00:00:00: Alle reden zurzeit über KI.

00:00:01: Open Claw, Claude Code, NADN... Neunzig Prozent der E-Commerce Brands da draußen nutzen diese Dinge falsch!

00:00:06: Die meisten öffnen sogar nur Chatchity Schreiben rein Machen eine schöne Email Prompten irgendwas mit mittelmäßigen Import Kriegen mittelmäßigem Output und wundern sich dann warum das nicht funktioniert oder sagen sogar klappt nicht.

00:00:17: Wir bei ECOSA investieren jetzt seit über zweieinhalb Jahren in KI Infrastrukturen Datenbanken Systeme die man sozusagen braucht um unabhängig zu werden von Agenturen Und ich werde in diesem Video einmal teilen was wir alles gelernt haben damit du worauf es wirklich ankommt.

00:00:33: Fangen wir mal an mit was KI kann und was KI nicht so gut kann.

00:00:37: Die einen sagen KI übernimmt alles, wir brauchen bald keine Mitarbeiter mehr.

00:00:41: die anderen sagen es ist alles nur Hype bringt nix.

00:00:43: hab alles ausprobiert.

00:00:44: Die Wahrheit liegt irgendwo in der Mitte.

00:00:46: Was KI nämlich heute schon kannt ist execution skalieren.

00:00:49: Hundert verschiedene Ad-Varianten an einem Nachmittag statt drei pro Woche zehn verschiedene Landing Pages statt vier Wochen zu warten in einer Session statt in einem Monat.

00:00:56: Koordinanalysen Datenanalysene E-Mail Flows aufbauen und Klavio Datenanalysisen machen.

00:01:01: Message Mining durch tausende Reviews der Konkurrenz, Scraping von irgendwelchen Ad-Libraries der Konkurenz daraus entsprechend eine eigene Creative Strategy und Copy bauen.

00:01:10: Das alles funktioniert auch extrem skalierfähig in der Praxis.

00:01:13: was KI hingehen nicht kann ist dein Business Model optimieren deine Brand Strategy so richtig definieren Dein Produkt physisch entwickeln deine Supply Chain aufbauen die richtigen Leute einstellen die mit KI umgehen können Kundenbeziehung aufbauten Community den Influencer überzeugen mit dir zu arbeiten deine Zahlungsziele zu verhandeln.

00:01:31: Kontext Entscheidungen treffen am Ende des Tages die Erfahrung brauchen.

00:01:34: Also so was wie sollten wir jetzt skalieren oder erst mal die Unit Economics fixen?

00:01:38: Da brauchst du jemandem, der das schon hundertmal gesehen hat oder die Daten hat um den Kontext zu schaffen auch die Kreativität im richtigen Moment also mit dem richtigen Timing gewisse Entscheidungen zu treffen.

00:01:48: Das ist auch einer der Gründe warum ich persönlich zwar sehr begeistert bin dass Manus AI also eine Software die dein Computer steuert und in Zukunft das Media buying von zum Beispiel Meta operativ übernehmen soll existiert.

00:01:59: aber wenn ich mir die ersten Ergebnisse anschaue man halt, das arbeitet in einem Silo.

00:02:04: Und dieses Silo ist imsofern ziemlich schwierig weil die zum Beispiel Unit Economics fehlen.

00:02:09: wie soll ich eine KI den Meta-Account steuern lassen wenn da nur der ROAS drin entsteht und der ROAs aber nicht weiß wie meine Retouren raten sind?

00:02:17: mein aktueller Cashflow, das daraus resultierende Bestandskunden-Geschäft.

00:02:21: Meine Maschenstrukturen!

00:02:22: Welche Kunden ich mir da überhaupt einkaufe und ob das für meinen Ziel was sich aus nach ein betriebswirtschaftlichen Situation habe überhaupt sinnvoll ist?

