Inhalsübersicht:
Einführung & Vorteile
Perpetuas AMC-Reporting-Dashboards bieten Marken eine umfassende, langfristige Perspektive darauf, wie Käufer Produkte entdecken, einen Kauf abschließen und im Laufe der Zeit zurückkehren. Diese Dashboards basieren derzeit auf 12 Monaten bzw. 5 Jahren an Amazon-Kaufhistorie und umfassen alle Anzeigenformate im Bereich Sponsored und DSP Advertising.
💡 Um diese Funktion zu nutzen, müssen Marken bereits eine AMC-Instanz haben, um das Konsumentenverhalten und Kaufmuster analysieren zu können. Erfahre hier, wie du in Perpetua eine solche Instanz erstellst.
Vorteile
Zu den wichtigsten Vorteilen von Perpetuas AMC-Reporting-Lösung gehören:
Vereinfacht für Advertiser sowohl die Einrichtung ihrer AMC-Instanz als auch den Zugriff auf AMC-Daten.
Die Nutzung von AMC-Daten liefert wertvolle Einblicke in das Verhalten der Zielgruppen und ermöglicht die Entwicklung effektiver Strategien, um Konsumenten entlang ihrer gesamten Customer Journey gezielt anzusprechen.
Visualisierung der AMC-Daten, ohne dass SQL-Kenntnisse erforderlich sind – dank anpassbarer Konfigurationen und Filteroptionen können Datenansichten individuell gestaltet werden.
Zielgruppe
Etablierte Marken mit umfassenden historischen Kaufdaten
📊Während auch neue Marken von den Vorteilen profitieren können, haben insbesondere Marken mit einer längeren Historie auf Amazon die Chance, besonders aussagekräftige Einblicke zu erhalten.
Marken mit längeren Kaufzyklen oder größeren Verpackungseinheiten
🛒 Diese Daten sind besonders wertvoll für Marken in Kategorien wie Konsumgüter, Möbel, Unterhaltungselektronik oder langlebige Gebrauchsgüter, bei denen die Produkte oft längere Kaufzyklen oder größere Verpackungsgrößen aufweisen.
Marken, die das Verhalten ihrer Konsumenten besser verstehen möchten
💡 AMC-Daten ermöglichen es dir, die tatsächlichen Käufer deiner Produkte besser zu verstehen und tiefere Einblicke in ihr Verhalten über die Zeit zu gewinnen – für gezieltere und strategischere Werbemaßnahmen.
Zugang & Nutzung
Wie erhalten wir Zugriff auf die LTV-Daten der letzten 5 Jahre?
Die 5-Jahres-Daten stehen jetzt allen Advertiser mit Zugriff auf AMC zur Verfügung. Es handelt sich hierbei um einen kostenpflichtigen Datensatz; Amazon berechnet dafür 500 USD pro Monat. Zu Beginn gibt es eine 60-tägige Testphase. Um Zugang zu diesem Datensatz zu erhalten, wende dich bitte an unser Live-Chat-Support-Team oder an deinen persönlichen Kundenbetreuer.
Was ist der Unterschied zwischen den 5-Jahres- und 1-Jahres-Dashboards?
Der Hauptunterschied zwischen diesen Datensätzen liegt im Betrachtungszeitraum (Look-back Period). Die Ansichten sind ansonsten für beide Datensätze sehr ähnlich und können im gleichen Dashboard über den „Lookback Period“-Selektor oben auf der Seite ausgewählt werden. Die verfügbaren Diagramme sind für beide Zeiträume identisch, mit kleineren Anpassungen für das Scrollen und die Monatsauswahl beim 60-Monats-Zeitraum. Die 5-Jahres-Daten sind besonders für Advertiser mit hochpreisigen Produkten, langen Kaufzyklen oder für Teams geeignet, die mehr als ein Jahr an Daten benötigen, um das LTV-Verhalten ihrer Kunden zu bewerten.
Zu berücksichtigende Faktoren
Verfügbarkeit: Weltweit verfügbar für alle Advertiser mit einer Sponsored- oder DSP-AMC-Instanz. Erfahre hier, wie du eine solche Instanz in Perpetua erstellst.
Filter: Beim Anwenden von ASIN-Filtern oben im Dashboard kann beim Erstellen eines Berichts jeweils nur ein ASIN ausgewählt werden.
Monatliche Granularität: Die Daten werden monatlich aktualisiert, das heißt, Advertiser haben keinen Zugriff auf Echtzeit- oder Tagesdaten. Da die Aktualisierung monatlich erfolgt, erhältst du Zugriff auf die jeweils vorangegangenen 12 Monate, z. B. April 2024 – April 2025 > Mai 2024 – Mai 2025. Wenn du das Amazon Retail Purchases Dataset abonniert hast, erweitert sich dieser Zeitraum auf 60 Monate.
Berichterstellung & Dashboard-Navigation
Unser Dashboard konzentriert sich auf CLTV-Kennzahlen (Customer Lifetime Value) mit einem Rückblickszeitraum von 12 Monaten bzw. 5 Jahren. Diese Dashboards sind darauf ausgelegt, wichtige strategische Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:
Wie sieht die langfristige Bindung wirklich aus?
