Podcast #57 | Gast: Nils Zündorf von factor-a zu Amazon Attribution

Wie factor-a seine Kunden bei Amazon PPC unterstützt und Amazon Attribution nutzt

In Episode 57 begrüßen Mareike und Florian einen hochkarätigen Gast: Nils Zündorf Geschäftsführer von factor-a. Er spricht mit unseren PPC Heads darüber , wie factor-a Amazon Advertising in der Zusammenarbeit mit Kunden nutzt und wie sie Strategien und Anforderungen in PPC Setups übersetzen. Außerdem beleuchten sie die aktuell heißesten PPC Themen: Amazon Attribution, die Amazon Marketing Cloud und Amazon Zielgruppen.

Recap: Was ist Amazon Attribution? 
Wie viele der factor-a Kunden nutzen Amazon Attribution?
Wie gut funktioniert das Tracking in der Praxis?
Wie kannst du mit Amazon Attribution deine Werbemaßnahmen konkret verbessern?
Analyse: Wie sind CTR und CVR im Vergleich zu Werbung auf Amazon?
Ausblick: Was sollte sich im Bereich Amazon Attribution noch tun?

Data Driven e-commerce for Businesses: Interview with Nils Zündorf,  Managing Director of Factor-a

Nils Zündorf ist Geschäftsführer von factor-a part of Dept. Er ist seit über 15 Jahren E-Commerce-Berater und -Spezialist, wenn es um die Entwicklung und Skalierung von Paid Advertising Maßnahmen geht. Als Wirtschaftsinformatiker unterstützt er seine Modelle mit entsprechenden technischen Frameworks und kann so nachweislich wiederkehrende Erfolge für seine Kunden erzielen. Dabei faszinieren ihn Marketingkanäle, die es zulassen, Kampagnen kontinuierlich zu optimieren und auszubauen – wie Amazon Sponsored Ads und die Amazon Demand Side Platform. 

Recap: Was ist Amazon Attribution? 

“Amazon Attribution ist eine Analyse- und Messkonsole, mit der Marken ihre Werbe-Ergebnisse über mehrere Kanäle hinweg verfolgen können“, so Amazon auf der deutschsprachigen Landingpage zum Analysetool. Das Tool befindet sich zwar noch in der Beta, zeigt aber viel Potential für Seller und Vendoren, die auch außerhalb von Amazon Werbung schalten.


Du möchtest noch genauer erfahren was Amazon Attribution ist und wie du es nutzen kannst um deine Sales zu maximieren? Dann schau bei unserem Blogpost 56 “Amazon Attribution (Beta) vorbei.

Wie viele der factor-a Kunden nutzen Amazon Attribution?

Amazon Attribution nutzen noch eine überschaubare Anzahl an Kunden. Oft liegt es daran, dass sie sich auf ihren Kernbereich konzentrieren und dementsprechend weniger bewusst mit Social Media, Influencern und Blogs auseinandersetzen. 

Einen bewussteren Umgang mit externer Werbung und auch Amazon Attribution sieht Nils bei Kundenteams, die auch mit TikTok, Facebook und Google arbeiten. Insbesondere diese Kunden wollen bspw. herausfinden, wie viel Umsatz tatsächlich durch externe Werbemaßnahmen rumkommt.

Meist kommen die Kunden, die an Amazon Attribution interessiert, aus Bereichen wie Media oder Business Analysis. Vor allem zeigt sich Interesse, wenn sie bei der Demand Side Plattform an Grenzen stoßen.

Alles in allem ist die Nachfrage an Amazon Attribution bei den factor-a Kunden auch deshalb noch verhalten, da bestimmte Faktoren deutlich genauer in der DSP ausgelesen werden und bspw. konkrete Zielgruppen getargetet werden können.

Wie gut funktioniert das Tracking in der Praxis?

