Langsame Marketing-Performance-Reports mit Claude KI beheben

Channel-Exporte für Claude-freundliche Inputs standardisieren

Claude ist bei großen Tabellen sehr leistungsfähig, aber die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Ihre Marketing-Datenexporte konsistente Schemata verwenden. Harmonisieren Sie Ihre Exporte für Paid Search, Paid Social, Display und E-Mail nach Möglichkeit auf einen gemeinsamen Satz an Spalten: Datum, Kampagne, Anzeigengruppe/Ad Set, Creative-ID, Zielgruppe, Ausgaben, Impressions, Klicks, Conversions, Umsatz und zentrale Qualitätsmetriken (CPC, CPA, ROAS).

Arbeiten Sie mit Ihrem Analytics- oder Ops-Team daran, pro Kanal ein einziges CSV-Template zu definieren, das täglich generiert werden kann. Vermeiden Sie stark verschachtelte Strukturen, unnötige Textfelder oder eine übermäßige Zahl an Spalten, die Claude für die Performance-Analyse nicht braucht. Je einfacher und konsistenter Ihre Exporte, desto genauer kann Claude Performance über Kampagnen und Tage hinweg vergleichen.

Wiederverwendbares Claude-Prompt für tägliche Performance-Zusammenfassungen erstellen

Verwandeln Sie Ihren idealen täglichen Report in ein wiederverwendbares Claude-Prompt-Template, das jede Marketingperson nutzen kann. Ziel: Die CSV-Exporte von gestern einfügen (oder anhängen), Prompt ausführen und jeden Morgen eine strukturierte, entscheidungsreife Zusammenfassung erhalten.

Beispiel-Prompt:
Sie sind eine erfahrene Senior Marketing-Performance-Analystin / ein erfahrener Senior Marketing-Performance-Analyst.
Sie erhalten tägliche CSV-Exporte aus mehreren Kanälen mit diesen Spalten:
- datum, kanal, kampagne, ad_set/ad_group, creative_id, zielgruppe
- impressions, klicks, ausgaben, conversions, umsatz
- cpc, cpa, ctr, roas

Aufgaben:
1) Validieren Sie die Daten: prüfen Sie fehlende oder offensichtlich falsche Werte und weisen Sie darauf hin.
2) Geben Sie eine High-Level-Performance-Zusammenfassung im Vergleich zum 7-Tage-Durchschnitt der Vorperiode.
3) Identifizieren Sie die 5 am schwächsten performenden Kampagnen, die wahrscheinlich Budgetkürzungen benötigen.
4) Identifizieren Sie die 5 am stärksten performenden Kampagnen, die zusätzliches Budget erhalten könnten.
5) Markieren Sie Auffälligkeiten oder plötzliche Veränderungen bei CTR, CPA oder ROAS.
6) Schlagen Sie 3–5 konkrete Optimierungsmaßnahmen mit Begründung vor.

Output-Struktur (verwenden Sie Überschriften und Aufzählungspunkte):
- Datenqualitäts-Check
- High-Level-Zusammenfassung
- Underperformer (mit Kennzahlen)
- Overperformer (mit Kennzahlen)
- Auffälligkeiten & Risiken
- Empfohlene Maßnahmen

Speichern und verfeinern Sie dieses Prompt im Zeitverlauf auf Basis von Feedback von Marketern und Analysten. So entsteht eine konsistente „KI-Analysten“-Stimme, der das Team vertrauen kann.

Claude für Deep Dives zu Underperformern und Ursachenanalyse nutzen

Über Zusammenfassungen hinaus können Sie Claude einsetzen, um schnell zu verstehen, warum eine Kampagne oder ein Ad Set unterperformt. Nachdem Sie Ihre tägliche Zusammenfassung erstellt haben, fügen oder hängen Sie gefilterte Exporte für ein problematisches Segment an (z. B. eine spezifische Kampagne in einem Markt) und bitten Claude, nach Mustern nach Gerät, Platzierung, Zielgruppe oder Creative zu suchen.

Beispiel-Prompt:
Sie helfen bei der Diagnose von Underperformance.
Ich habe eine CSV-Datei angehängt, gefiltert auf Kampagne = "Spring_Sale_Search_DE" für die letzten 10 Tage.

Aufgaben:
1) Vergleichen Sie die letzten 3 Tage mit den vorangegangenen 7 Tagen für die wichtigsten KPIs: Klicks, CPC, CPA, Conversions.
2) Brechen Sie die Performance nach Gerät, Zielgruppe und Keyword (oder Ad Set/Anzeigengruppe) herunter und identifizieren Sie, was sich verändert hat.
3) Heben Sie 3–5 wahrscheinliche Ursachen für höheren CPA oder niedrigeren ROAS hervor.
4) Schlagen Sie konkrete Optimierungsideen vor (z. B. bestimmte Keywords pausieren, Gebote anpassen, Zielgruppen verfeinern).

