kontext:
- Tabelle: events (user_id, event_name, event_time, source, campaign_id, revenue)
- Tabelle: users (user_id, signup_date, country, device_type)
- Tabelle: campaigns (campaign_id, channel, objective, cost)
Immer:
- Verwenden Sie vollqualifizierte Tabellennamen: `project.dataset.table`
- Filtern Sie Testdaten heraus, bei denen country = 'TEST'
- Geben Sie nur SQL zurück, keine Erklärung.Mit diesem Setup liefern alle weiteren Prompts von Marketern deutlich verlässlichere, produktionsreife Abfragen für Segmentierung.
Gemini zur Erstellung und Verfeinerung von RFM-basierten Segmenten nutzen
Ein pragmatischer erster Use Case ist, Gemini RFM (Recency, Frequency, Monetary)-basierte Cluster erstellen zu lassen, die über einfache Schwellenwerte hinausgehen. Bitten Sie Gemini, RFM-Scores zu berechnen, Segmentdefinitionen vorzuschlagen und das SQL dafür zu schreiben. Marketer können diese Definitionen dann in Alltagssprache iterativ anpassen, statt jede Änderung mühsam von Hand zu codieren.
Prompt an Gemini:
Schreiben Sie eine BigQuery-SQL-Abfrage, die:
1) Für jede user_id in `project.dataset.events` über die letzten 365 Tage berechnet:
- recency_days (Tage seit dem letzten Event mit revenue > 0)
- frequency (Anzahl der Events mit revenue > 0)
- monetary (Summe der revenue)
2) R-, F- und M-Scores von 1 bis 5 anhand von Quintilen zuweist (5 = bester Wert).
3) Ein segment_label mit Werten wie „champions“, „loyal“, „at_risk“, „new_high_potential“
basierend auf R-, F-, M-Kombinationen erstellt.Wenn die Basisabfrage funktioniert, nutzen Sie Gemini, um Segmentgrenzen anzupassen, kanalspezifische Logik hinzuzufügen (z. B. Champions nach Paid Search vs. Organic) oder separate Segmente für unterschiedliche Produktlinien zu erstellen. So erhalten Sie schnell ein robustes Segmentierungs-Backbone, das Sie auf Google Ads- oder CRM-Zielgruppen abbilden können.
Hochwertige Kohorten nach Intent und Kanal-Mix identifizieren
Gehen Sie über reine Kaufhistorie hinaus, indem Sie Gemini hochintentionale, hochwertige Kohorten anhand von Verhaltensmustern und Kanal-Mix identifizieren lassen. Beispielsweise könnten Sie Nutzer suchen, die sich mit einer bestimmten Kategorie beschäftigt haben, gut auf E-Mail, aber nicht auf Display reagieren und kürzlich Intent-Signale gezeigt haben.
Prompt an Gemini:
Schreiben Sie auf Basis des Schema-Kontexts SQL, das:
1) Nutzer identifiziert, die in den letzten 30 Tagen:
- Produktseiten in der Kategorie „premium“ angesehen haben
- Mindestens 2 Sessions über E-Mail und 0 Sessions über Paid Display hatten
- Noch nicht gekauft haben
2) Einen Proxy für den prognostizierten Wert berechnet:
- Anzahl der Premium-Produktansichten
- Gesamte Verweildauer auf der Website (falls verfügbar)
3) Eine Tabelle `project.dataset.premium_intent_email_fans` mit user_id und den oben genannten Metriken ausgibt.Mit dieser Grundlage können Sie die resultierende Tabelle als benutzerdefinierte Zielgruppe in Google Ads synchronisieren und für diese Kohorten maßgeschneiderte Creatives ausspielen, z. B. Premium-Upsell-Kampagnen oder E-Mail-zu-Search-Retargeting-Flows.
Segment-zu-Kampagne-Mapping mit strukturierten Prompts automatisieren
Wenn Sie einmal KI-generierte Segmente in BigQuery haben, können Sie Gemini nutzen, um für jedes Cluster personalisierte Kampagnenstrategien zu entwerfen. Stellen Sie Segmentprofile bereit (Größe, Wert, zentrale Verhaltensweisen) und bitten Sie Gemini, Kanal-Mix, Messaging-Winkel, Angebote und einfache Messpläne vorzuschlagen.
Prompt an Gemini:
Sie sind Performance-Marketing-Stratege.
