Lookalike Zielgruppenadressen

Mit Lookalike Audiences Neukunden gewinnen

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Lookalike Zielgruppenadressen

Mit Lookalike Audiences Neukunden gewinnen

Lookalike und höhere Conversion Rates

Unternehmen müs­sen viel für die Kundenakquise inves­tie­ren. Auch wenn es eine kost­spie­lige Angelegenheit ist, ist die Gewinnung neuer Kunden für das Wachstum eines Unternehmens uner­läss­lich. Um die­ses Problem anzu­ge­hen, set­zen viele Unternehmen auf Lookalike Audiences, denn durch die Erstellung von Lookalike-Modellen kön­nen Zielgruppen ange­spro­chen wer­den, die den bestehen­den Kunden ähn­lich sind.

Was ist eine Lookalike Audience und wie funk­tio­niert Lookalike? Dieser Artikel lie­fert eine Einführung in die­ses Themengebiet.

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autor alexandra tovoteAutor: Claudia Patricia Krieger, Online Marketing

Veröffentlichung: März 2021
Lesedauer: 3 Minuten

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Was ist eine Lookalike Audience?

Der Begriff Lookalike Audience steht für den deut­schen Ausdruck „sieht gleich aus“. Im Marketing wer­den Lookalike Audiences als Doppelgänger der eigent­li­chen Zielgruppe beschrie­ben. Die Funktion von Lookalike Audiences ist es, anhand von bereits vor­han­de­nen Informationen wie Interessen und bestimm­ten Merkmalen, poten­zi­elle Zielgruppen anzu­spre­chen, die den bereits defi­nier­ten Zielgruppen ähneln. Aus die­sem Grund eig­net sich die­ser Zielgruppen-Typ ideal, um neue Kunden zu errei­chen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Interesse für Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens besit­zen, aber bis­her noch keine Berührungspunkte mit dem Unternehmen hat­ten. Die Lookalike Audiences basie­ren auf den Custom Audiences eines Unternehmens und gel­ten damit als ein­ma­lige Konstellation, denn wenn die Lookalike Audiences aus den bis­he­ri­gen Käufern erstellt wird, ist die Wahrscheinlichkeit gering, dass die Konkurrenz die­sel­ben Käufer und somit auch die­sel­ben Lookalike Audiences besit­zen. Mit Lookalike kön­nen indi­vi­du­elle Zielgruppen aus­ge­wählt wer­den, geringe Streuverluste erzielt wer­den und hohe Conversion Rates erzeugt werden.

Welche Vorteile haben Lookalike Audiences?

Einige Vorteile kön­nen anhand von Lookalike erzielt wer­den. Besonders ent­ste­hen bei der Verwendung von Lookalike Audiences nied­ri­gere Akquisitionskosten, die Effizienz der Ausgaben für Werbung kann erhöht wer­den und Daten kön­nen intel­li­gen­ter ver­wen­det werden.

Niedrigere Akquisitionskosten

Durch den Einsatz von Lookalikes kön­nen Unternehmen Nutzer fin­den, die ihren bes­ten Kunden ähn­lich sind und auch deren Verhalten wider­spie­geln, was zu gerin­ge­ren Kosten pro Akquisition führt. Dies wäre mit ande­ren Ad-hoc-Taktiken nicht möglich.

Effizientere Ausgaben für Werbung

Das Targeting von Interessenten, die ähn­li­che Eigenschaften wie die bestehen­den Kunden auf­wei­sen, ermög­licht es Marketern, das Budget nur auf die­je­ni­gen zu kon­zen­trie­ren, die am ehes­ten kon­ver­tie­ren werden.

Intelligentere Datenverwendung

Marketer kön­nen alle Daten von E‑Mail-Kampagnen, Unternehmenswebsiten und digi­ta­len Anzeigen effi­zi­ent nut­zen, um die Zielgruppe bes­ser zu ver­ste­hen und geziel­ter anzusprechen.

