Verteidigung der Masterthesis :Moin aus Plön 🚀
Masterthesis Präsentation

Wirtschaftlichkeit und Leadqualität
im digitalen Versicherungsmarketing

Eine empirische Analyse am Beispiel der PIGEMA Marketing UG

Vorgelegt von Gerritt Jonathan Girschkowski
Hochschule Hochschule Wismar
Wirtschaftswissenschaften
Prüferinnen Prof. Dr. Leitert
Jessica Kollmorgen
Datum 29.05.2026
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Ausgangsproblem

Zentraler Gedanke der Arbeit:

Digitale Leadgenerierung darf nicht nur daran gemessen werden, wie günstig ein Kontakt entsteht. Entscheidend ist, ob dieser Kontakt im nachgelagerten Vertriebsprozess erreichbar, verwertbar und wirtschaftlich relevant wird.

Kampagnen werden häufig über die CTR, Conversion Rate und Cost-per-Lead gesteuert.

Diese Kennzahlen zeigen, wie effizient Kontakte generiert werden. Sie zeigen aber nicht, ob ein Lead später erreichbar ist, weiterhin Interesse hat oder zum Kunden wird.

Ein niedriger CPL kann gut aussehen,
obwohl der Lead im Vertrieb kaum verwertbar ist.

Zwei Perspektiven auf denselben Lead

Marketing

Lead erzeugt

CPL, Leads und Conversion Rate
sind sofort sichtbar.

→
Vertrieb

Lead verwertbar?

Erreichbarkeit, Reklamation und Abschluss
zeigen den tatsächlichen Wert.

Das Risiko: Wird nur auf günstige Leads optimiert,
kann die tatsächliche Wirtschaftlichkeit falsch eingeschätzt werden.

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Spannungsfeld Qualität und CPL

Mehr Qualität — aber zu welchem CPL?

Wenn man Leadqualität verbessern will, baut man oft zusätzliche Hürden ein.

Zum Beispiel mehr Vorqualifizierung oder eine Verifizierung.

Das kann die Qualität verbessern, aber gleichzeitig zu weniger Formularabschlüssen führen.

Qualitätshebel

Mehr Filter im Prozess

  • ✓mehr Vorqualifizierung
  • ✓mehr Verifizierung
  • ✓weniger Fehlkontakte
vs.
CPL-Risiko

Höhere Hürde im Funnel

  • •weniger Formularabschlüsse
  • •weniger Leadvolumen
  • •potenziell höherer CPL
Die zentrale Frage ist deshalb nicht nur: Steigt die Leadqualität?
Sondern: Steigt sie so, dass es wirtschaftlich tragfähig bleibt?
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Forschungsfrage & Zielsetzung

Aus dem Spannungsfeld wird eine empirische Frage.

Die Arbeit untersucht, wie digitale Kampagnen so gestaltet werden können, dass Leadqualität messbar steigt.

Gleichzeitig darf der CPL nicht so stark steigen, dass die Maßnahme wirtschaftlich untragbar wird.

Dafür werden Kanalunterschiede, Prozessmaßnahmen, zeitliche Effekte und der Abschlussstatus betrachtet.

Übergeordnete Forschungsfrage

Wie können digitale Marketingkampagnen und Leadgenerierungsmaßnahmen so gestaltet werden, dass sich die Leadqualität messbar verbessert, ohne dass der CPL unwirtschaftlich steigt?

1

Kanalunterschiede

Google Ads und Meta Ads im Vergleich

2

Prozessmaßnahmen

Wirkung von Verifizierung und Vorqualifizierung

3

Zeitliche Effekte

Veränderungen nach Zeitraum und Kampagnenphase

4

Abschlussstatus

Zusammenhang mit nachgelagertem Vertriebsoutcome

Ziel ist eine empirisch gestützte Entscheidungsgrundlage für Qualität und Wirtschaftlichkeit.
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Empirischer Kontext

PIGEMA ist in der Thesis der reale Praxisfall.


PIGEMA ist eine Lead-Gen Agentur mit dem Schwerpunkt auf Versicherungsleads.

Die Leads entstehen über Google Ads und Meta Ads.

PIGEMA gibt diese Leads an Vertriebspartner weiter.

Die Qualität eines Leads zeigt sich deshalb erst im CRM und in der Bearbeitung durch die Partner.

PIGEMA Logo
Untersuchtes Unternehmen PIGEMA Marketing UG
Akquise
Google Ads und Meta Ads

Digitale Kampagnen erzeugen Kontakte

→
PIGEMA

Lead im CRM

Leads werden erfasst und weitergegeben

→
Partner

Übergabe
Sales

Der Vertrieb entscheidet über den Outcome

Entscheidend: Leadqualität entsteht nur bedingt beim Absenden des Formulars, die tatsächliche Qualität zeigt sich bei der weiteren Bearbeitung durch die Partner.