Welche Einstiegsprodukte sorgen für den stärksten LTV?
Wann ist die Wahrscheinlichkeit am größten, dass Konsumenten zurückkehren oder abspringen?
So erstellst du deinen Bericht in Perpetua:
1️⃣ Gehe in der linken Seitenleiste deines Accounts auf den Tab „Custom Reporting“ (1), klicke dann auf den Bereich „AMC Reports“ (2) und wähle anschließend den Bericht „Consumer Long-term Value“ (CLTV) aus (3).
2️⃣ Wenn du möchtest, kannst du den ASIN-Filter anwenden, um speziell die Daten zu den jeweiligen ASINs anzuzeigen:
High-Level-Metriken-Index
Die folgenden Metriken repräsentieren die Übersichtsdaten deines Accounts auf hoher Ebene (High-Level-Metriken).
Sie zeigen den 12-Monats-LTV (Long-term Value) deiner frühesten NTB-(New-to-Brand-)Kohorte mit einem vollständigen Jahr an Daten. Zum Beispiel: Wenn heute der 10. April 2025 ist, zeigt der Bericht die im Mai 2024 gewonnenen Käufer und deren kumulierte Metriken über die folgenden 12 Monate. Diese Ansicht bietet dir eine stabile Vergleichsbasis für den Konsumentenwert im Zeitverlauf und zeigt dir, wie effektiv du Kunden im Laufe der Zeit gewinnst und hältst.
Auf einen Blick kannst du die folgenden Metriken überwachen.
Metrik | Beschreibung |
Gesamte NTB-Umsätze
| Neue Umsätze von New-to-Brand-Kunden, die zeigen, wie effektiv deine Kampagnen bei der Gewinnung neuer Kunden sind. |
Gesamte Umsätze von Wiederkehrern | Umsätze von wiederkehrenden Kunden, die veranschaulichen, wie gut du im Laufe der Zeit Kunden bindest. |
Gesamte NTB-Nutzer | Die Anzahl der neuen Kunden, die du im 12-Monats-Zeitraum gewonnen hast. |
Gesamte wiederkehrende Nutzer | Die Anzahl der wiederkehrenden Kunden, die die Loyalität und Bindung deiner Kunden zeigen. |
Durchschnittlicher Kunden-LTV | Langfristiger Wert pro Kunde, der das langfristige Umsatzpotenzial deiner Kundenbasis widerspiegelt. |
Lass uns nun in jeden Bericht und jede Grafik tiefer einsteigen. Klicke auf das ▶️-Symbol, um den Inhalt zu erweitern und anzusehen:
Monatliche Käufer-Frequenzgruppen
Monatliche Käufer-Frequenzgruppen
📍Beschreibung
Der Bericht „Monatliche Käufer-Frequenzgruppen“ zeigt das wiederkehrende Kaufverhalten der Käufer in Gruppen – also wie häufig Käufer zu deiner Marke zurückkehren.
Jede Farbgruppe (1) steht für die Anzahl der Käufe, die die Kunden in dieser Gruppe bei deiner Marke getätigt haben.
Standardmäßig zeigt jede Gruppe die Anzahl der Käufer darin an. Du kannst die Symbole oben rechts im Diagramm nutzen, um die Daten als Prozentwert oder als Umsatzwert jeder Gruppe anzuzeigen (2).
Die Daten beziehen sich auf die monatliche Kohorte, die du oben rechts im Diagramm ausgewählt hast (3). Das bedeutet: Im Diagramm werden nur Käufer angezeigt, die in der ausgewählten Kohorte „New to Brand“ (NTB) sind, und ihr Verhalten wird über die folgenden Monate im jeweiligen Rückblickszeitraum verfolgt.
Diese Daten helfen dir, Muster in der Kundenloyalität und im Engagement zu erkennen.
Monatliches Kohorten-Rückkaufverhalten
Monatliches Kohorten-Rückkaufverhalten
📍Beschreibung
Dieser Bericht verfolgt New-to-Brand-(NTB-)Käufer nach monatlichen Kohorten und beobachtet ihr Kaufverhalten im Zeitverlauf.
Jede Zeile in der Tabelle steht für eine monatliche Kohorte.
Die oberste Zeile zeigt die aggregierten Daten der Monate an (1).
Wechsle mit den Symbolen oben rechts von Nutzeranzahl auf Prozentanzeige (2).
So erkennst du die Bindungsraten neuer Kunden und kannst ihr Rückkaufverhalten im Zeitverlauf verfolgen. Dadurch siehst du, wie effektiv du Erstkäufer in wiederkehrende Käufer verwandelst und kannst ihre Bindung besser messen.
Wochen bis zum 2. Kauf für NTB-Käufer
Wochen bis zum 2. Kauf für NTB-Käufer
📍Beschreibung
Dieser Bericht zeigt, wie lange Erstkäufer brauchen, um einen weiteren Kauf zu tätigen.
Jede Balken zeigt den Prozentsatz der NTB-Käufer aus dem ausgewählten Kohortenmonat, die in der jeweiligen Woche im Verlauf von X Wochen erneut gekauft haben. Die kumulierte Linie zeigt den Gesamtprozentsatz der Rückkäufe.
