Vorher: Kein Werbekonto, keine Conversion-Daten, kein Funnel. Alle Leads landeten unsegmentiert im selben Eingang.
Nachher: Automatisiertes Google Ads System mit D2C/B2B-Segmentierung, automatisierter Lead-Qualifizierung und stabilem 4.8x ROAS.
Challenge
Als die Website stand und das SEO-Fundament gelegt war, ging es in Phase 05 um die sofortige Nachfrage-Aktivierung durch Performance Marketing. GlassRenew konnte nicht auf organische Rankings warten – es brauchte Leads ab Tag 1.
Das Problem: GlassRenew bedient zwei grundlegend verschiedene Märkte. Privatkunden (D2C) suchen nach „Kratzer aus Glas entfernen” und erwarten einen schnellen, günstigen Service. Geschäftskunden (B2B) – Hotels, Facility Manager, Bauunternehmen – suchen nach einem skalierbaren Dienstleister für regelmäßige Glaswartung und haben Budgets im fünf- bis sechsstelligen Bereich.
Das klassische Problem hybrider Geschäftsmodelle bei Google Ads: Der Algorithmus optimiert auf Volumen. Ohne Steuerung erzeugt er Massen an günstigen D2C-Leads (kleine Aufträge, niedriger LTV), während die hochprofitablen B2B-Leads in der Masse untergehen.
Approach
Wir entwarfen eine dreischichtige Lösung, die das Daten-Problem an der Wurzel angreift:
Schicht 1: Server-Side Tracking als Fundament Bevor eine einzige Anzeige geschaltet wurde, implementierten wir GTM Server-Side Tracking. Dies stellte sicher, dass 100% der Conversion-Signale an Google zurückfließen – unabhängig von Ad-Blockern, Apples ITP oder Browser-Restriktionen. In der Glasreparatur-Branche, wo viele Nutzer den Service auf dem Smartphone suchen (Safari = ITP), war dies geschäftskritisch.
Schicht 2: Der Qualification-Funnel als Datenfilter Das Herzstück: Wir ersetzten das Kontaktformular durch einen interaktiven, mehrstufigen Qualification-Funnel:
- Frage 1: Ist das Projekt gewerblich oder privat? → Sofortige Segmentierung
- Frage 2: Wie viele Quadratmeter Glas sind betroffen? → Auftragsvolumen-Schätzung
- Frage 3: Welche Art von Schaden? → Service-Zuordnung
- Frage 4: Wie dringend? → Priorisierung
Basierend auf den Antworten berechnete Make.com einen Lead Score in Echtzeit. B2B-Leads mit > 50qm Glasfläche wurden sofort per Slack und SMS an einen Senior Closer gesendet. D2C-Leads mit kleinen Aufträgen erhielten eine automatisierte Schätzung und wurden in eine ActiveCampaign E-Mail-Sequenz eingefügt.
Schicht 3: Algorithmus-Kalibrierung Der entscheidende Schritt: Wir definierten nur qualifizierte Leads (die den Funnel erfolgreich durchliefen und einen Score > Schwellenwert erreichten) als Google Ads Conversion. Die KI wurde damit trainiert, nicht auf billige Klicks zu optimieren, sondern auf Nutzer, die dem Profil profitabler Kunden entsprechen.
System
| Komponente | Technologie | Funktion |
|---|---|---|
| Demand Generation | Meta Ads | Visuelle Vorher-Nachher-Demonstrationen, Awareness |
| Demand Capture | Google Ads (Search) | High-Intent Keywords: „Glasreparatur”, „Kratzer entfernen” |
| Qualification | Typeform + Custom JS | Mehrstufige Lead-Bewertung und D2C/B2B-Segmentierung |
| Routing | Make.com | Echtzeit-Scoring, API-Routing ins CRM |
| Nurturing | ActiveCampaign | Automatisierte E-Mail-Sequenzen für Long-Tail Leads |
| Alerting | Slack + SMS API | Sofort-Benachrichtigung für B2B-Großprojekte |
| Tracking | GTM Server-Side + GA4 | 100% Signal-Integrität, keine Datenverluste |
Results
- ROAS 4.8x: Der Return on Ad Spend stabilisierte sich nach dem dritten Monat auf 4.8x. Die maschinelle Vorqualifizierung stellte sicher, dass das Budget ausschließlich in profitable Auktionen floss.
- Automatisierte Lead-Qualifizierung: Der Qualification-Funnel sammelte die relevanten Projektinformationen vor dem Vertriebsgespräch und filterte unpassende Anfragen heraus – das Vertriebsteam sprach fast ausschließlich mit kaufbereiten Interessenten.
- Kürzerer Sales Cycle: Durch die automatische Kalenderbuchung für B2B-Leads und die Echtzeit-Priorisierung verkürzte sich der durchschnittliche Verkaufszyklus spürbar.
- Budget-Effizienz: Die CPL für qualifizierte B2B-Leads sank kontinuierlich, weil der Algorithmus mit jeder Conversion besser verstand, welches Nutzerprofil konvertiert.
Lessons Learned
- Reibung im Funnel ist ein Feature: Entgegen der „Frictionless”-Philosophie erhöhte der mehrstufige Qualification-Funnel sowohl die Datenqualität als auch die Conversion Rate für qualifizierte Leads. Unqualifizierte Nutzer brechen ab – und genau das ist gewollt.
- Die Conversion-Definition bestimmt den ROAS: Wenn Google auf „Formular gesendet” optimiert, liefert es billige Junk-Leads. Wenn es auf „qualifizierter Lead mit Score > X” optimiert, liefert es profitable Kunden. Die Conversion-Definition ist die wichtigste strategische Entscheidung im gesamten Account.
- Server-Side Tracking ist nicht optional: In einer Welt von Ad-Blockern und ITP verlieren Unternehmen mit Client-Side Tracking 25–30% ihrer Conversion-Signale. Ohne vollständige Daten kann kein Algorithmus profitabel optimieren.
