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<p>Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor immer grössere Herausforderungen in Sachen Datensicherheit. Während klassische Verschlüsselung durch die Entwicklung von Quantencomputern bald an ihre Grenzen stossen könnte, setzt die Schweiz auf innovative Technologien: SCION und Quantenkommunikation. Beide Ansätze nutzen modernste Algorithmen und physikalische Prinzipien, um Datenübertragung auf ein neues Sicherheitsniveau zu heben.</p><p><br></p><h2>SCION: Das Internet-Protokoll der nächsten Generation</h2><p><br>SCION, entwickelt an der ETH Zürich und unterstützt von Swisscom, ist bereits heute im produktiven Einsatz – etwa im Schweizer Finanzsektor. Die Architektur ermöglicht es, Daten gezielt über sichere, kontrollierte Pfade zu leiten. Unternehmen profitieren von einer Infrastruktur, die selbst bei Angriffen oder Ausfällen stabil bleibt. Besonders spannend: SCION erlaubt es, Datenströme geografisch zu steuern und so regulatorische Anforderungen oder branchenspezifische Vorgaben einfach umzusetzen. Für Banken, Spitäler und Energieversorger eröffnet das neue Möglichkeiten, sensible Informationen sicher und effizient auszutauschen.<br><a data-mce-href="https://www.swisscom.ch/en/business/enterprise/themen/connectivity/scion-next-generation.html" href="https://www.swisscom.ch/en/business/enterprise/themen/connectivity/scion-next-generation.html" target="_blank" rel="noopener">Mehr zu SCION bei Swisscom</a></p><p><br></p><h2>Quantenkommunikation: Forschung und Pilotprojekte</h2><p><br>Die ETH Zürich ist ein Hotspot für Quantenforschung. Im Fokus steht die Quantenkryptografie, bei der Schlüssel mittels einzelner Photonen übertragen werden. Jeder Abhörversuch verändert den Quantenzustand und wird sofort erkannt – ein physikalisch garantierter Schutz. Auch wenn ein flächendeckendes, kommerziell genutztes Quanten-Internet-Kabel zwischen Zürich und Genf aktuell noch nicht Realität ist, laufen bereits Pilotprojekte und Tests. Die Integration von Quantenkanälen in bestehende Glasfasernetze ist technisch möglich und wird in den nächsten Jahren weiter vorangetrieben.<br><a data-mce-href="https://qc.ethz.ch/" href="https://qc.ethz.ch/" target="_blank" rel="noopener">ETH Quantum Center</a></p><p><br></p><h2>Ausblick und Chancen für Unternehmen</h2><p><br>Die Kombination aus SCION und Quantenkommunikation eröffnet Unternehmen in der Schweiz und darüber hinaus ganz neue Perspektiven. Kritische Infrastrukturen können ihre Netzwerke schrittweise aufrüsten und so den steigenden Anforderungen an Datenschutz und Compliance gerecht werden. Besonders für Branchen mit sensiblen Daten – wie Finanzdienstleister, Gesundheitswesen oder staatliche Stellen – entstehen neue Möglichkeiten, sich gegen Cyberangriffe und zukünftige Bedrohungen zu wappnen. Die Schweiz positioniert sich damit als Innovationsstandort für sichere digitale Kommunikation und bietet Unternehmen die Chance, frühzeitig von diesen Entwicklungen zu profitieren. Mit Blick auf internationale Expansionen, etwa via Satellit oder Unterseekabel, könnten Schweizer Unternehmen künftig auch global von einem Sicherheitsvorsprung profitieren.</p><p>Weitere Quellen:&nbsp;</p><p><a data-mce-href="https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2021/09/computer-scientists-take-on-the-quantum-challenge.html" href="https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2021/09/computer-scientists-take-on-the-quantum-challenge.html" target="_blank" rel="noopener" data-mce-selected="inline-boundary">ETH News</a></p>

Die Schweiz als Pionier: Quantenkommunikation und SCION eröffnen neue Chancen für Unternehmen

<h2>The Role of AI in Modern Data Analysis</h2>
<p>In today's fast-paced business environment, making informed decisions is more crucial than ever. One of the most effective ways to achieve this is by harnessing the power of data analysis. With the advent of artificial intelligence (AI), businesses can now analyze vast amounts of data with unprecedented speed and accuracy. AI not only streamlines data analysis but also provides deeper insights, enabling companies to make better strategic decisions.</p>

