Case Study mit KI schreiben: Prompts und Beispiel

Das Projekt lief gut. Das hat der Kunde im letzten Gespräch selbst gesagt. Und die Case Study, die du darüber schreiben wolltest, steht seit drei Wochen auf deiner To-do-Liste. Denn jedes Mal, wenn du ein leeres Dokument öffnest, weißt du nicht, wo du anfangen sollst.

Hier die kurze Antwort: Wenn du eine Case Study mit KI schreiben willst, lass ChatGPT oder Claude nicht bei null anfangen. Gib der KI zuerst das echte Material: das Transkript eines Kundeninterviews, die vom Kunden bestätigten Vorher-Nachher-Zahlen und deine eigenen Projektnotizen. Lass sie die Herausforderung, die Lösung, die Ergebnisse und die besten wörtlichen Zitate heraussuchen. Daraus erstellt sie einen Entwurf mit der einfachen Struktur Herausforderung, Lösung, Ergebnisse. Du prüfst jede Zahl und jedes Zitat. Und bevor der Text irgendwo erscheint, gibt der Kunde ihn frei. Die KI sortiert und schreibt den ersten Entwurf. Du sorgst dafür, dass alles stimmt.

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Warum Case Studies liegen bleiben und wobei KI wirklich hilft

Die meisten Case Studies scheitern nicht daran, dass jemand nicht schreiben kann. Sie bleiben an drei Stellen hängen:

• Die leere Seite. Du weißt, dass das Projekt gut war. Aber aus einem unübersichtlichen dreimonatigen Projekt eine klare Geschichte zu machen, klingt nach einem ganzen Nachmittag Arbeit.
• Verstreutes Material. Die Ergebnisse stehen in einer Tabelle, das nette Kundenfeedback in einer Slack-Nachricht. Und den zeitlichen Ablauf hast du nur im Kopf.
• Die Freigabe. Du schreibst den Text, schickst ihn an den Kunden, und dort wartet er im Posteingang.

Bei den ersten beiden Punkten ist KI wirklich gut. Sie kann das Transkript eines 40-minütigen Interviews lesen und dir in einer Minute die fünf stärksten Zitate liefern. Aus Stichpunkten macht sie gut lesbare Absätze. Was sie nicht kann: wissen, was tatsächlich passiert ist. Wenn dein Material Lücken hat, füllt sie diese mit überzeugenden, plausiblen Sätzen, die falsch sein können. Deshalb gilt für den gesamten Ablauf eine Regel: Die KI arbeitet nur mit Fakten, die du ihr gibst.

Auch für die Google-Suche ist es kein Problem, KI zum Schreiben zu nutzen. Laut Googles eigenen Richtlinien zählen hilfreiche, eigenständige Inhalte, unabhängig davon, wie sie entstehen. Gegen die Regeln verstößt, wer Automatisierung vor allem dazu nutzt, das Ranking zu manipulieren (Google Search Central). Viel eigenständiger als eine Case Study über einen echten Kunden und echte Ergebnisse kann ein Inhalt kaum sein.

Schritt 1: Sammle das Ausgangsmaterial (15 Minuten)

Bevor du ein KI-Tool öffnest, sammle diese Dinge in einem Dokument oder Ordner:

• Das Kundeninterview. Ein Gespräch von 20 bis 30 Minuten reicht. Zeichne es mit Erlaubnis des Kunden auf und nutze die integrierte Transkriptionsfunktion. Microsoft Teams kann während des Meetings ein Live-Transkript erstellen (Microsoft Support). Die meisten anderen Meeting-Tools bieten etwas Ähnliches.
• Vorher-Nachher-Zahlen. Zeitaufwand in Stunden pro Woche, Antwortzeiten, Fehlerquoten, Umsatz: was auch immer du tatsächlich gemessen hast. Verwende nur Zahlen, die der Kunde kennt und bestätigt.
• Deine Projektnotizen. Was du gemacht hast, in welcher Reihenfolge, mit welchen Tools, was schiefging und wie du es gelöst hast.
• Alles, was der Kunde bereits schriftlich gesagt hat. Eine Dankesmail oder eine Nachricht nach dem Start liefert oft das beste Zitat.

Wenn du schon mit KI Notizen aus Meetings erstellst, kannst du hier genauso vorgehen. Unsere Anleitung zum Zusammenfassen von Meeting-Notizen mit ChatGPT erklärt diesen Teil.

