Wenn Sie die Vermarktung einer großen Anzahl von Produkten und Dienstleistungen verantworten, wissen Sie, dass es viel Zeit und Aufwand kostet, Landingpages mit den zugehörigen Anzeigen abzugleichen. Abweichungen können zu sinkenden Conversion-Raten, einem Vertrauensverlust und erheblichen Verlusten führen. Deshalb haben wir mit Dimitris Goudis von 3Nuggets gesprochen, einer griechischen Agentur, die operative Systeme für Unternehmen entwickelt.
Er und sein Team haben einen Weg gefunden, Low-Code-Automatisierung auf Latenode zu nutzen und diese Herausforderung in einem enormen Umfang von 4.000 Landingpages und 16.000 Anzeigenkombinationen zu bewältigen. Das Ergebnis: Einsparungen von 25.000 US-Dollar bereits in der ersten Woche nach der Implementierung sowie 23 % des gesamten Anzeigenbudgets pro Quartal. Lesen Sie unten seine Erkenntnisse und die Fallstudie!
Wichtigste Erkenntnisse: 3Nuggets, eine griechische Automatisierungsagentur, entwickelte ein System, das Landingpages und die dazugehörigen Anzeigen in großem Umfang analysiert. Damit sparen Kunden 23 % ihrer Werbeausgaben, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Die Lösung automatisiert die Erstellung von Screenshots und die Inhaltsanalyse von monatlich 4.000 Landingpages und 16.000 Anzeigenkombinationen mithilfe von Headless-Browser- und KI-Technologien.
Möchten Sie wissen, wie Sie Ihre Werbeausgaben senken können, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen? Fragen Sie unseren Partner Dimitris!
Was ist 3Nuggets?
Können Sie uns etwas über die Branchen und Dienstleistungen erzählen, in denen Ihre Agentur besonders stark ist?
Dimitris Goudis: Wir entwickeln operative Systeme für Unternehmen. Zu unseren Dienstleistungen gehören:
- Entwicklung von ERP-Systemen mit fundiertem Buchhaltungsverständnis für Bau- und Handelsunternehmen, um Bestände und Aufträge zu verwalten.
- Automatisierung von Gesprächen und Lead-Tracking durch CRM-Implementierungen.
- Erstellung von Aufgaben-Trackern für Unternehmen aller Branchen.
- ERP-Systeme für E-Commerce-Unternehmen zur Verwaltung von Bestellungen und Produkten.
- Integration von Systemen mit B2B-Plattformen und kommerziellen CMS-Lösungen wie Shopify oder WordPress.
Sie automatisieren also repetitive Aufgaben, Dateneingabe und Datenverwaltung, richtig?
Dimitris Goudis: Ja, genau. Das ist der Hauptbereich, den wir automatisieren möchten. Wir achten in jeder Phase auf die Datenqualität.
Wie breit ist das Spektrum der Unternehmen, für die Sie Automatisierungen umsetzen?
Dimitris Goudis: Wir arbeiten mit multinationalen Unternehmen in den USA, Europa und Australien zusammen. Dabei geht es nicht um die Größe des Unternehmens oder die Branche – entscheidend sind vor allem die Herausforderungen und die Verbesserungen, die wir umsetzen sollen. Viele unserer Kunden sind entweder Start-ups oder etablierte Unternehmen, die bereits mit pragmatischen Tools wie Google Sheets arbeiten. Diese Unternehmen suchen daher nach Beratern, die bestehende Systeme leistungsfähiger und effizienter machen.
Lassen Sie uns den Fokus auf die Erfahrungen unserer Kunden legen. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, das richtige Nutzenversprechen an die richtige Zielgruppe zu vermitteln. Können Sie uns mehr über Trends erzählen, die Sie im Marketing beobachten – insbesondere darüber, wie Automatisierung diese beeinflusst?
Dimitris Goudis: Der Kernwert ist Vertrauen. Wenn wir uns selbst vermarkten oder unsere Kunden sich vermarkten, hängt alles davon ab, wie sie bei potenziellen Kunden Glaubwürdigkeit aufbauen. Heute sehen wir diesen starken Trend zu KI und zur Nutzung von Automatisierungen für Gespräche mit Interessenten.
