BESSERE BUDGETALLOKATION UND NIEDRIGERE CPA DURCH DTAEN
Ein mittelständisches Handelsunternehmen für Elektroteile im B2B-Bereich sah sich mit steigenden Costs per Acquisition (CPA) konfrontiert, da sich das Kaufverhalten seiner Zielgruppen durch digitale Transformation und Marktveränderungen deutlich verändert hatte. Trotz erhöhter Marketingbudgets war die Effizienz der Kampagnen rückläufig, und die Conversion-Rates zeigten, dass potenzielle Kunden nicht mehr über die bisherigen Absatzkanäle erreicht wurden.
HERAUSORDERUNG
- Steigende CPA: Die Kosten pro gewonnener Kunde stiegen kontinuierlich, da die bisherigen Maßnahmen ihre Zielgruppen nicht mehr effektiv erreichten.
- Unklare Kaufanlässe: Der Fokus auf breit gestreute Kampagnen führte zu ineffizienter Budgetverteilung.
- Komplexe Zielgruppen: Veränderungen im Kaufverhalten erschwerten die Identifikation relevanter Kunden und ihrer Bedürfnisse.
LÖSUNG
Die Startify GmbH entwickelte eine datenbasierte Strategie zur Optimierung der Absatzkanäle und besseren Allokation der Marketingressourcen. Dabei kamen KI-Modelle zur Analyse von Kunden- und Marktdaten zum Einsatz, um Kaufanlässe und Lead-Potenziale präzise zu identifizieren.
- Datenanalyse und Insights-Gewinnung:
- Interne Daten: Analyse der CRM-Daten, bisherigen Kampagnenergebnisse und demografischen Informationen der Zielgruppen.
- Externe Marktdaten: Integration von Trends aus öffentlich zugänglichen Quellen und KI-gestützte Analysen von Wettbewerbsstrategien.
- Erkenntnisgewinn: Aufdeckung neuer, bisher ungenutzter digitaler Absatzkanäle und Identifikation relevanter Zielgruppen-Segmente.
- Modellauswahl und Optimierung:
- Einsatz von Azure Machine Learning zur Entwicklung eines Lead-Scoring-Modells, das potenzielle Kunden basierend auf Verhalten, Interessen und bisherigen Interaktionen bewertet.
- KI-gestützte Budget-Allokation: Ein Modell wurde trainiert, um die erwarteten Conversion-Rates je Kanal zu prognostizieren und das Budget entsprechend anzupassen.
- KI-unterstützte Lead-Qualifizierung und Kaufanlass-Identifikation:
- Automatisierte Analyse von Kundeninteraktionen, um Kaufanlässe zu erkennen (z. B. Suchverhalten, Website-Besuche, Angebotsanfragen).
- Entwicklung eines automatisierten Benachrichtigungssystems für das Vertriebsteam, das potenzielle Leads in Echtzeit priorisiert.
- Umsetzung und Kanaloptimierung:
- Verlagerung der Marketingbudgets auf performante digitale Kanäle (z. B. gezielte Social-Media-Kampagnen, programmatische Werbung).
- Einführung eines dynamischen Kampagnenmanagements, das die Effizienz kontinuierlich misst und optimiert.
ERGEBNISSE UND NUTZEN
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Greifbare Effizienzsteigerungen
- Reduktion der CPA: Die Costs per Acquisition wurden um 25 % gesenkt, da die Budgets gezielt auf die performanten Kanäle allokiert wurden.
- Effizientere Lead-Qualifizierung: KI-basierte Lead-Scoring-Modelle ermöglichten eine Verdoppelung der qualifizierten Leads bei gleichem Budget.
- Verbesserte Conversion-Rates: Durch die Optimierung der Absatzkanäle und die Identifikation spezifischer Kaufanlässe stiegen die Conversion-Rates um 30 %.
- Skalierbarkeit der Kampagnen: Die datengetriebenen Prozesse ermöglichten eine nachhaltige Skalierung der Marketingaktivitäten.
Visualisierung:
- Vorher-Nachher-Diagramm: Vergleich der CPA und Conversion-Rates vor und nach der Einführung.
- Lead-Scoring-Dashboard: Beispiel eines KI-unterstützten Systems zur Lead-Bewertung.
- Prozessdarstellung: Diagramm der Optimierungsschritte (Datenanalyse → Modellentwicklung → Umsetzung → Optimierung).
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