Skalierung eines komplexen Versicherungs-Funnels auf über 100 Sales pro Monat
Überblick
Funnels in der Finanz- und Versicherungsbranche sind von Natur aus komplex. Im Gegensatz zu klassischen E-Commerce-Journeys müssen Nutzer oft umfangreiche Fragebögen mit 20–30+ Feldern ausfüllen, bevor sie ein Angebot erhalten oder einen Abschluss tätigen.
Diese Case Study zeigt, wie ein Direct-to-Consumer (D2C) Funnel für Risikolebensversicherungen über einen Zeitraum von 18 Monaten aufgebaut, optimiert und skaliert wurde. Der Fokus lag auf dem Aufbau performanter Marketingkanäle, der ganzheitlichen Funnel-Optimierung sowie der konsequenten Nutzung von Daten für nachhaltiges Wachstum.
Ausgangssituation
- Keine etablierte Performance-Marketing-Struktur
- Geringes Conversion-Volumen → zu wenig Daten für effektive algorithmische Optimierung
- Langer, mehrstufiger Fragebogen mit hohem Absprungrisiko
- Kein strukturiertes Testing- oder CRO-Framework vorhanden
Projektziel
- Aufbau skalierbarer Akquisekanäle (Fokus: Google Ads)
- Steigerung der Conversion-Rate entlang des gesamten Funnels (Landingpage & Fragebogen)
- Aufbau ausreichender Datenvolumina für effektive algorithmische Optimierung
- Übergang von Proxy-Conversions hin zur Optimierung auf echte Abschlüsse
Vorgehen
1. Kanalaufbau (Google Ads-Fokus)
- Aufbau einer Full-Funnel-Kampagnenstruktur (Search, Performance Max, Remarketing)
- Fokus auf High-Intent-Keywords im Bereich Risikolebensversicherung
- Kontinuierliche Restrukturierung auf Basis von Suchanfragen-Performance
2. Funnel-Optimierung (Landing Page + Fragenkatalog)
- Ganzheitlicher Blick auf den Funnel: Kampagne → Landingpage → Fragebogen
- Reduzierung von Reibung in den frühen Schritten zur Steigerung der Engagement-Rate
- Verbesserung von Klarheit, Vertrauen und wahrgenommenem Mehrwert
Application Conversion Rate over Time in %
3. Conversion Rate Optimierung (CRO)
- Strukturiertes A/B-Testing mit einem CRO-Tool implementiert
- Getestet über mehrere Ebenen hinweg:
- Landingpage-Layouts
- Headlines und Value Propositions
- UX des Fragebogens (Schrittstruktur, Feldreihenfolge, Progress-Indikatoren)
- Kontinuierliche Iteration über 18 Monate
4. Nutzung von Soft Conversions im Funnel
- Frühphase: Optimierung auf Micro-Conversions (z. B. Schrittabschlüsse, Formularstarts)
- Schnellere Lernphase des Algorithmus trotz geringer Sales-Daten
- Schrittweise Verlagerung auf tiefere Funnel-Events
- Finale Phase: vollständige Optimierung auf abgeschlossene Verkäufe
5. Budget-Skalierung
- Monatliches Werbebudget: ca. 100.000 € – 200.000 €
- Skalierung strikt an Performance-Ziele und Datenqualität gekoppelt
Herausforderungen
- Hohes Absprungrisiko durch langen und komplexen Fragebogen
- Begrenzte initiale Conversion-Daten für algorithmische Optimierung
- Balance zwischen Lead-Qualität und Lead-Volumen
- Abstimmung der Marketingbotschaften auf ein komplexes Produkt
Ergebnisse
- Skalierung auf über 100 Policen-Abschlüsse pro Monat
- Conversion-Rate von ca. 5 % im Fragebogen-Funnel erreicht
- Google Ads als verlässlichen, skalierbaren Akquisekanal etabliert
- Vollständig testgetriebenen CRO-Prozess über den gesamten Funnel aufgebaut
- Erfolgreicher Übergang von Proxy-Signalen hin zur Umsatz-Optimierung
Wichtigste Erkenntnisse
- Ganzheitliches Funnel-Denken ist entscheidend: Kampagnen-Performance ist untrennbar mit der Onpage-Experience verbunden
- Soft Conversions sind essenziell in Low-Volume-Phasen: Sie ermöglichen effektives Algorithmus-Training vor der Skalierung
- CRO ist ein kontinuierlicher Prozess – kein einmaliges Setup
- Kleine UX-Verbesserungen haben in langen Funnels einen großen kumulativen Effekt
- In frühen Phasen zählt Datenqualität mehr als Volumen – Volumen ermöglicht Skalierung im nächsten Schritt
Viele Performance-Marketing-Projekte erfordern umfangreiche Conversion-Optimierung – Optimierungen auf Landingpages und im gesamten Onpage-Funnel sind genauso entscheidend wie starke Kampagnen.
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