Du sprichst wahrscheinlich die falschen Leute in den sozialen Medien an – und deshalb bleiben Engagement und Leads hartnäckig niedrig. Wenn Kundenprofile unklar sind, landen deine Beiträge in uninteressierten Feeds, DMs und Kommentaren und werden zu einem chaotischen Posteingang, und Personalisierung scheint im großen Maßstab unmöglich. Das Ergebnis sind inkonsistente Antworten, verpasste Gespräche, die zu Leads werden könnten, und eine Messungslücke, die dich im Unklaren lässt, ob soziale Aktivitäten tatsächlich das Geschäft vorantreiben.
Dieses Playbook behebt das mit praktischen, leicht umsetzbaren Taktiken: ein Schritt-für-Schritt-Prozess, um dein ideales soziales Publikum zu finden und zu segmentieren, kanal-spezifische Personavorlagen, Plug-and-Play-DM- und Kommentar-Automatisierungstrichter mit menschenorientierten Skripten, Moderations-Workflows und ein KPI-Dashboard, das Gespräche mit messbaren Ergebnissen verknüpft. Lies weiter, um zu erfahren, wie du sichere, skalierbare Automatisierung und klare Messungen implementierst, damit deine sozialen Kanäle kontinuierlich Engagement und vorhersehbare Leads generieren.
Was 'Zielgruppe' bedeutet und warum es für soziale Medien wichtig ist
Eine Zielgruppe in sozialen Medien ist die spezielle Gruppe von Menschen, die du in Gespräche einbinden möchtest, und unterscheidet sich von deiner gesamten Followerzahl. Denke in drei überlappenden Kategorien: Follower, ideale Kunden und Konversationszielgruppen. Follower sind alle, die sich entschieden haben, deine Inhalte zu sehen. Ideale Kunden sind die Teilmenge mit Kaufabsicht oder Bedürfnissen, die dein Produkt löst. Konversationszielgruppen sind Personen, die wahrscheinlich engagieren, Fragen stellen, kommentieren oder DMs senden, die vielleicht noch keine Kunden sind.
Präzises Targeting verändert, was du veröffentlichst, wann du es veröffentlichst, den Ton, den du verwendest, und die Ergebnisse, die du auf sozialen Plattformen erwarten kannst. Wenn du Wochenend-Shopper in einem lokalen Markt ansprichst, werden abendliche Beiträge mit freundlichem, serviceorientiertem Text und einem klaren Call-to-Action mehr Laufkundschaft und Nachrichten generieren. Wenn du B2B-Käufer ansprichst, werden Posts an Wochentagen mit Fallstudien, Daten und einem professionellen Ton qualitativ hochwertigere Anfragen hervorbringen. Präzises Targeting verhindert kreative Verschwendung und reduziert Lärm in deiner Community.
Geschäftsergebnisse, die an gutes Targeting geknüpft sind, umfassen Engagement, Lead-Volumen, Anzeigen-Effizienz und Kundenbindung. Hier sind die wichtigsten Effekte und wie man sie misst.
Höheres Engagement: maßgeschneiderte Inhalte wecken Kommentare, Shares und Saves, was die organische Reichweite verbessert.
Größeres Lead-Volumen: relevante Botschaften erzeugen mehr qualifizierte DMs, Kontaktformular-Klicks und Anfragekommentare.
Verbesserte Anzeigen-Effizienz: Anzeigen, die auf gut definierten Zielgruppensignalen basieren, senken die Kosten pro Akquisition und verbessern die Konversionsraten.
Stärkere Kundenbindung: Gespräche und zielgerichtete Antworten schaffen Loyalität und wiederholte Einkäufe.
Praktischer Tipp: Erstelle ein ideales Kundenprofil, liste drei Auslöser auf, die ein Gespräch starten sollten (z.B. eine Preisfrage, eine Produktanfrage oder eine Lieferanfrage), und erstelle Antwortvorlagen oder Moderationsregeln, um diese Leads zu erfassen. Plattformen wie Blabla helfen, indem sie intelligente Antworten auf DMs und Kommentare automatisieren, Moderationsregeln durchsetzen, um deine Marke zu schützen, und qualifizierte Gespräche in Verkaufsabläufe leiten, damit Targeting in messbaren Umsatz umgewandelt wird. Diese Kombination macht Zielgruppendefinitionen umsetzbar, nicht nur beschreibend.
