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Marketing-Kampagne

Planung und Durchführung von End-to-End-Marketingkampagnen. Deckt Zielgruppenforschung, Positionierung, Definition des Kampagnenwinkels, Landingpage-Texte, E-Mail-Sequenzen, Social-Media-Beiträge, Anzeigentexte, Kurzvideodrehbücher und Content-Kalender ab. Als Orchestrierungsschicht für Multi-Channel-Produkteinführungen nutzen. Aktivieren bei der Planung oder Durchführung einer Multi-Channel-Produkteinführung oder beim Erstellen von Landingpage-, E-Mail-, Social- oder Anzeigentexten.

Was ist Marketing-Kampagne?

Die Marketing-Kampagnen-Fähigkeit ist ein umfassendes Tool für die Planung und Ausführung von Multi-Channel-Marketingkampagnen, insbesondere für Produkteinführungen. Sie ist für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor, Codex konzipiert und stellt einen strukturierten Arbeitsablauf von der Forschung über die Positionierung bis zur Inhaltserstellung und Qualitätssicherung bereit. Sie integriert sich mit anderen Fähigkeiten wie `market-research` für Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen, `brand-voice` für konsistente Markenstimme und `content-engine` für plattformnative Inhalte. Der Prozess ist in vier Phasen unterteilt: Forschung (Erstellung eines Research-Briefings), Positionierung (Definition des Nutzenversprechens und Kampagnenwinkels), Inhaltserstellung (Erstellung von Landingpage-, E-Mail-, Social-, Video- und Anzeigentexten sowie eines Content-Kalenders) und Überprüfung (Qualitätskontrolle durch 5-Sekunden-Test, CTA-Audit, Tonkonsistenz und Anspruchsprüfung). Das Tool erzwingt strenge Nicht-Verhandelbarkeiten, wie die Definition der Positionierung vor dem Schreiben von Texten und die Vermeidung von hohlen Superlativen und generischen CTAs. Die vollständige Ausgabe umfasst ein Positionierungs-Briefing, Landingpage-Text, E-Mail-Sequenzen, Social-Media-Beiträge, Kurzvideodrehbücher, Anzeigenvarianten, einen Content-Kalender und eine Zusammenfassung der Textprüfung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/marketing-campaign

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Dokumentation

Was macht Marketing-Kampagne?

Kampagnen planen und durchführen, die konvertieren – nicht nur Kampagnen, die ausgeliefert werden.

Wann zu aktivieren

  • Planung einer Produkt- oder Feature-Einführung
  • Entwicklung einer vollständigen Content-Suite auf Basis eines einzelnen Produkt-Briefings
  • Definition von Positionierung und Kampagnenwinkel, bevor Texte geschrieben werden
  • Orchestrierung mehrerer Content-Typen über verschiedene Kanäle
  • Überprüfung von Texten auf Konversionsqualität und Markenkonsistenz

Nicht verhandelbar

  1. Positionierung vor dem Schreiben von Texten definieren. Alle Texte leiten sich aus dem Winkel ab.
  2. Zielgruppe erforschen, bevor man annimmt, ihre Sprache oder Ängste zu kennen.
  3. Jedes Ergebnis muss einen klaren Zweck im Kampagnenverlauf erfüllen.
  4. Spezifität schlägt Adjektive in jedem Format und auf jedem Kanal.
  5. Die gleiche Stimme muss über alle Kanäle und alle Stücke hinweg verwendet werden.
  6. Kein Text wird ohne Bestehen des Qualitätstors ausgeliefert.

Kampagnen-Workflow

Phase 1: Recherche

Verwende market-research für:

  • Profil der Zielgruppe (Jobs-to-be-done, Ängste, Sprache, verwendete Alternativen)
  • Kartierung von 3+ direkten oder angrenzenden Wettbewerbern (Positionierung, Lücken, Schwächen in der Kommunikation)
  • Identifizierung von 1–3 Zielgruppeneinblicken, die der Kampagnenwinkel ausnutzen wird

Ergebnis: ein kurzer Recherche-Briefing (Zielgruppenprofil + Wettbewerbszusammenfassung + wichtige Erkenntnisse).

Phase 2: Positionierung

Erzeuge:

  • Kernnutzen-Statement (ein Satz, keine Funktionsliste, kein Fachjargon)
  • Positionierungsformel: „[Produkt] hilft [Zielgruppe], [Ergebnis] zu erreichen, indem [Mechanismus]“
  • Kampagnenwinkel: die spezifische Spannung, Einsicht oder der Moment, in dem die gesamte Kampagne lebt
  • Tonprofil: vor dem Schreiben festlegen (an brand-voice delegieren für dauerhafte, sitzungswiederverwendbare Stimmenerfassung)

Schreibe keine Texte, bis Positionierung und Winkel genehmigt sind.

