Berries Barn Pianos Fallstudie

Die Ausgangssituation

Berries Barn Pianos, ein familiengeführter Klavierhändler aus Norwich, UK, stand vor dem klassischen Dilemma kleiner Unternehmen: Wie kann man im Paid Search effektiv konkurrieren, wenn das Budget begrenzt ist und Verkäufe überwiegend offline stattfinden?

Als Lead-Gen-Business mit hochpreisigen Produkten kämpfte das Unternehmen mit mehreren miteinander verknüpften Problemen:

Optimierung im Blindflug: Google Ads wurde auf Website-Leads (Showroom-Buchungen und Kontaktformulare) optimiert – aber das Unternehmen hatte keine Möglichkeit, dem Algorithmus zu signalisieren, welche Leads tatsächlich zu Klavierverkäufen führten. Google konnte schlicht nicht lernen, wertvolle Leads von verschwendetem Budget zu unterscheiden.
Lange Sales Cycles: Der Kauf eines Klaviers ist eine gut überlegte Entscheidung: Showroom-Besuche, Probespielen, Verhandlungen. Die meisten Conversions fanden offline statt – oft Wochen nach dem ersten Ad-Klick. Echter ROI war dadurch kaum messbar.
Unqualifizierte Anfragen: Viele Anfragen kamen von Leuten, die ihr altes Klavier verkaufen wollten – kein potenzieller Umsatz, aber trotzdem Budget und Zeit verbraucht.
Eingeschränktes algorithmisches Lernen: Bei hochpreisigen Produkten sind die Conversion-Volumina naturgemäß gering. Ohne Feedback, welche Leads zum Abschluss führten, hatte Googles Machine Learning schlicht zu wenig Qualitätsdaten zum Lernen.
Typische KMU-Beschränkungen: Als Familienbetrieb kamen teure CRM-Integrationen oder komplexe Marketing-Tech-Stacks nicht infrage.

Die Strategie

Mein Ansatz: den Datenkreislauf zwischen Online-Werbung und Offline-Verkäufen schließen – und gleichzeitig qualifizierten Kunden den Weg ebnen, während unqualifizierte Anfragen gar nicht erst ins System gelangen.

Die strategischen Kernprinzipien

Offline-Conversion-Tracking: Ein System aufbauen, das echte Verkaufsdaten zurück an Google Ads überträgt – so lernt der Algorithmus, welche Klicks wirklich Umsatz bringen, nicht nur Formularausfüllungen
Lead-Qualifizierung an der Quelle: Website-Verbesserungen einsetzen, um unqualifizierte Anfragen herauszufiltern, bevor sie überhaupt ins System kommen
Value-based Bidding: Klavierwerte an Google Ads übergeben, um auf hochwertige Verkäufe zu optimieren – nicht auf bloßes Lead-Volumen
Pragmatische Automatisierung: Die gesamte Lösung mit zugänglichen Tools (Zapier) und bestehenden Anwendungen (Xero) aufbauen – wartbar ohne ein fest angestelltes Tech-Team

Umsetzung & zentrale Optimierungsmaßnahmen

1. Überarbeitung des Website-Kontaktformulars

Der erste Schritt: das Nutzererlebnis verbessern und gleichzeitig Leads vorqualifizieren. Das Kontaktformular wurde mit folgenden Elementen neu gestaltet:

Schlankes Design: Die Kontaktseite und das Formular wurden auf das Wesentliche reduziert – weniger Reibung für kaufbereite Interessenten
Betreff-Dropdown: Ein klares Dropdown-Menü ermöglicht es Besuchern, ihr Anliegen zu spezifizieren (z. B. „Klavier kaufen", „Klavier verkaufen", „Klavierstimmung", „Allgemeine Anfrage"). Diese einfache Ergänzung filterte sofort unqualifizierte Leads aus, die verkaufen statt kaufen wollten.
Conditional Logic: Verschiedene Anfragetypen lösten unterschiedliche Workflows aus – Kaufanfragen wurden automatisch priorisiert
Mobile-Optimierung: Das Formular wurde für mobile Geräte optimiert, auf denen ein Großteil der Interessenten browst

2. Produktspezifisches Anfrage-System

Um Kunden den Weg zu erleichtern, bei einem konkreten Klavier nachzufragen:

