Cases & Playbooks

Ausgewählte Systeme, Evidenz und Playbooks

Ein praktischer Blick auf Growth Loops und Agent Workflows, die Fabrick Media entwickelt, mit Kontext, Constraints und wiederverwendbaren Learnings.

Ausgewählte Erfahrung umfassttrivagoCoIQinneOviva

Growth Loop

Research

Angles

Briefs

Creatives

Landing Pages

Testing

Agent Workflow

Input

AI Agents

Human Approval

Execution

Reporting

Ausgewählte Cases

Marketing Operations

Marketing Workflow Operating System

Kontext: Marketingteam mit wiederkehrendem Reporting, Content-Vorbereitung und Kampagnenkoordination.
Ausgangslage: Kontext lag verteilt in Dokumenten, Dashboards und Nachrichten und verlangsamte wöchentliche Entscheidungen.
System: Agent-unterstützter Reporting- und Content-Prep-Workflow mit QA und menschlichem Approval.
Umsetzung: Intake-Template, Prompt Library, Review Checklist, Dashboard Readout und Operating Cadence.
Ergebnis: Weniger manuelle Zusammenstellung und ein klarerer wöchentlicher Entscheidungsrhythmus.
Learning: Der Workflow funktionierte am besten, wenn Approval Ownership explizit war.
Grenzen: Nicht als vollständig autonomes Publishing-System konzipiert.
Zeitraum / Quelle: Pilot Pattern; kundenspezifische Details anonymisiert.

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D2C Growth

UGC Growth Loop für D2C

Kontext: D2C-Team mit Bedarf an mehr nutzbaren Creative Inputs für Paid-Social-Testing.
Ausgangslage: Creator-Zufluss, Briefings und Performance-Feedback waren nicht verbunden.
System: Creator Pipeline, strukturierte Briefings, Variantenproduktion und Learning Repository.
Umsetzung: Creator Board, Briefing Templates, Naming Rules, Readout Template und wöchentliche Kadenz.
Ergebnis: Mehr nutzbare Creative-Varianten und klarere Leitplanken für den nächsten Produktionszyklus.
Learning: UGC verbessert sich schneller, wenn Creator klare Beispiele und Constraints erhalten.
Grenzen: Performance hängt von Offer, Media Buying und Marktbedingungen ab.
Zeitraum / Quelle: Repräsentatives Growth-System-Pattern; Details anonymisiert.

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Data & Intelligence

Agent-Based Reporting Workflow

Kontext: Team erstellt wiederkehrende Reports aus mehreren Daten- und Wissensquellen.
Ausgangslage: Manuelle Sammlung und Interpretation verzögerten Entscheidungen.
System: Agents sammeln Inputs, entwerfen Zusammenfassungen, markieren Anomalien und routen Output zur Prüfung.
Umsetzung: Source List, Data Checks, Anomaly Prompts, Summary Format und Human Approval Gate.
Ergebnis: Schnellere Report-Erstellung und konsistenterer Entscheidungskontext.
Learning: QA Prompts brauchen klare Schwellenwerte und benannte Review Owner.
Grenzen: Menschliche Prüfung bleibt für Interpretation und finale Empfehlungen erforderlich.
Zeitraum / Quelle: Agent Workflow Pattern; Details anonymisiert.

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Playbooks

Angle Machine

Ziel: Stärkere Messages priorisieren
Inputs: Research, Reviews, Ads-Daten
Schritte: Signale minen, Angles clustern, Hypothesen bewerten, Tests briefen
Rhythmus: wöchentlich
KPI: Testgeschwindigkeit und Winner Rate
Output: priorisierter Angle Backlog
Owner: Growth Lead

Landing Page Testing

Ziel: Conversion-Learning verbessern
Inputs: Traffic-Daten, Offers, Page Analytics
Schritte: Friction mappen, Varianten entwerfen, Tests launchen, Readouts dokumentieren
Rhythmus: zweiwöchentlich
KPI: Conversion-Signal und Learning-Qualität
Output: Page Variant Roadmap
Owner: Growth/Product

Creator Pipeline

Ziel: Nutzbaren UGC Supply erhöhen
Inputs: Creator-Liste, Briefings, Beispiele
Schritte: sourcen, briefen, produzieren, taggen, wiederverwenden
Rhythmus: wöchentlich
KPI: nutzbare Varianten pro Zyklus
Output: Creator Production Board
Owner: Creative Lead

Agent Workflow Blueprint

Ziel: Kontrollierten Workflow designen
Inputs: Process Map, Tools, Risiken
Schritte: Zustände mappen, Agents zuweisen, QA ergänzen, Approvals definieren
Rhythmus: projektbasiert
KPI: Cycle Time und Error Visibility
Output: Workflow Spec
Owner: Ops Lead

Content Repurposing

Ziel: Ein Source Asset in kanalbezogene Outputs übersetzen
Inputs: Source Content, Zielgruppe, Kanäle
Schritte: Themen extrahieren, Formate adaptieren, QA, Approval
Rhythmus: pro Asset
KPI: freigegebene Varianten pro Asset
Output: freigegebenes Asset Set
Owner: Content Lead

AI Research System

Ziel: Markt- und Kundenresearch beschleunigen
Inputs: Quellen, Fragen, Constraints
Schritte: sammeln, vergleichen, zitieren, zusammenfassen
Rhythmus: pro Research Sprint
KPI: Evidenzqualität und Zeitersparnis
Output: Research Brief und Evidence Log
Owner: Strategy Lead

Wie Cases zu Systemen werden

Workflow-Baseline messen, System mappen, Pilot instrumentieren, Ergebnis messen und Operating Rhythm übergeben.

Baseline

Document the current workflow, inputs, owners and constraints.

Map

Translate the workflow into a repeatable system with clear handoffs.

Instrument

Add tracking, QA checks, readouts and approval points.

Measure

Review the pilot against the practical success metric.

Handover

Document the operating rhythm and next iteration.

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