Stoppen Sie generisches Kampagnen-Targeting: Nutzen Sie ChatGPT für bessere Lead-Qualität
Marketing-Teams investieren Budgets in breit angelegte Kampagnen, die Klicks, aber keine Kunden generieren. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um schärfere Segmente, passgenaue Botschaften und intelligentere Kanal-Mixe zu entwickeln – damit Sie Leads mit hoher Kaufabsicht gewinnen, statt Budget für die falschen Zielgruppen zu verschwenden.
Inhalt
Die Herausforderung: Generisches Kampagnen-Targeting
Die meisten Marketing-Teams stehen unter Druck, schnell Pipeline zu liefern. Der einfachste Weg zur Skalierung ist, das Targeting zu verbreitern: mehr Interessen hinzufügen, Geo ausweiten, Ausschlüsse lockern, dieselben Botschaften in allen Segmenten wiederverwenden. Das Ergebnis ist generisches Kampagnen-Targeting: große Zielgruppen, One-Size-Fits-All-Anzeigen und Dashboards voller Impressions, die sich nicht in qualifizierte Leads verwandeln.
Traditionelle Ansätze stützen sich auf grobe Personas, Bauchgefühl und die Performance-Slides vom letzten Jahr. Media-Agenturen optimieren auf Click-Through-Rate oder Cost per Click, nicht auf Lead-Qualität. Interne Teams haben selten Zeit oder Tools, um kontinuierlich Dutzende Hypothesen zu Segmenten, Value Propositions und Kanälen zu testen. Dadurch laufen dieselben generischen Kampagnen weiter, weil „sie ja immer ganz okay funktioniert haben“, obwohl sie langsam verfallen.
Die geschäftliche Auswirkung ist erheblich. Breites Targeting verbrennt Mediabudget bei Zielgruppen mit geringer Kaufabsicht, treibt die Kosten pro qualifiziertem Lead nach oben und flutet den Vertrieb mit unqualifizierten MQLs. Das erzeugt Reibung zwischen Marketing und Vertrieb, erschwert skalierbares, profitables Wachstum und öffnet Raum für Wettbewerber, die präziser mit Daten und Messaging arbeiten. Langfristig werden generische Kampagnen zu einer versteckten Wachstumssteuer: Sie geben mehr aus, lernen weniger und bewegen sich langsamer.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit modernen KI-Tools wie ChatGPT können Sie Ihre eigenen Daten nach Mustern durchsuchen, granulare Segmente entwerfen und passgenaue Botschaften in großem Umfang generieren – ohne Ihr Team zu verdreifachen. Bei Reruption sehen wir, wie KI-gestützte Workflows vage Kampagnen in präzise, lernende Systeme verwandeln. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praktische Anleitungen, wie Sie ChatGPT nutzen, um generisches Targeting hinter sich zu lassen und Kampagnen aufzubauen, die konsequent die richtigen Leads anziehen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit beim Aufbau KI-zentrierter Fähigkeiten in Organisationen sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Marketing-Teams haben die Daten, um generische Kampagnen zu vermeiden, aber nicht die Kapazität, sie tiefgehend zu analysieren oder Insights in zielgenaues Messaging zu übersetzen. ChatGPT verändert diese Gleichung, indem es als ständig verfügbarer Stratege, Analyst und Copy-Partner agiert, der historische Kampagnendaten und Zielgruppenmerkmale schnell in konkrete Segmentierungs- und Messaging-Ideen übersetzen kann.
Mit Lead-Qualität starten, nicht mit Klickvolumen
Bevor Sie ChatGPT für Kampagnen-Targeting einsetzen, sollten Sie im Team klären, wie „Erfolg“ aussieht. Wenn Erfolg über Klicks und Impressions definiert ist, hilft Ihnen KI lediglich dabei, besseren Clickbait zu erzeugen. Sie müssen die Arbeit auf Lead-Qualität und nachgelagerte Umsätze ausrichten, damit ChatGPT auf das optimiert, was wirklich zählt.