„Dieses Klavier anfragen"-Buttons: Prominente CTA-Buttons auf allen Produktseiten eingefügt
JavaScript-Autofill: Per Klick wurden Klaviermodell, Preis und Produktdetails automatisch per localStorage-Variablen ins Kontaktformular übertragen
Klavier-Wert-Tracking: Eine benutzerdefinierte Data-Layer-Variable erfasst den spezifischen Klavierwert und übergibt ihn an Google Ads für wertbasiertes Bidding
Weniger Reibung: Kunden mussten nicht mehr manuell beschreiben, welches Klavier sie interessiert – die Conversion Rate stieg spürbar

3. Visuelles Upgrade: KI-generierte Hintergründe

Um die Marke im Wettbewerb deutlich sichtbarer zu machen:

Produktbild-Aufwertung: KI-Tools wurden eingesetzt, um professionelle Hintergründe für Klavierfotos zu generieren – Kunden können sich ihr neues Klavier so besser im eigenen Zuhause oder Studio vorstellen
Marken-Konsistenz: Eine einheitliche visuelle Identität über alle Produktlistings hinweg
Bessere Ad-Performance: Hochwertigere Bilder führten zu höheren Klickraten in Shopping-Anzeigen und Display-Placements für PMAX

4. Offline-Conversion-Tracking via Zapier

Das war die kritischste Optimierungsmaßnahme. Ich habe einen automatisierten Workflow aufgebaut, der den Datenkreislauf zwischen Online-Anfragen und Offline-Verkäufen schließt:

Der Workflow

Lead-Erfassung: Bei jeder Formularabsendung erfasste Zapier die Lead-Daten – inklusive gehashter E-Mail-Adresse, Klavierwert und Google Click ID (GCLID)
CRM-Logging: Die Anfrage wurde automatisch in einem einfachen Tabellenkalkulations-CRM protokolliert
Automatisierter Upload: Zapier überwachte Statusänderungen und sendete Offline-Conversion-Daten automatisch via Enhanced Conversions for Leads API an Google Ads
E-Mail-Matching: Google verknüpfte die gehashten E-Mail-Adressen mit dem ursprünglichen Ad-Klick und ordnete den Verkauf der richtigen Kampagne, Anzeigengruppe und dem richtigen Keyword zu

Technische Umsetzung

Enhanced Conversions for Leads: Googles ECL-Feature genutzt, um Offline-Verkäufe via E-Mail-Hashing mit Online-Klicks zu matchen
GCLID-Speicherung: Google Click IDs wurden mit jedem Lead erfasst und gespeichert, um saubere Attribution sicherzustellen
Conversion-Value-Übergabe: Echte Klavierverkaufswerte wurden an Google Ads übermittelt, um wertbasiertes Bidding zu ermöglichen
No-Code-Automatisierung: Das gesamte System wurde in Zapier aufgebaut – ohne Custom-Development oder teure Integrationen

Kampagnenoptimierung

Mit fließenden Offline-Conversion-Daten habe ich die Kampagnen so restrukturiert, dass sie diese neue Datenbasis voll ausschöpfen:

Account-Konsolidierung

Weniger, dafür bessere Kampagnen: Mehrere volumenarme Kampagnen zu fokussierten Themen mit ausreichend Conversion-Daten zusammengefasst
Broad-Match-Strategie: Broad-Match-Keywords in Kombination mit starken Conversion-Daten eingesetzt, damit Googles KI qualifizierte Käufer findet
Smart Bidding: Auf Target-ROAS-Bidding umgestellt – jetzt, da das System echte Verkaufswerte sehen konnte

Wertbasierte Optimierung

Klavierspezifische Wertsignale: Konkrete Klavierwerte an Google übergeben, damit der Algorithmus bei hochpreisigen Instrumenten aggressiver bieten kann
Qualifizierte-Lead-Optimierung: Conversion-Aktionen so konfiguriert, dass „Kaufanfragen" separat von anderen Formularabsendungen getrackt werden – Budget fokussiert auf kaufbereite Interessenten
ROAS-Ziele: Profitable ROAS-Targets auf Basis echter Verkaufsdaten gesetzt – nicht auf Schätzungen über Lead-Werte

