16.12.2021

Facebook Marketing für Software as a Service: Das kannst du von Monday.com lernen

SaaS-Unternehmen finden auf Facebook und Instagram genau ihre Zielgruppe und können frühzeitig Awareness und Aufmerksamkeit für ihre Produkte schaffen.
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Facebook und Instagram können sehr gute Kanäle sein, wenn man mit neuen Produkten neue Zielgruppen erreichen will. Dabei ist es wichtig, Kampagnen so aufzusetzen, dass sie genau die gewünschten Effekte haben. Ein Best Practice aus dem Software-as-a-Service-Bereich ist etwa Monday.com. Das junge Unternehmen bietet webbasierte Software für das Management von Workflows, Prozessen und Projekten an – es ist ein “Work Operating System”. Das System ist flexibel und kommt daher in zahlreichen Branchen von kleinen Restaurants bis hin zu größeren Fabriken zum Einsatz. Für jede dieser Zielgruppen erstellt Monday.com einen eigenen Funnel, um gezielt die Vorteile für die spezifische Branche herauszustellen.

Lookalike Audience aufsetzen

Ausgangspunkt ist eine kreative Landingpage speziell für die Zielgruppe – Monday.com startete mit der Immobilienbranche. Für das Targeting wurde in der Kampagne eine Lookalike Audience aufgesetzt – grundsätzlich immer ein guter Start in eine Facebook- oder Instagram-Kampagne. Dabei wird eine Zielgruppe aus Plattformnutzer:innen aufgesetzt, die einem bestimmten Teil jener Internetuser:innen ähnlich ist, die bereits auf der Website des Unternehmens aktiv waren und dort beispielsweise einen Kauf abgeschlossen haben.

Zusätzlich hat Monday.com interessenbasiertes Targeting eingesetzt. Das ist immer dann eine gute Wahl, wenn ein Unternehmen noch nicht viele Informationen über seine Zielgruppe hat, zum Beispiel wenn neue Verticals erschlossen werden sollen. Der Vorteil: Über interessenbasiertes Targeting wird eine breite Zielgruppe erreicht. Später, wenn das Unternehmen genügend Informationen hat, können dann zusätzlich Lookalike Audiences aufgesetzt werden. Dabei sollte unbedingt darauf geachtet werden, dass das Targeting nicht zu spitz wird und so die Zielgruppe einschränkt.

Individuelle Creatives erstellen

In einem nächsten Schritt hat Monday.com an die Branche angepasste Creatives erstellt. Dabei ist es wichtig, sich auf das Thumbnail zu konzentrieren und der Zielgruppe deutlich zu zeigen, dass die Inhalte speziell für sie erstellt wurden. Ein klarer Call-to-Action führte dann zu einer Landingpage, auf der gezielt die Features für die Immobilienbranche hervorgehoben wurden. Bildsprache und Überschriften der Landingpage waren auf die Branche adaptiert und Demovideos zeigten, wie Monday.com im Berufsalltag helfen kann.

Eine Landingpage speziell für die Zielgruppe

Die wichtigsten Learnings von Monday.com für die Landingpage: User:innen der Zielgruppe müssen sich in ihren Needs und Painpoints abgeholt fühlen. Außerdem empfiehlt es sich, die individuelle Anpassbarkeit und wichtige Produkt-Features zu erklären. In diesem Fall präsentierte die Landingpage Monday.com, als wäre es eine Software, die speziell für die Immobilienbranche gemacht ist.

„Monday.com hat die Vorteile und Möglichkeiten unserer Plattformen perfekt für sich genutzt, um gezielt die Entscheider:innen in der für sie relevanten Branche zu erreichen und von sich zu überzeugen“, sagt Volker Harbrecht, Head of Disruptors eCommerce DACH bei Meta

Konstant lernen und besser werden

Die Auswertung der Kampagnen ist essentiell für den Erfolg. Und zwar nicht erst nach Beendigung der Kampagne, sondern bereits während diese läuft. Damit der Facebook Algorithmus aus der Kampagne datenbasierte Learnings ziehen kann, müssen pro Ad Set zumindest 50 Conversions pro Woche stattfinden. Dann lernt der Algorithmus, ähnliche User:innen zu finden und ihnen das Ad Set auszuspielen. Die Kampagne von Monday.com war so erfolgreich, dass sie auf andere Branchen ausgeweitet wurde: Baugewerbe, Marketing, CRM. Unter dem Strich hat die Kampagne die Conversion Rate um 50 Prozent gesteigert, den Cost per Acquisition um 30 Prozent reduziert und den ROI um 80 Prozent gesteigert.

Facebook Marketing – die Key Takeaways von Monay.com:

  • Saubere Recherche, um die relevanten Verticals korrekt zu identifizieren
  • Wert auf jedes Detail bei der Gestaltung legen – von Impression bis Kauf
  • Alle Targeting-Möglichkeiten von Facebook ausschöpfen, um Kosten zu optimieren

Meta: Die Vorteile von Facebook und Instagram für B2B-Unternehmen:

„Software-as-a-Service-Unternehmen finden auf Facebook und Instagram genau ihre Zielgruppe. Und zwar noch bevor diese weiß, dass sie eine SaaS-Lösung suchen. Das bietet ihnen eine tolle Chance, frühzeitig Awareness und Aufmerksamkeit für ihre Produkte zu schaffen“, erklärt Harbrecht.

  • Meta hat eine riesige Reichweite: Die Meta-Produkte wie Facebook und Instagram bieten mehr als 3 Milliarden Menschen auf der ganzen Welt eine Plattform, um Ideen auszutauschen, sich gegenseitig zu unterstützen und etwas zu bewirken
  • Über 200 Millionen Unternehmen nutzen die Meta-Plattformen, die Zielgruppe für B2B-Unternehmen ist somit stark vertreten
  • Zielgruppen können mit niedrigem Budget kosteneffizient angesprochen werden
  • Es stehen verschiedene Werbemittelformate zur Verfügung, damit können z.B. verschiedene Funnel-Abschnitte bedient werden
  • Kampagnen können auf unterschiedliche Kampagnenziele ausgerichtet werden
  • Die Kampagnenaussteuerung wird mit Hilfe eines Algorithmus optimiert
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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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