Das Münchner Unternehmen Raccoon Strategy bietet seit geraumer Zeit Amazon Optimierung mit Hilfe einer selbst entwickelten Software an, die auf Basis von künstlicher Intelligenz arbeitet. Die KIKI getaufte Software liefert mittlerweile mitunter enorm erfolgreiche Ergebnisse. Wir haben mit Maximilian Kimmel, einem der Gründer und dem technischen Kopf hinter Raccoon Strategy, über die Idee hinter der Software, die Besonderheiten und Herausforderungen der Amazon Optimierung und seine Zukunftspläne gesprochen.

Stell Dich bitte kurz vor und erzähl einfach mal, wie Ihr auf die Idee einer Plattform bzw. Dienstleistung zur Optimierung von Amazon Produkt-Listings gekommen seid?

Wann habt Ihr Euren Dienst gestartet und wie seid Ihr finanziert?

Mit den ersten Kunden haben wir vor gut einem Jahr begonnen und in den letzten 12 Monaten bewusst sehr behutsam neue Kunden hinzu genommen. Auch deswegen, weil wir uns komplett eigen finanzieren, d. h. wir haben keinerlei Investoren bzw. externe Geldgeber an Bord, weil wir uns unsere Unabhängigkeit soweit wie möglich erhalten wollen und ich – wie bereits erwähnt – seit 15 Jahren selbstständig unterwegs bin. Dies hat insbesondere auch den Grund, weil ich hier möglichst niemandem Rechenschaft über mein Tun ablegen will und entsprechende Entscheidungsfreiräume brauche, um erfolgreich arbeiten zu können.

Wieviele Kunden betreut Ihr auf Amazon aktuell und gibt es den typischen Amazon-Kunden für Euch. Wenn ja, wie sieht der aus?

Inzwischen betreuen wir rund 40 Kunden mit ca. 70 Accounts aktiv. Dabei reicht die Bandbreite unserer Kunden von kompletten Neueinsteigern mit sehr übersichtlichem Sortiment bis hin zu richtig großen Accounts mit aktuell rund 350.000 ASINs und Monatsumsätzen über Amazon, die an 7-stellige Umfänge heranreichen. Dies kann dann auch durchaus ein Bestellaufkommen von mehreren Tausend Paketen pro Tag bedeuten.

Aktuell sprechen wir mit einigen Kunden über Referenz-Cases. Aktuell können wir hier jedoch leider keine Kundennamen nennen, da für den überwiegenden Teil unserer Kunden entsprechende Verschwiegenheit von sehr großer Bedeutung ist.

Wie sieht Eure Dienstleistung und Euer Toolset genau aus?

Wir verstehen uns im Prinzip als eine Art Fullservice-Dienstleister in Bezug auf Amazon. D. h. der Kunde bekommt von uns – sofern er das möchte – das komplette Leistungsspektrum, von der Erstberatung, über die Accounteröffnung und -einrichtung, Markenregistrierung, die Produktanlage und Erstoptimierung bis hin zur laufenden Überwachung und permanenten Optimierung. Im Prinzip kann man sagen, dass wir für unsere Kunden – mit Ausnahme von Supportanfragen – alles übernehmen. Support machen wir bewusst nicht, weil sich keiner besser mit seinen Produkten auskennt bzw. auskennen soll als der jeweiligen Hersteller und Händler. Dabei reichen das Spektrum unserer Kunden bzw. die Kategorien in denen wir tätig sind von Fashion, Lebensmittel, Schmuck, Sport bis hin zu Spielwaren.

Gerade bei sehr umfangreichen Produktsortimenten ist eine manuelle Produktanlage und Pflege nicht mehr machbar. Daher war uns bereits zu Beginn klar, dass wir eine Software benötigen, die das Listing übernimmt. Ich habe mich dann aber bereits recht schnell mit Trendmarketing auseinandergesetzt und hier recht früh sehr spannende Erkenntnisse sammeln können. Darüberhinaus wurde auch sehr schnell klar, dass umfangreichere Accounts nicht mehr nur manuell gepflegt und betreut werden können. Daher haben wir bei unserer Software namens KIKI einen selbst entwickelten und selbst lernenden Optimierungsalgorithmus eingebaut.

An dieser Stelle möchte ich aber gerne nochmals kurz mein Verständnis zu künstlicher Intelligenz formulieren, da derzeit zwar enorm viele Leute darüber reden, jedoch die Wenigsten verstehen, was es per Definition sein sollte. Für mich muss das ein System sein, dem ich nicht stetig jede Wenn-Dann-Regel vordefinieren muss, sondern eine Lösung, die sich ausgehend von einer Basiskonfiguration bis zu einem gewissen Grad selbst anpasst, um das beste ihr mögliche Ergebnis zu erzielen. Unsere Software macht genau dies und da wir ständig daran arbeiten, wird das Tool auch immer besser.

