Beheben Sie unklare Kanal-Attribution mit Claude-gestützten Marketing-Analytics
Wenn jeder Kunde mit mehreren Anzeigen und Assets in Kontakt kommt, geraten traditionelle Attributionsmodelle an ihre Grenzen. Dieser Leitfaden zeigt, wie Marketing-Teams Claude nutzen können, um Attributionsprobleme zu diagnostizieren, bessere Modelle zu simulieren und eine verlässlichere Grundlage für Kanal- und Budgetentscheidungen zu schaffen.
Inhalt
Die Herausforderung: Unklare Kanal-Attribution
Moderne Käufer konvertieren nur selten nach einem einzigen Touchpoint. Sie klicken auf eine Suchanzeige, sehen eine Social-Impression, lesen einen Newsletter und kommen direkt zurück – und Ihr Analytics-Stack versucht, all das in eine einzige Zahl zu pressen. Das Ergebnis ist eine unklare Kanal-Attribution: Sie haben Schwierigkeiten zu verstehen, welche Touchpoints tatsächlich Umsatz treiben, welche Kanäle unterstützen und wohin das Budget wirklich fließen sollte.
Viele Teams verlassen sich noch auf Last-Click-Attribution oder einige wenige statische, regelbasierte Modelle in ihren Analytics-Tools. Diese Methoden waren akzeptabel, als Customer Journeys kurz und Kanäle begrenzt waren. Heute – mit Dark Social, Walled Gardens, Content-Syndizierung und komplexem Retargeting – kommen traditionelle Ansätze nicht mehr mit. Sie ignorieren Assist-Werte, gewichten Kampagnen im oberen Funnel zu schwach und können subtile Kannibalisierungseffekte zwischen überlappenden Kanälen nicht sichtbar machen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Budgets werden von Top- und Mid-Funnel-Programmen abgezogen, die Nachfrage aufbauen, weil ihr Beitrag unterberichtet wird. Übermäßig kreditierten Brand-Search- und Retargeting-Kampagnen wird ein unverhältnismäßig hoher Anteil des Budgets zugewiesen, was die Kosten pro inkrementeller Conversion in die Höhe treibt. Teams diskutieren über Reports, statt Kampagnen zu optimieren, und Wettbewerber, die ihre eigene Marketing-Attribution besser verstehen, gewinnen still Marktanteile, indem sie die wirklich wirksamen Kanäle stützen.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit heutigen Sprachmodellen können Sie endlich unstrukturierte Attributionsexporte, Logs und BI-Exporte in großem Umfang verarbeiten, Attributionslücken aufdecken und alternative Modelle testen, ohne für jede Fragestellung ein eigenes Data-Science-Team zu benötigen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-first-Analytics-Fähigkeiten aufzubauen, die statische Reports durch lebendige, erklärbare Insights ersetzen. Im weiteren Verlauf dieser Seite sehen Sie, wie Sie Claude nutzen können, um unklare Attribution in eine konkrete, umsetzbare Sicht auf Ihre Kanal-Performance zu verwandeln.
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 unserer Arbeit beim Aufbau von KI-Lösungen in Marketing- und Commercial-Teams wissen wir: Der eigentliche Engpass ist nicht der Mangel an Daten – es fehlt an interpretierbaren, vertrauenswürdigen Attributions-Insights. Tools sammeln Klicks und Conversions, aber nur sehr wenige Organisationen können überzeugend erklären, warum ein Kanal die ihm zugeschriebene Wertigkeit erhält. Richtig eingesetzt wird Claude für Marketing-Analytics zu einem flexiblen Analysten: Es kann große Attributionsexporte explorieren, Anomalien hervorheben und komplexes Modellverhalten in eine Sprache übersetzen, die Business-Verantwortliche wirklich verstehen.
In Attributionsfragen denken, nicht nur in Modellen
Bevor Sie zu algorithmischer Multi-Touch-Attribution greifen, sollten Sie sich über die geschäftlichen Fragestellungen im Klaren sein, die Sie beantworten müssen. Möchten Sie wissen, welche Kanäle inkrementelle Conversions treiben statt vorhandene Nachfrage zu kannibalisieren? Ob Prospecting-Kampagnen tatsächlich Ihre Retargeting-Pools füllen? Oder wie lang typische Pfade vom Erstkontakt bis zum Umsatz nach Segment sind?