Masterthesis Verteidigung · PIGEMA Marketing UG Folie 05 / 14
Datensätze, Methodik & Analyseebenen

Die Analyse basiert auf realen Kampagnen- und CRM-Daten.

Es wurden keine Interviews oder Befragungen durchgeführt, sondern vorhandene Sekundärdaten ausgewertet.

Die Analyse ist in drei Datensätze gegliedert: Maßnahme, Kanalvergleich und zeitliche Effekte.

Datensatz A

SMS-Verifizierung bei Meta Ads

Datensatz A untersucht, ob eine zusätzliche SMS-Verifizierung die Qualität von Meta-Ads-Leads verändert.

Methodik

Vergleich von Leads mit und ohne SMS-Verifizierung.

Datensatz B

Google Ads vs. Meta Ads

Datensatz B vergleicht die beiden Akquisekanäle anhand von Kosten und nachgelagertem Vertriebsoutcome.

Methodik

Vergleich von CPL, Abschlussquote und Abschlusswahrscheinlichkeit.

Datensatz C

Zeitliche Effekte bei Google-Leads

Datensatz C analysiert, ob sich Google-Leads nach Zeitraum, Wochentag oder Kampagnenphase unterscheiden.

Methodik

Tagesaggregation und Prüfung zeitlicher Unterschiede.

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Wie soll es weitergehen?

Zwei mögliche Wege durch die Verteidigung.

Entweder bleiben wir auf der Ergebnisebene – oder wir öffnen das PIGEMA-System und verfolgen, wie aus einer Werbeanzeige messbare CRM-Daten und bewertbare Leadqualität entstehen.

Option 1

Weiter in der Präsentation

Alle Datensätze, Ergebnisse und Interpretationen.

↓
Option 2

PIGEMA-System öffnen

Wir verfolgen die komplette Lead-Journey aus Datensatz A: Wo entstehen die Daten? Wie laufen die Automatisierungen? Wie werden Leads verarbeitet, abgerechnet und im CRM bewertbar?

Datenentstehung Make-Automation Datenverarbeitung Abrechnung CRM-Übergabe
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Ergebnis A · SMS-Verifizierung

Mit SMS-Verifizierung sinken die Reklamationen deutlich.

In Datensatz A wurden Meta-Ads-Leads ohne und mit SMS-Verifizierung verglichen: 832 Leads ohne SMS und 463 Leads mit SMS.

Besonders auffällig ist die Reklamationsquote: Sie sinkt von 17,55 % auf 2,38 %.

Mit einem p-Wert kleiner als 0,001 ist dieser Rückgang statistisch signifikant.

Gleichzeitig sinkt der CPL von 7,69 € auf 4,03 €. Die Abschlussquote steigt zwar von 8,41 % auf 11,66 %, ist mit einem p-Wert von 0,0568 aber knapp nicht statistisch gesichert.

Gruppe 1

Ohne SMS-Verifizierung

n = 832 Leads

Gruppe 2

Mit SMS-Verifizierung

n = 463 Leads

Kennzahl ohne SMS mit SMS Test / Differenz
Reklamationsquote 17,55 % 2,38 % p < 0,001
Cost-per-Lead 7,69 € 4,03 € -3,66 €
Abschlussquote 8,41 % 11,66 % p = 0,0568
Angewendetes Verfahren

Für Reklamations- und Abschlussquote wurde ein Zwei-Stichproben-Anteilstest zwischen zwei unabhängigen Gruppen verwendet.

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Interpretation A

Die SMS-Verifizierung wirkt vor allem als Qualitätsfilter.

Die SMS-Verifizierung reduziert problematische oder reklamierte Leads deutlich.

Gleichzeitig verschlechtert sich der CPL nicht, sondern liegt im Vergleich sogar niedriger.

Bei der Abschlussquote zeigt sich zwar ein positiver Trend, aber kein statistisch gesicherter Effekt.

Deshalb ist die SMS-Verifizierung hier vor allem ein Hebel für Prozessqualität und Verwertbarkeit.

Kernaussage

Die Maßnahme filtert unbrauchbare Leadanteile, ohne die Leadkosten zu verschlechtern.

Prozessqualität

Weniger Reklamationen

Die Reklamationsquote sinkt von 17,55 % auf 2,38 %. Dieser Effekt ist statistisch signifikant.

Wirtschaftlichkeit

CPL nicht verschlechtert

Der CPL sinkt von 7,69 € auf 4,03 €. Im beobachteten Vergleich wird Qualität also nicht teurer.

Reklamationen signifikant

Der Rückgang ist statistisch abgesichert.