00:02:29: Den Fehler ohne Kontext den also die meisten machen – ninety-fünf Prozent der Leute mit denen ich spreche sie nutzen KI eigentlich wie so eine Google Suche.

00:02:36: Mal kurz was reintippen, Ergebnis rauskopieren fertig, machen wir mal einen LinkedIn-Post, machen einmal dies, machen immer das….

00:02:41: Das ist ein bisschen als würdest du in Ferrari kaufen und nur im ersten Gang fahren.

00:02:45: Der fährt schon, aber du nutzt vielleicht nur fünf Prozent dessen was eigentlich möglich ist.

00:02:49: Und genau das sehe ich bei fast jeder Brand die zu uns kommt.

00:02:53: Wir nutzen schon KI und dann frage ich so ja was denn genau?

00:02:56: Chatchapity halt oder ein bisschen Claude für Texte usw.. Das ist nicht KI-Nutzen!

00:03:02: Das ist KI ausprobieren eigentlich.

00:03:05: Was wir jetzt gleich mal durchgehen es wie mit deinem Wissen was du hast, den richtigen Kontext die richtige Prozessinfrastruktur aufbaust und damit die KI am Ende des Tages weil in dem zumindest dritten vierten fünften Gang schaltest.

00:03:18: Wir brauchen keine vollautonomen KI-Mitarbeitern müssen uns jetzt kein Mac Mini ziehen um gleich Open Cloud zu installieren.

00:03:24: aber es gibt gewisse Prozesse in denen kann man statt acht Mitarbeitern nur noch einen haben und sich massiv viel Fixkosten sparen.

00:03:31: oder irgendwelche Agenturen die einem auf der Nase rumtanzen.

00:03:34: das müssen wir uns jetzt mal anschauen.

00:03:38: Wenn ihr jetzt Claude nutzt, ist bisschen ohne Kontext wie so ein hochintelligenter Praktikant.

00:03:43: Der ist verschlau, der kannteoretisch alles aber er kennt dein Unternehmen nicht.

00:03:46: Er kennt deine Kunden nicht.

00:03:48: Der kennt nicht was dein Businessmodell ist, deine Unit Economics und er kennt vor allem nicht was wir zum Beispiel haben.

00:03:53: Die Informationen aus fünfhundertfünfzig anderen E-Commerce Brands.

00:03:56: Was es also passiert wenn du den Praktikannten eine komplexe Aufgabe gibst?

00:04:00: Gibt da die chinerischen Output?

00:04:02: Ja, das kann dein Wettbewerber am Ende des Tages auch.

00:04:05: Und was wir jetzt sozusagen schaffen müssen ist erst mal anfangen richtig zu denken wie ich nicht den Praktikanten bekomme sondern den Senior.

00:04:15: dazu geben wir diesem Senior Mitarbeiter der die Skills hat jetzt einmal das richtige Wissen und das ist Kontextualisierung im ersten Schritt.

00:04:23: Das heißt die Formel ist prompt plus Context plus Domain Knowledge also wissen was eine KI noch nicht hat plus Prozess sehr gutes Ergebnis.

00:04:31: Alle arbeiten eigentlich nur an der ersten Variable und das ist der Prompt, wir müssten uns jetzt einmal anschauen wie man entsprechend richtig promptet dass Domainwissen also zum Beispiel wie man Facebook Ads eigentlich prozessual macht oder wie man Copywriting so richtig macht zusammen in ein sauberes System also der KI gibt und dann fängt die Maschine an richtig krass zu arbeiten.

00:04:54: Das Erste und der wahrscheinlich auch krasseste Use Case aktuell, den wir haben ist Creative Strategy.

00:04:58: In Creative Strategy ist Copywriting konzeptionelle Arbeit, coole Ads konzipieren.

00:05:03: da hast du alle innen für eine gute Person achtzig bis neunzigtausend Euro gebraucht.

00:05:06: Der hat sich durch Reviews geführt, er hat am Ende Kundentelefonate geführt.