Formulieren Sie diese Punkte als explizite Fragen, die Claude in Ihren Daten untersuchen soll. Denken Sie statt „Führe ein datengesteuertes Attributionsmodell aus“ eher „Vergleiche die unterstützende versus Last-Click-Beitragsleistung für Paid Social über alle Journeys mit mehr als drei Touchpoints“. Diese Denkweise sorgt dafür, dass der KI-Einsatz mit Budgetentscheidungen und Guardrails abgestimmt ist – und nicht nur die analytische Neugier befriedigt.
Claude als Brücke zwischen Marketing- und Datenteams nutzen
Kanal-Attribution liegt an der Schnittstelle von Marketingstrategie und Data Engineering. Marketer wissen, was Kampagnen erreichen sollen, Datenteams wissen, wo Tracking bricht. Claude ist besonders stark als Übersetzer zwischen diesen Welten: Es kann Metrikdefinitionen, Tracking-Spezifikationen und rohe Exporte lesen und anschließend in klarer Sprache erklären, wie sie zusammenhängen.
Auf der strategischen Ebene sollten Sie Claude als gemeinsamen Arbeitsraum etablieren: Datenteams liefern Exporte und Dokumentation, Marketer steuern Hypothesen und Business-Kontext bei. Claude kann beides zu Narrativen verdichten: warum bestimmte Kanäle überkreditiert wirken, wo UTMs inkonsistent sind oder warum das Reporting zu unterstützten Conversions unzuverlässig ist. Dies reduziert Reibung und schafft ein gemeinsames Verständnis davon, was Ihre Attributionszahlen tatsächlich bedeuten.
Zuerst Tracking- und Identity-Gaps diagnostizieren
Viele Organisationen stürzen sich direkt in Debatten um Modelltypen (linear vs. Time-Decay vs. algorithmisch), während ihre Basis für Tracking und Identity Resolution noch schwach ist. Wenn User-IDs, UTMs und Events inkonsistent sind, wird kein Modell verlässliche Antworten liefern.
Nutzen Sie Claude zunächst als Diagnosetool: Lassen Sie große CSVs oder Log-Exporte nach fehlenden oder widersprüchlichen UTMs, inkonsistenten Namenskonventionen und nicht verknüpften Benutzerkennungen über Geräte oder Sessions hinweg scannen. Strategisch erhalten Sie dadurch einen priorisierten Backlog an Maßnahmen, die das Potenzial jeder Attributionsinitiative – ob KI-gestützt oder nicht – erhöhen.
Ihr Team auf erklärbare, nicht Blackbox-KI-Analytics vorbereiten
Marketingverantwortliche stehen undurchsichtigen Modellen, die über Millionenbudgets entscheiden, zu Recht kritisch gegenüber. Eine der Stärken von Claude für die Marketing-Attributionsanalyse ist die Erklärbarkeit: Es kann algorithmische Modellausgaben aus Ihren BI- oder Analytics-Tools aufbereiten und sie in klare, nicht-technische Narrative für Führungskräfte übersetzen.
Setzen Sie intern einen strategischen Standard: Jede Attributionsänderung muss von einer KI-generierten Erklärung begleitet sein, die Ihre CMO guten Gewissens vertreten könnte. Schulen Sie Ihr Team darin, Claude kritisch zu hinterfragen: Bitten Sie es, Modelle zu vergleichen, Bereiche mit instabilen Ergebnissen hervorzuheben und auf Fälle hinzuweisen, in denen die zugrunde liegenden Daten zu dünn sein könnten. So entsteht Vertrauen, weil KI zum Partner im kritischen Denken wird – nicht zur mysteriösen Autorität.
Risiken mit strukturierten Piloten und Guardrails minimieren
Budgetverschiebungen auf Basis neuer Attributions-Insights können riskant sein. Statt eines Big-Bang-Ansatzes sollten Sie strukturierte Pilotprojekte rund um die Empfehlungen von Claude konzipieren. Verschieben Sie beispielsweise einen begrenzten Prozentsatz des Budgets von überattribuiertem Brand Search hin zu unterattribuierten Upper-Funnel-Kampagnen in einer Region und lassen Sie Claude die Auswirkungen mit derselben Attributionslogik überwachen.
