Kursbeschreibung
Psychografisches Targeting wird schnell riskant, wenn es nur auf Vermutungen basiert oder wenn Modelle Eigenschaften ableiten, die rechtlich oder ethisch heikel sind. In diesem Seminar lernst du, wie du psychografische KI-Modelle so konzipierst, dass sie wirksam, überprüfbar und governance-fähig sind. Du startest mit einer klaren Definition: Welche psychografischen Dimensionen willst du wirklich nutzen, wie hängen sie mit Entscheidungen im Funnel zusammen und welche Daten dürfen dafür herangezogen werden. Danach baust du eine Datenstrategie rund um First-Party-Daten, Umfragen und Textquellen auf und lernst, wie du aus Text robuste Features wie Embeddings und Topics gewinnst. Im Modellteil vergleichst du Baselines mit LLM-Ansätzen und lernst, wann welches Verfahren sinnvoll ist. Du arbeitest mit Kalibrierung, Schwellenwerten und Scorecards, damit aus Modelloutputs stabile Audiences werden. Besonders wichtig ist die Validierung: Du lernst, Leakage zu erkennen, Drift zu überwachen und Segment-Stabilität sowie Fairness zu prüfen. Für die Wirkungsmessung setzt du auf Uplift- und Incrementality-Tests statt auf reine Klickmetriken. Zum Abschluss überführst du das Ganze in die Praxis: Audience-Regeln, Lookalikes, Suppression, Creative-Tests und Onsite-Personalisierung. Gleichzeitig behandelst du DSGVO-Themen wie Zweckbindung, Transparenz und den Umgang mit sensitive Inferences, damit dein Setup nicht nur performt, sondern auch langfristig tragfähig bleibt.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Psychografische Zielgruppen mit KI präzise aufbauen
- Big Five, Werte und Motive messbar machen
- First-Party-Daten, CRM und Web-Events sinnvoll nutzen
- Textsignale mit Embeddings und Topics in Features übersetzen
- KI-Scores mit Regression, Boosting und LLMs erstellen
- Bias, Drift und Leakage in Modellen erkennen
- Uplift- und Incrementality-Tests sauber auswerten
- DSGVO-konforme Aktivierung in Kampagnen und CRM planen
Zielgruppe
- Performance Marketing Managerinnen und Performance Marketing Manager
- CRM- und Lifecycle-Managerinnen und CRM- und Lifecycle-Manager
- Data Analysts, Data Scientists und Marketing Analytics Teams
- Product Managerinnen und Product Manager mit Personalisierungsverantwortung
- Alle, die psychografische Zielgruppen mit KI messen und in Kampagnen oder Produktstrecken einsetzen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Marketing-KPIs, Segmentierung und A/B-Tests.
- Hilfreich sind Basiskenntnisse in Statistik oder Machine Learning, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- Psychografik statt Demografie
- Big Five, Werte, Motive: was messbar ist
- Grenzen von Personas und Segmenten
- Signale aus Text, Verhalten und Kontext
- Datenbasis und Feature-Design
- First-Party-Daten, Umfragen, CRM, Web-Events
- Text-Features: Embeddings, Topics, Stilmerkmale
- Labeling: Proxy-Labels und Ground Truth
- Modelle für psychografische Scores
- Baseline-Modelle: Regression, Gradient Boosting
- LLMs für Klassifikation und Skalen-Ratings
- Kalibrierung, Schwellenwerte, Scorecards
- Validierung, Bias und Messdesign
- Holdout, Cross-Validation, Leakage vermeiden
- Fairness, Drift, Segment-Stabilität
- Uplift- und Incrementality-Tests
- Aktivierung in Marketing und Produkt
- Audience-Building: Regeln, Lookalikes, Suppression
- Creative-Strategie: Message-Market-Fit
- Onsite-Personalisierung und CRM-Strecken
- Governance, Datenschutz, Compliance
- DSGVO: Rechtsgrundlagen, Zweckbindung, Transparenz
- Risikobewertung: Sensitive Inferences
- Dokumentation, Freigaben, Monitoring
