In dieser Episode haben wir das Vergnügen, intensiv mit Felix Preis, dem Leiter des Performance Marketing bei AMZ Advertise, einzutauchen. Felix, ein Experte auf seinem Gebiet, bietet uns einen faszinierenden Einblick in die Welt der PPC-Werbung auf Amazon und teilt seine wertvollen Einsichten darüber, wie man Geld spart, Fehler vermeidet und das volle Potenzial der Werbung ausschöpft, um ein profitables Ranking zu erzielen. Wir erkunden die verschiedenen Umsatz-Akos-Entwicklungskurven und diskutieren, wie man seine Strategie anpassen kann, um langfristige Ziele zu erreichen.
Unser tiefgreifendes Gespräch erörtert die häufigsten Fehler bei PPC-Werbung auf Amazon und zeigt, wie man den Markt erfasst, Sweet Spots findet und kontinuierlich testet und optimiert. Felix teilt seine Überlegungen zum optimalen Marketingfunnelansatz und zum klassischen Marketingfunnel von Amazon, der in vier große Bereiche unterteilt ist: Awareness, Consideration, Conversion und Loyalty. Gemeinsam enthüllen wir, wie man diese Bereiche mit Werbeformaten verknüpft, um potenzielle Fehler aufzudecken.
In der abschließenden Phase unseres Gesprächs beleuchten wir die Gefahren einer zu aggressiven PPC-Werbung und diskutieren Strategien, um auf einem hart umkämpften Markt profitabel zu bleiben. Felix teilt Tipps zur Optimierung von Geboten und Platzierungen und zur effizienten Nutzung von Keywords. Er zeigt uns auch die Möglichkeiten, die PPC-Werbung auf Amazon bietet, und wie man eine nachhaltig profitable Kampagne gestalten kann. Dieses dynamische und aufschlussreiche Gespräch mit Felix Preis ist ein Muss für jeden, der den Wunsch hat, das volle Potenzial der Amazon PPC-Werbung auszuschöpfen.
In Folge 93 des Serious Sellers Podcast auf Deutsch, Marcus und Felix diskutieren:
00:00 – Amazon PPC Fehlerpotenziale
06:17 – Die Bedeutung Der SEO-Strategie Für Seller
19:24 – PPC-Optimierung Und Marketingfunnel-Ansatz
33:38 – Werbungsstrategie Für Umkämpften Markt
42:23 – Optimierung Von Geboten Und Platzierungen
54:14 – Dank Und Einladung Zu Zukünftigen Daten
