Kundenprojekt: Agentic Workflows im Marketing
Mit einem Agentic Workflow zu einer umfassenden Marketing-Kampagne
Steigende Anforderungen an Geschwindigkeit und Skalierbarkeit machen neue Wege in der Kampagnenproduktion notwendig. Gemeinsam mit Groupe Mutuel wurde ein agentischer Workflow entwickelt, der die Erstellung einer kompletten Kampagne übernommen hat und eine skalierbare Grundlage für die Zukunft schafft.
>50
AI-Agenten im Einsatz für eine vollständige Kampagne
7
Kampagnensprachen aus einem Prozess
>100
individuelle Assets
>1
Klick für einen gesamten Kampagnenprozess
Interview
Tiziana D’Onofrio, Marketing & Strategic Digital Programs Director, Groupe Mutuel
Erfahren Sie im Interview, warum die Groupe Mutuel sich früh für den Einsatz von Agentic Workflows zur Erstellung kompletter Marketingkampagnen entscheiden hat, welche Vorteile der Prozess mit sich bringt und welche Hürden überwunden werden mussten.
Was hat Sie dazu bewogen, sich mit agentischen Workflows im Marketing zu beschäftigen?
AI wurde für uns zu einer strategischen Priorität, und wir wollten aktiv mitgestalten, wie sie das Marketing beeinflusst. Anstatt später nur noch reagieren zu können, haben wir uns bewusst entschieden, früh zu starten und neue Arbeitsweisen zu erproben.
Worin unterscheidet sich dieser Ansatz von bisherigen AI-Anwendungen in Ihrem Marketing?
Die meisten AI-Setups sind fragmentiert: Unterschiedliche Teams nutzen unterschiedliche Tools, die isoliert voneinander lernen. Bei agentischen Workflows ist alles miteinander vernetzt. Die Agenten lernen aus gemeinsamen Daten, Markenwissen und Kontext. So entsteht ein System, das mit der Zeit immer leistungsfähiger wird und sich über verschiedene Kampagnen hinweg wiederverwenden lässt.
Wie arbeiten die Agenten in diesem Prozess zusammen?
Das System bildet ein vollständiges Marketingteam ab: von Strategie über Content-Erstellung bis hin zu SEO. Jeder Agent übernimmt eine spezifische Rolle und arbeitet entlang des Workflows mit anderen zusammen. Insgesamt kommen über 50 Agenten zum Einsatz. Menschliche Expert*innen bleiben dabei in jedem Schritt eingebunden, um Ergebnisse zu validieren und Qualität sicherzustellen.
Welche Rolle spielen Silicon Personas in diesem Setup?
Silicon Personas fungieren als Feedback-Ebene. Sie verfeinern und verbessern kontinuierlich die von den Agenten generierten Inhalte und stellen so Relevanz und Qualität sicher – vergleichbar mit dem Feedback von Stakeholdern in einem realen Marketingteam.
Was hat besonders gut funktioniert und wo lagen die grössten Herausforderungen?
Ein zentraler Erfolgsfaktor war die Einbindung von Personen, die offen für AI sind und bereit, Neues auszuprobieren. Die grösste Herausforderung war kultureller Natur: der Wandel von einem perfektionistischen Anspruch hin zu einem iterativen Ansatz mit „gut genug“-Ergebnissen – insbesondere im kreativen Bereich. Dieser Mindset-Shift ist entscheidend, um AI-getriebene Workflows zu skalieren.
Welche Auswirkungen und Ergebnisse können Sie bisher beobachten?
Da es sich um ein Pilotprojekt handelte, lag der Fokus nicht auf kurzfristigen Kosteneinsparungen. Der grösste Mehrwert liegt in der Skalierbarkeit: Einmal etabliert, kann der Workflow wiederverwendet und kontinuierlich verbessert werden. Langfristig steigert dies Geschwindigkeit, Effizienz und Ergebnisqualität deutlich.
Vertrauen Sie dem Prozess?
Ja, in Kombination mit menschlicher Validierung. Jeder Schritt wird durch Expert*innen überprüft, wodurch Qualität und Markenkonformität sichergestellt werden. Diese Verbindung aus Automatisierung und Kontrolle ist entscheidend für die praktische Anwendbarkeit.
Wie ist die Zusammenarbeit mit elaboratum entstanden?
Wir waren auf der Suche nach einem Partner, der fundierte Expertise mit einem kollaborativen, pragmatischen Ansatz verbindet. Mit elaboratum haben wir genau das gefunden: ein hochprofessionelles Team, mit dem die Zusammenarbeit unkompliziert ist und das sich stark auf die Erzielung konkreter Ergebnisse fokussiert.
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