Prompt-Engineering für Marketing & Sales
Aus „nicht zu gebrauchen" wird „genau das, was wir brauchen".
Wir machen Dein Marketing- und Sales-Team in einem Tag zu Prompt-Engineering-Profis: Frameworks (Persona-System-User, Few-Shot, Chain-of-Thought), Brand-Voice-Tuning, reale Use-Cases plus 30 Tage Support nach Schulung.
Marketing-Mitarbeiter probiert seit 6 Monaten täglich ChatGPT aus. Outputs sind generisch, „off-Brand", oft unbrauchbar. Korrektur-Zeit pro Asset: 4 Stunden. Frustration steigt, Mitarbeiter denkt „die KI taugt nichts für unser Marketing".
Mit Prompt-Engineering-Schulung passiert das anders. Nach einem Tag Hands-on hat das Team System-Prompts pro Kanal aufgebaut, weiß welches Modell wann passt, kann Brand-Voice systematisch durchhalten. Korrektur-Zeit sinkt von 4 auf 30 Minuten pro Asset. Aus Frustration wird Begeisterung.
Bilder, die Dir vertraut vorkommen.
Du erkennst Dich in einem dieser Bilder wieder?
- 01
KI-Outputs sind generisch und off-Brand, das Gegenteil von dem, was Marketing eigentlich kommunizieren soll, klingt wie aus dem ChatGPT-Standard-Vorrat
- 02
Prompts sind Trial-and-Error, kein System, jede Person macht es anders, Ergebnisse schwanken stark zwischen Mitarbeitern
- 03
Korrektur-Zeit pro Asset 4 bis 6 Stunden, weil der Erst-Output nicht passt, Marketing-MA glaubt am Ende, KI taugt nicht für seriöses Marketing
- 04
Modell-Wahl ist Bauchgefühl, alle nutzen ChatGPT, niemand kennt die Stärken von Claude (Tiefe), Gemini (Recherche), Perplexity (Web)
- 05
Brand-Voice geht systematisch verloren, weil keiner System-Prompts pflegt und jeder Asset von null neu startet
Der Prozess in 5 Schritten.
- 01
Pre-Briefing
Marketing/Sales-Workflows, Brand-Voice
- 02
Schulungstag
8 h Frameworks + Übungen
- 03
Brand-Voice-Setup
System-Prompts für Top-Use-Cases
- 04
Hands-on-Übungen
Live mit echten Beispielen
- 05
Support-Phase
30 Tage Slack/Mail-Fragen
Was Du am Ende in der Hand hast.
| Deliverable | Details |
|---|---|
| Eintägige Schulung (8 h) | Vor Ort oder remote |
| Prompting-Frameworks | Persona-System-User, Few-Shot, CoT, Output-Tags |
| Brand-Voice-Templates | Pro Kanal: System-Prompt zum Wiederverwenden |
| Hands-on-Übungen | Reale Use-Cases aus Marketing/Sales |
| 30 Tage Support | Slack/Mail-Support nach Schulung |
Wert vor Preis.
Ein gut geprompter KI-Output spart typisch 4 bis 6 Stunden Korrektur-Zeit pro Marketing-Asset. Bei 50 Assets pro Quartal sind das 200 bis 300 Stunden, die das Team statt nachpolieren in Strategie-Arbeit investieren kann.
Realistische Hebel.
-
Hebel 01
Brand-Voice-konforme Outputs ab Tag 1
System-Prompts pro Kanal werden in der Schulung gemeinsam aufgebaut, Templates zum Wiederverwenden.
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Hebel 02
Modell-Auswahl-Kompetenz
Wann Claude (Tiefe), wann GPT (Allrounder), wann Gemini (Recherche), wann Perplexity (Web). Schluss mit „immer ChatGPT".
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Hebel 03
30 Tage Support nach Schulung
Slack/Mail-Fragen werden direkt von Soizburg beantwortet, kein „Schulung gemacht, dann allein".
Was es NICHT ist.
Damit klar ist, wo die Linie verläuft.
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Kein Bild-, Video- oder Audio-KI-Training
Multi-Modal ist KI-Schulung Bootcamp. Hier fokussiert auf Text-Prompting.
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Kein Compliance-Schulung
DSGVO und EU AI Act sind im KI-Führerschein abgedeckt, hier geht es um Prompt-Qualität.
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Keine Custom-Build-Beratung
Wir lehren Prompting, das Bauen einer Custom-Plattform ist eigenes Projekt (KI-Content-Produktion).
Eine kurze Liste.
- 4 bis 12 Teilnehmer für effektives Hands-on (mehr funktioniert nur als Vortrag)
- Marketing-Tools-Subscriptions (Claude, GPT, Gemini), Soizburg-Demo-Zugänge fallback
- Brand-Voice-Material als Basis für System-Prompt-Aufbau
- Reale Use-Cases aus dem Marketing-Alltag als Übungs-Material
Auf Salzburger Handschlag.
| Aspekt | Status |
|---|---|
| Schulungs-Daten | ✓ Übungs-Daten sind vorab anonymisiert oder fiktiv |
| Teilnahme-Daten | ✓ Name plus E-Mail für Support-Phase, danach gelöscht |
| Modell-Wahl im Lehrplan | ✓ EU-Modelle (Mistral, Gemini EU) plus DSGVO-konforme US-Modelle (Claude mit AVV) |
| Brand-Voice-Templates | ✓ bleiben im Kunden-Tenant, kein Soizburg-Cache |
Was schiefgehen kann, und wie wir damit umgehen.
| Risiko | Wie wir es lösen |
|---|---|
| Teilnehmer-Niveau zu unterschiedlich | Skill-Check vorab, ggf. Aufteilung in zwei Gruppen. |
| Tool-Wechsel ändert Prompts | Frameworks sind tool-unabhängig (Persona-System-User), funktionieren bei Modell-Wechsel weiter. |
| Brand-Voice ist nicht definiert | Pre-Briefing erfasst Brand-Style, im Schulungs-Tag wird sie iterativ geschärft. |
So sieht das in Deiner Branche aus.
Klick auf Deine Branche für konkrete Beispiele aus unseren Projekten und dem Soizburg-AI-Kompass.
Hotellerie
Kanzleien
Handwerk
Ordinationen
Maklerbüros
Online-Shops
Industrie
Was als nächstes Sinn ergibt.
| Folge-Schritt | Wann sinnvoll | Modell |
|---|---|---|
| KI-Schulung Bootcamp | Wenn auch Bild-, Video- und Audio-KI gelernt werden sollen | 1 Tag · individuelles Briefing |
| KI-Content-Produktion | Wenn Prompt-Wissen industrialisiert werden soll | Custom-Build · 150 €/h netto |
| KI-Zertifizierung | Wenn ein verifizierbares Zertifikat gewünscht ist | Mehrtägig · individuelles Briefing |
FAQ.
Wie viele Teilnehmer pro Bootcamp sind sinnvoll?
Welche KI-Modelle werden im Bootcamp geübt?
Brauchen wir Tool-Subscriptions oder reicht der Demo-Modus?
Was bekommt das Team konkret zum Mitnehmen?
Was unterscheidet Prompt-Engineering vom KI-Content-Creator Bootcamp?
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Nach Aufwand · 150 €/h netto · individuelles Angebot nach Teilnehmer-Anzahl
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