<figure id="figure-2patj7n9wamdfzfdjn"><img id="2patj7n9wamdfzfdjn" src="https://media.gettyimages.com/id/2154830395/photo/data-analytics-dashboard-display-business-and-financial-investment-hud-infographic-of.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=crFLsE_Yo_4cul03P3PpaZ9h84fLJHe-R6L8TQGREmw=" alt="data analysis" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>Enhancing Predictive Analytics</h3>
<p>Predictive analytics is one of the areas where AI has made a significant impact. By analyzing patterns in historical data, AI algorithms can predict future trends and behaviors. This ability helps businesses anticipate customer needs, optimize supply chains, and manage risks more effectively. With AI-driven predictive analytics, companies are better equipped to forecast market trends and stay ahead of the competition.</p>

<h3>Automating Data Processing</h3>
<p>Data processing can be time-consuming and labor-intensive, especially when dealing with large datasets. AI can automate this process, allowing businesses to focus on interpreting results rather than collecting and processing data. By using machine learning algorithms, AI can clean and organize data more efficiently than traditional methods, reducing errors and improving the overall quality of the analysis.</p>

<figure id="figure-ctq5uz2o0smdfzfdjn"><img id="ctq5uz2o0smdfzfdjn" src="https://media.gettyimages.com/id/2200128716/photo/ai-powers-big-data-analysis-and-automation-workflows-showcasing-neural-networks-and-data.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=jHsLIgpAOxKQ6mBlb4rEoGxZsBaFQqL7HyBg0lAk8J8=" alt="machine learning" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>Improving Decision-Making with Real-Time Insights</h3>
<p>The ability to make quick decisions based on real-time data is a competitive advantage. AI enhances this capability by providing up-to-date insights that are crucial for agile decision-making. For instance, in e-commerce, AI can analyze customer behavior and preferences in real-time, allowing businesses to personalize offers and improve customer satisfaction instantly.</p>

<h3>Identifying Hidden Patterns</h3>
<p>One of the strengths of AI is its ability to identify hidden patterns and correlations in complex datasets that humans might overlook. This capability is particularly useful in industries like finance and healthcare, where understanding intricate data relationships can lead to significant breakthroughs. By uncovering these hidden insights, businesses can innovate and develop strategies that were previously unimaginable.</p>

<figure id="figure-1borswm4zsmdfzfdjn"><img id="1borswm4zsmdfzfdjn" src="https://media.gettyimages.com/id/2183468112/photo/two-professionals-in-formal-attire-examine-and-interact-with-flowing-digital-wave-on-colorful.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=fi7tlpq4CsGmBauzhaQpUONOprPbUodtCBSdonZQzhg=" alt="business innovation" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>Reducing Operational Costs</h3>
<p>AI-driven data analysis can significantly reduce operational costs by optimizing various business processes. For example, AI can streamline inventory management by predicting demand more accurately, thus minimizing overstocking or stockouts. Additionally, AI can enhance customer service operations by providing automated support solutions that reduce the need for large customer service teams.</p>

<h3>Enhancing Data Security</h3>
<p>Data security is a top priority for businesses across all sectors. AI helps enhance data security by detecting anomalies and potential threats more efficiently than traditional methods. Through continuous monitoring and analysis, AI systems can identify suspicious activities in real time, allowing businesses to respond proactively and protect their sensitive information.</p>

<figure id="figure-elqdv9ynqfmdfzfdjn"><img id="elqdv9ynqfmdfzfdjn" src="https://media.gettyimages.com/id/2174551157/photo/cyber-security-data-protection-business-technology-privacy-concept.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=QAoCav7ko3pJ3n1bmS07GhtUBQZtpLN_wemLhcdCQIA=" alt="cybersecurity" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h2>Conclusion</h2>
<p>Incorporating AI into data analysis processes offers numerous benefits for businesses looking to enhance their decision-making capabilities. From predictive analytics to real-time insights and improved security measures, AI provides a comprehensive toolset to navigate the complexities of modern business environments. As technology continues to evolve, embracing AI in data analysis will become an essential component of successful business strategies.</p>

