Xnurta hilft Shokz dabei, mithilfe der KI-gestützten SQL-Generierung von AMC 93 % Verkäufe an Marken-Neukunden zu erzielen

Ziele

Shokz, ein Unternehmen für Elektronik, das vor allem für seine Open-Ear-Kopfhörer bekannt ist, hatte sich im US-amerikanischen Amazon-Onlineshop eine starke Position im Bereich der Knochenschall-Kopfhörer erarbeitet. Doch mit diesem Erfolg ging eine neue Herausforderung einher: Das Wachstum in ihrem Hauptsegment verlangsamte sich und die Marke benötigte eine Strategie, um weiter zu wachsen. Shokz richtete sein Augenmerk auf eine benachbarte Produktkategorie – Open-Ear True-Wireless-Ohrhörer –, in der das Unternehmen Marken-Neukunden (NTB) gewinnen konnte, die noch nicht gezielt nach der Marke gesucht hatten.

Die Möglichkeit lag auf der Hand, doch frühere Amazon DSP-Kampagnen, die ohne eine detaillierte Segmentierung der Zielgruppen durchgeführt worden waren, hatten nicht die Ergebnisse geliefert, die Shokz benötigte. Die Steigerung der Markensuchen erreichte rund 9 % gegenüber einem Ziel von 18 %, und die Display-Klickrate (CTR) blieb unter dem von Shokz gesetzten Ziel von 0,2 %.

Um diese Lücke zu schließen, hat Shokz gemeinsam mit dem Amazon Ads-Partner Xnurta eine auf Insights basierende Zielgruppenstrategie entwickelt, die auf drei integrierten Amazon Ads-Werbelösungen aufbaut: Amazon Marketing Cloud (AMC) für Zielgruppen-Insights, Amazon DSP für die Kampagnenaktivierung und Amazon Brand Lift für die Messung.

Ansatz

Xnurtas Ansatz konzentrierte sich darauf, AMC für das gesamte Kampagnenteam zugänglich zu machen – nicht nur für SQL-Spezialisten. Um dieses Ziel zu erreichen, hat Xnurta das Expertentool AMC SQL Generator in seine Agentenlösung integriert. Das Expertentool ist über den Amazon Ads MCP-Server verfügbar, der KI-Agenten Zugriff auf die Funktionen von Amazon Ads gewährt, und nutzt das AMC-Fachwissen von Amazon, um aus natürlicher Sprache validierten AMC-SQL-Code zu generieren. Für Xnurta war es dadurch schneller, den Kunden AMC-Insights zur Verfügung zu stellen. Für Shokz bedeutete dies, dass das Team geschäftliche Fragestellungen in ausführbare AMC-Abfragen umsetzen konnte, und zwar direkt in der Umgebung, in der es bereits arbeitet, ohne dass fortgeschrittene SQL-Kenntnisse erforderlich waren. Dadurch verkürzten sich die Zyklen zum Aufbau von Zielgruppen von Tagen auf Stunden und auch technisch weniger versierte Teammitglieder erhielten das nötige Selbstvertrauen, um im Tempo der Kampagne komplexe Analysen durchzuführen.

Die Insights, die durch die Analyse der AMC-Kundenreise gewonnen wurden, zeigten auf, an welcher Stelle potenzielle Kunden zwischen der Entdeckung und dem Kauf absprangen. Xnurta hat diese Erkenntnisse in vier AMC-Zielgruppensegmente umgewandelt: Lookalikes auf Basis von Käufern mit hohem Umsatz, Nutzer, die nach Keywords aus der jeweiligen Kategorie und angrenzenden Kategorien suchen, Besucher von Produktdetailseiten sowie Nutzer, die in den letzten 30 Tagen ihren Einkaufswagen zurückgelassen haben, sowie Zielgruppen, die auf der Grundlage der „Shopper Intelligence“ von Amazon in den Bereichen Radfahren, Laufen, Business, Smart-Tech und Wellness ermittelt wurden.

Diese AMC-Zielgruppen wurden über Amazon DSP mit der Performance+-Optimierung angesprochen, die die Auslieferung automatisch anpasste, um die vielversprechendsten Kunden zu erreichen. Generative KI ermöglichte Werbemittel-Variationen über alle Phasen des Funnel hinweg, wodurch Xnurta die Botschaften für jedes Segment testen und verfeinern konnte. Die Amazon Brand Lift-Messung wurde eingeführt, um die Auswirkungen der Amazon-DSP-Präsenz auf das Suchverhalten in Bezug auf die Marke im Upper-Funnel zu quantifizieren. Das Ergebnis war ein schnellerer, kontinuierlicher Kreislauf von AMC-Insights über die Aktivierung von Amazon DSP bis hin zur Messung mit Amazon Brand Lift – ein wiederholbares Modell, das Shokz für zukünftige Produkteinführungen und saisonale Kampagnen skalieren kann.

Ergebnisse

Die Kampagne übertraf alle drei primären KPIs. Die Amazon Brand Lift-Messung ergab, dass der Anstieg der Markensuchen 23 % erreichte und damit das Ziel von 18 % um 5 Prozentpunkte übertraf – was belegt, dass die Amazon DSP-Präsenz im Upper-Funnel die Käufer erfolgreich von passiver Bekanntheit zu aktivem Markeninteresse geführt hat.¹ Die Klickrate (CTR) lag bei 0,5 % und damit das 2,5-Fache des von Shokz angestrebten Ziels von 0,2 %, was bestätigt, dass die von AMC definierten Zielgruppen in Kombination mit A/B-getesteten Werbemitteln mehr Interaktionen bei qualifizierten Käufern hervorgerufen haben.² Und die NTB-Verkäufe erreichten 93 % und übertraf damit das Ziel von 84 % um 9 Prozentpunkte – was bestätigt, dass die Kampagne die Kundenbasis von Shokz erweitert hat und nicht nur bestehende Käufer erneut angesprochen hat.³

Über die wichtigsten Metriken hinaus waren die operativen Auswirkungen erheblich. AMC-Zyklen für Journey-Analysen und zum Aufbau einer Zielgruppe, die zuvor Tage in Anspruch nahmen, konnten nun innerhalb weniger Stunden abgeschlossen werden. Auch Teams mit weniger technischem Hintergrund gewannen das Selbstvertrauen, mithilfe von AMC eigenständig fortgeschrittene Strategien für die Zielgruppe zu testen, zu verfeinern und umzusetzen.

Was diese Kampagne von anderen unterschied, war nicht eine bestimmte Taktik – es war vielmehr das Zusammenspiel aller Maßnahmen. AMC ermittelte die Zielgruppen-Insights, Amazon DSP setzte diese um, und Amazon Brand Lift führte eine Messung durch, um zu ermitteln, ob die gesteigerte Bekanntheit tatsächlich zu einer Verhaltensänderung führte. Und da die KI-gestützte SQL-Generierung die technischen Hürden für AMC beseitigt hatte, konnte das gesamte Team diesen Zyklus durchlaufen – wobei jeder Schritt den nächsten beeinflusste und der Prozess mit jeder Iteration schneller wurde. Für Shokz hat die Verknüpfung von Zielgruppen-Insights mit der Umsetzung dazu beigetragen, dass das Unternehmen eine gesättigte Kategorie nicht als Hindernis, sondern als Möglichkeit zum Wachstum betrachtete.

Quellen

^1–3 Shokz, USA, 2026.