How to: Non-endemic Retail Media Werbung
Jede Marke verfolgt unabhängig von ihrer Branche ähnliche Ziele: profitables Wachstum, effektive Werbung und datengesteuerte Entscheidungen. Seit Jahren sind Third-Party Daten der Schlüssel zum Erreichen dieser Ziele.
Aber was passiert in einer Welt ohne Cookies, in der es keine Third-Party Daten mehr gibt?
Die Unterbrechung des Datenflusses hat die Retail Media Networks (und ihre Goldmine an First-Party Daten) unglaublich attraktiv gemacht. Marktplätze wie Amazon verfügen über mehr als ein Jahrzehnt an Daten über Nutzersegmente und Kaufverhalten, von denen jede Marke profitieren kann, die nach Wachstum strebt.
Aber das Wissen um den Wert von Retail Media ist nur der erste Schritt. Für non-endemic Marken ohne Erfahrung im Einzelhandel ist ein durchdachter Ansatz erforderlich, der mit Amazon beginnt.
Was ist non-endemic Werbung?
Non-endemic Werbung liegt vor, wenn Marken Einzelhändler nutzen, um für Produkte oder Dienstleistungen zu werben, die nicht im Einzelhandel erworben werden können. So würde beispielsweise eine Versicherungsgesellschaft, die ihre Dienstleistungen auf Amazon bewirbt, als non-endemic Werbung gelten. Andere Branchenbeispiele sind Finanzdienstleistungen, Reisen, Automobile, Restaurants und Bildung.
Non-endemic Werbung kann neue Kund:innen in jeder Phase des Kaufprozesses und im gesamten Ökosystem des Einzelhändlers erreichen. Marken können diese „Third-Party“-Daten nutzen, um Demografie, Einkaufsverhalten und Verbrauchertrends zu verstehen.
Das bedeutet Folgendes:
- Gesteigerte Brand Awareness
- Diversifizierung der Marketingkanäle
- Targeting neuer Marktsegmente
- Verbesserte Markenassoziation
- Engagement und Conversion
Non-endemic Marken sollten mit Amazon starten
Als Marktführer im Bereich Retail Media ist Amazon eine sichere Bank für non-endemic Werbetreibende. Die enorme Reichweite des Unternehmens umfasst Hunderte von Millionen aktiver Nutzer:innen, die verschiedene Produktkategorien durchsuchen, was viele Möglichkeiten für die Ansprache non-endemic Zielgruppen eröffnet.
Mit den Purchase Intent Daten von Amazon erhalten Sie wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten. So können Sie Ihre Anzeigen auf Nutzer:innen ausrichten, die aktiv nach verwandten Produkten suchen oder Interesse an ähnlichen Kategorien zeigen. Eine Marke könnte zum Beispiel Nutzer:innen, die einen neuen Rollkoffer kaufen, eine Reiseversicherung anbieten.
Die kontextuelle Relevanz von non-endemic Anzeigen auf Amazon, die innerhalb der Shopping Journey eines Nutzenden erscheinen, trägt zu ihrer Wirksamkeit bei. Sie können Kaufentscheidungen beeinflussen und Leads durch Angebote wie Probefahrten, die Teilnahme an einer Veranstaltung, den Besuch einer Landing Page oder die Buchung eines Termins generieren. Amazons leistungsbasiertes Preismodell stellt sicher, dass Sie nur für messbare Ergebnisse, wie Klicks oder generierte Verkäufe, zahlen.
Retail Networks jenseits von Amazon
So mächtig Amazon auch ist, es ist nicht die einzige Wahl. Weltweit gibt es über 200 Retail Media Networks (RMN).
Non-endemic Marken sollten sich an große RMNs halten, da kleinere Retail Media Networks auf Marken beschränkt sind, die physische Produkte verkaufen (endemic). Die größten RMNs verfügen in der Regel auch über die solidesten Daten.
Allerdings springen täglich neue Einzelhändler auf den Zug der Retail Media auf und geben ihre Daten für Werbung frei, so dass es wichtig ist, den Prozess der Auswahl der richtigen Partner zu verstehen.
Kommen wir zunächst auf den grundlegenden Wert zurück, den ein RMN einem Werbetreibenden bietet – seine First-Party-Daten, die ein fundiertes Targeting ermöglichen.
Als non-endemic Werbetreibender sollten Sie versuchen, mit Networks zusammenzuarbeiten, die eine potenzielle Zielgruppe bieten, die für Ihre Ziele relevant ist. Viele Einzelhändler haben sich auf Kategorien wie Mode oder Haushaltsgeräte spezialisiert, so dass Sie nur noch herausfiltern müssen, welche davon zu Ihnen passen.
Bei den meisten Einzelhändlern handelt es sich um Spezialisten (Wayfair) oder Generalisten (Walmart). Aufgrund ihrer breiten Zielgruppe bieten generalistische Retail Media Networks eher einen Mehrwert. Spezialisierte Networks sind entweder äußerst relevant für Ihre Ziele oder nicht.
Überlegen Sie auch, welche Networks die zur Erreichung Ihres Ziels erforderlichen Fähigkeiten bieten. Das vielleicht wichtigste Element ist hier die potenzielle Reichweite. Generalistische Networks sind in der Regel auch hier die Gewinner. Sie haben wahrscheinlich eine Nischenzielgruppe, die Ihre Marke erreichen kann.
Dieser Prozess sollte für jedes Land, in dem Sie werben wollen, wiederholt werden. Jede Region hat eine eigene Medialandschaft für den Einzelhandel, und das richtige Network wird sich wahrscheinlich von Land zu Land unterscheiden.
Was ist in den nächsten Jahren von Non-endemic Retail Media zu erwarten?
In den kommenden Jahren ist mit mehr Komplexität zu rechnen:
- Die Zahl der RMN’s im Einzelhandel wird weiter zunehmen, was die Herausforderungen bei der Planung, Verwaltung und Messung der Media erhöht.
- Innovationen wie Digital-Out-Of-Home werden Teil des Medienmixes werden, da Retailer neben ihren Online-Angeboten neue Inventararten erschließen.
- Die zunehmende Priorisierung von Werbetreibenden, die keine Endkunden sind, wird die Wettbewerbsdynamik der programmatischen Werbung verändern.
Bei all dieser Komplexität gibt es jedoch auch ein gewisses Maß an Konformität. Alle RMNs bieten denselben Kernvorteil: datengesteuerte Zielgruppen, die auf tatsächlichen Käufen und nicht auf vagem Interesse basieren. Für den non-endemic Werbetreibenden wird dies die wichtigste Überlegung bei der Auswahl der zu nutzenden Networks bleiben.
Der Einstieg in Media für den non-endemic Einzelhandel erfordert eine Mischung aus Werbestrategie, Erfahrung mit RMN-Technologie und Datenanalyse. Wir empfehlen die Zusammenarbeit mit einem Partner, der Erfahrung mit Retail Media hat, um in diesem neuen Bereich erfolgreich zu sein.
Als Amazon-Partner und in Zusammenarbeit mit anderen RMNs kann unser Retail Media Team den Prozess vereinfachen.
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