Unklare Kanal-Attribution in Marketing Analytics mit ChatGPT beheben
Wenn jede Kampagne über mehrere Kanäle läuft, wird es nahezu unmöglich zu erkennen, welche Touchpoints tatsächlich Conversions treiben. Sich auf Last-Click oder starre, regelbasierte Attribution zu verlassen, führt zu falschen Budgetentscheidungen und endlosen Diskussionen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Marketing-Teams ChatGPT nutzen können, um Attributionsdaten zu analysieren, bessere Multi-Touch-Modelle zu entwickeln und klare, vertrauenswürdige Insights zu vermitteln.
Inhalt
Die Herausforderung: Unklare Kanal-Attribution
Marketing-Teams arbeiten heute über Suchmaschinen, Social Media, Display, E-Mail, Affiliates, Marktplätze und Offline-Touchpoints hinweg. Kundinnen und Kunden sehen mehrere Anzeigen, besuchen Ihre Website mehrfach und wechseln vor der Conversion zwischen Geräten. In dieser Realität wird unklare Kanal-Attribution zum täglichen Kopfschmerz: Jeder will wissen, welche Kanäle wirklich Umsatz treiben, doch die Daten erzählen widersprüchliche Geschichten.
Traditionelle Ansätze wie Last-Click-Attribution oder einfache regelbasierte Modelle (z. B. 40-40-20 oder First-/Last-Touch-Splits) spiegeln nicht länger wider, wie Käufer sich tatsächlich durch den Funnel bewegen. Analytics-Tools bieten unterschiedliche Attributionsmodelle, aber sie stimmen selten miteinander oder mit Ihrer eigenen Intuition überein. Individuelle Data-Science-Projekte versprechen bessere Antworten, enden jedoch oft langsam, teuer und für nicht-technische Stakeholder intransparent.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Wenn Sie frühen Funnel-Kanälen wie Upper-Funnel-Display oder Social zu wenig Kredit geben, wird die Nachfragegenerierung ausgehungert und Ihre Pipeline trocknet Monate später aus. Eine Überbewertung von Brand Search oder Retargeting führt zu einem trügerischen Effizienzgefühl und Überinvestitionen in Kanäle, die hauptsächlich bestehende Nachfrage abernten. Das Ergebnis: fehlallokierte Budgets, stagnierendes Wachstum, interne Konflikte zwischen Teams und ein Vertrauensverlust der Führung in Marketing Analytics insgesamt.
Trotzdem ist das Problem lösbar. Mit der richtigen Kombination aus KI-unterstützter Analyse, klarer Attributionslogik und transparenter Kommunikation können Sie von Attributionsdebatten zu evidenzbasierten Entscheidungen übergehen. Bei Reruption haben wir praktische Erfahrung im Aufbau von KI-getriebenen Analytics- und Entscheidungstools in Organisationen und sehen, wie schnell Teams arbeiten können, sobald sie eine gemeinsame, datenbasierte Sicht auf die Channel-Performance haben. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT einsetzen können, um Klarheit, Geschwindigkeit und Struktur in Ihre Attributionsherausforderungen zu bringen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Erfahrung im Aufbau von KI-gestützten Analytics-Workflows und internen Entscheidungstools sehen wir ChatGPT als pragmatischen Weg, Attributionsanalysen schneller, transparenter und kollaborativer zu machen. Anstatt Attribution als Blackbox-Data-Science-Problem zu behandeln, können Sie ChatGPT für Marketing Analytics nutzen, um Datenexporte zu explorieren, Modelle zu vergleichen, SQL/Python zu generieren und komplexe Logik in eine Sprache zu übersetzen, die Ihre Stakeholder wirklich verstehen.
Attribution als Geschäftsentscheidung rahmen, nicht als rein technisches Modell
Die meisten Debatten zur Kanal-Attribution verhaken sich, weil sie mit Modellen statt mit Geschäftsfragen beginnen. Bevor Sie ChatGPT bitten, SQL zu generieren oder ein Multi-Touch-Regelset vorzuschlagen, sollten Sie klären, welche Entscheidungen die Attribution unterstützen soll: Budgetverschiebungen zwischen Kanälen, Anpassungen von Creatives und Messaging oder Go/No-Go-Entscheidungen für neue Kanäle. Dieses Framing definiert, wie „gut genug“ aussieht.
