Branche: Bildung / E-Learning Plattformen: Meta, Google Ziel: Leads
Case Study

+45 % mehr Leads durch kanalübergreifende Funnel-Skalierung

+0 Mio.
Impressionen / Quartal
+0%
mehr Leads
0
getestete Anzeigen
0
aktive Kanäle

Ausgangslage

Ein Anbieter digitaler Studienangebote hatte sein Online-Marketing auf mehrere Kanäle verteilt, aber als lose Sammlung einzelner Kampagnen. Bei einem Jahresbudget von deutlich über 1,5 Mio. € ist das teuer: Schon kleine Verluste bei Klicks oder Anfragen summieren sich schnell auf sechsstellige Beträge. Was fehlte, war ein Plan, der alle Kanäle gemeinsam steuert und sich an Daten orientiert.

Vorgehen

Zuerst haben wir alle bestehenden Google- und Meta-Kampagnen durchleuchtet und neu sortiert: Jede Zielgruppe bekam ihre eigene Kampagne statt einer Ansprache für alle. Dazu kamen neue Abläufe, die Interessenten je nach Stand passend ansprechen, und ein festes Test-Programm für Anzeigen und Landingpages. Besonders wichtig war die Anbindung ans Kundensystem (CRM): So war von Anfang an sichtbar, welche Anfragen wirklich etwas taugen, und nicht erst, wenn der Vertrieb sie bearbeitet hat.

Ergebnisse im Detail

Innerhalb eines Quartals stieg die Klickrate um rund 203 %, und die Conversion-Rate (der Anteil, der eine Anfrage abschickt) um etwa 177 %. Gleichzeitig sanken die Kosten pro Klick und pro Anfrage. Weil wir alle Kanäle gemeinsam gesteuert haben, konnten wir Budget dorthin verschieben, wo eine gute Anfrage am wenigsten kostet, statt es starr nach dem alten Schema zu verteilen.

+203%
Klickrate (CTR) ggü. Vorzeitraum
+177%
Conversion-Rate ggü. Vorzeitraum
26,5 Mio.+
Impressionen über alle Kanäle

Rund 2,1 % der Besucher schickten das Formular ab, und knapp 2 % dieser Anfragen wurden zu Kunden. Für digitale Angebote mit langer Überlegungszeit ist das ein solider Wert. Wichtiger als die Zahl selbst: Sie war über alle Kanäle vergleichbar, und deshalb konnten wir gezielt steuern.

Der größte Hebel war nicht mehr Budget, sondern mehr Ordnung: klar getrennte Phasen im Kaufprozess, konsequentes Testen von Anzeigen und eine saubere Anbindung ans Kundensystem, damit sichtbar wurde, welche Anfragen wirklich etwas taugen.
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