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

  1. Mehr Kunden zu direkten Buchungen über die Unternehmenswebsite bewegen
  2. Ausgefeilteres digitales Marketing
  3. Bei allgemeinen Suchnetzwerk-Kampagnen die Wettbewerbsfähigkeit in Auktionen verbessern, um mehr Buchungen zu erzielen

Der Ansatz

  1. Kanal- und geräteübergreifende Attribution mit der Betaversion von Google Attribution
  2. Analyse des zugeordneten realen Werts allgemeiner Kampagnen
  3. Auf dem Ziel-ROAS basierende automatische Gebotseinstellungen, um in Echtzeit auf die Daten reagieren zu können

Die Ergebnisse

  1. Der durch allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen generierte Umsatz stieg um 45 %.
  2. Der ROAS (Return on Advertising Spend) für allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen verbesserte sich um 22 %.
  3. Durch die Investitionen in allgemeine Suchnetzwerk-Kampagnen und das starke Einnahmenwachstum erhöhte sich in dem betreffenden Zeitraum der Gesamtumsatz aus allen Kanälen.

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