Nutzen Sie ChatGPT als Sparringspartner, um strategische Fragen in Datenanforderungen zu übersetzen. Sie können zum Beispiel eine Beschreibung Ihres Funnels und Ihrer KPIs einfügen und das Tool bitten, vorzuschlagen, welche Attributionsperspektiven Sie bewerten sollten (z. B. inkrementeller Uplift pro Kanal, Assist-Raten, Sensitivität gegenüber Pfadlänge). So stellen Sie sicher, dass Ihre Marketing Analytics mit KI in Ihrer kommerziellen Realität verankert ist – nicht in abstrakter Modelleleganz.
Eine Modellvergleichs-Perspektive einnehmen, nicht nach dem „einen wahren Modell“ suchen
Es gibt kein perfektes Multi-Touch-Attributionsmodell, sondern nur Modelle, die für bestimmte Entscheidungen mehr oder weniger nützlich sind. Strategisch brauchen Sie einen Ansatz der Modellvergleichung: Betrachten Sie Last-Click, positionsbasiert, Time-Decay, datengetrieben (falls verfügbar) und benutzerdefinierte Regeln nebeneinander. Ziel ist nicht, einen Sieger zu küren, sondern die Bandbreite der Ergebnisse und die zugrunde liegenden Muster zu verstehen.
ChatGPT kann Ihnen helfen, Modelle systematisch zu vergleichen, indem es exportierte Kanal-Ergebnisse über Attributionsarten hinweg analysiert und hervorhebt, wo sich die Schlussfolgerungen unterscheiden. So können Sie mit Stakeholdern eine differenziertere Diskussion über Risiko, Sicherheit und Trade-offs führen, statt vorzugeben, ein einzelnes Modell sei „die Wahrheit“. Mit der Zeit reduziert diese Denkweise Konflikte und stärkt das Vertrauen in KI-unterstützte Marketing Analytics.
Ihr Team auf datengetriebene Zusammenarbeit vorbereiten, nicht nur auf neue Dashboards
Der Einsatz von ChatGPT in der Attribution ist nicht nur eine Technologiefrage; es geht auch darum, wie Marketing-, Analytics- und Finance-Teams zusammenarbeiten. Wenn Teams es gewohnt sind, ihren Kanal mit selektiven Zahlen zu verteidigen, wirkt ein transparenterer, KI-gestützter Ansatz zunächst bedrohlich. Sie müssen klarstellen, dass das Ziel gemeinsames Verständnis ist – nicht Schuldzuweisung.
Beziehen Sie Kanalverantwortliche strategisch früh ein: Fragen Sie sie, mit welchen Fragen zur Multi-Touch-Attribution sie kämpfen, und lassen Sie ChatGPT in Workshops oder Arbeitssessions helfen, diese zu beantworten. Wenn Menschen sehen, dass KI ihnen bessere Argumente und mehr Klarheit liefert, statt sie bloßzustellen, wird die Adoption deutlich einfacher. Reruption orchestriert häufig solche bereichsübergreifenden Sessions, um Alignment zu schaffen, bevor technische Implementierungen finalisiert werden.
ChatGPT nutzen, um Modellkomplexität zu reduzieren, nicht zu erhöhen
Es ist verlockend, KI zu nutzen, um hochkomplexe Attributionsformeln zu entwerfen. In der Praxis ist Komplexität Ihr Feind: Wenn Management und Kanalmanager das Modell nicht in einfachen Worten erklären können, werden sie ihm weder vertrauen noch es nutzen. Das strategische Ziel sollten einfache, erklärbare Attributionsregeln sein, die die wichtigsten Realitäten Ihres Funnels abbilden.
ChatGPT ist sehr stark darin, komplexes statistisches Denken in verständliche Sprache zu übersetzen und anfängliche Regelsets zu vereinfachen. Sie können das Tool bitten, einen aktuellen Attributionsansatz zu kritisieren und eine einfachere, transparentere Variante vorzuschlagen – und dann iterieren, bis sich die Logik auf einer einzigen Folie erklären lässt. So balancieren Sie die Macht von KI in Marketing Analytics mit der Notwendigkeit organisationaler Akzeptanz.
