Challenges
Workist fehlte die Expertise, die Ressourcen und das technische Setup, um sowohl organisch als auch durch Paid Advertising zu wachsen. Um Demand und Revenue zu generieren, mussten wir das Verständnis der Zielgruppe vertiefen, das Messaging schärfen und die Website neu aufsetzen.
Organic – Challenges
Zu Beginn unserer Zusammenarbeit im Jahr 2023 stand Workist vor mehreren Challenges. Ihr Kernthema zu moderner KI, erzeugte nur ein geringes Suchvolumen – ein Problem, das durch den Mangel an Content auf ihrer Website verstärkt wurde.
Es mangelte an Produktseiten und einer geeigneten Struktur zur Integration eines Blogs, was ihre Online-Präsenz weiter beeinträchtigte. Aufgrund Workists begrenzter Ressourcen für die Content-Erstellung, konzentrierten wir uns zunächst auf die Entwicklung einer umfassenden Content-Strategie, um diese Probleme zu lösen.
Dabei war die größte Herausforderung der Umgang mit einem komplexen Produkt und einer konservativen Zielgruppe.
Wir mussten eine Zielgruppe ansprechen, die sich der möglichen Lösungen nicht bewusst war und zögerte, sich auf Veränderungen einzulassen. Daher konzentrierten wir uns darauf, das Bewusstsein am Beginn des Funnels zu schärfen und die Zielgruppe entsprechend aufzuklären.
Zu Beginn des Jahres 2024 haben wir uns zudem zum Ziel gesetzt, die erhöhte Sichtbarkeit zu nutzen, indem wir die Markenpräsenz von Workist erhöhen und die Conversion Rate bei unserer Kernzielgruppe steigern.
Dabei begegneten wir einer entscheidenden Challenge: eine veraltete Website mit ungenutztem Copy-Potential und starken technischen Limitationen. Um weiteres Wachstum zu ermöglichen, war ein umfassender Relaunch notwendig, den wir von Anfang Q1 bis Ende Q2 durchführten.
Paid – Challenges
Bisher hatte Workist keine umfangreichen Tests durchgeführt. Die bisherigen Initiativen beschränkten sich auf eine einmalige Investition von 25k und der Zusammenarbeit mit Freelancern - ohne Ergebnisse.
Es bestand also wenig Wissen darüber, welches Messaging und welcher ICP am besten funktionierte und sie verfügten nicht über die Ressourcen für einen Deep-Dive in Research und Creative Production.
Darüber hinaus befand sich Workist zu Beginn der Zusammenarbeit noch in einem „Blue Ocean“ - bedeutet, auf dem Markt bestand bislang nur wenig Bewusstsein - dieses galt es zu kreieren.
Um das zu erreichen, haben wir die üblichen Fehler im LinkedIn Media Buying Ansatz von Workist behoben und ein solides Attribution-Framework implementiert. Außerdem haben wir unser Verständnis der Zielgruppe vertieft und intensiv getestet, welche Creatives am besten performen und warum.
Main areas of collaboration
Im Bereich Paid musste alles von Grund auf neu aufgebaut werden.
Daher nahmen wir uns die Zeit, die Zielgruppe mithilfe von intensivem Research und der Sammlung von Insights aus Workists Salesteam zu verstehen. Darüber hinaus nutzten wir Creative Testing und Iterationen, um herauszufinden, was bei der Zielgruppe ankommt, und verfeinerten das Ideal Customer Profile (ICP) auf Basis dieser Erkenntnisse.
Anschließend erstellten wir ein Demand-Generation-Framework, implementierten die relevanten Prozesse und gingen zur Execution über. Teil dieses Frameworks ist das Design verschiedener Creatives, die auf unterschiedliche Funnel-Phasen abgestimmt sind, darunter Awareness-Anzeigen, Education-Videos, Social-Proof-Anzeigen und Direct-Response-Anzeigen. Diese Creatives zeichnen sich durch Kreativität und ein tiefes Verständnis der Zielgruppe aus, was sich deutlich in ihrer Performance widerspiegelt.
In dem Sinne haben wir eine Vielzahl von Initiativen eingeführt, um die hohe Performance kontinuierlich zu verbessern und aufrechtzuerhalten.
Dazu gehören:
- Regelmäßige Creative-Tests: Über einfache Color-Tests hinaus testen wir verschiedene Messaging-Ansätze, die auf vorherigem Research basieren und in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden entwickelt werden.
- Audience-Tests: Neben dem Kern-ICP der Sales Manager und Leadership testeten wir verschiedene andere Personas, um ungenutzte Potenziale zu identifizieren – insbesondere in IT, BizDev und C-Level-Audiences.
- Country-Tests: Frühzeitige Markttests in den USA (derzeit gestoppt, werden Anfang nächsten Jahres wieder aufgenommen).
- Campaign-Tests: Zum Beispiel das Testen des neu gestarteten AI-Kampagnentyps (ohne Erfolg).
In Zusammenarbeit mit Workist haben wir uns außerdem zum Ziel gesetzt, sie als Thought Leader in ihrem Bereich zu positionieren. Dazu produzieren wir regelmäßig Interview-Videos im YOYABA-Büro, die auf den persönlichen LinkedIn-Kanälen geteilt und in die Paid-Strategy integriert werden.
Zusammenfassend haben sich zwei Ansätze für Workist als besonders effektiv erwiesen:
- Direct Lead-Gen-Kampagnen: Diese Kampagnen ermöglichten es uns, Demo-Leads zu einem effizienten Preis von 500 € pro LinkedIn-Lead zu generieren. Die hohe Conversion-Rate von Leads zu tatsächlichen Demo-Buchungen hat es uns erlaubt, monatlich zuverlässig und kontinuierlich eine hohe Anzahl hochwertiger Leads zu generieren.
- Subject Matter Expert Videos und ansprechende Awareness-Ads: Diese content-getriebenen Kampagnen sind entscheidend, um die Zielgruppe aufzuklären und Nachfrage zu schaffen, indem Workist als kompetenter Industry Leader positioniert wird.
Das Ergebnis sind a) Direct Demo-Conversions auf LinkedIn und b) Inbound Demo-Requests über die Website, die LinkedIn als „Self-reported Source“ angeben.
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