Das Problem ist: In etwa 90 % der Fälle fehlt diesen Prozessen die entscheidende menschliche Note und Personalisierung. Dadurch verlieren Marken an Glaubwürdigkeit. Deshalb betonen wir bei Gesprächen mit Kunden immer: „Wenn wir einfach etwas kopieren, das Sie in einem Online-Video gesehen haben, verlieren wir an Glaubwürdigkeit. Lassen Sie uns tiefer einsteigen und diese menschliche Note hinzufügen.“
Wir können beispielsweise Latenode nutzen, um einen Workflow mit Datenanreicherung zu erstellen. Mit einer einzigen Formularübermittlung können wir mehrere Informationen über Personen und Unternehmen erfassen. Anstatt einfach zu sagen: „Wir sind in Ihrer Branche sehr stark“, verfolgen wir einen strategischeren Ansatz. Wir erstellen ein Dashboard für den Lead Manager, das sofort zeigt, was wichtig ist und was nicht. Darauf aufbauend können wir ein personalisiertes Gespräch vorbereiten.
Konzentrieren sich Unternehmen heute stärker auf externe Kommunikation, oder wächst auch der Bedarf an anderen Arten der Automatisierung?
Dimitris Goudis: Die meisten Gespräche mit meinen Kunden beginnen tatsächlich damit, dass sie ihre Kommunikation automatisieren möchten – insbesondere Werbekommunikation. Sie kommen mit klaren Zielen zu uns:
- Automatisierte Funnels aufbauen
- Leads generieren
- Diese in Kunden umwandeln
- Automatisieren, wie sie auf LinkedIn und Instagram posten
Ich sehe aber auch, dass sie interne Prozesse noch nicht automatisiert haben. Das ist ein Schmerzpunkt, den sie oft nicht erkennen. In solchen Fällen erläutern wir den operativen Teil.
Wenn ein automatisiertes System mehr Kunden bringt, die grundlegenden Managementprozesse aber nicht solide sind, kann dieses Wachstum die Erfahrung bestehender Kunden beeinträchtigen. Nachdem wir diesen Kontext geschaffen haben, listen wir weitere zentrale Schmerzpunkte auf – Bereiche, in denen sie mehr Zeit investieren oder Daten verlieren. Auf Basis ihres Feedbacks versuchen wir zunächst, interne Prozesse zu automatisieren, und gehen dann zu Kommunikation oder Content-Erstellung über.
Wie wird sich Ihrer Einschätzung nach die Einführung von KI-Automatisierung in den nächsten fünf Jahren entwickeln? Gibt es bestimmte Branchen, in denen Sie eine steigende Nachfrage nach Lösungen wie Ihren erwarten?
Dimitris Goudis: Lassen Sie mich das etwas anders formulieren. Ich kann den Bedarf an anderen Dienstleistungen nicht vorhersehen, aber ich kann mir den Bedarf an Lösungen für Kunden vorstellen. Ich sehe einen sehr großen Bedarf daran, dass Kunden eine konversationelle Erfahrung haben. Die Herausforderung besteht darin, dass Antworten jeder KI nicht zu 100 % korrekt sind.
In den nächsten fünf Jahren müssen wir möglicherweise Funktionen für interne Daten entwickeln. Stellen Sie sich vor, Sie sind CEO eines Unternehmens und möchten sofort bestimmte Details wissen. Anstatt Ihren Assistenten anzurufen oder selbst einen Bericht zu erstellen, können Sie einfach eine Frage in ein KI-System eingeben und schnell eine Antwort erhalten.
Die Menge an KI-generierten Inhalten wird tatsächlich sinken, weil von Menschen erstellte Inhalte stärker erkannt und geschätzt werden. Ich beschäftige mich bereits nicht mehr mit KI-Inhalten – es ergibt keinen Sinn, wenn alle dieselben Botschaften vermitteln.