Wie funktioniert Lookalike?

Das Verstehen der Zielgruppe ist der Schlüssel eines erfolg­rei­chen Unternehmens. Dafür kann Lookalike ein­ge­setzt wer­den. Anhand die­ses Tools kann auf effi­zi­ente und kos­ten­güns­tige Weise eine maxi­male Reichweite bei der Zielgruppe erzielt werden.

Lookalike-Targeting hilft dabei, Anzeigen an Personen aus­zu­lie­fern, die genauso han­deln wie die bereits bestehende Zielgruppe. Ähnlich wie die meis­ten ande­ren Dinge im digi­ta­len Marketing- und Werbe-Ökosystem funk­tio­niert auch Lookalike durch den Einsatz von Daten und Algorithmen. Daraus ergibt sich ein Nutzerverhaltensmuster.

Die Hauptvorteile von Lookalike sind:

  • Erweiterung der Zielgruppe
  • Erhöhung der Click-Through-Rate
  • Erhöhung der Conversion Rate
  • Kostenreduzierung für Klicks
  • Besuche von Nicht-Zielgruppen
  • Echtzeit Aktualisierung, dank maschi­nel­ler Lernfunktionen
 

Datenerhebung

Der erste Schritt bei der Durchführung von Lookalike ist das Sammeln von zahl­rei­chen Daten. Um eine höhere Genauigkeit zu gewähr­leis­ten, müs­sen ver­schie­dene Arten von Daten aus einer Reihe von Online- und Offline-Quellen gesam­melt wer­den. Einerseits kön­nen Unternehmen Erst‑, Zweit- und Drittdaten ver­wen­den. Auf der ande­ren Seite kön­nen Quellen wie CRM-Systeme, Marketing-Automatisierungsplattformen, Drittdatenanbietern und Web-Analyse-Tools her­an­ge­zo­gen wer­den. Auch Plattformen wie DMPs, DSPs und Social-Media sind für den Erfolg der Lookalike Audiences unerlässlich.

Definition der Attribute und Verhaltensweisen der wert­volls­ten Kunden

Sobald die Daten gesam­melt sind, soll­ten die Attribute und Verhaltensweisen der bes­ten Kunden defi­niert wer­den. Unternehmen soll­ten dabei mehr Attribute und Verhaltensweisen defi­nie­ren, um die Chance zu erhö­hen, die rich­tige Zielgruppe zu fin­den. Weniger inten­siv kann jedoch vor­ge­gan­gen wer­den, wenn der Fokus eher auf Reichweite und Bekanntheit liegt als auf höhere Conversion Rates.

Identifizieren von Kunden mit ähn­li­chen Merkmalen

Der dritte Schritt beinhal­tet die Analyse der ange­rei­cher­ten Seed-Daten, um Ähnlichkeitsmuster mit der gesam­ten Zielgruppe zu fin­den. Basierend auf die­sen ange­rei­cher­ten Daten wer­den die Zielgruppen iden­ti­fi­ziert, die ähn­li­che Charakteristika und Eigenschaften auf­wei­sen und letzt­end­lich wie die Seed-Zielgruppe “aus­se­hen”. Diese Datenpunkte wer­den in eine zen­tra­li­sierte Plattform ein­ge­speist und mit Hilfe von Algorithmen ana­ly­siert. Die Auswahl der Seed Audience ist extrem wich­tig. Im Wesentlichen möch­ten Unternehmen vor allem sicher­stel­len, dass Zielgruppenlisten auf der Grundlage, der leis­tungs­stärks­ten Zielgruppen ent­wi­ckelt wer­den. Dafür kön­nen Unternehmen zum Beispiel Personen, die sich für eine kos­ten­lose Testversion eines Produkts ange­mel­det haben und Personen, die das Produkt tat­säch­lich gekauft haben, aus­wäh­len. Zunächst sollte mit der Zielgruppe begon­nen wer­den, die das Produkt tat­säch­lich gekauft hat — denn dies sind die Nutzer, die Umsatz gene­rie­ren und Unternehmen wol­len mehr Nutzer fin­den, die genau die­sen Kunden beson­ders ähn­lich sind.