How AI Can Enhance Data Analysis for Better Business Decisions

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<p>Im digitalen Marketing ist der Customer Lifetime Value (CLV) längst mehr als nur eine Kennzahl – er ist der Schlüssel zu nachhaltigem Wachstum und effizientem Ressourceneinsatz. Während viele Unternehmen noch immer auf kurzfristige KPIs wie Klicks oder Leads setzen, verschiebt sich der Fokus zunehmend auf den langfristigen Wert jedes einzelnen Kunden. Künstliche Intelligenz (KI) und smarte Datenanalysen machen es heute möglich, den CLV nicht nur präzise zu berechnen, sondern auch gezielt zu steigern. Wer den CLV versteht und aktiv steuert, verschafft sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.</p><p><br></p><h2>Warum der CLV im modernen Marketing so wichtig ist</h2><p><br>Der CLV gibt an, wie viel Umsatz ein Kunde während seiner gesamten Beziehung zu Ihrem Unternehmen voraussichtlich generiert. Im Gegensatz zu kurzfristigen Metriken wie Klicks oder Conversions zeigt der CLV, welche Kunden wirklich profitabel sind – und welche Marketingmassnahmen sich langfristig auszahlen. Gerade in wettbewerbsintensiven Märkten wie Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH) ist es entscheidend, Marketingbudgets gezielt auf die wertvollsten Kundensegmente zu lenken. Unternehmen, die ihren CLV kennen, können gezielt in Kundenbindung, Up- und Cross-Selling sowie personalisierte Angebote investieren – und so den Return on Marketing Investment (ROMI) deutlich steigern.</p><p><br></p><h2>Wie KI den CLV berechnet und optimiert</h2><p><br>Die Berechnung des CLV ist komplex: Sie umfasst Kaufhistorie, Wiederkaufraten, durchschnittliche Warenkörbe, Churn-Raten und vieles mehr. Hier kommt KI ins Spiel. Moderne Algorithmen analysieren riesige Datenmengen aus CRM, E-Commerce und Marketing-Automation-Systemen, erkennen Muster und prognostizieren das zukünftige Verhalten einzelner Kunden. So lassen sich nicht nur individuelle CLV-Werte berechnen, sondern auch gezielte Massnahmen zur Steigerung ableiten.</p><p><strong>Ein Beispiel aus der Praxis:</strong> Ein Schweizer E-Commerce-Anbieter nutzt KI-basierte Predictive Analytics, um Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko frühzeitig zu identifizieren. Durch gezielte Retargeting-Kampagnen und personalisierte Angebote konnte die Churn-Rate um 15 % gesenkt und der durchschnittliche CLV pro Kunde um 20 % gesteigert werden.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Tools und Methoden für die CLV-Optimierung</h2><p><br>Für Unternehmen in der DACH-Region gibt es zahlreiche Tools, die KI-gestützte CLV-Analysen ermöglichen. Zu den bekanntesten zählen Salesforce Marketing Cloud, HubSpot, Emarsys, SAP Customer Data Cloud und Google Analytics 4. Diese Plattformen bieten integrierte Machine-Learning-Modelle, die den CLV automatisch berechnen und Handlungsempfehlungen liefern. Ergänzend dazu gibt es spezialisierte Lösungen wie Custify, Optimove oder Segment, die sich besonders für datengetriebene KMU eignen.</p><p><strong>Wichtig ist:</strong> Die Einführung von KI-gestütztem CLV-Management ist kein reines IT-Projekt, sondern erfordert ein Umdenken im gesamten Unternehmen. Marketing, Vertrieb und Kundenservice müssen eng zusammenarbeiten, um die Customer Journey ganzheitlich zu optimieren und den maximalen Wert aus jedem Kundenkontakt zu schöpfen.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Fazit &amp; Handlungsempfehlung</h2><p><br>Der CLV ist der strategische KPI für nachhaltiges Wachstum im digitalen Marketing. Mit KI und smarten Datenanalysen können Sie nicht nur den Wert Ihrer Kundenbeziehungen präzise messen, sondern auch gezielt steigern. Investieren Sie in die richtigen Tools, schulen Sie Ihr Team im Umgang mit datengetriebenen Methoden und richten Sie Ihre Marketingstrategie konsequent auf den langfristigen Kundennutzen aus. So sichern Sie sich einen echten Wettbewerbsvorteil – heute und in Zukunft.</p>

Der Customer Lifetime Value als strategischer KPI: So nutzen Sie KI für nachhaltiges Wachstum

