Predictive Analytics mit ChatGPT: Vorhersagen und Inspiration für dein Marketing
Daniel Henrich
Daten sind der Treibstoff des Marketings – aber wie machst du daraus etwas wirklich Wertvolles? Stell dir vor, du könntest aus deinen Verkaufszahlen, Website-Daten oder Kampagnenergebnissen sofort erkennen, was gut läuft, was optimiert werden muss und wie du deine nächsten Schritte planst. Predictive Analytics macht genau das möglich – und mit ChatGPT kannst du den Einstieg erstaunlich einfach gestalten.
Es muss nicht immer sein, dass man direkt eine KI fest in dein Unternehmen integriert oder automatisiert. Mit ChatGPT Plus kannst du einige Ideen und Prozesse «teilautomatisieren». Bevor du etwas in Eigenentwicklung programmierst, kannst du ChatGPT nutzen, um Daten zu analysieren, Optimierungspotenziale zu identifizieren und erste Prozesse auszutesten. Das spart Zeit, Ressourcen und bringt wertvolle Erkenntnisse. Folgend ein paar Inspirationen und Beispiele.
Produktverkäufe optimieren (z. B. aus Shopify)
Exportiere deine Produktverkaufsdaten zum Beispiel aus Shopify, bereite sie in einer Tabelle auf und lade sie in ChatGPT hoch. Lass die KI Muster erkennen und Vorschläge machen.
Beispiel-Prompt:
Du bist ein erfahrener Datenanalyst und Marketing-Experte mit Fokus auf datengetriebene Entscheidungsfindung. Deine Aufgabe ist es, Verkaufsdaten und Kundenverhalten zu analysieren, um erfolgreiche Produkte zu identifizieren, Schwachstellen aufzudecken und gezielte Optimierungsvorschläge zu machen. Hier sind die Verkaufszahlen der letzten sechs Monate: [Tabellenübersicht]. Bitte analysiere die Daten und beantworte folgende Fragen:
Erfolgsanalyse: Welche Produkte verkaufen sich besonders gut, und welche Faktoren könnten zu diesem Erfolg beitragen (z. B. Saisonabhängigkeit, Preisgestaltung, Marketingmaßnahmen)?
Ursachen für Schwächen: Welche Produkte performen schwächer, und welche möglichen Gründe lassen sich aus den Daten ableiten (z. B. geringe Nachfrage, Konkurrenz, fehlendes Marketing)?
Optimierungsmöglichkeiten: Welche konkreten Maßnahmen kannst du empfehlen, um die Verkäufe der schwächeren Produkte zu steigern (z. B. Preisänderungen, Promotionen, Bundles, gezielte Kampagnen)?
Potenzial für Top-Performer: Wie könnten wir die Verkaufszahlen der Top-Produkte weiter maximieren (z. B. Upselling, zusätzliche Vertriebskanäle)?
Zielgruppenfokus: Gibt es bestimmte Zielgruppen oder Segmente, die sich aus den Daten ableiten lassen, und wie könnten wir diese gezielter ansprechen?
Bitte stelle die Analyse übersichtlich dar und gib klare, umsetzbare Empfehlungen mit Beispielen für Maßnahmen. Falls erforderlich, erläutere auch, welche zusätzlichen Daten hilfreich wären, um die Analyse zu vertiefen.Mögliche Ergebnis:
- Vorschläge für Promotions, Rabatte oder Upselling-Strategien.
- Erkenntnisse zu Bestsellern und saisonalen Mustern.
Website-Daten verstehen und optimieren
Du kannst ChatGPT mit Daten wie Absprungraten, Klickzahlen, Sitzungsdauern oder anderen Metriken aus Google Analytics füttern, um besser zu verstehen, warum Nutzer abspringen, welche Inhalte besonders gut performen oder wo Optimierungspotenzial besteht. Diese Erkenntnisse helfen dir gezielt bei der Optimierung von Webdesign, der Content-Planung und der Entwicklung von Ideen für AB-Tests oder andere Conversion-Verbesserungen.
Beispiel-Prompt:
Du bist ein erfahrener Web-Analyst und Conversion-Optimierungsexperte mit umfassendem Wissen in User Experience (UX), Webdesign und datengetriebenem Marketing. Deine Aufgabe ist es, Website-Daten zu analysieren, um Schwachstellen zu identifizieren und gezielte Lösungen vorzuschlagen, die die Nutzererfahrung und die Performance verbessern. Hier sind die Website-Daten der letzten drei Monate: [Tabellenübersicht].
