Überblick
Marketing- und Vertriebsteams stehen vor einer tiefgreifenden Transformation: Algorithmen übernehmen Aufgaben, die bisher erfahrene Fachkräfte erledigten, von der Kaufwahrscheinlichkeitsvorhersage bis zur personalisierten Ansprache in Echtzeit. Dieser Kurs vermittelt das strategische und operative Rüstzeug, um KI-Werkzeuge in Marketing und Sales souverän einzusetzen, deren Grenzen realistisch einzuschätzen und Teams durch diesen Wandel zu führen. Der Schwerpunkt liegt nicht auf Programmierung, sondern auf informierter Entscheidungsfähigkeit: Wann lohnt sich welches KI-Tool? Wie bewertet man Ergebnisse kritisch? Welche Prozesse lassen sich gewinnbringend automatisieren?
Kursinhalte & Lernziele
Modul 1 — Grundlagen der KI im Geschäftskontext Der Kurs beginnt mit einem strukturierten Überblick über KI-Technologien, die für Marketing und Vertrieb heute relevant sind: Large Language Models, Recommender-Systeme, prädiktive Analysen und Computer Vision. Teilnehmende lernen, Hype-Versprechen von tatsächlichem Nutzenpotenzial zu unterscheiden.
- Maschinelles Lernen, Generative KI und prädiktive Modelle im Vergleich
- Anwendungslandkarte: KI-Einsatzfelder entlang der Customer Journey
- Reife- und Risikograde verschiedener KI-Ansätze einschätzen
- Qualitäts- und Fehlerquellen bei KI-Ausgaben erkennen
- Ethische Grundsätze beim algorithmischen Entscheiden
Modul 2 — Generative KI und Prompt Engineering für Marketing-Content Im Mittelpunkt dieses Moduls steht die praktische Arbeit mit generativer KI für werbliche Texte, Kampagnenkonzepte und Produktkommunikation. Teilnehmende entwickeln eigene Prompt-Bibliotheken und erarbeiten interne Qualitäts-Workflows für KI-generierte Inhalte.
- Systemrollen, Kontextsteuerung und iterative Prompt-Verfeinerung
- Kampagnentexte, E-Mail-Sequenzen und Anzeigentexte mit LLMs erstellen
- Markenstimme in KI-generierten Inhalten bewahren
- Automatisierte Content-Variationen für A/B-Tests entwickeln
- Qualitätssicherungsprozesse für KI-Outputs im Redaktionsalltag einrichten
Modul 3 — KI-gestützte Analyse, Segmentierung und Lead-Scoring Kundendaten sind das Fundament moderner Marketingsteuerung. Dieses Modul zeigt, wie KI-Methoden Kundensegmente schärfen, Kaufbereitschaft vorhersagen und Vertriebsressourcen zielgenauer einsetzen.
- Datenquellen und Datenvorbereitung für Segmentierungsmodelle
- Predictive Lead-Scoring: Funktionsweise und Konfiguration in CRM-Systemen
- Churn-Prediction und Customer-Lifetime-Value-Modellierung
- KI-gestützte Attribution und Kampagnenmessung
- Datenschutzkonformer Umgang mit personenbezogenen Daten gemäß DSGVO
Modul 4 — Change Management und KI-Strategie für Teams Die technische Einführung ist nur eine Seite des Wandels. Dieses Modul adressiert die organisatorische Dimension: Wie werden Vertriebsteams für KI-gestützte Prozesse gewonnen? Wie gestaltet man den Übergang verantwortungsvoll?
- Stakeholder-Analyse und Kommunikationsstrategien für KI-Vorhaben
- Widerstände im Team verstehen und konstruktiv aufgreifen
- Rollen- und Prozessanpassungen beim Einführen von KI-Tools
- Aufbau interner KI-Kompetenzen und Trainingskonzepte
- Governance, Dokumentation und kontinuierliche Optimierung
Praxisblock — Fallstudien und eigene Umsetzungsprojekte Theorie wird durchgehend mit konkreten Szenarien verknüpft. Teilnehmende arbeiten an praxisnahen Aufgabenstellungen und entwickeln am Ende ein KI-Einführungskonzept für einen selbst gewählten Marketing- oder Vertriebsprozess.
