FinTech

Automated Paid Campaign Benchmarking & LLM-Driven Analytics

Im Rahmen eines Analytics-Projekts bei einem FinTech-Unternehmen sollte die Leistung und Wirkung von Paid-Marketing-Kampagnen transparent, vergleichbar und objektiv bewertbar gemacht werden. Ziel war die Entwicklung eines ganzheitlichen Kampagnen-Benchmarking-Systems. Da es oft an Vergleichbarkeit für unterschiedliche Finanzprodukte mangelte und händische Reporting-Prozesse einen hohen manuellen Aufwand verursachten, wurden Kern-KPIs aggregiert, spezifischen Zielprodukten zugeordnet und in einem maßgeschneiderten Dashboard durch eine KI-gestützte Ergebnisauswertung ergänzt.

KPI-Standardisierung, Mapping & Datenstrukturierung

Mapping von Zielprodukten & Conversion-Values: Um der fehlenden Vergleichbarkeit zwischen unterschiedlichen Finanzprodukten und Zielgruppen entgegenzuwirken, wurde eine umfassende Mapping-Logik zur Normierung von Conversion-Werten entwickelt. So konnten Kampagnen mit unterschiedlichen KPI-Ausprägungen objektiv vergleichbar gemacht werden.

Segmentierung & Ranking: Im Anschluss erfolgte eine strikte methodische Trennung und Strukturierung der Datenbasis definierten Kundengruppen. Darauf aufbauend wurde eine standardisierte Ranking-Methodik definiert, die auf Rohdaten-KPIs wie CVR, CPC, Clicks und Impressions basiert.

Power BI Dashboarding & LLM-Integration

Power BI Berichtsentwicklung: Für die visuelle Aufbereitung wurde ein übersichtliches Dashboard konzipiert, das Stakeholdern die Benchmarking-Rankings und Einzelergebnisse transparent und interaktiv zur Verfügung stellt.

LLM-gestützte Ergebnisauswertung: Da die reine Darstellung von Zahlen oft nicht ausreichte, wurden Large Language Models eingebunden. Diese ermöglichen eine automatisierte, KI-basierte Interpretation und textuelle Zusammenfassung der anonymisierten Benchmarking-Daten für eine schnelle Einordnung der komplexen Zahlenwerke.

Feature-Entwicklung: Um den händischen Aufwand bei Abschlusspräsentationen zu eliminieren, wurde eine Exportfunktion implementiert. Mit ihr lassen sich Dashboards und Analysen direkt und präsentationsfertig exportieren.

Stakeholder-Enablement & Rollout

Stakeholder-Reporting: Das ganzheitliche Benchmarking-System wurde erfolgreich ausgerollt und wird nun zur überblicksartigen Erfolgsbewertung von Marketingmaßnahmen auf Management- und Fachebene eingesetzt.

Prozess-Optimierung: Durch die Self-Service-Möglichkeiten und den integrierten Export wurde der Präsentationserstellungsprozess für das Marketing-Team nachhaltig automatisiert, vereinfacht und beschleunigt.

Ergebnisse & Business Impact

Objektive Kampagnen-Bewertung: Das System schafft vollständige Transparenz und ermöglicht objektive Vergleiche der Effizienz von Paid-Kampagnen über alle Produktsparten und Kundensegmente hinweg.

Massive Zeitersparnis: Durch die integrierte Exportfunktion reduzierte sich der manuelle Aufwand für händische Datenkonsolidierungen für Kampagnen-Reportings und Abschlusspräsentationen erheblich.

Schnellere KI-gestützte Insights: Das Management profitiert durch die automatisierte LLM-Auswertung sofort von verständlichen, qualitativen Einsichten in die Benchmarking-Ergebnisse – ohne langwierige manuelle Analysen.

Datenbasierte Budget-Allokation: Marketingentscheidungen und die Verteilung künftiger Budgets können nun präzise, datengetrieben und an klaren Ranking-Kategorien ausgerichtet werden.

Ihr Ansprechpartner

Peter Kredel

Peter Kredel, M.Sc.

Spezialist für Datenplattformentwicklung und Advanced Analytics.

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Maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen von der Datenarchitektur über Datenanalyse und Reporting bis Testing und Governance.

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