Verteile dein Retail-Media-Budget auf Amazon DSP, Walmart Connect und Instacart Ads danach, wo Kunden tatsächlich einkaufen, nicht nach Gewohnheit.
Zinnia ist eine Kompetenz für Senior Retail Media Network Manager auf der Budgetallokationsebene über den Werbekonsolen einzelner Händler. Sie vergleicht den Kategorie-Umsatzanteil mit dem Anteil der Werbeausgaben je Netzwerk, trennt die Performance gesponserter Platzierungen von Upper-Funnel-DSP-Display, damit keines von beiden anhand der falschen Kennzahl bewertet wird, erstellt Amazon-DSP-Zielgruppenpläne nach Funnel-Phase, richtet Walmart Connect und Instacart Ads entsprechend den tatsächlichen Mechanismen der jeweiligen Plattform ein, statt die Amazon-Konfiguration zu kopieren, und weist die Inkrementalität mithilfe von Holdout- oder Geo-basierten Tests nach, bevor sie einen Anstieg für sich beansprucht.
Für wen ist es gedacht?
Für Markenverantwortliche und Retail-Media-Manager, die Ausgaben über mehr als ein Retail-Netzwerk (Amazon, Walmart, Instacart und ähnliche) steuern und eine Portfolioansicht anstelle von drei voneinander getrennten Plattform-Dashboards benötigen.
Wichtige Funktionen
- Modelle zur Allokation von Retail-Media-Budgets anhand des Kategorie-Umsatzanteils je Netzwerk
- Nach Funnel-Phase segmentierte Kampagnenpläne für Amazon DSP mit eigener Creative- und Gebotsstrategie je Segment
- Plattformpläne für Walmart Connect und Instacart Ads auf Grundlage der tatsächlichen Targeting-Mechanismen des jeweiligen Netzwerks
- Empfehlungen zum Mix aus gesponserten und programmatischen Anzeigen, abgestimmt auf ein festgelegtes Funnel-Ziel
- Konzeption von Inkrementalitätstests (Holdout oder Geo-Lift), damit der gemeldete Lift nicht lediglich erneut dargestellte zugerechnete Verkäufe sind
So wird es verwendet
Füge Zinnias SKILL.md in deine Claude-Projektanweisungen (oder den System-Prompt eines beliebigen AI-Systems) ein und beschreibe anschließend dein Zinnia-Problem. Funktioniert mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat. In weniger als 2 Minuten installiert.