Wie automatisiere ich meine Growth Hacking Prozesse?

1. Growth Hacking kostet Geld und Zeit
2. Wann automatisiere ich?
2.1. Beispiel – PayPal als neue Zahlungsart
2.2. Beispiel  – automatisierte Texte
3. Kundenbewertungen automatisiert einholen
4. Follow, Follow-Back Automatisierung auf Twitter und Instagram
5. Sign-ups im Appstore automatisieren
5.1. Hendrik’s Tipp

Growth Hacking kostet Geld und Zeit

Growth Hacking bedeutet für viele Experten gleichzeitig die Automatisierung der zugehörigen Prozesse. „Das läuft dann alles automatisch ab, kostet damit so gut wie nichts und man wird quasi automatisch steinreich.“
Eine irrige Annahme. Denn natürlich kostet Growth Hacking Geld, schließlich muss irgendjemand die Growth Hacks umsetzen. Vielleicht lässt die Arbeit sich nicht auf die Kostenstelle „Marketing“ verbuchen, sondern eher auf die „Technology“-Kostenstelle, aber Geld kostet sie trotzdem.
Das Gleiche gilt für das Thema Zeitaufwand. Natürlich kostet Growth Hacking jede Menge Zeit. Selten ist die erste Version eines Growth Hacks auch diejenige, die schon wirklich abgeht wie eine Rakete. Weitere Iterationen zu implementieren und sich an die Märkte und Kunden anzupassen, kostet selbstverständlich eine Menge Zeit und Geduld. Das ist ein Problem für viele Start-ups. Wer nicht genügend Geld und Zeit zum Testen und Optimieren einplant, der wird mit Growth-Hacking-Marketing scheitern.
Natürlich gibt es Beispiele von Business-Modellen, die zumindest gefühlt über Nacht zur Milliarden-Dollar-Company geworden sind. Wie viel Arbeit im Vorfeld schon investiert wurde und wie viele Fehlversuche es bereits gegeben hat, wird meistens nicht betrachtet.

Wann automatisiere ich?

Nicht zu früh automatisieren damit die Kosten von Growth-Marketing im Rahmen bleiben, versuchen Growth Hacker, die zugehörigen Prozesse sinnvollerweise zu automatisieren. Ein Grund mehr, warum ein vollausgestattetes Growth-Hacking-Team mit ausreichend technischen Skills ausgestattet sein sollte. Eine besondere Herausforderung ist herauszufinden, ab welchem Zeitpunkt sich ein Prozess automatisieren lassen sollte. Erfahrungsgemäß sollte man den Großteil der Growth Hacking Prozesse erst einmal manuell ausprobieren, um festzustellen, ob sie wirklich den gewünschten Effekt bringen oder eben nicht. Hat man schon im Vorfeld Aufwand in die Automatisierung der Growth Hacking Prozesse gesteckt, so stellt sich dieser Aufwand vielleicht im späteren Verlauf als überflüssig heraus. Bei Prozessen, die sich direkt auf die User Experience auswirken, können wichtige User-Signale und -Feedbacks schnell übersehen werden, wenn man diese Prozesse zu früh automatisiert.

Beispiel – PayPal als neue Zahlungsart

Im Sign-up-Formular plant ihr, PayPal als weitere Zahlungsart hinzufügen, um die Konversionsrate zu steigern. Jetzt kann man natürlich PayPal direkt mit viel Aufwand in die Bestellseite integrieren. Alternativ könnte man jedoch auch erst mal einen PayPal-Test-Link ohne Funktionalität dahinter integrieren und im Live-Betrieb testen, wie viele User auf diesen Link klicken. So misst man quasi ohne großen Aufwand das Interesse der User an einer PayPal-Zahlung. Fallen die User-Reaktionen wie erwartet aus oder vielleicht sogar noch besser, lohnt sich die Integration der automatischen PayPal-Zahlungsabwicklung.

Beispiel  – automatisierte Texte

Ein weiteres Beispiel, welches schon immer kontrovers diskutiert wurde, auch schon damals zu den Hardcore-SEO-Zeiten, ist die automatische Erstellung von Texten. Für Online-Shops geht es dabei vorwiegend um Produktbeschreibungstexte, die möglichst gut für den User und möglichst einzigartig für Google sein müssen, ein Höllenaufwand für Online-Shops mit mehreren Tausend Produkten. Genau deswegen bietet sich an dieser Stelle eine Automatisierung an. Bevor man jedoch 10.000 Texte automatisieren lässt und deren Wirkung auf den User und Google gar nicht kennt, sollte man mit kleineren Mengen anfangen und deren Wirkung intensiv beobachten.

