Case Study
Wachstum über skalierbares Pay-per-Click-Kampagnen
Ausgangssituation
Unser Kunde PredictivePulse, ein aufstrebendes B2B-SaaS-Unternehmen (42 Mitarbeiter, 3,6 Mio. € ARR) im Bereich Predictive Maintenance für Fertigungsunternehmen, stand vor typischen Herausforderungen eines B2B-Unternehmens im umkämpften Industrie 4.0-Markt:
- Hohe CAC (Customer Acquisition Costs) von durchschnittlich 3.800 € pro Neukunde
- Lange Sales Cycles von 4-6 Monaten
- Unterdurchschnittliche Conversion Rates bei organischem Traffic (1,7%)
- Geringe Markenbekanntheit in der DACH-Region trotz technologischer Marktführerschaft
- Begrenzte Sichtbarkeit für hochspezifische Suchanfragen (z.B. „Predictive Maintenance Automatisierungstechnik“)
Bisherige Marketingaktivitäten konzentrierten sich hauptsächlich auf organische Maßnahmen und klassische Industriemessen. Die wenigen vorherigen PPC-Versuche wurden ohne klare Strategie und mit unzureichender Segmentierung durchgeführt, was zu hohen Kosten pro Lead (durchschnittlich 325 €) und niedrigen Conversion-Raten (1,9%) führte.
Zielsetzung
Gemeinsam mit dem Marketingteam von PredictivePulse wurden folgende klare, messbare Ziele definiert:
- Reduzierung der Kosten pro qualifiziertem Lead (MQL) um mindestens 30% innerhalb von 6 Monaten
- Steigerung der Landing-Page-Conversion-Rate auf mindestens 4%
- Verkürzung des Sales Cycles durch höher qualifizierte Leads
- Aufbau von mindestens 80 neuen Sales Qualified Leads pro Monat
- Erhöhung des ROAS (Return on Ad Spend) auf mindestens 300%
- Verbesserung der Markenbekanntheit in DACH-Kernmärkten (Deutschland, Österreich, Schweiz)
Unsere Strategie: „Precision Targeting für Predictive Maintenance“
Nach einer umfassenden Analyse entwickelten wir eine maßgeschneiderte PPC-Strategie, die gezielt die spezifischen Herausforderungen der Kundenansprache im Predictive-Maintenance-Bereich adressierte:
1. Zielgruppenanalyse & Segmentierung
- Buyer-Persona-Entwicklung: Erstellung von 4 differenzierten Entscheider-Profilen (Technischer Leiter, Produktionsleiter, CTO, CFO) basierend auf 16 Interviews mit bestehenden Kunden
- Industriespezifische Segmentierung: Fokus auf 5 Kernbranchen mit höchstem ROI-Potenzial (Automobilzulieferer, Maschinenbau, Elektronikfertigung, Pharmaproduktion, Lebensmittelverarbeitung)
- Intent-Mapping: Entwicklung einer Decision-Journey-Map mit spezifischen Touchpoints und Suchanfragen je nach Kaufphase (Problem-Erkennung bis Anbietervergleich)
2. Kanalstrategie & Kampagnenarchitektur
- Google Ads Search-Kampagnen: Hochspezifische, branchenbezogene Keywords mit technischem Fokus
- Google Ads Display-Kampagnen: Placement auf Fachportalen und technischen Ressourcenseiten
- LinkedIn Ads: Präzises Targeting nach Funktion, Branche und Unternehmensgröße
- Remarketing-Layer: Segmentierte Remarketing-Kampagnen basierend auf Websiteverhalten und Interaktionstiefe
3. Keyword- & Bidding-Strategie
- Longtail-Keyword-Analyse: Identifikation hochrelevanter, aber wenig umkämpfter Fachbegriffe (z.B. „Wartungskostenreduktion Spritzgussmaschinen“, „Maschinenausfallprognose Halbleiterproduktion“)
- Semantisches Keyword-Clustering: Gruppierung nach Problemstellung, Branche und Kaufphase
- Smart-Bidding-Strategie: Implementierung von tCPA (target Cost Per Acquisition) mit branchenspezifischen Anpassungen