00:05:10: Der die Kommunikation des Messaging entwickelt damit wir die richtige Zielgruppe arbeiten.

00:05:14: das war richtig Fleißarbeit und du brauchst wirklich eine sehr talentierte Person, die auch am Ende Copywriting kann.

00:05:20: Die echten Painpoints der Zielgruppe herausfinden die emotionalen Bedürfnisse des Verlangenes was die Konkurrenz an tatsächlich Narrativen spielt wie wir uns differenzieren können in der Kommunikation und nicht nur generisch irgendwelche Nullacht Fünfzehn Erz machen.

00:05:33: das kann inzwischen alles ne KI übernehmen.

00:05:35: Wir haben inzwischen Dashboards gebaut, da ist sozusagen der gesamte Prozess vom Kundenverständnis über sozusagen das Destillieren der ganzen Daten die aggregiert werden.

00:05:45: Da gibt es Scrapers.

00:05:46: also du stöpselst NHN zum Beispiel mit Epi-Fight zusammen.

00:05:49: Das heißt das ist ein Scraper Tool und das geht in die ganzen Ad Libraries, das geht auf YouTube, Reddit, guckt sich die Negative für ihr Wüste Konkurrenz an, aggregiert diese Daten so zu sagen.

00:05:58: und dann klemmst du dahinter einen LLM was erstmal guckt wie bauen wir eine Narrativ?

00:06:03: Dazu brauchst du natürlich einen Promt der zeigt, wie man sinnvolle Narrative im Performance-Marketing baut.

00:06:08: Der auf Direktmarketing trainiert ist und man dann sozusagen hingeht und wirklich eine differenzierte Creative Strategy hat.

00:06:15: Und da wird es ja auch richtig spannend weil ich kann persönlich sagen allein kreativen Prozesse und die Arbeit eines Creative Strategists also Kreativität in einzelne Prozessschritte runterzubrechen hat mir persönlich schon ein paar Jahre gedauert.

00:06:27: Inzwischen ist es so... Es gibt Dashboards, die wir gebaut haben.

00:06:30: Dahinter klemmen dann in der Regel sozusagen gewisse Datenbanken und Scrapers, die automatisiert einmal die Woche genau diese Dinge machen.

00:06:38: Dann wird das weiterverarbeitet.

00:06:39: Es gibt einen zweiten Tab im Dashboard wo wir dann sozusagen hingehen und entsprechend auch Einwände der Zielgruppe auflisten.

00:06:46: Die ganzen Probleme und Potenziale, der guckt auch die IS-Daten im Account an zieht sich entsprechend sozusagen die Daten raus und entwickelt neue Angles, neue Narrative.

00:06:55: spreche ich über?

00:06:57: ja... angenommen ich verkaufe ins Duschseife, spreche ich über die trockene Haut, die dein Produkt löst.

00:07:03: Spreche über Anti-Aging, spreches über endlich läuft es besser mit Frauen weil du wie ein gepflegter Mann aussiehst.

00:07:10: das sind alles verschiedene Narrative die unterschiedliche Performance haben im Performance Marketing Kontext also Meta jetzt zum Beispiel oder YouTube alleine.

00:07:16: das spart schon massiv viel Zeit und Geld weil ich immer gesagt habe zumindest bis vor ungefähr sechs Monaten, dass das eine der integralen Kernprozesse ist die ich zum Beispiel niemals delegieren würde.

00:07:28: Weil niemals wird jemand irgendjemand deine Kunden besser verstehen als du selbst.

00:07:32: Weswegen zb einen Max-Rast bis zum Ende seiner Tage bei Wifood jede Woche eine halbe Stunde im Customer Support saß und mit den Kunden telefoniert hat obwohl er einen twenty fünf Personen Marketing Team hatte.

00:07:42: Da geht es dann von den Newscases erstmal los!

00:07:45: Dann haben wir den zweiten Newscase.

