Plateau Candy

Ausgangssituation

Plateau Candy ist eine Branding- und Positionierungsagentur für B2B-Deep-Tech. Das Versprechen an die eigenen Kunden: brillante Technologie so übersetzen, dass Enterprise-Käufer den Nutzen in dreißig Sekunden begreifen — statt in drei Meetings.

Für das eigene Neugeschäft galt das nicht. Die Pipeline lief über Netzwerk, Empfehlung und die persönlichen Kontakte der Gründer. Der klassische Agentur-Widerspruch: nach außen Positionierung verkaufen, nach innen keine planbare Akquise haben.

• Neugeschäft hing an Empfehlung und Gründer-Netzwerk, nicht an einem Prozess
• Kein Zielprofil, das über „B2B-Tech-Startups in DACH” hinaus scharf war
• Annahme im Haus: die Entscheider heißen „Geschäftsführer” und sitzen in Firmen ab 20 Mitarbeitern
• Keine Datengrundlage, um diese Annahme zu prüfen — und keine Kapazität, sie manuell zu testen

Lösung

CegTec hat nicht eine Kampagne gebaut, sondern eine Engine, die ihr eigenes Zielprofil korrigiert. Der Ansatz in drei Schritten:

1. Signale definieren, nicht Branchen. Statt einer Branchenliste wurde ein gewichteter Signalsatz hinterlegt — beobachtbare Zustände, die mit Bedarf korrelieren: Das Angebot ist erklärungsbedürftig. Die Website liest sich wie ein Fachpaper, nicht wie eine Marke. Ein technischer Gründer führt die Kommunikation. Die Technologie ist validiert, die Marktwahrnehmung fehlt. Jedes Signal mit eigenem Gewicht, jedes am Unternehmen prüfbar.

2. Gegen die Signale rastern, nicht gegen eine Liste. 8.358 Unternehmen wurden gegen den Signalsatz gerastert, 4.635 Entscheider identifiziert, 4.009 davon als passend qualifiziert (86,5%). Ansprache über LinkedIn und E-Mail, personalisiert auf das jeweilige Signal — nicht auf den Firmennamen.

3. Jede Antwort zurück in das Zielprofil. Antworten wurden klassifiziert und aggregiert: welches Signal, welcher Titel, welche Unternehmensgröße, welcher Kanal. Aus diesen Aggregaten entstanden drei ausgerollte Plays und zwei nachgeschärfte Nachfolge-Generationen. Das Zielprofil war am Ende ein Ergebnis der Kampagne, nicht ihre Voraussetzung.

Ergebnisse

In sieben Wochen aktivem Versand: 3.646 Entscheider kontaktiert, 310 Antworten (8,5%), davon 143 positiv (3,9%). 32 Entscheider äußerten konkrete Terminabsicht.

Die eigentliche Ausbeute waren die Korrekturen am Zielprofil:

Der vermutete Entscheider war der schwächste. „Geschäftsführer” bekam mit 1.082 Kontakten das größte Volumen — und lieferte 3,05% positive Antworten. „Founder” kam bei 615 Kontakten auf 6,02%, „VP”-Titel bei kleinerem Volumen auf 7,14%. Die Zielgruppe, an die die Agentur geglaubt hatte, antwortete halb so oft wie die, die die Daten fanden.

Klein schlug groß, eindeutig. Unternehmen mit 1–10 Mitarbeitern antworteten zu 5,17% positiv, 11–50 zu 3,02%, 51–200 zu 2,18%. Bei 200+ Mitarbeitern: null positive Antworten auf 58 Kontakte. Der Mittelstand, den man für den zahlungskräftigen Teil des Markts gehalten hatte, war die schwächste Zone.

Ein Kanal trug das Ergebnis. 46 von 47 positiven Reply-Signalen liefen über LinkedIn, exakt eines über E-Mail. Eine Erkenntnis, die das Budget für alles Weitere neu verteilt hat.

Eine falsche Hypothese kostete elf Tage statt eines Quartals. Ein Play testete das Signal „stellt gerade im Marketing ein” an 135 Entscheidern. Ergebnis: 55 explizite Ablehnungen und null Leads, die die Interessenten-Stufe erreichten. Das Play wurde nach elf Tagen abgeschaltet. Genau das ist der Punkt von signalbasiertem Vorgehen — nicht, dass jedes Signal trägt, sondern dass ein Irrtum in Tagen sichtbar wird und nicht in Quartalen.

Die Lernkurve war messbar. Über die Laufzeit stieg die positive Antwortquote von 2,48% im ersten Monat auf 4,72% im zweiten — bei gleichzeitig fünffach höherem Volumen (525 → 2.437 Kontakte). Nicht durch bessere Texte, sondern weil die Engine wusste, wen sie nicht mehr anschreiben musste.

Am Ende der Laufzeit lag ein Zielprofil vor, das auf 3.646 realen Erstkontakten beruhte statt auf einer Annahme: Gründer und technische Führung in B2B-Deep-Tech-Firmen mit unter fünfzig Mitarbeitern, angesprochen über LinkedIn, auf das Signal „validierte Technologie ohne Marktwahrnehmung”. Zwei nachgeschärfte Plays waren bereits darauf ausgelegt.