CAS Digital Customer Engagement  Nutzen Sie die Kraft personalisierter Kundeninteraktionen für mehr Marketing-Performance

Themen und Inhalte 

Modul 1: Einführung in die Welt des Digital Customer Engagement Management

Dieses Modul vermittelt ein Verständnis für Customer Engagement Management (CE-M) als integrierten Ansatz der Kundenbindung und Kundeninteraktionen im digitalen Ökosystem. Es zeigt auf, wie Marketingtechnologien & Künstliche Intelligenz (KI/AI) genutzt werden, um digitale Kundeninteraktionen zu personalisieren, zu automatisieren und zu orchestrieren, und welche technologischen und organisationsbezogenen Fähigkeiten diesen Prozess unterstützen und die Potenziale als Hebel für Wachstum am Markt systematisch erschliessen.

• Tag 1: Digital Customer Engagement Management
• Tag 2: Marketingtechnologien (MarTech): Daten- und Systeminfrastrukturen, Marketing Automation und Künstliche Intelligenz im CE-M
• Tag 3: Growth Foundations: Datenqualität, technologische & organisationale Reife
• Tag 4: Scale-up Readiness: Von Personalisierungs- und Automationstools zum nachhaltigen Wachstum

Modul 2: Wachstum – Ansätze und Methoden des Customer Engagement Management verstehen und reflektiert einsetzen

Dieses Modul vermittelt – im B-to-C- wie im B-to-B-Kontext – die wesentlichen Engagement-Frameworks, die zugrunde liegende Logik und die zentralen Kriterien zu deren Wahl als strategisches und operatives Steuerungsinstrument. Es vertieft praxisnahe Methoden und Strategien für die Entwicklung zielgerichteter Interaktionen entlang der Phasen des Customer Lifecycles, den Aufbau mehrstufiger, messbarer Interaktionsketten und die Instrumente zur Optimierung der verhaltensbezogenen Ergebnisse in den Stufen der Customer Journey/im Marketing-Funnel. Es sensibilisiert für Herausforderungen, Risiken und Erfolgsfaktoren – einschliesslich rechtlicher, ethischer und Governance-Aspekte – des Full-Funnel-Managements, die beim Einsatz von Personalisierung, datenbasierter Marketingautomation und Künstlicher Intelligenz (KI/AI) beachtet werden müssen.

• Tag 1: Engagement-Frameworks: Vom linearen Marketing-Funnel bis zum Inbound-Marketing-Flywheel
• Tag 2: Methoden des CE-M: Behavioral Insights (Needs & Expectations), Customer Journey Mapping (Touchpoints & Interactions)
• Tag 3–4: Kundengewinnung im B-to-C und B-to-B: Aufmerksamkeits- und Aktivierungsstrategien, Erfolgsfaktoren für die Lead Generation, Lead Nurturing & -Scoring
• Tag 5–6: Kundenbindung im B-to-C und B-to-B: Retention-, Upselling-, Advocacy-/Community-Strategien, Aufbau von Reaktivierungsschleifen
• Tag 7: Full-Funnel-Management: Herausforderungen, Datenschutz & Governance

Modul 3: Skalierung – Arbeiten mit Analytics, Automation & Growth-Experimenten

Dieses Modul vermittelt praktische Konzepte und Tools für das Arbeiten mit Personalisierung und Marketingautomation auf Basis kundenverhaltensbezogener Kennzahlen, vertieft das Verständnis von Event- und verhaltensbezogenen Triggern, Echtzeit-Attribution sowie dynamischer (Hyper-)Personalisierung und Performance-Optimierung in Interaktionszyklen und zeigt, wie sich Tests und Experimente implementieren lassen. Es erklärt die Logik des Experimentierens und die Prinzipien hypothesengeleiteten Arbeitens, mit denen sich Friktionen erkennen und eliminieren lassen, und zeigt, wie Testgewinne in den Regelbetrieb überführt werden. Es demonstriert, wie Tech-Stacks für KI, MarTech und Marketing Automation anhand von Anwendungsfällen und einer Reife-Risiko-Matrix bewertet werden.

