01 / VERSTEHEN
Kundensignale auswerten
Mit AI aus Feedback, Daten und Marktsignalen bessere Customer Insights gewinnen.
Hochschulzertifikatslehrgang · Online
Chief Customer
& AI Manager
Verstehen Sie Ihre Kunden besser und übersetzen Sie Customer Insights mit AI in konkrete Maßnahmen. Entwickeln Sie Ihren eigenen Customer-AI-Use-Case mit messbarem Nutzen.
- Customer Insights mit AI schneller gewinnen
- Digital Customer Twins entwickeln und validieren
- Kundenerkenntnisse in wirksame Maßnahmen übersetzen
ZertifiziererPartner
Über den Lehrgang
Dieser Zertifikatslehrgang verbindet Customer Centricity, Digital Customer Twins, Customer-in-the-Loop und Generative AI zu einem praxisnahen Management-Ansatz für moderne Kundenorientierung im Unternehmen.
Die Teilnehmenden lernen, Kundenerkenntnisse schneller zu gewinnen, besser zu bewerten und in konkrete Maßnahmen, AI Use Cases und messbaren Customer Impact zu übersetzen.
Der Lehrgang richtet sich an Führungskräfte, Managerinnen und Manager sowie Entscheiderinnen und Entscheider, die Kundinnen und Kunden besser verstehen, AI sinnvoll einsetzen und aus Insights konkrete Verbesserungen für Marketing, Sales, Service, Produktentwicklung, Innovation und Management ableiten wollen.
Die Teilnehmenden arbeiten im Lehrgang an einem eigenen relevanten Customer-AI-Use-Case und entwickeln daraus einen konkreten Umsetzungsansatz für ihr Unternehmen.
Was Sie danach können
Vom Kundenverständnis zum Customer Impact02 / VALIDIEREN
Digital Customer Twins gestalten
Kundenmodelle entwickeln und Hypothesen mit echten Kundensignalen prüfen.
03 / HANDELN
Insights in Maßnahmen übersetzen
Use Cases nach Kundennutzen, Machbarkeit und Business Impact priorisieren.
04 / TRANSFER
Eigenen Use Case umsetzen
Ownership, Erfolgskriterien und einen Transferplan für das Unternehmen entwickeln.
Alle Lernziele im Detail
Praxisnahes Verständnis dafür, wie moderne Kundenzentrierung mit AI im Unternehmen umgesetzt wird
Klarere Orientierung, wie aus Kundendaten, Feedback, Verhalten und Marktsignalen bessere Customer Insights entstehen
Ein fundiertes Verständnis für Digital Customer Twins als nächste Evolutionsstufe klassischer Personas
Methoden, um Hypothesen, Maßnahmen und Entscheidungen mit Customer-in-the-Loop zu validieren
Konkrete Ansätze, um aus Insights wirksame Actions, Use Cases und Business Impact abzuleiten
Strukturierte Werkzeuge für kundenzentrierte Prozesse, Rollen, Verantwortlichkeiten und Erfolgsmessung
Einen eigenen Customer-AI-Use-Case mit klarem Nutzen, Ownership und Transferplan für das eigene Unternehmen
Ergebnis für Teilnehmende
Ergebnis für Teilnehmende
Nach Abschluss des Lehrgangs verfügen Teilnehmende über ein klares Verständnis, wie sie Customer Centricity mit AI und Digital Customer Twins im Unternehmen praktisch einsetzen.
Sie können Customer Insights schneller gewinnen, besser bewerten und in konkrete Maßnahmen übersetzen. Sie sind befähigt, kundenzentriert zu denken und zu handeln, geeignete Use Cases mit klarem Mehrwert aufzubauen und als Owner dieser Initiativen Verantwortung im Unternehmen zu übernehmen.
Mit erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende das Zertifikat:
Certified Customer AI & Digital Twin Manager
Dieser Titel dokumentiert die Fähigkeit, moderne Kundenzentrierung, AI-gestützte Customer Insights, Digital Customer Twins und Customer-in-the-Loop-Methoden im Unternehmen anzuwenden.
Teilnehmende können damit gegenüber Vorgesetzten, Teams und Stakeholdern sichtbar machen, dass sie in der Lage sind, Kundenerkenntnisse in konkrete Maßnahmen und messbaren Unternehmenswert zu übersetzen.