Sie erwarten also, dass ehrliche E-Mail- und Geschäftskommunikation mit persönlicher Note statt automatisierter Kommunikation an Bedeutung gewinnt?
Dimitris Goudis: Vielleicht. Manchmal haben wir Schwierigkeiten, unseren Kalender zu verwalten, selbst wenn wir ihn automatisieren. Ich denke, KI könnte das besser übernehmen – indem sie verschiedene E-Mails und Kalender prüft und sagt: „Okay, Sie sind verfügbar.“ Sie kann auch berechnen, ob es sich um ein Online-Gespräch oder ein persönliches Treffen handelt, und anhand früherer Daten wissen, wo Sie sein werden und wie viel Zeit Sie benötigen. Ich beschreibe hier nur eine einfache tägliche Aufgabe, die wir alle haben. Ich denke, das wird definitiv von KI verwaltet werden.
Anwendungsfall: Analyse von Landingpages und zugehörigen Anzeigentexten
Lassen Sie mich konkreter nach Ihrem Anwendungsfall zur Klassifizierung von Anzeigen und Landingpages fragen. Ihre Lösung wirkt einzigartig – zwei Workflows ermöglichen es, Screenshots von 4.000 Landingpages zu erstellen und anschließend mithilfe von KI die zugehörigen Anzeigen zu analysieren. Davon habe ich bisher noch nicht gehört. Können Sie diese Lösung erklären?
Dimitris Goudis: Die Herausforderung bestand darin, dass unser Kunde, ein multinationales Bauunternehmen, zwei unterschiedliche Abteilungen hat: eine für die Erstellung von Anzeigentexten und eine für Landingpages. Diese Teams arbeiten asynchron und erstellen Anzeigentexte für Landingpages. Das Team erstellt 4.000 Landingpages pro Monat, und jede davon hat mindestens vier verschiedene Varianten von Anzeigentexten. Wir sprechen also von 16.000 Kombinationen pro Monat.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, mussten wir prüfen, ob die Texte in Anzeigen und auf Landingpages übereinstimmen, da wir viele Abweichungen festgestellt hatten. Außerdem mussten wir Fehler bei Werbeausgaben und Weiterleitungs-URLs nachverfolgen. Wir konnten keine bestehende Anwendung finden, die dies abdeckt. Deshalb brauchten wir ein sehr strenges Auditsystem mit einer abschließenden menschlichen Prüfung.
Ein Workflow dient dazu:
- Die Anzeigentexte aus der Airtable-Datenbank zu übernehmen
- Den Text von der veröffentlichten Landingpage zu übernehmen
- Screenshots dieser Seiten über Headless-Browser-Nodes zu erstellen
- Schlüsselelemente zu erkennen
- Die Airtable-Datenbank mit einem neuen Status zu aktualisieren
Anschließend führt ein separater Workflow Vergleiche zwischen Anzeigen und dem tatsächlichen Text durch.
Es gibt vier Vergleichsfelder:
- Sprache (manchmal führten spanische Anzeigen zu englischen Seiten)
- Nutzenversprechen
- Zielgruppe
- Standort
Wir laden die Texte aus Anzeigen und Landingpages zur Abgleichanalyse in ein KI-System hoch. Die KI antwortet dann beispielsweise: „Diese Seite stimmt beim Standort und bei der Zielgruppe überein, verfügt aber nicht über ein passendes Nutzenversprechen.“ Dadurch entsteht ein automatisch generiertes Bewertungssystem.
Ergebnisse:
- In der ersten Woche wurden für den Kunden 25.000 US-Dollar eingespart, indem fehlerhafte Seiten abgeschaltet wurden
- Die Werbeausgaben wurden im ersten Quartal um 23 % gesenkt, während die Ergebnisse gleich blieben
- Der Prozess verarbeitet mehr als 1.000 Landingpages in 24 Stunden
- Gesamtkosten: etwa 20 US-Dollar einschließlich KI-Ausgaben für die Verarbeitung von 4.000 Seiten
- Beide Workflows verbrauchen jeweils 1 Credit, was etwa 0,0019 US-Dollar pro Ausführung entspricht
- Die Implementierung wurde in nur 5 Tagen abgeschlossen
- Eine Person kann nun den ihr zugewiesenen Bereich effektiv prüfen
Dieses System hat die Marketingprozesse des Unternehmens verändert. Es ermöglicht eine systematische Qualitätskontrolle aller Marketingmaterialien, während Kosten deutlich reduziert und die Effizienz verbessert werden.