Risiken mit kontrollierten Piloten und Shadow Attribution managen
Eine Änderung der Attributionslogik direkt in Ihren Haupt-Dashboards kann Risiken mit sich bringen: plötzliche Veränderungen im ausgewiesenen ROI, verwirrte Stakeholder und mögliche Überreaktionen. Statt eines Big-Bang-Wechsels sollten Sie Shadow Attribution parallel laufen lassen. Behalten Sie Ihr aktuelles offizielles Modell bei, verfolgen Sie alternative Modelle aber privat mehrere Wochen oder Monate parallel.
ChatGPT kann Sie unterstützen, indem es die SQL- oder Python-Skripte generiert, um zusätzliche Modelle in Ihrem Data Warehouse oder BI-Tool zu berechnen, und indem es klare Zusammenfassungen erstellt, die „offizielle“ mit „Shadow“-Ergebnissen vergleichen. So reduzieren Sie das Risiko der Umstellung, bauen eine Erfolgsbilanz für den neuen Ansatz auf und sammeln Evidenz, bevor Sie ändern, wie Budgets entschieden werden. Es ist ein strategischer Weg, KI-Tools wie ChatGPT zu nutzen, ohne Ihr P&L unnötig zu gefährden.
ChatGPT für unklare Kanal-Attribution einzusetzen bedeutet weniger, Ihre Analytics-Tools zu ersetzen, als vielmehr, Ihr Attributionsdenken schneller, klarer und vertrauenswürdiger zu machen. Indem Sie Modelle als Entscheidungsunterstützung behandeln, mehrere Perspektiven vergleichen und KI nutzen, um Logik und Kommunikation zu vereinfachen, können Sie laute Attributionsdebatten in souveräne Budgetentscheidungen verwandeln. Reruption verfügt über tiefgehende Erfahrung darin, solche KI-Anwendungsfälle in funktionierende Prototypen und eingebettete Workflows zu überführen; wenn Sie dies risikominimiert erkunden möchten, helfen wir Ihnen, ein ChatGPT-gestütztes Attributions-Framework zu scopen, zu testen und zu operationalisieren, das zu Ihrer Organisation passt.
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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.
ChatGPT nutzen, um Ihre aktuelle Attributionslandschaft zu kartieren und zu erklären
Bevor Sie etwas ändern, brauchen Sie einen klaren Überblick, wie Attribution aktuell über Ihre Tools hinweg erfolgt (Google Analytics, Ad-Plattformen, CRM, BI-Dashboards). Exportieren Sie Kanal-Performance nach Attributionsmodell, wo immer möglich, und geben Sie eine dokumentierte Stichprobe in ChatGPT ein. Ziel ist, dass die KI die Unterschiede zusammenfasst und Inkonsistenzen hervorhebt.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior Marketing Analytics Stratege.
1) Hier ist eine Beschreibung unseres aktuellen Channel-Mix, Funnels und unserer KPIs:
[Beschreibung einfügen]
2) Hier sind CSV-Auszüge aus drei Quellen:
- Google Analytics 4 Attributions-Export (Daten unten eingefügt)
- Meta Ads Reporting-Export (Daten unten eingefügt)
- Unser BI-Dashboard-Export (Daten unten eingefügt)
Aufgaben:
- Identifizieren Sie, wo sich die Attributionslogik zwischen diesen Quellen klar unterscheidet.
- Erklären Sie in einfachen Worten, wie jede Quelle Conversions pro Kanal zählt.
- Listen Sie die 5 wichtigsten Risiken auf, die dies für Budgetentscheidungen erzeugt.
- Schlagen Sie eine einfache visuelle Erklärung vor, die ich nicht-technischen Stakeholdern zeigen kann.Erwartetes Ergebnis: eine prägnante, verständliche Erklärung, wie jedes System Conversions attribuiert, was es leichter macht, Konsens darüber zu schaffen, was geändert werden muss.
ChatGPT benutzerdefinierte Multi-Touch-Regeln vorschlagen und „stresstesten“ lassen
Wenn Sie Ihre aktuelle Landschaft verstanden haben, nutzen Sie ChatGPT, um gemeinsam benutzerdefinierte Multi-Touch-Attributionsregeln zu entwerfen, die Ihre Buyer Journey widerspiegeln. Sie möchten beispielsweise First-Touch-Kanäle für neue Kundinnen und Kunden stärker gewichten oder Mid-Funnel-Kanälen bei komplexen B2B-Deals mehr Kredit geben.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Experte für Attributionsmodellierung.
