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KI-gestützte Lookalike-Audience von Exponea erzielt mehr als das Doppelte der Werbeausgaben von Hansapost

Fallstudien Dez 06, 2019 Jordan Torpy 4 min Lesedauer

Die Kombination von Exponeas Predictions mit Lookalike-Audiences (Zwillingszielgruppen) bei Facebook ermöglichte Hansapost die richtigen Kunden anzusprechen. 

Hansapost ist Estlands größter Online-Händler. Das 1997 gegründete Unternehmen gehört mit seinem breiten Warensortiment zu den Top-Online-Verkäufern. Die über 300.000 Artikel reichen von Matratzen über Elektronik bis hin zu Outdoor-Geräten und bieten damit eine Auswahl für jede*n Kund*in.

Die Ausgangssituation

Wie andere Online-Shops auch ist Hansapost daran gelegen, sein Business wachsen zu lassen. Im Gegensatz zu anderen Unternehmen scheut sich Hansapost jedoch nicht davor innovativ zu sein und neue Ideen zu testen. Genau darum entschied sich der Onlinehändler für eine Zusammenarbeit mit Exponea – ein Partner, der ihnen ermöglichte zu experimentieren und über seine eigenen Grenzen hinauszugehen.

Als Exponea eine neuartige Technik für die Neukundengewinnung vorschlug, konnte Hansapost es kaum abwarten, sie zu testen. Exponeas Idee? Eine völlig neue Art, Lookalike-Audiences (Zwillingszielgruppen) auf Facebook zu generieren.

So sieht es aus:

Bessere Lookalike-Audiences definieren

Facebook Lookalike-Audience – im Überblick:

  • Lookalike Audiences helfen Unternehmen dabei, neue Kunden zu erreichen, die ihrem bestehenden Kundenstamm ähneln.
  • Sie wählen eine Ausgangszielgruppe für Ihre Facebook-Ads. Diese Zielgruppe besteht klassischerweise aus Kund*innen, die bereits auf Ihrer Website gekauft haben und deren Daten beispielsweise aus Facebook Pixel, App-Engagement, einer benutzerdefinierten .CSV-Datei oder diversen anderen Quellen stammen können. 
  • Facebook analysiert Ihre Ausgangszielgruppe (oder Seed-Audience-Daten) und erstellt algorithmisch eine neue, bisher nicht angesprochene Facebook-Zielgruppe.
  • Nun können Sie gezielt Facebook-Anzeigen für die neue Zielgruppe schalten.


Lookalike-Zielgruppen sind ein leistungsstarkes Instrument zur Gewinnung neuer Kunden. Der Prozess ist von Haus aus “rückblickend”, da er auf den historischen Kaufdaten Ihres Kundenstamms basiert. Was wäre, wenn es möglich wäre, eine Zwillingszielgruppe mit zukünftigen Daten erstellen zu können?

Die Hypothese von Exponea 

Eine der Hauptfunktionen von Exponea sind KI-gesteuerte Predictions. Damit kann Exponea First-Party-Kundendaten gezielt nutzen, um die Wahrscheinlichkeit und das Eintreten bestimmter Ereignisse zu bestimmen.

Durch Predictions können Sie ganz einfach sehen, wer aus Ihrer Zielgruppe am wahrscheinlichsten im nächsten Monat einen Kauf tätigt. Sie können diese Informationen für prognosegestützte Anwändefälle verwenden, indem Sie diese Kund*innen mit personalisierten Angeboten ansprechen und damit deren durchschnittlichen Bestellwert steigern. 

Exponea sah einen weiteren Use Case für Prognosen. Sie wollten eine Zielgruppe definieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Kauf in den nächsten 7 Tagen tätigt und genau diese Zielgruppe als Ausgangszielgruppe für Ihre Lookalike-Audience bei Facebook nutzen. 

Die Idee beruhte darauf, eine Lookalike-Audience mit zukunftsorientierten Daten zu erstellen. Die daraus resultierende Zielgruppe würde aus zuvor-nicht-erreichten Kund*innen mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit bestehen. Bevor wir uns die Ergebnisse anschauen, lassen Sie uns einen Blick auf das entsprechende Set-up bei Exponea werfen. 

Wie sah die Umsetzung aus?

Zunächst wurde eine Kauf-Prognose für die kommenden 7 Tage erstellt. Hier erfahren Sie wie.