Spielen wir ein Szenario doch einfach mal durch. Ich bin Hersteller bzw. Händler mit einigen Hundert Artikeln. Diese möchte ich gerne über Amazon verkaufen. Zu den Produkten gibt es mal bessere, mal schlechtere Bilder, sowie zusammenkopierte Beschreibungstexte. Was macht Ihr dann genau?

Um vernünftig arbeiten zu können, benötigen wir die entsprechenden Daten in halbwegs strukturierter Form mit der unsere Software klar kommt. Hierzu stellen wir ein aufbereitetes Excel-Sheet als Vorlage zur Verfügung in das der Kunde dann seine Daten – sofern dies aktuell machbar ist – einträgt. Durch diese Mitarbeit des Kunden können wir den Setup-Prozess verkürzen und der Kunde hat den Vorteil, dass wir dadurch auch schneller mit seinen Produkten online gehen bzw. die Optimierung der Produkte früher beginnen können.

Auf unsere Seite ist dann einer der ersten Schritte die Anbindung eines entsprechenden Amazon Seller Accounts mittels API an unsere Software. Dies erfolgt immer manuell und kundenspezifisch, da hier auf diverse Spezifika geachtet werden muss. Im Prinzip wird damit einmalig zu Beginn eine Art Matching zwischen Datenfeldern von Amazon und den dazugehörigen Datenfeldern in unserer Software vorgenommen.

Danach beginnt unsere Software anhand gesammelter Daten Vorschläge für die relevanten Bereiche – z.B. für die Überschrift – zu ermitteln. Diese können dann 1:1 übernommen oder nochmals manuell nachjustiert werden. Dabei werden alle Anpassungen und die damit einhergehenden Auswirkungen mitprotokolliert. Dadurch lernt unsere Software mit jeder Änderung permanent dazu.

Die größte Herausforderung war bestimmt hier für uns, darin einen Ansatz zu finden, mit dem die Software quasi im täglichen Doing und „nebenbei“ laufend mit entsprechenden Informationen gefüttert wird, über die dann Ableitungen zu positiven oder auch negativen Anpassungen und Änderungen getroffen werden können. Für mich bedeutet daher künstliche Intelligenz nicht, dass eine Maschine „aus dem Nichts“ und komplett eigenständig irgendetwas sofort kann, sondern vielmehr anhand intelligenter Vorgehensweisen und Inputs sukzessive dazu lernt und dadurch immer besser wird.

Da Amazon nur sehr begrenzt Daten zur Verfügung stellt, haben wir diverse externe Datenquellen und Signalgeber integriert, über die unsere Software entsprechende Impulse erhält und daraus dann Extrapolationen vornimmt. Hierzu zählen in unserem Fall Daten aus Google Shopping, Diverse Social Media Kanäle sowie unterschiedliche E-Commerce-Datenquellen, zu denen wir Geschäftsbeziehungen unterhalten und deren Daten wir anonymisiert nutzen können. Besonders spannend und äußerst erfolgreich lassen sich hierbei Daten aus Google Trends nutzen. Solche Daten werden in unserer Software auch berücksichtigt.

Ein Beispiel soll unseren Ansatz etwas besser verdeutlichen: Nehmen wir unseren Kunden, Seller A, der ein breites Sortiment an Herrenbekleidung verkauft. Aufgrund der Auswertung seiner Conversion-Daten erfahren wir, dass das Keyword „Fairtrade“ bei T-Shirts besonders gut funktioniert. KIKI „weiß“ dann, dass unser Kunde Seller B T-Shirts für Damen und Seller C T-Shirts für Kinder verkauft. D. h. KIKI wird das entsprechende Keyword selbstständig an den richtigen Stellen in den Produktdaten bei Seller A, B und C unterbringen.

Nun handelt es sich hierbei um ein sehr einfaches Beispiel für ein kluges System. Wenn man sich das jetzt für über 14.000 Amazon-Kategorien vorstellt und dazu dann entsprechende Produkt-Querverweise mit einbezieht werden zwei Dinge sehr schnell klar:

• 1. Kein Mensch kann diese Menge an Daten und Optimierungen durchrechnen, bevor die Daten längst wieder veraltet sind.

• 2. Dadurch, dass KIKI viele ASINs verschiedener Seller optimiert und verwaltet kommen unsere Kunden in den Genuss von etwas, was ich gerne als „Schwarm-Synergie“ bezeichne. Man profitiert von Informationen, die KIKI möglichweise an anderer Stelle gewonnen hat und weil er sie richtig verknüpfen kann steigen die eigenen Rankings.

