Nach einer sehr guten Woche 36 inklusive einem Umsatzrekord, habe ich mich so gefühlt, als wäre der Knoten gelöst und der kritische Punkt überwunden, ab dem es bergauf geht. Leider hat mich in den letzten beiden Wochen die Amazon-Realität eingeholt. Ohne wesentliche Veränderungen bei den Listings hat es mir dennoch die Ergebnisrechnung sehr zerschossen.
Woche 39 startet dafür positiv und mit sehr zuversichtlichem Ausblick. Dazu aber später mehr. Beginnen wir mit dem Update der Kennzahlen.
Entwicklung der KPIs
| Startwert (Durchschnitt bis Woche 29) | Woche 30 | Woche 31 | Woche 32 | Woche 33 | Woche 34 | Woche 35 | Woche 36 | Woche 37 | Woche 38 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Umsatz | 1.333,13€ | 1.606,97€ | 1.358,00€ | 856,51 € | 1.609,09€ | 1.564,68€ | 1.438,50€ | 2.502,07€ | 1.603,79€ | 1.690,15€ |
| Gewinn | 54,85 € | 367,98 € | 144,75 € | 73,31 € | -34,81 € | -256,85 € | -109,40 € | 108,56 € | -251,55 € | -170,01 € |
| Marge | 3,4% | 22,9% | 10,7% | 8,6% | -2,2% | -16,4% | -7,6% | 4,3% | -15,7% | -10,1% |
| Conversion Rate | 3,9% | 4,4% | 4,5% | 2,9% | 2,6% | 2,4% | 2,8% | 4,7% | 3,2% | 2,1% |
| ACOS | 35,5% | 15,1% | 30,4% | 47,5% | 44,7% | 65,9% | 69,4% | 34,4% | 76,9% | 75,7% |
| TACOS | 19,1% | 11,0% | 13,5% | 23,3% | 33,5% | 46,9% | 37,8% | 22,2% | 41,5% | 39,6% |
| Rücksendequote | 9,8% | 3,8% | 16,3% | 7,4% | 5,7% | 5,7% | 3,9% | 16,5% | 12,8% | 16,4% |
| Seitenbesuche | 1.139 | 908 | 953 | 910 | 1.443 | 1.954 | 1.579 | 1.507 | 1.545 | 1.927 |
Umsatz
Nach dem starken Umsatzwachstum in Woche 36 (2.502,07 €) ist der Umsatz in Woche 37 und 38 etwas zurückgegangen (1.603,79 € und 1.690,15 €). Dies bleibt jedoch deutlich über den Werten aus Woche 35 und davor. Dieser Rückgang könnte theoretisch saisonalen Schwankungen oder geringerer Werbewirksamkeit geschuldet sein. Auch scheint es mir so, als ob der Rekordumsatz aus Woche 36 eine Schwankung darstellt. Dennoch ist der Umsatz stabiler als in den Wochen vor Woche 36, was ein positives Zeichen ist.
Gewinn / Marge
Der Gewinn hat sich nach einem positiven Ergebnis in Woche 36 (108,56 €) leider wieder in den negativen Bereich gedreht (-251,55 € in Woche 37 und -170,01 € in Woche 38). Die Margen in diesen Wochen sind ebenfalls negativ, was auf weiterhin hohe Werbekosten und eine möglicherweise suboptimale Conversion Rate zurückzuführen ist. Um den Gewinn wieder in den positiven Bereich zu bringen, sind Optimierungen notwendig. Diese sind bereits geplant in Form der neuen Bilder.
Conversion Rate
Die Conversion Rate hat sich in den letzten beiden Wochen verschlechtert. Sie fiel von 4,7 % in Woche 36 auf 3,2 % in Woche 37 und sogar auf 2,1 % in Woche 38. Dies zeigt, dass trotz steigender Seitenbesuche weniger Besucher tatsächlich zum Kauf konvertieren. Dieser Rückgang könnte mit Faktoren wie Wettbewerbsdruck, fehlender visueller Attraktivität der Listings oder einer sich verändernden Kundenbasis zusammenhängen.
Ausblick auf neue Produktbilder: Die Einführung der neuen Produktbilder wird höchstwahrscheinlich zu einer deutlichen Verbesserung der Conversion Rate führen, da ansprechendere Listings in der Regel eine höhere Kaufbereitschaft erzeugen. Diese Veränderung wird entscheidend sein, um die Konversion der gestiegenen Seitenbesuche in tatsächliche Verkäufe zu steigern.