Kontext:
- Durchschnittlicher B2B-Deal-Zyklus: 90 Tage
- Typischer Pfad: Paid Social (Awareness) → Organische Suche → Direkter Besuch → E-Mail-Nurturing → Sales Call
- Wir möchten eine Attributionsregel, die:
* Early-Funnel-Kanäle für das Anstoßen neuer Opportunities belohnt
* Gleichzeitig Conversion-treibenden Touchpoints ein sinnvolles Gewicht gibt
Datenbeispiel:
[Anonymisierte Pfad-Daten mit Touchpoints und Zeitstempeln einfügen]
Aufgaben:
- Schlagen Sie 3 verschiedene regelbasierte Multi-Touch-Modelle vor (z. B. positionsbasiert, Time-Decay, Hybrid).
- Erklären Sie für jedes Modell Stärken und Schwächen in unserem spezifischen Kontext.
- Empfehlen Sie ein Modell als Startpunkt und erklären Sie es in einem Absatz, der für einen CFO geeignet ist.Erwartetes Ergebnis: eine Shortlist von Regelsets mit Vor- und Nachteilen sowie CFO-tauglichen Erklärungen, die Ihr Datenteam in produktive Logik übersetzen kann.
SQL oder Python generieren, um Shadow Attribution in Ihrem Daten-Stack zu implementieren
Nach Einigung auf ein Zielmodell müssen Sie dieses implementieren. ChatGPT kann dies beschleunigen, indem es initiale SQL- oder Python-Skripte auf Basis Ihres Datenschemas erzeugt. Stellen Sie Tabellenstrukturen und ein Beispiel Ihrer Pfad- oder Touchpoint-Daten bereit und bitten Sie das Modell, neue Attributionsgewichte pro Kanal zu berechnen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Data Engineer und unterstützen ein Marketing-Team.
Hier ist unser vereinfachtes Schema:
- Tabelle: touchpoints
* user_id
* session_id
* touch_timestamp
* channel
* campaign
* conversion_id (nullable)
* conversion_timestamp (nullable)
Ziel:
- Implementierung eines positionsbasierten Attributionsmodells:
* 40 % Kredit für den First Touch
* 40 % für den letzten Touch vor der Conversion
* 20 % gleichmäßig auf alle mittleren Touches verteilt
Aufgaben:
- Schreiben Sie ein BigQuery-SQL-Statement, das:
* Geordnete Pfade für jede conversion_id aufbaut
* Gewichte pro Touchpoint gemäß obiger Regel zuweist
* gewichteten Umsatz und gewichtete Conversions pro Kanal aggregiert.
- Kommentieren Sie das SQL so, dass es für eine Marketing-Analystin verständlich ist.Erwartetes Ergebnis: ein kommentiertes SQL- oder Python-Skript, das Ihr Engineering-Team verfeinern und als „Shadow“-Modell in Ihrem Warehouse oder BI-Tool ausführen kann.
ChatGPT nutzen, um stakeholder-freundliche Attributions-Narrative und Slides zu erstellen
Selbst das beste Modell scheitert, wenn Sie es nicht erklären können. Nutzen Sie ChatGPT, um Ihre technische Implementierung in Narrative, FAQs und Foliensätze für unterschiedliche Zielgruppen (C-Level, Finance, Kanalmanager) zu übersetzen. Geben Sie dafür Ihre finale Logik, einige Beispielausgaben und typische Fragen oder Einwände ein.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Kommunikationsspezialist für Marketing Analytics.
Hier ist unsere neue Attributionslogik und eine Beispielausgabe:
[Erklärung und Schlüsseltabellen einfügen]
Zielgruppe: CFO und CEO, nicht-technisch.
Aufgaben:
- Entwerfen Sie eine einseitige Zusammenfassung, die Folgendes erklärt:
* Warum wir die Attribution geändert haben
* Wie das neue Modell in einfachen Worten funktioniert
* Was sich im ausgewiesenen ROI pro Kanal ändert
- Fügen Sie einen FAQ-Abschnitt mit 5 Punkten hinzu, der typische Bedenken adressiert.