Entwickeln Sie auf Basis der folgenden Segmentbeschreibung eine Kampagnenstrategie.
Segment: at_risk_high_value
- Größe: 12.300 Nutzer
- Letzter Kauf: vor 90–180 Tagen
- Historisch hoher AOV und hohe Marge
- Primäre Kanäle: Paid Search, E-Mail
- Hohe Interaktion mit How-to-Content
Bitte skizzieren Sie:
1) Zentrales Leistungsversprechen (Value Proposition)
2) Empfohlene Kanäle und Budgetaufteilung
3) 3–4 Messaging-Winkel
4) Angebotsstrategie (Rabatte, Bundles, Content)
5) Primäre KPI und erwartete Benchmarks.Das ersetzt kein menschliches Urteilsvermögen, beschleunigt aber die Planung und stellt sicher, dass jedes neue Segment schnell einen passenden Aktivierungsplan erhält, anstatt ungenutzt in einer Datentabelle zu liegen.
Gemini in einen wiederholbaren A/B-Testing-Loop einbetten
Um Einzelaktionen zu vermeiden, bauen Sie einen Loop, in dem Gemini A/B-Tests für unterschiedliche Segmente mitgestaltet, überwacht und interpretiert. Standardisieren Sie zunächst, wie Sie Experimente loggen (z. B. eine experiments-Tabelle in BigQuery mit Variante, Segment, KPI-Metriken). Nutzen Sie dann Gemini, um Abfragen zu generieren, die die Performance nach Segment auswerten und nächste Schritte vorschlagen.
Prompt an Gemini:
Wir führen Experimente durch, die in `project.dataset.experiments` geloggt werden mit:
- experiment_id, segment_label, variant, impressions, clicks, conversions, revenue
Schreiben Sie SQL, das:
1) Conversion-Rate und Umsatz pro Nutzer für Variante A vs. B
innerhalb jedes segment_label vergleicht.
2) Segmente markiert, in denen Variante B Variante A mit mindestens 95 % Konfidenz übertrifft.
3) Eine Übersichtstabelle zurückgibt, sortiert nach dem höchsten Uplift beim Umsatz pro Nutzer.Nutzen Sie die Ergebnisse in einem Folgeprompt an Gemini, um eine Zusammenfassung in Alltagssprache für Marketer sowie Empfehlungen zu erhalten, wo Gewinner ausgerollt oder Folgetests designt werden sollten.
Segmente in Google-Ads- und CRM-Workflows operationalisieren
Zum Schluss sollten Sie Ihre Gemini-generierten Segmente in operative Zielgruppen überführen. Verwenden Sie geplante Abfragen in BigQuery, um Segmenttabellen täglich oder wöchentlich zu aktualisieren, und verbinden Sie sie über integrierte Konnektoren oder schlanke Pipelines mit Google Ads, DV360 oder Ihrem CRM/CDP.
Definieren Sie klare Namenskonventionen (z. B. seg_rfm_champions_search_high, seg_intent_premium_email_loyal) und dokumentieren Sie, welchen Kampagnen jedes Segment zugeordnet ist. Gemini kann Ihnen helfen, dieses Mapping als strukturierte Spezifikation zu erzeugen und zu pflegen, die sowohl Marketing- als auch Datenteams verstehen.
Erwartetes Ergebnis: Teams, die diesen Praktiken folgen, sehen typischerweise fokussiertere Ausgaben (10–20 % Budget werden von niedrig- auf hochprofitable Segmente umverteilt), eine deutlich schnellere Umsetzung von der Segmentierungsidee zur Live-Kampagne (von Wochen auf Tage) und messbare Steigerungen bei Conversion oder ROAS, sobald die erste Welle KI-gestützter Segmente ausgerollt und iteriert wurde.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
Gemini verbessert die Segmentierung, indem es vollständige Verhaltens- und Transaktionshistorien analysiert statt nur einige wenige statische Regeln. Anstelle von „Alter 25–34, Produktseite zweimal besucht“ kann Gemini Ihnen helfen, Segmente aufzubauen wie „Nutzer, die uns über Paid Search entdeckt haben, sich intensiv mit Kategorie-X-Content beschäftigt haben und auf Basis von RFM und Kanal-Mix frühe Anzeichen für einen hohen LTV zeigen“.