Was du nicht einfügen solltest: Finanzdaten, deren Weitergabe der Kunde nicht zugestimmt hat, personenbezogene Daten seiner Kunden oder Vertragsdetails. Prüfe die Dateneinstellungen deines KI-Tools, bevor du sensible Informationen hochlädst. In ChatGPT kannst du zum Beispiel in den Dateneinstellungen „Improve the model for everyone“ deaktivieren, also die Nutzung deiner Inhalte zur Modellverbesserung (OpenAI Help Center). Wenn der Kunde der Namensnennung noch nicht zugestimmt hat, ersetze seinen Namen im eingefügten Material durch „der Kunde“.

Schritt 2: Lass die KI das Kundeninterview vorbereiten

Eine gute Case Study braucht gute Antworten. Und gute Antworten brauchen gute Fragen. Die meisten fragen nur: „Und, wie lief es?“ Die Antwort: „Super, wir sind sehr zufrieden.“ Lass dir von der KI helfen, konkreter nachzufragen.

Ich schreibe eine Case Study über ein Projekt, das ich für einen Kunden umgesetzt habe.
Projekt: [ein oder zwei Zeilen dazu, was du gemacht hast]
Kundentyp: [z. B. Designstudio mit 6 Personen]

Schreibe 8 Interviewfragen für ein 25-minütiges Gespräch mit dem Kunden.
* Decke diese Themen ab: die Situation vorher, bisherige Lösungsversuche, warum der Kunde uns gewählt hat, was sich verändert hat und was er einem Kollegen sagen würde.
* Frage nach konkreten Details: Zahlen, Momenten, Beispielen. Keine Ja-Nein-Fragen.
* Halte jede Frage so kurz, dass sie sich gut vorlesen lässt.

Fragen, die oft das beste Material liefern, klingen so:

• „Wie sah ein normaler Montag aus, bevor wir angefangen haben?“
• „Was hattest du schon ausprobiert, und warum hat es nicht dauerhaft funktioniert?“
• „Gab es einen Moment, in dem du gemerkt hast: Es funktioniert? Was ist passiert?“
• „Wenn dich ein Freund aus deiner Branche danach fragen würde, was würdest du ihm sagen?“

Die letzte Frage ist Gold wert. Menschen antworten darauf in ihren eigenen Worten. Daraus wird oft das Zitat für die Überschrift.

Schritt 3: Arbeite die Geschichte aus deinem Material heraus

Füge jetzt das Transkript und deine Notizen in ChatGPT, Claude oder Gemini ein. Lass die KI erst sortieren, nicht schreiben. Hier sparst du die meiste Zeit.

Unten stehen das Transkript eines Kundeninterviews und meine Projektnotizen.
Verwende NUR Informationen aus diesem Text. Ergänze keine Fakten, Zahlen oder Zitate.

Stelle Folgendes zusammen:
* Die Herausforderung: Was lief vorher nicht gut? Möglichst in den Worten des Kunden
* Was der Kunde vorher ausprobiert hatte
* Warum er sich für die Zusammenarbeit mit mir entschieden hat
* Was ich gemacht habe, Schritt für Schritt
* Ergebnisse: jede genannte Zahl, exakt wie angegeben, mit Angabe, wer sie genannt hat
* Die 5 stärksten wörtlichen Zitate, Wort für Wort, mit Zeitstempel
* Fehlende Informationen: Fragen, die ich dem Kunden stellen sollte, um die Lücken zu schließen

[Transkript einfügen]
[Notizen einfügen]

Der letzte Punkt ist am wichtigsten. Statt zu raten, sagt dir die KI, was fehlt: „Das Transkript erwähnt eine schnellere Rechnungsstellung, nennt aber keine Zahl.“ Diese Fragen schickst du dem Kunden in einer kurzen E-Mail.

Claude kommt gut mit langen Transkripten zurecht. Wenn du regelmäßig Case Studies schreibst, kannst du mit der Funktion Projects in Claude deine Vorlage, bisherige Case Studies und Anweisungen in einem Projekt sammeln. So beginnt jede neue Case Study mit derselben Grundlage (Claude Help Center). Mehr dazu findest du in unserer Anleitung, wie du Claude bei der Arbeit nutzt.