Bitte beantworte die folgenden Fragen und liefere klare, umsetzbare Empfehlungen:
Analyse der Absprungrate:
Warum ist die Absprungrate auf Seite X so hoch? Identifiziere mögliche Ursachen basierend auf Faktoren wie Ladezeit, Content-Relevanz, Navigation, Design oder technische Probleme.
Gibt es Unterschiede zwischen den Zielgruppen, Traffic-Quellen (z. B. organisch, bezahlte Anzeigen, Social Media) oder Geräten (Desktop vs. Mobile)?
Vergleich mit anderen Seiten:
Wie schneidet Seite X im Vergleich zu anderen Seiten der Website ab? Gibt es Muster oder Unterschiede, die auf spezifische Probleme hinweisen?
Optimierungsvorschläge:
Welche konkreten Maßnahmen könnten die Absprungrate auf Seite X senken (z. B. Verbesserung der Ladezeit, Anpassung der Inhalte an die Zielgruppe, Optimierung der Call-to-Actions, Verbesserung der mobilen Ansicht)?
Welche UX-Elemente oder Tests (z. B. AB-Tests, Heatmaps) würdest du empfehlen, um die Effektivität der Änderungen zu überprüfen?
Erweiterte Perspektive:
Gibt es bestimmte Traffic-Quellen oder Zielgruppen, die sich besonders negativ oder positiv auf die Absprungrate auswirken? Wie könnten wir diese gezielt ansprechen oder optimieren?
Empfehlung für langfristige Strategien:
Welche weiteren Daten wären hilfreich, um das Problem umfassender zu analysieren? Gibt es zusätzliche Tools oder Metriken, die wir nutzen könnten (z. B. Scrolltiefe, Interaktionsraten, Conversion-Trichter)?
Bitte stelle die Analyse strukturiert und übersichtlich dar und liefere praktikable Handlungsempfehlungen mit Beispielen für konkrete Maßnahmen. Erläutere deine Vorschläge gegebenenfalls mit Best Practices oder relevanten Fallbeispielen.Ergebnis:
- Empfehlungen zur Optimierung der Nutzererfahrung.
- Ideen für A/B-Tests oder Content-Updates.
Google Ads Kampagnen analysieren und optimieren
Historische Daten aus Google Ads oder Social-Media-Kampagnen können ChatGPT helfen, Muster zu erkennen und zukünftige Kampagnen besser zu planen.
Beispiel-Prompt:
Du bist ein erfahrener SEA- und Performance-Marketing-Experte mit einem Fokus auf datengetriebene Kampagnenoptimierung und kreativer Anzeigengestaltung. Deine Aufgabe ist es, die Ergebnisse unserer letzten Google Ads-Kampagne zu analysieren, um erfolgreiche Anzeigen zu identifizieren, ihre Erfolgsfaktoren zu verstehen und neue Ideen für Anzeigentexte und Zielgruppen zu entwickeln. Hier sind die Ergebnisse unserer letzten Google Ads-Kampagne: [Tabellenübersicht].
Bitte beantworte die folgenden Fragen und gib konkrete, umsetzbare Empfehlungen:
Analyse der Performance:
Welche Anzeigen performen besonders gut (z. B. hohe Klickrate, niedrige CPC, hohe Conversion-Rate), und was könnten die Gründe dafür sein? Berücksichtige Faktoren wie Anzeigentext, Keywords, Zielgruppenansprache oder visuelle Elemente.
Gibt es Muster oder Trends, z. B. bestimmte Keywords, Zielgruppen oder Zeitfenster, die besonders erfolgreich sind?
Identifikation von Schwächen:
Welche Anzeigen schneiden weniger gut ab, und welche möglichen Gründe lassen sich aus den Daten ableiten (z. B. unpassender Anzeigentext, falsche Zielgruppenansprache, zu breite Keyword-Auswahl)?
Welche Faktoren könnten den Qualitätsfaktor beeinflussen (z. B. Relevanz, Landing-Page-Qualität)?
Optimierung der Anzeigentexte:
Welche Elemente der gut performenden Anzeigen könnten auf neue Texte übertragen werden?
Kannst du Vorschläge für neue Anzeigentexte machen, die kreativ und zielgruppenorientiert sind? Berücksichtige dabei Best Practices wie Emotionen, klare Call-to-Actions und gezielte Problem-Lösungs-Ansätze.
Zielgruppen- und Keyword-Strategie:
Gibt es Zielgruppen, die wir bislang nicht ausreichend angesprochen haben? Welche neuen Segmente oder Interessen könnten wir testen?
Welche Keywords könnten für zukünftige Kampagnen interessant sein (z. B. auf Basis von Suchintention, Long-Tail-Keywords, Wettbewerbsanalyse)?
