Sparen Sie mit diesem Szenario 23 % Ihres Werbebudgets

Wenn Sie die Werbung für eine große Anzahl von Produkten und Dienstleistungen verwalten, wissen Sie, dass die Zuordnung von Zielseiten zu den zugehörigen Anzeigen viel Zeit und Mühe kostet. Nichtübereinstimmungen können zu Konversionsrückgängen, Glaubwürdigkeitsverlusten und erheblichen Verlusten führen. Aus diesem Grund haben wir mit Dimitris Goudis of 3Nuggets, eine griechische Agentur, die Betriebssysteme für Unternehmen erstellt. 

Er und das Team fanden einen Weg, die Low-Code-Automatisierung auf Latenode zu nutzen und diese Herausforderung in einem riesigen Maßstab von 4 Zielseiten und 16 Anzeigenkombinationen anzugehen. Das Ergebnis waren Einsparungen von 25,000 US-Dollar pro Woche nach der Implementierung und 23 % des gesamten Anzeigenbudgets pro Quartal. Sehen Sie sich unten seine Erkenntnisse und seine Fallstudie an!

Key Take Away: 3Nuggets, eine griechische Automatisierungsagentur, hat ein System entwickelt, das Landingpages und die dazugehörigen Anzeigen in großem Umfang analysiert und Kunden so 23 % ihrer Werbeausgaben spart, ohne dass die Leistung darunter leidet. Die Lösung automatisiert die Screenshot-Erfassung und Inhaltsanalyse von 4,000 Landingpages und 16,000 Anzeigenkombinationen monatlich und verwendet dazu Headless-Browser und KI-Technologien. 

Was ist 3Nuggets?

Können Sie uns etwas über die Nischen und Dienstleistungen erzählen, in denen Ihre Agentur die beste ist?

Dimitris Goudis: Wir bauen Betriebssysteme für Unternehmen. Unsere Dienstleistungen umfassen:

• Entwicklung von ERP-Systemen mit umfassenden Buchhaltungskenntnissen für Bau- und Handelsunternehmen zur Bestandsverwaltung und Auftragsverfolgung.
• Automatisierung von Gesprächen und Lead-Tracking durch CRM-Implementierungen.
• Erstellung von Aufgabentrackern 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 sich wiederholende Aufgaben sowie die Dateneingabe und Datenverwaltung, richtig?

Dimitris Goudis: Ja, das stimmt. Das ist der Hauptteil, den wir zu automatisieren versuchen. Wir kümmern uns in jeder Phase um die Datengenauigkeit.

Wie breit ist das Spektrum der Unternehmen, für die Sie die Automatisierung durchführen?

Dimitris Goudis: Wir arbeiten mit multinationalen Unternehmen in den USA, Europa und Australien zusammen. Dabei kommt es nicht auf die Größe des Unternehmens oder der Branche an – es geht vor allem um die Herausforderungen, vor denen sie stehen, und welche Verbesserungen sie von uns erwarten. Viele unserer Kunden sind entweder Startups oder etablierte Unternehmen, die bereits mit dürftigen Tools wie Google Sheets arbeiten. Diese Unternehmen suchen also nach Beratern, die das bestehende System leistungsfähiger und effizienter machen.

Konzentrieren wir uns darauf, die Erfahrungen unserer Kunden zu feiern. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, dem richtigen Publikum das richtige Wertversprechen zu bieten. Könnten Sie uns mehr über die Trends erzählen, die Sie im Marketing beobachten, insbesondere darüber, wie sich die Automatisierung auf diese auswirkt?

Dimitris Goudis: Der Kernwert ist Glaubwürdigkeit. Wenn wir versuchen, uns selbst zu vermarkten, oder wenn unsere Kunden versuchen, sich selbst zu vermarkten, kommt es darauf an, wie sie bei ihren potenziellen Kunden Glaubwürdigkeit aufbauen. Heute sehen wir diesen großen Trend bei der KI und beim Einsatz von Automatisierungen zur Abwicklung von Gesprächen mit potenziellen Kunden. 

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 diesen Punkt, wenn wir mit einem Kunden sprechen: „Wenn wir einfach etwas kopieren, das Sie in einem Online-Video gesehen haben, verlieren wir an Glaubwürdigkeit. Lassen Sie uns tiefer eintauchen und diese menschliche Note hinzufügen.“

Beispielsweise können wir Latenode verwenden, um ein Szenario mit Datenanreicherung zu erstellen. Aus einer Formularübermittlung können wir mehrere Daten über Personen und Unternehmen sammeln. Anstatt hinzugehen und zu sagen: „Wir sind in Ihrer Branche sehr mächtig“, verfolgen wir einen strategischeren Ansatz. Wir erstellen ein Dashboard für den Lead Manager, das sofort anzeigt, was wichtig ist und was nicht. Auf dieser Grundlage können wir ein personalisiertes Gespräch vorbereiten.

