KKC_0153 | KI-Segmentierung, die Umsatz wirklich bewegt

Personalisierte Kundenansprache scheitert selten an Ideen, sondern an Segmenten, die entweder zu grob sind oder sich nicht sauber aktivieren lassen. In diesem Seminar bauen Sie deshalb eine Segmentierung, die vom Datenmodell bis zur Kampagne durchgängig funktioniert. Sie starten mit typischen Wachstums-Use-Cases wie Onboarding, Reaktivierung, Cross-Sell und Churn-Prevention und leiten daraus ab, welche Segmentarten wirklich helfen: RFM, Kohorten, Wertsegmente und bedürfnisorientierte Cluster.

Anschließend erarbeiten Sie eine belastbare First-Party-Datenbasis. Sie lernen, wie CRM-, Shop-, App- und Supportdaten zusammengeführt werden, welche Qualitätsprobleme in der Praxis auftreten und wie Sie Dubletten, Missing Values und Ausreißer so behandeln, dass Modelle stabil bleiben. Darauf aufbauend definieren Sie Features wie Recency, Frequency, Monetary und Engagement, die sich später auch im Business erklären lassen.

Im KI-Teil setzen Sie geeignete Verfahren für Segmentierung ein, vergleichen k-means, hierarchische Verfahren und DBSCAN und lernen, wann Propensity-Modelle sinnvoller sind als reine Cluster. Sie übersetzen Ergebnisse in eine Message-Matrix, planen Trigger-Strecken, Dynamic Content und Frequenzsteuerung. Zum Schluss sichern Sie Wirkung und Compliance ab: Uplift-Messung mit Holdout-Gruppen, Segment-Governance mit Versionierung sowie DSGVO-konforme Einwilligungs- und Löschlogik inklusive Bias-Checks.

• Wachstums-Use-Cases für Onboarding, Reaktivierung, Cross-Sell und Churn definieren
• RFM, Kohorten, Wertsegmente und Bedürfniscluster vergleichen
• CRM-, Shop-, App- und Supportdaten zusammenführen
• Dubletten, fehlende Werte und Ausreißer systematisch behandeln
• Recency, Frequency, Monetary und Engagement als Features entwickeln
• Clustering-Verfahren auswählen und Segmente fachlich erklären
• Segmente in Kampagnen aktivieren und ihren Umsatzbeitrag messen

Das Seminar richtet sich an CRM-Manager/innen, Marketing-Analyst/innen, E-Commerce-Manager/innen, Customer-Insights-Verantwortliche sowie Fachkräfte aus Data Analytics und Kampagnenmanagement.

Grundkenntnisse in Marketing, CRM oder Datenanalyse werden vorausgesetzt. Erfahrungen mit Kundendaten und Tabellenanalyse sind hilfreich.

• Segmentierung, die im Alltag funktioniert
  • Use Cases: Onboarding, Reaktivierung, Cross-Sell, Churn-Prevention
  • Segmentarten: RFM, Kohorten, Bedürfnis- und Wertsegmente
  • Erfolgsmessung: Uplift, Inkrementalität, Holdout-Gruppen
• Datenbasis: First-Party-Daten sauber nutzbar machen
  • CRM-, Shop-, App- und Supportdaten zusammenführen
  • Feature Engineering: Recency, Frequency, Monetary, Engagement
  • Datenqualität: Dubletten, Missing Values, Ausreißer
• KI-Methoden für Segmentierung und Next Best Action
  • Unsupervised Learning: k-means, Hierarchisch, DBSCAN
  • Propensity-Modelle: Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderung, Response
  • Interpretierbarkeit: Treiberanalyse, SHAP-Grundideen
• Personalisierte Ansprache ohne Streuverlust
  • Message-Matrix: Segment x Angebot x Kanal
  • Dynamic Content, Trigger-Strecken, Frequenzsteuerung
  • Tonality und Value Proposition je Segment
• Aktivierung in Tools und Prozessen
  • Segment-Export und Sync in CRM und Marketing Automation
  • Sales Enablement: Playbooks und Gesprächsanlässe
  • Governance: Segmentkatalog, Naming, Ownership, Versionierung
• Datenschutz, Einwilligung und Risikomanagement
  • DSGVO-Grundlagen: Zweckbindung, Datenminimierung, Löschkonzepte
  • Consent-Logik und rechtssichere Aktivierung
  • Bias-Checks und Fairness in Segmenten