Ergebnisse

Die Kombination aus Offline-Conversion-Tracking, Website-Optimierungen und Smart Bidding lieferte transformative Ergebnisse für den Familienbetrieb:

Umsatz & Effizienz

9-facher ROAS aus Offline-Conversions – Erstmals konnte das Unternehmen den Return on Ad Spend aus Leads messen und belegen, die online starteten, aber offline abschlossen
35 % geringerer durchschnittlicher CPC – Je mehr der Algorithmus lernte, welche Suchanfragen wirklich zu Verkäufen führten, desto gezielter wurden Gebote von nicht-konvertierendem Traffic weggeleitet
Effizienteres Budget: Dasselbe Werbebudget generierte qualitativ hochwertigere Klicks und wertvollere Conversions

Lead-Qualität & -Volumen

40 % mehr Kaufanfragen – Das optimierte Formular mit Produkt-Autofill senkte die Hürde für kaufbereite Interessenten spürbar
„Klavier verkaufen"-Anfragen deprioritisiert – Das Betreff-Dropdown filterte diese heraus und verhinderte, dass sie als qualifizierte Leads behandelt wurden
Höhere Conversion Rate: Von der Anfrage über den Showroom-Besuch bis zum Verkauf – jede Stufe verbesserte sich mit steigender Lead-Qualität

Business Impact

Datengetriebene Entscheidungen: Das Unternehmen konnte erstmals klar erkennen, welche Produkte, Keywords und Kampagnen wirklich Umsatz brachten
Wettbewerbsvorteil: Professionelle Produktfotos und ein reibungsloser Anfrageprozess hoben Berries Barn klar von Wettbewerbern ab, die noch mit einfachen Handyfotos arbeiteten
Skalierbares System: Die Zapier-Automatisierung läuft mit minimalem Wartungsaufwand und ist problemlos für wachsende Volumina ausgelegt

Wichtigste Erkenntnisse

Dieses Projekt zeigt, dass kleine Unternehmen mit dem richtigen strategischen Ansatz die Ergebnisse großer Brands erzielen können:

Auch KMUs können von fortgeschrittenem algorithmischem Bidding profitieren: Offline-Conversions einzurichten und Datenflüsse über zugängliche Tools wie Zapier aufzubauen, hilft kleinen Unternehmen, das Beste aus ihrem begrenzten Budget zu machen. Googles KI braucht keine teure Enterprise-Software – sie braucht saubere Daten und smarte Workflows.
Smart Bidding funktioniert auch bei niedrigem Conversion-Volumen: Wertbasiertes Bidding mit konsolidierter Account-Struktur treibt Wachstum, selbst wenn Budgets und Conversion-Volumina gering sind. Die Komplexität einer Account-Struktur sollte sich am Datenvolumen und Budget orientieren. Große Brands mit üppigen Budgets können sich granulare Segmentierungen leisten – kleine Brands mit weniger Daten müssen noch aggressiver konsolidieren, damit die Algorithmen ausreichend Lernmaterial bekommen.
Kleine Website-Anpassungen können große Auswirkungen auf die Performance haben: Einfache Änderungen wie ein Betreff-Dropdown oder automatisch ausgefüllte Anfrageformulare verbessern sowohl die User Experience als auch die Kampagneneffizienz erheblich. Verzahnt eure Werbestrategie mit der digitalen Customer Journey und nutzt eure Website aktiv als Werkzeug, um die Algorithmen zu trainieren.
Offline-Conversion-Tracking ist für hochpreisige Produkte unverzichtbar: Wer bei langen Sales Cycles und Offline-Abschlüssen nur Online-Formulare misst, lässt Google im Dunkeln optimieren. Den Datenkreislauf zu schließen ermöglicht echte ROI-Messung – und deutlich bessere Performance.
Lead-Qualifizierung beginnt auf der Website: Wartet nicht darauf, Leads erst im CRM zu qualifizieren. Nutzt Formulardesign und Conditional Logic, um unqualifizierten Traffic herauszufiltern, bevor er Budget und Team-Ressourcen frisst.

9-facher ROAS durch Offline-Conversion-Tracking für einen familiengeführten Klavierhändler