Wie könnt Ihr denn zu einem gewissen Grad sicherstellen, dass für Produkte eines Herstellers oder Händlers, der bei Euch Kunde werden will, auch ein entsprechender Markt bei Amazon vorhanden ist bzw. die Erfolgsaussichten möglichst groß sind, um unnötigen Aufwand und ggf. auch Frust auf beiden Seiten zu vermeiden?

Zu Beginn eines jeden neuen Projektes und vor unserer eigentlichen Arbeit machen wir ein relativ umfangreiches Account-Audit, wofür wir natürlich auf die Daten in unserer Software zurückgreifen. Wir haben inzwischen enorme Datenmengen aus Amazon sowohl produkt- als auch kategoriespezifisch gesammelt, über die wir bereits im Vorfeld sehr gute Abschätzungen zum Potential des bzw. der entsprechenden Produkte bei Amazon machen können.

Dies ist für uns auch insbesondere deswegen sehr wichtig, da wir – mit Ausnahme einer überschaubaren, einmaligen Setup-Fee – ausschließlich performancebasiert arbeiten. D. h. der Kunde bezahlt uns nur für erfolgreiche Arbeit und hier wollen und müssen wir natürlich auch möglichst vorab mit einer hoher Wahrscheinlichkeit etwaige Erfolgsaussichten beurteilen können. Hier spielt darüberhinaus aber auch unsere Erfahrung und ein Stückweit unser Bauchgefühl eine Rolle.

Sofern bereits ein Amazon Seller Account besteht, schauen wir uns diesen und die Historie dazu natürlich auch sehr genau an um zu verstehen, was hier bislang gemacht wurde und wo bislang ggf. Probleme aufgetreten sind. Hier möchte ich auch nochmals ganz klar herausstellen, dass wir einem Kunden – sofern er bereits einen Top-Auftritt bei Amazon hat und wir der Meinung sind, dass wir hier ggf. nur noch minimal weiterhelfen können – auch mitteilen, dass wir glauben, hier nicht in der vielleicht erhofften Weise bzw. dem erhofften Umfang weiterhelfen zu können.

Abschließend sollte auch noch erwähnt werden – auch wenn dies vielleicht etwas „abgedroschen“ klingen mag – dass es für uns auch enorm wichtig ist, eine vertrauensvolle Basis zwischen uns und dem Kunden zu schaffen und die Chemie hier einfach stimmen muss. Nicht zuletzt auch deswegen, weil wir mit unserer Arbeit immer in Vorleistung gehen und wir dadurch natürlich auch erstmal ins Risiko gehen. Dazu muss das Umfeld einfach auch stimmig sein.

Wie sieht Euer Geschäftsmodell aus, d. h. wie verdient Ihr Geld?

Wie bereits erwähnt, arbeiten wir erfolgsbasiert. D. h. wir berechnen einen niedrigen Prozentbetrag vom generierten Nettoerlös. Dabei hängt die Höhe von der Größe bzw. dem Umfang des Accounts und dem entsprechenden Umfeld (Kategorien) ab und bewegt sich in einer Größenordnung zwischen 1,5 % und 15 % vom retourenbereinigten Nettoerlös nach Amazon-Gebühren.

Ansonsten fällt nur eine einmalige Setup-Fee pro angeschlossenem Marktplatz (Land) an. Hier liegen die Kosten aktuell bei ab EUR 3.000,– je Marktplatz. Wenn mehrere Marktplätze angeschlossen werden sollen, gibt es hier – ebenfalls abhängig vom genauen Umfang und etwaigen Besonderheiten – auch noch etwas Verhandlungsspielraum. Aktuell bieten wir neben Deutschland und UK auch bereits Frankreich und Italien für deutsche Händler an. Mit der Setup-Fee für API-Anbindung wollen wir lediglich kostendeckend arbeiten. Sofern es sich hier nicht um große Mengen von Private-Label-Produkten handelt nehmen wir im Rahmen des Setups auch noch eine erste Optimierung der Produkte vor.

Was sind denn Ranking-Parameter bei Amazon, die es zu beachten gilt?

Es gibt bei Amazon vier essentielle Bestandteile bzw. Komponenten für das Ranking: Das ist der Titel, die Produktbeschreibung, die Bullet-Points und die Keywords. Jeder dieser vier Teile erhält eine gewisse Gewichtung im Amazon Algorithmus, wobei der Titel sicherlich entsprechend großes Gewicht erhält. Hier sollte an der Stelle auch noch mal explizit erwähnt werden, dass bei Amazon ein vierzeiliger „Ramsch-Titel“ à la eBay überhaupt keinen Sinn macht und absolut kontraproduktiv ist. Zudem ist es auch so, dass vermeintlich hässliche Bestandteile der Produktbeschreibung nach unten in die Keywords wandern sollten. In der Konsequenz bedeutet dies, dass im Titel beispielsweise „in verschiedenen Größen verfügbar“ erscheinen sollte und die genauen Ausprägungen dann in den Keywords erwähnt werden.

