CRO mit KI-Insights: Gewinne ohne mehr Traffic

Baue ein messbares Experiment-System, das KI für Hypothesen, Priorisierung und Auswertung nutzt und Conversion-Uplift belastbar nachweist. Zu den Schwerpunkten gehören Mess-Setup, das Entscheidungen trägt, KI-gestützte Insights statt Bauchgefühl, Research, der echte Hebel findet, Hypothesen, die testbar sind, Priorisierung und Roadmap und A/B-Tests, Statistik und Fallstricke.

Die Schulung richtet sich an Growth Managerinnen und Growth Manager, Performance Marketerinnen und Performance Marketer, Product Managerinnen und Product Manager, Product Ownerinnen und Product Owner, UX-Designerinnen und UX-Designer, UX-Researcherinnen und UX-Researcher und E-Commerce- und Leadgen-Verantwortliche in Marketing und Vertrieb sowie alle, die Conversion systematisch steigern und KI-Insights verantwortungsvoll in CRO integrieren wollen.

Grundverständnis von Web-Analytics und Conversion-Funnels (z. B. Ziele, Events, UTM, einfache Reports). Du solltest Zugriff auf typische Datenquellen aus Deinem Umfeld kennen (Analytics, Feedback, CRM oder Support), auch wenn Du sie im Seminar nur beispielhaft nutzt.

Zu den Schwerpunkten gehören Mess-Setup, das Entscheidungen trägt, KI-gestützte Insights statt Bauchgefühl, Research, der echte Hebel findet, Hypothesen, die testbar sind, Priorisierung und Roadmap und A/B-Tests, Statistik und Fallstricke.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Priorisierung und Roadmap, A/B-Tests, Statistik und Fallstricke und Auswertung, Learnings, Rollout geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn Du Conversion steigern willst, brauchst Du ein System, das aus Signalen Entscheidungen macht; Genau daran arbeitet dieses Seminar: Du kombinierst klassische CRO-Methodik mit KI-gestützten Insights, um schneller zu den richtigen Hypothesen zu kommen und Tests sauber …; Zuerst definierst Du, welche Kennzahlen wirklich zählen und wie Du sie so instrumentierst, dass sie stabil sind: Event-Taxonomie, Naming, Datenqualität und Consent gehören dazu,; Danach setzt Du KI als Research-Booster ein: Du lässt große Mengen an qualitativen Daten zusammenfassen, nach Motiven clustern und auf wiederkehrende Friction- und Anxiety-Muster …; Aus diesen Mustern leitest Du Hypothesen ab, die nicht nur „anders aussehen“,

Ja. „Hypothesen, die testbar sind“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Hypothesen-Template: Problem, Ziel, Mechanismus, Messung, Copy- und UX-Varianten: Value Prop, Trust, Framing und KI als Sparringspartner für Varianten und Risiken.