- Negative Keywords: Ausschluss von Low-Intent-Suchanfragen und B2C-orientierten Begriffen
4. Landing-Page-Optimierung
- Branchenspezifische Landing Pages: Entwicklung von 5 individualisierten Landing Pages mit relevanten Use Cases, Referenzen und ROI-Kalkulationen pro Zielbranche
- Persona-basierte Ansprache: Spezifische Content-Elemente je nach angesprochener Entscheider-Rolle
- A/B-Testing: Kontinuierliche Optimierung von Headlines, CTAs und Formularlänge
- Conversion-Tracking: Implementierung eines detaillierten Attributionsmodells mit Salesforce-Integration
5. Kontinuierliche Optimierung & Performance Management
- Wöchentliche Performance-Reviews: Analyse von CPL, CTR, Conversion Rates nach Kampagne und Segment
- Monatliche Keyword-Expansion: Kontinuierliche Erweiterung der Keyword-Bibliothek basierend auf Search Term Reports
- Quality Score Enhancement: Systematische Verbesserung der Ad-Relevanz und Landing-Page-Experience
- Feedback-Loop mit Sales: Qualitative Bewertung der generierten Leads zur Kampagnenoptimierung
Umsetzung & Kampagnenbeispiele
Kampagnenbeispiel 1: Google Search für Technische Leiter im Maschinenbau
Anzeigenbeispiel:
Ausfallzeiten reduzieren | Predictive Maintenance für Maschinenbau
Maschinenstillstand vorhersagen & verhindern. ROI-Kalkulator & Demoanfrage. 37% weniger ungeplante Ausfälle bei Maschinen >10 Jahre. Jetzt Demo anfragen!
www.predictivepulse.com/maschinenbau
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Top-Converting Keywords:
- „predictive maintenance maschinenbau“
- „maschinenausfälle vorhersagen software“
- „condition monitoring retrofit lösung“
- „wartungskosten reduzieren cnc maschinen“
- „predictive analytics fertigungsindustrie“
Kampagnenbeispiel 2: LinkedIn-Kampagne für CTOs in der Automobilzulieferindustrie
Targeting-Parameter:
- Funktionen: CTO, CIO, VP Technology, Head of Digital Transformation, Head of Manufacturing
- Branchen: Automobilzulieferer, Fahrzeugbau, Automotive Components
- Unternehmensgröße: 250-5.000+ Mitarbeiter
- Geografisch: DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz)
Ad Copy Beispiel:
Digitalisierungsdruck in der Automobilzulieferindustrie?
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Ergebnisse nach 6 Monaten
| KPI | Ausgangswert | Nach 6 Monaten | Veränderung | Anmerkung |
|---|---|---|---|---|
| Kosten pro Lead (CPL) | 325 € | 178 € | -45% | Durch präzises Keyword-Targeting und optimierte Landing Pages |
| Landing Page Conversion Rate | 1.9% | 4.5% | +137% | Branchenspezifische Landing Pages mit relevanten Use Cases |
| Durchschnittlicher Sales Cycle | 138 Tage | 94 Tage | -32% | Höhere Lead-Qualität führt zu schnelleren Abschlüssen |
| Sales Qualified Leads pro Monat | 34 | 87 | +156% | Durchschnitt der letzten 3 Monate |
| Return on Ad Spend (ROAS) | 180% | 340% | +89% | Berechnet auf Basis 12-Monats-Customer-Value |
| Click-Through-Rate (CTR) | 1.2% | 3.6% | +200% | Branchendurchschnitt: ca. 2.5% im B2B-Bereich |
| Durchschnittlicher Quality Score | 5.2 | 7.8 | +50% | Verbesserte Ad-Relevanz und Landing-Page-Experience |
| Marketing Qualified Leads (MQL) | 62 | 142 | +129% | Insgesamt höheres Volumen bei besserer Qualität |
Branchenspezifische Performance