ACOS / TACOS
Der ACOS hat sich in den letzten beiden Wochen deutlich verschlechtert und liegt nun bei 76,9 % in Woche 37 und 75,7 % in Woche 38. Auch der TACOS-Wert ist in diesen Wochen gestiegen, was darauf hinweist, dass die Werbeausgaben weiterhin zu hoch sind, um effizient profitabel zu arbeiten. Dies belastet die Marge und den Gewinn erheblich.
Um die Profitabilität zu verbessern, ist eine Reduzierung der Werbekosten oder eine Steigerung der Effizienz der Kampagnen notwendig. Entsprechend haben wir Ende der Woche 38 Schicht performende Kampagnen, Anzeigen und Targets deaktiviert. Dies wird die hohen Werbekosten reduzieren und sollte wieder zu mehr profitablem Umsatz führen.
Seitenbesuche
Die Seitenbesuche sind in Woche 38 deutlich gestiegen (von 1.545 auf 1.927), was auf eine weiter gesteigerte Sichtbarkeit meiner Produkte hinweist. Dies ist grundsätzlich positiv, jedoch muss die Conversion Rate verbessert werden, um von den gestiegenen Besuchern zu profitieren.
Rücksendequote
Die Rücksendequote ist in Woche 37 (12,8 %) und Woche 38 (16,4 %) wieder gestiegen. Dies deutet auf potenzielle Probleme mit der Produktqualität oder den Kundenerwartungen hin. Es wäre ratsam, die Rücksendegründe genauer zu analysieren und gegebenenfalls Maßnahmen zu ergreifen, um die Produktbeschreibung oder Qualität zu verbessern. Eine hohe Rücksendequote wirkt sich nicht nur negativ auf den Gewinn aus, sondern kann auch die allgemeine Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.
Das Thema schiebe ich schon länger vor mir her. Ich habe nun aber mit ChatGPT Auswertungen dazu erstellt. Dazu gleich mehr, weiter unten.
Auswertung der Rücksendequote
Es folgt nun eine sehr ausführliche Erklärung über meine Rücksende-Auswertung, mit spannenden Ergebnissen. Zuvor aber mal wieder der Hinweis auf die kostenfreie WhatsApp Gruppe, die sich mit KI und Amazon FBA beschäftigt:
Mit durchschnittlich 9,9% Rücksendequote liege ich leider höher als der Durchschnitt in meiner Kategorie „Hundeleinen“. Dort liegt der Durchschnitt lediglich bei 5,95% und verteilt sich, wie im folgenden Bild zu erkennen, auf verschiedene Gründe.
Schritt 1
Ich habe nun folgendes für mich ausgewertet. Zunächst erstellte ich mir einen Bericht aller Rücksendungen seit Beginn des Jahres. Das geht einfach im Bereich „Berichte“ –> „Verkauf durch Amazon“ –> „Versand durch Amazon“-Kundenrücksendungen“. Der Output ist eine Tabelle mit den Rücksendungen inklusive des Produktes, dem Rückgabegrund und ggf. dem Kundenkommentar.
Da mir die manuelle Auswertung zu lange dauert, bitte ich ChatGPT um Rat. Hier die Auswertung:
Erkenntnisse:
- Häufigkeit der Rücksendungen: Besonders auffällig ist die Standardleine für kleine und mittlere Hunde (1,5 cm und 2,0 cm breit), die oft wegen Qualitätsmängeln oder unzureichender Haptik zurückgeschickt wird. Kunden bemängeln, dass das Material zu dünn oder schwer für kleine Hunde sei.
- Qualitätsprobleme: Es gibt mehrere Fälle, in denen das Produkt als „defekt“ oder „von schlechter Qualität“ beschrieben wird. Häufige Beschwerden umfassen Mängel an den Nähten, Karabiner, die nicht richtig funktionieren, und Leinen, die sich bereits nach kurzer Nutzung auflösen. Besonders der Hinweis, dass die Leine nach wenigen Spaziergängen kaputt geht oder Karabinerhaken nicht schließen, sollte Aufmerksamkeit erhalten.
- Passform und Gewicht: Einige Rücksendungen sind darauf zurückzuführen, dass die Leinen zu schwer für kleinere Hunde sind oder nicht den Erwartungen an die Größe entsprechen. Mehrfach wird angegeben, dass die Leine für Welpen oder kleine Hunde zu groß oder zu schwer sei.
