Zielsetzung des Kurses
Der Kurs KI-gestützte Personalisierung und Conversion Rate Optimierung adressiert Methoden des datengetriebenen Marketings mit Fokus auf automatisierte Personalisierung und testbasierte Performance-Steuerung. Behandelt werden Verfahren des maschinellen Lernens zur Segmentbildung, Inhaltsempfehlung und Ausspielungslogik auf digitalen Touchpoints. Ziel ist die Vermittlung von Vorgehensweisen zur Planung, Durchführung und Auswertung von Maßnahmen zur Steigerung der Interaktions- und Abschlussraten. Der Kurs ist im Fachgebiet Digital Analytics, Marketing Technology und UX-Optimierung verortet.
Inhalte
Einordnung von Personalisierung im digitalen Marketing sowie Abgrenzung von Segmentierung, Recommendation und dynamischer Ausspielung; Datenquellen, Tracking-Grundlagen, Consent-Frameworks und Datenqualitätssicherung als Basis für KI-Modelle
Verfahren der KI-gestützten Segmentierung und Empfehlungssysteme: Feature-Engineering, Modellwahl, Trainings- und Testdatensätze, Cold-Start-Umgang, Evaluationsmetriken
Conversion Rate Optimierung: Formulierung von Hypothesen, A/B- und multivariate Tests, Testdesign, Signifikanzbewertung, Fehlerquellen, Priorisierung mittels Experiment-Backlog
Umsetzung in MarTech-Stacks: Customer-Data-Plattformen, Tag-Management, CMS- und Shop-Integrationen, Aussteuerung über E-Mail, Web, App und Paid-Media, Schnittstellen und Datenflüsse
Content-Varianten und UX: Erstellung variabler Inhalte, Botschaften und Layouts, Definition von Zielaktionen, Barrierefreiheit, rechtliche Rahmenbedingungen einschließlich Datenschutz
Reporting und Governance: KPI-Definition, Dashboarding, Attribution, Monitoring von Modellleistung, Rollout- und Iterationsplanung, Rollen, Prozesse und Dokumentation
Lernziele
- Analysieren von Datenquellen, Tracking-Setups und Consent-Status zur Bewertung der Datengrundlage
- Identifizieren und Unterscheiden von Segmentierungs- und Empfehlungstechniken für unterschiedliche Anwendungsfälle
- Durchführen von A/B- und multivariaten Tests inklusive Hypothesenformulierung, Stichprobengröße und Signifikanzprüfung
- Erstellen und Integrieren von Content- und UX-Varianten in bestehende CMS-, Shop- oder E-Mail-Systeme
- Implementieren von einfachen Empfehlungspipelines inklusive Metrikdefinition und Monitoring
- Bewerten von Testergebnissen und Modellperformanz sowie Ableiten von Iterationsschritten für Folgemaßnahmen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Marketing-Analyst mit Schwerpunkt Experimentation und KPI-Steuerung im digitalen Umfeld. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Conversion Manager in E-Commerce- oder SaaS-Teams mit Fokus auf Testplanung und Auswertung. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Marketing Technology Specialist mit Verantwortung für CDP-, Tag-Management- und Personalisierungs-Setups. Ebenfalls anschlussfähig sind Rollen als Product Manager Growth mit Aufgaben in Segmentierung, Ausspielung und Funnel-Messung.
Zusammenfassung
Der Kurs KI-gestützte Personalisierung und Conversion Rate Optimierung behandelt datenbasierte Personalisierungsverfahren, Testmethodik und die technische Umsetzung in digitalen Systemen. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Vorgehensweisen zur Integration von KI-gestützten Segmentierungen, Experimenten und Reporting-Prozessen vermittelt. Die Inhalte finden Anwendung in Tätigkeitsfeldern wie Marketing-Analyse, Conversion Management, Marketing Technology und Growth-Produktmanagement.