Strategisch bedeutet das, Ihren Funnel zu kartieren: Welche Kanäle und Botschaften haben historisch zu Opportunities geführt – nicht nur zu ausgefüllten Formularen? Welche Segmente weisen hohe Win-Rates und gesunde Dealgrößen auf? Speisen Sie diese Muster in ChatGPT ein, damit das Tool Segmente und Ansätze vorschlagen kann, die am Umsatz und nicht an Vanity-Metriken ausgerichtet sind. Dieser Mindset-Shift ist entscheidend, um nicht einfach eine weitere Schicht an raffiniertem, aber dennoch generischem Kampagnen-Setup aufzubauen.
Behandeln Sie ChatGPT als Hypothesengenerator, nicht als Orakel
Viele Teams vertrauen KI entweder zu sehr oder nutzen sie zu wenig. Der strategische Sweet Spot ist, ChatGPT als Hypothesengenerator zu betrachten: Es bringt Segmentierungsideen, Pain Points der Zielgruppe und Messaging-Winkel an die Oberfläche, die Sie manuell nie in dieser Breite testen könnten. Ihre Aufgabe ist es, diese zu validieren, auszuwählen und zu testen.
Schaffen Sie intern die Erwartung, dass ChatGPT strukturierte Hypothesen liefert – z. B. „Operations-Leiter:innen in Mid-Market-Unternehmen mit Fokus auf Prozessautomatisierung reagieren wahrscheinlich auf ROI- und Risikoreduktions-Botschaften auf LinkedIn.“ Sie entwerfen dann Experimente, um diese Annahmen zu bestätigen oder zu widerlegen. Diese Denkweise verhindert blinde Automatisierung und hält menschliches Urteilsvermögen im Zentrum Ihrer Targeting-Strategie.
Daten-Readiness und Guardrails sicherstellen
ChatGPT ist nur so hilfreich wie der Kontext und die Daten, die Sie bereitstellen. Strategisch brauchen Sie Klarheit darüber, welche Daten Sie sicher teilen können (anonymisierte Performance-Daten, Zielgruppenmerkmale, aggregierte CRM-Daten) und welche in sicheren internen Systemen bleiben müssen. Definieren Sie Guardrails: keine direkten personenbezogenen Daten (PII), klare Anonymisierung und gut strukturierte Zusammenfassungen von Performance-Daten.
Denken Sie gleichzeitig darüber nach, wie Sie Datenexporte standardisieren, damit das Marketing ChatGPT wiederholt mit vergleichbaren Inputs füttern kann – z. B. ein monatlicher Export von Kampagnenmetriken nach Segment, Kanal und kreativer Ausrichtung. So kann ChatGPT Trends über die Zeit erkennen, statt nur auf einzelne Momentaufnahmen zu reagieren, und Sie reduzieren das operative Risiko von ad-hoc, manuellen Workflows.
Bereiten Sie das Team darauf vor, mit KI zu arbeiten – nicht um sie herum
Die Einführung von ChatGPT in Ihr Marketing-Targeting ist ebenso sehr ein organisatorischer Wandel wie ein technischer. Strategisch müssen Sie klären, wer „Eigentümer“ des KI-gestützten Targetings ist: Performance-Marketing, Marketing Ops oder ein dediziertes Growth-Team. Ohne Ownership bleiben Experimente in Präsentationen stecken, statt Teil der wöchentlichen Kampagnenentwicklung zu werden.
Investieren Sie in leichtgewichtige Enablement-Maßnahmen: gemeinsame Prompt-Bibliotheken, Beispiel-Workflows und einfache Regeln wie „Keine neue Kampagne geht live, ohne dass mindestens zwei KI-generierte Segmentierungshypothesen gegen den Default getestet wurden.“ So wird KI zu einem festen Bestandteil des Prozesses statt zu einem Nebenprojekt, das nur eine besonders engagierte Person nutzt.
Risiken mit kontrollierten Piloten und klaren Metriken abfedern
Um Störungen in den Kernerlöskanälen zu vermeiden, sollten Sie nicht alle Kampagnen auf einmal auf KI-basiertes Targeting umstellen. Führen Sie stattdessen kontrollierte Piloten durch: Wählen Sie eine Region, ein Produkt oder einen Kanal und vergleichen Sie KI-informierte Segmente und Botschaften mit Ihren aktuellen Top-Performern.