- Material: Ein wiederkehrender Kritikpunkt ist die Materialbeschaffenheit. Einige Kunden bemängeln, dass das Material zu dünn oder nicht so langlebig ist, wie erwartet.
Handlungsempfehlungen:
- Qualitätskontrolle verstärken: Insbesondere die Karabiner und Nähte scheinen Schwachstellen zu sein. Eine höhere Qualitätssicherung vor dem Versand könnte Rücksendungen verringern.
- Produktanpassungen: Die Produkte für kleinere Hunde könnten in Gewicht und Breite angepasst werden, um besser auf diese Zielgruppe einzugehen.
- Produktinformationen verbessern: Einige Rücksendungen erfolgten aufgrund falscher Erwartungen der Kunden. Eine klarere Kommunikation der Produkteigenschaften (Gewicht, Materialbeschaffenheit) auf der Produktseite könnte Missverständnisse vermeiden.
Das klingt alles schlüssig und plausibel, liefert mir allerdings nicht wirklich neue Erkenntnisse, da ich mir über die Schwächen der Leine bewusst bin. Außerdem ist hier noch nicht mit berücksichtigt, wie häufig einzelne Produkte verkauft werden, wie hoch also die Rücksendequote pro Produkt ist.
Schritt 2
Entsprechend folgt Schritt 2: Ich lade eine Tabelle mit verschiedenen KPIs pro Produkt zu ChatGPT hoch. Hier sind u.a. Umsatz, Conversion Rate, Sitzungen etc. enthalten. Nun können die Rücksendungen mit den Umsätzen in Verbindung gebracht werden und konkrete Handlungsempfehlungen pro Produkt ausgesprochen werden.
Im Folgenden zeige ich 3 Beispiele, wie die Analyse von ChatGPT aussieht:
Hundeleine S, 1,5 cm breit, Schwarz
- Sitzungen: 807
- Seitenaufrufe: 991
- Prozentsatz „In den Einkaufswagen“: 6,32 %
- Bestellte Einheiten: 51
- Rücksendungen: Tritt häufig auf, vermutlich aufgrund der Materialqualität und Ungeeignetheit für kleinere Hunde.
- Empfehlung: Klarere Angabe der Größenempfehlungen für bestimmte Hunderassen, um Rücksendungen zu vermeiden.
Hundeleine S, 1,5 cm breit, Pink
- Sitzungen: 2.904
- Seitenaufrufe: 3.623
- Prozentsatz „In den Einkaufswagen“: 1,38 %
- Bestellte Einheiten: 40
- Rücksendungen: Trotz hoher Sitzungen ist die Rücksendequote hoch, was auf Materialschwäche hinweisen könnte.
- Empfehlung: Verbesserung der Materialqualität und möglicherweise verstärktere Kommunikation der Produktmerkmale für den passenden Hundetyp.
Hundeleine L, 2,5 cm breit, Schwarz
- Sitzungen: 3.074
- Seitenaufrufe: 4.097
- Prozentsatz „In den Einkaufswagen“: 5,95 %
- Bestellte Einheiten: 183
- Rücksendungen: Keine auffälligen Rücksendungen.
- Empfehlung: Diese Leine zeigt eine starke Performance, ohne bemerkenswerte Rücksendungen. Hier kann der Fokus auf verstärkte Marketingaktionen liegen, um den Erfolg weiter zu steigern.
Als Fazit empfiehlt ChatGPT folgendes:
Allgemeine Erkenntnisse und Empfehlungen:
- Materialprobleme bei einigen Produkten: Produkte aus Bambusviskose haben eine höhere Rücksendequote, die auf Materialschwächen zurückzuführen ist. Ein gezieltes Marketing, das die Nachhaltigkeit des Materials hervorhebt, könnte den Fokus von den Schwächen auf die Vorteile lenken.
- Farbvarianten gezielt bewerben: Farbvarianten wie Pink und Rot werden zwar häufig angesehen, haben aber tendenziell höhere Rücksendequoten. Eine genauere Zielgruppenansprache (z.B. Empfehlungen für bestimmte Hunderassen) und detaillierte Produktinformationen könnten dies beheben.
- Leistungsstarke Produkte weiter bewerben: Einige Produkte wie die Hundeleine L (2,5 cm breit, Schwarz) haben gute Verkaufszahlen und niedrige Rücksendequoten. Diese könnten in Marketingkampagnen als Vorzeigeprodukte genutzt werden, um die Marke insgesamt zu stärken.
Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen könnte KURI PAI nicht nur die Rücksendequote verringern, sondern auch den Umsatz durch gezielte Marketingkampagnen und verbesserte Produktinformationen weiter steigern.
Schritt 3
Nachdem ChatGPT nun umfassende Infos zur Performance auf Produktebene hat, stelle ich weitere Fragen.
- Welche Größe hat dir höchste Rücksendequote?
- Welche Farbe hat die schlechtesten Ergebnisse?
Die Ergebnisse überraschen (zum Glück) nicht, da ich mir die Verkaufszahlen und Ergebnisse auf Produktebene vor meiner letzten Nachbestellung schon angesehen hatte. Als Ergebnis habe ich einige Farben und Größen nicht nachbestellt und lasse diese Produkte auslaufen.
Die Antworten von ChatGPT waren die folgenden:
Zu Frage 1:
- Größe S (kleine Hunde) hat die höchste Rücksendequote, was darauf hindeutet, dass die Produkte für kleinere Hunde anfälliger für Materialprobleme sind.
- Größe M (mittelgroße Hunde) hat eine moderate Rücksendequote. Dies könnte auf Farbpräferenzen und spezifische Materialanforderungen zurückzuführen sein.
- Größe L (große Hunde) hat die niedrigste Rücksendequote, was darauf hindeutet, dass diese Leinen robuster sind und die Erwartungen der Käufer besser erfüllen.
Zur Verringerung der Rücksendequote bei den kleineren Größen könnten Materialverbesserungen oder eine klarere Kommunikation zur Eignung für verschiedene Hunderassen hilfreich sein.
Zu Frage 2:
- Pink und Rot haben zwar Verkäufe, schneiden aber durch hohe Rücksendequoten und geringe Wiederkaufsquoten schlecht ab.
- Grau und Lila haben insgesamt sehr geringe Verkaufszahlen, was auf eine niedrige Kundenattraktivität hinweist.
Zur Verbesserung könnten Farbvorlieben der Zielgruppe genauer untersucht und gegebenenfalls Farben wie Pink und Rot aus dem Sortiment genommen oder optimiert werden. Alternativ könnten verstärkte Marketingkampagnen für unterperformende Farben in Erwägung gezogen werden.
Schritt 4
Das ist die Umsetzung. Diese hat größtenteils schon begonnen bzw. ist eigentlich fast abgeschlossen. Die Sortimentsbereinigung findet gerade statt. Durch kein weiteres Bestellen der schlecht performenden Produkte, bleiben nur noch die gut performenden im Sortiment erhalten. In Summe sollte die Rücksendequote dadurch sinken.
Die neuen Bilder erklären die Produkte viel besser als zuvor. Das komplette Thema „Produktpräsentation“ erhält dadurch einen Boost. Auch dies führt mittel- und langfristig zu einer Reduzierung der Rücksendequote.
Neue Produktbilder
YEAH! Es ist soweit.
Die Bilder sind alle fertiggestellt und bei mir eingetroffen. Ranking-Vision hat gute und schnelle Arbeit geleistet. Und mit den Bildern auch Videos, A+ Inhalte und die Brand-Story. Ich werde alle neuen Assets diese Woche in die Angebote einarbeiten und hoffe, euch kommende Woche bereits Ergebnisse dazu liefern zu können.
Wie schon mehrfach erklärt, habe ich mit den neuen Bildern folgende Erwartungen:
- Mehr Besucher auf den Angeboten, durch:
- bessere Titelbilder
- Video Werbekampagnen
- Eine höhere Conversion Rate, durch:
- attraktivere Angebotsbeschreibungen durch die neuen Produktbilder
- bessere Hervorhebung der Benefits durch neuen A+ Inhalt
- Videos in allen Angeboten
- günstigere Kundenaquisitionskosten, durch:
- höhere Click-Through-Rate der PPC Kampagnen
- Anstieg im Verkaufsrang und dadurch mehr organische Sales
Du kannst Dir das erste Produkt, das ich bereits komplett aktualisiert habe, hier bereits anschauen:
KURI PAI® Hundeleine 1,2m aus Hanf
Und als Abschluss dieses Updates, will ich Dir einen Vergleich der bisherigen Bilder und der neuen Bilder zeigen:
Bisherige Bilder
Neue Bilder
A+ Inhalt
Während mein bisheriger A+ Content eher zusammengestückelt war, kommt der neue deutlich nutzerfreundlicher her.