Die Amazon Attribution scheint sich nicht ohne Grund noch in der Beta zu befinden. Nils berichtet, dass das Impression Tracking noch nicht zu 100% funktioniert

Er fügt  hinzu, dass bei den Impressions immer eine gewisse Diskrepanz zwischen verschiedenen Plattformen besteht: Man fügt einen kleinen Trackingpixel zu einer Werbekampagne oder zur Weiterleitung hinzu. Wenn du deine Werbekampagne fährst, spielt die Werbeplattform (z.B. Instagram) diesen Pixel nicht immer mit der Impression aus, sondern erst auf Klick. Je nachdem wie das Pixel also eingebaut ist, kann sich somit eine gewisse Diskrepanz zeigen. 

Eine Lösung in solchen Fällen, so Nils, ist es, sich auf “eine Wahrheit”  zu einigen. Das Konzept dafür nennt sich “Single Point of Truth”. Diese eindeutige Datenbasis besitzt für alle Gültigkeit und du kannst dich daran orientieren.

Wie kannst du mit Amazon Attribution deine Werbemaßnahmen konkret verbessern?

Das Interface von der Amazon Attribution Console sieht ziemlich genauso aus wie das von der Demand Side Platform (DSP). Du erhältst  viele Key Performance Indicators und kannst dir z.B. Conversions, die in Folge eines Werbemittelkontakts (Post-View-Conversion) entstanden sind, exportieren und auswerten. 

Mareike stellt fest: Fährst du eine Kampagne auf Google oder Instagram und verlinkst auf deine Amazon Produktdetailseite, siehst du in deiner Amazon Attribution Console deine getrackten Conversions. Allerdings hast du nicht wirklich die Möglichkeit, die Conversion der Google Ads Kampagne zuzuordnen um deiner Kampagne auch wirklich alle Conversions zu attribuieren, die ihr auch gehören. 

Das konkrete Linking der Kampagnen erfolgt dann bei factor-a über sogenannte Naming Conventions, wo diese dann zugerechnet werden, ergänzt Nils. Dementsprechend attribuierst du deine Conversions im Nachhinein zu der Kampagne. Wenn auch nicht auf User-Basis. Somit ist es nicht möglich, den User komplett zu tracken und ein konkretes Touch Profil über mehrere Plattformen zu erstellen. Dies ist aber ohnehin in Europa verboten.

Nils erklärt, dass Amazon Attribution durchaus ermöglicht, Informationen über den Erfolg einer Werbemaßnahme auf Kampagnen Niveau in einem Dashboard zusammenzustellen.

Analyse: Wie sind CTR und CVR im Vergleich zu Werbung auf Amazon?

Factor-a hat bereits verschiedene Tests durchgeführt, um zu analysieren, wie die Conversion Rate und die Click Through Rate bei Werbung auf Amazon im Vergleich zu Werbung auf anderen Plattformen aussehen. 

Dabei haben sie festgestellt, dass selbst wenn du direkt zu Amazon verlinkst, die DSP immer besser ist, da dort bspw. bereits alle User gefiltert werden, die keinen Amazon Account haben. Dies kann Google oder eine Social Media Plattform nicht leisten. Bei Lifestyle Produkten funktioniert hingegen eine Social Media Kampagne besser als ein animertes HTML5 Banner. Dementsprechend ist es produktspezifisch, wo was am erfolgreichsten beworben wird.


Allerdings merkt Nils an, dass er solche Tests kritisch betrachtet. Den Plattformen müssen die Stärken genommen werden, um eine Vergleichbarkeit mit anderen Plattformen zu gewährleisten. Bedeutet: Der Amazon DSP müsste z.B. die Stärke genommen werden, dass sie eine automatisierte Bannererstellung mit Amazon Trust ermöglicht, damit sie vergleichbar zu den Bannern von Google wird. Nils ist deshalb eher Fan davon, die Stärken der Plattformen zu nutzen und das genaue Ziel und die Funnel Steps ins Auge zu fassen.

Ausblick: Was sollte sich im Bereich Amazon Attribution noch tun?

Amazon Attribution ist ein erster Schritt, um deutlich zu machen, warum Branding Kampagnen für erfolgreiches Amazon Advertising wichtig sind und was diese im Endeffekt bei Amazon auslösen. Nils ist außerdem der Ansicht, dass Amazon Attribution ein wichtiger Schritt in Richtung einheitliche KPIs und Messbarkeit ist.  