Die Kampagnenergebnisse zeigten deutliche Unterschiede zwischen den Zielbranchen:
| Zielbranche | Conversion Rate | Cost per Lead | ROAS |
|---|---|---|---|
| Maschinenbau | 5.3% | 154 € | 380% |
| Automobilzulieferer | 4.8% | 165 € | 410% |
| Elektronikfertigung | 4.2% | 183 € | 320% |
| Pharmaproduktion | 3.9% | 197 € | 290% |
| Lebensmittelverarbeitung | 3.7% | 205 € | 260% |
Erfolgsfaktoren und Learnings
Was besonders gut funktioniert hat:
- Branchenspezifische Ansprache: Die stark segmentierte Kampagnenstruktur mit industriespezifischen Landing Pages führte zu signifikant höheren Conversion-Raten
- ROI-Fokus in der Kommunikation: Konkrete Zahlen zu Wartungskosteneinsparungen und OEE-Verbesserungen (Overall Equipment Effectiveness) überzeugten technische Entscheider
- Kombination aus Google Ads und LinkedIn: Komplementäre Kanalnutzung adressierte unterschiedliche Phasen der Customer Journey
- Fallstudien als Lead Magnets: Besonders hohe Conversion-Raten bei branchenspezifischen Fallstudien (7.3% vs. 4.5% Durchschnitt)
Herausforderungen im Projektverlauf:
- Saisonale Schwankungen: Deutlich niedrigere Conversion-Raten in Ferienzeiten und zum Jahresende
- Sales-Marketing-Alignment: Anfängliche Diskrepanzen bei der Lead-Qualitätsbewertung erforderten einheitliche Scoring-Kriterien
- Wettbewerbsintensität: Steigende CPCs bei Google Ads in hochkompetitiven Segmenten (besonders „Industrie 4.0“-Keywords)
- Attributionsherausforderungen: Lange Sales Cycles erschwerten die eindeutige Zuordnung des Kampagnenerfolgs
Stimme des Kunden
„Die PPC-Kampagnen haben unsere Erwartungen deutlich übertroffen. Statt wie bisher auf Messen und Kaltakquise zu setzen, erreichen wir nun genau die Entscheider, die bereits nach Lösungen für ihre Produktionsherausforderungen suchen. Besonders wertvoll ist die Qualität der generierten Leads – sie sind besser vorqualifiziert und verstehen den Mehrwert unserer Lösung bereits vor dem ersten Gespräch. Die industrie- und rollenspezifische Ansprache hat sich als Schlüssel zum Erfolg erwiesen und führt zu deutlich kürzeren Vertriebszyklen.“ – Dr. Michael Berger, CMO, PredictivePulse GmbH
Fazit und Ausblick
Die PPC-Kampagnen für PredictivePulse haben eindrucksvoll demonstriert, dass auch in hochspezialisierten B2B-Märkten mit komplexen Produkten und langen Entscheidungsprozessen performanceorientiertes Online-Marketing erfolgreich sein kann. Der Schlüssel lag in der präzisen Segmentierung, dem tiefgreifenden Verständnis der Zielgruppen und ihrer spezifischen Herausforderungen sowie der kontinuierlichen datengestützten Optimierung aller Kampagnenelemente.
Mit einem ROAS von 340% und einer Reduktion der CPL um 45% konnte PredictivePulse nicht nur die Effizienz des Marketingbudgets deutlich steigern, sondern auch die Skalierbarkeit des Neukundengeschäfts signifikant verbessern.
Für die nächste Projektphase sind folgende Erweiterungen geplant:
- Expansion der PPC-Aktivitäten auf zusätzliche europäische Märkte (Frankreich, Benelux, Norditalien)
- Integration von YouTube-Ads mit kurzen Erklärvideos zur Predictive Maintenance
- Entwicklung eines dynamischen Lead-Scoring-Systems mit ML-Unterstützung
- Umsetzung eines Account-Based Marketing (ABM) Ansatzes für Top-500 Zielfirmen
- Implementierung von Chat-GPT-basierten Interaktionselementen auf Landing Pages