Konzentrieren sich Unternehmen heute stärker auf die externe Kommunikation oder besteht ein wachsender Bedarf an anderen Arten der Automatisierung?

Dimitris Goudis: Die meisten Gespräche mit meinen Kunden beginnen damit, dass sie ihre Kommunikation automatisieren möchten – insbesondere ihre Werbekommunikation. Sie kommen mit klaren Zielen zu uns:

• Automatisierte Trichter erstellen
• Leads generieren
• Umwandlung in Kunden
• Automatisieren Sie die Art und Weise, wie Sie auf LinkedIn und Instagram posten

Ich sehe auch, dass sie interne Prozesse nicht automatisiert haben. Das ist der Knackpunkt, den sie oft nicht erkennen. In solchen Fällen erklären wir den operativen Teil. 

Wenn ein automatisiertes System mehr Kunden bringt, obwohl die grundlegende Verwaltung nicht solide ist, kann dieses Wachstum die Erfahrung der aktuellen Kunden beeinträchtigen. Nachdem wir diesen Kontext festgelegt haben, listen wir weitere wichtige Schwachstellen auf – Bereiche, in denen sie mehr Zeit verbringen oder Daten verlieren. Auf der Grundlage ihres Feedbacks versuchen wir, zunächst intern zu automatisieren und dann zur Kommunikation oder Inhaltserstellung überzugehen.

Wie sehen Sie die Entwicklung der KI-Automatisierung in den nächsten fünf Jahren? Gibt es bestimmte Branchen, in denen Ihrer Ansicht nach die Nachfrage nach Lösungen wie Ihren steigen wird?

Dimitris Goudis: Lassen Sie es mich ein wenig anders formulieren. Ich sehe keinen Bedarf für andere Dienste, aber ich kann mir vorstellen, dass Lösungen für Kunden erforderlich sind. Ich sehe einen sehr großen Bedarf für Kunden an einer Konversationserfahrung. Die Herausforderung besteht darin, dass die Antworten einer KI nicht 100 % genau sind.  

In den nächsten fünf Jahren müssen wir also möglicherweise Funktionen für interne Daten entwickeln. Stellen Sie sich vor, Sie sind der CEO eines Unternehmens und möchten sofort bestimmte Details wissen. Anstatt Ihren Assistenten anzurufen oder selbst einen Bericht zu erstellen, können Sie einfach eine Frage an ein KI-System stellen und schnell eine Antwort erhalten.

Tatsächlich wird die Menge an KI-generiertem Inhalt abnehmen, weil von Menschen erstellter Inhalt mehr Anerkennung und Wertschätzung erfährt. Ich beschäftige mich bereits nicht mehr mit KI-Inhalten – es ergibt keinen Sinn, wenn alle die gleichen Botschaften übermitteln.

Sie sehen also, dass es anstelle der automatisierten Kommunikation zu einem Anstieg aufrichtiger E-Mail- und Geschäftskommunikation mit persönlicher Note kommen wird?

Dimitris Goudis: Vielleicht. Manchmal haben wir Schwierigkeiten, unseren Kalender zu verwalten, selbst wenn wir ihn automatisieren. Ich denke, KI könnte das besser hinbekommen – sie könnte verschiedene E-Mails und Kalender prüfen und sagen: „Okay, Sie sind verfügbar.“ Sie könnte auch berechnen, ob es sich um ein Online-Gespräch oder um ein persönliches Treffen handelt, und anhand früherer Daten wissen, wo Sie sein werden und wie viel Zeit Sie brauchen. Ich beschreibe nur eine einfache tägliche Aufgabe, die wir alle haben. Ich denke, diese wird definitiv von KI erledigt werden.

Anwendungsfall: Analysieren von Zielseiten und zugehörigen Anzeigenkopien

Lassen Sie mich genauer auf Ihren Fall der Klassifizierung von Anzeigen und Zielseiten eingehen. Ihre Lösung scheint einzigartig zu sein – zwei Szenarien ermöglichen das Erstellen von Screenshots von 4,000 Zielseiten und die anschließende Verwendung von KI zur Analyse der zugehörigen Anzeigen. Davon habe ich noch nie gehört. Könnten Sie diese Lösung erklären?

Dimitris Goudis: Die Herausforderung besteht darin, dass unser Kunde, ein multinationales Bauunternehmen, zwei verschiedene Abteilungen hat – die für die Erstellung von Anzeigentexten und das Landingpage-Team. Diese Teams arbeiten asynchron und bereiten Anzeigentexte für Landingpages vor. Das Team erstellt 4,000 Landingpages pro Monat, von denen jede mindestens vier verschiedene Anzeigentextversionen hat. Wir haben es also mit 16,000 Kombinationen pro Monat zu tun.