Definieren Sie Erfolgsmetriken im Vorfeld – z. B. Kosten pro qualifiziertem Lead, Opportunity-Rate, Antwortquote im Outbound – und geben Sie dem Piloten ein festes Zeitfenster. Das begrenzt das Abwärtsrisiko, schafft internes Vertrauen durch konkrete Zahlen und liefert eine Blaupause für die Skalierung. Reruption’s KI-PoC-Ansatz ist genau nach dieser Logik aufgebaut: ein begrenztes Experiment, das den realen Impact belegt, bevor breit ausgerollt wird.
Durchdacht eingesetzt kann ChatGPT generisches Kampagnen-Targeting in eine disziplinierte, dateninformierte Test-Engine verwandeln, die kontinuierlich verfeinert, mit wem Sie sprechen, was Sie sagen und wo Sie es sagen. Organisationen, die gewinnen, kombinieren die Mustererkennungs- und Generierungsstärke von KI mit klaren Business-KPIs und stringenter Umsetzung. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, diese KI-Workflows direkt in Ihren Marketing-Stack und Ihre Routinen einzubetten – von den ersten PoCs bis zum skalierbaren Betrieb. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrem Kontext aussehen könnte, sprechen wir gerne über konkrete nächste Schritte.
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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.
Historische Kampagnendaten in Segmentierungs-Insights verwandeln
Beginnen Sie damit, aktuelle Performance-Daten aus Ihren Werbeplattformen und Ihrem CRM zu exportieren: Kampagnen, Anzeigengruppen, Targeting-Kriterien, grundlegende Zielgruppenmerkmale und Indikatoren für Lead-Qualität (z. B. Opportunity erstellt, SQL, Win). Aggregieren und anonymisieren Sie diese Daten, damit sie sicher mit ChatGPT geteilt werden können.
Nutzen Sie dann ChatGPT, um Muster zu identifizieren, für die Menschen selten Zeit haben: Kombinationen aus Branche, Rolle, Unternehmensgröße, kreativem Winkel und Kanal, die mit hochwertigeren Leads korrelieren. Ein strukturierter Prompt hilft dabei, die Analyse auf geschäftlichen Wert statt auf Vanity-Metriken zu fokussieren.
Agieren Sie als B2B-Performance-Marketing-Analyst:in.
Sie erhalten anonymisierte Kampagnendaten mit folgenden Feldern:
- Kanal (LinkedIn, Meta, Google Search etc.)
- Zielgruppen-Merkmale (Seniority, Funktion, Unternehmensgröße, Region)
- Beschreibung des Targetings
- Message-Ausrichtung (Pain-basiert, ROI, Produktfeature etc.)
- CPC, CTR, CPL
- % der Leads, die zu Opportunities wurden
- % der Opportunities, die zu gewonnenen Deals wurden
Aufgaben:
1. Identifizieren Sie 3–5 Zielgruppensegmente, die überdurchschnittlichen Umsatz pro Lead generieren.
2. Beschreiben Sie für jedes Segment die wahrscheinlichen Pain Points und Entscheidungsfaktoren.
3. Empfehlen Sie spezifische Targeting-Kriterien pro Kanal, um diese Segmente zu erreichen.
4. Schlagen Sie vor, womit wir aufhören sollten (Segmente/Ansätze, die beim Umsatz unterdurchschnittlich performen).Erwartetes Ergebnis: eine Shortlist an wertvollen Segmenten und Targeting-Kriterien, die an nachgelagertem Umsatz ausgerichtet sind und die Sie in neue oder verfeinerte Kampagnen überführen können.
Präzise Targeting-Profile und Ausschlussregeln generieren
Wenn Sie Ihre am besten performenden Zielgruppen kennen, lassen Sie ChatGPT daraus präzise, kanalspezifische Targeting-Blueprints inklusive Ausschlussregeln ableiten, um Traffic mit geringer Kaufabsicht zu vermeiden. So bewegen Sie sich weg von breiten, unscharfen Personas hin zu konkreten, testbaren Profilen.
Geben Sie ChatGPT Ihre ICP-Beschreibung, zentrale Qualifikatoren (z. B. Tech-Stack, Teamgröße, Reifegrad) und Beispiele für schlecht passende Leads. Generieren Sie anschließend strukturiertes Targeting pro Kanal.
