Wenn der Best Sellers Rank rutscht, folgt fast immer dieselbe Reaktion: neuer Content, neue Bilder, ein Deal, und mehr Media-Budget. Dabei bewegt ein einzelner Hygienefaktor die Conversion Rate um mehr als den Faktor zwei, und in den meisten Accounts taucht er in keinem Reporting auf.
Eine ASIN lag monatelang zwischen 51.000 und 58.000 Dollar Wochenumsatz. So konstant, dass im Reporting niemand mehr nachfragte.
Das übliche Programm dagegen ist eingeübt. Content auffrischen, neue Bilder shooten, Kampagnen umbauen, einen Preispunkt testen, einen Deal ansetzen. Und wenn das alles nicht reicht, wird das Media-Budget erhöht, weil sich damit wenigstens kurzfristig etwas bewegt. Alles davon kostet Geld, und bei den meisten Maßnahmen vergehen sechs Wochen, bevor überhaupt jemand sagen kann, ob sie gewirkt haben.
Bevor wir irgendetwas davon freigegeben haben, haben wir einen Hygienefaktor geprüft. Wie schnell erreicht dieses Produkt eigentlich die Leute, die danach suchen?
Warum die Conversion Rate über den Kundenpreis entscheidet
Für Marken ohne nennenswerte Bekanntheit im Zielmarkt gibt es kaum Brand Search. Jeder Klick muss auf generischen Begriffen eingekauft werden, und damit steht der Preis eines Kunden fest:
CAC = ACPC ÷ CVR
Der durchschnittliche Klickpreis ist kaum euer Hebel. Den setzt die Auktion auf dem generischen Begriff, gemeinsam mit allen anderen, die dort bieten. Ihr könnt an Geboten und Struktur arbeiten, aber die Preisbildung selbst bestimmt ihr nicht.
Die Conversion Rate dagegen ist der Teil der Gleichung, den ihr tatsächlich bewegen könnt. Jeder Punkt CVR senkt die Kundenakquisekosten direkt, ohne dass ein einziger Euro mehr ins Media-Budget fließt.
Damit wird die eigentliche Frage konkreter. Was hat den größten Einfluss auf die Conversion Rate?
Die Antwort steht im eigenen Account
Der Search Query Performance Report von Amazon schlüsselt die Conversion Rate nach Lieferversprechen auf, auf Search-Term-Ebene. Über 1.000 Suchbegriffe einer Marke im US-Markt, umsatzgewichtet, ergab sich für Kalenderwoche 33 dieses Bild:
Ein Lieferversprechen innerhalb von zwei Tagen konvertiert 2,88-mal so gut wie eines ab drei Tagen, bei identischem Produkt, identischem Preis und identischem Content.
Zwei Dinge an dieser Tabelle verdienen einen zweiten Blick.
27 Prozent aller generischen Klicks landen im Drei-Tage-Segment. Das ist über ein Viertel des eingekauften Traffics, der zu einem Drittel der Rate konvertiert, die möglich wäre. Kein Gebot und keine Kampagnenstruktur repariert das, weil der Verlust nach dem gewonnenen Klick entsteht.
Der Effekt verschwindet nicht bei der eigenen Marke. Wer den Markennamen eintippt, hat sich bereits entschieden, und trotzdem fällt die Conversion Rate von 30,5 Prozent bei einem Tag auf 10,0 Prozent bei drei Tagen und mehr. Markenbekanntheit federt eine schlechte Lieferzeit also nicht ab.
Zur Einordnung: Die Klickvolumen auf der eigenen Marke liegen in dieser Woche im zwei- bis dreistelligen Bereich, die Werte sind entsprechend schwankungsanfälliger als die generischen. Die Richtung ist eindeutig, die exakten Prozentpunkte sind es weniger.
Warum die Lieferzeit überhaupt so stark durchschlägt
In einem Markt wie den USA baut Amazon die Suchergebnisseite nach Relevanz, nach Kaufhistorie und danach, was beim jeweiligen Kunden schnell ankommt.
Das Lieferversprechen wird je Postleitzahl berechnet, gegen den Bestand in den Fulfillment-Centern, die diese Region bedienen. Zwei Kunden in Texas und Florida, die denselben generischen Suchbegriff eintippen, sehen deshalb nicht zwangsläufig dieselben Produkte in derselben Reihenfolge.
