Die Kanzlei hat es auf einem hart umkämpften Markt mit starken Mitbewerbern zu tun. Mithilfe von maschinellem Lernen hat das Unternehmen die Automatisierung ausgebaut und die Attribution verbessert. Das Ergebnis: Die allgemeinen Suchnetzwerk-Kampagnen brachten mehr Mandanten.
Die Ziele
- Mehr Kunden zu direkten Buchungen über die Unternehmenswebsite bewegen
- Ausgefeilteres digitales Marketing
- Bei allgemeinen Suchnetzwerk-Kampagnen die Wettbewerbsfähigkeit in Auktionen verbessern, um mehr Buchungen zu erzielen
Der Ansatz
- Kanal- und geräteübergreifende Attribution mit der Betaversion von Google Attribution
- Analyse des zugeordneten realen Werts allgemeiner Kampagnen
- Auf dem Ziel-ROAS basierende automatische Gebotseinstellungen, um in Echtzeit auf die Daten reagieren zu können
Die Ergebnisse
- Der durch allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen generierte Umsatz stieg um 45 %.
- Der ROAS (Return on Advertising Spend) für allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen verbesserte sich um 22 %.
- Durch die Investitionen in allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen und das starke Einnahmenwachstum erhöhte sich in dem betreffenden Zeitraum der Gesamtumsatz aus allen Kanälen.
