Marketing Engineering in der Praxis: Von der Idee zum funktionsfähigen MVP in 10 Tagen

Aktualisiert Mark Mut

Marketing Engineering ist die Schnittstelle zwischen Strategie, Kreativität und Technologie. Es geht darum, Hypothesen schnell zu validieren, Prototypen zu bauen und datenbasierte Learnings zurück in die Kampagnen- und Markenarbeit zu spielen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie aus einer Idee in nur 10 Tagen ein funktionsfähiger MVP entsteht – inklusive Teamstruktur, Tool-Stack und Best Practices. 

Was ist Marketing Engineering? 

Marketing Engineering verbindet klassisches Kampagnenmanagement mit Prinzipien aus Softwareentwicklung. Das Ziel: Experimente schnell und sauber umsetzen – nicht mehr monatelang planen, sondern in Sprints lernen. 

Das bedeutet auch: weniger Bauchgefühl, mehr Evidenz. Jedes Feature, jede Kampagne beginnt mit einer Hypothese und endet mit einem messbaren Ergebnis. 

Die 10-Tage-Struktur: Vom Konzept zum MVP 

Tag 1 – Problem & Ziel definieren: Was soll validiert werden? Formuliere eine Hypothese und messbare KPIs. 

Tag 2 – Datenbasis prüfen: Welche Datenquellen sind verfügbar? CRM, Web Analytics, Kampagnen-Logs. 

Tag 3 – Architektur skizzieren: Welche Tools, APIs und Datenflüsse sind nötig, um schnell zu starten? 

Tag 4 – Prototyping: Low-Code oder No-Code Tools nutzen, um schnell erste Ergebnisse zu zeigen. 

Tag 5 – Review & QA: Technische und inhaltliche Prüfung – funktioniert alles wie geplant? 

Tag 6–7 – Live-Test: Kampagne oder Prozess live nehmen, erste Daten erfassen. 

Tag 8 – Analyse: KPIs mit der Hypothese abgleichen, Learnings ableiten. 

Tag 9 – Optimierung: Schwachstellen korrigieren, nächste Iteration vorbereiten. 

Tag 10 – Dokumentation & Rollout: Erkenntnisse sichern und MVP ggf. in den Regelbetrieb überführen. 

Das ideale Team-Setup 

Ein funktionierendes Marketing-Engineering-Team ist klein, interdisziplinär und entscheidungsfreudig. Meist reicht ein Kernteam aus 4–6 Personen: 

  • Product Owner (steuert Hypothese & Scope) 
  • Data Engineer (verknüpft Datenquellen & APIs) 
  • MarTech Engineer (baut & integriert Tools) 
  • Content Creator / UX Designer (erstellt MVP-Oberflächen) 
  • Analyst (evaluiert Performance & KPIs) 
  • QA / Reviewer (prüft Qualität & Compliance) 

Kommunikation erfolgt täglich im Stand-up, Entscheidungen werden datenbasiert getroffen. Wichtig: Kein Over-Engineering – Geschwindigkeit schlägt Perfektion. 

Tool Stack & Infrastruktur 

Die Auswahl der Tools entscheidet über die Geschwindigkeit. Ideal ist ein modularer Stack, der leicht kombinierbar ist: 

  • Collaboration: Notion, Miro, Figma, Slack 
  • Automation: Make, n8n, Zapier 
  • Data Layer: BigQuery, Airbyte, dbt 
  • MarTech: HubSpot, Pipedrive, Segment, Google Tag Manager 
  • QA & Monitoring: Datadog, Looker Studio, Amplitude 

Erfolgsmessung & Learnings 

Ein MVP ist kein finales Produkt, sondern ein Experiment mit klaren Zielen. Erfolg bedeutet, dass Learnings generiert werden – unabhängig davon, ob die Hypothese bestätigt wird oder nicht. 

Die wichtigsten Kennzahlen: Time-to-Market, Conversion Rate, Cost per Test, Reaktionsgeschwindigkeit und Reuse-Rate von Modulen. 

Fazit 

Marketing Engineering macht Unternehmen schneller, lernfähiger und datengetriebener. Der Schlüssel liegt in klaren Prozessen, offenen Tools und einer Kultur, die Experimente fördert. 10 Tage reichen oft, um zu zeigen, was funktioniert – und was nicht. 

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über den autor

MARK MUT  gehört zu der Generation, die nicht geboren sondern downgeloaded wurde. Als Marketing Engineer surft er mit Verve und Tatedrang unentwegt auf dem Innovationshighway. Mark hat gelernt zu provozieren und unbeqeume Wege zu gehen, um letztendlich verblüffende Ergebnisse bei der Automation von Marketing- und Salesprozessen zu erzielen.   

Kontaktdaten, CV und ein Foto des Autors zum Download unter www.markenmut.de/mmu

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