Marketing Automation & Lead Management

Einführung

• Einführung Marketing Automation und modernes Lead Management.
• Die Veränderungen in der Customer Journey  und der Einfluss von KI im Kaufprozess.
• Zusammenarbeit Marketing/Vertrieb – Vertriebs-Alignment.

• Die drei KI-Arten in der Marketing Automation:

  • analytische KI (Scoring & Prognosen),
  • generative KI (Content & Personalisierung), 
  • agentische KI (Workflows eigenständig steuern).

• KI-Reifegrad deiner Marketing Automation bestimmen und die nächste Ausbaustufe festlegen. 

Bestandsaufnahme/Analyse

• Deine Herausforderungen.
• Kunden- und Marktstrukturen.
• Zielszenarien: Leads, Cross- und Up-Selling-Umsatz usw.
• KI-gestützte Daten- und Potenzialanalyse: Muster in Bestandsdaten erkennen und Priorisierungen für Kampagnen ableiten. 

Strategie Canvas Marketing Automation/Lead Management

• Digitalisierung in Marketing und Vertrieb.
• Kombination Inbound Marketing und Outbound-Aktivitäten.

Wunschkundenprofilierung:

• Wunschkundenprofilierung und Deep Buyer Persona Profile.
• Customer Journey Analyse.
• KI-gestützte Buyer-Persona-Recherche und -Validierung: Annahmen mit KI schärfen und am echten Kunden prüfen 

Automatisierte Entwicklungsprozesse (Der Maschinenraum)

• Automatisierte Lead-/Kunden-Prozesse (Nurturing).
• Qualifizierung von Leads/Kund:innen im Automation-Prozess – Lead Scoring.
• Profilaufbau mit Progressive Profiling und Intent-Daten.
• Lead Routing: Übergabe der Leads an den Vertrieb.
• Optimale Lead/Kunden-Betreuung im Vertrieb.
• Predictive Lead Scoring mit KI: Leads nach Kaufwahrscheinlichkeit und Intent-Signalen automatisch priorisieren.

• Next Best Action: KI empfiehlt je Kontakt den passenden nächsten Schritt im Nurturing. 

KI in der Marketing Automation 

• Einsatzgebiete von KI in Automation-Workflows. 
• KI-gestütztes Scoring, Hyper-Personalisierung und Content-Erstellung. 
• Hyper-Personalisierung in Echtzeit: Inhalte je Segment und Verhalten dynamisch anpassen. 

Messen und optimieren

• KI-gestützte Analyse und Reporting: Kampagnen- und Funnel-Daten verdichten, Muster erkennen, Maßnahmen ableiten. 
• Churn-Frühwarnung mit KI: Abwanderungssignale früh erkennen und automatisiert gegensteuern. 

Umsetzung

• Zusammenspiel und Integration der Systeme: Marketing Automation, CRM, CDP usw.
• Aufbau einer skalierbaren Revenue Engine. 
• Tipps zur Umsetzung in der Praxis. 
• KI-gestützte Lead-Zusammenfassungen für eine reibungslose Übergabe an den Vertrieb