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<p>Künstliche Intelligenz ist längst ein zentraler Treiber der digitalen Transformation. Doch bevor Unternehmen in KI-Projekte investieren, sollten sie wissen, wo sie stehen: Wie bereit ist Ihr Unternehmen wirklich für KI? Genau hier setzt die KI-Reifegradanalyse an – ein datengetriebener Ansatz, der Potenziale, Risiken und Handlungsfelder sichtbar macht. So schaffen Sie die Basis für eine nachhaltige und erfolgreiche KI-Strategie.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Was ist eine KI-Reifegradanalyse?</h2><p><br>Eine KI-Reifegradanalyse ist mehr als ein Fragebogen: Sie kombiniert strukturierte Interviews, Datenanalysen und Workshops, um den aktuellen Stand Ihres Unternehmens in Bezug auf KI, Datenmanagement, Prozesse und Unternehmenskultur zu erfassen. Dabei werden verschiedene Dimensionen betrachtet – von der Datenqualität über die technologische Infrastruktur bis hin zur Akzeptanz im Team.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Praxis-Tipp: So läuft eine erfolgreiche Analyse ab</h2><p><br>Starten Sie mit einer klaren Zielsetzung: Was wollen Sie mit KI erreichen? Im nächsten Schritt werden relevante Stakeholder eingebunden – von der IT bis zum Fachbereich. Mithilfe von standardisierten Tools und Algorithmen werden Daten erhoben und ausgewertet. Ein Beispiel: Mit Self-Assessment-Tools wie dem „AI Maturity Assessment“ von Gartner oder eigens entwickelten Frameworks können Sie schnell und objektiv Stärken und Schwächen identifizieren.</p><p>Die Ergebnisse werden in einem Reifegradmodell visualisiert – oft als „Heatmap“ oder Scorecard. So sehen Sie auf einen Blick, wo Handlungsbedarf besteht und welche Bereiche bereits gut aufgestellt sind.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Von der Analyse zur Roadmap: Konkrete nächste Schritte</h2><p><br>Die KI-Reifegradanalyse ist kein Selbstzweck. Sie liefert die Grundlage für eine individuelle KI-Roadmap: Welche Use Cases sind realistisch? Wo müssen Daten oder Prozesse optimiert werden? Welche Kompetenzen fehlen noch im Team? So können Sie gezielt investieren und vermeiden teure Fehlstarts.</p><p><br data-mce-bogus="1"></p><h2>Fazit &amp; Handlungsempfehlung</h2><p><br>Eine datenbasierte KI-Reifegradanalyse ist der erste, entscheidende Schritt auf dem Weg zur erfolgreichen KI-Transformation. Sie schafft Transparenz, fördert die Akzeptanz im Unternehmen und ermöglicht eine zielgerichtete Umsetzung. Starten Sie jetzt – und machen Sie Ihr Unternehmen fit für die KI-Zukunft!</p><p><br data-mce-bogus="1"></p>

KI-Reifegradanalyse: So bestimmen Sie Ihren Status Quo für erfolgreiche KI-Projekte

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<p>Künstliche Intelligenz ist längst kein exklusives Spielfeld grosser US- oder chinesischer Tech-Konzerne mehr. Mit der Entwicklung eines grossen Sprachmodells (LLM) für das Gemeinwohl setzen ETH Zürich und EPFL gemeinsam mit dem Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) ein starkes Zeichen: KI soll offen, transparent und für alle zugänglich sein. Das neue Modell, trainiert auf dem „Alps“-Supercomputer, steht für eine neue Ära der Open-Source-KI – und ist ein Paradebeispiel, wie Daten, Algorithmen und Supercomputing-Infrastruktur für gesellschaftlichen Fortschritt genutzt werden können.</p><p><br></p><h2>Multilingual, transparent und offen: Was das Schweizer LLM besonders macht</h2><p><br>Das Modell wird von Grund auf offen entwickelt: Quellcode, Gewichte und Trainingsdaten werden vollständig veröffentlicht. Damit ist es nicht nur für Forschung und Bildung, sondern auch für Unternehmen und Behörden nutzbar – und das unter einer offenen Apache 2.0 Lizenz. Besonders spannend: Das Modell ist von Anfang an auf Multilingualität ausgelegt und versteht über 1'000 Sprachen. Die Trainingsdaten umfassen Texte in mehr als 1'500 Sprachen, Code und Mathematik – ein echter Gamechanger für globale Anwendungen und Diversität in der KI.</p><p><br></p><h2>Verantwortung und Nachhaltigkeit: KI made in Switzerland</h2><p><br>Die Entwicklung folgt strengen Schweizer Datenschutz- und Urheberrechtsstandards sowie den Transparenzanforderungen des EU AI Act. Die Trainingsdaten wurden unter Berücksichtigung von Web-Crawling-Opt-Outs gesammelt, ohne dass die Performance darunter leidet. Das Training selbst fand auf dem klimaneutral betriebenen Alps-Supercomputer in Lugano statt, der mit über 10'000 NVIDIA Grace Hopper Superchips zu den weltweit leistungsfähigsten KI-Plattformen zählt. Möglich wurde das Projekt durch die enge Zusammenarbeit von Forschung, Industrie (NVIDIA, HPE/Cray) und öffentlicher Hand.</p><p><br></p><h2>Fazit &amp; Handlungsempfehlung</h2><p><br>Für Marketing-Profis, KMU und Digitalisierungsbegeisterte eröffnet das Schweizer LLM neue Möglichkeiten: Sie können eigene KI-Anwendungen auf einer vertrauenswürdigen, transparenten und multilingualen Basis entwickeln – ohne Blackbox-Risiken oder Lizenzhürden. Wer Innovation, Compliance und gesellschaftliche Verantwortung verbinden will, sollte die Entwicklung und den baldigen Release dieses Modells im Auge behalten. Die Zukunft der KI ist offen, kollaborativ und nachhaltig – und die Schweiz ist ganz vorne mit dabei.</p><p><br></p><p><strong>Quellen:&nbsp;</strong></p><p>https://ai.epfl.ch/a-language-model-built-for-the-public-good/</p><p>https://ai.epfl.ch/research/swiss-ai-initiative/</p><p>https://www.cscs.ch/</p>