00:07:47: Media buying Datenanalyse.

00:07:48: fangen wir erst mal an.

00:07:49: Es gibt jetzt bei Claude einen Connector.

00:07:52: Das ist ein sogenannte MCP-Connector.

00:07:55: Ein MCP Connector ist sozusagen, dass ein LLM wie Claude mit zum Beispiel einen Meta-Ed-Account kommunizieren kann.

00:08:01: So der ist in Erbeta.

00:08:03: da kannst du jetzt sozusagen hingehen und sagen hey schau dir mal bitte die Potenziale in unserem Ed-Accunt an.

00:08:07: hier sind unsere Entscheidungsbäume.

00:08:09: die muss man natürlich kennen.

00:08:10: wann schaltet man was ab?

00:08:11: Wann schaltet dann etwas an?

00:08:12: das ist ganz wichtig.

00:08:13: das können schon die meisten Leute nicht weil sie die ganze Zeit nur vom ROAS gucken statt mal faktisch auf den POAS also Profit on Ads Band.

00:08:19: es gibt Accounts die mit einem Eiserroas skalieren im Dreierrohr faktisch haben, aber man kriegt es nicht attribuiert.

00:08:25: Egal welches Attributionstool man nutzt... So kann man dann aber wenn man das Domänenwissen hat, wenn man die Unit Economics in den Kontext reinschiebt und sich nur innerhalb des Accounts bewegt über diesen MCP-Konnektor in Teilen Reportings übernehmen.

00:08:39: Man kann Entscheidungen treffen!

00:08:40: Man kann sich Alarmsignale geben lassen!

00:08:43: Man kan am Ende eine Media Bayer schon mal vorgaukeln, der hätte sonst die ganzen Filteroptionen und Kampagnenstrukturen manuell an und ausschalten.

00:08:51: Ja, da gibt es ja gewisse Daily und Weekly Workflows.

00:08:54: Die wir zum Beispiel in unseren Dokumentationen und wenn wir Media Bayer In-House Ausbildende auch immer mitgeben bis zum zehnten Mitarbeiter auf die Geschäftsführer.

00:09:02: Wir haben Peek jetzt im November erst Shoutout an Valena also Geisterskrank.

00:09:06: der hat hundertsechzigtausend Euro Ad Spent als Solo selbstständiger Profitabel ausgegeben auf Neukunden.

00:09:11: Das glaubt er mir mal keiner.

00:09:13: Aber der ist im Game!

00:09:14: Der hat seinen Domainwissen und dann läuft die Kiste auch.

00:09:17: Das ist zum Beispiel Performance Marketing.

00:09:19: Dann sind wir beim dritten Use Case Tracking Controlling.

00:09:21: Mein Lieblingsthema, was man jetzt zum Beispiel machen kann ist, man nimmt seine gesamte Pionelle BWA und die ganzen Ad-Accounts als Kontext und lässt sich mit einer Vorlage von uns ein Financial Modell ausarbeiten Demand Planning Forecasting.

00:09:34: Wir bauen uns Target, die uns helfen das Marketing richtig auszusteuern.

00:09:38: Wir setzen Marketingkennzahl in den Kontext von Finanz-KPI's damit wir diese Silos aufbrechen.

00:09:43: Wie oft habe ich Cases bei uns?

00:09:44: Die am Ende des Tages reinkommen und Marketing im Silo steuern und die Finanzen nicht angucken.

00:09:49: Bestes Beispiel, Brand ge-onboarded aus einer einschlägigen Agentur.

00:09:53: Die sind zu uns gekommen die ganze, ja wir brauchen ein Dreierrohrs und dies und das und jenes.

00:09:56: Und dann habe ich mir das mal geguckt war eine Fashion Brand.

00:09:59: Ihr werdet euch alle wundern wenn ich den Namen der Agenturen nennen würde.