Abschlüsse nicht gesichert

Der positive Trend reicht statistisch knapp nicht aus.

Interpretation: SMS verbessert in diesem Datensatz vor allem die Verwertbarkeit der Leadbasis. Ein belastbarer Abschlusseffekt lässt sich daraus noch nicht ableiten.

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Ergebnis B · Kanalvergleich

Meta ist günstiger, Google führt häufiger zum Abschluss.

Datensatz B vergleicht Google Ads und Meta Ads im Rechtsschutzbereich.

Im bereinigten CRM-Teildatensatz wurden 201 Google-Leads und 274 Meta-Leads betrachtet.

Meta hat mit 10,34 € den deutlich niedrigeren CPL. Google ist mit 29,78 € pro Lead teurer.

Gleichzeitig ist die Abschlussquote bei Google mit 15,42 % deutlich höher als bei Meta mit 5,47 %.

Kanal 1

Google Ads

201 Leads im bereinigten CRM-Teildatensatz

Kanal 2

Meta Ads

274 Leads im bereinigten CRM-Teildatensatz

Kennzahl Google Ads Meta Ads Test / Differenz
Cost-per-Lead 29,78 € 10,34 € 19,44 €
Abschlussquote 15,42 % 5,47 % p = 0,00029
Logistische Regression voller Datensatz 567 Fälle OR ≈ 2,04
Angewendete Verfahren

Der Anteilstest vergleicht die Abschlussquoten im bereinigten CRM-Teildatensatz. Die logistische Regression prüft ergänzend im vollständigen Datensatz, ob der Kanal mit dem Abschlussstatus zusammenhängt.

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Interpretation B

Der günstigere Lead ist nicht automatisch der wirtschaftlichere.

Meta ist aus Kostensicht effizienter, weil der Cost-per-Lead niedriger ist.

Google ist im Vertriebsoutcome stärker, weil Google-Leads häufiger abschließen.

Der Unterschied der Abschlussquoten ist mit einem p-Wert von 0,00029 statistisch signifikant.

Die Odds Ratio von etwa 2,04 bedeutet: Google-Leads hatten im Modell ungefähr doppelt so hohe Abschluss-Chancen wie Meta-Leads.

Entscheidend ist deshalb das Verhältnis aus Leadkosten und Abschlusswahrscheinlichkeit.

Kernaussage

Wirtschaftlichkeit entsteht nicht nur durch niedrige Leadkosten, sondern durch Kosten in Verbindung mit Abschlusswahrscheinlichkeit.

Kostenperspektive

Meta Ads ist günstiger.

Outcome-Perspektive

Google Ads schließt häufiger ab.

Statistische Einordnung p = 0,00029

Der Unterschied der Abschlussquoten ist statistisch signifikant.

Regressionsmodell OR ≈ 2,04

Google-Leads hatten etwa doppelt so hohe Abschluss-Chancen.

Interpretation: Meta liefert günstigere Leads, Google liefert abschlussträchtigere Leads. Deshalb muss der Kanal nach CPL und Vertriebsoutcome bewertet werden.

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Ergebnis C · Zeitliche Analyse

Google-Ads-Performance wurde auf Tagesebene untersucht.

Datensatz C betrachtet Google-Ads-Daten auf Tagesebene. Jeder Kalendertag wurde als Beobachtungseinheit betrachtet.

Geprüft wurde, ob sich Conversions und Überschuss je nach Wochentag unterscheiden.

In der ersten Phase wurden 257 Conversions bei einem CPL von 27,07 € ausgewertet. Hier zeigen sich signifikante Unterschiede zwischen den Wochentagen.

Der p-Wert liegt bei 0,01018 für Conversions und bei 0,01043 für den Überschuss. Beide Werte liegen unter der 5% Grenze.

In der späteren Phase wurden 185 Conversions bei einem CPL von 29,08 € betrachtet. Dort sind die Unterschiede statistisch nicht mehr nachweisbar.

Frühere Phase

257 Conversions · CPL 27,07 €

Wochentage unterscheiden sich signifikant.

Mo
Di
Mi
Do
Fr
Spätere Phase

185 Conversions · CPL 29,08 €

Unterschiede statistisch nicht mehr nachweisbar.

Mo
Di
Mi
Do
Fr
ANOVA · frühere Phase signifikant

Conversions: p = 0,01018 · Überschuss: p = 0,01043

ANOVA · spätere Phase nicht signifikant

Conversions: p = 0,22426 · Überschuss: p = 0,57622

Ergebnis: Zeitliche Unterschiede treten phasenabhängig auf. Sie sind in einer Phase sichtbar, aber nicht dauerhaft stabil nachweisbar.

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Interpretation C

Aus den Wochentagen entsteht keine starre Regel.