Sie helfen uns, unser B2B-Kampagnen-Targeting zu verfeinern.
Kontext:
- Ideal-Kunde: [kurze ICP-Beschreibung]
- Good-Fit-Beispiele: [2–3 kurze Beschreibungen realer Kunden]
- Bad-Fit-Beispiele: [Lead-Typen, die wir NICHT wollen]
Aufgaben:
1. Erstellen Sie 3–4 präzise Zielgruppenprofile für Paid-Kampagnen.
2. Definieren Sie für jedes Profil:
- Unternehmensmerkmale
- Rolle/Seniority
- Wahrscheinliche Trigger, in den Markt einzutreten
- Einschlusskriterien (Interessen, Jobtitel, Firmografien)
- Ausschlusskriterien (was gefiltert werden sollte)
3. Geben Sie die Ergebnisse als Tabelle aus, bereit zur Umsetzung in LinkedIn Ads und Meta Ads.Erwartetes Ergebnis: umsetzbare Targeting-Spezifikationen, die Ihr Media-Team direkt in die Plattformen übernehmen kann – und so Streuverluste bei schlecht passenden Zielgruppen reduzieren.
Mit ChatGPT Messaging-Varianten pro Segment erstellen
Um von Einheits-Texten wegzukommen, nutzen Sie ChatGPT zur Generierung maßgeschneiderter Botschaften für jedes Prioritätssegment. Speisen Sie Value Proposition, Proof Points und Segmentdefinitionen ein und fordern Sie mehrere Varianten pro Segment und Funnel-Stufe an.
Halten Sie Prompts explizit in Bezug auf Tonalität, Zielergebnis und Einschränkungen (Zeichenlimits, Compliance-Hinweise). So können Sie strukturierte A/B- oder Multivariantentests aufsetzen, die gezielt auf spezifische Pain Points einzahlen.
Agieren Sie als Senior-B2B-Copywriter:in.
Kontext:
- Produkt: [1–2 Sätze Beschreibung]
- Zentrale Value Proposition: [Bullet-Liste]
- Segment A: [Beschreibung]
- Segment B: [Beschreibung]
- Compliance-Vorgaben: [z. B. keine harten ROI-Versprechen]
Aufgaben:
1. Schreiben Sie für jedes Segment 3 Anzeigentitel (max. 60 Zeichen) und 3 Primärtexte (max. 150 Zeichen).
2. Machen Sie die Unterschiede zwischen den Varianten deutlich, indem Sie sich fokussieren auf:
- Pain-basierter Ansatz
- Outcome-basierter Ansatz
- Risiko-/Risikominderungs-Ansatz
3. Schlagen Sie 2 Hero-Botschaften für die Landingpage pro Segment vor, die zu den Anzeigen passen.Erwartetes Ergebnis: ein Pool segment-spezifischer Botschaften, die direkt getestet werden können – als Ersatz für generische „eine Botschaft für alle“-Kampagnen.
Targeting-Experimente entwerfen und priorisieren
ChatGPT hilft Ihnen, von zufälligen Optimierungen zu einer systematischen Experimenten-Roadmap zu kommen. Statt sporadischen Tests definieren Sie klare Hypothesen und eine Reihenfolge: welche Segmente, Botschaften und Kanäle Sie zuerst testen – basierend auf erwartetem Impact.
Teilen Sie Ihre Rahmenbedingungen (Budget, Team-Kapazität, Risikobereitschaft) und lassen Sie ChatGPT einen einfachen, priorisierten Plan mit groben Timelines und KPIs vorschlagen.
Sie sind Growth Lead und planen Targeting-Experimente.
Kontext:
- Monatliches Paid-Media-Budget: [Betrag]
- Kanäle: LinkedIn, Meta, Google Search
- Team-Kapazität: [z. B. 3 neue Tests pro Monat umsetzbar]
- Aktuell bestperformendes Segment: [Kurzbeschreibung]
- Neue Segmente, die wir testen wollen: [Liste]
Aufgaben:
1. Schlagen Sie 6–8 konkrete Experimente vor, um die Lead-Qualität zu verbessern (nicht nur die CTR).
2. Definieren Sie für jedes Experiment:
- Hypothese
- Zielgruppe/Segment
- Message-Ausrichtung
- Kanal und Format
- Erfolgsmetriken (CPL, SQO-Rate etc.)