Fange klein an: teste ein Zielgruppensegment für vier Wochen, messe Engagement- und Konversionsraten, und optimiere dann die Nachrichten und Automatisierungsregeln basierend auf den Ergebnissen.
Schritt-für-Schritt: Wie du deine Zielgruppe auf sozialen Plattformen identifizierst
Jetzt, da wir wissen, was Zielgruppe bedeutet und warum sie wichtig ist, gehen wir einen praktischen, wiederholbaren Prozess durch, um herauszufinden, wen du erreichen solltest und wie du diese Leute in engagierte Gespräche verwandelst.
1. Prüfe deine aktuelle Zielgruppe und Leistung
Starte mit Daten, die du bereits besitzt. Ziehe grundlegende Metriken und lege dann qualitative Signale an:
Follower und Demografie: Altersgruppen, Standorte, Bio-Schlüsselwörter. Selbst grobe Muster zeigen dir, welche Segmente dich bereits finden.
Top-Posts und Formate: welche kreative Gestaltung, Bildunterschriftsstil und Call-to-Action die meisten Kommentare, Saves und Shares erzeugten.
Engagierte Nutzer: liste die Konten auf, die am häufigsten kommentieren und DMs senden – das ist deine konversationsaktive Zielgruppe.
Kommentarmuster: häufige Fragen, Einwände und Wörter, die Nutzer verwenden, um dein Produkt oder Problem zu beschreiben.
Praktischer Tipp: Exportiere Kommentar- und DM-Daten der letzten 90 Tage und markiere wiederkehrende Themen. Blabla hilft hier, indem es Nachrichten automatisch aggregiert und häufige Phrasen durch KI-gesteuerte Zusammenfassungen hervorhebt, sodass du Startsignale schneller findest, ohne manuell zu scrollen.
2. Nutze Wettbewerbs- und Branchenanalysen, um Lücken und Chancen aufzudecken
Analysiere 3–5 Wettbewerber oder angrenzende Marken, um unbediente Zielgruppen und Tonalitätsunterschiede zu entdecken. Achte auf:
Welcher Beitragstyp ein hohes Antwortenvolumen, aber wenig Weiterverfolgung erhält (eine verpasste Konvertierungschance).
Unterzielte Demografien: Ein Wettbewerber dominiert z.B. städtische 25–34-Jährige, nicht aber Vorstadteltern.
Sprachlücken: verwenden Wettbewerber Fachjargon, während Zielgruppen einfache Sprache bevorzugen?
Beispiel: Wenn Wettbewerber A viele DM-Fragen zu Preisen erhält und Wettbewerber B für schnelle, freundliche Antworten gelobt wird, könntest du eine konversationelle Preis-FAQ-Strategie testen, die auf preissensible Shopper abzielt.
3. Führe Social Listening und qualitative Forschung durch
Wechsle von oberflächlichen Metriken zu echter Kundenansprache und Bedürfnissen. Kombiniere automatisiertes Listening mit menschlicher Forschung:
Richte Keyword- und Hashtag-Monitoring ein, um Erwähnungen, Stimmung und aktuelle Fragen zu erfassen.
Verwende kurze Umfragen in Stories oder Link-in-Bio, um Intent-Signale zu sammeln (z.B. „Was ist deine größte Herausforderung?“).
Überprüfe DMs und ausführliche Kommentare auf Schmerzpunkte, Lob und Kaufauslöser.
Praktischer Tipp: Leite eingehende Kommentare und DMs in ein einziges Postfach. Blabla’s Moderations- und KI-Antwortfähigkeiten ermöglichen es dir, Nachrichten automatisch zu taggen (Fragen, Leads, Beschwerden) und die von Kunden verwendeten Formulierungen zu extrahieren, die du in Texten und Targeting wiederverwenden kannst.
4. Hypothesen mit kleinen Tests validieren und iterieren
Verwandle Erkenntnisse in Mini-Experimente: A/B-Test von zwei Caption-Stilen, Durchführung einer Story-Umfrage zu einem Produktmerkmal oder Testen einer Low-Budget-Mikro-Anzeige an eine enge Zielgruppe. Messe Antwortquote, DM-Volumen, Kommentarstimmung und Konversionshandlungen.
Erstelle eine prägnante Hypothese: „Wenn wir Vorstadteltern mit Klartext-Preisen ansprechen, wird die DM-Nachfrage um 30% steigen.“
Führe den Test 7–14 Tage mit klaren Erfolgsmetriken durch.