Eine ideale Seed Audience Größe muss außer­dem fest­ge­legt wer­den. Die rich­tige Zielgruppengröße für Lookalike-Targeting sollte zwi­schen 1.000 und 10.000 lie­gen, denn bei den meis­ten Diensten rei­chen Daten mit weni­ger als 1.000 Nutzern nicht aus, um ein Lookalike-Segment zu ent­wi­ckeln. Gleichzeitig wer­den bei einer Stichprobe, die grö­ßer als 10.000 Nutzer ist, die gemein­sa­men Merkmale der Basis-Zielgruppe all­ge­mei­ner und damit weni­ger effektiv.

Seed-Publikum seg­men­tie­ren

Wenn Unternehmen einen gro­ßen Kundenstamm haben, sollte die­ser nicht ein­fach in die Datenbank auf­ge­nom­men und direkt dafür genutzt wer­den, Lookalike Audiences zu erstel­len. Stattdessen soll­ten die Zielgruppen anhand von defi­nier­ba­ren Merkmalen seg­men­tiert werden.

Diese Kriterien soll­ten in die Zielgruppensegmentierung miteinfließen: 

  • Demographie
  • Lebensstil und Lebenssituation
  • Einstellungen und Werte
  • Vorgehen im Kaufentscheidungsprozess
  • Mediennutzung und Touch Points
  • Wettbewerbsprodukte
  • indi­vi­du­elle Vorlieben
  • Nutzungsverhalten
 

Lookalike Ad Sets 

Die Lookalike Audiences lie­gen zwi­schen 1 % und 10 %. Das bedeu­tet, dass die 1 % die Zielgruppen sind, die in Bezug auf Ähnlichkeiten, Eigenschaften und Verhaltensweisen am nächs­ten an der Basis-Zielgruppe lie­gen. Die 10 % sind in Bezug auf Ähnlichkeiten am wei­tes­ten von dem Startpublikum ent­fernt und stel­len ein weit­aus grö­ße­res Publikum dar. Unternehmen soll­ten daher mit 1% begin­nen und zu höhe­ren Prozentsätzen über­ge­hen, wenn die Effizienz erreicht wird und Skalierungen vor­ge­nom­men wer­den müssen.

Stufe des Kauftrichters beachten

Eine Zielgruppe sollte für jede Phase des Kauftrichters sorg­fäl­tig aus­ge­wählt wer­den. Besteht das Ziel darin, die Markenbekanntheit zu erhö­hen, sollte die Lookalike Audience aus den Besuchern der Website auf­ge­baut wer­den. Um den Umsatz zu stei­gern, kön­nen die­je­ni­gen her­an­ge­zo­gen wer­den, die bereits kon­ver­tiert sind.

Aktualisierung der Basiskundendaten

Wenn Unternehmen die ursprüng­li­che Kundenliste zu lange ver­wen­den, kann diese an Effektivität ver­lie­ren. Daher soll­ten regel­mä­ßig neue Kundenlisten hoch­ge­la­den wer­den, um neue Lookalike Audiences erstel­len zu können.

Verschiedene Zielgruppentypen testen

Nicht alle Kunden in der ursprüng­li­chen Liste wer­den die glei­chen Eigenschaften haben. Daher ist es sinn­voll, ver­schie­dene Listen von Kunden zu erstel­len, um genaue Ergebnisse zu erhal­ten. Außerdem soll­ten ver­schie­dene Zielgruppentypen regel­mä­ßig getes­tet werden.

Welche Arten von Lookalike Audiences gibt es?

