Blak Labs senkt die Markenanalyse pro Pitch von 10 Stunden auf 1
Blak Labs, eine Werbe- und Kommunikationsagentur in Singapur mit 50 Mitarbeitenden, ersetzte manuelle Wettbewerbsrecherche durch die Echtzeit-Insights von SOMIN, die mit GenAI strukturiert werden. Die Markenanalyse sank von 10 Stunden auf 1, die Content-Planung von 10 auf 3 und die Kosten für das Kunden-Reporting von 10,000 $ auf 6,000 $ pro Monat – Strategen haben so wieder Zeit für abrechenbare Arbeit.
Eine SOMIN-Kundengeschichte · Werbung & Kommunikation · Singapur · ca. 50 Mitarbeitende

Blak Labs, eine Agentur in Singapur mit 50 Mitarbeitenden, die auf Struktur setzt
Blak Labs ist eine Werbe- und Kommunikationsagentur in Singapur mit rund 50 Mitarbeitenden und etwa 5 Mio. S$ Jahresumsatz. Sie setzte auf Tools statt auf Personal, um mit den größeren Recherche-Teams ihrer Wettbewerber mitzuhalten.
Pitchen gegen größere Teams – ohne größeres Recherchebudget
Blak Labs brauchte für jeden Pitch Insights auf Agenturniveau, auch für spekulative Pitches, ohne tagelange manuelle Recherche.
- ✓ Die Wettbewerber hatten größere Recherche- und Planungsteams.
- ✓ Die manuelle Markenanalyse konnte pro Pitch Tage dauern.
- ✓ Content-Audits und Kunden-Reporting banden mehrere FTE, ohne dass das Ergebnis dazu im Verhältnis stand.
- ✓ Ein großer Teil der Gehaltskosten entfiel auf repetitive manuelle Arbeit.
Vier SOMIN-Module für Pitching und Reporting bei Blak Labs
Vier verbundene Module ersetzten die manuelle Pitch-Recherche und die Content-Audits bei Blak Labs.
Brand Tracker
Wettbewerbs-Intelligence in Echtzeit und auf Abruf, quer durch die sozialen Medien.
Perspective Studies
Bildet überfüllte Botschaften und Lücken in einem eigenen Kategorie-Audit pro Pitch ab.
Expressions
Verwandelt den Insight in marktreife Kreativideen für Pitches und Kampagnen.
Content Library
Automatisiert Content-Audits und gibt die 0.5 FTE frei, die dafür bisher gebunden waren.
Markenanalyse von 10 Stunden auf 1, Reporting-Kosten von 10 Tsd. $ auf 6 Tsd. $
Recherche, Planung und Reporting wurden schneller und günstiger, und die Strategieteams gehen heute mit einem klaren Bild des Wettbewerbsumfelds in jeden Pitch.
Das Verständnis von Wettbewerbssets ist sehr wertvoll. Was früher Tage an Recherche brauchte, dauert jetzt Stunden. SOMIN hat unseren Pitch-Prozess verschlankt, uns schnellere Einblicke in die Aktivitäten von Wettbewerbsmarken in den sozialen Medien gegeben und uns ermöglicht, Marktlücken zu erkennen, um neue Strategien für unsere Kunden zu entwickeln.
— Charlie, Mitgründer und Managing Partner, Blak Labs
Drei Lehren aus dem Rollout bei Blak Labs
Die größeren Recherche-Teams der Wettbewerber sind ein lösbarer Nachteil: Blak Labs hat die Lücke mit Tools statt mit Personal geschlossen.
Auch im Backoffice wurde gespart: Automatisierte Audits und automatisiertes Reporting brachten Personal und Budget zurück zur abrechenbaren Arbeit.
Schnellere Recherche hat den Pitch selbst verändert: Teams kommen mit einem belastbaren Standpunkt – der Wandel hinter den Anbieterbewertungen von 5/5 durch Blak Labs.
Häufige Fragen zur Fallstudie Blak Labs
Vor welcher Herausforderung stand Blak Labs vor SOMIN?
Wie hat SOMIN den Pitch-Prozess von Blak Labs verändert?
Welche Ergebnisse hat Blak Labs erzielt?
Welche SOMIN-Module wurden genutzt?
Ist das typisch für Agenturkunden von SOMIN?
SOMIN ist eine Deep-Tech-Plattform aus Singapur, die Wettbewerbs- und Zielgruppen-Intelligence in Echtzeit in marktreife Kreativideen verwandelt, in der Regel 13-mal schneller als manuelle Recherche. Zu den Kunden zählen P&G, Audi, Ferrari, Gojek, Abbott, Citi, KFC, Nestlé und McDonald's in mehr als 11 Märkten; zu den Agenturpartnern gehören Dentsu, OMG, GroupM, Havas und Publicis.
Entwickelt von erfahrenen Marketern und einem KI-Professor: Die Methoden hinter dieser Studie sind bei AAAI, ACM Multimedia, SIGIR, WSDM und in ACM TOIS begutachtet. Forschung und Vorträge ansehen.
Weitere Agentur-Fallstudien
Die vollständige Fallstudie zu Blak Labs erhalten
Das vollständige PDF behandelt den Pitch- und Reporting-Workflow von Blak Labs, die eingesetzten Module und Charlies ausführlichen Bericht.
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