Tim spricht mit Christian Kelm über Amazon Analytics, Relevanzmechaniken und die Tatsache, dass der Algorithmus im Kern eine einfache Zählmaschine ist. Christian zeigt, wie Händler ihre Sichtbarkeit durch Kundensignale, Produktdetailseiten und Datenanalysen beeinflussen können. Einstieg und Vorstellung von Christian KelmTim begrüßt Christian Kelm und führt in das Thema „Amazon Analytics” ein. Er arbeitet seit vielen Jahren mit Amazon-Daten und beschäftigt sich mit Ranking-Mechaniken und Händlersemantik. Lerne Christian kennen: https://www.linkedin.com/in/christian-otto-kelm/ Erfahre mehr über die AMALYZE AG: https://www.linkedin.com/company/amalyze/ Die zentrale These zum Amazon-AlgorithmusChristian erläutert seine These: Der Amazon-Algorithmus ist weniger mystisch, als oft behauptet wird. Entscheidend sind das Kundenverhalten, Relevanzsignale und die Fähigkeit der Händler, die Marktbedingungen zu erfüllen. Haufe Akademie: Masterclass Marketing & Sales AnalyticsTim stellt den Sponsor des Podcasts, die Haufe Akademie, vor und verweist auf die Masterclass zum Marketing und Sales Analyst. Teilnehmende lernen dort, Marketing- und Sales-Aktivitäten datenbasiert zu steuern. Unter https://haufe-akademie.de/analyst erfährst du mehr. Zählmaschine, Relevanz und KundeninteraktionenDer Algorithmus basiert im Kern auf Klicks, Reaktionen auf Detailseiten und Kaufverhalten. Diese Signale werden gezählt und in Rankings überführt. „Zunächst muss man sich bewusst machen, dass es sich hierbei um eine reine Zählmaschine handelt. Nichts weiter. Im Rahmen der A Company kann man sich ein paar alte Patente angucken. Im Endeffekt geht es nur um Relevanz, also eine Sortierung nach Relevanz in einem riesigen Produktkatalog.” Schau Dir hier das erste Patent von A9 an: https://patents.google.com/patent/US20030195877A1/ Bewertungen, Preise und indirekte SanktionenSinkende Sternebewertungen oder unpassende Preiserhöhungen führen zu weniger Klicks und somit zu schlechteren Platzierungen. Amazon „bestraft“ nicht aktiv, sondern das Kundenverhalten erzeugt die Rankingveränderung. Preisgefüge und Keyword-RelevanzJe nach Keyword unterscheiden sich die Preisniveaus, etwa bei Goldarmbändern. Händler müssen verstehen, ob ein Begriff die Material- oder die Farbintention widerspiegelt. Volatilität der SuchergebnisseitenBei Produkten mit klaren Anforderungen, wie beispielsweise Wagenhebern, sind die Suchergebnisseiten träge. In anderen Kategorien verändern sich die Rankings aufgrund des Nutzerverhaltens und der Variantenvielfalt häufig. „Das heißt, die Volatilität unter diesem Keyword „Wagenheber” ist extrem niedrig, weil es sich um Wagenheber handelt, die den Wagen heben können.” Kundensprache, Ameisenalgorithmus und KaufmannsparadoxonChristian nutzt den Begriff „Ameisenalgorithmus”, um kollektives Kundenverhalten zu erklären. Das Kaufmannsparadoxon wiederum zeigt, wie Amazon Suchergebnisse aus mehreren aufeinanderfolgenden Käufen ableitet. Erfahre mehr über den Ameisenalgorithmus: https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/ameisenalgorithmus-54002 Cross-Selling-Effekte in SuchergebnissenIn Suchergebnislisten erscheinen unerwartete Produkte, weil Käufer bestimmte Artikel häufig kombiniert erwerben. Amazon verkürzt diese Customer Journey, indem das...