Ein Sprachmodell für das Gemeinwohl: Die Schweizer Antwort auf Open-Source-KI

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<p>Wer im Marketing arbeitet, kennt das: Die Klickzahlen einer Kampagne steigen, das Reporting sieht auf den ersten Blick blendend aus – und trotzdem bleibt der Umsatz hinter den Erwartungen zurück. In Zeiten von KI, datengetriebenen Strategien und immer komplexeren Customer Journeys reicht es längst nicht mehr, auf Klicks zu schielen. Die wahren Erfolgsfaktoren liegen tiefer – und sie sind messbar, wenn man die richtigen Tools und KPIs einsetzt. Aus meiner Erfahrung als B2B-Dienstleister und SaaS-Unternehmer in der Schweiz weiss ich: Wer sich zu lange an Klicks klammert, verliert den Anschluss an die digitale Realität.</p><p><br></p><h2>Warum Klicks als KPI in die Irre führen</h2><p><br>Klicks sind einfach zu messen, aber sie sagen wenig über den tatsächlichen Wert einer Marketingmassnahme aus. Sie zeigen, dass jemand neugierig war – aber nicht, ob daraus ein Kunde, ein Fan oder ein Fürsprecher wird. Nicht nur im B2B-Bereich habe ich erlebt, wie Kampagnen mit tausenden Klicks zwar für volle Dashboards sorgten, aber kaum qualifizierte Leads generierten.</p><p><br><strong>Ein anonymisiertes Beispiel aus der Praxis:</strong> Ein Softwareunternehmen investierte über Monate in LinkedIn-Ads, die auf einen Whitepaper-Download abzielten. Die Klickrate war hoch, die Downloadzahlen ebenfalls. Doch nach einer tieferen Analyse mit einem KI-basierten Lead-Scoring-Tool zeigte sich: Über 80 % der Klicks kamen von Nutzern, die weder zur Zielbranche noch zur Entscheidergruppe gehörten. </p><p><strong>Die Folge:</strong> Das Vertriebsteam war mit unqualifizierten Leads beschäftigt, die Abschlussquote sank, die Kosten pro Neukunde stiegen. </p><p>Erst als wir zusammen mit dem Unternehmen begannen, die Customer Journey mit KI-gestützten Attributionsmodellen zu analysieren und die Kampagnen auf Engagement und Conversion-Qualität zu optimieren, verbesserte sich die Lead-Qualität spürbar – bei weniger, aber relevanteren Klicks!</p><p><br></p><h2>Was heute zählt: KI, Customer Journey und smarte KPIs</h2><p><br>Die Zeiten, in denen ein Klick als Erfolg galt, sind vorbei. Moderne Marketing-Teams setzen auf eine Kombination aus KI-gestützter Datenanalyse, Customer Journey Mapping und dynamischen KPIs. Tools (natürlich nicht abschliessend) wie Google Analytics 4, HubSpot oder Salesforce Marketing Cloud ermöglichen es, das Verhalten von Nutzern über alle Touchpoints hinweg zu verfolgen und zu bewerten. Mit Predictive Analytics lassen sich Zielgruppen segmentieren, die Wahrscheinlichkeit für einen Abschluss berechnen und Marketingbudgets gezielt steuern. </p><p><strong>Besonders spannend:</strong>&nbsp; Die KI- gesteuerten Algorithmen erkennen Muster, die für Menschen unsichtbar bleiben – etwa, welche Content-Formate oder Kanäle besonders häufig zu hochwertigen Leads führen.