Wir alle waren in den irgendwann an diesem Punkt: Du willst AI-Tools zur Automatisierungen nutzen, um Zeit zu sparen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Aber egal welches Tool du nutzt oder welchen Prompt die schreibst, das Ergebnis ist generisch, falsch oder einfach nicht das, was du wolltest.
Was viele übersehen: Das Problem liegt nicht bei den Tools, sondern bei den Daten.
Warum Daten richtig aufbereiten: Sie AI als Neubesetzung
Stell dir vor, du stellst einen neuen Mitarbeiter ein, ohne ihm wichtige Grundinformationen über dein Unternehmen zu geben, kein Onboarding, kein Handbuch. Das Ergebnis? Arbeit, die nicht zu deiner Marke passt und absolut generisch wirkt.
Bei AI und Automatisierungen ist es genau so:
- Chaotische Daten = chaotische, generische, falsche Ergebnisse
- Strukturierte Daten = korrekte, präzise, nützliche Ergebnisse
Unternehmen, die ihre Daten gut vorbereiten, sparen unendlich viel Zeit bei der Nachbearbeitung von AI-Outputs.
5 wichtige Asset-Kategorien, die du strukturieren solltest
1. Brand Assets: Dein digitales Markenhandbuch
AI-Tools können nur dann im Stil deiner Marke kommunizieren, wenn sie wissen, wie dieser aussieht.
Was du brauchst:
- Brand Guide als zentrales PDF oder Webseite
- Farbcodes (HEX, RGB, CMYK)
- Schriftarten mit Downloadlinks
- Logo-Varianten für verschiedene Einsatzzwecke
- No-Gos: Was passt nicht zu deiner Marke?
- USPs und „Reasons to Believe“: Warum sollten Kunden lieber zu dir kommen als zur Konkurrenz?
- 🚨 Besonders wichtig: Nutze Beispiele für alle oben beschriebenen Punkte. Das macht es einer KI deutlich einfacher, diese zu verstehen.
Die besten Tools zum Verwalten dieser Daten:
- Google Docs
- Notion
💡 Praxistipp:
All diese Informationen sind Textinhalte. Du kannst sie also einfach in einem oder mehreren Dokumenten runterschreiben und zentral ablegen. Du kannst sie dann entweder bei Tools wie ChatGPT hochladen oder per Verlinkung als Referenz angeben.
2. Produktdaten: Das Herzstück für E-Commerce-Automatisierung
Fehlerhafte Produktdaten können zu falschen Bestellungen und verärgerter Kundschaft führen.
Optimiere deine Produktdatenbank:
- Einheitliche Produktnamen
- Klare Kategorie-Hierarchie
- Vollständige Produktbeschreibungen
- Aktuelle Preise und Lagerbestände
- Meta-Daten für SEO
Die besten Tools zum Verwalten dieser Daten:
- Google Sheets
- Notion
3. Unternehmensidentität: Wer bist du?
AI-Tools schreiben können ihre Aufgaben nur in deinem Sinne erledigen, wenn sie dein Unternehmen verstehen.
Erstelle ein zentrales Dokument mit:
- Mission und Vision (kurz und prägnant)
- Unternehmenswerte
- Zielgruppen-Beschreibung mit demografischen Daten
- Tone of Voice mit Beispielen
Praktische Anwendung: Bei jedem Prompt für ChatGPT oder ähnliche Tools kannst du auf dieses Dokument verweisen oder Teile daraus einfügen.
4. Kundendaten: Sauber und strukturiert
Für personalisierte Marketing-Automatisierungen brauchst du saubere Kundendaten.
Achte auf:
- Einheitliches Format für Namen und Adressen
- Klare Segmentierung nach relevanten Kriterien
- Kauf- und Interaktionshistorie
- Datenschutzkonforme Speicherung
- Regelmäßige Bereinigung veralteter Daten
Tipp: Nutze ein gutes CRM-System als zentrale Datenquelle für deine Automatisierungen.
5. Prozessdokumentationen: Der Fahrplan für Automatisierungen
Bevor du etwas automatisieren kannst, musst du genau wissen, wie der Prozess abläuft.
So dokumentierst du richtig:
- Start- und Endpunkt klar definieren
- Jeden Schritt einzeln auflisten
- Entscheidungspunkte markieren
- Verantwortlichkeiten festhalten
- Typische Probleme und Lösungen dokumentieren
Erfolgsbeispiel: Ein Marketingteam sparte 12 Stunden pro Woche, nachdem es seinen Content-Erstellungsprozess dokumentiert und teilweise mit Zapier automatisiert hatte.
6. Geschäftsdaten: Zahlen, die KI verstehen kann
Für aussagekräftige Analysen und Prognosen brauchen KI-Tools gut strukturierte Finanzdaten.
So bereitest du sie richtig auf:
- Einheitliche Benennung aller Umsatz- und Ausgabekategorien
- Konsistente Zeiträume (Tages-, Wochen-, Monats-, Quartalsdaten)
- Klare Zuordnung von Kosten zu Projekten oder Abteilungen
- Nachvollziehbare Datenquellen für jeden Datenpunkt
- Bereinigung von Ausreißern mit Erklärungen
💡 Praxistipp:
Erstelle ein Glossar für deine Finanzkennzahlen, damit KI-Tools die Bedeutung jeder Zahl korrekt interpretieren können. Wie in einem Finanzbericht kannst du einfach per Text beschreiben, wie die Zahlen zu verstehen sind.
So gehst du konkret vor
- Bestandsaufnahme: Welche Daten hast du bereits? Wo liegen sie?
- Priorisieren: Welche Assets brauchst du am dringendsten für aktuelle Automatisierungsprojekte?
- Standardisieren: Lege einheitliche Formate für alle Datentypen fest.
- Zentralisieren: Schaffe einen zentralen Zugangspunkt für alle wichtigen Unternehmensdaten.
- Aktualisieren: Plane regelmäßige Updates ein – veraltete Daten führen zu schlechten Ergebnissen.
Dein nächster Schritt
Starte heute mit der wichtigsten Asset-Kategorie für dein aktuelles Automatisierungsziel. Schon eine gut strukturierte Datenquelle kann den Unterschied zwischen einer funktionierenden und einer fehlerhaften Automatisierung ausmachen.