Management Summary:

In dieser Mail erfährst Du…

• Wie Du mit Mable 2.0 auf Margen-starke Produkte optimierst
• Wie Du mit Mable 2.0 einen Überblick über Deine Finanz KPIs bekommst
• Wie Du mit Mable 2.0 die Return Rate Deiner Fashion Brand senken kannst

Hey!

wir haben uns extrem gefreut, wie viele von Euch letzten Dienstag bei unserem Webinar dabei waren!

Neben einer Demo von Mable 2.0 haben wir Euch dabei auch verraten, wie ihr Euch das Early-Adopter Offer für Mable 2.0 sichern könnt.

In dieser Mail stelle ich Euch den fünften und sechsten ADO Use-Case vor.

Profit Margin

Jedes Business ist unterschiedlich und jedes Produkt ist unterschiedlich. Das führt zwangsläufig dazu, dass Margen je nach Einkaufs-/Produktionskosten zwischen den Produkten Deines Sortiments stark variieren können.

Die Algorithmen der Werbeplattformen bekommen von all dem aber wie immer leider nichts mit. Die sehen nämlich nur, welche Produkte am meisten Umsatz generieren. Dementsprechend optimieren sie z.B. bei der Gebotsstrategie Max-Conversion-Value maßgeblich auf diese Produkte. Das führt zwangsläufig zu Ineffizienzen und Gewinneinbußen, weil besonders Margen-starke Produkte dann ggf. nicht so häufig verkauft werden, wie es möglich wäre.

Um das Problem zu lösen, haben wir den Profit Margin Use-Case eingeführt. Dieser ermöglicht es Euch, einfach den Deckungsbeitrag 1 oder 2 anstelle des Umsatzes für jede Bestellung an die Werbeplattform zu übergeben. So versteht der Algorithmus sofort, welche Produkte die höchste Marge generieren und optimiert dementsprechend auch darauf.

Um die Deckungsbeiträge für Euch zu ermitteln, müsst Ihr dafür nur in unserem Dashboard Eure Stückkosten pro Produkt sowie Eure Logistik- und Transaktionskosten hinterlegen.

Zusätzlich zur Algorithmus-Optimierung bekommt ihr mit diesem Use-Case nebenbei auch eine Übersicht über die Entwicklung Eurer verschiedenen Kosten und dazugehörigen Margen sowie eine in Echtzeit upgedatete P&L.

Diese Finanz-KPIs (Gross Revenue, Net Revenue, CM1, CM2, CM3 & EBITDA) stehe Euch dann auch in allen Auswertungen der anderen Use-Cases zur Verfügung.

Return Rates

Der nächste Use-Case betrifft maßgeblich eine Branche, nämlich die Fashion-Brands unter Euch. Retouren sind leider ein nicht wegzudenkender Bestandteil des Online-Fashion-Handels.

Mit einer hohen Retouren Quote gehen aber diverse Probleme einher:

• Du verlierst den Umsatz, der zurückgegebenen Artikel, aber die Marketingkosten bekommst Du nicht zurück.
• Du hast zusätzliche Kosten für den Rückversand und zusätzlichen Aufwand in Deiner Logistik.
• Die Artikel, die zurückgeschickt werden, binden erhebliches Kapital, dass Du ansonsten an anderer Stelle in Deinem Business einsetzen könntest, um zu wachsen.

Kurz gesagt: Jedes Business in der Fashion-Branche will die Return Rate so niedrig wie möglich haben.

Und wie immer bekommt der Algorithmus von all dem nichts mit. Denn der will nur verkaufen. Ob die Kunden dabei eine hohe Rückgabe Quote haben, dazu bekommen die Werbeplattformen mit einem Standard-Tracking überhaupt keine Daten.

Um das zu ändern, könnt Ihr mit Mable die Käufer, die hohe Rückgabe Quoten haben, in einer Custom Audience zusammenführen. Auf diese bzw. eine entsprechende Lookalike-Audience könnt Ihr dann z.B. mit dem Meta-Bid-Multiplier ganz einfach weniger bieten, sodass Euer Adspend stattdessen für die Nutzer ausgegeben wird, die selten etwas zurückschicken.

Bei Google können wir noch einen Schritt weiter gehen. Dort können wir sogar vergangene Conversions updaten und den ursprünglichen Conversion Value mit dem tatsächlichen Umsatz überschreiben, der nach der Retoure noch übrig bleibt. So updatet auch der Algorithmus in Google sein Verständnis, lernt, welche Nutzer mehr bzw. weniger zurückgeben und optimiert für Dich auf Zielgruppen mit möglichst geringer Return Rate.

Im Mable Dashboard erhältst Du zudem natürlich einen Live überblick über die Entwicklung Deiner Return Rate, die Return Rates pro Channel und korrigierte KPIs wie z.B. die waren CPOs und den waren ROAS abzüglich der Retouren.

Wir sind natürlich wie immer gespannt auf Euer Feedback und freuen uns über Euren Input!

Wir wünschen Euch einen guten Start in den Mittwoch!

Liebe Grüße,

Nils