Agentic AI für Growth Marketing

Eckdaten

Art Interdisziplinäres Projekt
SWS 5
Kategorie Management und IT (338025-338027 bzw. 338085-338087)
Prüfungsform Kombinierte Modulprüfung (KMP) mit Vorprüfungsleistung
Sprache Deutsch; Projektinhalte und Kommunikation mit dem Partner auf Englisch
Projektpartner Zoi
Blocktage 21. bis 23. September 2026, jeweils 09:00 bis 17:00 Uhr, Raum I010; ein weiterer Blocktag im Semester (Termin wird noch bekannt gegeben)
Wöchentlicher Termin Dienstag, 08:15 bis 09:45 Uhr, Raum I010
Betreuung Prof. Dr. Jan Kirenz

Worum es geht

Ziel des Projekts ist es, Potenziale von Agentic AI für datengetriebenes Growth Marketing aufzuzeigen und praxisnah nutzbar zu machen.

Dazu werden aktuelle Best-Practice-Ansätze analysiert und funktionsfähige Prototypen entwickelt, die Aufgaben wie Leadgenerierung, Content-Erstellung, Lead Nurturing, Follow-up, Terminvereinbarung und Performance-Tracking agentenbasiert unterstützen oder automatisieren.

Der Fokus liegt auf der nahtlosen Einbindung agentenbasierter KI in bestehende Marketing-, Vertriebs- und CRM-Prozesse sowie auf der Evaluation ihrer Auswirkungen auf Effizienz, Sichtbarkeit, Personalisierungsgrad, Conversion-Potenziale und Ergebnisqualität.

Das Projekt verbindet fachliche Marketingentscheidungen mit der Einrichtung von KI-Workflows: Probleme eingrenzen, Hypothesen begründen, Anweisungen und Wissensquellen aufbereiten, Abläufe in n8n bauen und ihre Ergebnisse prüfen. Programmierung ist keine Voraussetzung.

Infografik: KI-Agenten, integriert in Marketing-, Vertriebs- und CRM-Prozesse, unterstützen einen Kreislauf aus Leadgenerierung, Content-Erstellung, Lead Nurturing, Follow-up, Terminvereinbarung und Performance-Tracking.

Der Projektpartner: Zoi

Zoi ist ein Technologie- und Beratungsunternehmen mit Hauptsitz in Stuttgart, spezialisiert auf Cloud, Daten und KI. Rund 600 Mitarbeitende an Standorten in sieben Ländern begleiten Unternehmen, vor allem aus Handel und Fertigung, bei Cloud-Migrationen, Datenplattformen und dem Einsatz von KI-Agenten. Zoi ist Premier Partner von Google Cloud und hat nach eigenen Angaben einige der größten Rollouts von Google Workspace mit Gemini in Europa umgesetzt.

Berufliche Relevanz

Marketing und Vertrieb gehören zu den Bereichen, in denen KI-Automatisierung am schnellsten Einzug hält, entsprechend gefragt sind Leute, die beides verstehen: die Fachseite (Leads, Funnel, CRM) und die Fähigkeit, KI dafür richtig einzurichten. Nach dem Projekt haben Sie genau diese Kombination an einem realen Fall geübt und ein konkretes Referenzprojekt für Bewerbungen, egal ob Richtung Marketing, Produktmanagement oder Beratung.

Ablauf im Semester

  • 3 Blocktage vor Beginn der Vorlesungszeit (21. bis 23. September 2026, jeweils 09:00 bis 17:00 Uhr, Mittagspause 13:00 bis 14:00 Uhr, Raum I010): Teambildung, Growth-Marketing-Grundlagen und ein erster n8n-Workflow ab dem ersten Tag. Der fiktive Übungsfall ist eine KI-Beratung für Marketingabteilungen. Am Dienstag, 22. September 2026, um 10:00 Uhr stellt Zoi den Praxisfall vor Ort an der HdM vor.
  • Wöchentlicher Coachingtermin während der Vorlesungszeit (Dienstag, 08:15 bis 09:45 Uhr, Raum I010): Reviews, Rückfragen und betreute Arbeitsphasen. Eigenständige Projektarbeit außerhalb der 90 Minuten kommt hinzu. Konkrete Zwischenstände werden regelmäßig gezeigt und geprüft.
  • Ein weiterer Blocktag im Semester: Termin wird noch bekannt gegeben.
  • Am Semesterende präsentieren Sie Ihre Prototypen und die Evaluationsergebnisse.

