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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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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