Personalisierung von Kampagnen vermittelt gezieltes Wissen zur Nutzung von AI und Künstlicher Intelligenz im Kontext von modernem Digital Marketing und Marketing Automation. Anders als allgemeine AI-Kurse legt dieses Modul den Fokus auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von personalisierten Marketing-Strategien. Sie lernen, wie AI-Marketing, KI-gestützte Datenanalyse, Marketing Tools und Content Marketing orchestriert werden, um individuelle Kundenansprache über Online Marketing, Social Media Marketing, Email Marketing und Paid Advertising zu realisieren. Besonderes Augenmerk liegt auf der datengetriebenen Personalisierung entlang der Customer Journey — von SEO und SEA über Conversion-Steigerung bis zur Auswahl passender Automatisierungslösungen. Das Kursformat vereint theoretische Grundlagen, Marketing-Trends und realitätsnahe Anwendungsszenarien, ergänzt um aktuelle Tools und bewährte Strategien für Einsteiger und Karrierewechsel.
Grundlagen von AI- AI und Künstliche Intelligenz - Einführung, Begriffsdefinitionen und Digital Marketing-Kontext
- Anforderungen an AI-Marketing und datenbasierte Marketing-Strategie
- Regulatorische Rahmenbedingungen, Datenschutz und Compliance im Marketing
- Rollen im Marketing Automation und Verantwortlichkeiten für KI-Projekte
- Frameworks und Standards für KI-Einsatz im Social Media Marketing, Email Marketing und Content Marketing
- Marketing-Trends und Entwicklungen mit AI und Automatisierung
- Spezifische Herausforderungen der Personalisierung und Lessons Learned aus Marketingprojekten
- Unterscheidung von Inbound Marketing und Outbound Marketing mit Hilfe von AI
Technologien und Implementierungsstrategien
- Softwareplattformen, Marketing Tools und Datenanalyse-Lösungen für Personalisierung von Kampagnen
- Systemarchitektur und Integrationskonzepte für Marketing Automation und Performance Marketing
- IT-Sicherheitsaspekte bei KI im Marketing-Kontext
- Cloud-Lösungen und On-Premise-Anwendungen für Marketing
- API-Nutzung für die Einbindung von Analytics und Conversion-Tracking
- Skalierbarkeit von AI-gestützten Kampagnensystemen
- Rollout von personalisierten E-Mail- und Video Marketing-Kampagnen
- Auswahl und Tuning von Machine-Learning-Modellen für Paid Advertising
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen zu AI-gestützter Datenanalyse und KI-Prognosemodellen für Conversion-Optimierung
- Fallstudien aus Marketing Automation, SEO und SEA
- Szenarien zur Auswertung von Customer Journeys und Segmentierung
- Richtlinien zur Einhaltung von Compliance im KI-Marketing-Kontext
- Application Testing und Qualitätssicherung bei Personalisierung von Kampagnen
- Incident Handling im Digital Marketing und Response-Prozesse bei Datenverletzungen
- Implementierung neuer Marketing-Trends und Monitoring
- Change Management bei der Einführung neuer Automatisierungsprozesse
Monitoring, Optimierung und Governance