Eine ASIN mit gut verteiltem Bestand steht in weiten Teilen des Landes auf Seite eins. Eine ASIN, deren Bestand sich auf zwei oder drei Regionen konzentriert, steht dort auf Seite eins und überall sonst deutlich weiter hinten. Das Listing ist dasselbe, das Regal ein anderes.
Das erklärt auch, warum die übliche Diagnose daneben greift. Ihr prüft das Ranking, es sieht in Ordnung aus, und ihr schließt daraus, dass am Listing nichts zu beanstanden ist. Geprüft habt ihr von einem Standort aus.
Ein Hebel, der drei Dinge gleichzeitig bewegt
Die Lieferzeit lohnt sich deshalb isoliert zu betrachten, weil sich ihre Wirkungen gegenseitig verstärken.
Lieferzeit runter führt zu besserem organischen Rang, weil das Versprechen lokalisiert ist und die Sichtbarkeit genau dort steigt, wo sie schwach war. Daraus folgen mehr Impressions und mehr Klicks.
Gleichzeitig steigt die Conversion Rate auf jeder einzelnen dieser Impressions.
Beides zusammen senkt den ACoS, weil derselbe Klick zum selben Gebot mehr zurückbringt.
Beide Wege gehen auf denselben Auslöser zurück. Mehr Klicks multipliziert mit höherer Conversion ergibt eine überproportionale Umsatzwirkung, und darin unterscheidet sich die Lieferzeit von den meisten Optimierungen, die eine dieser Größen bewegen und die andere unberührt lassen.
Wie wir das messen
Das Lieferversprechen existiert nur je Zielort. Um es zu lesen, stellt man auf der Produktseite die Postleitzahl um, eine nach der anderen.
Produktseite öffnen, Postleitzahl im Lieferauswahlfeld ändern, Versprechen ablesen und notieren, nächste Postleitzahl. Das funktioniert und dauert einen Nachmittag.
Der Maßstab ist das Problem. Rund 41.000 Postleitzahlen über 50 Bundesstaaten, multipliziert mit jeder ASIN im Katalog. Und eine Momentaufnahme von einem Nachmittag sagt nichts darüber, ob sich das Bild verbessert.
Deshalb haben wir uns ein eigenes Tool dafür gebaut. Wir tragen eine ASIN ein und bekommen eine Lieferkarte der USA über 17 gemessene Standorte, täglich aktualisiert. Die Werte sind nach Bevölkerung gewichtet, damit der Durchschnitt abbildet, wo die Menschen wohnen. Wyoming und Kalifornien gleich zu gewichten, würde das Bild verzerren.
Was die Karte gezeigt hat
Am 6. Juli, vor jeder Maßnahme, lag die durchschnittliche Lieferzeit bei 1,5 Tagen, bevölkerungsgewichtet. Kein einziger Bundesstaat hatte Same Day. 91 Prozent der Bevölkerung wurden innerhalb von zwei Tagen erreicht, was ordentlich klingt, bis man auf die Streuung schaut. Der Westen lag bei 2,6 Tagen, einzelne Staaten bei 3 bis 4.
Das ist das Profil eines Produkts, von dem insgesamt genug im Netzwerk liegt und an den falschen Stellen.
Die Maßnahme war Nachschub. Mehr Ware zu Amazon über die Wochen 28 bis 30, danach das Netzwerk verteilen lassen. Kein neuer Content, keine neuen Kampagnen, keine Preisänderung.
Am 3. August, vier Wochen später, lag sie bei 0,1 Tagen. Same Day erreichte 89 Prozent der Bevölkerung, und jede Region lag zu 100 Prozent innerhalb von zwei Tagen. Die Streuung zwischen bester und schwächster Region fiel von 2,0 auf 1,0.
Woche für Woche
Die Abfolge sagt mehr als der Endstand, weil sie zeigt, in welcher Reihenfolge die Effekte ankommen.
Woche 30 bringt die erste Bewegung. Die Conversion Rate zieht an, die Rankings verschieben sich auf den stärksten Begriffen.
In Woche 31 springt beides. Acht beobachtete Keywords bewegen sich gemeinsam, die Sessions folgen dem Ranking statt ihm vorauszulaufen.
Ab Woche 32 hält sich ein neues Plateau. Die Top-Keywords setzen sich von Rang 11 auf Rang 5.
