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BI + Marketing Automation Experts

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We are experts in BI, from strategy and implementation to operation, and we automate your marketing with our Customer Engagement Platform.

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Customer Engagement Platform

By AIC Group

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with the Content Creation Suite
Marketing Automation
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BI Consulting
The AIC Group GmbH

Passion for business intelligence and marketing automation

AIC Group GmbH, based in Lüneburg, Germany, is a leading consulting firm specializing in business intelligence, AI-supported marketing automation, and data analysis. Since our founding in 1999, we have been advising and developing innovative software solutions that help companies optimize data-driven, automated marketing strategies and implement personalized customer communication.

Business Intelligence & Consulting:

We have been offering comprehensive BI consulting and analysis services for over 25 years. From strategic approaches and data preparation to integration into new or existing systems, we support our customers throughout the entire lifecycle of business intelligence and marketing automation projects to optimize data usage.

Marketing Automation:

The AIC Group offers a marketing engagement platform that enables companies to automate and optimize their omnichannel communication. Intelligent workflows allow companies to address customers individually, resulting in higher customer satisfaction and conversion rates.

Customer Analytics:

With its Customer Insights Suite, the AIC Group offers AI-powered software services that focus on customer behavior and needs. Companies can make data-driven decisions by addressing their customers with the most suitable products at the right time via the channel preferred by the customer.
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Working with customers of all sizes

Marketing Automation

Fully automated campaigns

Our Marketing Automation Suite (MAS) orchestrates interactive, personalized, and efficient communication with your customers across various channels. It combines data analysis, marketing automation, and AI-powered personalization to strengthen customer loyalty and improve the user experience in the long term. Take advantage of our expertise to increase customer satisfaction, promote brand loyalty, and ultimately increase your conversion rate.
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Grafik AIC Group - Marketing Auutomation - Gruppe im Konferenzraum
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Content Creation

Design of marketing content

The Content Creation Suite (CCS) is our user-friendly solution for email, push, and SMS marketing that simplifies the creation and validation of professional channel templates. It enables users to design customized content efficiently and independently. Optimal conversion rates are achieved through integration with your own asset management system, a mobile-first approach, comprehensive preview and testing functions, and the use of conditional content. The integration of ChatGPT and AI-supported content generation also ensures an even more precise, personalized, and effective customer approach.
More about CCS- here!
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Customer Insights

Increase customer communication

With the AIC Customer Insights Suite (CIS), we offer powerful AI services and a solution for analyzing and using your customer data to increase conversion rates. It enables companies to better understand their customers, derive personalized marketing measures and make data-driven decisions. Our range of services includes topics such as customer clustering, RFM analysis, Next Best Offer (NBO) and Next Best Customer (NBC), shipping time optimization, complementary product recommendations and other data science methods.
More about CIS- here!
Grafik AIC Group - Customer Insights - Laptop
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Grafik AIC Group - Frau und Mann am Laptop

BI Consulting

Expertise for usable data

With our expertise in business intelligence (BI), we offer comprehensive solutions for data analysis, visualization and strategic decision-making. By combining data integration, AI-supported analysis and user-friendly dashboards, we help our clients to make efficient and targeted data-based decisions. We develop the necessary ecosystem for our customers, from strategy to implementation and operation.
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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.