• Tag 1: Customer Behaviour Analytics: Engagement-KPIs und -Kennzahlen, Echtzeitmessung und Attribution
• Tag 2: Dynamische Personalisierung & Kampagnenautomation: Arbeiten mit Trigger-Logiken & Trigger-Ketten
• Tag 3: Conversion-Rate-Optimierung: Arbeiten mit A/B-Tests und verhaltensbezogenen Experimenten; Skalierung von erfolgreichen Ergebnissen
• Tag 4–5: KI, MarTech und Marketing Automation: Arbeiten mit Tech-Stacks, Anwendungsfällen und Reife-Risiko-Matrix

Modul 4: Transfer – Projektentwicklung & KI-Lab

Dieses Modul unterstützt die direkte Anwendung des Gelernten im eigenen beruflichen Kontext: Ausgehend von einer eigenen eingebrachten Problemstellung und einem Readiness-Assessment (Tag 1) entwickeln die Teilnehmenden in einem klar strukturierten Prozess einen validierten Masterplan für ihr eigenes Vorhaben oder im Team für ein gemeinsames Vorhaben – vom Projekt-Scoping (Tag 2) über das OKR-Roadmapping (Tag 3) bis zum validierten Masterplan. Während des durch Themenexperten begleiteten Entwicklungsprozesses erproben sie KI-Tools, pitchen Zwischenergebnisse, diskutieren strategische Einsichten und praktische Herausforderungen und ziehen klare Schlussfolgerungen. In der Abschlussveranstaltung des CAS präsentieren und reflektieren sie ihre Ergebnisse und Erfahrungen (Tag 4).

• Tag 1: Assessment & Problemschärfung
• Tag 2: Lösungsansatz & Projekt-Scope
• Tag 3: Umsetzungsstrategie & OKR-Roadmap
• Tag 4: Masterplan & Lessons Learned

Qualifikationsschritte

Integriertes Praxisprojekt anhand einer realen Aufgabenstellung, im Idealfall aus dem eigenen Unternehmen, um das angeeignete Wissen und die Kenntnisse direkt anzuwenden. Der Nutzen für das auftraggebende Unternehmen steht dabei im Vordergrund («Capstone-Projekt»). Die Erarbeitung erfolgt in vorgegebenen Schritten und ist in den Unterricht eingebettet («Masterclass»-Ansatz). Keine schriftliche Prüfung.

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• Engagement-Strategie und Funnel-Steuerung: Sie arbeiten mit Engagement-Frameworks als strategischem und operativem Steuerungsinstrument, bauen darauf entlang des Customer Lifecycle mehrstufige messbare Interaktionsketten von der Kundengewinnung bis zur Kundenbindung im B-to-C-/B-to-B-Kontext auf und steuern den Funnel unter Berücksichtigung rechtlicher, ethischer und Governance-Risiken.
• Datenbasierte Personalisierung und Automation: Sie setzen Trigger-Logiken, Echtzeit-Daten und Attribution ein, um Kundeninteraktionen zu personalisieren und zu automatisieren, überprüfen deren Wirkung hypothesengeleitet mit A/B-Tests und Experimenten, identifizieren und beheben systematisch Friktionen und überführen erfolgreiche Ergebnisse in den Regelbetrieb – gestützt auf eine Bewertung von KI- und MarTech-TechStacks anhand einer Reife-Risiko-Matrix.
• Growth-/Scaling-Readiness & Roadmapping: Sie bewerten mit einem strukturierten Assessment-Verfahren die Reife der technologischen und organisatorischen Fähigkeiten im Hinblick auf die dynamische Personalisierung, Automation und Orchestrierung, definieren darauf aufbauend Umfang und Grenzen des CE-Vorhabens und leiten daraus eine passende Projektplanung mit priorisierten Zielen und Massnahmen ab.
• Transfer in die eigene Praxis: Sie schärfen eine eigene Problemstellung, entwickeln in einem strukturierten Prozess – von Projekt-Scoping über OKR-Roadmapping bis zum validierten Masterplan – eine umsetzungsreife, KI-gestützt erprobte Lösung für ein eigenes oder Team-Vorhaben und präsentieren Ergebnisse und Lessons Learned.

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