KI im Sales & Marketing
Von Erfahrungswissen zu daten- & KI-getriebenen Vertriebs- und Marketingprozessen
- Praxis: Wo KI heute wirklich hilft – und wo nicht.
- Mindshift: Von „besser googeln“ zu „echte Arbeit abgeben“.
- Cases: Villeroy & Boch, De’Longhi, REWE Digital & ESCADA.
- Prompting: Wie Führungskräfte KI wirklich steuern.
- Live: RAYA + OpenAI + Gemini + Claude.
Drei Disziplinen – ein roter Faden: Wachstum, Skalierung und messbarer Business-Impact.
- Start im klassischen Vertrieb: Media Markt, D-Link, Belkin, Nikon.
- TP-Link: Aufbau von Sales & Marketing in West- und Osteuropa, Platzierung der Marke im Retail & Distribution, Teil des globalen Marketing-Leadership-Teams.
- Director Retail bei Actebis – Verantwortung für 26 Direct Reports und ca. 280 Mio € Umsatzverantwortung.
- Entwicklung & Einführung der Modelle NIND / VIND – heute Standard im Dropshipping.
- Tiefes Verständnis für Preisstrategien, Category-Management, Kanallogik und Margenmechaniken im europäischen Handel.
- Start im Channel Marketing: Retail-Promotions, Händlerkampagnen, POS-Branding.
- PR & Großevents: CeBIT, IFA, internationale Produktlaunches und Kampagnen.
- Marketing-Rollen mit Verantwortung für Markenführung, Go-to-Market und Cross-Channel-Kampagnen.
- Performance Marketing (TESA): Paid Search, Social Performance, Attribution, ROAS-Optimierung.
- Aufbau datengetriebener Kampagnenstrukturen: Funnel-Frameworks, Cross-Channel-Tracking, Dynamic Creatives, automatisierte Budget-Optimierung.
- Marketplace Marketing (Amazon & OTTO): AMS/AMG, Sponsored Ads, Retail Media Integration.
- REWE Digital: Verantwortung für 160 Personen in Customer Relations & Sales – Loyalty/CRM, Customer Data & Analytics, Retail Media, Customer Service Plattformen, Backend-Systeme für E-Commerce & POS, Event-Driven Architecture & Data Mesh.
- De’Longhi: Amazon & OTTO – AMS/AMG, Retail Media, Pricing, Variantenlogik und internationales Marketplace-Growth.
- Villeroy & Boch EU + USA: Aufbau & Skalierung des Marketplace Business, Content-Excellence, SEO, Produktdatenharmonisierung.
- Erster produktiver KI-Einsatz: Python-basierter Textroboter zur automatisierten Erstellung von Produkttexten, lange vor ChatGPT.
- ESCADA: globaler Projektleiter für den Relaunch des Onlineshops – Enabler & Coach für interne Teams, Strukturaufbau, Prozessdesign, Übergabe in den laufenden Betrieb.
Vier Praxisbeispiele aus REWE Digital – mit klarem Business-Impact.
- REWE Bonus – personalisiertes Couponing: KI-basierte Segmentierung & Angebotslogik – höhere Einlösequoten, bessere Kundenbindung, weniger Streuverlust.
- Analytics Dashboards für Sales & Loyalty: Realtime-Auswertungen zu Kaufverhalten, Warenkörben, Store-Performance & Kampagnenwirkung – als Entscheidungsgrundlage.
- KI-gestützte Einkaufsplanung (z. B. TK-Ware): Prognosen für Bedarf, Abverkauf & saisonale Muster – bessere Verfügbarkeit bei reduzierter Abschrift.
- Customer Insights & Kampagnensteuerung: Kombination aus Loyalty-Daten, Store-Performance & Kampagnen-Resonanz – Budgets optimieren, Retail Media effizient nutzen.
Der eigentliche Wert beginnt, wenn KI Arbeit abnimmt – nicht nur Antworten liefert.
- 50–60% nutzen KI wie Google: nachschlagen, Inspiration, Formulierungen. Hilfreich – aber oft ohne Prozess & KPI.
- Wert entsteht, wenn KI Arbeit übernimmt: Angebote, A+ Content, Kampagnenbausteine, Meetings, Lead-Priorisierung, Analysen & Empfehlungen.
- Mindshift: Privat → Business: „Erklär mir X“ wird zu „Erstelle Y auf Basis von Ziel, Daten, Regeln & Format“.
- 5 Regeln für Business-Prompting: Ziel · Kontext · Format · Qualität · Iteration.