Praktisch generiert und verfeinert Gemini das BigQuery-SQL, das diese Muster in großem Maßstab berechnet, sodass Marketer neue Segmente schnell explorieren können, ohne jedes Mal auf einen Data Engineer warten zu müssen. Das Ergebnis sind granularere, verhaltensbasierte Cluster, die enger an das tatsächliche Kauf- und Nutzungsverhalten angelehnt sind.
Sie brauchen im Wesentlichen drei Zutaten: Zugriff auf Ihre Marketingdaten in BigQuery, jemanden, der Ihr Datenmodell versteht (Data Engineer oder Analyst), und Marketer, die bereit sind, mit Gemini als Co-Analyst zu arbeiten. Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um zu starten, wohl aber grundlegendes Data Engineering, um sicherzustellen, dass Identity-Stitching und Event-Tracking zuverlässig sind.
Auf der Skill-Seite sollten Marketer in der Lage sein, klare Businessfragen zu formulieren und High-Level-Abfrageergebnisse zu interpretieren, während technische Mitarbeitende die initiale Gemini-Integration, Sicherheit und Prompt-Templates aufsetzen. Reruption unterstützt Teams oft in dieser ersten Phase, schließt die Lücke und übergibt dann schrittweise mehr Verantwortung an das Marketing, sobald es sich sicher fühlt.
Wenn Ihre BigQuery-Daten bereits in einem vernünftigen Zustand sind, können Sie innerhalb weniger Tage bis Wochen erste nützliche Segmente sehen. Ein typischer Zeitplan sieht so aus: 1–2 Wochen zur Zielabstimmung, Datenvalidierung und Einrichtung von Gemini mit Ihrem Schema; weitere 1–2 Wochen, um erste Segmente zu generieren, sie an Google Ads oder Ihr CRM anzubinden und Pilotkampagnen zu starten.
Deutlich messbare Leistungsverbesserungen (z. B. besserer ROAS, höhere Conversion bei Schlüsselkohorten) zeigen sich meist nach 4–8 Wochen, wenn Sie auf der ersten Segmentwelle iteriert und Kampagnen optimiert haben. Wichtig ist, klein anzufangen, klare KPIs zu definieren und dann zu skalieren, sobald Sie sehen, was funktioniert.
Die direkten Technologiekosten für die Nutzung von Gemini mit BigQuery sind im Vergleich zu Mediabudgets in der Regel moderat: Sie zahlen für Datenspeicherung/-verarbeitung und die Nutzung der Gemini-API. Die größere Investition liegt im initialen Setup und Change Management: Datenabgleich, Konfiguration der Integration und Anpassung der Arbeitsweise des Marketingteams mit Segmenten.
Beim ROI empfehlen wir, Erfolg an konkreten Hebeln zu messen: zum Beispiel die Umverteilung von 10–20 % des Budgets auf hochprofitable LTV-Segmente, die Steigerung der Conversion-Raten für gefährdete, aber chancenreiche Kohorten oder die Reduktion des manuellen Aufwands für Segmentierung um 50 % oder mehr. Selbst konservative Zugewinne in diesen Bereichen amortisieren die Investition meist schnell – insbesondere in Umfeldern mit hohen Paid-Media-Spendings.
Reruption arbeitet als Co-Preneur und geht mit Ihrem Team in die Umsetzung, um echte KI-Fähigkeiten aufzubauen statt nur Folienpräsentationen zu liefern. Typischerweise starten wir mit einem fokussierten KI-PoC (9.900 €), in dem wir validieren, dass Gemini Ihre Segmentierung auf Ihren echten Daten spürbar verbessern kann: Use Case definieren, Gemini mit BigQuery verbinden, erste Segmente generieren und in einem kleinen Kampagnen-Setup testen.
Darauf aufbauend können wir die End-to-End-Implementierung begleiten: Datenaufbereitung, Gemini-Prompts und SQL-Templates, Integration mit Google Ads/CRM sowie Enablement für Ihr Marketingteam. Unser Ziel ist, Ihnen eine funktionierende, KI-first-Segmentierungs-Engine zu hinterlassen – und ein Team, das weiß, wie es sie nutzt, nicht nur ein theoretisches Konzept. Wenn Sie prüfen möchten, ob das zu Ihrer Situation passt, können wir einen PoC um ein konkretes Segmentierungsproblem herum zuschneiden und dessen Impact gemeinsam messen.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon