Wie du mit den KI-Marketingberichten von DashThis mehr als 10 Stunden pro Woche sparen kannst

• Was ist ein KI-Marketingbericht?
• Praktische Anwendungen von KI-Marketingberichten
• Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Analyse der Kampagnenleistung mit KI mit DashThis
• Probiere DashThis aus, um deine Datenanalyse mit KI-Einsichten zu streamen

Könntest du mehr als 10 Stunden deiner Woche zurückgewinnen, indem du die manuelle Berichterstellung abschaffst?

Das stellen Marketingfachleute fest, wenn sie künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um sich wiederholende Marketingaufgaben wie Datenberichte zu automatisieren. Eine Canva-Studie aus dem Jahr 2025 über KI im Marketing zeigt, dass Marketer/innen viel Zeit sparen, wenn sie sich wiederholende Aufgaben mit KI automatisieren. 

Anstatt stundenlang Metriken von Plattformen wie Google Analytics und Facebook Ads zu analysieren, nutzen sie KI-Chatbots wie ChatGPT und Google Gemini, um Muster zu erkennen und ihre Datenanalyse schnell zu starten.

Doch trotz dieser eindeutigen Vorteile von KI-Technologien fällt es vielen Marketingfachleuten immer noch schwer, den Einstieg zu finden. Der Bericht "2025 State of Marketing AI" ergab, dass 62 % der Marketingfachleute angeben, dass sie mehr Ausbildung und Training benötigen, bevor sie generative KI-Tools effektiv einsetzen können. Wenn du dir beim Einsatz von KI unsicher bist, bist du hier genau richtig.

Dieser Leitfaden zeigt dir, wie du generative KI für die Analyse von Marketingdaten einsetzen kannst. Du findest praktische Beispiele von Marketern, die DashThis nutzen, und erfährst, wie du durch den Einsatz von KI dein dashboard optimieren kannst.

Was ist ein KI-Marketingbericht?

KI-Marketingberichte können sich auf zwei Bereiche beziehen:

• Berichte, die den Verkehr von KI-Vermittlungsquellen verfolgen, einschließlich ChatGPT, Microsoft Copilot und Claude
• KI für die Analyse von Kampagnenergebnissen nutzen

Während unsere KI-Berichtsvorlage den Datenverkehr von KI-Tools verfolgt, konzentriert sich dieser Leitfaden darauf, KI als Wettbewerbsvorteil zu nutzen, damit du deine Marketingdaten besser analysieren und verstehen kannst, um zukünftigen Trends voraus zu sein und deine Berichtsprozesse zukunftssicher zu machen.

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KI-Marketingberichte analysieren Daten durch maschinelles Lernen. Diese Technologie deckt verborgene Muster und Veränderungen auf, die einer menschlichen Überprüfung entgehen könnten, und übersetzt komplexe Erkenntnisse aus verschiedenen Kanälen in klare Handlungsschritte.

Auf diese Weise zeigen deine Berichte mehr als nur die Kennzahlen des letzten Monats. Sie bieten einen Ausgangspunkt für deine Analyse, indem sie entweder Chancen in deinen Daten hervorheben oder dringende Probleme aufzeigen, die du bei deinen strategischen Entscheidungen priorisieren musst.

Statt stundenlang Tabellenkalkulationen manuell zu analysieren, kannst du die KI-gestützten dashboard in DashThis nutzen oder deine Daten durch Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Claude laufen lassen - das erspart dir das endlose Durchforsten von Tabellenkalkulationen.

Praktische Anwendungen von KI-Marketingberichten

Wie kann KI bei der Datenanalyse helfen? Beginne mit diesen drei Beispielen.

Kanalübergreifende Chancen mit KI-Mustererkennung erkennen

Die Kunden von heute bleiben nicht bei einem Kanal, wenn sie nach Produkten suchen, die sie kaufen möchten. Stattdessen wechseln sie während ihrer E-Commerce-Kaufreise zwischen sozialen Medien, E-Mail, Such- und Messaging-Plattformen. Salesforce berichtet, dass Kunden heute über soziale und Messaging-Kanäle entdecken, kaufen und Service erhalten, anstatt sich auf einen einzigen Kontaktpunkt zu verlassen.

Um sie effektiv zu erreichen, müssen deine Marketingkampagnen also verschiedene Kanäle nutzen, die für die Zielgruppe deines Kunden relevant sind. Dieser Wandel bringt aber auch eine neue Herausforderung mit sich: Daten aus verschiedenen Formaten und Quellen sinnvoll zu nutzen.

Es ist sehr zeit- und arbeitsaufwendig, verschiedene Datensätze von Hand zu überprüfen. KI-Tools können Informationen aus vielen Quellen analysieren, z. B. Website-Analysen, Werbeergebnisse und Suchmaschinen-Rankings, um wichtige Muster zu erkennen, die menschlichen Prüfern entgehen könnten.

Tyler Denk, CEO und Mitbegründer von beehiiv, nutzt die prädiktiven Analysen von KI, um Muster zu analysieren und Chancen für seine Marketingaktivitäten zu erkennen.

Wir nutzen KI, um zu verstehen, wie sich die Nutzer/innen über alle unsere Akquisitionskanäle hinweg verhalten, egal ob es sich um Partnerschaften mit Werbetreibenden, bezahlte Anzeigen oder organische Inhalte handelt. Anstatt jeden einzelnen Kanal im luftleeren Raum zu betrachten, zeigt das System Muster und Verbindungen auf, die man beim bloßen Überfliegen einzelner dashboards nie entdecken würde.

Tyler erzählte, wie diese Analyse ein unerwartetes Muster aufdeckte: Er sagt:

Die KI-Plattform entdeckte einen Trend, der uns nicht aufgefallen war. Nutzer, die über Newsletter-Swaps kamen, hatten einen höheren Lifetime-Wert als Nutzer, die über Meta-Anzeigen kamen, aber nur, wenn sie sich über eine bestimmte Gruppe von Landing-Page-Varianten angemeldet hatten. Diese Erkenntnis war unter der Komplexität der Attribution begraben. Ehrlich gesagt, hätten wir das manuell nie entdeckt."

KI half seinem Team, eine Möglichkeit zur Kanaloptimierung zu erkennen. Tyler sagt: "Als wir die Daten sahen, haben wir schnell gehandelt. Innerhalb einer Woche verlagerten wir etwa 20 % unseres Werbebudgets auf die leistungsstarken Varianten und verdoppelten die Zahl der Werbetreibenden, die diesen Traffic verursachten. Wir erhielten einen deutlichen Schub bei der Kundenbindung und einen spürbaren Anstieg bei den bezahlten Konversionen."

Tylers KI-Analyse deckte kanalübergreifende Muster auf, die er manuell nie erkannt hätte. Versteckte Verbindungen zwischen verschiedenen Datenquellen wurden plötzlich deutlich, die Art von Erkenntnissen, für die man von Hand Wochen brauchen würde, wenn überhaupt. Das ist besonders wichtig, wenn Kunden vor dem Kauf zwischen mehreren Touchpoints hin und her springen.

Die Kosten für die Kundenakquise lassen sich nur schwer messen, wenn die Kunden mehrere Kontaktpunkte wie Facebook-Anzeigen und E-Mail-Kampagnen nutzen, bevor sie einen Kauf tätigen. Die Komplexität der Berechnung des Lifetime Value vervielfacht sich bei fragmentierten Customer Journeys - von der ersten Entdeckung in den sozialen Medien über die Pflege von E-Mails bis zur endgültigen Konversion.

Den Prozess der menschlichen Datenanalyse unterstützen

Datenanalysten aller Qualifikationsstufen sind mit potenziellen Fallstricken konfrontiert, die ihre Schlussfolgerungen beeinträchtigen können. Hier sind die wichtigsten analytischen Fehler, die du vermeiden solltest:

• Konfirmationsverzerrung: Du beschränkst dich bei deiner Analyse auf Daten, die deine anfänglichen Annahmen bestätigen - z.B. verfolgst du steigende Engagement-Zahlen, während du die tatsächlichen Verkaufszahlen ignorierst.
• Daten aus dem Kontext reißen: Rohdaten können in die Irre führen, wenn sie von den geschäftlichen Realitäten getrennt werden. Zahlen, die für sich genommen beeindruckend erscheinen, können bei einer ganzheitlichen Betrachtung andere Einblicke gewähren. Betrachte dieses Analyseszenario: Eine Website verzeichnet in einem Wochenbericht einen Anstieg der Besucherzahlen um 50 % - eine ermutigende Kennzahl. Da die Konversionsraten jedoch um 30 % gesunken sind, hat das Unternehmen tatsächlich weniger qualifizierte Leads generiert als vor dem Anstieg der Besucherzahlen.
• Zu schnelles Verwerfen von Ausreißern: Viele Analysten entfernen automatisch ungewöhnliche Datenpunkte, damit die Berichte sauber aussehen. Aber manchmal enthüllen diese "seltsamen" Zahlen kritische Probleme. Nehmen wir zum Beispiel an, dass der Website-Verkehr auf mobilen Geräten plötzlich um 40 % zurückgeht, während der Desktop-Verkehr stabil bleibt. In diesem Fall deutet dieser Ausreißer wahrscheinlich auf ein technisches Problem mit deiner mobilen Website hin und nicht auf schlechte Daten, die herausgefiltert werden sollten.

KI erkennt Muster in historischen Daten und stärkt die Arbeit der Analysten. Technologie verbessert die Analyse, aber deine Expertise bleibt entscheidend - du verstehst den Kontext und die Relevanz, die nötig sind, um kluge strategische Entscheidungen zu treffen, die auf die Ziele des Kunden abgestimmt sind.

Bei der Analyse von Daten für die Marketingstrategie deines Kunden kommt es darauf an, das richtige Gleichgewicht zwischen menschlichem Urteilsvermögen und KI-Fähigkeiten zu finden. Ankush Chowdhury, der Gründer von Humanizer AI, beschreibt seinen KI-gesteuerten Datenanalyse-Workflow als ein Werkzeug zur Orientierung.

"Ich nutze KI als Hilfsmittel zur Orientierung, nicht als endgültige Autorität. Wenn ich zum Beispiel Umsatzprognosen erstelle, präsentiert mir die KI eine Reihe von Wachstumsszenarien, die ich auf der Grundlage von Branchenbenchmarks und dem Verständnis des Kundenverhaltens anpasse. Die KI bringt mich einfach durch die Geschwindigkeit der Optionen, aber nichts ist endgültig oder vereinbart, ohne dass alle endgültigen Optionen ein menschliches Urteil sind. Die Stakeholder sehen diese Ausgewogenheit, was das Vertrauen in den Prozess stärkt."

Sparen Sie Zeit bei der manuellen Berichterstattung

Wenn es dir wie den meisten Marketingfachleuten geht, kennst du die Routine am Montagmorgen: Du ziehst Daten aus Google Analytics, Facebook Ads und deiner E-Mail-Plattform und fügst sie zu etwas Zusammenhängendem zusammen. All diese manuellen Schritte kosten Zeit, und du verbringst Stunden damit, dich mit CSV-Dateien und unpassenden Datenformaten herumzuschlagen.

Die Erstellung von Kundenberichten dauert in der Regel fünf bis zehn Stunden. Die KI-Tools von DashThis können sich auf sinnvolle Aufgaben konzentrieren, z. B. auf die Überprüfung der Datengenauigkeit und die Ausarbeitung von Empfehlungen, die auf die Ziele des Kunden abgestimmt sind. KI-Tools verschaffen Marketingteams einen Wettbewerbsvorteil in ihrem Workflow...

Als Jeremy Feig von CRO:NYZ Digital unser KI-Insights-Tool ausprobierte, stellte er fest:

"Die KI kam zu vielen der gleichen Schlussfolgerungen wie wir. Außerdem "dachte" sie an einige andere Erkenntnisse, die wir übersehen hatten - und es waren genaue, hochwertige Erkenntnisse.

In den Zusammenfassungen werden auch bestimmte Datenpunkte genannt, die die jeweilige Analyse unterstützen. Außerdem wurde oft (wenn auch nicht immer) darauf verwiesen, mit welchem Widget die Daten analysiert wurden. Das war sehr hilfreich, denn so konnten wir die Schlussfolgerungen, die gezogen wurden, noch einmal überprüfen.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Analyse der Kampagnenleistung mit KI mit DashThis

Die KI-gestützten Analysewerkzeuge von DashThis decken Muster in deinen Daten auf, bieten eine zuverlässige Grundlage für Analysen und sparen Zeit für sich wiederholende Aufgaben. So geht's los.

Melde dich zunächst für deine 14-tägige kostenlose Testversion von DashThis an. Sobald du bereit bist, folgst du diesen Schritten.

1. Wähle aus diesen Berichtsvorlagen oder erstelle deine eigene.
2. Verbinde deine Marketingdaten von beliebten Plattformen wie GA4, TikTok, Mailchimp und Instagram Ads
3. Ordne die Widgets nach Bedarf an oder entwerfe dein eigenes Bildmaterial, um deine Ergebnisse optimal zu präsentieren.

Nachdem du dein dashboard erstellt hast, kannst du die KI-Einsichten von DashThis nutzen, um wichtige Muster zu erkennen und deine Analyse in Gang zu setzen. Du kannst sie zum Beispiel nutzen, um einen schnellen Überblick über deine Daten zu bekommen oder um Gewinne und Probleme in den Daten hervorzuheben, die du weiter untersuchen kannst. Schauen wir uns an, wie das in der Praxis mit Google Analytics 4-Daten funktioniert.

Beginne deine GA4-Berichterstattung und -Analyse mit einer klaren Datenübersicht

Google Analytics 4 ist vollgepackt mit mehr als 100 Metriken und Dimensionen, mit denen du die Nutzeraktivitäten während der gesamten User Journey analysieren und deine Website und App für das Engagement optimieren kannst. Überwältigend, oder?

Wenn du auf unzählige mögliche Einblicke in das digitale Marketing starrst, kann es entmutigend sein zu wissen, wo du mit deiner Analyse beginnen sollst. Hier kommt die KI-Zusammenfassungsfunktion von DashThis ins Spiel. Anstatt jede Kennzahl manuell zu durchforsten, vergleicht die KI sofort die Leistung des aktuellen Monats mit der des Vormonats. So erhältst du den entscheidenden ersten Überblick über deine Daten und einen Ausgangspunkt für eine tiefergehende Datenanalyse.

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Verwende die Vorlage für digitales Marketing, um Kennzahlen über verschiedene Kanäle hinweg zu vergleichen.

Bereitest du dich auf eine Budgetüberprüfung mit deinem Kunden vor? Vergleiche die Leistung der Marketingkanäle anhand von Kennzahlen wie Engagement-Raten, ROAS und wie gut die Ausgaben den Umsatz steigern.

Die KI von DashThis vereinfacht das Reporting mit zwei wichtigen Ansichten. Die Ansicht "Probleme" identifiziert Probleme, die schnell behoben werden müssen, während die Ansicht "Gewinne" deine leistungsstärksten Kampagnen hervorhebt.

Hol dir diese dashboard für digitales Marketing mit deinen eigenen Daten!

Probiere DashThis aus, um deine Datenanalyse mit KI-Einsichten zu streamen

Marketingberichte helfen dir, die Daten deiner Kunden zu verstehen, aber die KI-Unterstützung ermöglicht es dir, dich auf wertvollere Aufgaben zu konzentrieren, wie das Hinzufügen von Kontext und das Bereitstellen spezifischer Empfehlungen. Der Einsatz von KI in Marketingberichten dient nicht nur der Automatisierung der Datenerfassung. Sie deckt Muster auf, die bei der manuellen Analyse übersehen werden. Egal, ob du kanalübergreifende Chancen erkennst, objektive Analysen erhältst oder Stunden bei der Erstellung von Berichten sparst, KI hilft dir, effizienter zu arbeiten. 

Nutze die KI-Analysetools von DashThis, um deine Datenergebnisse zu überprüfen oder neue Trends zu entdecken. Verbinde deine Datenquellen, überprüfe die Ergebnisse und führe bessere Kundengespräche mit KI-gestützten Empfehlungen.

Starte deine kostenlose 14-tägige Testversion von DashThis und erstelle noch heute deinen ersten KI-Marketingbericht.