Da Händler in das Wachstum ihrer Retail Media Networks (RMNs) investieren, lassen sich entscheidende Lehren daraus ziehen, wie Google, Meta und Amazon ihre führenden Marktanteile im digitalen Media-Geschäft erreicht haben. Es geht nicht nur darum, eine weitere Umsatzquelle zu schaffen, sondern die eigene digitale Präsenz in eine leistungsstarke Retail-Advertising-Plattform zu verwandeln, die Mehrwert für Marken und Verbraucher schafft. 

Diese Analyse untersucht, wie Händler effektive Werbegeschäfte aufbauen können, mit Fokus auf die vier aktuellen Trends bei Retail-Media-Plattformen: First-Party-Daten, Machine Learning, Self-Service-Automatisierung und ergebnisorientierte Performance.

1. Die Kraft von First-Party-Daten im Zeitalter der KI

Big-Tech-Plattformen haben gezeigt, wie wertvoll First-Party-Daten für den Werbeerfolg sind. Google nutzte Suchintent-Signale, Meta setzte auf soziale Verbindungen, und Amazon baute seinen Erfolg auf Kaufdaten auf. Händler können von diesen Modellen lernen, indem sie ihre First-Party-Daten nutzen, um personalisierte und äußerst wirksame Werbekampagnen zu erstellen.

Anders als klassische digitale Werbeplattformen verfügen Händler über unschätzbare Einblicke in Kaufverhalten, Produktpräferenzen und Shopping-Muster. Dieser Datenschatz wird noch wertvoller, wenn er richtig durch fortschrittliche KI-Funktionen genutzt wird. 

Eine First-Party-Daten-Strategie aufbauen

Die erfolgreichsten Akteure im Retail Media maximieren zunächst den Umsatz über ihre eigenen Kanäle. Hochwertiges Onsite-Anzeigeninventar, angetrieben von First-Party-Daten, verbessert das Kundenerlebnis und steigert den Anteil an Werbetreibenden, Ausgaben und Marge. Von dort aus können RMNs in Omnichannel-Media (z. B. Offsite-Digital) expandieren, sollten dabei aber sorgfältig abwägen, welche Daten sie konkurrierenden Netzwerken oder Walled Gardens und deren KI-Modellen zur Verfügung stellen. 

Händler können ihren First-Party-Daten-Vorteil ausbauen, indem sie zentrale Differenzierungsmerkmale nutzen, wie zum Beispiel:

• Kaufabsicht-Signale: Echtzeit-Verständnis des Shopping-Verhaltens und der Kaufmuster von Kunden.
  
• Kanalübergreifende Intelligenz: Einheitliche Sicht auf Kundeninteraktionen über digitale und physische Touchpoints hinweg.
  
• Daten aus Loyalty-Programmen: Umfassende Kundenprofile auf Basis verifizierter Einkaufshistorien.

2. Investitionen in Machine Learning zur Erzielung von Wachstum

Wenn First-Party-Daten der Treibstoff für digitales Werbewachstum sind, ist Machine Learning (ML) der Motor, der rohe Energie in verwertbare Erkenntnisse und positive Werbeergebnisse verwandelt und zusätzliche Marketinginvestitionen erschließt. 

Auch hier zeigen sich Beispiele in Googles Entwicklung von einfachem Keyword-Matching zu ausgereiften Prognosemodellen. Meta entwickelte fortschrittliche Content-Ranking-Algorithmen, und Amazon perfektionierte Produktempfehlungen. Jedes dieser Unternehmen zeigt, wie die Fähigkeiten von Machine Learning in der Werbung im Laufe der Zeit kumulative Vorteile schaffen – ein Spielbuch, dem Händler folgen müssen, um mit Walled Gardens um große Budgets zu konkurrieren.

Zentrale ML-Fähigkeiten im Retail Media

Führende Retail Media Networks investieren in ausgereifte ML-Fähigkeiten, um:

• Anzeigen-Targeting zu optimieren: Einsatz von Prognosemodellen, die die Konversionswahrscheinlichkeit von Kunden entlang der gesamten Kaufreise identifizieren.
  
• Ausgereifte Empfehlungen zu liefern: Automatische Anpassung von Produkt- und Markenempfehlungen basierend auf Echtzeit-Shopping-Signalen.
  
• Yield-Management zu verbessern: Umsatzpotenzial basierend auf prognostizierten Klicks (nicht nur Geboten) maximieren und die Ergebnisse der Werbetreibenden mit dem Kundenerlebnis in Einklang bringen.
  
• Kampagnenoptimierung zu automatisieren: Kontinuierliche Verfeinerung der Anzeigenausspielung basierend auf Performance-Daten und Geschäftsregeln.

3. Skalierung von Ad-Plattformen durch Self-Serve-Automatisierung

Um jedes RMN-Geschäft effektiv zu skalieren, müssen Händler über ihre wichtigsten Lieferanten hinausblicken und Wege finden, Ausgaben über den Long Tail der Lieferanten hinweg zu ermöglichen. Das generiert zusätzlichen Umsatz, der mit Top-Kunden konkurrieren kann, und erhöht die Gebotsdichte – was wiederum eine bessere Produktauffindbarkeit und Personalisierung bei Ihren Onsite-Anzeigen bedeutet.

