BI + Marketing Automation Experts

Datengetrieben.

Automatisiert.

Erfolgreich.

Wir sind Experten für Ihr BI, von der Strategie über die Implementierung bis zum Betrieb und automatisieren Ihr Marketing mit unserer Customer Engagement Platform.

Die AIC Group GmbH

Leidenschaft für Business Intelligence und Marketing Automation

Die AIC Group GmbH mit Sitz in Lüneburg ist ein führendes Beratungshaus und für Business Intelligence, KI-gestützte Marketing Automation und Datenanalyse. Seit der Gründung im Jahr 1999 beraten und entwickeln wir innovative Softwarelösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, datengetrieben, automatisierte Marketingstrategien zu optimieren und eine personalisierte Kundenkommunikation zu realisieren.
Seit über 25 Jahren bieten wir umfassende BI-Beratung und Analyse-Services. Vom strategischen Ansatz über die Datenaufbereitung bis hin zur Integration in neue oder bestehende Systeme – wir begleiten unsere Kunden durch den gesamten Lebenszyklus von Business Intelligence und Marketing Automation Projekten zur Optimierung der Datennutzung.
Die AIC Group bietet eine Marketing Engagement Platform, mit der Unternehmen ihre Omnichannel-Kommunikation automatisieren und optimieren können. Durch intelligente Workflows werden Kunden individuell angesprochen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Conversion-Rate führt.
Mit der Customer Insights Suite bietet die AIC Group KI-gestützte Software-Services, die sich auf das Verhalten und die Bedürfnisse von Kunden fokussieren. Unternehmen können datenbasierte Entscheidungen treffen, indem sie ihre Kunden mit den am besten geeigneten Produkten, zum richtigen Zeitpunkt, über den vom Kunden gewünschten Kanal ansprechen.
decoration only

Eine Zusammenarbeit mit Kunden jeder Größe

Kampagnen voll automatisiert

Unsere Marketing Automation Suite (MAS) orchestriert die interaktive, personalisierte und effiziente Kommunikation mit Ihren Kunden über verschiedene Kanäle hinweg. Sie kombiniert Datenanalyse, Marketing Automation und KI-gestützte Personalisierung, um die Kundentreue zu stärken und das Nutzererlebnis nachhaltig zu verbessern. Nutzen Sie unsere Expertise, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, die Markentreue zu fördern und letztlich die Conversion-Rate zu erhöhen.
BI + Marketing Automation Experts - Gruppe im Konferenzraum + Grafik auf Bild
decoration only
BI + Marketing Automation Experts - Content Creation - Person am Laptop + Grafik auf Bild

Gestaltung von Marketinginhalten

Die Content Creation Suite (CCS) ist unsere benutzerfreundliche Lösung für E-Mail-, Push- und SMS-Marketing, die die Erstellung und Validierung professioneller Kanal-Templates vereinfacht. Sie ermöglicht es Nutzern, individualisierten Content effizient und eigenständig zu gestalten. Durch die Anbindung an das eigene Asset-Management, einen Mobile-First-Ansatz, umfassende Vorschau- und Testfunktionen sowie die Nutzung von bedingungsabhängigem Content wird eine optimale Conversion-Rate erzielt. Die Integration von ChatGPT und KI-gestützter Content-Generierung sorgt zudem für eine noch präzisere, individualisiertere und wirkungsvollere Kundenansprache.
decoration only

Kommunikation der Kunden steigern

Mit der AIC Customer Insights Suite (CIS) bieten wir leistungsstarke KI-Services und eine Lösung zur Analyse und Nutzung Ihrer Kundendaten, um die Conversion-Raten zu steigern. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, personalisierte Marketingmaßnahmen abzuleiten und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Unser Leistungsangebot umfasst Themen wie Kundenclusterbildung, RFM-Analyse, Next Best Offer (NBO) und Next Best Customer (NBC), Versandzeitpunktoptimierung, Komplementärproduktempfehlungen und weitere Data-Science-Verfahren.
BI + Marketing Automation Experts - Customer Insights - Laptop + Grafik auf Bild
decoration only
BI + Marketing Automation Experts - Consulting - Frau und Mann am Laptop + Grafik auf Bild

Expertise für nutzbare Daten

Wir bieten mit unserer Expertise in Business Intelligence (BI) umfassende Lösungen zur Datenanalyse, Visualisierung und strategischen Entscheidungsfindung. Durch die Kombination aus Datenintegration, KI-gestützter Analyse und benutzerfreundlichen Dashboards unterstützen wir dabei, datenbasierte Entscheidungen effizient und zielgerichtet zu treffen. Das dafür notwendige Ökosystem entwickeln wir für unsere Kunden von der Strategie über die Implementierung bis hin zum Betrieb.

Alle reden über Agentic AI. Wir haben einfach angefangen.

Vor einigen Monaten haben wir bei der AIC Group GmbH begonnen, intern einen KI-Agenten aufzubauen. Nicht als formales Pilotprojekt. Nicht mit externer Agentur. Nicht über ein IT-Ticket.

Dass das Thema gerade überall ist, war auch auf der OMR in Hamburg deutlich zu spüren: Keynotes, Podiumsdiskussionen, Pausengespräche. Was uns dabei auffiel: Viele Unternehmen wissen, dass sie sich mit Agentic AI auseinandersetzen sollten. Aber der Einstieg fühlt sich oft groß an. Nach IT. Nach Budget. Nach externer Lösung. Nach Zeit, die gerade fehlt.