Nils vermutet in Hinblick auf eine cookie-freie Zukunft, dass Amazon Attribution ein paar Jahre zu spät kam, um in Europa tatsächlich davon zu profitieren. In Ländern auf anderen Kontinenten, wo es weniger strenge Datenschutz Regelungen gibt, kann Amazon Attribution einen großen Nutzen darstellen. 

Außerdem bereitet Amazon auch derzeit den Rollout von der Amazon Marketing Cloud vor. Dies kann mehr oder weniger als Nachfolgeprodukt der Amazon Attribution Console gesehen werden. Vielmehr soll die Marketing Cloud jedoch zum Clean Data Room werden. 

In diesem Clean Data Room soll jeder eine eigene Entität bekommen, die ihm oder ihr gehört und ermöglicht alle aktuellen DSP Daten hinzuzufügen. Nils vermutet, dass es sogar möglich sein wird, ebenso alle Retail- und Search-Daten zu ergänzen. 

Dementsprechend wäre dies ein von AWS gehosteter Raum, in dem du all deine Daten beisammen hast und auch wunderbar deine Daten von externen Seiten und Werbekampagnen einspeisen kannst.

Außerdem beobachtet Nils, dass auch vermehrt Kunden die Idee von Amazon Attribution auf Kampagnenebene nutzen und die Daten aus Amazon und von den externen Plattformen in ein Data Insight Tool laufen lassen und bspw. mittels einem Power BI oder Tableau zusammenzuführen.

Fazit 

Insgesamt empfiehlt Nils Amazon Attribution zu nutzen, um Werbemaßnahmen auswerten zu können und auf Dauer keine Funktionen zu verlieren. Wenn du deine externen Kampagne und deinen Impact besser verstehen willst, ist Amazon Attribution das ideale Tool. Zur kontinuierlichen Optimierung von Kampagnen solltest du eher auf andere Maßnahmen zurückgreifen. 

Weiterhin bleibt anzumerken, dass Amazon Attribution sich noch in der Beta befindet und insbesondere in Europa stellen die Cookies und Datenschutzverordnungen eine große Herausforderung dar. Deshalb solltest du bewusst deinen Blick in die Zukunft richten. Die Amazon Marketing Cloud lässt eine spannenden Entwicklung vermuten! Wir bleiben in jedem Fall an diesem Thema dran.

Für Fragen und Feedback schreibt uns gerne eine Mail an:

vitamin-a@adference.com

Stay tuned! Alle Episoden des Podcasts "Vitamin A - Deine Dosis Amazon PPC".

Alle Themen des Podcasts “Vitamin A - Deine Dosis Amazon PPC” Episode 57 im Überblick:

  • Intro (00:00-02:02)

  • Vorstellung

    • Nils Zündorf: Geschäftsführer von factor-a (03:24)

    • Was macht factor-a? (04:14)

  • Wie arbeiten die 3 Kernbereiche SEO, Content und PPC bei euch zusammen? (12:41) 

  • Favorisiert ihr ein bestimmtes Kampagnen-Setup? (14:18)

  • Welche Strategien verfolgt ihr? (18:50)

  • Was automatisiert ihr? Was nicht? (21:42)

  • Wie geht ihr den Amazon Prime Day an? (24:50)

  • Welche Fehler und Challenges sind euch begegnet? (27:59)

  • Amazon Attribution

    • Wie viele eurer Kunden nutzen Amazon Attribution? (33:15)

    • Wie gut funktioniert das Tracking? (35:32)

    • Wie gehen die Daten wieder zurück an z.B. Google Ads? (41:18)

    • Wie sind CTR und CVR im Vergleich zu Werbung auf Amazon? (42:44)

  • Exkurs: Amazon-Zielgruppen (46:11)

  • Ausblick: Was sollte sich im Bereich Amazon Attribution noch tun? (50:36)

  • Wie hältst du dein Wissen up2date? (55:55)

  • Dankeschön und Zusammenfassung (58:24)

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