Verwende Blabla, um sofort Antworten zu automatisieren oder heiße Leads in einen Verkaufsablauf zu leiten, wenn Menschen reagieren, damit Tests messbare Gesprächsergebnisse liefern.
Wiederhole diesen Kreislauf: auditieren, Wettbewerber analysieren, qualitativ zuhören und mit Tests validieren. Das Ergebnis ist ein dokumentiertes Zielgruppenprofil, das du in gezielte Gesprächsflüsse und messbare Lead-Generierung skalieren kannst.
Tools und Metriken, die demografische Daten, Interessen und Absichten der Zielgruppe offenlegen
Jetzt, da du Zielsegmente identifiziert hast, lass uns die spezifischen Tools und Metriken untersuchen, die zeigen, wer diese Personen sind, was ihnen wichtig ist und wann sie aktiv sind.
Plattform-eigene Analysen sind die schnellste Quelle für demografische und verhaltensbezogene Signale. Überprüfe diese Felder auf jedem Netzwerk:
Meta/Instagram Insights: Altersgruppen, Geschlechtertrennung, Top-Städte und -Länder, aktive Zeiten und Interessenkategorien, die aus Aktivitäten abgeleitet werden – verwende die Registerkarte „Zielgruppe“, um engagierte Nutzer mit Followern zu vergleichen.
X (ehemals Twitter) Analytics: Top-Standorte, Interessen, Gerätetypen, Tweet-Impressionen nach Stunde und Follower-Wachstum; nützlich zur Identifizierung von Spitzenzeiten für Gespräche.
LinkedIn Analytics: Jobtitel, Seniorität, Branchen, Unternehmensgröße, geografische Regionen und Content-Leistung nach professionellen Segmenten – ideal für B2B-Targeting.
TikTok Analytics: Zielgruppenterritorien, Geschlecht, Aktivitäten der Follower und Leistung von trendigen Sound-/Kategorien, um kulturell resonante Inhaltshinweise zu finden.
Praktischer Tipp: Exportiere monatliche Snapshots von jeder Plattform und vergleiche die berichteten „aktiven Zeiten“ mit deinem Posting-Plan – das Verschieben von Posts um eine optimale Stunde kann die Reichweite erhöhen, ohne Inhalte zu ändern.
Social-Listening und Publikumsforschungstools bieten Kontext über Plattformgrenzen hinweg. Beispiele und was sie offenlegen:
Brandwatch oder Talkwalker: thematische Reichweite, Stimmenanteil und Stimmungstrends über öffentliche Inhalte hinweg – hilft bei der Identifizierung aufkommender Themen und der Wettbewerbsposition.
andere Tools oder andere Tools Insights: Gesprächsvolumen, Top-Hashtags und Influencer-Erwähnungen – gut zur Überwachung auf Kampagnenebene.
Mention und BuzzSumo: Trendthemen, leistungsstärkste Inhaltsformate und Backlink-Signale – nützlich, um virale Formate und Interessenverschiebungen des Publikums zu entdecken.
Wichtige Entdeckungsmesswerte zur Verfolgung (und warum sie wichtig sind):
Impressionen & Reichweite: Publikumsbreite und Sichtbarkeit; die Reichweite mit flachem Engagement zu erhöhen, kann auf Relevanzprobleme hinweisen.
Engagement-Rate: Likes/Kommentare/Shares pro Impression – Kernsignal der Resonanz.
Zielgruppenwachstum: Follower-Trends und Akquisequellen; korreliere Spitzen mit Content oder bezahlten Aktivitäten.
Referral-Traffic & On-Site-Verhalten: welche sozialen Kanäle Besucher senden und wie sie vor Ort konvertieren.
Konversionssignale: Formularausfüllungen, Lead-Chats, Käufe, die sozialen Medien zugeschrieben werden – der ultimative Absichtsnachweis.
Die Kombination von Datenquellen schafft ein vollständigeres Zielgruppenbild: Mappe CRM-Segmente auf Social-IDs, verwende mit UTM-Tags versehene Links, um Posts mit Websessions zu verbinden, und ziehe Ad-Plattform-Berichte in ein einziges Dashboard. Automatisierung beschleunigt dies: Blabla kann Kommentar- und DM-Absichten erfassen, Nutzer taggen und Konversationsdaten in dein CRM oder Analyse-Pipeline pushen, spart Stunden manueller Arbeit, steigert die Antwortrate und schützt den Markenruf durch Filtern von Spam oder missbräuchlichem Inhalt. Praktische Maßnahme: Erstelle einen wöchentlichen Export, der Plattform-CSV-Dateien, CRM-Lead-Tags und Web-Analytics-Konversionen zusammenführt, um hochintensive Kohorten zu erkennen, die du durch Gespräche oder Anzeigen pflegen kannst.