Ergebnis für Unternehmen
Ergebnis für Unternehmen
Unternehmen profitieren von Führungskräften und Mitarbeitenden, die Kundenbedürfnisse besser verstehen, AI nicht isoliert betrachten und aus Insights konkrete Ergebnisse ableiten können.
Der Lehrgang unterstützt Unternehmen dabei,
kundenzentrierte Entscheidungen schneller zu treffen,
Customer Insights systematischer zu nutzen,
relevante AI-Use-Cases zu identifizieren,
Kundenfeedback stärker in Prozesse einzubinden,
Teams auf Customer Impact auszurichten,
Innovation, Marketing, Sales, Service und Produktentwicklung wirksamer zu verbinden.
Ihr Durchgang im Frühjahr 2027
Zehn Module · Workshop · AbschlusspräsentationFrühjahrssemester 2027
03.02. bis 10.05.2027
Online · mittwochs 17:00 bis 18:30 Uhr
Workshop am 06.05. · Abschluss am 10.05.
2.900 €pro Person, zzgl. gesetzlicher MwSt.
Jetzt buchen
Pro-Mitglieder: Rabattcode VENTUREAI10
Alle Unterrichtstermine ansehen
03.02.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Kick-off
10.02.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 1
17.02.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 2
24.02.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 3
03.03.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 4
10.03.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 5
17.03.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 6
07.04.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 7
14.04.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 8
21.04.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 9
28.04.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Modul 10
06.05.2027, 09.00 – 17.00 Uhr – Workshop
10.05.2027, 17.00 – 18.30 Uhr – Abschlusspräsentation
Preise pro Person, zzgl. 19 % Umsatzsteuer. Regulär: 3.451,00 € brutto. Pro-Preis: 3.105,90 € brutto. Ausschließlich für Unternehmen und beruflich Selbstständige.
Der Pro-Preis setzt eine aktive Pro-Mitgliedschaft im Bundesverband für KI-Transformation e.V. voraus. Mit der Verwendung des Rabattcodes VENTUREAI10 bestätigen Sie diese im Checkout. Wir prüfen die Berechtigung nach der Buchung. Besteht sie nicht, berechnen wir die Differenz zum regulären Lehrgangspreis nach.
Anbieter und Vertragspartner: VentureX Team GbR. Es gelten die Kursbedingungen und Datenschutzhinweise der GbR.
Das Programm
Zehn Module in fünf ThemenblöckenCustomer Centricity, AI & Customer Impact
Modul 1: Kundenzentrierung im AI-Zeitalter
- Warum klassische Kundenzentrierung oft nicht ausreicht
- Neue Kundenerwartungen, neue Touchpoints und neue Entscheidungslogiken
- Von Customer Experience zu Customer Impact
- Die Rolle von AI in Marketing, Sales, Service, Produkt und Innovation
- Was Managerinnen und Manager heute über Customer AI wissen müssen
Modul 2: Customer in the Loop
- Bedeutung und Prinzip von Customer-in-the-Loop
- Wie Hypothesen, Entscheidungen und Maßnahmen kundenvalidiert werden
- Unterschied zwischen Inside-out- und Outside-in-Denken
- Wie Kundensignale in Managemententscheidungen integriert werden
- Customer Impact als Steuerungsgröße
Personas von morgen & Digital Customer Twins
Modul 3: Von Personas zu Digital Customer Twins
Grenzen klassischer Personas
Aufbau dynamischer Kundenprofile
Kundenbedürfnisse, Jobs-to-be-Done, Entscheidungsbarrieren und Verhaltensmuster
Wie Digital Customer Twins als Denk-, Test- und Simulationsmodell genutzt werden
Welche Daten, Signale und Hypothesen dafür relevant sind
Modul 4: Digital Customer Twin Design Lab
Entwicklung eines eigenen Digital-Customer-Twin-Konzepts
Definition relevanter Kundensegmente und Nutzungskontexte
Aufbau von Prompt- und Analyse-Frameworks
Simulation von Kundenreaktionen, Einwänden und Bedürfnissen