Schritt 4: Schreibe einen Entwurf, den potenzielle Kunden schnell erfassen

Kaum jemand liest eine Case Study von Anfang bis Ende. Leser suchen nach Antworten auf zwei Fragen: „Ist dieses Unternehmen ähnlich wie meines?“ und „Was kam dabei heraus?“ Untersuchungen der Nielsen Norman Group zum Lesen im Web zeigen, dass die meisten Nutzer Seiten überfliegen, statt jedes Wort zu lesen (Nielsen Norman Group). Eine gute Struktur übernimmt deshalb schon die halbe Arbeit:

1. Überschrift mit dem Ergebnis: „Wie ein Studio mit 6 Personen offenen Rechnungen nicht mehr hinterherlaufen muss“ ist besser als „Case Study: Studio X“.
2. Kurzüberblick im Kasten: Kunde, Herausforderung, Lösung, Ergebnis, in vier kurzen Zeilen.
3. Die Herausforderung: die Situation vorher, mit einem Kundenzitat.
4. Die Lösung: was du gemacht hast, in einfachen Schritten. Ohne Fachjargon.
5. Die Ergebnisse: die Zahlen in Fettdruck und ein Zitat dazu, wie sich der Alltag jetzt anfühlt.
6. Wie es weitergeht: ein oder zwei Zeilen und eine Möglichkeit, dich zu kontaktieren.

Lass die KI dann einen Entwurf mit dieser Struktur schreiben:

Schreibe eine Case Study über das Kundenprojekt. Nutze dafür nur die oben herausgearbeiteten Fakten.
Struktur: Überschrift mit dem wichtigsten Ergebnis, ein Kurzüberblick im Kasten mit 4 Zeilen (Kunde, Herausforderung, Lösung, Ergebnis), danach die Abschnitte Herausforderung, Lösung, Ergebnisse, Wie es weitergeht.

Regeln:
* 600 bis 900 Wörter
* Übernimm die Zitate des Kunden Wort für Wort. Du darfst ein Zitat kürzen, aber niemals seine Bedeutung verändern
* Jede Zahl muss aus den Fakten oben stammen. Wenn eine Zahl fehlt, schreibe [ZAHL FEHLT]
* Einfache, freundliche Sprache. Keine Schlagwörter wie „Gamechanger“, „nahtlos“ oder „revolutionieren“
* Schreibe für jemanden, der ein ähnliches Unternehmen wie der Kunde führt

Der Trick ist die Regel [ZAHL FEHLT]. Sie verhindert, dass die KI eine „Verbesserung um 37%“ erfindet, nur damit der Absatz besser klingt.

Ein konkretes Beispiel

Dieses Beispiel ist erfunden und zeigt nur die Struktur. In deiner Case Study verwendest du die echten Worte und Zahlen deines Kunden.

Angenommen, du berätst freiberuflich Unternehmen zur Automatisierung. Für ein kleines Designstudio hast du einen Workflow für Zahlungserinnerungen eingerichtet. Im Interview sagt der Inhaber: „Früher habe ich freitagnachmittags nachgesehen, wer noch nicht bezahlt hatte. Jetzt denke ich gar nicht mehr daran.“ In deinen Notizen steht, dass das Studio rund 30 Rechnungen pro Monat verschickt. Den früheren Zeitaufwand fürs Nachfassen schätzte der Inhaber auf etwa drei Stunden pro Woche.

Ein erster KI-Entwurf aus diesem Material könnte so anfangen:

Wie ein Designstudio mit 6 Personen seine Freitagnachmittage nicht mehr damit verbringt, offenen Rechnungen hinterherzulaufen

Kunde: unabhängiges Designstudio, 6 Personen
Herausforderung: etwa 3 Stunden pro Woche für das Prüfen offener Rechnungen und Nachfassen
Lösung: ein automatisierter Workflow für Zahlungserinnerungen, verbunden mit dem Rechnungstool
Ergebnis: [ZAHL FEHLT: Stunden pro Woche heute]. „Jetzt denke ich gar nicht mehr daran.“

Das hat die KI richtig gemacht: Sie hat die Worte des Inhabers exakt übernommen, das „etwa“ bei „etwa drei Stunden“ beibehalten und die fehlende Zahl für den heutigen Zeitaufwand markiert, statt eine zu erfinden. Deine Aufgabe ist es, diese Zahl beim Kunden nachzufragen und den restlichen Text Zeile für Zeile zu lesen.

Schritt 5: Prüfe die Fakten und hole die Freigabe des Kunden ein

Dieser Schritt gehört immer dazu. Hier geht es um deinen guten Ruf. Eine Case Study ist eine öffentliche Aussage über ein echtes Unternehmen. Wenn ein Zitat verdreht oder eine Zahl übertrieben ist, fällt das zuerst dem Kunden auf.