Um diese Herausforderung zu meistern, mussten wir überprüfen, ob die Kopien sowohl in den Anzeigen als auch auf den Zielseiten übereinstimmten, da wir viele Abweichungen festgestellt hatten. Außerdem mussten wir Fehler bei den Anzeigenausgaben und Umleitungs-URLs verfolgen. Wir konnten keine vorhandene Anwendung finden, um dies zu verwalten, also brauchten wir ein sehr strenges Prüfsystem mit menschlicher Überprüfung am Ende.

Ein Workflow wird erstellt, um:

1. Nehmen Sie den Anzeigentext aus der Airtable-Datenbank
2. Kopieren Sie die ausgelieferte Landingpage
3. Machen Sie Screenshots dieser Seiten über Headless Browser-Knoten
4. Erkennen Sie Schlüsselelemente
5. Aktualisieren Sie die Airtable-Datenbank mit einem neuen Status

Anschließend werden in einem separaten Szenario Vergleiche zwischen Anzeigen und eigentlichem Text vorgenommen. 

Es gibt vier Vergleichsfelder:

• Sprache (manchmal verwiesen spanische Anzeigen auf englische Seiten)
• Wertversprechen
• Zielgruppe
• Wo

Wir laden den Text von Anzeigen und Zielseiten zur Matching-Analyse in ein KI-System hoch. Die KI antwortet etwa mit „Diese Seite hat eine Übereinstimmung in Bezug auf Standort, hat eine Übereinstimmung in Bezug auf Zielgruppe, hat kein übereinstimmendes Wertversprechen.“ Dadurch wird ein automatisch generiertes Bewertungssystem erstellt.

Ergebnisse:

• Durch das Entfernen von Fehlerseiten konnte der Kunde in der ersten Woche 25,000 US-Dollar einsparen
• Senkung der Werbeausgaben um 23 % im ersten Quartal bei gleichbleibenden Ergebnissen
• Der Prozess verarbeitet mehr als 1,000 Landingpages in 24 Stunden
• Gesamtkosten: ca. 20 US-Dollar, einschließlich KI-Ausgaben für die Verarbeitung von 4,000 Seiten
• Beide Workflows verbrauchen jeweils 1 Credit, also etwa 0.0019 $ pro Ausführung.
• Implementierung in nur 5 Tagen abgeschlossen
• Eine Person kann nun den ihr zugewiesenen Bereich effektiv prüfen

Dieses System hat ihre Marketingabläufe grundlegend verändert und ermöglicht eine systematische Qualitätskontrolle aller Marketingmaterialien bei gleichzeitig deutlicher Kostensenkung und Effizienzsteigerung.

Wir haben dem CEO diese Präsentation mit den genauen 23 % Einsparungen präsentiert und er konnte kaum glauben, dass die Qualität trotz der Kostensenkung nicht nachgelassen hat. 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.

Wie funktionieren JavaScript- und Headless-Browser-Knoten in Ihren Szenarien im Einzelnen? Können Sie kurz erklären, warum sie benötigt werden?

Dimitris Goudis: Um die Seite zu öffnen und den Screenshot zu machen, ist ein Headless-Browser erforderlich. Aus dem Gespräch mit dem Kundensupport weiß ich, dass wir den Screenshot mit JavaScript machen könnten, aber aus eher technischen Gründen wurde uns empfohlen, den Headless-Browser zu verwenden. Also machen wir den Screenshot mit dem Headless-Browser. 

Dann öffnen wir die Seite mit JavaScript und scrapen das Bild oder das Video als Anhang. Wir müssen den Call-to-Action über den unteren Seiten kennen, den Button-Text und eine bestimmte Feldmarkierung – den Standort und den Bereich – abrufen, um sie in unseren Vergleichen verwenden zu können. Außerdem werden Überschriften und Absätze separat gescrapt. JavaScript war also für all das verantwortlich. Diese Knoten wurden auch benötigt, um die Ergebnisse in unsere Datenbank hochzuladen.

Warum können Make, Zapier oder andere Dienste diesen Anwendungsfall nicht bewältigen? Welche Funktionen bietet Latenode, die andere nicht haben?

Dimitris Goudis: Ich würde zu mehreren Dingen etwas sagen:

Wissen Sie, als Entwickler müssen wir dafür verantwortlich sein, was wir unseren Kunden empfehlen, richtig? Die anderen Anwendungen haben nicht das, was wir brauchten, nämlich die kopfloser Browser Knoten. 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 unmittelbare, verschachtelte Integration mit KI-Copilot. Es machte das Schreiben von Skripten ziemlich einfach und schnell.