Baue soziale spezifische Käuferpersönlichkeiten und verbinde sie mit DM-Anwendungsfällen
Jetzt, da Metriken gezeigt haben, wer dein Publikum ist, erstelle soziale-first Personas und verknüpfe jede mit DM- und Kommentarreisen, damit Gespräche konvertieren.
Welche Persönlichkeitselemente für soziale Medien am wichtigsten sind
Plattformpräferenzen: wo sie sich engagieren (Storys, Reels, LinkedIn, X, TikTok, Gruppen).
Typische Sprache: Kurz- vs. Langform, Emoji-Nutzung, Jargon und Suchphrasen.
Schmerzpunkte & Auslöser: was einen öffentlichen Kommentar gegenüber einer privaten DM hervorruft.
Kanalverhalten: DM-erste, kommentar-erste oder beides; Antwortzeiterwartungen.
Kaufintention: stöbern, vergleichen, kaufbereit oder wiederkehrender Kunde.
Eskala tionsauslöser: Rückerstattungsanfragen, legale Erwähnungen, intensive Sprache, die eine menschliche Übergabe erfordert.
Tonalität & Dringlichkeit: locker, professionell, detailliert; SLA-Erwartungen für Antworten.
Vorlagen: 4 priorisierte Persönlichkeiten, die mit Unternehmenszielen verbunden sind
Entdeckerin Emma (Bekanntheit) – Plattformen: TikTok/Instagram. Sprache: neugierig, emoji-freundlich. Verhalten: sieht Reels, selten DMs. Ziel: Follower und Reichweite erhöhen.
Nachforscher Rob (Erwägung) – Plattformen: LinkedIn/X. Sprache: detailorientiert. Verhalten: fragt öffentlich und per DM nach Spezifikationen. Ziel: informieren und pflegen.
Kaufbereite Rita (Kauf) – Plattformen: Instagram-DMs, Shop. Sprache: direkt, preisorientiert. Verhalten: DMs wegen Verfügbarkeit und Rabatten. Ziel: schnell konvertieren.
Loyaler Luke (Bindung) – Plattformen: private Gruppen, DMs. Sprache: markenvertraut. Verhalten: nach dem Einkauf Unterstützung und Feedback. Ziel: Wiederkauf und Upsell.
Wie man Personas mit DM- und Kommentarpfaden verknüpft
Tonalität: Spiegeln Sie die Sprache der Persona wider – locker für Emma, präzise für Rob, prägnant für Rita.
Primärer CTA: Bekanntheit = folgen/speichern, Erwägung = herunterladen/Spezifikationen, Kauf = Lagerbestand/Checkout prüfen, Bindung = einlösen/Feedback.
Wahrscheinliche Fragen: Listen sie die Top 3 pro Persona auf (z.B. Rita: „Auf Lager?“, „Rabattcode?“, „Versandzeit?“) und verfassen Sie Antworten im Voraus.
Eskala tion: Setzen sie Auslösebedingungen (Keywords, Stimmungsbewertungen, Rückerstattungen/legale Wörter), die sofort an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden.
Beispiele für einfache Persönlichkeitenkarten für Briefings und Automatisierungsskripte
Kartenformat: Name | Plattformen | Top 3 Phrasen | Schmerzpunkte | Antwortstil | Eskalationsregel.
Beispielkarte – Kaufbereite Rita: Instagram DM | Phrasen: „Auf Lager?“, „Rabattcode“, „schneller Versand“ | Schmerzpunkt: Checkout-Reibung | Antwortstil: 1–2 kurze Sätze + direkter CTA zum Warenkorb | Eskalation bei „Rückerstattung“ oder „nicht geliefert“.
Blabla hilft, indem es diese Persönlichkeitskarten in KI-Antwortprofile und Moderationsregeln umwandelt, sodass Antworten den richtigen Ton verwenden, die korrekten CTAs liefern und bei Bedarf menschliche Eskalation auslösen – ohne manuelle Skripterstellung.
