💬 Wie Sie mit all Ihren Marketing-Daten sprechen können

Die meisten Marketingdaten liegen heute verstreut: Website-Analytics hier, Meta Ads dort, TikTok Ads und Newsletter-Zahlen wieder woanders. Wer Zusammenhänge zwischen Kontaktpunkten erkennen will, verbringt Stunden mit Excel-Export und Copy-Paste. Auch mit KI-Tools wie Claude & Co.

Wir haben deshalb alle unsere Marketingdaten an einem Ort zusammengeführt und lassen KI-Agenten direkt darauf zugreifen. Was das im Marketing-Alltag konkret verändert, zeigen wir in dieser Ausgabe.

Executive Summary

• 📌 Data Warehouse als Fundament: Wie wir Marketing-Daten mit Google BigQuery an einem Ort zusammenführen.

• 🔍 Muster über Kanäle hinweg: Wie diese Datengrundlage die Erkennung von Mustern und Anomalien ermöglicht.

• 🖼 Visuals in Masse auswerten: Wie die gemeinsame Datenbasis mehr Mut zu kreativem Testing gibt

🌀 Eine Datenbasis für alle Marketing-Kanäle

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Ad-Creative performt bei einem Kunden auf Meta plötzlich deutlich schlechter, während ein fast identisches Motiv auf TikTok stabil läuft. Liegt das am Creative, an der Buchung oder der Zielgruppe? Diese und ähnliche Fragestellungen gehören zum Marketing-Alltag. Früher hätten wir das erst gemerkt, wenn wir manuell durch Meta Ads Manager, TikTok Ads Manager und Website-Zahlen geklickt und die Werte von Hand verglichen hätten.

Genau dafür haben wir ein eigenes Data Warehouse mit Google BigQuery aufgebaut: Website-Daten, Meta Ads, TikTok Ads, Google Ads, Newsletter-Zahlen etc. laufen jetzt automatisch in einer gemeinsamen Struktur zusammen. KI-Agenten können auf dieser Basis Muster erkennen, ohne dass Daten manuell zusammengesucht werden.

Das klingt zunächst nach reiner Technik im Hintergrund, macht die tägliche Marketing-Arbeit aber spürbar effizienter.

⚙️ Konkrete Use-Cases aus der Praxis

Die gemeinsame Datenbasis verändert, wie wir über Ads und Creatives sprechen können. Statt einzelne Kanäle getrennt zu betrachten, lassen sich Zusammenhänge sichtbar machen, die vorher in verschiedenen Tools verborgen lagen.

Hier einige Beispiele aus unserer Praxis:

• 🔍 Muster erkennen: Ein KI-Agent vergleicht Ads über Meta, TikTok und Google hinweg und zeigt, welche Motive kanalübergreifend wirklich performen und wo die Unterschiede liegen. Ein Vergleich, der früher Stunden manuellen Abgleichs zwischen mehreren Werbekonten gekostet hätte.
  
  

• 🖼 Visuals in Masse auswerten: Statt jedes Creative einzeln zu sichten, lässt sich eine ganze Kampagne auf einmal analysieren, etwa welche Farben, Formate oder Bildmotive über viele Anzeigen hinweg besser abschneiden. So können Muster einfacher erkannt werden und grafische Entscheidungen auf Basis echter Daten getroffen werden.
  
  
• 🚨 Smarte Alert-Systeme: Fällt eine Kennzahl aus dem Rahmen, meldet sich das System automatisch. Das verschiebt die Arbeit von ständigem manuellem Kontrollieren der Dashboards hin zu gezieltem Reagieren, wenn es wirklich relevant wird.

Diese Beispiele sind nur ein Auszug. Wir evaluieren aktuell laufend weitere Möglichkeiten, wie sich diese Datenbasis noch produktiv nutzen lässt.

🧠 Warum die Datengrundlage über Erfolg oder Frust entscheidet

Aus der Arbeit mit KI wissen wir längst: Mehr Kontext führt zu besseren Ergebnissen, egal ob bei einem einzelnen Prompt oder einem ganzen Agent-Workflow. Genau dieses Prinzip gilt auch für die Datengrundlage dahinter. Die Arbeit mit KI wird dann wirklich spannend, wenn diese Grundlage stimmt.

Zur Wahrheit gehört aber auch der Weg dahin: unzählige Datenmengen, unklare Schemas und Kennzahlen, die wir anfangs händisch abgleichen mussten, um überhaupt zu verstehen, was in den einzelnen Tabellen eigentlich steckt.

Die gute Nachricht: Diese Arbeit ist getan. Für unsere Partner bedeutet das konkret spürbar effizientere Marketing-Prozesse, mit viel Potenzial für das, was in den kommenden Monaten noch dazukommt.

Viele Grüße,

Manuel Heinzelmann & Luca Regner

Manuel Heinzelmann

Geschäftsführender Gesellschafter