Legen Sie Guardrails im Vorfeld fest: minimale Datenmengen, akzeptable CPA- oder ROAS-Spannen und Entscheidungspunkte. Claude kann helfen, diese Kriterien zu dokumentieren, die Pilotleistung zu bewerten und Debriefs zu erstellen. Strategisch verwandeln Sie KI-basierte Attribution damit in eine kontrollierte Experimentierplattform statt in einen einmaligen Rundumschlag.
Durchdacht eingesetzt verwandelt Claude unklare Kanal-Attribution von einer frustrierenden Blackbox in ein strukturiertes, erklärbares Entscheidungssystem für Ihre Marketingausgaben. Es wird Ihren Analytics-Stack nicht ersetzen, ihn aber deutlich verständlicher und handlungsorientierter machen. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, genau diese Art von KI-Fähigkeiten in Organisationen zu verankern – von der Attributionsdiagnose bis hin zu produktionsreifen Workflows – und wir sprechen gerne mit Ihnen darüber, wie ein fokussierter Pilot für Ihr Team aussehen könnte.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Luft- und Raumfahrt bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Claude nutzen, um Attributionsexporte auf Lücken und Inkonsistenzen zu prüfen
Beginnen Sie damit, detaillierte Pfad- oder Event-Level-Daten aus Ihrem Analytics- oder BI-System zu exportieren (z. B. Google Analytics 4, Werbeplattformen, CDP). Integrieren Sie User-IDs, Zeitstempel, Kanäle, Kampagnen, UTMs und Conversion-Flags. Claude kann überraschend große und unübersichtliche CSV-Dateien verarbeiten, wenn Sie sie in Teilmengen aufteilen und klare Anweisungen geben.
Speisen Sie eine Stichprobe dieser Daten in Claude ein und lassen Sie es Tracking-Lücken, inkonsistente Benennungen und verdächtige Muster identifizieren, bei denen die Attribution wahrscheinlich fehlerhaft ist. Erkennen Sie beispielsweise Fälle, in denen Conversions ohne vorherige Touchpoints auftreten oder bestimmte Kanäle nie als Assist erscheinen, obwohl sie stark genutzt werden.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Marketing-Attributionsanalyst.
Ich stelle Ihnen eine Stichprobe aus unserem Attributionsexport in CSV-Form zur Verfügung.
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie offensichtliche Datenqualitätsprobleme (fehlende UTMs, inkonsistente Kanalnamen, fehlende User-IDs).
2) Heben Sie Muster hervor, bei denen die Last-Click-Attribution einen Kanal wahrscheinlich überbewertet.
3) Schlagen Sie 5 konkrete Tracking-Verbesserungen vor, um unsere Fähigkeit zur Attribution von Multi-Touch-Journeys zu erhöhen.
Geben Sie Ihre Ergebnisse in einem strukturierten Format zurück: Probleme, Belege, empfohlene Maßnahme.So erhalten Sie eine priorisierte, evidenzbasierte Liste von Maßnahmen, die Ihr Analytics- oder Engineering-Team zügig umsetzen kann.
Alternative Attributionsregeln simulieren, bevor Dashboards geändert werden
Konfigurieren Sie Ihre Analytics-Plattform nicht sofort um. Nutzen Sie stattdessen Claude, um zu simulieren, wie verschiedene Attributionsregeln die Kanal-Performance auf Basis exportierter Daten verändern würden. Stellen Sie Pfadsequenzen bereit und lassen Sie Claude die Umsatzverteilung nach Last-Click-, First-Click-, linearen, Time-Decay- oder individuellen Modellen berechnen.
Claude kann anschließend zusammenfassen, wo Schlussfolgerungen modellübergreifend robust sind und wo sie stark vom gewählten Modell abhängen. Das ist entscheidend, bevor Sie weitreichende Budgetentscheidungen treffen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Experte für Marketing-Kanal-Attribution.
Hier ist ein vereinfachter Export von User Journeys mit Kanälen und Umsatz.