3. Priorisieren Sie die Experimente mit ICE-Scoring (Impact, Confidence, Effort).
4. Schlagen Sie einen 12-Wochen-Rollout-Plan vor.Erwartetes Ergebnis: ein klarer Testplan, der generisches Targeting systematisch durch validierte, leistungsstarke Segmente ersetzt.
Interne Prompt-Bibliotheken und Guardrails aufbauen
Um ChatGPT zu einem wiederholbaren Bestandteil Ihres Targeting-Prozesses zu machen, sollten Sie Ihre besten Prompts und Workflows in eine gemeinsame Bibliothek überführen. So vermeiden Sie, dass jede:r Marketer:in das Rad neu erfindet, und reduzieren das Risiko von Outputs, die nicht markenkonform oder nicht compliant sind.
Dokumentieren Sie: Standard-Analyse-Prompts (für Segmentierung und Performance-Reviews), Messaging-Prompts pro Segment sowie Constraints (zu vermeidende Begriffe, Aussagen, die juristische Freigabe benötigen, Tonalitätsrichtlinien). Speichern Sie diese in Ihrer bestehenden Dokumentation oder einem einfachen internen Portal.
Template: Prompt zur Analyse von Kampagnen-Targeting
Ziel: Hochwertige Segmente aus den Kampagnen des letzten Monats identifizieren.
Benötigte Inputs:
- Exportierte Performance-Daten (Format ...)
- Definition eines „qualifizierten Leads“ für diesen Funnel
- Hinweise zu wesentlichen Änderungen (Budgetverschiebungen, neue Creatives)
Standard-Anweisungen für ChatGPT:
- Fokussieren Sie sich auf SQLs, Opportunities und Won, nicht nur auf Klicks
- Heben Sie Segmente hervor, bei denen das Budget erhöht werden sollte
- Heben Sie Segmente hervor, die reduziert oder enger gefasst werden sollten
- Geben Sie die Ergebnisse in Tabellen und Bullet-Points ausErwartetes Ergebnis: schnellere, sicherere Nutzung von KI im Marketing mit konsistenter Qualität über alle Teammitglieder hinweg.
Mit CRM-Feedback und KPIs den Loop schließen
Stellen Sie schließlich sicher, dass Ihr ChatGPT-getriebenes Targeting aus dem lernt, was nach dem Klick passiert. Auch wenn Sie Systeme noch nicht voll integrieren können, können Sie regelmäßig CRM-Daten (anonymisiert und aggregiert) exportieren, um zu sehen, welche Segmente und Kampagnen tatsächlich Opportunities und Umsatz erzeugt haben.
Planen Sie einen wiederkehrenden Workflow: Marketing Ops oder RevOps exportiert monatlich zentrale Funnel-Daten; ein:e Marketer:in führt mit ChatGPT einen standardisierten Analyse-Prompt aus; die Ergebnisse werden in Anpassungen bei Targeting, Budgets und Messaging für den nächsten Zyklus übersetzt.
Erwartete Ergebnisse: Innerhalb von 8–16 Wochen sehen Teams, die diese Praktiken übernehmen, typischerweise klarere Segmentierung, weniger Streuverlust bei breiten Zielgruppen und mehr Alignment zwischen Marketing und Vertrieb. In vielen Umgebungen ist eine realistische Zielgröße eine Verbesserung der Kosten pro qualifiziertem Lead um 15–30 % und ein messbarer Anstieg der Opportunity-Rate aus Paid-Kampagnen – vorausgesetzt, es gibt diszipliniertes Testen und Feedback, nicht nur einmalige KI-Experimente.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT hilft Ihnen, Muster zu analysieren und Hypothesen zu generieren – deutlich schneller als in manueller Arbeit. Statt breiter, auf Vermutungen basierender Segmente können Sie ChatGPT anonymisierte Kampagnen- und CRM-Daten geben und das Tool bitten, Kombinationen aus Zielgruppenmerkmalen, Kanälen und Botschaften zu identifizieren, die mit hochwertigeren Leads korrelieren.