Diese Art gezielter Analyse ersetzt stundenlange manuelle Pivot-Table-Arbeit und hilft Marketern, schneller von Symptomen zu Ursachen und zu konkreten Maßnahmen zu gelangen.

Executive-taugliche Zusammenfassungen aus Roh-Dashboards generieren

Senior Stakeholder brauchen nicht jede Datenzeile, sondern die Story. Sie können zentrale Ansichten aus Ihrem BI-Tool oder aus Kanal-Dashboards exportieren (oder die relevanten Tabellen kopieren) und Claude bitten, daraus einen prägnanten, executive-tauglichen Marketing-Performance-Report mit klarer Narrative und Implikationen zu erstellen.

Beispiel-Prompt:
Sie bereiten ein wöchentliches Performance-Update für die CMO vor.
Input: Performance-Tabellen aus unserem BI-Dashboard für die letzte Woche vs. den Durchschnitt der vorangegangenen 3 Wochen.

Aufgaben:
1) Fassen Sie die Gesamtperformance in <150 Wörtern in nicht-technischer Sprache zusammen.
2) Heben Sie 3 zentrale Erfolge und 3 zentrale Probleme mit einfachen Kennzahlen hervor.
3) Erklären Sie, was sich im Kanal-Mix, in der Zielgruppen- oder Creative-Strategie verändert hat.
4) Listen Sie 3 Entscheidungen auf, über die die CMO informiert sein sollte (z. B. Budgetverschiebungen, startende/stopppende Tests).
5) Schlagen Sie 2–3 Risiken vor, die nächste Woche beobachtet werden sollten.

Dies reduziert den Zeitaufwand für die Erstellung von Foliensätzen und stellt sicher, dass das Leadership auch bei knappen Analytics-Ressourcen konsistente, datenbasierte Stories erhält.

Einen einfachen QA-Loop zwischen Claude und Analysten einrichten

Um Vertrauen aufzubauen, implementieren Sie einen einfachen QA-Workflow: Analysten überprüfen regelmäßig Claude’s Outputs, korrigieren Fehlinterpretationen und verfeinern die Prompts. Lassen Sie Claude einmal pro Woche eine Zusammenfassung erstellen und bitten Sie dann eine Analystin oder einen Analysten, eine Stichprobe der Aussagen direkt mit den zugrunde liegenden Daten abzugleichen.

Beispiel-Prompt für QA-Verbesserung:
Sie überprüfen Ihren eigenen früheren Report.
Ich werde Teile Ihrer letzten Zusammenfassung und die dazugehörigen Rohdaten einfügen.
Wo Ihre früheren Schlussfolgerungen falsch oder unvollständig waren, erklären Sie warum und aktualisieren Sie Ihre Begründung.
Schlagen Sie anschließend 3 Prompt-Anpassungen vor, die solche Fehler in Zukunft reduzieren würden.

Dieser Loop verbessert Ihr Claude-basiertes Reporting schrittweise, ohne große Vorabinvestitionen in Custom-Modelle. Mit der Zeit finden Sie Prompts und Datenstrukturen, die konsistent verlässliche Insights liefern.

Routine automatisieren, Menschen für Edge Cases reservieren

Nutzen Sie Claude, um die routinemäßigen 80 % des Reportings vollständig abzudecken: tägliche Zusammenfassungen, Auffälligkeits-Flags und einfache Budgetverschiebungs-Vorschläge. Markieren Sie Ausgaben klar, die vordefinierte Schwellen überschreiten (z. B. „CPA >30 % über dem 7-Tage-Durchschnitt“) und leiten Sie diese an menschliche Analysten oder Senior Marketer zur finalen Entscheidung weiter.

Definieren Sie einfache Regeln: „Wenn empfohlene Budgetverschiebung <10 %, können Marketer direkt handeln; >10 % erfordert Review durch einen Analysten.“ Bitten Sie Claude, Empfehlungen mit geringem und hohem Impact klar zu trennen. So beschleunigen Sie kleinere Optimierungen, während größere Änderungen weiterhin menschlicher Aufsicht unterliegen.

Erwartetes Ergebnis: Marketing-Teams können den Zeitaufwand für manuelles Reporting und Ursachenanalyse realistisch um 30–50 % reduzieren und gleichzeitig die Verzögerung zwischen Performance-Verschiebungen und konkreten Maßnahmen von Tagen auf Stunden verkürzen. Diese gewonnene Zeit und Geschwindigkeit kann in Strategie, Experimente und kreative Arbeit investiert werden, die tatsächlich Wachstum treibt.