Das kaufmännische Bild über dasselbe Fenster (Woche 28-35):
- Wochenumsatz: 55.000 $ ⟶ 101.000 $
- Conversion Rate: 12,1 % ⟶ 18,1 %
- Sessions: 23.900 ⟶ 29.400
- TACoS: 22 % ⟶ 12 %
- Rang Top-Keyword: 11 ⟶ 5
Die Rechnung dahinter lohnt sich auszuschreiben, weil sie zeigt, dass keiner der beiden Effekte allein dieses Ergebnis gebracht hätte.
23.900 Sessions bei 12,1 Prozent Conversion ergeben den Ausgangsumsatz. 29.400 Sessions bei 18,1 Prozent ergeben rund das Doppelte. Die Sessions stiegen um 23 Prozent, die Conversion Rate um sechs Prozentpunkte, und multipliziert verdoppelt sich der Umsatz.
Der TACoS halbierte sich von 22 auf 12 Prozent, ohne dass an den Kampagnen etwas geändert wurde. Zurück zur Ausgangsgleichung: Der ACPC blieb, wo er war, die CVR stieg um die Hälfte, und damit fiel der CAC.
Was das für das Media-Budget bedeutet
Optimierungsbudgets fließen meistens in die Dinge, die im Account sichtbar sind. Kreation, Gebote, Keyword-Struktur, Platzierungen. Das sind echte Hebel und es lohnt sich, an ihnen zu ziehen.
Sie sind gleichzeitig der teure Weg, Conversion Rate einzukaufen, solange der billige Weg ungeprüft danebenliegt.
Liegen 27 Prozent eurer generischen Klicks in einem Lieferversprechen, das zu 7,7 Prozent konvertiert statt zu 22, zahlt ihr auf diesem Viertel des Traffics den vollen Preis für einen Bruchteil des Ergebnisses. Die Auktion habt ihr gewonnen, verloren habt ihr danach auf der Produktseite.
Die zweite Konsequenz hört sich niemand gerne an. Eine Kategorie lässt sich nicht anführen, solange das eigene Lieferversprechen hinter dem der aktuellen Bestseller liegt. Der Kategoriedurchschnitt im SQP-Report ist kein abstrakter Vergleichswert. Er ist der Standard, den die führenden Listings bereits erfüllen, und er setzt die Conversion Rate, die der Algorithmus von einem Produkt auf dieser Position erwartet.
Die Lösung heißt Lagerreichweite
Der Hebel ist unspektakulär. Ihr schickt mehr Ware zu Amazon und baut Lagerreichweite auf, gemessen in Weeks of Coverage.
Amazon verteilt eingehende Ware selbstständig im Netzwerk, und genau das braucht Zeit. In der Regel vergehen drei bis sechs Wochen, bis sich eine Anlieferung in den Lieferversprechen der einzelnen Regionen niederschlägt. Bei Seller und Vendor läuft das unterschiedlich, der Grundmechanismus bleibt derselbe.
Für Seller empfehlen wir eine Reichweite von zwölf Wochen. Damit hat Amazon dauerhaft genug Puffer, um Bestand intern zu verteilen. Ohne diesen Puffer bleibt die Ware weitgehend dort liegen, wo sie angekommen ist.
Die Rechnung, die man vorher kennen sollte
Am Anfang müsst ihr ungewohnt viel Ware einsenden, und zwar mehr, als die aktuelle Absatzmenge nahelegt.
Nehmt eine ASIN, die heute 100 Einheiten pro Woche verkauft. Zwölf Wochen Reichweite bedeuten 1.200 Einheiten im Lager. Wenn der Absatz sich durch die bessere Conversion Rate und das bessere Ranking verdoppelt, liegt die Zielmenge bei 200 Einheiten pro Woche, und dafür braucht ihr 2.400 Einheiten.
Diese 2.400 Einheiten müsst ihr einsenden, bevor der Absatz sich bewegt. In dem Moment, in dem die Ware ankommt, verkauft ihr immer noch 100 Stück pro Woche, und damit liegt eure Reichweite rechnerisch bei 24 Wochen. Das ist doppelt so viel wie der Zielwert und sieht im Controlling erst einmal nach einem Fehler aus.
Der Überbestand löst sich durch genau den Effekt auf, den er auslöst. Sobald der Absatz bei 200 Einheiten pro Woche liegt, entsprechen dieselben 2.400 Einheiten exakt den zwölf Wochen, die ihr haben wolltet.