Validierung mit echten Kundensignalen
AI-gestützte Customer Insights
Modul 5: Schneller und besser zu Customer Insights mit AI
- Welche Customer-Daten im Unternehmen bereits vorhanden sind
- AI-gestützte Auswertung von Interviews, Feedback, Reviews, CRM- und Service-Daten
- Research mit Generative AI
- Erkennen von Mustern, Pain Points, Chancen und Segmenten
- Qualitätssicherung, Bias, Datenschutz und Grenzen von AI-Insights
Modul 6: Vom Insight zur Entscheidung
- Bewertung und Priorisierung von Customer Insights
- Welche Insights wirklich handlungsrelevant sind
- Ableitung von Hypothesen, Maßnahmen und Experimenten
- Customer Journey, Value Proposition und Use-Case-Priorisierung
- Verbindung von Customer Insights mit Business-Zielen
Actions, Use Cases und messbarer Kundenerfolg
Modul 7: Customer AI Use Cases entwickeln
Use Cases für Marketing, Sales, Service, Produktentwicklung und Innovation
Bewertung nach Kundennutzen, Machbarkeit und Business Impact
Aufbau eines Customer-AI-Use-Case-Canvas
Definition von Ownern, Prozessen und Erfolgskriterien
Von der Idee zum umsetzbaren Pilotprojekt
Modul 8: Aus Insights erfolgreiche Actions ableiten
Übersetzung von Erkenntnissen in konkrete Maßnahmen
Experimentdesign und Testlogik
Customer-in-the-Loop Feedbackschleifen
Messung von Wirkung und Kundenerfolg
Skalierung erfolgreicher Maßnahmen im Unternehmen
Rolle, Prozesse und Transfer ins Unternehmen
Modul 9: Owner kundenzentrierter AI-Prozesse werden
- Welche Rolle ein Customer AI & Digital Twin Manager im Unternehmen übernimmt
- Aufbau geeigneter Prozesse und Governance
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data, IT, Legal und Management
- Stakeholder überzeugen und Customer Impact sichtbar machen
- Kommunikation des persönlichen und unternehmerischen Mehrwerts
Modul 10: Praxisworkshop und Abschluss
- Präsentation des eigenen Customer-AI-Use-Cases
- Feedback durch Dozierende und Peers
- Prüfung von Kundennutzen, Umsetzbarkeit und Business Impact
- Transferplan für die nächsten 90 Tage
- Abschluss mit Zertifikat
Aufbau und Lernkonzept
Aufbau des Lehrgangs
Der Lehrgang verbindet zehn Module mit einem Kick-off, einem Workshop und einer Abschlusspräsentation. Sie arbeiten an einem eigenen Customer-AI-Use-Case. Der Umfang beträgt 40 Lerneinheiten à 45 Minuten einschließlich 10 Lerneinheiten Selbststudium.
Worum es geht
Kunden verändern sich schneller, als klassische Marktforschung, statische Personas und isolierte Datenanalysen abbilden können. Unternehmen brauchen heute ein neues Verständnis dafür, was Kundinnen und Kunden wirklich bewegt, welche Bedürfnisse morgen entstehen und wie daraus bessere Produkte, Services, Kommunikation und Geschäftsentscheidungen werden.
Unser Ziel ist es, Ihnen ein fundiertes Verständnis dafür zu vermitteln, wie Sie Customer Centricity, AI-gestützte Customer Insights, Digital Customer Twins und Customer-in-the-Loop im Unternehmen praktisch einsetzen.
Sie lernen, wie Sie relevante Kundensignale erkennen, auswerten, priorisieren und in konkrete Maßnahmen übersetzen. Im Mittelpunkt steht nicht Technologie um der Technologie willen, sondern eine zentrale Managementfrage:
Wie treffen wir bessere Entscheidungen, weil wir Kundinnen und Kunden wirklich verstehen, mit neuen AI-Optionen ins Zentrum unseres Handelns stellen und konsequent in Hypothesen, Maßnahmen und Ergebnisse einbeziehen?
Lehrmethoden
Als Teilnehmer:in dieses Lehrgangs erhalten Sie einen strukturierten, praxisnahen Zugang zu zentralen Fragen moderner Kundenzentrierung im AI-Zeitalter: von Customer Insights und Digital Customer Twins über Generative AI und Customer-in-the-Loop bis hin zu Use Cases, Prozessen, Governance und messbarem Kundenerfolg.