Big-Tech-Plattformen haben wiederholt bewiesen, dass Automatisierung unerlässlich ist, um hohe Volumina an Werbetreibenden effizient zu verwalten und dabei Qualität und Performance aufrechtzuerhalten. Google Ads und Meta skalierten ihre Werbeplattformen durch erstklassige Self-Service-Verkäuferportale, und Amazon folgte später diesem Beispiel.

Komponenten von Self-Serve-RMN-Plattformen

Händler benötigen Self-Service-Funktionen, um Werbetreibende schneller zu aktivieren, den operativen Aufwand zu reduzieren und Lieferanten die Möglichkeit zu geben, ihre Kampagnen in Echtzeit zu optimieren.

• Intuitives Kampagnenmanagement: Benutzerfreundliche Oberflächen, mit denen Werbetreibende Kampagnen eigenständig starten und verwalten können.
  
• Automatisierte Gebotsstrategien: ML-gestützte Bidding-Algorithmen, die Kampagnen automatisch auf die Ziele der Werbetreibenden optimieren.
  
• Intelligente Budgetallokation: Automatisierte Verteilung der Ausgaben über Placements und Zielgruppen hinweg, um Zielergebnisse zu maximieren.
  
• Kampagnen-Health-Monitoring: Proaktive Hinweise und Empfehlungen zur Performance-Verbesserung und Creative-Optimierung.
  

4. Ergebnisorientierte Werbung und Reporting

Der wohl größte aktuelle Trend in der Werbung ist der Ruf nach mehr Rechenschaftspflicht. Während in traditionellen Broadcast-Kanälen ein gewisses Maß an Media-Verschwendung stets erwartet wurde, stehen Budgets in der digitalen Werbung unter genauer Beobachtung, um einen Return nachzuweisen. 

Google und Meta setzten mit ihren zielbasierten, ML-gestützten Kampagneneinstellungen – „Performance Max“ beziehungsweise „Advantage+“ – den Standard für die Messung digitaler Werbe-Performance. Amazon hob das Spiel noch weiter an, indem es digitale Werbeausgaben direkt mit dem Verkauf verknüpfte – eine entscheidende Closed-Loop-Attribution, die Händler nutzen können, um das Vertrauen und die Ausgaben der Verkäufer zu gewinnen.

Der Aufstieg von Outcomes im Retail Media

Die erfolgreichsten Retail-Media-Plattformen gehen über traditionelle Ad-Pricing-Modelle wie Cost per Mille (CPM) für Impressionen hinaus und setzen stattdessen auf ergebnisorientierte Abrechnungsmodelle, die sich an den Zielen der Werbetreibenden orientieren. Dies erfordert:

• Performance-basierte Ad-Modelle: Flexible Buying-Modelle können auf Umsatz, Cost-per-Order oder Werbeziele wie einen Ziel-ROAS (Return on Ad Spend) optimieren.
  
• Echtzeit-Kampagnenoptimierung: Kontinuierliche Anpassung von Kampagnen basierend auf automatisierten Performance-Erkenntnissen und Echtzeit-ML-Modellen.
  
• Geteilte Performance-Transparenz: Intuitive Dashboards und transparentes Reporting, die Werbetreibenden sofortigen Einblick in Kampagneneffektivität und ROI geben.
  
• Closed-Loop-Messung: Direkte Korrelation zwischen Anzeigenkontakt und tatsächlichen Käufen, wodurch besonders wirksame Zielgruppensegmente sichtbar werden.

Die Zukunft des Wachstums von Retail-Media-Plattformen

Während sich die Trends bei Retail-Media-Plattformen weiterentwickeln, hängt der Erfolg zunehmend von der Fähigkeit ab, Technologie zu nutzen und Beziehungen zu Verkäufern aufzubauen. Zu den Gewinnern unter den RMNs werden diejenigen gehören, die:

1. In KI-Infrastruktur investieren: Ausgereifte KI-gestützte Retail-Media-Plattformen aufbauen oder mit solchen zusammenarbeiten, die komplexe Datensignale verarbeiten und daraus handeln können.
   
2. Automatisierung nutzen: Intelligente Automatisierung in allen Bereichen des Retail-Media-Betriebs einsetzen, vom Onboarding bis zur Optimierung.
   
3. Sich auf Outcomes konzentrieren: Retail-Media-Angebote durch performance-basierte Lösungen an den Zielen der Werbetreibenden ausrichten.
   
4. Agilität bewahren: Flexible Systeme aufbauen, die sich an veränderte Marktbedingungen und Anforderungen anpassen können.

Indem sie von Big Tech und der jüngeren Geschichte der digitalen Werbung lernen, können Retail-Media-Plattformen ihre einzigartigen First-Party-Daten in leistungsstarke Werbelösungen und nachhaltiges Wachstum verwandeln.

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