- Analyse realer Kampagnen mit KI-Unterstützung
- Prompt-Bibliothek für einen definierten Anwendungsfall aufbauen
- Lead-Scoring-Modell für ein fiktives CRM-Setup konfigurieren
- Content-Workflow mit KI-Prüfstufen entwerfen
- Datenschutz-Checkliste für einen Kampagnentyp erstellen
- Kurzpräsentation des eigenen KI-Einführungskonzepts
- Peer-Feedback zu Konzepten und kritischer Austausch über Umsetzungshürden
- Bewertungsrahmen für KI-Tools nach Kosten, Nutzen und Risiko entwickeln
- ROI-Berechnung für ein konkretes KI-Automatisierungsvorhaben skizzieren
- Reflexion typischer Fehler aus echten KI-Projekten im Marketing
- Aufbau eines persönlichen Werkzeugkastens für die berufliche Praxis
- Erarbeitung eines Lernplans für den Transfer in den Arbeitsalltag
Das Praxisniveau steigt im Kursverlauf kontinuierlich. Wer am Ende die schriftliche Aufgabe abgibt, kann direkt in die Umsetzung gehen.
Lernziele:
- KI-Anwendungsfelder in Marketing und Vertrieb systematisch identifizieren und priorisieren
- Generative KI für die Erstellung von Kampagnentexten, E-Mail-Sequenzen und Produktbeschreibungen einsetzen
- Prompt Engineering gezielt für Marketing-Aufgaben anwenden und Ergebnisse iterativ verbessern
- KI-gestützte Kundensegmentierung und Zielgruppenmodelle konzipieren und bewerten
- Lead-Scoring-Modelle verstehen, konfigurieren und in CRM-Systeme einbetten
- Kampagnenperformance mit KI-unterstützten Analysetools messen und optimieren
- Datenschutzrechtliche Anforderungen (DSGVO) beim Einsatz von KI im Marketing einhalten
- KI-Tools für Social-Media-Planung, Content-Kalender und Trendanalyse nutzen
- Change-Management-Prozesse begleiten und Widerstände im Vertriebsteam konstruktiv aufgreifen
- Qualitätssicherung bei KI-generierten Inhalten organisieren und Fehlerquellen benennen
- ROI-Bewertung für KI-Investitionen im Marketing-Budget vorbereiten
- Lieferantenabhängigkeiten und Risiken beim Plattformeinsatz kritisch einordnen
Zielgruppe & Voraussetzungen
Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte aus Marketing, Vertrieb und Kommunikation, die KI nicht nur passiv nutzen, sondern aktiv steuern möchten. Angesprochen sind sowohl Einsteiger in das Thema KI als auch erfahrene Marketingprofis, die ihr Wissen systematisieren wollen.
- Marketing-Manager:innen, die Kampagnenprozesse mit KI optimieren wollen
- Vertriebsfachkräfte und Sales-Manager:innen mit Interesse an prädiktiven Analyse-Tools
- CRM-Verantwortliche, die Lead-Scoring und Automatisierung einführen möchten
- Kommunikationsverantwortliche, die generative KI in die Content-Produktion integrieren
- Führungskräfte, die KI-Initiativen in ihren Teams koordinieren und bewerten müssen
Grundkenntnisse in Marketing oder Vertrieb werden vorausgesetzt. Wer bereits mit einem CRM-System oder digitalen Marketingplattformen gearbeitet hat, wird schneller in die konkreten Anwendungsszenarien einsteigen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Technisches Interesse und die Bereitschaft, neue Werkzeuge auszuprobieren, sind wichtiger als formale IT-Vorkenntnisse.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs kombiniert strukturierte Wissensvermittlung mit direkter Praxisarbeit. Theoretische Einheiten werden regelmäßig durch hands-on-Aufgaben unterbrochen, bei denen Teilnehmende sofort mit realen KI-Tools arbeiten. Fallbeispiele aus dem Marketing- und Vertriebsalltag verankern die Konzepte im beruflichen Kontext. Gruppenarbeiten fördern den Austausch über unterschiedliche Branchen und Unternehmensgrößen. Der Kurs findet in einem kombinierten Format statt, das Präsenz- und Online-Lernphasen verbindet.
