Saubere Daten. Klare Strukturen. Mehr Umsatz.

Ein Fashion-E-Commerce-Unternehmen verschwendete 60% seines €400.000 Werbebudgets durch ineffiziente Kampagnen-Optimierung. verrodata implementierte eine KI-gestützte Programmatic Advertising-Strategie mit Real-Time Bidding und automatischer Audience-Segmentierung. Durch Machine Learning-Algorithmen werden Gebote dynamisch angepasst und Performance-basierte Budget-Allokation in Echtzeit durchgeführt.

Ergebnisse nach 5 Monaten:

• Return on Ad Spend (ROAS) stieg von 2,1 auf 8,1 (+285%)

• Cost per Acquisition sank um 67%

• Conversion-Rate erhöhte sich von 1,4% auf 3,8%

• Werbebudget-Effizienz verbesserte sich um 73%

Das SaaS-Unternehmen investierte monatlich €45.000 in verschiedene Marketing-Kanäle, konnte aber nicht identifizieren, welche Touchpoints tatsächlich zu Conversions führten. verrodata implementierte ein Advanced Attribution-Modell mit Customer Journey Mapping, das alle Interaktionen vom ersten Klick bis zur Conversion verfolgt und jedem Touchpoint den korrekten Wert zuordnet.

Ergebnisse nach 4 Monaten:

• Marketing-Performance-Steigerung um 156%

• Identifikation von 3 unterperformenden Kanälen (€12.000 monatliche Einsparung)

• Qualifizierte Leads stiegen um 89%

• Customer Acquisition Cost reduzierte sich um 43%

• Marketing ROI verbesserte sich von 3,2:1 auf 8,7:1

Die Digitalbank erzielte mit generischen E-Mail-Kampagnen nur 0,8% Conversion-Raten bei Produktangeboten. verrodata entwickelte eine Personalisierungs-Engine, die Kundendaten, Transaktionsverhalten und demografische Merkmale analysiert. Dynamische Content-Generierung liefert jedem Kunden individuell zugeschnittene Finanzprodukt-Empfehlungen zur optimalen Zeit.

Ergebnisse nach 6 Monaten:

• E-Mail-Conversion-Rate stieg von 0,8% auf 3,3% (+312%)

• Produktabschluss-Rate erhöhte sich um 247%

• Customer Lifetime Value stieg um €1.840 pro Kunde

• Kampagnen-ROI verbesserte sich von 1,9:1 auf 7,4:1

• Unsubscribe-Rate sank um 54%

Der Versicherer generierte monatlich 2.800 Leads, aber nur 12% führten zu Abschlüssen. Das Sales-Team verschwendete Zeit mit unqualifizierten Interessenten. verrodata implementierte ein KI-basiertes Lead Scoring-System, das Website-Verhalten, demografische Daten und Interaktionshistorie analysiert. Predictive Analytics identifiziert Leads mit höchster Abschlusswahrscheinlichkeit und priorisiert diese automatisch.

Ergebnisse nach 7 Monaten:

• Sales-Zyklus verkürzte sich von 28 auf 9 Tage (-68%)

• Conversion-Rate stieg von 12% auf 31%

• Sales-Produktivität erhöhte sich um 189%

• Kosten pro Abschluss sanken um €420

• Umsatz pro Sales-Mitarbeiter stieg um 134%

Das Reiseportal verlor 94% der Besucher ohne Buchung und nutzte nur Standard-Retargeting. verrodata entwickelte eine intelligente Retargeting-Strategie mit dynamischen Anzeigen, die basierend auf gesuchten Reisezielen, Preissensitivität und Buchungsverhalten personalisierte Angebote ausspielt. Machine Learning optimiert Timing, Frequenz und Creative-Variationen automatisch.

Ergebnisse nach 3 Monaten:

• Retargeting-Conversion-Rate stieg von 2,1% auf 3,7% (+78%)

• Durchschnittlicher Buchungswert erhöhte sich um €89

• Retargeting-ROAS verbesserte sich um 156%

• Website-Rückkehrrate stieg um 43%

• Gesamtbuchungsvolumen erhöhte sich um 24%