00:10:02: Wir haben die Zahlen im Controlling mal angeguckt einfach in einem Geldklare FlexTable aufgemacht und hat nun einmal den CM II pro Produktgruppen angegückt.

00:10:09: Der war negativ weil die gesagt haben Ja wir wollen Rabatte hier einen Sales da und dies von dass waren so viel Discount auf teilweise Produkten die es schon nicht so maschenträchtig waren und hohere Touren hatten.

00:10:18: dann war der CM II Minus.

00:10:20: Der Deckungsbeitrag II, das heißt egal wie gut der ROAS gewesen wäre es wär eh immer unprofitabel gegeben.

00:10:24: Wir haben Marketing einfach alles drauf gezahlt.

00:10:26: Das ist schon crazy.

00:10:27: und das passiert wenn man keine richtige Discount Strategy hat Wenn man seine Returns nach Produktgruppe nicht kennt, wenn man das daraus resultierende Bestandskunden-Geschäft nicht kennt Und dann ROAS Ziele definiert Die im Account auch meistens noch weniger sind als die, die faktisch sind.

00:10:40: In dem Case jetzt komplett gedreht AOV hundert Euro hoch, viervierzig Prozent der Produkte aus dem Portfolio rausgestrichen Einfach gekillt nicht funktioniert.

00:10:48: Da gab es jetzt noch über dreihunderttausend Euro Lagerbestand, wir haben aber den Spen-Dreh allokiert auf Produkte die funktionierten und auch einen Deckungsbeitrag gebracht haben.

00:10:56: Im Werbekonto steht die Hälfte vom Rohrers ... oder so was, könnte man meinen ist viel unprofitabler.

00:11:01: Aber der macht jetzt wieder richtig schön... ...fünfundzwanzig bis dreißig Prozent Cmdrei nach Retouren jeden Monat.

00:11:06: Fixkosteln gedeckt Neukunden profitabel läuft.

00:11:09: Da war dann das Geschreikurz groß und da hieß es ja aber wir müssen auch die Ware noch abverkaufen.

00:11:14: Das ganze Kapital ist gebunden und ich so ja willst du die unprofitable verkaufen?

00:11:17: Und dann auch noch Marketing drauf zahlen?

00:11:19: oder wie ist es?

00:11:20: Die ganzen Benchmarks haben einfach nicht funktioniert.

00:11:22: diese Sionalität hat euch gepasst habe gesagt lasst uns jetzt dieses Kapital.

00:11:25: Wir schauen mal machen wir jetzt nochmal ein Ende auf hier und das und jenes?

00:11:29: machen wir es noch, ja.

00:11:30: Aber wenn wir die Sachen nicht profitabel wegbekommen dann sind die Opportunitätskosten jetzt sich einfach auf Fokus Geld verdienen zu konzentrieren viel höher als versuchen diesen Lagerbestand loszuwerden.

00:11:40: Das sind sie los!

00:11:41: Und da kann man mit KI jetzt massiv reingehen weil ihr am Ende des Tages wenn ihr alles mal zusammen reinschmeißt und ihr lasst es euch einfach mal sauber analysieren weil ihr selber checkt weil ihr richtigen Fragen stellen könnt an die KI Richtig kontextualisieren könnt richtig prompten könnt.

00:11:55: Dann kann man damit im Tracking Controlling massive Meter machen.

00:11:57: Claude kann ganze Excel-Tabellen bauen, große Papers machen, Kontextualisieren weil es ist in Klavio drin, in Meta drin und Google Drive drin.

00:12:04: Es kann sich die Sachen zuziehen Und damit brecht ihr Silos auf Die jahrelangen Agenturen dazu geführt haben dass sich Leute die Finger verbrannt haben.

00:12:12: Das ist erstmal sehr wichtig zu verstehen.

00:12:14: Nächster Use Case, Landing Pages & Funnels.

00:12:16: Gestern war ich im Call mit unseren Kunden.