Auch rechtlich gibt es etwas zu beachten. In den USA verlangen die Endorsement Guides der FTC, dass Empfehlungen die ehrliche Meinung und Erfahrung der Person wiedergeben, die sie ausspricht (FTC). Seit Oktober 2024 verbietet eine FTC-Regel ausdrücklich gefälschte Kundenstimmen, auch KI-generierte (Pressemitteilung der FTC). Die Regeln unterscheiden sich je nach Land. Die verlässliche Vorgehensweise ist aber überall dieselbe: echte Zitate, echte Zahlen, schriftliche Freigabe.

Mit einem weiteren Prompt geht die Prüfung schneller:

Gehe den Entwurf der Case Study durch und liste jeden Satz auf, der Folgendes enthält:
* eine Zahl
* ein wörtliches Zitat
* eine Aussage über das Unternehmen des Kunden oder seine Ergebnisse
Zeige für jeden Satz, aus welcher Stelle im Transkript oder in den Notizen er stammt. Wenn du keine Quelle dafür findest, schreibe „NICHT IN DER QUELLE“.

Alles mit der Markierung „NICHT IN DER QUELLE“ streichst du oder lässt es vom Kunden bestätigen. Danach schickst du den Entwurf mit einer kurzen Nachricht: „Hier ist der Entwurf. Kannst du die Zitate und Zahlen prüfen und mir sagen, ob wir deinen Namen und dein Logo verwenden dürfen?“ Bewahre die Antwortmail auf. Sie ist deine schriftliche Freigabe.

Wenn der Kunde der Geschichte zustimmt, aber seinen Namen nicht nennen möchte, kannst du trotzdem eine anonymisierte Version veröffentlichen: „ein Designstudio mit 6 Personen in Rotterdam“. Das ist weniger überzeugend, aber ehrlich und weiterhin nützlich.

Schritt 6: Mache aus einer Case Study vier nützliche Inhalte

Nach der Freigabe ist der aufwendigste Teil geschafft. Lass die KI den Inhalt weiterverwenden:

Schreibe auf Grundlage dieser freigegebenen Case Study:
1. Einen LinkedIn-Beitrag (unter 150 Wörtern), der die Geschichte ausgehend vom Problem des Kunden erzählt, mit einem Zitat
2. Eine Version mit 3 Sätzen, die ich in Angebote einfügen kann
3. Eine kurze Follow-up-Mail an einen potenziellen Kunden aus derselben Branche
4. Text für eine Präsentationsfolie: Überschrift, 3 Stichpunkte, 1 Zitat
Verwende nur die Fakten und Zitate aus der Case Study.

Der kurze Text fürs Angebot wird oft vergessen. Dabei ist er häufig am wertvollsten. Wenn du Angebote mit KI schreibst, zeigt dir unsere Seite zu ChatGPT für die Angebotserstellung, wo solche Erfolgsbelege hineinpassen. Und wenn ein Kundenergebnis Nachrichtenwert hat, lässt sich dasselbe Material für eine mit KI geschriebene Pressemitteilung nutzen.

Welches KI-Tool solltest du nutzen?

Ehrlich gesagt: Jedes der großen Tools kann das gut. Denn die Qualität hängt von deinem Material ab, nicht vom Modell. Ein paar praktische Unterschiede gibt es:

• ChatGPT: ein guter Allrounder. Einfach zu nutzen, um Fakten herauszuarbeiten und den Entwurf zu schreiben, außerdem praktisch für Social-Media-Beiträge und E-Mail-Versionen.
• Claude: kommt gut mit langen Transkripten zurecht. In Projects bleiben deine Vorlage und bisherige Case Studies zusammen.
• Gemini: praktisch, wenn deine Transkripte und Notizen bereits in Google Docs und Drive liegen.
• Copilot: die naheliegende Wahl, wenn dein Unternehmen mit Microsoft 365 und Teams-Transkripten arbeitet.

Und was ist mit einem speziellen „KI-Case-Study-Generator“? Hinter den meisten steckt ein Prompt wie oben, ergänzt um ein Eingabeformular. Das kann bequem sein. Trotzdem brauchen sie deine echten Fakten, und du musst das Ergebnis prüfen. Probiere zuerst die Prompts hier aus, bevor du ein weiteres Abo bezahlst.