Phase 3: Inhaltserstellung

Erzeuge in dieser Reihenfolge – jede Schicht informiert die nächste:

  1. Landingpage-Text (alle Abschnitte: Hero, Problem, Lösung, Funktionen, Funktionsweise, Nachweis, CTA)
  2. E-Mail-Sequenz (jede E-Mail hat einen Zweck; folge dem Bogen: Problem → Bildung → Verstärkung → Lösung → Nachweis → Dringlichkeit → finaler CTA)
  3. Social-Media-Beiträge (plattform-native via content-engine; LinkedIn und X sind unterschiedliche Formate, nicht derselbe Text in anderer Größe)
  4. Kurzvideodrehbücher (zeitstempel-blockiert; für Bildschirm und Ohr geschrieben, nicht für die Seite)
  5. Anzeigentext-Varianten (3–4 Varianten, die verschiedene Winkel oder Zielgruppensegmente testen)
  6. Content-Kalender (taggenauer Zeitplan mit Kanal, Typ, Zeitpunkt und Abhängigkeiten)

Phase 4: Überprüfung

Jedes Ergebnis durch ein Tor führen:

  • 5-Sekunden-Test für alle Hero-/Above-the-Fold-Texte (klar, für wen es ist, was es tut, warum jetzt handeln)
  • CTA-Audit (einer pro Stück, spezifisch, verdient – nicht gefordert)
  • Tonkonsistenzprüfung über alle Kanäle hinweg
  • Anspruchsprüfung (jede Behauptung ist spezifisch und belegbar)
  • Kanalübergreifende Konsistenz (Anzeigenbehauptungen stimmen mit Landingpage überein; E-Mail-Text stimmt mit Betreff überein)

Ausgabe-Vertrag

Eine vollständige Kampagne liefert:

  1. Positionierungs-Briefing — Winkel, Kernnutzen-Statement, Tonprofil
  2. Landingpage-Text — Hero, Problem, Lösung, Funktionen, Funktionsweise, Nachweis, CTA
  3. E-Mail-Sequenz — Betreff + Vorschau + Text + CTA für jede E-Mail, gekennzeichnet nach Tag und Zweck
  4. LinkedIn-Beiträge — 3+ plattform-native Beiträge mit unterschiedlichen Winkeln
  5. X-Beiträge — 5+ eigenständige Beiträge + 1 Thread
  6. Kurzvideodrehbücher — 2+ zeitstempel-blockierte Drehbücher mit visuellen Regieanweisungen
  7. Anzeigentext-Varianten — kurze Überschrift / lange Überschrift / Text pro Variante
  8. Content-Kalender — taggenauer Zeitplan mit Kanal, Inhaltstyp, Zeitpunkt und Abhängigkeiten
  9. Zusammenfassung der Textprüfung — identifizierte Probleme und offene Fragen, bevor etwas live geht

Qualitätstor

Vor der Auslieferung eines Stücks:

  • Jedes Ergebnis klingt, als käme es vom selben Autor
  • Keine hohlen Superlative oder Fülladjektive sind mehr vorhanden
  • Jeder CTA ist spezifisch und verdient (niemals „mehr erfahren“ oder „hier klicken“)
  • Kein Text wird wörtlich über Plattformen hinweg dupliziert
  • Hero-Text besteht den 5-Sekunden-Test
  • E-Mail-Betreff stimmt mit E-Mail-Text überein (kein Köder-und-Wechsel)
  • Anzeigenbehauptungen stimmen exakt mit Landingpage-Behauptungen überein
  • Kein Text würde unverändert für ein anderes Produkt in der Kategorie funktionieren

Harte Verbote

Lösche und schreibe alles neu, was Folgendes enthält:

  • „bahnbrechend“, „revolutionär“, „weltklasse“, „zukunftsweisend“
  • „In der heutigen Wettbewerbslandschaft“
  • Künstliche Dringlichkeit, die nicht durch eine echte Frist untermauert wird
  • Hohle soziale Beweise ohne konkrete Angaben („Tausende vertrauen uns“)
  • Allgemeine CTAs („mehr erfahren“, „mehr herausfinden“, „hier klicken“)
  • Texte, die ohne Änderung ausgesteckt und in eine Wettbewerbskampagne eingefügt werden könnten

Verwandte Fähigkeiten

  • brand-voice — quellbasierte Stimmenerfassung (vor der Inhaltserstellung ausführen)
  • content-engine — plattformnative Inhaltserstellung
  • crosspost — Multi-Plattform-Verteilung
  • market-research — Zielgruppen- und Wettbewerbsinformationen
  • seo — On-Page-Optimierung für Landingpage-Text

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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