1) Berechnen Sie für jede Journey die Umsatzzuordnung pro Kanal unter:
- Last-Click
- First-Click
- Linear
- 7-tägigem Time-Decay (Gewichte halbieren sich alle 7 Tage vor der Conversion)
2) Aggregieren Sie die Ergebnisse nach Kanal und vergleichen Sie diese.
3) Identifizieren Sie Kanäle, die nur unter Last-Click stark wirken.
4) Erstellen Sie eine prägnante Zusammenfassung für Führungskräfte dazu, welche Kanäle wahrscheinlich unterbewertet sind.Führen Sie diese Übung für unterschiedliche Zeiträume und Segmente (z. B. Neukunden vs. Bestandskunden) durch, um zu sehen, wie sich das Attributionsverhalten in der Praxis verändert.
Executive-taugliche Attributionszusammenfassungen und visuelle Briefings erstellen
Wenn Sie Modelloutputs (aus Ihrem BI-Tool oder Claude-Simulationen) vorliegen haben, nutzen Sie Claude, um daraus Executive-taugliche Narrative zu erstellen. Fügen Sie zentrale Tabellen oder Kennzahlen ein und bitten Sie um eine einseitige Zusammenfassung, die ein nicht-technischer Stakeholder in einer Steuerungsrunde verstehen und diskutieren kann.
Claude kann außerdem Folienstrukturen oder einfache Visualisierungen im ASCII-Stil vorschlagen, die Ihr Team schnell in Ihr bevorzugtes Präsentationsformat übertragen kann.
Beispiel-Prompt:
Sie erstellen ein 1-seitiges Briefing für unsere CMO zur Kanal-Attribution.
Input: Zusammenfassende Tabellen für Last-Click- vs. Time-Decay- vs. datengesteuerte Modelle.
Aufgaben:
1) Erklären Sie in einfacher Sprache, wie sich die Modelle unterscheiden.
2) Heben Sie 3–5 zentrale Erkenntnisse zu Gewinnern/Verlierern über die Modelle hinweg hervor.
3) Empfehlen Sie 2 Budgetreallokations-Experimente für das nächste Quartal.
4) Geben Sie eine klare, nicht-technische Erklärung zu Risiken und Limitierungen.Dieser Ansatz spart viele Stunden manueller Folienerstellung und stellt sicher, dass Entscheidungen auf einer konsistenten Story über Kanäle und Modelle hinweg basieren.
Bessere UTM- und Event-Taxonomien mit Claude entwickeln
Eine schlechte UTM-Strategie ist eine der Hauptursachen für unklare Attribution. Claude kann Ihnen helfen, Ihre Tracking-Taxonomie so zu entwerfen oder zu überarbeiten, dass sie für Maschinen konsistent und für Menschen verständlich ist. Teilen Sie Ihre aktuellen UTM-Konventionen, Event-Listen und Kanal-Gruppierungen und bitten Sie Claude um einen verbesserten Aufbau.
Berücksichtigen Sie dabei Einschränkungen wie bestehende BI-Reports, teamübergreifende Nutzung und Plattformlimitationen. Claude kann daraufhin Benennungsregeln, Kanal-Mapping-Tabellen und Checklisten für die Kampagnenerstellung generieren, die Ambiguitäten reduzieren und Ihre Attribution zukunftssicher machen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior Marketing Operations Architect.
Hier ist unser aktuelles UTM-Schema und eine Stichprobe unübersichtlicher Kampagnennamen.
Entwerfen Sie eine verbesserte Taxonomie, die:
- Die Benennung von Source/Medium über alle Paid- und Organic-Kanäle hinweg standardisiert
- Klar zwischen Prospecting-, Retargeting- und Brand-Kampagnen unterscheidet
- Zuverlässige Multi-Touch-Attribution und Kohortenanalysen unterstützt
Deliverables:
1) Vorgeschlagene UTM-Konventionen (Source, Medium, Campaign, Content, Term).
2) Beispiel-Mappings von alt zu neu für 20 Beispielkampagnen.
3) Guardrails und Regeln, die Marketer bei der Erstellung neuer Kampagnen befolgen müssen.Implementieren Sie die resultierende Taxonomie in Ihren Kampagnen-Templates und Briefingprozessen und nutzen Sie Claude regelmäßig, um anhand neuer Exporte die Einhaltung zu prüfen.