</p><p><br><strong>In der Praxis bedeutet das:</strong> Statt auf Klicks zu optimieren, sollten Sie Metriken wie Engagement Rate, Cost per Qualified Lead (CPQL), Customer Lifetime Value (CLV) und Return on Ad Spend (ROAS) in den Fokus rücken. Diese Kennzahlen zeigen, wie effizient Ihr Marketing wirklich ist – und wie Sie Ihr Budget optimal einsetzen.</p><p><br></p><h2>Wer bis hierher gelesen hat, vielen Dank! 🙏</h2><p>Der CLV ist für mich quasi eine Herzensangelegenheit. Viel zu wenig wird in der Praxis darauf geachtet und in der Lehre darauf eingegangen. Die Berechnung und Optimierung einer gesamthaften Customer Journey ist (mit Verlaub) verdammt komplex und umfangreich, aber es lohnt sich. Der Paradigmenwechsel, als auch die begleitenden Transformationsprozesse verändern ihr Unternehmen, versprochen. Und an all diejenigen, die sich angesprochen fühlen: Bravo! </p><p>Wer mehr über KI lernen möchte, schaue doch auch einmal bei der <a data-mce-href="bildung_Kurs_Sursee_Willisau_Luzern" href="bildung_Kurs_Sursee_Willisau_Luzern" target="_blank" rel="noopener">WBZ</a> vorbei, das Thema Customer Lifetime Value behandle ich vor allem bei der FHNW im <a data-mce-href="https://www.fhnw.ch/de/weiterbildung/wirtschaft/cas-data-driven-marketing" href="https://www.fhnw.ch/de/weiterbildung/wirtschaft/cas-data-driven-marketing">CAS Data Driven Marketing</a> und Customer-Relationship-Management (CRM) in der Ausbildung zum dipl. Betriebswirtschaftler / Marketingmanager bei der <a data-mce-href="https://www.hflu.ch/" href="https://www.hflu.ch/" target="_blank" rel="noopener">HFLU</a>. Eine allgemeine Einführung, wie KI das Digitale Marketing revolutioniert erfahrt Ihr bei der HSLU im <a data-mce-href="https://www.hslu.ch/de-ch/informatik/weiterbildung/digital-business-innovation/cas-digital-business-innovation/" href="https://www.hslu.ch/de-ch/informatik/weiterbildung/digital-business-innovation/cas-digital-business-innovation/" target="_blank" rel="noopener">CAS Digital Business Innovation</a>.&nbsp;</p><p><br></p><h3>Fazit &amp; Handlungsempfehlung</h3><p><br><strong>Mein Rat:</strong> Machen Sie einen ehrlichen KPI-Check. Fragen Sie sich, welche Kennzahlen wirklich auf Ihre Unternehmensziele einzahlen. Nutzen Sie KI-gestützte Tools, um die Customer Journey ganzheitlich zu analysieren und Ihre Kampagnen datenbasiert zu steuern. Schulen Sie Ihr Team im Umgang mit modernen Analyse-Tools und fördern Sie eine Kultur, in der Qualität vor Quantität steht.<br>Probieren Sie aus, wie sich Ihre Ergebnisse verändern, wenn Sie statt auf Klicks auf Engagement und Conversion-Qualität optimieren. </p><p><strong>Und:</strong> Bleiben Sie neugierig – die besten Insights entstehen oft dort, wo Sie sie am wenigsten erwarten.</p><p><br><a data-mce-href="https://digital-opua.ch/kontakt" href="https://digital-opua.ch/kontakt" data-mce-selected="inline-boundary">Sie möchten wissen, wie Sie Ihr Marketing smarter und nachhaltiger aufstellen? Melden Sie sich für ein unverbindliches Strategiegespräch – gemeinsam finden wir die KPIs, die Ihr Wachstum wirklich antreiben.</a></p>

Klicks sind tot – Wie KI und smarte Daten das Marketing neu definieren

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