00:12:19: Wir sind reingegangen und es waren eine Brand-Nachaufungsergänzungsmittel ziemlich unprofitabel auf den Neukunden.

00:12:25: Ein Neukundenerquise hing hinterher vor zwei Wochen gestartet bei uns.

00:12:28: Da hast du mal ein paar Quick Fixes eingeleitet und dann gesagt so wir fangen jetzt an mit Advertorials.

00:12:32: Hier sind die ganzen Vorlagen hier ist die gesamte Kalkulation So sieht die ganze Funnelinfrastruktur aus.

00:12:37: So funktioniert Copy das sind die Advertual Grundlagen.

00:12:40: Und dann haben wir das in Claude Code rein.

00:12:42: Es war ein Magento-Case, muss man dazusagen.

00:12:44: Also übelst kompliziertes Shopsystem.

00:12:46: Absolute Krise hätte ich früher mal gesagt, brauchst du halt deine achten Entwickler.

00:12:49: aber selbst das ist für Claude Code kein Problem.

00:12:52: und haben das alles reingeschmissen?

00:12:53: Und haben uns am Ende des Tages Learning Pages entwickeln lassen?

00:12:56: Advertorial Pages für die, die nicht wissen was es ist sind am Ende der Tages Pre-Sale Pages die Off Brand laufen also wie so eine Art Vorverkaufsseite, die die Zielgruppe erstmal durcheducated vertrauen aufbaut einen narrativ indoktrainiert Glaubenssätze verändert bevor sie auf einer Angebotsseite brechende den Checkout gehen.

00:13:13: So wachsen sehr viele Brands mit Direct Response Funnels gerade, keine Raketenwissenschaft also es wirklich gibt ja gewisse Anbieter die sagen immer das wäre so eine Rocket Science.

00:13:22: aber ist am Ende des Tages jetzt einfach ein Claude Code Step und bisschen NNN dahinter geklemmt und dann kann man da richtig Gas geben.

00:13:29: und dann haben wir in Real Time im Call innerhalb von fünfzehn Minuten vier verschiedene Advertorial Funnels gebaut.

00:13:35: Wir haben den Kontext der Brand welches Produkt Angebot und tatsächlich auch, welche Narrative wichtig sind.

00:13:40: Aus dem Kundenverstand ist Kultentelefonate alles rein, schön kontextualisiert ein paar Vorlagen gegeben oder das Ding hat uns eine ganze Seite gebaut.

00:13:47: dann haben wir am Ende den Code genommen in Magento reingeklemmt die Seite war gebaut Wir haben die URL noch dahinter gesteckt sozusagen und ab die Post ja Das ist schon nale.

00:13:58: also das sind halt Dinge da habe ich keine Ahnung.

00:14:00: vor zwölf Monaten zwei drei Freelancer gebraucht damit man es Testungvolumen hinbekommen hat Damit das Ganze auch etariiert und wir haben am Ende einen Graphic Designer gebraucht, was man auch machen kann.

00:14:11: jetzt also die ganzen Image Ads.

00:14:13: Wenn du am Ende mit Cloud Code und NLN ein Sprechenden sozusagen Flow Baust und Nano Banana Pro reinklämst, auch die Kontext Ebene wieder stimmt dann kannst du halt am Fleece Band Image Ads bauen.

00:14:23: Niklas Röck bei uns der gerade Cmo bei Sabro ist hat am Ende ein paar Erdtabeldatenbanken und da werden da die Image Ads rausgezimmert.

00:14:31: Also wenn ich mir mal überlege was da geht Performance Marketing, dann hätte ich jetzt schon nicht so gerne eine Page-Social-Lagentur.

00:14:41: Wir gehen jetzt mal noch zwei drei Schritte tiefer und sprechen mal darüber wie das Ganze nochmal funktioniert!

00:14:46: Wir wissen jetzt grundlegend was möglich ist.

00:14:48: die Frage ist jetzt wie fängst du an?