Die zeitliche Analyse zeigt: Kampagnenperformance ist nicht vollständig stabil.

Es wäre zu einfach zu sagen, bestimmte Wochentage funktionieren immer besser.

In einer Phase waren Unterschiede sichtbar, in der anderen Phase nicht mehr.

Zeitliche Steuerung kann relevant sein, muss aber immer im jeweiligen Kampagnenkontext bewertet und regelmäßig überprüft werden.

Klares Ergebnis

Wochentagseffekte sind sichtbar,
aber nicht dauerhaft stabil.

Frühere Phase

Unterschiede sichtbar

Conversions und Überschuss unterscheiden sich signifikant nach Wochentagen. Der Effekt ist in dieser Phase statistisch nachweisbar.

Spätere Phase

Unterschiede nicht nachweisbar

In der späteren Phase sind die Wochentagseffekte statistisch nicht mehr nachweisbar. Das Muster ist also nicht stabil.

1

Keine einfache Wochentagsregel: Ein einzelner Zeitraum reicht nicht für eine dauerhafte Steuerungsregel.

2

Kampagnenkontext zählt: Phase, Budgetverteilung und Ausspielungslogik können die Ergebnisse verändern.

3

Regelmäßig prüfen: Zeitliche Optimierung kann sinnvoll sein, muss aber fortlaufend validiert werden.

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Gesamtfazit

Jeder Datensatz beantwortet eine konkrete Teilfrage der Forschungsfrage.

Zusammen zeigen sie, wie Leadqualität und Wirtschaftlichkeit datenbasiert bewertet werden müssen.

Beantwortung der Forschungsfrage

Die Arbeit zeigt, dass Leadqualität und Wirtschaftlichkeit nicht automatisch parallel verlaufen. Eine tragfähige Bewertung entsteht erst, wenn Akquisekosten, Prozessqualität und Vertriebsoutcome als zusammenhängender Leadprozess betrachtet werden. Die drei Analysen konkretisieren diese Logik: Prozessmaßnahmen können Reklamationen reduzieren, die Kanalwahl kann die Abschlusswahrscheinlichkeit verändern und zeitliche Effekte müssen kontextabhängig geprüft werden.

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Die SMS-Verifizierung senkt Reklamationen und wirkt als Qualitätsfilter.

Kernaussage

Die Maßnahme filtert unbrauchbare Leadanteile, ohne die Leadkosten zu verschlechtern.

Prozessqualität

Weniger Reklamationen

Die Reklamationsquote sinkt von 17,55 % auf 2,38 %. Der Effekt ist statistisch klar abgesichert.

Wirtschaftlichkeit

CPL nicht verschlechtert

Der CPL sinkt von 7,69 € auf 4,03 €.

Test 1 · Reklamationsquote

Der Zwei-Stichproben-Anteilstest zeigt mit p < 0,001 einen hochsignifikanten Unterschied. Die SMS-Verifizierung reduziert Reklamationen also nicht nur deskriptiv, sondern statistisch belastbar.

Test 2 · Abschlussquote

Die Abschlussquote steigt von 8,41 % auf 11,66 %. Mit p = 0,0568 liegt der Effekt jedoch knapp über dem 5-%-Niveau und wird daher nicht als signifikant interpretiert.

Gruppe 1

Ohne SMS-Verifizierung

n = 832 Leads

Gruppe 2

Mit SMS-Verifizierung

n = 463 Leads

Kennzahl ohne SMS mit SMS Test / Differenz
Reklamationsquote 17,55 % 2,38 % p < 0,001
Cost-per-Lead 7,69 € 4,03 € -3,66 €
Abschlussquote 8,41 % 11,66 % p = 0,0568
G Prozessroute · Datensatz A
Gesamtfazit

Jeder Datensatz beantwortet eine konkrete Teilfrage der Forschungsfrage.

Zusammen zeigen sie, wie Leadqualität und Wirtschaftlichkeit datenbasiert bewertet werden müssen.

Beantwortung der Forschungsfrage

Die Arbeit zeigt, dass die Leadqualität und Wirtschaftlichkeit nicht automatisch parallel verlaufen. Eine tragfähige Bewertung entsteht erst, wenn Akquisekosten, Prozessqualität und Vertriebsoutcome als zusammenhängender Leadprozess betrachtet werden. Prozessmaßnahmen können die Reklamationen reduzieren, die Kanalwahl kann die Abschlusswahrscheinlichkeit verändern und zeitliche Effekte müssen kontextabhängig geprüft werden.

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Abschluss der Verteidigung

Vielen Dank.

Damit schließe ich die Präsentation meiner Masterthesis ab.

Fragerunde

Ich freue mich auf Ihre Fragen.

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