- Schlagen Sie 3 Folientitel und Stichpunkte für ein Board-Deck vor.Erwartetes Ergebnis: einsatzbereite Zusammenfassungen und Slides, die Ihren Attributions-Rollout verständlich und verteidigbar machen und Reibung sowie Nacharbeit reduzieren.
Wiederkehrende Attributionsreviews mit strukturierten ChatGPT-Prompts automatisieren
Attribution ist kein einmaliges Projekt. Etablieren Sie einen wiederkehrenden Workflow, in dem eine Marketing-Analystin monatlich Attributionsdaten exportiert und einen standardisierten ChatGPT-Prompt nutzt, um Ausreißer, Trends und empfohlene Budgetverschiebungen herauszuarbeiten. So wird ChatGPT zu einem leichtgewichtigen Marketing-Analytics-Co-Pilot.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Senior Performance Marketing Analyst.
Hier ist der Attributionsreport des letzten Monats pro Kanal für drei Modelle:
- Last-Click
- Positionsbasiert (unser neues Hauptmodell)
- Time-Decay (Shadow-Modell)
[Aggregierte Daten einfügen]
Aufgaben:
- Identifizieren Sie die 5 wichtigsten Insights mit Fokus auf:
* Kanäle, die im Last-Click stark, im Multi-Touch aber schwach aussehen
* Kanäle, die viele Assists, aber wenige Last-Click-Conversions liefern
- Empfehlen Sie 3 konkrete Ideen zur Budgetumverteilung für den nächsten Monat.
- Markieren Sie alle Auffälligkeiten oder potenziellen Datenqualitätsprobleme, die Sie vermuten.Erwartetes Ergebnis: ein kurzes Entscheidungs-Memo pro Monat, das hervorhebt, wo Attributionsperspektiven auseinanderlaufen und wie darauf zu reagieren ist – und so schnellere, fundiertere Budgetzyklen ermöglicht.
Ihre Attributionslogik und Governance mit ChatGPT dokumentieren
Behandeln Sie Attribution schließlich als Teil Ihrer Analytics-Governance. Bitten Sie ChatGPT, Ihnen ein Attributions-Playbook zu entwerfen, das Ziele, Modelllogik, Datenquellen und Review-Frequenz abdeckt. Das erleichtert das Onboarding neuer Teammitglieder und reduziert das Risiko, dass Ihr Modell stillschweigend verändert oder im Laufe der Zeit missverstanden wird.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Dokumentationsexpertin für Marketing Analytics.
Kontext:
- Hier ist unsere vereinbarte Attributionslogik und SQL-Implementierung:
[Beschreibung und Code einfügen]
Aufgaben:
- Erstellen Sie ein internes Playbook von 3–4 Seiten, das Folgendes enthält:
* Ziele unseres Attributionsansatzes
* Beschreibung jedes Modells, das wir tracken, und wann es eingesetzt werden soll
* Datenquellen und Verantwortlichkeiten
* Change-Management-Prozess (wie und wann wir Modelle aktualisieren können)
- Schreiben Sie in klarer Sprache für Marketer und Analysten.Erwartetes Ergebnis: ein lebendiges Dokument, das Ihre KI-erweiterte Attribution transparent und wartbar hält, selbst wenn sich Team und Tech-Stack verändern. Über all diese Praktiken hinweg sehen Marketing-Teams typischerweise schnellere Attributionszyklen, klarere Budgetentscheidungen und weniger interne Konflikte – ohne ein großes internes Data-Science-Team zu benötigen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT ersetzt keine fortgeschrittenen statistischen Modelle oder Conversion-Tracking auf Plattformebene, kann aber die praktische Genauigkeit Ihrer Kanal-Attribution für Entscheidungen deutlich verbessern. Es hilft, indem es:
- benutzerdefinierte, regelbasierte Multi-Touch-Modelle entwirft und verfeinert, die Ihren Funnel besser widerspiegeln.
- Inkonsistenzen und blinde Flecken in Ihren aktuellen Tools und Modellen hervorhebt.
- komplexe Outputs in klare Insights und Trade-offs für Budgetentscheidungen übersetzt.
