Kundenerfolge & Beispielprojekte
Hinweis zur Darstellung unserer Beispielprojekte
Unsere Kunden stammen aus sensiblen Branchen und agieren oft in stark umkämpften Märkten. Entsprechend groß ist die Zurückhaltung, strategische Maßnahmen, datenbasierte Wettbewerbsvorteile und konkrete Erfolgskennzahlen öffentlich preiszugeben. Aus diesem Grund verzichten wir bewusst auf die Nennung von Firmennamen sowie auf exakte Zahlen und Umsatzeffekte. Stattdessen zeigen die folgenden anonymisierten Praxisbeispiele konkrete Herausforderungen, tatsächlich verwendete Lösungsansätze und erzielte Resultate – prägnant, nachvollziehbar und auf das Wesentliche konzentriert. Jede Fallstudie basiert auf einem realen Projekt, dessen zentrale Hebel und Wirkprinzipien übertragbar sind.
Supplement-Hersteller aus Süddeutschland
Die Herausforderung
Ein aufstrebender Health-Supplement-Hersteller aus Bayern wollte sein Wachstum deutlich beschleunigen – über mehr Apotheken im Vertriebsnetz. Doch die Grundlage war wackelig: Der bestehende Apotheken-Datensatz war veraltet, unvollständig und voller Karteileichen. Von 17.000 möglichen Zielapotheken waren nur 11.000 erfasst – viele davon doppelt, falsch oder gar nicht mehr existent.
Die Lösung
Wir machten den Markt sichtbar. Zuerst: Bereinigung und Aktualisierung des Datenbestands. Dann: Intelligentes Profiling – basierend auf den 10 besten und 50 ungeeigneten Apotheken – kombiniert mit einem bundesweiten Scoring. Ein Co-Location-Check half dabei, unpassende Standorte wie Ärztehäuser gezielt auszuschließen.
Die Ergebnis
Das Resultat: Eine fast verdoppelte Datenbasis mit 100 % Marktabdeckung – und einem klaren Fokus auf die 20 % der Apotheken mit dem höchsten Potenzial. Bereits nach 3 Monaten stieg der Umsatz bereits spürbar. Nebenbei entstanden völlig neue Erkenntnisse für eine punktgenaue Ansprache der "Lieblingsapotheken" und fliessen in kommende Maßnahmen ein, die weitere Zuwächse versprechen.
Führender Bau-Zulieferer aus Mitteldeutschland
Die Herausforderung
Ein führender Bau-Zulieferer aus Mitteldeutschland kämpfte gegen den Branchentrend: Die Baukrise schlug voll durch – vor allem im Vertrieb. Umsätze sanken, Projekte blieben aus. Ziel war es, gezielte Kampagnen zu starten, um dem Negativtrend entgegenzuwirken. Doch wer genau sollte angesprochen werden? Streuverluste konnte man sich nicht leisten.
Die Lösung
Wir kartierten den gesamten Markt: 6.000 Bauschreiner, 56.000 Architekten deutschlandweit. Mithilfe eines datenbasierten Profilings wurden die vielversprechendsten 30 % identifiziert – basierend auf klaren “Lieblingskunden”-Profilen. Diese Top-Kontakte wurden priorisiert, gescored und hochpräzise angesprochen.
Die Ergebnis
Die Relevanz der Kampagne war so hoch, dass der Vertrieb bereits nach einem Monat an seine Kapazitätsgrenzen stieß. Die Ansprache wurde daher pausiert und später nur noch dosiert fortgeführt – der Vertrieb war auf Monate hinaus ausgebucht. Das Ziel, einen Umsatzeinbruch durch Qualität statt Masse abzufedern, wurde klar erreicht.