Fahre mit der Maus über das Diagramm, um weitere Details zu sehen (1).
Wechsle den Monat, indem du ihn oben rechts in der Auswahlliste auswählst (2).
So kannst du erkennen, wie sich die Kundenbindung entwickelt und wie schnell Nutzer im Zeitverlauf zurückkehren. Damit kannst du deine Strategien zur Bindung und Reaktivierung gezielter anpassen.
ASIN-Einstiegspunkt-Bericht
ASIN-Einstiegspunkt-Bericht
📍Beschreibung
Diese Tabelle zeigt den LTV und das Verhalten der Kunden basierend auf dem ASIN, über den sie erstmals gekauft haben.
Wechsle den Monat, indem du ihn oben rechts in der Auswahlliste auswählst.
Falls du keine Filter angewendet hast, werden alle ASINs deines Katalogs mit verfügbaren AMC-Daten in der Liste angezeigt.
Diese Informationen helfen dir dabei, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Kunden nach ihrem ersten Kauf durch dein Produktportfolio wandern und welche Produkte den größten langfristigen Wert bringen, wenn sie als erstes gekauft werden. So kannst du natürliche Kategorieentwicklungen und mögliche Bundle-Chancen erkennen.
💡 Diese Berichte geben dir Einblicke in das Verhalten deiner Kunden, einschließlich Rückkehrrate, Zeitpunkt von Wiederkäufen und Einstiegspunkten bei Produkten. Sie helfen dir, deine Strategien zur Kundenbindung zu optimieren, Folge-Kampagnen zu planen und Chancen für Bundles sowie Cross-Selling zu erkennen, um den langfristigen Wert zu steigern.
Anwendungsszenarien
In diesem Abschnitt schauen wir uns praktische Anwendungsszenarien
an, die dir zeigen, wie du die Daten aus dem CLTV-Bericht nutzen kannst, um wertvolle Kundensegmente zu identifizieren, deine Akquisitionsstrategien zu verfeinern, die Bindung zu verbessern und deinen Gesamtgewinn zu maximieren. Wenn du diese umsetzbaren Erkenntnisse anwendest, kannst du datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Beziehungen zu deinen Kunden zu stärken und deinen Gewinn zu steigern.
Ziel | Beschreibung |
Langfristige Einblicke in das Verbraucherverhalten.
|
|
Langfristige Markenwachstumstaktiken validieren
| Marken können den Einfluss ihrer Markenaufbau-Maßnahmen besser analysieren. Kommen NTB-Käufer aus den Vormonaten immer noch zurück? Kaufen sie jetzt in mehr Kategorien ein? Diese Daten helfen dir herauszufinden, ob deine langfristigen Wachstumsstrategien funktionieren. |
Wertvolle Wiederholungskäufe erkennen und nutzen
| Advertiser können wertvolle Muster und Lebenszyklus-Phasen entdecken, die vorher unsichtbar waren. So siehst du, wie lange es dauert, bis sich solche Muster bei deinen Kunden ausbilden. Diese Einblicke helfen dir, Kampagnen besser zu planen und Produkte gezielter zu priorisieren, besonders bei längeren Kaufzyklen.
|
Performance von großen Events prognostizieren (Prime Day, Cyber Monday usw.)
| Leite aus Trendanalysen ab, welche Events NTB- und Bestandskunden-Spitzen treiben, und nutze diese Insights für Budgetierung, Botschaften und Zeitplanung. |
Abgewanderte Konsumenten zurückgewinnen
|
Finde heraus, wann Konsumenten nach ihrem Erstkauf typischerweise abspringen und erstelle gezielte AMC Audiences, um sie mit Reaktivierungskampagnen anzusprechen. Zum Beispiel: Erstelle eine Zielgruppe für Käufer von ASIN X, die bislang nicht erneut innerhalb des üblichen Zeitfensters gekauft haben – so kannst du sie gezielt zurückholen und zur Wiederholungskauf sowie zur Loyalität motivieren. |
Cross-Selling-Strategie verbessern
|
Verfolge, welche Produkte Kunden nach ihrem Erstkauf kaufen. Erstelle Kampagnen, die die passenden Folgeprodukte auf Basis ihres tatsächlichen Kaufverhaltens bewerben, um Cross-Selling und Kundenbindung zu fördern.
|
AMC Audiences optimal erstellen
|
Segmentiere deine Nutzer mithilfe individueller AMC Audiences danach, wann sie das erste Mal gekauft haben, wie oft sie zurückkehren oder wie sie sich durch eine Produktlinie bewegen – und baue so zielgerichtete Zielgruppen entlang des Kundenlebenszyklus auf.
|
Weitere relevante Artikel
Entdecke zusätzliche Ressourcen in unserem Hilfe-Center, die dir bei weiteren Fragen rund um AMC Audiences behilflich sein können.
Dieser Artikel wurde zuletzt im August 2025 aktualisiert. Wenn diese Informationen nicht mehr aktuell sind, wenden Sie sich bitte an hello@perpetua.io.