Kanal-Kannibalisierung und Assist-Wert erkennen
Über einfache Attributionsaufteilungen hinaus kann Claude Pfadsequenzen analysieren, um Kanal-Kannibalisierung und Assist-Beziehungen zu erkennen. Finden Sie beispielsweise heraus, ob starke Brand-Search-Ausgaben lediglich Nutzer auffangen, die bereits von Upper-Funnel-Kanälen oder eigenen Inhalten beeinflusst wurden.
Exportieren Sie Beispiel-Journeys mit Zeitstempeln und Kanälen. Bitten Sie Claude, häufige Pfadstrukturen zu clustern und hervorzuheben, wo bestimmte Kanäle typischerweise vor oder nach anderen auftauchen und ob das Entfernen oder Reduzieren eines Kanals lediglich die Kreditverteilung verschieben würde, statt die Gesamtanzahl der Conversions zu senken.
Beispiel-Prompt:
Sie analysieren die Kanalkannibalisierung in unserem Marketing-Mix.
Input: Beispiel-User-Journeys mit geordneten Kanälen und Conversion-Flags.
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie häufige Pfadmuster (z. B. Social – Direct – Brand Search).
2) Heben Sie Kanäle hervor, die häufig spät in der Journey nach mehreren Touchpoints erscheinen.
3) Schätzen Sie, welche davon wahrscheinlich Kredit von früheren Kanälen kannibalisieren.
4) Schlagen Sie 3 Experimente vor, um inkrementellen Lift versus Kannibalisierung zu testen.Nutzen Sie diese Insights, um Holdout-Tests oder Geo-Experimente zu konzipieren, mit denen Sie die Hypothesen von Claude validieren, bevor Sie größere Budgetverschiebungen vornehmen.
Claude als wiederkehrendes Attributions-Review-Ritual operationalisieren
Die größten Effizienzgewinne entstehen, wenn Claude-getriebene Attributionsanalysen integraler Bestandteil Ihrer regulären Marketing-Operations werden. Definieren Sie ein monatliches oder vierteljährliches Ritual, in dem Sie aktualisierte Attributionsdaten exportieren, einen konsistenten Satz von Claude-Prompts ausführen und die Ergebnisse mit den Vorperioden vergleichen.
Dokumentieren Sie ein einfaches Playbook: welche Exporte zu ziehen sind, welche Prompts zu verwenden sind und welche KPIs zu verfolgen sind (z. B. Veränderung im Kanal-ROAS unter verschiedenen Modellen, Ausgabenanteil in Kanälen mit Überkreditierung, Prozentsatz der Conversions mit vollständigen Journeys). Mit der Zeit werden Muster klarer, und Sie können sowohl Prompts als auch Ihre zugrunde liegenden Daten verfeinern.
Erwartetes Ergebnis: Teams, die diese Praktiken übernehmen, sehen typischerweise innerhalb von 1–2 Quartalen saubereres Tracking, eine ausgewogenere Verteilung von Upper- vs. Lower-Funnel-Investitionen und einen messbaren Anstieg des Budgets, das auf Basis von Multi-Touch- statt Last-Click-Sichten allokiert wird. Auch wenn Kennzahlen variieren, ist es realistisch, eine Effizienzsteigerung von 10–20 % bei Ihren Paid-Media-Ausgaben anzustreben, indem Sie Überinvestitionen in kannibalisierende Kanäle reduzieren und echte Wachstumstreiber angemessen finanzieren.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
Claude ist hervorragend darin, mit Multi-Touch-Attributionsdaten flexibel zu arbeiten. Statt alles in ein einziges fixes Modell zu pressen, können Sie Claude Pfad- oder Event-Level-Exporte bereitstellen und es bitten:
- Tracking- und UTM-Lücken zu erkennen, die Journeys unterbrechen
- Verschiedene Attributionsregeln zu simulieren (Last-Click, Time-Decay, Linear, Custom)
- Kanäle zu identifizieren, die primär als Assists vs. als Closers fungieren
- Modellunterschiede in verständlicher Sprache für Stakeholder zusammenzufassen
Da Claude sowohl Struktur als auch Kontext versteht, kann es hervorheben, wo Ihr aktuelles Modell bestimmte Kanäle wahrscheinlich über- oder unterbewertet, und gezielte Korrekturen empfehlen.