00:14:50: Ja weil ich ja weiß dass neunzig Prozent von euch jetzt denken geil muss ich auch machen.

00:14:54: und dann morgen wieder im Tagesgeschäft versenken.

00:14:56: hier erst mal der Plan ein paar Schritte, damit ihr es euch nicht kompliziert macht eher Zeit spart.

00:15:01: Schritt eins identifiziert man so deine drei zeitintensivsten wiederkehrenden Aufgaben jetzt sich die wichtigsten und die zeitintentsivsten?

00:15:08: wenn du etwas findest was zeitintensive und wichtig ist noch besser ja.

00:15:11: aber irgendwas wo wir denkst mal jede Woche frisst mir hart viel Zeit weg bei den meisten Leute sehen wie creative briefings schreiben report bauen landing pages bauen email flows aufsetzen solche Sachen also alles wo es schon einen mcp server gibt.

00:15:24: das schreibst du dir mal auf.

00:15:25: Schritt zwei bricht das mal in deiner Einzelschritte runter.

00:15:28: Nimm mal deine eigene Genialität und brechst sie mal runter an eigene Schritte!

00:15:31: Wenn wir jetzt mal das Beispiel nehmen, an zum Beispiel einem Creative Briefing erstellen gehört dazu Research, Feindbilder anzugucken, Competitor-Research gehört dazu hinzugehen und dass was der Kunde will runterzubrechen in seine emotionalen Einzel... Stufen.

00:15:46: also kunde sagt ich will qualitatives produkt.

00:15:48: warum will ich das?

00:15:49: wegen der lahmgebigkeit.

00:15:50: Warum möchtest du dass?

00:15:51: weil ich möchte, dass der hudi kuschelig ist.

00:15:53: okay?

00:15:54: Warum willst du das?

00:15:54: naja Weil wenn ich den zehnmal wasche dann will ich dass er immer noch kuschlig ist.

00:15:58: Okay, warum willst Du das?

00:15:59: na ja Ich finde es immer so nice wenn mich leute umarmen und schon fast nicht mehr loslassen weil da pulver so kuschlich ist.

00:16:04: Danach kommt briefing.

00:16:05: wie wird das briefing erstellt?

00:16:07: was sind die inhalte?

00:16:07: Was sind die checkliste?

00:16:08: höhen und tiefen für das briefing für den content creator etc.

00:16:11: brechten einzelne schritte runter.

00:16:13: das haben wir surprise jetzt Die letzten fünfhundertfünfzig Brands die ganze Zeit schon gemacht.

00:16:17: Also wir haben halt eine Datenbank, da ist das alles drin.

00:16:20: Deswegen fällt es uns jetzt relativ leicht diese NLN-Infrastrukturen zu bauen und die ganzen Themen so aufzubauen dass es in Sane skaliert.

00:16:26: also für uns ist jetzt Primetime angesagt Und dann kommst du in den nächsten Schritt.

00:16:30: Im dritten Schritt, nachdem die Prozesskette steht ist kontextualisierend angesagt.

00:16:34: Also die wichtigste Frage wirklich ist welches Wissen braucht jetzt die KI um die Aufgabe so gut zu machen wie du?

00:16:39: Was weißt Du was die KI nicht weiß?

00:16:41: Gibt's Brand Guidelines?

00:16:42: Was sind Deine bisherigen Top Performer?

00:16:43: Deine Zielgruppeninsights?

00:16:44: Deiner Unit Economics?

00:16:45: Die Webbewerberanalyse?

00:16:46: Pack das mal alles zusammen!

00:16:47: Nicht nur die Schritte definieren sondern WAS IS THE DEFINITION OF DONE?

00:16:51: Dann kriegst Du auch exzellenten Output.

00:16:53: Dann Step vier Baue die Infrastruktur.

00:16:55: Jetzt gehst du mal rein, baust den Prompt, nimmst die Templates, gehst die Workflows an.

