Databricks Case Study | LinkedIn Marketing Solutions

• Aufgrund der COVID-19-Pandemie musste das Team von Databricks, einem Anbieter einer cloudbasierten Plattform für einheitliche Datenanalysen und künstliche Intelligenz, eine Konferenz, die ursprünglich in London stattfinden sollte, virtuell abhalten. Da Databricks dadurch eine größere Zielgruppe ansprechen konnte, musste das Team schnell eine Möglichkeit finden, weitere potenzielle Teilnehmer:innen zu finden und zu erreichen.

• Databricks nutzte LinkedIn zu diesem Zeitpunkt bereits, um die Datenbank des Unternehmens zu erweitern und eine Pipeline mit hochwertigen Leads für das Vertriebsteam aufzubauen. Daher bot es sich an, die Plattform ebenfalls zu verwenden, um auf das Event aufmerksam zu machen und die Teilnehmerzahlen zu steigern.

• „Wir waren auf der Suche nach einer Möglichkeit, unsere Zielgruppe auf persönliche Weise anzusprechen“, so Justin Epstein, Senior Manager of Paid Media bei Databricks. Das Team entschied sich für eine LinkedIn Message Ads-Kampagne, die sich gezielt an Personen in hohen Führungspositionen richtete. Das Problem: Die Kosten pro Lead waren zu hoch.

• Das Team erweiterte seine Zielgruppe. „Wir haben unsere Kampagne angepasst, um zusätzlich Personen mit Praxiserfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft und Engineering anzusprechen“, erläutert Epstein.

• Das Paid Media-Team von Databricks nutzte zudem die Gelegenheit, um eine neue Funktion von LinkedIn auszuprobieren: A/B-Tests für Message Ads. Tests spielten in der Strategie von Databricks bereits eine bedeutende Rolle. „Bei uns werden Kampagnen grundsätzlich getestet. Wir experimentieren mit verschiedenen Optionen oder führen A/B-Tests durch und lassen dann die Daten entscheiden“, so Epstein.

• Das Team testete zwei Betreffzeilen und drei Textvarianten. In zwei der Textvarianten begann der Text mit einer Frage, in der dritten bettete das Team einen Hyperlink in den ersten Satz ein und gab Details zum Event an.

• In der Strategie von Databricks spielen Tests längst eine zentrale Rolle und mit LinkedIn kann das Team sie nun einfacher und direkt auf der Plattform durchführen. „Bei umfassenden Inhalten oder wichtigen Kampagnen führen wir grundsätzlich A/B-Tests durch. Man lernt schließlich nie aus“, erklärt Epstein. Diese Message Ads-Kampagne sah das Team „als hervorragende Gelegenheit, um einen personalisierten Ansatz zu testen und zu prüfen, wie dieser im Vergleich abschnitt“.

• Dank der benutzerfreundlichen Funktionen für Anzeigen- und Kampagnentests hat das Team von Databricks wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die es zum Beispiel für die Optimierung von Kampagnen und der Lead-Generierung einsetzen kann. „Testen Sie Ihre Inhalte, analysieren Sie die Ergebnisse und nutzen Sie Ihre Erkenntnisse, um künftige Tests zu optimieren und Ihre Strategie kontinuierlich weiterzuentwickeln“, empfiehlt Epstein.

• Das Team von Databricks gab nicht auf, als sich seine erste Idee – eine Message Ads-Kampagne, die sich nur an Führungskräfte richtete – als nicht zielführend herausstellte. „Nur weil etwas nicht auf Anhieb funktioniert, heißt das nicht, dass Sie sofort Ihre gesamte Idee verwerfen sollten“, so Epstein.

• Angesichts der hohen Mitgliederzahl und der umfassenden Targeting-Optionen der Plattform war das Databricks-Team überzeugt, dass eine Message Ads-Kampagne auf LinkedIn der richtige Weg war. „Nachdem wir uns näher mit unseren Daten befasst und verstanden hatten, wie sich unsere Kosten durch die Anpassung unserer Zielgruppe senken ließen, konnten sich unsere Ergebnisse sehen lassen“, berichtet Epstein.

• Die Ergebnisse der ersten Message Ads-Kampagne und der A/B-Tests lieferten dem Team wichtige Erkenntnisse zum Profil potenzieller Konferenzteilnehmer:innen – zum Beispiel die, dass das Engagement von Entscheider:innen geringer ausfiel als erwartet. „Obwohl wir zahlreiche Entscheider:innen erreichen konnten, kamen wir zu dem Schluss, dass sich viele Inhalte unseres Events eher an Fachpersonal richteten“, so Epstein.

• Das Team von Databricks verlagerte seinen Fokus von hochrangigen Führungskräften auf Personen mit Praxiserfahrung. Es passte Targeting, Anzeigen und Textvarianten an – und erzielte damit deutlich bessere Ergebnisse. „Dank der fundierten Datengrundlage konnten wir unsere Hypothese bestätigen und die gewünschte Performance erzielen.“

Über Databricks

Als Anbieter einer führenden Plattform für die einheitliche Datenanalyse unterstützt Databricks Unternehmen bei der Analyse ihrer Daten – von der Vorbereitung und Auswertung über die Umsetzung der Erkenntnisse bis hin zur schnellen Implementierung von Machine-Learning-Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Databricks ermöglicht es Datenanalyst:innen, große Datenvolumina in der Cloud zu verarbeiten und sich diese anschließend in Kombination mit künstlicher Intelligenz zunutze zu machen. So können Unternehmen Innovationen vorantreiben und Herausforderungen schneller meistern – etwa die Entwicklung von Arzneimitteln gegen chronische Erkrankungen oder Lösungen zur Steigerung der Energieeffizienz oder zum Schutz der Finanzmärkte.

BRANCHE: Computer Software

BESCHÄFTIGTE: 1.001–5.000

HAUPTSITZ: San Francisco, CA

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„Anders als andere Plattformen bietet uns LinkedIn Targeting-Optionen wie Jobbezeichnung, Berufserfahrung und verschiedene B2B-Kriterien.“

Justin Epstein

Senior Manager of Paid Media, Databricks
„Top-Funnel-CPL ist nur eine der Kennzahlen, auf die wir uns stützen. Mithilfe unserer BI-Tools und unseres CRM-Systems analysieren wir die Qualität unserer Leads bis ins Detail – und mit der Qualität der Leads auf LinkedIn sind wir insgesamt sehr zufrieden.“

Justin Epstein

Senior Manager of Paid Media, Databricks

Databricks optimiert Ad-Performance mit neuen A/B-Tests für Message Ads

Die Herausforderung

Die Lösung

Die Ergebnisse

Durchführung von Tests

Anpassung der Taktik

Datengestützte Einblicke in die Zielgruppe