Praktischer Tipp: Starte mit zwei Personas, teste DM-Skripte eine Woche lang, erfasse echte Transkripte und erweitere und verfeinere dann SLAs und Eskalationsschwellen.
Segmentiere deine Zielgruppen, um Relevanz, Engagement und Konversionen zu erhöhen
Jetzt, da du Personas mit DM-Anwendungsfällen verknüpft hast, ist es an der Zeit, diese Personas in umsetzbare Segmente zu unterteilen, sodass Nachrichten die richtigen Leute im richtigen Moment erreichen.
Segmentierung lässt die Ansprache persönlicher erscheinen und reduziert Lärm sowohl für dein Team als auch für den Kunden. Verwende diese fünf praktischen Segmenttypen und Beispiele, um zu starten:
Demografisch: Altersbereich, Geschlecht, Standort, Sprache – z.B. bewerbe ein Winterprodukt nur bei Nutzern in nördlichen Regionen.
Verhaltensbezogen: vorherige Einkäufe, Browsing, Inhalts-Interaktionen – z.B. identifiziere Personen, die den Warenkorb verlassen haben, für Wiederherstellungs-DMs.
Interessenbasiert: erklärte oder abgeleitete Interessen durch Folgen, gelikte Beiträge oder Suchbegriffe – z.B. ziele auf „nachhaltiges Leben“-Follower mit ökologisch fokussierten Angeboten.
Engagement-Level: häufige Engagierte, Lurker, einmalige Kommentatoren – z.B. belohne Top-Engagierte mit frühzeitigem Zugang zu Codes via DMs.
Trichterstadium: Bekanntheit, Erwägung, Kauf, Bindung – z.B. bewerbe Produkt-Demos bei Nutzern in der Erwägung und exklusive Rabatte bei denen im Kaufmoment.
Entscheide zwischen dynamisch und statisch Segmenten. Dynamische Segmente aktualisieren sich automatisch, wenn sich Bedingungen ändern; statische Segmente sind fixe Momentaufnahmen.
Wann dynamisch verwenden: Live-Events (Teilnehmer, die heute beitreten), häufige Engagierte (jeder, der innerhalb von 30 Tagen 3+ Mal kommentiert), Warenkorbabbrecher (fügt Artikel hinzu, aber kauft innerhalb von 24 Stunden nicht). Verwende dynamische Segmente für zeitkritische Automatisierung und Echtzeit-Moderation.
Wann statisch verwenden: kuratierte Listen für eine Saisonkampagne, VIP-Listen, die aus einem CRM exportiert wurden, oder eine einmalige Umfragegruppe. Statische Segmente sind nützlich für kontrollierte A/B-Tests und Kampagnen, die eine stabile Stichprobe erfordern.
Wende Segmente in drei Ausführungsbereichen an:
Individuelle Inhalte: Gestalte Titel, kreative Inhalte und CTAs, die den Bedürfnissen des Segments entsprechen – kurze FAQs für User im frühen Stadium, Produktspezifikationen für Zielgruppen im Erwägungsstadium.
Zielgerichtete Anzeigen: Füttere Segmentdefinitionen in Anzeigenzielgruppen, damit bezahlte kreative Inhalte die organische Nachrichtenübermittlung widerspiegeln und Streuverluste reduziert werden.
Maßgeschneiderte DM/Kommentar-Workflows: Leite dynamische Segmente in automatisierte Gesprächsflüsse ein. Zum Beispiel erhalten Warenkorbabbrecher eine zweiteilige DM-Sequenz: Erinnerung, dann ein zeitlich begrenzter Rabatt. Blabla hilft, indem es diese Antworten automatisiert, Reaktionen moderiert und bei Bedarf an menschliche Agenten eskaliert.
Teste rigoros: Führe A/B-Tests zu Nachrichtenvarianten durch, verwende sequenzielle Nachrichtenübermittlung, um den Anstieg über Schritte hinweg zu messen, und verfolge den Auftrieb mit Konversions- und Engagement-Deltas. Praktischer Tipp: Behalte Tests auf eine Variable beschränkt, führe sie über einen vollständigen Geschäftszyklus durch und vergleiche das Segment mit der Kontrollbasislinie, um die Wirkung zu quantifizieren.
Verwende DM- und Kommentar-Automatisierung, ohne die Personalisierung zu verlieren (Workflows & Moderation)
Jetzt, da wir Zielgruppen segmentiert haben, lass uns DM- und Kommentar-Automation entwerfen, die menschlich wirkt, während sie Routing, Eskalation und Moderationsregeln durchsetzt.