Dann wurde mit dem Szenario-Feature von Exponea eine Kampagne erstellt. Die Kampagne ging an Kund*innen, die etwas kauften und wurde A/B getestet. 20% der Kund*innen dienten als Kontrollgruppe und wurden verwendet, um eine Standard Lookalike Audience auf Facebook zu erstellen, mithilfe der Facebook Integration bei Exponea. 

Die anderen 80% der Kund*innen waren die Variante im Test. Diese Kund*innen wurden auf ihre Kaufwahrscheinlichkeit geprüft. Bei einer Kaufwahrscheinlichkeit mit mehr als 10% wurden sie an Facebook weitergeleitet, als Basis für eine neue Zwillingszielgruppe dort. 

Eine vereinfachte Darstellung der Kampagne in Exponea

Schließlich wurden zwei unterschiedliche Kampagnen für die beiden Lookalike-Zielgruppen bei Facebook-Ads erstellt, um die Mitglieder mit Überschneidungsmerkmalen beider Gruppen auszuschließen.

Der letzte Schritt war die Ergebnisauswertung.

Die Ergebnisse 

Die neue Zwillingszielgruppe schnitt außerordentlich gut ab. Exponea wertete die Ergebnisse mithilfe der Klickraten-Attribution aus, während Facebook die impressionsbasierte Attribution verwendete. Der Anstieg geht aus beiden Attributionsmodellen klar hervor.

Die Verwendung von Kund*innen mit höherer Kaufwahrscheinlichkeit beim Erstellen von Zwillingszielgruppen führt zu höheren Einnahmen, einem niedrigeren CPA (Cost per Action) und einem höheren ROAS. Predictive Analytics boosten die Leistung von Lookalike Audiences bei Facebook. 

Ergebnisse wie diese sind mit der Customer Data and Experience Plattform von Exponea ein Leichtes. Fordern Sie noch heute eine Demo an, um zu sehen, wie auch Sie den Erfolg Ihres Unternehmens mit digitalen Hacks steigern können. Mehr exklusive Anwendungsbeispiele und Tricks finden Sie in unseren E-Books.

Über den Autor
Jordan Torpy
Technical CDXP Specialist
Jordan arbeitet eng mit dem Content Team von Exponea zusammen, um Lesern wertvolle Insights und digitale Neuigkeiten zu liefern. Mit einem Hintergrund im Lehr-, Trainings- und Marketing-Bereich verfasst er heute u.a. Case Studies und Newsletter, um das ganze Spektrum an Möglichkeiten in der MarTech-Welt darzustellen.

Häufig gestellte Fragen

Wieso teilten Sie den Traffic ausgerechnet im 80/20-Verhältnis auf?

Gute Frage. Werfen wir mal einen Blick auf das Szenario. Der Vorhersagefilter wird nach dem A/B-Split angewendet. Das bedeutet, dass ein Teil der 80% des Traffics in dieser Variante vom Filter ausgeschlossen wird. Durch den 80/20-Split des Traffics stellten wir sicher, dass in jeder Gruppe genügend Besucher*innen für Facebook vorhanden sind, um Zwillingszielgruppen zu erstellen.

Aber zielen Sie es dann nicht auf eine kleiner Zielgruppe in der Kontrollgruppe ab?

Nicht wirklich. Die Kontrollgruppe und Varianten-Zielgruppen werden verwendet, um Lookalike-Zielgruppen auf Facebook zu erstellen, und die resultierenden Lookalike-Zielgruppen haben dieselbe Größe.

Gibt es eine gewisse Überschneidung zwischen den beiden Zielgruppen?

Nein, wir haben sorgfältig darauf geachtet, den sich überlappenden Teil der beiden Zielgruppen auszuschließen. In der Praxis benötigen Sie diesen Ausschluss jedoch nicht, nachdem Sie den Test abgeschlossen haben.

Sind Sie sicher, dass sie völlig unvoreingenommen an Ihre Ergebnisse gekommen sind? Mit dem Hintergrund, dass die Targeting-Logik von Facebook eine Black Box ist...

Beide Zielgruppen hatten die gleiche Budgetzuweisung, und unser Endergebnis ist statistisch signifikant, sodass der Test unverzerrt sein sollte.

Warum war die gewählte Kaufwahrscheinlichkeit so niedrig (10%)? Möchten Sie keine Zielgruppe mit einer höheren Wahrscheinlichkeit erstellen?

Dieser erste Test wurde mit einem kleineren Publikum durchgeführt. Idealerweise würden Sie bei einem großen Publikum einen Filter mit höherer Kaufwahrscheinlichkeit (> 30-40%) verwenden.

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