converlytics Value-Stream – Mit First-Party-Daten zur KI-Daten-Aktivierung

In diesem Webinar zeigt Kay Lehmann, wie der etablierte Value Stream von converlytics – von Webanalyse über Conversion-Optimierung bis zur Datenintegration und Aktivierung – zur Grundlage für eine zukunftsfähige, KI-getriebene Organisations- und Tool-Landschaft wird. Anhand konkreter Use Cases erfährst Du, wie Du Tracking-Setups, Tests und Datenflüsse so ausrichtest, dass Machine-Learning-Modelle, Personalisierung und Automatisierung wirklich businessrelevante Entscheidungen unterstützen – statt nur „noch mehr Daten“ zu erzeugen.

Folgendes hast Du nach dem Webinar gelernt:

• Verstehen, wie ein Ende-zu-Ende-Value-Stream (von Webanalyse bis Aktivierung) die Grundlage für sinnvolle KI-Anwendungen im Marketing legt.
• Lernen, wie Tracking-Setups, Tests und Datenflüsse gestaltet werden müssen, damit Machine Learning, Personalisierung und Automatisierung messbaren Business-Impact erzeugen.
• Erkennen, wie sich der Fokus von „mehr Daten sammeln“ hin zu „besser entscheiden und automatisieren“ verschieben muss.
• Du verstehst nach dem Webinar, wie ein durchgängiger Data Value Stream – von der Datenerhebung über Conversion-Optimierung bis zur Integration und Aktivierung – die technische und organisatorische Basis für zukunftsfähige, KI-getriebene Marketing- und Produkt-Setups bildet. Du lernst, welche Anforderungen Tracking-Setups, Testdesigns und Datenflüsse erfüllen müssen, damit Machine-Learning-Modelle, Personalisierungslogiken und Automatisierung nicht im Blindflug laufen, sondern nachweislich bessere Entscheidungen und höhere Conversion-Raten ermöglichen. Zudem nimmst Du mit, wie Du den Fokus in deiner Organisationen weg von reiner Datensammlung und Dashboard-Produktion hin zu wirklich entscheidungs- und wirkungsorientierten Datenprozessen verschieben kannst.

Zielgruppe:

Das Webinar richtet sich an Entscheider:innen und Führungsverantwortliche, die daten- und KI-getriebene Wertschöpfung wirklich nutzen wollen

• C‑Level und Bereichsleitungen, die ihre Organisation daten- und KI-ready ausrichten möchten (z.B. CEO, CMO, CDO, CPO).
• Data-, Analytics- und Marketing-Leads, die für Tracking, Tests, Attribution, Personalisierung und Reporting verantwortlich sind.
• Tech-Leads und Architekt:innen, die Marketing-/Product-Stacks, Data Pipelines und Integrationen konzipieren oder betreiben.