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E-commerce / Google Ads, Meta Ads, Programmatic Display

Scaling E-Commerce Across Germany & France with Full-Funnel Performance

How we built a scalable acquisition engine for an online retailer, combining Google, Meta, and programmatic display to drive sustained growth across two markets.

4.8x
Average ROAS
+62% YoY
Conversion Growth
2
Markets Scaled

Auf einen Blick

KundeFührender Online-Händler (Kaffee & Importwaren)
StandortDeutschland & Frankreich
KanäleGoogle Ads (Search, Shopping), Meta Ads, Programmatic Display
BudgetÜber 70.000 €
ZeitrahmenFortlaufende Zusammenarbeit seit Feb 2024

Die Herausforderung

Eine wachsende E-Commerce-Marke, spezialisiert auf Spezialitätenkaffee und Importwaren, musste über ihren Heimatmarkt hinaus skalieren. Sie hatte in Deutschland eine bewährte Produkt-Markt-Passung, sah sich jedoch mehreren Hindernissen gegenüber:

  1. Komplexität der Marktexpansion – Der Start in Frankreich erforderte neue Creative Assets, lokalisierte Botschaften und separate Kampagnenstrukturen
  2. Lücken im Full-Funnel – Bestehende Kampagnen konzentrierten sich stark auf Bottom-Funnel-Conversions, wodurch Awareness und Consideration unterentwickelt blieben
  3. Bedenken hinsichtlich der Budgeteffizienz – Bei monatlichen Ausgaben von über 70.000 € führten selbst kleine Ineffizienzen zu erheblichen Verschwendungen
  4. Blinde Flecken bei der Attribution – Die kanalübergreifende und marktübergreifende Attribution erschwerte das Verständnis der wahren Leistungsfaktoren

Unser Ansatz

Phase 1: Fundament & Audit (Woche 1-3)

Bevor wir skalierten, stellten wir sicher, dass die Grundlagen solide waren:

  • Durchführung eines vollständigen Account-Audits über Google und Meta
  • Implementierung von verbessertem Conversion-Tracking mit serverseitigem Backup
  • Vereinheitlichtes Attributionsmodell über Märkte und Kanäle hinweg
  • Festlegung von Basis-KPIs für Deutschland zur Benchmark des Frankreich-Launches

Phase 2: Full-Funnel-Architektur (Woche 4-8)

Wir bauten eine Kampagnenstruktur auf, die für skalierbares Wachstum konzipiert ist:

  • Top of Funnel: Programmatic Display für Markenbekanntheit, Meta Prospecting mit Interessen- und Lookalike-Zielgruppen
  • Mid-Funnel: Google Discovery- und YouTube-Consideration-Kampagnen, Meta Engagement-Retargeting
  • Bottom of Funnel: Google Search und Shopping zur Erfassung hoher Kaufabsicht, Meta Dynamic Product Retargeting

Phase 3: Marktexpansion (Woche 9-16)

Wir replizierten die erfolgreiche deutsche Struktur in Frankreich mit Lokalisierung:

  • Übersetzung und kulturelle Anpassung aller Ad Creatives
  • Erstellung Frankreich-spezifischer Keyword-Sets und Negativlisten
  • Implementierung geospezifischer Gebotsanpassungen
  • Test lokaler Botschaften für Zahlung und Versand

Phase 4: Optimierung & Skalierung (Fortlaufend)

Mit der implementierten Struktur konzentrierten wir uns auf kontinuierliche Verbesserung:

  • Einsatz KI-gesteuerter Bidding-Strategien (tROAS, Advantage+)
  • Implementierung automatischer Budgetzuweisung basierend auf Echtzeit-Performance
  • A/B-Tests von Creative-Formaten in beiden Märkten
  • Monatliche marktübergreifende Performance-Reviews mit Empfehlungen zur Neuzuweisung

Ergebnisse

Nach 12 Monaten Partnerschaft:

  • Durchschnittlicher ROAS von 4,8x in beiden Märkten, mit Spitzenwerten über 6x während Aktionszeiträumen
  • 62 % Conversion-Wachstum im Jahresvergleich bei gleichbleibender Effizienz
  • Der Beitrag des französischen Marktes erreichte innerhalb von 8 Monaten 35 % des Gesamtumsatzes
  • Die Cost per Acquisition konnte durch verbessertes Targeting und Bidding um 28 % reduziert werden

Der Kunde etablierte erfolgreich einen Zwei-Markt-Betrieb mit vorhersagbaren, skalierbaren Akquisitionskosten.


Wichtige Erkenntnisse

  1. Full-Funnel-Denken ermöglicht Skalierung – Bottom-Funnel-Kampagnen stagnieren schnell allein; Awareness- und Consideration-Kampagnen befeuern die Conversion-Engine
  2. Marktexpansion erfordert Struktur – Das Kopieren von Kampagnen funktioniert nicht; eine lokalisierte Strategie mit einheitlicher Messung schon
  3. KI-Bidding benötigt saubere Daten – Automatisiertes Bidding funktioniert nur, wenn das Conversion-Tracking präzise und umfassend ist

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