Mit besseren Daten zu mehr Profit

Über Erwin Müller Versandhaus GmbH

Die Erwin Müller Versandhaus GmbH ist ein Anbieter für Heim- und Haustextilien. Bis heute ist das Unternehmen aus Buttenwiesen bei Augsburg in Familienhand. Seit seiner Gründung im Jahre 1951 hat die Erwin Müller Versandhaus GmbH kontinuierliches Wachstum erfahren und ist mit rund 400 Mitarbeitenden einer der größten Arbeitgeber in der Region. 2021 feiert Erwin Müller sein 70-jähriges Bestehen – ein langer Weg, hin zu einem der führenden Versender für Heim- und Haustextilien, den das Unternehmen mit viel Innovationsbereitschaft und Weitsicht gegangen ist.

Herausforderung

Gemäß der Firmenphilosophie „Das Versandhaus für die ganze Familie“ betreut das Online-Team von Erwin Müller in den Rubriken „Schlafen“, „Wäsche & Homewear“, „Bad“, „Wohnen & Deko“, „Tisch“ und „Küche“ Artikel für die ganze Familie. Dabei ist Google Shopping bereits seit einigen Jahren einer der Wachstumskanäle. Obwohl die Umsätze stetig wachsen und der ROAS gute Werte zeigt, blieb die Profitabilität der Kampagnen bei Erwin Müller in der Vergangenheit immer unterdurchschnittlich. Standardmäßig optimiert der smarte Algorithmus von Google auf Produkte, die sich am besten verkaufen. Das müssen allerdings nicht gleichzeitig Produkte sein, die im Abverkauf besonders profitabel sind. Um der niedrigen Profitabilität entgegenzuwirken, haben wir uns gemeinsam mit Google und dem Marketing-Team von Erwin Müller eine neue Strategie überlegt.

Lösung

Unsere Grundidee war folgende: Wir können den Algorithmus nicht ändern, aber wir können die Daten ändern, auf die sich der Algorithmus bezieht und auf denen dieser letztendlich optimiert.

Unter dieser Prämisse haben wir zusammen mit Google und dem Marketing-Team von Erwin Müller ein Konzept entwickelt, wie wir die Datengrundlage verbessern können, um mit Hilfe besserer Daten profitablere Shoppingkampagnen garantieren können.

Entgegengekommen ist uns dabei, dass der Online-Shop von Erwin Müller bereits seit längerem ein internes „Product Scoring“ System verwendet, welches Produkte anhand von verschiedenen Kriterien bewertet. Darunter fallen unter anderem:

• Verkaufsleistung
• Marge
• Stornoraten
• Lagerbestand
• Kundenbewertungen

Jedes Produkt erhält so einen eigenen Rankingwert der regelmäßig aktualisiert wird. Da das Scoring auf Produktebene vorliegt, war dies die perfekte Grundlage für unsere Shopping-Kampagnen.

Nach Analyse der Daten ergaben sich drei Gruppen, die wir sinnvoll verwenden konnten: „Low“, „Mid“ und „High Scoring“. Wichtig bei der Einteilung der Gruppen war, dass der Click Share der Gruppen in etwa gleich groß ist. Die Differenz beim ROAS der verschiedenen Gruppen musste zudem groß genug sein, um überhaupt einen Hebel zu haben, die Ergebnisse verbessern zu können.

In der bis dato verwendeten Kampagnenstruktur lieferte die High Gruppe (die mit den besten Produkten) den besten ROAS. Die Low Gruppe lieferte den niedrigsten ROAS. Dies ist wenig überraschend, wenn man den Hintergrund des Scorings kennt. An diesem Punkt setzte die Optimierung durch die xpose360 an, um mit einer angepassten Kampagnen- und tROAS Strategie den Umsatzanteil der High Gruppe weiter auszubauen. Da vor allem die Marge und Stornoquote dieser Produkte deutlich besser abschneiden als bei den anderen beiden Gruppen, kann die Erwin Müller Versandhaus GmbH somit je verkauften Artikel deutlich mehr Profit erwirtschaften.

Wir haben daher unsere Kampagnen nach diesen drei Gruppen aufgebaut und den Ziel ROAS entsprechend angepasst:

• High Gruppe = Niedrigster tROAS
• Mid Gruppe = durchschnittlicher tROAS
• Low Gruppe = Höchster tROAS

Ergebnisse

Durch die Umstellung der Google-Shopping-Kampagnen auf ein profitbasiertes Clustering konnten extrem gute Ergebnisse erzielt werden. Hochmargige Produkte wurden nicht nur um ein Vielfaches häufiger geklickt, sondern auch deutlich öfter gekauft. Die Zahlen des Betrachtungszeitraums sprechen für sich. Der Click Share der High Gruppe konnte um über 50% gesteigert werden. Gleichzeitig stieg der Umsatzshare der High Gruppe um knapp 30% an.

Der Gesamt ROAS aller Kampagnen ging dabei mit -0,5 leicht zurück. Allerdings spielt das in der Effizienzbetrachtung der Kampagnen keine Rolle, denn durch den Fokus im Abverkauf auf profitablere Produkte hat sich die Gesamteffizienz der Kampagnen verbessert. Interne Zahlen haben belegt, dass sich der Profit des Kunden – trotz leichtem Rückgang des ROAS – nachweislich verbessert hat. So hat sich die Handelsspanne im Shoppingbereich durch die Umstellung im Vergleich zu der des gesamten Shop mit +100%-Punkten stark verbessert.

Es gibt etliche weitere Möglichkeiten den Smart-Bidding-Algorithmus von Google zu seinem maximalen Vorteil zu verwenden. Das A und O dabei ist die Datengrundlage, eine solide Analyse und die perfekte strategische Ausrichtung und Struktur der Kampagnen. Ein erster Schritt in die richtige Richtung ist dabei immer die Betrachtung weg vom reinen Umsatz oder einer Umsatzrelation. Am Ende zählen Profit und Langzeitumsätze (Customer Lifetime Value). Das Ziel sollte immer der Mehrwert des Kunden sein und nicht die höchsten Umsatzzahlen in einem Monatsreporting.