Darauf muss man sich einstellen. Die ersten Wochen kosten erhöhte Lagergebühren, und diese Kosten amortisieren sich über die bessere Media-Performance. Bei halbiertem TACoS und verdoppeltem Absatz ist der Rückfluss deutlich größer als die zusätzliche Lagergebühr.
Wie wir das in der Praxis aufsetzen
Das gesamte Sortiment wöchentlich zu prüfen lohnt sich nicht. Wir teilen das Sortiment unserer Brand-Partner deshalb auf und schauen uns die ASINs an, die 80 Prozent des Umsatzes tragen. Das sind in den meisten Katalogen zwischen 10 und 15 Prozent der Artikel.
Für diese Gruppe läuft ein monatlicher Check.
In der Startphase prüfen wir wöchentlich, und das hat einen bestimmten Grund. Nur so lässt sich erkennen, ab welchem Bestandsniveau Amazon das Lieferversprechen tatsächlich senkt. Dieser Punkt ist von außen nicht vorhersagbar und unterscheidet sich je ASIN.
Sobald er bekannt ist, habt ihr euer Mindestniveau. Das gehört in die Supply-Chain-Planung der Marke und nicht in eine Liste beim Dienstleister, denn nur die Marke kann dafür sorgen, dass dieses Niveau bei der nächsten Produktionsplanung berücksichtigt wird.
Wo das Tracking laufen sollte
Die erste Ebene ist die einzelne ASIN, bevor Budget freigegeben wird. Bestandsdeckung und Lieferzeit sind Hygienefaktoren. Prüft sie, bevor ihr einen Content-Relaunch oder einen Kampagnenumbau freigebt. Sind sie die Begrenzung, ist der Relaunch Geld für das falsche Problem.
Die zweite Ebene sind die eigenen Topseller, laufend überwacht. Dort sitzt das Media-Budget, also kostet ein Lieferproblem dort am meisten. Ein wöchentlicher Blick reicht, um ein Abdriften zu erkennen, bevor es in der Umsatzzeile ankommt.
Die dritte Ebene sind die Topseller des Wettbewerbs. Das ist die offensive Anwendung und der Grund, warum sich das Tracking über den eigenen Katalog hinaus lohnt.
Steigt bei einem relevanten Wettbewerber im selben Preissegment das Lieferversprechen in mehreren Bundesstaaten, fällt dort seine Conversion Rate mit. Die Nachfrage bleibt, sie wird nur schlechter bedient. Genau dann fahrt ihr Product Attribute Targeting auf seinen Produktseiten hoch und greift sie ab.
Das Fenster schließt sich wieder, sobald er nachbestellt hat. Deshalb funktioniert das nur mit laufendem Tracking. Wer erst nachsieht, wenn er im Umsatz etwas bemerkt, kommt zu spät.
Was das nicht löst
Ein schnelles Lieferversprechen rettet kein schwaches Listing. Liegt das Problem beim Content, beim Preis oder bei den Bewertungen, verdeckt die Bestandsverteilung das nicht.
Der Gewinn hängt außerdem daran, dass es Nachfrage abzugreifen gibt. Das hier hat funktioniert, weil die ASIN in den Regionen, die sie bedienen konnte, bereits gut genug rankte, um gesehen zu werden. Ein Produkt, das nirgends gefunden wird, hat kein Lieferproblem.
Und Nachschub kostet. Mehr Bestand im Netzwerk bedeutet mehr gebundenes Kapital und höhere Lagergebühren, und maximale Abdeckung überall ist nicht immer die richtige Antwort. Die Karte zeigt euch, welche Regionen sich zu beheben lohnen. Ohne sie bleibt es eine Schätzung.
Vor dem nächsten Optimierungsbriefing
Öffnet den Search Query Performance Report für eure wichtigste ASIN. Schaut euch die Conversion Rate nach Lieferversprechen auf euren fünf stärksten Suchbegriffen an und rechnet aus, welcher Anteil eurer Klicks im langsamsten Segment landet.
Zeigt sich dort eine Lücke, prüft, wo euer Produkt tatsächlich schnell liefert und wo nicht. Die Antwort kostet einen Nachmittag und verändert, wofür ihr das Budget des nächsten Quartals ausgebt.