Sie benötigen zu Beginn kein voll besetztes Data-Science-Team. Für eine erste Phase brauchen Sie in der Regel:
- Eine Marketerin, einen Marketer oder Analysten, der Daten aus Analytics-/BI-Tools exportieren kann (CSV, Logs oder Tabellen)
- Ein grundlegendes Verständnis Ihres aktuellen Attributions-Setups (z. B. welches Modell Ihre Tools nutzen)
- Zugang zu Claude und klare interne Richtlinien für den sicheren Umgang mit Daten
Claude übernimmt einen Großteil der analytischen Schwerarbeit, einschließlich Mustererkennung und Erklärung. Im weiteren Verlauf können Sie Data Engineering einbinden, um Datenpipelines zu verbessern oder empfohlene Tracking-Anpassungen umzusetzen, aber die anfängliche Lernkurve ist im Vergleich zum Aufbau eigener Modelle von Grund auf relativ gering.
Nach unserer Erfahrung erhalten Sie erste umsetzbare Insights innerhalb von Tagen, nicht Monaten. Ein typischer Zeitplan sieht so aus:
- Woche 1: Daten exportieren, Claude eine Datenqualitäts- und Tracking-Prüfung durchführen lassen, offensichtliche Lücken und Inkonsistenzen identifizieren.
- Wochen 2–3: Mit Claude alternative Attributionsmodelle simulieren, Executive-Summaries erstellen und eine Reihe von Budget- oder Testexperimenten definieren.
- Wochen 4–8: Schnelle Tracking-Fixes implementieren und kontrollierte Budgetexperimente durchführen, wobei Claude hilft, die Performance unter konsistenter Logik zu bewerten.
Strukturelle Verbesserungen bei Tracking und Identity Resolution können länger dauern, aber Sie müssen diese nicht vollständig umgesetzt haben, bevor Claude Mehrwert stiftet.
Die direkten Kosten für den Einsatz von Claude bestehen hauptsächlich aus nutzungsbasierten Gebühren (API- oder Seats) plus etwas Einrichtungsaufwand durch Ihr Team oder einen Partner wie Reruption. Der ROI entsteht durch bessere Budgetallokation und weniger manuellen Analyseaufwand.
Konkret kann schon eine moderate Verlagerung von 5–10 % des Budgets weg von überattribuierten hin zu wirklich inkrementellen Kanälen einen spürbaren Einfluss auf Ihren gesamten ROAS oder CAC haben. Claude reduziert außerdem den Zeitaufwand für das Exportieren, Abgleichen und Erklären von Attributionsreports. Die meisten Organisationen sehen, dass sich der Aufwand schnell auszahlt – vorausgesetzt, sie setzen die gewonnenen Insights in kontrollierten Budgetexperimenten konsequent um.
Reruption arbeitet als Co-Preneur und integriert sich in Ihr Team, um echte KI-Lösungen zu bauen – nicht nur Folien. Bei unklarer Kanal-Attribution starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€), in dessen Rahmen wir:
- Ihre spezifischen Attributionsfragen und Entscheidungsbedürfnisse definieren
- Die Datenverfügbarkeit und -qualität über Ihre Tools hinweg bewerten
- Ein Claude-basiertes Prototype bauen, das Ihre Exporte einliest, Tracking auditiert und alternative Modelle simuliert
- Performance, Nutzbarkeit und Einfluss auf reale Budgetentscheidungen evaluieren
- Einen Fahrplan für den Übergang vom Prototyp zu einem operativen Workflow liefern
Darauf aufbauend unterstützen wir Sie bei der praktischen Umsetzung: Integration in Ihren BI-Stack, Verfeinerung von Prompts und Workflows und Begleitung Ihrer Marketing- und Analytics-Teams bei der Einführung eines KI-first-Ansatzes für Attribution. Das Ziel ist nicht eine einmalige Analyse, sondern ein wiederholbares System, das Ihre Organisation eigenständig betreiben und weiterentwickeln kann.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon