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Auf ROAS 8,3 durch den Aufbau einer kompletten Performance-Strategie

LUSINI

Auf ROAS 8,3 durch den Aufbau einer kompletten Performance-Strategie
8,3
ROAS (Return on Ad Spend)
-
63
%
CPO (Cost per Order)
+
24
%
CTR (Click Through Rate)

„Mit Mawave zu arbeiten ist großartig! Ein super Team unterstützt uns mit Professionalität und Leidenschaft bei einem unserer wichtigsten Channels. Alle Teammitglieder sind äußerst zuverlässig, sprudeln vor kreativen Ideen und liefern kontinuierlich wertvollen Input. Innerhalb kürzester Zeit konnten wir gemeinsam unsere Ziele erreichen. Vielen Dank für die hervorragende Unterstützung!“

Julia Heinrich
Julia Heinrich
Social Media Management LUSINI Solutions GmbH

Die Story: Für Gastgeber aus Leidenschaft

Seit der Gründung 1987 als Hotelwäsche Erwin Müller hat sich LUSINI als Big Player in der Hotellerie- und Gastro-Branche etabliert. Der Omnichannel-Anbieter hat alles, was leidenschaftliche Gastgeber und Genussbegeisterte (aus dem B2B- & B2C-Bereich) brauchen: Geschirr, Mobiliar, Textilien, Berufsmode und vieles mehr in Profi-Qualität, persönliche Beratung auf Augenhöhe und einen umfangreichen Service. Was noch fehlt, um das volle Potenzial des Shops zu entfalten, ist eine vollumfängliche Paid Social Strategie. 

Das Ziel: Aufbau einer individuellen Paid Social Strategie

Bis zum Start der gemeinsamen Zusammenarbeit setzte LUSINI überwiegend auf Traffic Kampagnen auf den Meta Plattformen. Um sich trotz B2B-Schwerpunkt auf Sales zu fokussieren und perspektivisch auch B2C-Anteile auszubauen, kamen die zahlreichen Möglichkeiten von Social Media Advertising ins Spiel. Unsere Zielsetzung: Eine individuelle und auf die Bedürfnisse von LUSINI zugeschnittene Paid Social Strategie, die den Kanal profitabler und umsatzstärker machen sollte.

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Unsere Lösung: Performante DPAs 

Das Entwickeln und Implementieren der richtigen Kampagnenstruktur und Attributionsstrategie, die Segmentierung von B2B- und B2C-Kund:innen sowie die konsequente Messung von KPIs erfordern nicht nur das nötige Know-How, sondern auch professionelle Überwachung und schnelle Handlungsbereitschaft. 

Um den Anforderungen und Zielen von LUSINI gerecht zu werden, setzten wir folgendes Setup um:

Dynamic Product Ads

Das Kampagnensetup bestand aus Dynamic Product Ads (DPAs), für die wir die gesamte Produktpalette (ca. 40.000 Produkte) von LUSINI verwendeten. Das ermöglichte dem Algorithmus, Usern genau die Produkte auszuspielen, die für sie am relevantesten sind. On Top zum Always On Setup bauten wir saisonbezogene DPA Kampagnen ein, die bestimmte Themenwelten hervorhoben und durch ansprechende Header weitere Akzente setzten.

Zusätzlich lag der Fokus auf Bestseller-Produkten – diese wiesen bereits eine hohe Beliebtheit auf und erhöhten die Aufmerksamkeit auf die Marke und die Chance auf Conversions. So zeigten sich sehr gute Ergebnisse auf Kampagnen-Ebene. 

Attribution

Für das Attributionsfenster, also das begrenzte Zeitfenster, in dem Conversions einer Ad zugeordnet werden, wählten wir vorerst die Standardeinstellung 7-Day-Click, 1-Day-View. Die Herausforderung: Es zeigten sich Unterschiede zwischen Meta und Google Analytics in der Attribution. Meta neigt als First Touchpoint dazu, sich selbst mehr Conversions zuzuordnen, während Google Analytics aufgrund der Last Klick Attribution strengere Daten liefert. Um die Datengenauigkeit zu erhöhen und somit eine präzisere Zuordnung von Conversions zu Marketingkanälen sowie eine bessere Budgetallokation zu ermöglichen, passten wir die Attributionseinstellungen an.

Unsere Lösung: 7-Day-Click. Diese Attribution bedeutet, dass Conversions der Kampagne zugeordnet werden, wenn ein User auf die Anzeige klickt und innerhalb einer Woche konvertiert. Diese Einstellung ist für Unternehmen von Vorteil, die in Third Party Tools oder bei Google Analytics auf die Ergebnisse nach Klick Attribution schauen.

Die schnelle Anpassung und Implementierung führte dazu, dass der ROAS zwar niedriger, aber qualitativ hochwertiger war und die Diskrepanz zu den Google Analytics Werten geringer war. 

B2B- und B2C-Split 

Zusätzlich segmentierten wir die Zielgruppen in B2B- und B2C-Kund:innen. Für die unterschiedlichen Kampagnen verwendeten wir jeweils ein anderes Targeting sowie eine andere Kommunikation in den Copys, um die jeweiligen Needs besser zu treffen. Diese Anpassung trug zu weiteren Verbesserungen bei. 

Learnings: Algo knows best

Auch bei einer großen Produktpalette in den DPAs müssen wir den Algorithmus nicht unbedingt einschränken. Vielmehr sehen wir gerade mit mehr Freiheiten eine bessere Performance. Außerdem ist die richtige Zielgruppenkommunikation essentiell für den Erfolg und es macht definitiv Sinn, unterschiedliche Zielgruppen in unterschiedliche Kampagnen aufzutrennen, da der Split deutlich bessere Ergebnisse geliefert hat.

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hello fresh cooking

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