Eine fertige Case Study ist auch ein starker Beleg für Förderanträge. Wenn du einen solchen Antrag stellst, lies unsere Anleitung, wie du mit KI einen Förderantrag schreibst. Sie zeigt dir, wie du diese Ergebnisse für eine Bedarfsbegründung nutzt.

Häufige Fehler und wie du sie vermeidest

• Die KI bitten: „Schreibe eine Case Study darüber, wie ich einem Kunden geholfen habe, Zeit zu sparen.“ Du bekommst eine austauschbare Geschichte mit erfundenen Zahlen. Beginne immer mit dem Transkript.
• Zitate so lange glätten, bis sie nach Werbung klingen. Echte Menschen sagen nicht: „Wir haben eine optimierte Lösung gewinnbringend eingesetzt.“ Lass ihre Worte stehen. Kürzen, nicht umschreiben.
• Das Ergebnis verstecken. Wenn die beste Zahl erst im sechsten Absatz steht, sehen die meisten Leser sie nie. Setze sie in die Überschrift und den Kurzüberblick.
• Dich selbst in den Mittelpunkt stellen. Der Held einer Case Study ist der Kunde. Du bist der Begleiter, der geholfen hat.
• Die Freigabe überspringen, weil „das schon in Ordnung sein wird“. Die meisten Kunden sind einverstanden. Frag trotzdem nach, und zwar schriftlich.

Häufige Fragen

Kann KI eine Case Study für mich schreiben?

Sie kann den Entwurf schreiben, und zwar gut, wenn du ihr echtes Material gibst: ein Transkript, Notizen und Zahlen. Aus dem Nichts kann sie keine Case Study schreiben, die den Tatsachen entspricht, denn sie weiß nicht, was passiert ist. Nutze sie als schnellen Assistenten, der sortiert und formuliert, nicht als Quelle.

Wie lang sollte eine Case Study über ein Kundenprojekt sein?

Lang genug, um die Ausgangslage, die Veränderung und das Ergebnis zu zeigen. Und kurz genug, um sie in wenigen Minuten zu lesen. Für die meisten Dienstleistungsunternehmen passen rund 600 bis 900 Wörter, ergänzt um den Kurzüberblick für alle, die nur überfliegen.

Brauche ich die Erlaubnis des Kunden?

Ja. Lass dir die Zitate, die Zahlen und die Verwendung von Name und Logo schriftlich freigeben. Auch wenn dein Vertrag das nicht verlangt, schützt es die Kundenbeziehung. Vielerorts ist es außerdem rechtlich der sicherere Weg.

Was mache ich, wenn der Kunde keine Zahlen teilen möchte?

Verwende das, womit er sich wohlfühlt. „Rechnungen gehen jetzt noch am Tag des Projektabschlusses raus“ ist ein echtes Ergebnis, auch ohne Prozentzahl. Lass die KI den Ergebnisabschnitt auf konkrete Veränderungen statt auf Kennzahlen ausrichten. Zahlen darf sie dabei nie erraten.

Kann ich dieselben Prompts für eine UX- oder Portfolio-Case-Study nutzen?

Größtenteils ja. Ersetze das Kundeninterview durch deine eigenen Notizen zum Vorgehen, Rechercheergebnisse und Screenshots. Ändere die Struktur zu Problem, Vorgehen, Entscheidungen und Ergebnis. Dieselbe Regel gilt: nur Fakten, die du lieferst.

Eine fertige Case Study liefert auch überzeugende Belege für deine Website. Wie du daraus klare Seitentexte machst, erfährst du in unserer Anleitung zum Schreiben von Website-Texten mit KI.

Deine nächsten 30 Minuten

Wähle das Kundenprojekt aus den letzten sechs Monaten, auf das du am stolzesten bist. Schicke dem Kunden eine kurze Nachricht und bitte um ein 25-minütiges Gespräch. Während du auf die Antwort wartest, nutze den Prompt für Interviewfragen aus Schritt 2. Damit ist der Anfang für deine Case Study gemacht. Und der schwierigste Teil, das Anfangen, liegt hinter dir.

Wenn du weitere Workflows wie diesen aufbauen möchtest, von Meeting-Notizen bis zu Angeboten, starte auf unserer Startseite oder melde dich unten kostenlos bei Launchpad an.

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Wenn du die Case Study für die Präsentation bei einem potenziellen Kunden nutzt, hilft dir unser Leitfaden zu KI-Software für die Angebotserstellung. Er zeigt, wann Chat-Tools ausreichen und wann spezielle Software hilft.