00:16:59: Du kannst mit Claude NLN Workflows bauen und ziehst dir den JSON-Dater runter, packst es in NLn rein und lässt das Ganze dann sozusagen entsprechend einmal von jemandem der sich damit auskennt mal Battle testen.

00:17:12: Dann guckst du den Output an.

00:17:13: wenn der Output nicht stimmt iterierst du.

00:17:14: Und das ist auch dann Schritt fünf.

00:17:16: und eigentlich der wichtigste Punkt von allem ist die Iteration.

00:17:19: Die ersten Autoprozent nie perfekt, ja?

00:17:21: Das ist auch okay!

00:17:22: Die sind vielleicht so siebzig Prozent aber siebzig Prozent in fünf Minuten schlägt fünfundneunzig Prozent in drei Tagen every time.

00:17:29: Weil du von diesen Siebzig-Prozent auf Neunzig-prozent kommen willst indem du ... zehn Minuten einfach mal die Infrastruktur editieren, ... ... es hat drei Tage von Null irgendwie wieder anzufangen zu bauen.

00:17:39: Erwürst du mit jeder Iteration einfach besser in deinem Output?

00:17:42: Und der Kontext wird besser und deine Prompts werden besser... ... und Du lernst wie KI denkt!

00:17:47: Das ist auch etwas wo ich sage das sind die Profile der Zukunft.

00:17:50: Ich werde nochmal ein anderes Video darüber machen,... ...wie Organisationsentwicklung der Zukunft aussehen wird.

00:17:54: aber wir brauchen am Ende T-shaped Profile.

00:17:57: Das sind Leute, die sozusagen am Ende kreativ sein und zahlen können.

00:18:03: Alles andere als Silo, der reine Media Bayer nur Werbekonten bedient.

00:18:07: Der ist tot!

00:18:09: Er wird weg sein in sechs Monaten.

00:18:10: Der reine Text, der nur Kopie schreiben kann.

00:18:12: Der eine Designer, der Bilder bauen kann.

00:18:14: Die Zukunft gehört T-Shaped Profilen.

00:18:16: Das sind Menschen die sehr breit aufgestellt und aber auch tief... in ein paar wenigen Bereichen.

00:18:21: Die Zahlen und Kreativität untechnisch können, die verstehen wie man KI als Multiplikator nutzt, die einen Briefing schreiben können, eine Ad daraus bauen können.

00:18:28: ,die Performance analysieren und dann den nächsten Engel ableiten können.

00:18:31: Und damit ultimativ sind die, die KI als Team steuern womit auch Management wieder relevant wird aber nicht auf dieser emotionalen Wertschätzungsebene sondern eher Management im Sinne von kann ich gut delegieren?

00:18:43: Die Zukunft gehört dem Leuten, die die KI steuert.

00:18:46: diese Leute werden den Leuten die Jobs wegnehmen und nicht die KI selbst.

00:18:50: Und wenn du das Ganze jetzt noch mal in Ruhe durchgehen willst, melde dich einfach bei uns!

00:18:53: Bucht dir ein Call, komm in unsere Community.

00:18:56: Es ist wirklich geisteskrankt mit unseren aktuellen Brands.

00:18:58: Wir arbeiten ja aktuell mit über einhundert E-Commerce Marken zusammen.

00:19:01: wir haben am Ende des Tages gerade schon Dinge stehen.

00:19:04: Die werden fundamental verändern wie E-Commerce dieses Jahr funktioniert.

00:19:09: Das bedeutet, wenn du vorne dabei sein willst egal ob du jetzt schon Multimillionen Umsätze machst oder gerade startest im E-commerce wir haben tatsächlich Angebote für jedermann und jeder Frau.

00:19:19: insofern freue ich mich, wenn Du das KI Zeitalter um die neue Art und Weise des E-Commers operierens und aufbauerns mit uns genießt.

00:19:30: Attacke bis zum nächsten Mal!