„Und genau das schauen wir uns jetzt live an: wie wir vom Prompt über CustomGPTs hin zu wiederholbaren Workflows kommen.“
Sofort nutzbare Anwendungsfälle – ohne Agents, nur Web-Tools (OpenAI · Claude · Gemini).
1) Angebot & Proposal
Tool: ChatGPT · Claude · Gemini
Input: Stichpunkte
Output: Angebot
Setup: Ziel · Preis · Nutzen
Automatisiert strukturierte Angebote mit Nutzenargumentation, Risiken und klaren Next Steps – konsistent & schnell.
2) Produkt- & A+ Content ★
Tool: ChatGPT (Custom GPT) · Gemini
Input: CSV / Produktdaten
Output: A+ / PDP
Setup: Fester Prompt
Skalierbarer Marktplatz‑Content aus Produktdaten: Headlines, Bullets, SEO – immer gleiche Qualität.
3) Kampagnen-Briefing
Tool: ChatGPT · Claude
Input: Ziel · Zielgruppe
Output: Briefing
Setup: 5 Pflichtfelder
Von der Idee zum umsetzbaren Briefing inkl. KPIs, Assets und Zeitplan – ohne Abstimmungsloops.
4) Meeting → To-Dos
Tool: ChatGPT · Claude
Input: Notizen
Output: Actions
Setup: Copy & Paste
Entscheidungen und Aufgaben sauber extrahiert, priorisiert und zugeordnet – sofort handlungsfähig.
5) Lead-Qualifizierung
Tool: ChatGPT · Gemini
Input: CRM-Notiz
Output: Score
Setup: Kurzprompt
Einordnung nach Kaufwahrscheinlichkeit, Einwänden und empfohlener Gesprächsstrategie.
6) Kundenmails
Tool: ChatGPT · Claude
Input: FAQs
Output: Antworten
Setup: CI-Ton
Einheitliche Antworten im CI‑Ton für Support & Sales – schneller, konsistenter, skalierbar.
7) Wettbewerb
Tool: Gemini · ChatGPT
Input: URLs
Output: Vergleich
Setup: Tabelle
Schneller Marktüberblick: Preise, Stärken, Schwächen – als Entscheidungsgrundlage.
8) Ads & Retail Media
Tool: ChatGPT · Gemini
Input: Offer
Output: Copy
Setup: Kanal
Mehr Varianten für Tests auf Knopfdruck – kanaloptimiert und performance‑fokussiert.
9) KPI-Erklärung ★
Tool: Gemini · Claude
Input: CSV
Output: Insights
Setup: „Warum?“
Zahlen werden zu Insights: Was passiert ist, warum und welche Maßnahmen folgen.
10) Executive Summary ★★★
Tool: ChatGPT · Claude · Gemini
Input: CSV + Notizen
Output: 1-Seiter
Setup: Standard-Prompt
Wöchentlicher 1‑Seiter für Entscheider mit Risiken, Chancen und klaren Empfehlungen.
Warm-up: eingebetteter Business-Chat (RAYA) – direkt in der Präsentation.
Vom Prompt zum wiederholbaren Workflow: Wie ein CustomGPT Content-Arbeit für Sales & Marketing übernimmt.
Beispiel:
Aus Produktinformationen werden A+ Content, Bullets & Kampagnentexte.
Gleicher Use Case, anderer Motor: Wie sich Content- und Analyse-Aufgaben mit Gemini im Vergleich zu OpenAI anfühlen.
- Input identisch: gleiche Daten & gleiche CI-Regeln.
- Output vergleichen: Headlines, Bullets, Benefits – was wirkt klarer, was emotionaler?
- Team-Frage: Welches Modell passt besser zu Marke/Markt/Compliance?
Claude eignet sich besonders gut als ruhiger Co-Pilot für komplexe Texte, Briefings und Zusammenfassungen.
Heute einzelne Modelle – morgen eigene KI-Plattformen, die wie ein Betriebssystem im Hintergrund laufen.
- 1) KI-OS statt Einzeltool: Ziele verstehen, Arbeit verteilen, Ergebnisse als „One Voice“ bündeln.
- 2) Agenten statt Ad-hoc-Prompts: spezialisierte Workflows für Content, Kampagnen, Pricing, Analytics – orchestriert.
- 3) Enablement statt Black Box: Teams verstehen, steuern, lernen mit – Prozesse & Organisation wachsen zusammen.
Subtiler Hinweis: Über Hays bin ich für Projekte, Workshops und Interim-Einsätze rund um KI im Sales & Marketing verfügbar.