Status quo · Prioritäten · Nächste Schritte
Auf Basis eurer Use-Case-Sammlung vom 10.08.
"Daten Sinn geben und für Kunden nutzbar machen." Der Context Layer ist die Basis, alles andere kommt obendrauf.
Strategy · Creation · Marketing · Analysis. Jeder Use Case ist ein Aufsatz auf dieselbe Basis.
Die Basis. Alle PeakDiver-Daten, Historie, Vorlagen, Best Cases und Kunden-CI an einem Ort, strukturiert und abfragbar.
Heute: PeakDiver (Social-Daten, ~200.000 Posts pro Saison). Zukünftig zusätzlich: Ticketing, Fanshop und weitere Quellen.
Ein neuer Kunde kommt (sagen wir Borussia Mönchengladbach) und fragt nach einer Content-Strategie. Der Agent liefert die Grundlage: Ist-Zustand des Kunden, Blick auf den Wettbewerb, daraus ein Vorschlag, wie der Content für diesen Kunden entwickelt wird.
Wettbewerber-Benchmarking nach Branche: wie performt vergleichbarer Content bei anderen Rechtehaltern und Marken. Auf Basis öffentlicher Daten, wie PeakDiver es heute schon macht.
Responsiver Chat auf euren Daten: eine Frage stellen ("Wie lief Format X gegen Y?"), die Antwort kommt aus den eigenen Zahlen.
Forecasting und Performance-Prognosen: was passiert voraussichtlich, wenn man Format, Frequenz oder Kanal ändert.
Simulation, wie unterschiedliche Zielgruppen auf einen Inhalt reagieren, bevor er veröffentlicht wird.
Dynamische Modelle, die ganze Content-Strategien durchsimulieren. Stand heute Forschung, kein Bau-Auftrag.
Formatentwicklung: neue Format-Ideen aus dem, was nachweislich funktioniert hat.
Skripte, Hooks und Visual Concepts als Entwurf, das Team veredelt.
Bild, Video und Ton generieren, im CI des jeweiligen Kunden.
Best Cases: durchsuchbare Sammlung, was wo schon gut funktioniert hat.
Highlights automatisch in langen Videos und Livestreams erkennen.
Inhaltsbasierte Suche im Archiv: "Finde alle Szenen mit ...".
Passende Content Creator automatisch sondieren und vorschlagen.
Deck-Entwürfe im CI des Kunden, gefüllt mit echten Zahlen aus PeakDiver. Heute Handarbeit je Deck.
Passende Markenpartner automatisch sondieren und vorschlagen.
Write-ups und Anomaly Detection im Kunden-CI: der Report schreibt sich selbst, Auffälligkeiten werden markiert. Heute ~2 Std. Handarbeit je Kunde und Monat.
Qualitative Auswertung des Community-Feedbacks: Stimmung, Themen, Kipp-Punkte.
Passiert heute schon, aber von Hand. Künftig laufen die Muster automatisch aus den Daten, und daraus werden konkrete Vorschläge generiert.
Mein Vorschlag für den Start: Läuft heute manuell, Ergebnis sofort mess- und vorzeigbar, Partner-Sales bringt Cash Flow. Und es lässt sich relativ autark umsetzen, ohne tief in die Prozesse mehrerer Teams einzugreifen. Mit wessen Daten wir starten, hängt an der Modell-Frage (vorige Folie).
Die vier Bereiche sind vier verschiedene Teams: andere Anforderungen, andere Teamleiter, anderes Onboarding. Eure Entscheidung: ein Team richtig durcharbeiten und dann ins nächste, oder parallel in mehreren Teams? Und wo liegt für euch der schnellste Impact?
Gibt es heute schon: Personas definieren und Content dagegen laufen lassen ist gängige Praxis. Die offene Frage ist die Aussagekraft der Ergebnisse. Lässt sich klein testen, sobald die Basis steht.
Forschungsstand der großen Labs, heute kein Bau-Auftrag.
4 Wochen. Nicolas 2 Tage pro Woche, davon 1 Tag vor Ort in Köln (Abstimmung nach eurem Kalender).
Die ersten Use Cases laufen (eventuell noch nicht perfekt, die Teams justieren weiter). Wir haben eine Idee, wie die Basis aufgebaut wird, und eventuell schon ein erstes Modell, das sich mit Dev-Daten testen lässt.