Entwerfe Automatisierungen, die menschlich wirken, indem du variable Personalisierung, Schnellantworten und bedingte Flows kombinierst. Verwende Variablen, um Vornamen, Produktnamen oder Details der letzten Interaktion einzusetzen, damit Antworten zum Kontext passen: z.B. „Hi {{first_name}}, danke, dass du unsere neuen Laufschuhe angesehen hast – suchst du nach Größen- oder Passformberatung?“ Füge kurze Schnellantwort-Buttons für häufige Absichten hinzu („Größentabelle“, „Farben“, „Bestellstatus“), um Reibung zu reduzieren, während der Ton konversationell bleibt. Bedingte Flows sollten sich basierend auf Antworten oder Profildaten verzweigen: Wenn ein Nutzer „Bestellstatus“ antwortet, leite zu einem Bestellstatus-Mikroflow; wenn er eine Beschwerde angibt, eskaliere zu einer Support-Warteschlange. Praktischer Tipp: Halte die Anfangsnachricht unter zwei Sätzen und biete klare nächste Schritte – Nutzer empfinden Kürze auf sozialen Plattformen als menschlicher.
Routing- und Eskalationsregeln verwandeln Automation in einen zuverlässigen Teamkollegen statt eines Gatekeepers. Definiere klare Auslöser für ein menschliches Engagement, z.B.:
Hochintente Signale: Phrasen wie „Ich möchte kaufen“, Warenkorb-Links oder Promo-Codes abgestimmt auf Kaufabsicht.
Komplexe Anfragen: Probleme mit mehreren Themen, Rücksendungen oder technische Probleme, die über skriptbasierte Antworten hinausgehen.
Stimmungsschwellen: wiederholte negative Stimmung oder Profanitätserkennung.
Für jeden Auslöser, setze Routing-Aktionen: markiere das Gespräch, weise Priorität zu und benachrichtige das entsprechende Team (Vertrieb, Support, Moderation). Etabliere SLA-Zeiträume: z.B. erste menschliche Antwort innerhalb von 1 Stunde für Hochintensität, 4 Stunden für komplexen Support. Verwende Eskalationsleitern, wenn SLAs nicht eingehalten werden: Ping einen Vorgesetzten nach 30 Minuten und eröffne einen Chat für sofortige Aufmerksamkeit nach 60 Minuten.
Moderations-Workflows schützen die Markensicherheit, ohne Gespräche zu schließen. Kombiniere Auto-Moderation, manuelle Review-Warteschlangen und transparente Antwort-SLAs. Auto-Moderation kann Spam filtern, bekannte Missbrauchsmuster blockieren und Kommentare mit Hassreden ausblenden, während grenzwertige Fälle zur menschlichen Überprüfung markiert werden. Erstelle eine manuelle Review-Warteschlange mit klaren Prioritäten: Drohungen und Rechtsrisiken ganz oben, gefolgt von Kundenerhöhungen und Fehlinformationen.
Praktische Moderationsregeln, die implementiert werden sollen:
Auto-Verstecke Kommentare, die auf der schwarzen Liste stehende Wörter enthalten, aber benachrichtige den Autor mit einer privaten DM, die Richtlinien und Einspruchsschritte erklärt.
Markiere einflussreiche Nutzer (hohe Follower-Anzahl oder verifiziert) zur menschlichen Überprüfung, anstatt sie automatisch zu verstecken.
Halte eine sichtbare SLA: „Wir streben an, auf DMs innerhalb von X Stunden zu antworten“, um Erwartungen zu setzen und Wiederholungsnachrichten zu reduzieren.
Vorlagen und Beispiele machen die Bereitstellung schnell. Drei kompakte Vorlagen zum Anpassen:
DM-Begrüßungsflow: „Hi {{first_name}}! Danke fürs Folgen – freuen Sie sich auf Neuankömmlinge, Größenunterstützung oder Angebote?“ Buttons: Neue Ankünfte / Größen / Angebote. Leite ausgewählte Absichten auf kuratierte Inhalte oder Verkaufs-Warteschlangen um.
Lead-Capture-Bot: Frage 3 qualifizierende Fragen (Bedarf, Zeitrahmen, Budget). Wenn der Lead die Schwelle erreicht, als
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