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E-Commerce
Paradigmenwechsel bei Amazon: First-Party-Daten für Hersteller:innen und Händler:innen

Paradigmenwechsel bei Amazon: First-Party-Daten für Hersteller:innen und Händler:innen

Ein Gastbeitrag von Gregor Arentz | 05.05.22

Amazon teilt neuerdings mit Markenhersteller:innen Insights in nie erwartetem Umfang. Im Beitrag werden die wichtigsten Tools vorgestellt.

Seit Jahren beklagen sich Hersteller:innen und Händler:innen über die Black Box Amazon. Und das zu Recht, mangelte es doch in vielen kritischen Plattformbereichen an der nötigen Transparenz, um die Wirkung des eigenen Handelns einschätzen zu können. Der bisherige Deal: Amazon erschloss ungekanntes Absatzpotenzial – dafür war die Black Box zu akzeptieren.

Nun schwenkt Amazon um und schafft zahlreiche neue Analysemöglichkeiten – wie Brand Metrics, den Product Opportunity Explorer oder die eigene Amazon Marketing Cloud (AMC). Weitere sind in der Pipeline, wie etwa das Search Analytics Dashboard. Die Neuerungen sind mächtig und könnten kommerziellen Tool-Anbieter:innen schlaflose Nächte bereiten, da sie die Schätzungen dieser durch Amazons First-Party-Daten ersetzen und exklusive Möglichkeiten der Auswertung, wie die AMC, bieten.

Brand Metrics (Beta): Wo steht meine Marke im Wettbewerb?

Wie schlägt sich die eigene Marke in ihrer Produktkategorie? Und ist sie beispielweise im Markenbewusstsein potenzieller Käufer:innen präsenter als ihre Wettbewerber:innen?

Amazon gibt Markenverantwortlichen spannende Einblicke in der Ad Console mittels Markenstatistiken. Für die einzelnen Phasen der Customer Journey „Awareness“, „Consideration“ und „Purchase“ werden hier relevante Interaktionen – wie die Anzahl der Markensuchen, Conversion Rate, Detailseitenaufrufe oder Add-to-Cart Rate – der eigenen Marke gegenüber dem Kategoriedurchschnitt verglichen. Obendrein präsentiert Amazon, wie sich das beste Perzentil der Kategorie schlägt und wie die eigene Markenperformance einzuordnen ist. Diese Informationen helfen ungemein dabei, das eigene Potenzial entlang des Upper und Mid Funnel einzuschätzen. Einziger Wermutstropfen: Die Aussagekraft der Markenstatistik hängt stark von der Homogenität der Produktkategorie sowie davon, ob die untersuchte Marke für ein ebenso homogenes Produkt-Portfolio zum Einsatz kommt, ab.

Mit einem Klick aufs Bild gelangst du zur größeren Ansicht, © Amazon

Product Opportunity Explorer (Beta): Welches Potenzial hat eine Produktnische?

Der Product Opportunity Explorer, welcher bislang nur Händler:innen zugänglich ist, schafft Einblicke in ein beliebiges Produktumfeld. Über einen Begriff wie beispielsweise „Staubsauger“ wird die betreffende Nische in einem hohen Detailgrad analysiert: Indem die Recherche Informationen für Produkte, Suchbegriffe und Insights liefert, lässt sich beispielsweise der Click Share der Top-Produkte bestimmen, oder auch, wie hoch Suchvolumina und Absatz sind. Wer wissen möchte, welches die relevantesten Suchbegriffe der eigenen Produkte sind oder wie viele der Marken Sponsored Ads schalten, sollte sich diese drei Berichte angucken.

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Mit dem erst kürzlich hinzugefügten vierten Bericht „Trends“ lässt sich die Entwicklung einer Nische der letzten 360 Tage analysieren, um Prognosen für die Zukunft abzuleiten. Für Hersteller:innen ein guter Grund, sich einen Händler:innen-Account einzurichten, um Zugang zu erhalten.

Amazon Marketing Cloud: Next Level Full-Funnel-Optimierung

Erfolgreiche Hersteller:innen und Händler:innen kombinieren im Rahmen ihrer Full-Funnel-Strategien Werbemöglichkeiten der Amazon Sponsored Ads mit den Display-Formaten der Amazon Demand Side Platform (DSP). Das Problem hierbei: Die Daten liegen in Silos der Ad Console und der Amazon DSP des jeweiligen Advertisers. Fragen, wie jene nach dem optimalen Media Mix oder kombinierten Erkenntnissen zu den Audiences, lassen sich daher nur unscharf beantworten.

Mit der Amazon Marketing Cloud gibt es nun eine „Data Clean Room“-Lösung, um diese Daten pseudonymisiert auf Event Level zusammenzuführen und somit die Werbewirkung von PPC und Display holistisch auswertbar zu machen. Die Datenhoheit liegt beim Advertiser und die Auswertung der Wirkung von weiterem Amazon-Inventar – wie Audible, Twitch, Amazon Music oder Fire TV – ist ebenso möglich wie das Verknüpfen mit pseudonymisierten Daten des Advertisers.

Ohne vorgefertigte Dashboards sind der Auswertung der Rohdaten fast keine Grenzen gesetzt. Das ist Vorteil und Problem zugleich, denn es benötigt Spezialist:innen mit SQL-Kenntnissen, um den wertvollen Datenschatz zu heben.

Search Analytics Dashboard (Beta): Search Funnel Deep Dive

Im US-Markt bereits im Rollout, erweitert Amazon das Brand Analytics um das neue Search Analytics Dashboard. Es ermöglicht tiefe Einblicke in den Shopping Funnel und die Top-Suchanfragen der Nutzer:innen. Mittels der „Search Catalog Performance“ wird es auf Produktebene möglich sein, den Search Funnel zu analysieren und Probleme zu identifizieren, beispielsweise, an welcher Stelle potenzielle Käufer:innen verloren werden. Zudem wird ermittelt, wo eigene Produkte in Bezug auf Merkmale wie Impressionen, Klicks, Add-to-Cart und Käufen im Vergleich zum Wettbewerb stehen.

Der “Search Query Performance“-Bericht zeigt auf, welche Suchen die Kund:innen zu den eigenen Produkten geführt haben und liefert detaillierte Erkenntnisse zu den Shares an Impressionen, Clicks und Cart Ads auf Markenebene. In Kombination sind dies sehr wertvolle Informationen zum Optimieren der eigenen Search-Strategien, die so bisher nur in Teilen von Drittanbieter:innen und über Schätzungen verfügbar waren.

Daten zielgerichtet nutzen

Sehr zum Leidwesen kommerzieller Tool-Anbieter:innen ermöglicht die Öffnung von Amazon und das Bereitstellen von Daten in dieser Qualität Hersteller:innen wie Händler:innen bislang ungeahnte Möglichkeiten, ihr Business auf der Amazon-Plattform zu verstehen, zu interpretieren und zu steuern – entweder inhouse oder gemeinsam mit Expert:innen. Gewinnen werden am Ende diejenigen Unternehmen, die sich die Daten zu eigen machen, sie intelligent nutzen und sich so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.

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