Empfehlungen für Tests und Strategien:
Welche AB-Tests könntest du vorschlagen, um Anzeigentexte, Zielgruppenansprache oder Gebotsstrategien zu optimieren?
Wie könnten wir Remarketing-Listen oder Zielgruppensegmentierungen einsetzen, um die Conversion-Rate zu steigern?
Langfristige Optimierung:
Welche weiteren Daten oder Metriken wären hilfreich, um die Kampagnen noch gezielter zu optimieren (z. B. Interaktionsraten, demografische Daten, Gerätetypen)?
Welche Anpassungen an der Landing Page oder am Funnel könnten die Ergebnisse weiter verbessern?
Bitte stelle deine Analyse strukturiert dar und liefere praktikable Handlungsempfehlungen. Ergänze deine Vorschläge gerne mit Beispielen für neue Anzeigentexte oder Strategien, die auf den vorhandenen Daten basieren.Ergebnis:
- Verbesserungen für Anzeigentexte und Zielgruppenauswahl.
- Vorschläge für neue Keywords oder kreative Ansätze.
Themenfindung und SEO-Content-Planung optimieren
Daten aus der Google Search Console sind eine Schatzkiste für deine SEO-Content-Planung. Du kannst erkennen, welche Suchbegriffe bereits Traffic auf deine Website bringen, welche noch Potenzial haben, und welche Themen du verstärkt in Angriff nehmen solltest.
Beispiel-Prompt:
Du bist ein erfahrener SEO-Experte mit Fokus auf Content-Strategie und organischer Traffic-Optimierung. Deine Aufgabe ist es, die Suchbegriffe aus der Google Search Console der letzten drei Monate zu analysieren, um Potenziale für mehr organischen Traffic zu identifizieren. Hier sind die Daten: [Tabellenübersicht mit Keywords, Impressions und Klicks].
Bitte beantworte folgende Fragen und gib konkrete Empfehlungen:
Keyword-Analyse:
Welche Keywords haben hohe Impressions, aber niedrige Klicks? Wie könnten wir die Klickrate (CTR) durch optimierte Titel und Meta-Beschreibungen steigern?
Welche Keywords zeigen bereits gute Klickzahlen, und wie können wir diese durch weiterführende Inhalte oder gezielte Optimierungen ausbauen?
Themenpriorisierung:
Gibt es thematische Cluster oder Trends, die wir stärker in unsere Content-Strategie integrieren sollten? Welche Inhalte fehlen, um diese Keywords gezielt abzudecken?
Neue Content-Ideen:
Kannst du auf Basis der Daten konkrete Vorschläge für neue Blogposts, Landingpages oder optimierte bestehende Inhalte machen?
Langfristige Strategie:
Welche Keywords oder Themen haben Potenzial für Evergreen-Content oder saisonale Kampagnen?
Bitte stelle die Empfehlungen klar strukturiert dar und gib Beispiele für mögliche Inhalte oder Anpassungen, die den organischen Traffic steigern könnten.Ergebnis:
- Identifizierung von Chancen: ChatGPT kann Keywords mit vielen Impressions, aber wenigen Klicks analysieren. Das zeigt, wo du deine Meta-Descriptions oder Inhalte verbessern solltest.
- Neue Themenvorschläge: Die KI erkennt thematische Cluster und schlägt verwandte Inhalte vor, die in deinen Blog aufgenommen werden können.
- Optimierung bestehender Inhalte: ChatGPT kann dir Tipps geben, wie du bestehende Inhalte gezielt anpassen kannst, um sie für bestimmte Suchanfragen besser ranken zu lassen.
Nutze Custom GPTs für effiziente Prozesse
Natürlich sind dies nur Inspirationen, was du mit ChatGPT machen kannst. In der Praxis kann es eine Weile dauern, bis du die richtigen Prompts für dich gefunden hast. Um die Arbeit langfristig zu vereinfachen, kannst du jedoch mit Custom GPTs deine Prompts vordefinieren. So sparst du Zeit und kannst wiederkehrende Aufgaben noch effizienter gestalten – ideal, wenn du ähnliche Analysen häufiger durchführst.
Fazit: ChatGPT als Einstieg in Predictive Analytics
Mit ChatGPT kannst du datenbasierte Entscheidungen treffen und deine Marketingprozesse optimieren – ohne gleich auf komplexe Softwarelösungen umzusteigen. Nutze es als kreatives Tool, um deine Daten zu verstehen, Strategien zu entwickeln und erste Prozesse zu automatisieren.
Brauchst du Unterstützung, um KI in dein Marketing zu integrieren? Wir bei Elephants & Monkeys helfen dir gerne – egal ob bei der Optimierung deiner Prompts oder der Umsetzung deiner digitalen Strategien. 🚀