Kundenbewertungen automatisiert einholen

Auch der letzte Online-Marketer hat mittlerweile verstanden, dass das Einholen und Anzeigen von Kundenbewertungen auf den Verkaufsseiten konversionssteigernd ist. „1.233 User haben das Toll schon positiv bewertet. Jetzt alle Bewertungen im Detail anschauen.“ Man kennt das. Leider ist das Einholen von „echten“ Kundenbewertungen gar nicht so einfach. Entweder schreibt man jeden Kunden zu einem gewissen Zeitpunkt persönlich an und bittet um eine Empfehlung, oder man sendet den Kunden automatisiert eine sogenannte Bewertungsaufforderungs-Mail. Gut gemacht, springt dabei allerdings maximal eine Bewertungs-Konversionsrate von 10% bis 15% raus. Das bedeutet, von 100 Kunden erhält man maximal zehn bis 15 Bewertungen. Gerade bei Start-ups oder Nischen-Produkten kann das Sammeln einer relevanten Anzahl von Bewertungen entsprechend lang dauern. Schnell kommt der Gedanke auf, dass man sich Bewertungen ja auch im Auftrag schreiben lassen kann. Es gibt zahlreiche Agenturen, Crowdworker oder Services wie Amazon Automated Turk, mit denen man sich Bewertungen schreiben lassen kann. Natürlich sind dies keine echten Bewertungen. Vielleicht bringen sie auch, vor allem bei Amazon, kurzfristigen Erfolg. Allerdings ist das Risiko, mit Fake-Bewertungen aufzufliegen und damit seine komplette Marke zu zerstören, relativ hoch. Die Bewertungstool-Anbieter investieren immer mehr in das automatische Aufdecken von Fakes, genau wie in das Anprangern der „Faker“. Dazu gehört das Einleiten rechtlicher Schritte. Kundenbewertungen automatisieren ja, allerdings bitte nur im Rahmen des eigenen Customer Lifecycles.

„Follow, Follow-Back“ Automatisierung auf Twitter und Instagram

Jeder Growth Hacker garantiert kennt das: Ob bei Twitter oder Instagram, die wichtigste KPI für die Qualität eines Accounts ist die Anzahl der Follower, zumindest auf den ersten Blick. Sofern man allerdings nicht in der glücklichen Lage ist, ein Celebrity ’à la Justin Bieber, Lukas Podolski, Neil Patel, Mario Götze oder Elon Musk zu sein, ist der Aufbau einer derart großen „Gefolgschaft“ von mehreren Millionen quasi unmöglich. Außer …
So konnte man zum Beispiel früher bei Twitter mit sehr einfachen, selbstgebauten „Follow, Follow-Back“ PHP-Skripts Twitter-Accounts bis zu mehreren Zehntausend Followern aufblasen. Ein toller automatisierter Prozess, der einfach per Cronjobs angestoßen werden konnte. Hatte man die ersten 10.000 Follower eingesammelt, stellte sich allerdings schnell die Frage, was man denn mit diesen „x-beliebigen“ Followern überhaupt anstellen könnte. Schließlich waren diese alles andere als gut getargeted, sondern vielmehr irgendwelche Twitter-User. Eine Automatisierung, mit der man sich damals als der große Social Media Influencer darstellen lassen konnte – allerdings war der echte  Influencer-Status gleich null.
Außer, die User schauen ausschließlich nur auf die Anzahl der Follower. Was häufig passiert, allerdings niemals eine valide KPI sein sollte für die positive Relevanz-Bewertung eines Social-MediaAccounts. Viel eher geht es um die Engagement-Rate, das Verhältnis der Anzahl der User-Interaktionen eines Postings zur Anzahl der User, die das Posting auch gesehen haben.
Das gleiche Prinzip funktioniert für Instagram. Wobei man hier mittlerweile ein bisschen mehr targeten kann, indem man anderen Usern, die dem eigenen Profil ähneln, einfach durch „Follow-Follow-Back“ die Gefolgschaft kopiert. Was es bringt? Ich denke, zum Affiliatelink-Spamming reicht es. Einen langfristigen Effekt wird dies in der Regel allerdings nicht haben. Ziemliches Black-Hat-Zeugs, welches ich Start-ups oder Unternehmen mit bestehenden Brands nicht zwingend empfehlen würde.