Wir haben dem CEO diese Präsentation gezeigt, einschließlich der exakten Einsparung von 23 %, und er konnte kaum glauben, dass die Kosten gesunken waren, ohne dass die Qualität abgenommen hatte. Die Abteilungen verfügen nun über ein zusätzliches Budget und können es entweder an das Unternehmen zurückgeben oder effizientere Anzeigen erstellen, um ihre Ziele schneller zu erreichen.
Möchten Sie Dimitris etwas zu diesem Workflow fragen? Kontaktieren Sie ihn im Forum!
Wie funktionieren JavaScript- und Headless-Browser-Nodes konkret innerhalb Ihrer Workflows? Können Sie kurz erklären, warum sie benötigt werden?
Dimitris Goudis: Ein Headless Browser wird benötigt, um die Seite zu öffnen und einen Screenshot zu erstellen. Aus einem Gespräch mit dem Kundensupport weiß ich, dass wir den Screenshot auch mit JavaScript hätten erstellen können, aber aus technischen Gründen wurde uns die Nutzung des Headless Browsers empfohlen. Daher erstellen wir den Screenshot mit dem Headless Browser.
Anschließend öffnen wir die Seite mit JavaScript und extrahieren das Bild oder Video als Anhang. Wir müssen den Call-to-Action über den Buttons kennen, den Button-Text erfassen und ein bestimmtes Feld markieren – den Standort und das Gebiet –, um diese Informationen in unseren Vergleichen zu verwenden. Auch Überschriften und Absätze werden separat extrahiert. JavaScript war somit für all das zuständig. Diese Nodes wurden außerdem benötigt, um die Ergebnisse in unsere Datenbank hochzuladen.
Warum können Make, Zapier oder andere Dienste diesen Anwendungsfall nicht abbilden? Welche Fähigkeiten bietet Latenode, die andere nicht haben?
Dimitris Goudis: Ich würde mehrere Punkte nennen:
Als Entwickler müssen wir Verantwortung für das übernehmen, was wir unseren Kunden empfehlen, richtig? Die anderen Anwendungen bieten nicht das, was wir brauchten: den Headless-Browser-Node. Das ist sehr, sehr wichtig und macht Latenode leistungsfähiger. Außerdem unterstützen andere Dienste JavaScript nicht wirklich.
Und es geht nicht nur um JavaScript und darum, wo Sie Ihren Code ausführen können – es geht auch um die direkte, verschachtelte Integration mit AI Copilot. Dadurch war es ziemlich einfach und schnell, Skripte zu schreiben.
Ein weiterer wichtiger Punkt, den wir bei Latenode sehen und schätzen, sind die KI-Nodes. Wir haben eine Bibliothek mit vielen KI-Nodes. Wir können verschiedene individuelle Apps erstellen und sie gezielt für unterschiedliche Anwendungsbereiche nutzen. Für diese Apps ist kein Abonnement erforderlich, weil wir über unsere Credits auf Latenode bezahlen.
KI-Node-Generator im Einsatz. Der Text im Bild ist ein Beispiel.
Ein weiterer Punkt ist der Kundensupport, den wir erhalten. Das ist wichtig, denn wenn Sie Kunden ein neues Tool empfehlen, möchten sie wissen, wie es ihr Leben verbessert. Es können Probleme auftreten, das wissen wir. Der Support antwortet innerhalb weniger Minuten, nicht erst nach Stunden.
In den meisten Fällen führen wir Gespräche im Chat, in denen der Kundensupport neue Workflows empfiehlt und neue Ansätze vorschlägt, die wir ausprobieren können. Sie helfen auch bei Code-Korrekturen – wenn wir Code senden und sagen, dass wir nicht finden können, was nicht funktioniert, beheben sie es sofort. Das hilft uns, Lösungen schneller bereitzustellen, und wir haben das Gefühl, dass immer jemand für uns da ist.