Werbeagentur aus Süddeutschland
Die Herausforderung
Eine kreative Werbeagentur aus Bayern wusste genau, wo sie stark ist: bei inhabergeführten Neueröffnungen im Einzelhandel. Doch das eigentliche Problem war das Timing – bis potenzielle Kunden sichtbar wurden, war der beste Moment oft schon vorbei. Ziel war es, ein System zu schaffen, das Neueröffnungen frühzeitig erkennt und einen Vorsprung im Wettbewerb ermöglicht.
Die Lösung
Wir etablierten einen intelligenten Datenprozess: Ein kontinuierliches Crawling erkennt täglich neue Einträge – sogar angekündigte Neueröffnungen bis zu 6 Monate im Voraus. Ergänzt durch weiche Kriterien wie Inhabergeführtheit, Branchentyp und Standortqualität entstand ein hocheffizienter Filter für relevante Leads.
Die Ergebnis
Die Agentur erhält jeden Monat 20–30 qualifizierte Neueröffnungen im Zielmarkt – viele davon exklusiv und mit deutlichem Timing-Vorteil. Daraus resultieren im Schnitt 1–3 Neukunden pro Monat – planbar, effizient und mit hoher Abschlussquote. Ein klarer Systemerfolg statt Zufallstreffer.
Marketing-Agentur aus NRW
Die Herausforderung
Eine Marketing-Agentur aus NRW wollte gezielt inhabergeführte Hotels mit gehobener Ausstattung ansprechen – doch klassische Datenquellen versagten. Die entscheidenden Merkmale wie Zimmeranzahl, Restaurant, Bar oder Inhabergeführtheit waren nirgends vollständig erfasst. Streuverluste und manuelle Recherche machten eine effiziente Neukundengewinnung nahezu unmöglich.
Die L ösung
Wir kombinierten strukturierte Hotelverzeichnisse mit intelligentem Web-Crawling und KI-gestütztem Merkmal-Scoring. Merkmale wie Zimmeranzahl (25–75), Ausstattung und Betreiberform wurden automatisiert erkannt und in den Datenbestand integriert. Das Ergebnis: ein maßgeschneiderter Zielkundenfilter, der die tatsächlichen Wunschkunden sichtbar machte.
Die Ergebnis
Von über 13.000 Hotels deutschlandweit wurden 2.500 als ideale Zielkunden identifiziert. Marketing und Vertrieb konnten sich auf dieses präzise Segment konzentrieren – mit enormem Effekt: 80 % weniger Streuverluste, 200 % mehr Effizienz im Vertrieb. So wurde aus einem breiten Markt ein scharf fokussierter Erfolgspfad.
Leadgen-Agentur aus Süddeutschland
Die Herausforderung
Eine Leadgen-Agentur arbeitete mit einer großen, aber überholten Datenbank: 80.000 Softwareunternehmen und Agenturen – auf dem Papier homogen, in Wirklichkeit stark segmentiert. Entscheidende Unterschiede wie Geschäftsmodell (SaaS vs. Projektgeschäft), Zielmarkt oder Technologieeinsatz blieben unberücksichtigt. Für gezielte Ansprache fehlten die nötigen Datenpunkte – der Vertrieb arbeitete im Blindflug.
Die Lösung
Ein vollständiger Crawl der Datenbank bildete die Grundlage. Nicht mehr existierende Firmen wurden identifiziert und entfernt. Parallel wurde jeder gültige Datensatz mit KI-Logik und Signaturdatenbanken angereichert: Geschäftsmodell, Marktmodell, Zielbranchen, eingesetzte Technologien, Bewertungen, sowie Personalisierungsdaten für individuelle Mailings – sogar ein Kundensteckbrief für den Vertrieb entstand.
Die Ergebnis
20 % der Datensätze wurden aussortiert, 60 % signifikant aktualisiert – nur 20 % waren noch wirklich aktuell. Entscheidend war jedoch die neue Datenqualität: Mit den angereicherten Spezialmerkmalen konnten erstmals trennscharfe Segmente gebildet und gezielt angesprochen werden. Die Kampagnen laufen – personalisiert, relevant und hoch skalierbar.
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