Im lautesten Monat der Fitnessbranche verzichtete Fitnessland Oeynhausen bewusst auf Rabatte: Fitnessland Oeynhausen setzte im Jänner auf Haltung – und auf eine vollständig KI-produzierte Kampagne. Vier Personas, Match-Cut-Videos aus dem eigenen Studio, unter 500 € Media-Budget. Ergebnis: 107.210 Impressionen und eine CTR von 2,28 %.
Die Herausforderung
Im Jänner kämpft der Wettbewerb der Fitnessbranche mit Rabatten und kurzfristigen Figur-Versprechen. Als 5-Sterne-Premiumclub konnte sich Fitnessland Oeynhausen daran nicht beteiligen. Die Aufgabe: in einem überlauten Umfeld sichtbar werden, ohne über den Preis zu sprechen – und dafür eine Bildsprache finden, die 30- bis 65-Jährige gleichermaßen anspricht. Klassische Produktion mit Cast, Location und Dreh hätte das Budget um ein Vielfaches überschritten.
Unser Ansatz
Wir produzierten die gesamte Kampagne KI-basiert – von der Persona bis zum fertigen Video.
- Vier Personas für vier Lebensphasen, von der Rush-Hour bis zur aktiven Pension
- Studio-Videos mit Referenzbildern trainiert – die Räume wirken wie das echte Fitnessland
- Match-Cut-Prinzip: jede Bewegung im Studio findet ihr Echo im Alltag der Persona
- Videosequenzen doppelt genutzt: Payoff-Frames wurden zu statischen Creatives
Die Ergebnisse
107.210 Impressionen
Dabei wurden 22.538 Personen im Kerneinzugsgebiet erreicht
CTR 2,28 %
Starke Aktivierung ganz ohne Rabatt- oder Preis-Hook
CPC 0,20 €
Hohe Kosteneffizienz bei 499,93 € Gesamtbudget
1.599 Landingpage-Aufrufe
mit nur 0,31 € Kosten pro Seitenbesuch
Mit unter 500 € Media-Budget erreichte die Kampagne 22.538 Personen bei 107.210 Impressionen. Die CTR von 2,28 % und ein CPC von 0,20 € zeigen: Eine klare Haltung aktiviert stärker als ein Preisargument. 17.467 Seiteninteraktionen und 1.599 Landingpage-Aufrufe belegen echtes Interesse. Möglich wurde die Bildsprache überhaupt erst durch die KI-Produktion – vier Personas in je zwei Welten wären klassisch weder im Budget noch im Zeitrahmen darstellbar gewesen.
Unser Fazit
- Haltung schlägt Rabatt – auch im preissensibelsten Monat des Jahres
- KI-Produktion macht Bildsprache möglich, die klassisch am Budget scheitert
- Referenzbild-Training lässt generierte Räume nach dem echten Studio aussehen
- Match-Cut übersetzt abstrakten Nutzen in einen sofort lesbaren Moment
- Videosequenzen als Statics: ein Produktionsschritt, zwei Formatfamilien
Das könnte Sie auch interessieren
dm Italien: +36 % Conversions dank Dynamic Remarketing
dm Italien spricht Shop-Besucher:innen über eine Dynamic-Remarketing-Kampagne in DV360 erneut mit passenden Produkten an. Die Auslieferung war jedoch unausgewogen: Ein Großteil der Impressionen floss in breite, obere Funnel-Segmente wie Page View, während kaufnahe Nutzer:innen – etwa mit Artikeln im Warenkorb – zu wenig Werbedruck erhielten. Ziel war es, das Budget dorthin zu lenken, wo die Kaufwahrscheinlichkeit am höchsten ist.
easybank: 3.000+ Depot-Abschlüsse dank Zielgruppensegmentierung
Ein Wertpapierdepot ist ein erklärungsbedürftiges Produkt: Einsteiger:innen ohne Finanzwissen brauchen andere Botschaften als erfahrene Trader. Ein One-Size-Fits-All-Ansatz verschenkt Potenzial, weil er entweder Einsteiger:innen überfordert oder erfahrene Nutzer:innen mit zu viel Erklärung langweilt. Die Herausforderung: Zielgruppen exakt nach Finanzwissen segmentieren und über den gesamten Funnel hinweg mit passender Botschaft und Format erreichen.
dm Österreich: +12 % Umsatzsteigerung dank AI Max, ganz ohne Compliance-Risiko
AI Max erweitert Google-Search-Kampagnen um KI-Anzeigentexte und automatische Zielseiten-Auswahl ohne Freigabe-Workflow: aktivierte Inhalte gehen sofort live. Für dm.at als regulierte Drogeriemarke kritisch: unbelegte Umwelt- oder Gesundheitsaussagen hätten gegen die EU-Richtlinie EmpCo verstoßen können. Ziel war die rasche Nutzung der AI-Max-Benefits in einem sicheren, Brand-CI-konformen Umfeld, vor allem auf das geänderte Suchverhalten und die neue AI-Umgebung zu reagieren. Insbesondere convertierender Traffic generiert mehr Umsatz bei gleichbleibender oder verbesserter Effizienz und relevante Inhalte für die User. Neben den Text-Guidelines kam dafür ein zusätzliches, restriktives Set-up zum Einsatz.