Prüfungsleistung

Die Modulprüfung ist eine kombinierte Modulprüfung (KMP) mit vier Komponenten und einer vorgelagerten, unbenoteten Vorprüfungsleistung. Die Details mit Bewertungskriterien werden zum Projektstart auf der Projektseite für Teilnehmende veröffentlicht.

Komponente Gewicht Termin
Vorprüfungsleistung: Online-Kurse (individuell) unbenotet 17.11.2026
Zwischenpräsentation 10 % 01.12.2026
Abschlusspräsentation mit Live-Demo im Office des Projektpartners 20 % Woche vom 26.01.2027
Agenten und Workflows (konfigurierte KI-Agenten mit Skills, Anweisungen und Wissensquellen, n8n-Workflows, eingebunden in den Marketing-Stack) 40 % Abgabe 12.02.2027
Playbook und Evaluation (Anleitung für den Partner, Messdesign und Evaluationsbericht) 30 % Abgabe 12.02.2027

Alle vier Komponenten werden im Team erbracht, Programmierung ist nicht erforderlich. Bewertet wird bei der Evaluation die Qualität des Messdesigns und der Interpretation, nicht die Höhe der Kampagnenergebnisse. Für die Vorprüfungsleistung belegt jede:r Studierende vorgegebene Online-Kurse zu KI-Grundlagen, KI-Agenten im Marketing, n8n und Inbound Marketing und erreicht im jeweiligen Abschlussquiz mindestens 80 %. Die Quizze können beliebig oft wiederholt werden. Die Kursliste wird zu den Blocktagen bekannt gegeben.

KI-Werkzeuge

Die Blocktage nutzen drei Bausteine:

  • Gemini: gemeinsame Oberfläche für textbasierte Promptübungen. Ein kostenloses Google-Konto genügt für die vorgesehenen Aufgaben; vorhandene Zugänge zu ChatGPT oder Claude können ebenfalls verwendet werden. Bezahlfunktionen sind keine Voraussetzung. Sinnvoll ist trotzdem das Studierendenangebot von Google: Gemini Plus ist damit ein Jahr lang kostenfrei, einlösbar bis zum 31. Dezember 2026. Für die Registrierung sind ein Berechtigungsnachweis und ein hinterlegtes Zahlungsmittel nötig; nach dem Freijahr läuft das Abo kostenpflichtig weiter, sofern es nicht vorher gekündigt wird.
  • n8n: zentrales Werkzeug für visuelle Workflows, ab dem ersten Tag praktisch eingesetzt. Die Modellverbindung wird gesondert vorbereitet; ein Chatkonto stellt keinen API-Zugang bereit.
  • Marketing-Stack: spätere Anbindung an CRM- und Marketing-Werkzeuge in Testumgebungen.

Die Einführung erfolgt in den Blocktagen. Eigene Programmierung und private Bezahlabos sind nicht erforderlich. Die Teams untersuchen, wann feste Regeln, einzelne KI-Aufrufe oder begrenzte agentische Entscheidungen sinnvoll sind.

Voraussetzungen

  • Interesse an Marketing, Vertrieb und datengetriebenen Prozessen
  • Affinität für neue Technologien; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich
  • Bereitschaft zur Teamarbeit und zur Abstimmung mit einem Unternehmenspartner

Was Sie lernen

  • Growth-Marketing-Prozesse (Leads, Funnel, Conversion) verstehen und KI-Einsatzpotenziale bewerten
  • KI-Aufgaben mit klaren Anweisungen, Wissensgrundlagen und Prüfkriterien beschreiben und in ausführbare Workflows übertragen
  • Marketing-Workflows mit n8n automatisieren
  • Ergebnisqualität und Arbeitsaufwand mit synthetischen Fällen prüfen und ein Messdesign für reale Marketingwirkung entwickeln
  • Ergebnisse strukturiert aufbereiten und vor einem Unternehmenspartner präsentieren

Bewerbung und Kontakt

Die Vorstellung der Projekte und die Platzvergabe laufen über den Moodle-Kurs der Fakultät. Bei Fragen vorab: kirenz@hdm-stuttgart.de