„Ein vierzeiliger Ramsch-Titel macht bei Amazon überhaupt keinen Sinn"

Als wir uns zu Beginn mit einer größeren Datenmenge von Amazon beschäftigt haben, wurde ein gewisses Schema für den Aufbau des Titels relativ gut erkennbar, worauf wir als eine der ersten Komponenten unserer Software ein Modul zur Optimierung von Seitentiteln implementiert haben

Wir haben dann auch bereits recht früh begonnen, uns mit dem Thema „Predictive Commerce“ zu be-chäftigen. Hier sind wir aktuell auch gerade dabei, unsere Software nochmals massiv zu erweitern. Ein ganz praktisches Beispiel dazu sind Wettervorhersagen: Wenn beispielsweise schönes und warmes Wetter für die kommende Tage vorausgesagt wird, kauft kein Mensch mehr gefütterte Winterjacken. Solche Szenarien können natürlich auch automatisiert berücksichtigt werden.

Kannst Du ein paar Zahlen nennen, die einen ersten Eindruck vermitteln, über welches Umsatz-Potential wir hier sprechen?

Laut Amazon werden Händler erst nach einer „Vorlaufzeit“ von 90 Tagen für die Platzierung in der Buy Box freigeschaltet, sofern die Bewertungen entsprechend gut sind und die bisherige Abwicklung der Bestellungen problemlos verlaufen ist.

Ich würde hier allerdings eher sagen, dass dies willkürlich passiert. Anders ist beispielsweise der eben erwähnte Fall auch nicht zu erklären. Die Produkte unseres Kunden sind durch die Decke gegangen, die Bewertungen sind Top und eigentlich müsste es hier auch nur im Interesse von Amazon sein, einen solchen Händler zu boosten. Wäre für diesen Händler die Buy Box noch aktiviert worden, hätten wir noch massivere Absätze erzielen können, wenngleich dies auf Kundenseite dann auch zu erheblichen logistischen Problemen geführt hätte. So war das Ganze noch halbwegs handelbar, wenngleich die Umsatzerweiterungen bei weitem übertroffen wurden.

Kannst Du ein bisschen was zu Eurer Infrastruktur erzählen? Vermutlich setzt Ihr hier ja eher nicht auf AWS ;-)?

Das ist absolut richtig. Auch wenn wir hier streng nach den Vorgaben von Amazon arbeiten und unsere Arbeit absolut „sauber“ ist, möchte ich unsere Daten natürlich nicht dem Erfinder des Amazon Algorithmus und damit unserem „Gegenspieler“ auf dem Silbertablett servieren. Zu Beginn haben wir unsere Software in der Google Cloud betrieben. Mit zunehmenden Datenmengen wurde dies aus Kosten-/ Nutzensicht irgendwann allerdings uninteressant, da Google hier preislich – insbesondere im Vergleich zu AWS – schon sehr sportlich unterwegs ist. Aus diesem Grund betreiben wir unsere Software auf Basis einer Mongo DB inzwischen auf einem Cluster in einem großen deutschen Rechenzentrum.

Da unsere Software nicht permanent Amazon mit Anfragen befeuert, sondern zyklisches Updates macht, ist das Thema Uptime und Performance für die Backend-Applikation auch nicht so kriegsentscheidend und wir können uns bei der Weiterentwicklung auf die wesentlichen Themen und Features konzentrieren, was uns doch recht stark entgegen kommt. Hier spielt auch mit rein, dass Amazon die API Zugriffe recht stark reglementiert und es darüberhinaus auch keinen Sinn macht bzw. keinen wirklichen Mehrwert bringt, permanent Daten abzufragen.

Abschließende Frage: Wo seht Ihr Euch mittelfristig in den nächsten 1–2 Jahren?

Zunächst liegt unser Fokus darauf, die bestehenden Kundenbeziehungen zu festigen und idealerweise weiter auszubauen. Softwareseitig wäre mein Ziel, die Software so weiter zu entwickeln, dass sie auf absehbare Zeit in der Lage ist, möglichst autark zu arbeiten und die Optimierungen dann weitgehend ohne externen Input komplett eigenständig vorzunehmen. Darüber hinaus wäre es in einem nächsten Schritt dann natürlich schon denkbar, dass wir unsere Software dann später auch direkt am Markt anbieten bzw. auch andere Marktplätze andocken können. Die Vision besteht hier auf unserer Seite darin, eine echte und umfassende Predictive Commerce Lösung anbieten zu können.