Wie Shop Balou in 10 Tagen 10.670 Follower durch Creator-Marketing gewann

Wie viele Gründerinnen ging Louise das Influencer-Marketing zunächst manuell an. Stundenlang scrollte sie durch Instagram, verglich Profile, prüfte Engagement und riet, ob die Zielgruppe eines Creators wirklich zu ihrer Kundschaft passte.

Der Prozess war langsam, und es gab immer noch keine Garantie, dass die Partnerschaften Ergebnisse bringen würden. Für ein junges Unternehmen war jede Zusammenarbeit eine Investition, bei der man sich keinen Fehlgriff leisten konnte.

Das schwierigere Problem war die Strategie. Gifting an kleinere Creator mit eng gefassten, hochengagierten Zielgruppen funktioniert wunderbar, aber nur, wenn man diejenigen tatsächlich findet, deren Follower echt sind und sich wirklich interessieren. Größere Creator zu bezahlen ist ein völlig anderes Spiel: Reichweite gegen Preis abwägen, Outreach-Automatisierungen aufbauen, um Dutzende in großem Umfang zu kontaktieren, nachfassen, ohne jemanden zu verlieren, Performance nebeneinander vergleichen und genau nachverfolgen, wann jeder postet. All das von Hand zu erledigen, war schlicht nicht realistisch.

Mit Click Analytic entdeckte Louise Creator, deren Zielgruppe eng mit den Menschen übereinstimmte, die sie erreichen wollte. Statt sich allein auf Follower-Zahlen zu verlassen, konnte sie Zielgruppendemografie, Engagement-Qualität, Zielgruppen-Authentizität und frühere Markenpartnerschaften einsehen, bevor sie eine Partnerschaft einging.

Die Plattform gab dem Team außerdem einen zentralen Ort, um die Creator-Suche zu steuern, Chancen zu bewerten und Performance zu messen.

Die Zeitersparnis war sofort spürbar. Statt ganze Nachmittage mit dem Durchsuchen von Profilen zu verbringen, erstellte Louise in Minuten geprüfte Shortlists, was ihr etwa 8 bis 10 Stunden pro Woche zurückgab. Outreach, das früher bedeutete, dieselbe E-Mail Dutzende Male zu kopieren, wurde zu einer einzigen Kampagne mit automatisierten, personalisierten Follow-ups, sodass kein vielversprechender Creator mehr durchs Raster fiel. Mit Statistiken, Zielgruppenqualität und Posting-Aktivität nebeneinander konnte das Team Kandidaten auf einen Blick vergleichen und entscheiden, wem man Produkte schenkt und wen man bezahlt, ohne zu raten.