Der eigentliche Gewinn besteht nicht darin, dass ChatGPT auf magische Weise den „wahren“ Beitrag jedes Kanals entdeckt, sondern darin, dass Sie ein realistischeres, transparenteres und regelmäßig überprüftes Attributions-Framework aufbauen können, das mit Ihren Unternehmenszielen ausgerichtet ist.
Sie brauchen im Wesentlichen drei Dinge: ausreichend saubere Touchpoint- oder Kanal-Level-Daten, zumindest grundlegende SQL-/Analytics-Fähigkeiten in Ihrem Team oder bei Partnern sowie eine Marketing-Verantwortliche, die Ihren Funnel gut versteht. ChatGPT kann mit exportierten CSVs aus Tools wie GA4, Ad-Plattformen sowie Ihrem CRM oder Data Warehouse arbeiten.
Auf der Skill-Seite reicht in der Regel eine Marketing-Analystin oder eine Person aus dem Bereich Marketing Operations, insbesondere wenn sie mit einem Data Engineer zusammenarbeiten kann. ChatGPT hilft beim Entwurf von SQL/Python und bei der Dokumentation, aber Sie brauchen trotzdem jemanden, der die Logik validiert, Queries ausführt und sicherstellt, dass Marketing-Attribution mit KI dazu passt, wie Ihr Geschäft tatsächlich funktioniert.
Die Time-to-Value wird üblicherweise in Wochen statt Monaten gemessen, wenn Sie sich zunächst auf einen engen Scope konzentrieren. Innerhalb von 1–2 Wochen können Teams in der Regel:
- ihre aktuelle Attributionslandschaft kartieren und dokumentieren.
- zentrale Inkonsistenzen und Risiken in bestehenden Reports identifizieren.
- ein Shadow-Multi-Touch-Modell mit von ChatGPT generiertem SQL oder Python prototypisieren.
Innerhalb von 4–6 Wochen verfügen Organisationen, die ein kleines, funktionsübergreifendes Team einsetzen, oft über ein funktionsfähiges Shadow-Modell, stakeholder-freundliche Erklärungen und erste Budgetentscheidungen, die durch die neue Perspektive beeinflusst sind. Die vollständige institutionelle Adoption eines neuen Attributionsansatzes kann länger dauern, aber ChatGPT verkürzt Analyse- und Kommunikationsphasen erheblich.
Die direkten Kosten für den Einsatz von ChatGPT sind im Vergleich zu einem vollumfänglichen, individuellen Data-Science-Projekt gering, während der Einfluss auf Entscheidungen erheblich sein kann. Typische ROI-Hebel sind:
- Bessere Budgetallokation: Schon eine Reallokation von 5–10 % von überbewerteten zu unterbewerteten Kanälen kann signifikanten zusätzlichen Umsatz oder Pipeline bringen.
- Schnellere Analysezyklen: Analysten verbringen weniger Zeit mit dem manuellen Vergleich von Exporten und mehr Zeit mit Interpretation und Tests.
- Reduzierte interne Reibung: Klare, KI-gestützte Narrative verkürzen Abstimmungszyklen mit Finance und Management.
ChatGPT ist kein Ersatz für Ihren Analytics-Stack; es ist ein Multiplikator, der Ihre bestehenden Daten deutlich handlungsrelevanter macht – zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller, schwergewichtiger Attributionsprojekte.
Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir liefern nicht nur eine Präsentation, sondern helfen Ihnen, die tatsächlichen Workflows zu bauen und live zu bringen. Unser KI-PoC für 9.900 € ist ein fokussierter Weg, diesen Use Case schnell zu validieren: Wir definieren die Attributionsziele, bewerten Ihre Daten, prototypisieren einen ChatGPT-gestützten Attributionsworkflow (inklusive SQL/Python und Dokumentation) und bewerten dessen Performance und geschäftlichen Impact.
Über den PoC hinaus können wir uns in Ihr Team einbetten, um die Lösung in Ihren Daten-Stack und Ihre Dashboards zu integrieren, wiederkehrende Analyse-Prompts aufzusetzen und Kommunikationsmaterialien für Stakeholder zu gestalten. Mit unserer Kombination aus KI-Engineering-Tiefe und Marketing-Verständnis helfen wir Ihnen, von unklarer Kanal-Attribution zu einem robusten, KI-augmentierten Framework zu kommen, das bessere Budget- und Kanalentscheidungen treibt.
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