Lookalike Audiences unter­schei­den sich vor allem nach der Art der Basis-Zielgruppe:

  • Website Custom Audiences
  • Custom Audiences auf Basis von Kundendaten
  • Mobile App Custom Audiences
  • Video Custom Audiences
  • Canvas Custom Audiences
  • Custom Audiences auf Basis von Beitragsinteraktionen
 

Diese Quellen für Lookalike Audiences unter­schei­den sich dabei in sta­ti­sche und dyna­mi­sche Lookalike Audiences. Statische Lookalike Audiences aktua­li­sie­ren sich nur, wenn Unternehmen auch die sta­ti­sche Ausgangsquelle aktua­li­sie­ren. Dynamische Lookalike Audiences aktua­li­sie­ren sich auto­ma­tisch alle drei bis sie­ben Tage.

STATISCHE LOOKALIKE AUDIENCES

Alle Lookalike Audiences, wel­che auf Basis einer sta­ti­schen Source Audience erstellt wer­den, sind gleich­blei­bend und aktua­li­sie­ren sich nicht auto­ma­tisch. Statische Source Audiences sind dabei alle Zielgruppen bezie­hungs­weise Custom Audiences, wel­che auf Kundendaten wie zum Beispiel E‑Mail-Adresslisten basie­ren. Wenn Unternehmen bei­spiels­weise eine Lookalike Audience auf Basis einer Custom Audience erstel­len, aktua­li­siert diese sich erst dann, wenn die Source Audience aktua­li­sierst wird.

DYNAMISCHE LOOKALIKE AUDIENCES

Nutzt ein Unternehmen hin­ge­gen eine dyna­mi­sche Custom Audience, die bei­spiels­weise auf einer Website oder App basiert, aktua­li­siert sich diese Zielgruppe in regel­mä­ßi­gen Abständen auto­ma­tisch, und zwar im Abstand von drei bis maxi­mal sie­ben Tagen, je nach­dem wie oft sich die Custom Audience ändert. Dynamische Lookalike Audiences wer­den daher in regel­mä­ßi­gen Abständen mit neuen Usern ver­se­hen, nut­zen sich als Zielgruppe weni­ger schnell ab und gel­ten daher als lang­le­bi­ger als sta­ti­sche Lookalike Audiences.

Wofür braucht man Lookalike?

Wenn Unternehmen wach­sen, kann es immer schwie­ri­ger wer­den, einen umfang­rei­chen Pool an hoch­wer­ti­gen Interessenten zu fin­den, die ange­spro­chen wer­den sol­len. Mit Lookalike kön­nen effek­tiv neue und ein­zig­ar­tige Interessenten ange­spro­chen wer­den, die sich wie die “bes­ten Kunden” ver­hal­ten und kau­fen. Lookalike wird haupt­säch­lich für das Prospecting ver­wen­det, bei dem es darum geht, neue poten­zi­elle Kunden oder Besucher zu fin­den. Es kann aber auch ver­wen­det wer­den, um die Reichweite von Online-Werbekampagnen zu erhöhen.

Zusammenfassung: Das Wichtigste zu Lookalike Zielgruppenadressen

Lookalike Audiences zäh­len zu den ein­zig­ar­tigs­ten und über­zeu­gends­ten Möglichkeiten, den Kundenstamm zu erwei­tern. Vor allem müs­sen sich Unternehmen stän­dig bemü­hen, poten­zi­elle Kunden an jedem Touchpoint anzu­spre­chen und dadurch für ihr Unternehmen zu gewin­nen. Genau hier­bei greift die Lookalike Audience Modellierung. Dabei wird mehr Sichtbarkeit erzielt und der ROI (Return on Investment) wird durch einen voll­stän­dig auto­ma­ti­sier­ten Prozess ver­bes­sert. Daher gilt die­ses Instrument heute als eine der gefrag­tes­ten Ad-Tech-Funktionen für Unternehmen.

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