Ein letzter Punkt ist, dass das Preismodell völlig anders ist als bei anderen Diensten. Für uns ist es kosteneffizienter, alles zu nutzen und auszuführen. Was ich über den Kundensupport erwähnt habe, ist für uns jedoch wichtiger. Ich denke, Unternehmen achten stärker darauf, was sie für ihr Geld erhalten, als darauf, wie viel sie pro Lösung bezahlen.
Die Automatisierungsexpertise der Agentur 3Nuggets
Da wir über all diese Automatisierung sprechen: Sind Sie ein technischer Experte? Oder haben Sie technisches Wissen aus einem anderen Hintergrund?
Dimitris Goudis: Mein Hintergrund liegt in Finanzen und Wirtschaft. Dort habe ich angefangen. Vor Jahren bin ich jedoch in die Tech-Branche gewechselt. Nach meinem Abschluss entschieden zwei Freunde und ich, ins Dropshipping einzusteigen, das in diesen Jahren ein großer Trend war. Schon in den ersten Tagen nach der Einrichtung des Shops erkannten wir, dass wir Automatisierungen und Workflows entwickeln mussten, um alles unter Kontrolle zu halten. Deshalb automatisierten wir repetitive Prozesse, anstatt Stunden mit endlosen Aufgaben zu verbringen.
Dann begann ich, No-Code-Anwendungen zu nutzen. Danach wurde ich von einem Unternehmen in Athen eingestellt, um ein operatives System für dessen E-Commerce-Marktplatz zu entwickeln. Es war eine anspruchsvolle Erfahrung, da das Unternehmen zwei verschiedene Lager hatte und, soweit ich mich erinnere, B2B-Verkäufe an etwa 205 Geschäfte durchführte. Der Umfang bestand in der Verwaltung des gesamten 3PL-Systems (Third-Party Logistics) – wir mussten für jedes Produkt Mindestbestände vorhalten, um überschüssige Lagerbestände zu vermeiden, die auf Verkäufe warten.
Ich war dafür verantwortlich, den operativen Teil ohne Programmierung aufzubauen – ich musste lediglich die Systeme konzipieren und Workflow-Diagramme an das ERP-Unternehmen liefern.
Es klingt, als hätten Sie viel Erfahrung mit Automatisierung. Welche No-Code- und Low-Code-Tools nutzen Sie in Ihrer Arbeit?
Dimitris Goudis: Bei 3Nuggets nutzen wir 8 verschiedene Apps:
- Unsere tägliche Anwendung ist Airtable zur Datenspeicherung und Integration mit mehreren Frontend-Apps. Wir sind auf diesen Service spezialisiert und zertifiziert.
- Wir nutzen außerdem No-Code-Automatisierungsplattformen – vor fünf Jahren begann ich mit gängigen Lösungen wie Zapier und später Integromat, das anschließend in Make umbenannt wurde.
- Im vergangenen Jahr haben wir Latenode für neue Low-Code-Aufgaben eingesetzt.
- Unser Stack umfasst außerdem Xano, Noloco, Softr und Glide.
Vielen Dank für dieses großartige Gespräch, Dimitris! Können wir über unser Community-Forum** in Kontakt bleiben?**
Dimitris Goudis: Absolut, ganz wie es für Sie am besten passt!
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Wir schätzen Dimitris’ wertvolle Zeit und Einblicke sehr. Möchten Sie erfahren, wie Sie komplexe Systeme auf Latenode erstellen? Nutzen Sie das untenstehende Formular, um einen kostenpflichtigen Workshop mit unserem Manager zu vereinbaren. Wenn Sie eine Automatisierungsagentur betreiben und mehr über Latenodes Funktionen und Partnerprogramm erfahren möchten, teilen Sie uns dies bitte im selben Formular mit und vereinbaren Sie einen kostenlosen Anruf.