Genau dieses Muster kennen wir. Und wir wissen inzwischen aus eigener Erfahrung: Es gibt einen anderen Weg.

Was wir gemacht haben

Der Use Case: Content Creation. Konkret die Planung und Ausarbeitung unserer LinkedIn- und Instagram-Posts.

Warum genau dieser Use Case? Weil er niedrigschwellig ist. Marketingcontent ist öffentlich zugänglich – er enthält keine vertraulichen Informationen, keine sensiblen Daten. Man braucht kein aufwändiges Datenprojekt, um zu starten. Was man braucht, ist ein klares Vorgehen.

Das Vorgehensmodell

Ein funktionierender Agent ist kein Zufallsprodukt. Er entsteht durch Entscheidungen – und durch Iteration. Unser Prozess folgt sechs Phasen.

Phase 1 – Rolle & Ziel definieren
Wofür soll der Agent eingesetzt werden? Was sind seine Aufgaben – und was ausdrücklich nicht? Ohne diese Klarheit bleibt der Agent generisch.

Phase 2 – System Prompt entwickeln
Der System Prompt ist das Herzstück. Er definiert Kontext, Rolle, Tonalität, Arbeitsweise und Qualitätsansprüche. Er macht den Agenten nicht kreativ – er macht ihn verlässlich.

Phase 3 – Wissensdatenbank aufbauen
Ein Agent ist nur so gut wie das Wissen, das ihm zur Verfügung steht. Wir haben dafür strukturierte Dokumente erstellt: Positionierungsgrundlagen, Sprachregeln, Designvorgaben, Redaktionspläne.

Drei Typen von Quellen haben sich dabei bewährt: strategisch-fachliche Dokumente, Stil- und Formatvorgaben sowie Planungsunterlagen.

Wissen schlägt Prompt-Länge.

Phase 4 – Skills entwickeln
Für wiederkehrende Aufgaben haben wir vordefinierte Arbeitsanweisungen entwickelt – sogenannte Skills. Sie sorgen dafür, dass der Agent konsistente, reproduzierbare Ergebnisse liefert, ohne jedes Mal neu instruiert zu werden.

Die Wissensdatenbank liefert das Was und Warum, der Skill das Wie.

Phase 5 – Arbeiten mit dem Agenten
Ein Agent ist kein Texter. Er ist ein Sparringspartner.

Dialog statt perfekter Prompts. Feedback statt Neuanfang.

Wer so arbeitet, kommt schneller zu besseren Ergebnissen.

Phase 6 – Kontinuierlich optimieren
Jeder falsche Output ist eine Lernchance. Die Optimierungsschleife – Fehler erkennen, Ursache identifizieren, nachschärfen – ist entscheidend für die langfristige Qualität.

Jeder falsche Output macht den Agenten besser.

Was wir dabei gelernt haben

Wir haben mit ChatGPT und Claude gearbeitet – zwei Modelle, die heute kaum noch erklärungsbedürftig sind. Was dabei klar wurde: Ein Modell schlägt nicht pauschal ein anderes. Es kommt auf den Kontext an. Die AIC Group GmbH berät tool-agnostisch – entscheidend ist das Vorgehen, nicht das Werkzeug. Was tatsächlich den Unterschied macht, ist nicht das Modell. Es ist die Qualität der Wissensbasis und die Klarheit des System Prompts. Und: Ein Agent entsteht nicht einmal. Er entwickelt sich durch Nutzung.

Das eigentliche Fundament

In Gesprächen mit anderen Unternehmen – und beim Besuch von KI-Anbietern, die uns ihre Lösungen vorstellen – beobachten wir dasselbe Muster immer wieder.

Viele Anbieter bauen Oberflächen, die genau das zugänglich machen, was einen Agenten ausmacht: System Prompt, Wissensdatenbank, vordefinierte Arbeitsanweisungen. Dahinter steckt ein Sprachmodell, ergänzt um Integrationen – in die Website, ins CMS, in bestehende Workflows.

Das ist kein schlechter Ansatz. Aber er löst eine Herausforderung nicht: Den Unterbau sauber aufzubauen.

Was soll der Agent wissen? Wie soll er kommunizieren? Welche Aufgaben soll er reproduzierbar erledigen? Diese Arbeit bleibt immer. Egal ob mit eigenem Agenten oder mit einem Dienstleister.

Genau das hat unsere Entscheidung bestätigt: Wir bauen den Unterbau selbst. Nicht weil wir Tools ablehnen – sondern weil wir verstehen wollen, was einen guten Agenten ausmacht. Und weil dieses Wissen wiederverwendbar ist. Für den nächsten Use Case. Und den übernächsten.

Warum das für andere Unternehmen relevant ist

Content Creation ist ein Einstieg. Das Vorgehensmodell ist übertragbar. Was auf der OMR sichtbar wurde – und was wir seit Monaten in Gesprächen erleben: Der Wille zur Auseinandersetzung mit Agentic AI ist da. Was fehlt, ist ein konkreter, machbarer Einstieg. Kein Tool-Vertrieb. Keine Versprechen, die zu groß sind. Wenn ihr überlegt, wo euer erster Use Case liegen könnte: Schreibt uns gerne auf LinkedIn. Wir teilen unser Vorgehen gern.