Sign-ups im Appstore automatisieren

Wir starteten ein Projekt bei Trusted Shops mit dem Ziel, möglichst viele Sign-ups für unser Freemium-Angebot über die Appstores der Shopsoftware-Systeme einzusammeln. By the way – mittlerweile ein beliebter Growth Hack, sich mit einer Erweiterung, einem Plug-in oder einer App in ein bestehendes Eco-System reinzudrängeln. Leider relativ aufwendig, aber dafür meistens mit gutem Ergebnis.
Wir hatten gerade eine brandneue Shopify-App im Shopify Appstore verfügbar gemacht. Tolle Landingpage-Texte, tolle Produkttour und eine klare Call-to-Action zum kostenlosen Sign-up. Also, alles startklar. Nach gut zwei Wochen war die App endlich in die Appstore-Suchmaschine von Shopify aufgenommen. Allerdings fand sie niemand. Keine Downloads der App, keine Sign-ups. Nichts. Eigentlich genau wie in den guten alten SEO-Zeiten, in denen man auf die Besucher warten musste und immer weiter optimierte.
Über einen Kontakt, der bei Shopify arbeitet, fanden wir heraus, dass unsere App nur eine Chance hat, in der Shopify-Suchmaschine nach oben zu gelangen, wenn sie eine bestimmte Anzahl Downloads im Zeitraum von ein oder zwei Wochen vorzeigen kann. Na toll, ein Henne-Ei-Problem. Wie soll man denn Downloads bekommen, wenn man nicht gefunden wird?
Darüber hinaus fanden wir heraus, dass das zweite kritische Ranking-Kriterium die Anzahl positiver Kundenbewertungen über den Appstore sei. Was nun? Als Bewertungstool-Anbieter kommt natürlich das Faken von Bewertungen nicht in Frage. Mein 21-jähriger Growth Hacker, den ich mit dem Appstore-Marketing beauftragt hatte, konnte dies nicht verstehen. Aber er hatte auch nicht die Verantwortung für die komplette Unternehmensmarke zu tragen. Bewertungen faken, nein. Aber wie kommt man an Downloads?
Ganz einfach, wir beauftragten eine kleine Agentur, in unregelmäßigen Abständen die App aus dem Appstore downzuloaden. Natürlich mit immer unterschiedlichen echten E-Mail- und IP-Adressen. Maximal Vorgabe waren 50 unique Downloads der App am Tag. Siehe da, wir rutschten sehr schnell in die Top 5 in der Kategorie „Marketing Apps“. Super. Und schon landeten wir auch die ersten „echten“ Downloads und Sign-ups aus aller Welt. Wunderbar. Diese User konnten wir onboarden und anschließend sogar noch manuell um eine Review bitten. Alles gut, wir verspürten so etwas wie Traction.
Eines Tages bekam ich eine Mail von einem Shopify-Mitarbeiter. „Lieber Hendrik, eure App läuft ja super und wir würden euch gern auf der Shopify-Startseite für eine Woche featuren. Sendet uns bitte Grafiken, Texte in den richtigen Formaten xy zu.“ Yes. Featuring auf der Startseite, geht ab wie eine Rakete, dachten wir.
Nachdem wir drei Tage auf der Startseite gefeatured wurden und dadurch auch nicht signifikant mehr User eingesammelt hatten als nur über die interne Suchmaschine, kam es, wie es kommen musste. Der Shopify-Mitarbeiter bat uns um Stellungnahme, wie es zu dem plötzlichen und vor allem regelmäßigen Anstieg der Download-Zahlen kommen konnte. Aus der Nummer kam ich leider nicht mehr raus. Ich konnte ihn jedoch dazu bewegen, unsere Shopify-App nicht vollständig aus dem Appstore zu verbannen. Stattdessen kamen wir nur zehn Tage auf die Strafbank. Glück gehabt.
Was haben wir daraus gelernt? Appstore-Marketing ist eine ganz neue Disziplin im Growth Hacking. Die Ranking-Kriterien der Appstores sind noch relativ leicht zu überlisten. Eigentlich vergleichbar mit den anfänglichen SEO-Zeiten. Das verleitet allerdings auch schnell dazu, über die Strenge zu schlagen, wie in unserem Fall. Aber die Konkurrenz schläft nicht.

Hendrik’s Tipp

Sorgt immer dafür, dass ihr „natürliche“ Wachstumszahlen vorweisen könnt. Alles andere ist zu auffällig und richtet sich später gegen euch. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass Appstore-Marketing deutlich mehr Zeit in Anspruch nimmt, als die meisten „klassischen“ Online-Marketer sich es wünschen.

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