Sie arbeiten an realen Fragestellungen aus Ihrem Unternehmen, reflektieren bestehende Kundenannahmen und entwickeln konkrete Ansätze, um Kundenverständnis, Entscheidungsqualität und Umsetzungsgeschwindigkeit zu verbessern.
Was diesen Lehrgang besonders macht
Moderne Kundenzentrierung scheitert selten daran, dass Unternehmen zu wenig über Kunden sprechen. Sie scheitert daran, dass Kundenerkenntnisse zu langsam entstehen, zu wenig handlungsleitend sind oder nicht konsequent in Entscheidungen, Prozesse und Verantwortlichkeiten übersetzt werden.
Genau hier setzt dieser Lehrgang an: Er verbindet Customer Centricity mit AI, Digital Customer Twins und Customer-in-the-Loop. Teilnehmende lernen, Kunden besser zu verstehen, Annahmen belastbarer zu prüfen und daraus konkrete Maßnahmen mit messbarem Nutzen abzuleiten.
Neben dem Verständnis zentraler Methoden erwerben die Teilnehmenden ein realistisches Bild davon, wie Customer-AI-Initiativen in Unternehmen umgesetzt werden: mit geeigneten Daten, klaren Rollen, belastbaren Use Cases, Governance, Datenschutzbewusstsein und einem konsequenten Blick auf Customer Impact.
Zugleich bietet der Lehrgang einen praxisnahen Zugang zu Generativer AI, Digital Customer Twins, AI-gestützten Analysen und der Entwicklung konkreter Customer-AI-Use-Cases. So entsteht ein Programm, das Kundenverständnis, Technologie, Umsetzung und unternehmerischen Mehrwert miteinander verbindet.
- Vom Kundenverständnis zum Kundenerfolg: Der Lehrgang bleibt nicht bei Analyse, Personas oder Tools stehen. Er zeigt, wie aus Kundenerkenntnissen konkrete Entscheidungen, Experimente, Maßnahmen und Ergebnisse werden.
- Digital Customer Twins als nächste Evolutionsstufe von Personas: Teilnehmende lernen, wie statische Persona-Profile zu dynamischen, daten- und hypothesenbasierten Digital Customer Twins weiterentwickelt werden können.
- Customer-in-the-Loop als Managementprinzip: Hypothesen, Maßnahmen und Ergebnisse werden konsequent mit Kundensignalen verbunden und validiert.
- AI als Beschleuniger für Customer Insights: Generative AI, Datenanalyse, Kundenfeedback, Interviews, CRM-Daten, Supportdaten, Research und Marktinformationen werden zu einem schnelleren Insight-Prozess verbunden.
- Eigener Use Case mit klarer Ownership: Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer arbeitet an einem eigenen relevanten Use Case und entwickelt daraus einen konkreten Umsetzungsansatz.
- Messbarer Customer Impact: Der Lehrgang unterstützt dabei, Wirkung sichtbar zu machen und Kundenerfolg gegenüber Management, Fachbereichen und Stakeholdern zu kommunizieren.
- Hoher Transferbezug: Ziel ist nicht nur Wissensaufbau, sondern die reflektierte Anwendung im jeweiligen Unternehmenskontext.
Ihre Dozierenden
Frank RauchfußDozent
Oliver GerstheimerDozent
Jörn DickhautDozent
Häufige Fragen
Welches Zertifikat erhalte ich?
Mit erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende das Zertifikat „Certified Customer AI & Digital Twin Manager“. Dieser Titel dokumentiert die Fähigkeit, moderne Kundenzentrierung, AI-gestützte Customer Insights, Digital Customer Twins und Customer-in-the-Loop-Methoden im Unternehmen anzuwenden.
Brauche ich AI-Vorkenntnisse?
Keine spezifischen AI-Vorkenntnisse erforderlich. Sie arbeiten an einer realen Fragestellung aus Ihrem Unternehmen.
Wie melde ich mich an?
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Informationen zum Lehrgang
Die GbR informiert Sie über die weitere Organisation und den Zugang zur Lernplattform. Wenn Rechnungskunde und teilnehmende Person voneinander abweichen, teilen Sie uns deren Namen und geschäftliche E-Mail-Adresse unter team@bundesverband.ai mit.
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