Der Kurs umfasst mehrere Wochen und ist auf Vollzeit ausgelegt. Die genauen Termine und der konkrete Stundenumfang variieren je nach Anbieter. Zwei Anbieter bieten diesen Kurs aktuell mit insgesamt 48 Angeboten bundesweit an, sodass sich unterschiedliche Terminoptionen finden lassen.
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung oder ein trägerinternes Zertifikat. Die Abschlussbezeichnung hängt vom jeweiligen Anbieter ab. Externe, herstellerspezifische Zertifizierungen (z. B. von Google oder Meta) sind nicht Bestandteil dieses Kurses, können aber ergänzend angestrebt werden.
Nutzen & Perspektiven
Wer diesen Kurs abschließt, bringt eine seltene Kombination in den Arbeitsmarkt: Fachliches Marketingwissen, das durch den sicheren Umgang mit KI-Werkzeugen scharf gestellt wird. Diese Kombination wird zunehmend zur Grundvoraussetzung in modernen Marketing- und Vertriebsabteilungen, ohne dass sie bisher in der Breite vermittelt wird. Der Kurs bereitet gezielt auf die Aufgabenfelder vor, die durch KI-Automatisierung entstehen: Nicht das operative Schreiben von Texten wird länger die Kernaufgabe sein, sondern die Steuerung, Prüfung und strategische Ausrichtung von KI-Systemen. Wer diese Kompetenz früh aufbaut, positioniert sich als unverzichtbar in Teams, die auf algorithmische Unterstützung umstellen. Besonders wertvoll ist der Kurs für alle, die bereits in Marketing oder Vertrieb arbeiten und feststellen, dass KI-Themen in Meetings und Projekten immer präsenter werden. Anstatt auf externe Experten angewiesen zu sein, können Absolventinnen und Absolventen dieses Kurses fundiert mitreden, Anforderungen formulieren und die Qualität von KI-Ergebnissen einschätzen, bevor diese in Kampagnen einfließen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?
Nein. Der Kurs richtet sich an Marketingfachkräfte ohne technischen Hintergrund. Im Mittelpunkt stehen der strategische Einsatz und die kritische Bewertung von KI-Tools, nicht deren Programmierung.
Welche KI-Tools werden konkret behandelt?
Der Kurs arbeitet mit aktuell relevanten Werkzeugen für generative Textgenerierung, Datenanalyse und Kampagnenoptimierung. Da sich die Tool-Landschaft rasch verändert, wird der Kursinhalt regelmäßig aktualisiert. Konkrete Tool-Namen variieren je nach Anbieter.
Welchen Abschluss bekomme ich?
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung oder ein trägerinternes Zertifikat. Herstellerspezifische externe Zertifizierungen sind nicht im Kursumfang enthalten.
Für wen eignet sich dieser Kurs besonders?
Der Kurs ist ideal für Berufstätige in Marketing, Vertrieb oder Kommunikation, die KI-Initiativen in ihrem Unternehmen mitgestalten wollen. Auch Quereinsteiger mit Marketinghintergrund finden einen strukturierten Einstieg ins Thema.
Wie unterscheidet sich dieser Kurs von einem reinen KI-Kurs für Entwickler?
Der Kurs ist vollständig aus der Marketing- und Vertriebsperspektive konzipiert. Technische Grundlagen werden erklärt, aber nur soweit sie für strategische Entscheidungen relevant sind. Im Fokus steht immer die konkrete Anwendung im Geschäftsalltag.
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