Grainlovers ist ein deutsches Unternehmen, das sich auf hochwertige Getreidemühlen und Flockenquetschen spezialisiert hat. Mit dem Ziel, den vollen Genuss von frischen, selbstgemachten Lebensmitteln direkt in die Küchen ihrer Kunden zu bringen, bietet Grainlovers Produkte wie die Mockmill Getreidemühlen und den E-Flaker an. Die Marke spricht gesundheitsbewusste Verbraucher an, die Wert auf Qualität und Frische legen.
Trotz eines qualitativ hochwertigen Produktportfolios stand Grainlovers vor der Herausforderung, die Online-Umsätze signifikant zu steigern und dabei die Profitabilität zu wahren. Die bisherigen Marketingmaßnahmen erzielten nicht die gewünschten Ergebnisse in Bezug auf Neukundengewinnung und Conversion Rate. Zudem erschwerten Tracking-Einschränkungen durch aktuelle Datenschutzbestimmungen ein präzises Budget-Management. Der Online-Shop war nicht optimal für Conversions ausgerichtet, was zu erhöhten Kaufabbrüchen führte.
1. Skalierung durch KI-gestütztes Performance-Marketing
Wir führten eine detaillierte Analyse der bestehenden Marketingstrategie durch und entwickelten daraufhin granulare Kampagnenstrukturen für Meta (Facebook & Instagram) und Google Ads. Durch den gezielten Einsatz von Meta Advantage+ Shopping Campaigns konnten wir automatisierte Prozesse für eine effizientere Budgetverteilung etablieren. Zusätzlich optimierten wir die Gebotsstrategien durch eine Kombination aus Cost Cap und Bid Cap, um den ROAS zu maximieren.
Ein weiteres entscheidendes Element war der Umstieg auf eine Data-Driven Attribution, anstelle des traditionellen Last-Click-Modells, wodurch wir genauere Insights über die tatsächlichen Touchpoints der Kundenreise erhielten. Ergänzend implementierten wir Dynamic Creative Optimization (DCO), um Anzeigeninhalte automatisiert auf Basis der besten Performance-Metriken anzupassen. Diese Maßnahmen führten zu einer Senkung der CAC um 42 % und einer Steigerung der Kampagnenreichweite um 160 %.
2. Maximierung der Conversion-Rate durch datengetriebene Optimierung
Eine umfassende Analyse der Customer Journey deckte Optimierungspotenziale im Checkout-Prozess und bei bestimmten UI-Elementen auf. Wir führten umfangreiche A/B-Tests mit verschiedenen CTA-Buttons, Landingpage-Elementen und Zahlungsoptionen durch. Ergänzend implementierten wir Server-Side Tracking über die Meta Conversion API (CAPI), um die Tracking-Lücken zu schließen, die durch iOS-Updates und Datenschutzrichtlinien entstanden sind.
Durch den Einsatz von Heatmap-Analysen mit Hotjar identifizierten wir weitere Reibungspunkte, die zu Kaufabbrüchen führten. Besonders erfolgreich war die Einführung von AI-driven Recommendations, um personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Nutzerverhalten anzuzeigen. Außerdem optimierten wir die Ladegeschwindigkeit der mobilen Version des Shops um 40 %, was die Absprungrate signifikant reduzierte. Diese Maßnahmen führten zu einer 65 % höheren Conversion Rate und einer deutlichen Reduktion der Kaufabbrüche.
3. Performance-Optimierte Creatives für maximale Reichweite und Engagement
Die bestehende Content-Strategie wurde vollständig überarbeitet, um Werbeanzeigen und Social-Media-Inhalte stärker auf Performance auszurichten. Der Einsatz von User-Generated Content (UGC) in Kombination mit Branded Content Ads ermöglichte authentische Produktpräsentationen und steigerte das Vertrauen potenzieller Kunden.
Ein zentraler Hebel war der Wechsel zu dynamischen Video-Ads, die gezielt für höhere Click-Through-Rates (CTR) optimiert wurden. A/B-Tests mit Storytelling-Ansätzen (Problem → Lösung → Call-to-Action) halfen, die ideale Ad-Formel zu finden. Zusätzlich setzten wir AI-gestützte Copy-Optimierung ein, um die wirkungsvollsten Headlines und Texte für die Anzeigen zu generieren. Diese Maßnahmen führten zu einer 210 % höheren organischen Reichweite und einer 80 % höheren Engagement-Rate.
4. Nachhaltiges Wachstum durch Automatisierung und First-Party-Daten
Für eine nachhaltige Skalierung verlagerten wir den Fokus von kurzfristigen ROAS-Betrachtungen hin zu einer Strategie basierend auf dem Customer Lifetime Value (CLV). Mit der Nutzung von Predictive Analytics konnten wir die wertvollsten Kunden identifizieren und gezielt ansprechen.
Eine AI-gesteuerte Budget-Optimierung ermöglichte es, Werbebudgets automatisch auf die profitabelsten Zielgruppen zu verteilen. Gleichzeitig implementierten wir eine CRM-gesteuerte Retention-Strategie mit Klaviyo, um durch automatisierte Re-Engagement Flows die Wiederkaufsrate um 45 % zu steigern. Durch den Aufbau einer Zero- & First-Party-Datenbank konnte Grainlovers unabhängiger von Plattform-Tracking werden und langfristig datengetrieben wachsen.
Unsere datengetriebene Strategie zeigt deutliche Erfolge. Innerhalb eines Jahres konnte der Umsatz um 850 % gesteigert werden, bei gleichbleibender Profitabilität, gemessen am Marketing Efficiency Ratio (MER). Gleichzeitig wuchs der Anteil an Neukunden um 160 %, während der Ad Spend gezielt skaliert wurde, um profitables Wachstum sicherzustellen.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor war die Verbesserung des Customer Lifetime Value (CLV). Die Analyse der Neukundenkohorten zeigt, dass die durch unsere Strategie gewonnenen Käufer langfristig wertvoll sind, was auch in Zukunft eine nachhaltige und profitable Skalierung ermöglicht.
Für diesen Erfolg waren insbesondere unsere UGC-Anzeigen ausschlaggebend, mit denen wir die Klickpreise (CPC) um 70 % senken konnten. Durch die emotionale Ansprache und authentische Darstellung der Produkte konnten die Anzeigen deutlich besser performen als klassische Produkt-Ads.
Die Entwicklung von Grainlovers verläuft weiterhin positiv. Das Unternehmen wächst konstant und ist auf Kurs, seine Umsatzziele für das nächste Jahr erneut signifikant zu übertreffen.
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