7Learnings prognostiziert die Auswirkungen von Änderungen an Marketingkampagnen auf der Produktebene auf Gewinn und Umsatz.
Ausgehend von Ihren Wachstumszielen optimieren wir die Verteilung der Produkte auf die Anzeigengruppen mit spezifischen ROAS-/CPC-Zielen, wodurch Ihre Marketingkampagne effizienter wird.
Wir nutzen Ihre gesamten historischen Marketing- und Transaktionsdaten, um Prognosen zu erstellen, die Ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten verschaffen, die nicht alle ihre Daten nutzen.
Beispiel: Durch die Analyse katalogweiter Konversionsmuster prognostiziert 7Learnings präzise die Nachfrage nach brandneuen oder Long-Tail-SKUs – selbst bei solchen ohne bisherige Verkaufshistorie.
Wir optimieren den Gewinn nach Marktkosten unter Berücksichtigung der prognostizierten Erlöse, der Logistikkosten, der Zölle, der Lieferengpässe, der Provisionskosten, der Umrechnungskurse sowie aller weiteren relevanten Kostenfaktoren auf Produktebene.
Beispiel: Passen Sie die Werbeausgaben und Nachbestellmengen für Artikel mit hohen Rücklaufquoten automatisch an, um versteckte Kosten für die Auftragsabwicklung und die Rücknahmelogistik zu vermeiden.
Wir prognostizieren die Auswirkungen von Preisänderungen auf die Konversionsrate und berücksichtigen dies bei Ihrer Kampagnenverwaltung auf Produktebene.
Beispiel: Wenn eine Preissenkung die Konversionsrate eines Produkts steigert, senkt 7Learnings automatisch die Anzeigengebote, um Ihren Gewinn nach Marketingkosten (PAM) zu sichern und gleichzeitig den Absatz zu gewährleisten.
Stimmen Sie Ihre Marketingentscheidungen auf die Beschränkungen bei der Produktbestellung ab, um Lieferengpässe und hohe Überbestände zu vermeiden.
Beispiel: Reduzieren Sie automatisch die Werbeausgaben für Produkte, bei denen innerhalb von zwei Wochen ein Lagerengpass prognostiziert wird, und setzen Sie die Werbemittel stattdessen für Artikel mit ausreichenden Lagerbeständen ein.
Sie können Ihre Maßnahmen auf Ihre Gewinn- und Umsatzziele ausrichten und eine genaue Prognose der Marketingkosten pro Produkt erhalten.
Beispiel: Legen Sie ein Ziel von 5 % Umsatzwachstum für die nächste Woche fest, und 7Learnings verteilt die Kampagnengebote automatisch neu auf die einzelnen SKUs, um dieses Ziel zu erreichen und gleichzeitig den Nettogewinn zu maximieren.
Durch die Einführung einer produktspezifischen Cost-per-Click-Steuerung (CPC) erzielte eine große europäische Modemarke eine Gewinnsteigerung von 27 % und einen Umsatzanstieg von 34 % sowie eine Steigerung der Konversionsrate um 7 %.
Durch den Einsatz einer einzigen Google-Shopping-Kampagne mit differenzierten ROAS-Zielen verzeichnete ein führender Modehändler einen Gewinnsprung von 52 %, einen Umsatzanstieg von 53 % sowie einen massiven Zuwachs an Neukunden um 180 %.
Durch die gemeinsame Optimierung von Marketing und Preisgestaltung über alle Traffic-Kanäle hinweg erzielte ein führender Möbelhändler eine Gewinnsteigerung von 19 %, einen Umsatzanstieg von 40 % sowie einen um 14 % höheren Umsatz pro Klick.
Durch die Einführung einer differenzierten CPC-Steuerung nach Produkten konnte ein führender Apotheken-Einzelhändler eine Gewinnsteigerung von 36 %, einen Umsatzanstieg von 26 % sowie eine Steigerung des Gesamtumsatzes um 8 % erzielen.
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7Learnings nutzt prädiktive Machine-Learning-Modelle zur Analyse täglicher Marketingdaten auf Produktebene, darunter Klicks, Konversionen, Ausgaben, Lagerbestände, Preise der Wettbewerber und Deckungsbeiträge. Durch die Modellierung der Nachfrageelastizität für jede SKU prognostiziert die Software, wie sich Gebots- und Zielanpassungen auf den Gesamtumsatz, die Konversionsraten und die Bruttomarge auswirken. Anschließend automatisiert sie Ziel- und Budgetanpassungen, um diese direkt auf Ihre KPI-Ziele abzustimmen – ganz gleich, ob Sie auf Gewinnmaximierung, Umsatzwachstum oder Lagerabbau hinarbeiten.
Zwar werden Preisgestaltung und bezahlte Medien in der Regel getrennt verwaltet, doch wirken sich beide direkt auf die Konversionsrate und den ROAS aus. Die Cross-Marketing-Optimierung bewertet die Preisstrategie und die Werbeausgaben in einem einzigen, einheitlichen Modell. Wenn sich Produktpreise ändern, passt die Engine automatisch den tROAS der Kampagne oder die Gebotsziele an, um die neue Konversionswahrscheinlichkeit und Produktmarge widerzuspiegeln. Dadurch werden unnötige Werbeausgaben für Artikel mit geringer Marge vermieden und die Ausgaben dort erhöht, wo die Margen steigen.
Für Amazon Ads erfasst 7Learnings Klicks auf ASIN-Ebene, Konversionen, Werbeausgaben, den Buy-Box-Status sowie Kampagnenstrukturen über direkte API-Verbindungen zu Amazon Ads und der Amazon Selling Partner API (SP-API).
Eine Hybridkonfiguration, die „Performance Max“ (PMax) und „Standard Shopping“ kombiniert, liefert in der Regel die besten Ergebnisse. „Standard Shopping“ ermöglicht eine detaillierte Steuerung des tROAS auf Anzeigengruppenebene oder eine Gebotssteuerung pro Produktgruppe, während PMax die zusätzliche Reichweite in den Bereichen Suche, Display und YouTube abdeckt.
Das System erfasst täglich historische Leistungsdaten auf SKU-Ebene, darunter Impressionen, Klicks, Conversions, Ausgaben und strukturelle Kampagneneinstellungen. Die Integration erfolgt automatisiert über native APIs, die eine Verbindung zu Google Ads, Google Analytics (GA4) sowie zu Ihrem Produkt-Feed oder Ihrem Shop-Backend herstellen.
Wenn Sie ausschließlich mit Performance Max arbeiten, richtet die Software eine mehrstufige Kampagnenstruktur mit 5 bis 10 PMax-Kampagnen ein, die auf unterschiedliche tROAS-Ziele ausgerichtet sind. 7Learnings verteilt die SKUs dynamisch auf diese Kampagnen, basierend auf der Margenentwicklung in Echtzeit, der Konversionswahrscheinlichkeit und der Verfügbarkeit der Lagerbestände, um die Effizienz auf Kontoebene zu maximieren.
Bei reinen Standard-Shopping-Konten erstellt die Engine eine mehrstufige Struktur mit 5 bis 10 Anzeigengruppen oder Kampagnen, die jeweils unterschiedliche tROAS- oder tCPC-Ziele aufweisen. Die Produkte werden auf der Grundlage der prognostizierten Conversion-Leistung, des Lagerbestands und des Gewinnbeitrags kontinuierlich zwischen den Ebenen verschoben.
Erfahren Sie von Felix Hoffmann, dem CEO von 7Learnings , wie Sie Ihre Gewinne aus Google Ads um 10–20 % steigern können .
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