Darauf basierend generiert ChatGPT konkrete Segmentdefinitionen, Targeting-Kriterien und passgenaue Messaging-Ansätze. Sie validieren und testen diese Ideen weiterhin in Ihren Werbeplattformen, aber ChatGPT erhöht die Anzahl und Qualität der Hypothesen massiv – und Sie bewegen sich weg von One-Size-Fits-All-Kampagnen.
Sie brauchen dafür kein Data-Science-Team. Praktisch genügen drei Dinge:
- Eine Person aus Marketing oder Marketing Ops, die grundlegende Kampagnen- und CRM-Daten exportieren kann (auch einfach als Tabellen).
- Jemand, der Ihren ICP und Ihre Funnel-Metriken gut versteht, um ChatGPT richtig zu briefen.
- Zugang zu ChatGPT (idealerweise mit erweiterten Funktionen) und klare interne Richtlinien, welche Daten geteilt werden dürfen.
Reruption arbeitet typischerweise mit bestehenden Performance-Marketing-Teams zusammen, hilft beim Design der Datenexporte, beim Aufbau robuster Prompts und dabei, KI-Workflows in die normale Kampagnenplanung zu integrieren. Langfristig befähigen wir Ihr Team, diese Arbeit eigenständig zu übernehmen.
Die Timeline hängt von Ihrem Traffic-Volumen und Ihrer Testdisziplin ab, aber die meisten Teams sehen erste Signale innerhalb von ein bis zwei Kampagnenzyklen. Wenn Sie Always-on-Kampagnen fahren, können Sie in der Regel innerhalb von 2–4 Wochen KI-informierte Tests starten und kurz darauf erste Tendenzen bei Kosten pro qualifiziertem Lead und Opportunity-Rate erkennen.
Substanzielle, stabile Verbesserungen – etwa eine Reduktion der CPL um 15–30 % oder einen deutlich höheren Anteil an SQLs bzw. Opportunities – erfordern typischerweise 8–16 Wochen strukturierter Experimente und Iteration. Entscheidend ist, ChatGPT als Teil eines systematischen Testprogramms zu sehen, nicht als einmalige Optimierungsaktion.
Ja, korrekt eingesetzt ist ChatGPT hochgradig kosteneffektiv. Sie ersetzen keine Media-Buying-Expertise, Sie verstärken sie. Anstatt zusätzliche Analysten einzustellen oder mehr Arbeit an Agenturen auszulagern, kann Ihr bestehendes Team ChatGPT nutzen, um:
- mehr Daten in kürzerer Zeit zu analysieren
- viel mehr Segment- und Messaging-Ideen zu generieren
- systematisch zu dokumentieren und wiederzuverwenden, was funktioniert
Der Hauptaufwand liegt in der Einrichtung von Workflows und Prompts. Sind diese einmal etabliert, sind die Grenzkosten für weitere Analysen oder kreative Batches sehr niedrig. Der ROI entsteht durch weniger verschwendeten Spend auf breite Zielgruppen und höhere Conversion bei gleichem oder leicht höherem Budget.
Reruption arbeitet als Co-Preneur eingebettet in Ihrer Organisation – wir beraten nicht nur, wir bauen mit. Beim Thema generisches Kampagnen-Targeting starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €), um zu beweisen, dass KI-gestützte Segmentierung und Messaging die Lead-Qualität in Ihrer realen Umgebung tatsächlich verbessern können.
Im PoC definieren wir den Use Case (z. B. Senkung der Kosten pro qualifiziertem Lead für ein Kernprodukt), entwerfen Datenexporte, bauen und verfeinern ChatGPT-Workflows und liefern einen funktionierenden Prototyp: Prompts, Analyse-Templates und Beispielkampagnen. Wir bewerten die Performance und erstellen dann einen Produktionsplan, um dies in Ihren regulären Marketingprozess zu skalieren.
Über den PoC hinaus helfen wir Ihnen, diese Workflows in Ihren Stack und Ihre Rituale zu integrieren – damit Ihr Team ChatGPT kontinuierlich nutzt, um generisches Targeting zu vermeiden und schärfere, profitablere Kampagnen aufzubauen, ohne ein paralleles KI-Silo zu schaffen.
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