Die andere wichtige Sache, die wir bei Latenode sehen und genießen, ist KI-Knoten. Wir haben eine Bibliothek mit vielen KI-Knoten. Wir können verschiedene benutzerdefinierte Apps erstellen und sie speziell für verschiedene Bereiche verwenden. Für diese Apps ist kein Abonnement erforderlich, da wir von unseren Credits auf Latenode bezahlen.

Eine weitere Sache ist die Kunden-Support wir erhalten. Das ist wichtig, denn wenn Sie Kunden ein neues Tool empfehlen, möchten sie wissen, wie sie damit ihr Leben verbessern können. Es kann sein, dass Sie auf Probleme stoßen, 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 Arbeitsabläufe empfiehlt und neue Ansätze zum Ausprobieren vorschlägt. Sie helfen auch bei Codekorrekturen – wenn wir Code senden und sagen, dass wir nicht finden können, was nicht funktioniert, beheben sie das Problem sofort. Dies hilft uns, Lösungen schneller bereitzustellen, und wir haben das Gefühl, dass immer jemand da ist, der sich um uns kümmert.

Eine letzte Sache, die ich sagen kann, ist, dass die Preismodell ist völlig anders als andere Dienste. Für uns ist es kosteneffizienter, alles zu nutzen und zu betreiben. Was ich jedoch über den Kundensupport erwähnt habe, ist für uns wichtiger. Ich denke, Unternehmen ist wichtiger, was sie bekommen, wenn sie bezahlen, und nicht, wie viel sie pro Lösung bezahlen.

Die Expertise der 3Nuggets Agency im Bereich Automatisierung

Da wir gerade über Automatisierung und so reden: Sind Sie ein technischer Experte? Oder haben Sie technisches Wissen aus einem anderen Bereich?

Dimitris Goudis: Ich habe einen Hintergrund in Finanzen und Wirtschaft. Dort habe ich angefangen. Vor Jahren bin ich jedoch in den technischen Bereich gewechselt. Nach meinem Abschluss beschlossen zwei Freunde und ich, ins Dropshipping einzusteigen, was damals ein großer Trend war. Schon in den ersten Tagen nach der Einrichtung des Shops wurde uns klar, dass wir Automatisierung und Arbeitsabläufe einbauen mussten, um alles zu verwalten. Also haben wir wiederkehrende Prozesse automatisiert, anstatt Stunden mit endlosen Aufgaben zu verbringen.

Dann begann ich, No-Code-Anwendungen zu verwenden. Danach wurde ich von einem Unternehmen mit Sitz in Athen beauftragt, ein Betriebssystem für ihren E-Commerce-Marktplatz zu entwickeln. Das war eine anspruchsvolle Erfahrung, da das Unternehmen zwei verschiedene Lager hatte und, soweit ich mich erinnere, B2B-Verkäufe an etwa 205 Geschäfte tätigte. Der Umfang umfasste die Verwaltung des gesamten 3PL-Systems (Third-Party Logistics) – wir mussten den Lagerbestand für jedes Produkt auf einem Mindestniveau halten, um zu vermeiden, dass zu viel Lagerbestand auf den Verkauf wartete. 

Ich war für den Aufbau des operativen Teils ohne Codierung verantwortlich – ich musste nur die Systeme entwerfen und Workflow-Diagramme an das ERP-Unternehmen liefern. 

Klingt, als ob Sie viel Erfahrung in der Automatisierung haben. Welche No-Code- und Low-Code-Tools verwenden Sie bei Ihrer Arbeit?

Dimitris Goudis: Wir nutzen 8 verschiedene Apps bei 3Nuggets:

• Unsere Alltagsanwendung ist Airtable zur Datenspeicherung und Integration mit mehreren Front-End-Apps. Wir haben uns auf diesen Service spezialisiert – wir sind zertifiziert. 
• Wir verwenden auch No-Code-Automatisierungsplattformen – ich habe vor fünf Jahren mit gängigen Plattformen wie Zapier und dann Integromat begonnen, das später in Make umbenannt wurde. 
• Im letzten Jahr haben wir Latenode für neue Low-Code-Aufgaben verwendet.
• Unser Stack umfasst auch Xano, Noloco, Softr und Glide.

Vielen Dank für dieses wunderbare Gespräch, Dimitris! Können wir in Kontakt bleiben auf unserer Gemeinschaftsforum?

Dimitris Goudis: Auf jeden Fall, was auch immer für euch funktioniert!

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Wir schätzen Dimitris‘ wertvolle Zeit und Einblicke sehr. Möchten Sie lernen, wie man komplexe Systeme auf Latenode erstellt? Verwenden Sie das untenstehende Formular, um einen kostenpflichtigen Workshop mit unserem Manager zu vereinbaren. Wenn Sie eine Automatisierungsagentur betreiben und mehr über die Funktionen und das Partnerprogramm von Latenode erfahren möchten, teilen Sie uns dies bitte im selben Formular mit und vereinbaren Sie einen kostenlosen Anruf.