ecommerce-Trends Marketing-Trends 2025: Eine große Chance für die Händler

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Differenzierung, Personalisierung, Retail-Media – Dr. Jannika Bock, Managing Director Retail bei Google Deutschland, über die zentralen Marketing-Trends 2025 im ecommerce.

Auf welche Trends im ecommerce sollten Online-Händlerinnen und -Händler 2025 gut vorbereitet sein?

Dr. Jannika Bock: Für den ecommerce und speziell im Bereich Omnichannel haben wir kürzlich mit Kantar eine Studie veröffentlicht, wie man sich als Modehändler erfolgreich differenzieren kann. Zahlreiche Insolvenzen im Bereich Mode und die neue Konkurrenz aus Asien zeigen deutlich, dass die Betonung der Einzigartigkeit ein entscheidender Faktor für den geschäft­lichen Erfolg ist. Differenzierung kann aus Sicht der Konsumenten z.B. dadurch entstehen, wie stark Modehändler darin sind, Trends frühzeitig zu erkennen oder auf relevante persönliche Vorlieben einzugehen. Die Erwartungshaltung der Kunden im Hinblick auf ein personalisiertes Einkaufserlebnis ist deutlich gestiegen. Das ist auch der wichtigste Bereich, in dem deutsche Modehändler noch zulegen können. Laut der Studie ist Fulfillment, also verlässliche Lieferung und Produktverfügbarkeit, wichtig. Darin sind deutsche Händler zwar bereits sehr gut, aber der Punkt ist für Kunden im Hinblick auf Differenzierung am wenigsten relevant.

Die Unternehmen können also gut liefern, kennen aber ihre Kunden und deren Vorlieben nicht wirklich?

Bock: Das ist eine Hypothese, die man durchaus daraus ableiten könnte.

Konsumententrends sind Grundlage für Marketing-Trends 2025

Was bedeuten diese Konsumententrends für den Online-Handel genau?

Bock: Die Menschen recherchieren mehr zu einem Produktwunsch und haben klare Vorstellungen. Damit einher geht die Erwartung an ein exzellentes und individualisiertes Einkaufserlebnis. Die Verbraucher erwarten, dass die Händler ihnen Angebote unterbreiten, die für sie persönlich relevant sind. Das belegen auch aktuelle Datenpunkte aus der Google Suche: Wir sehen, dass derzeit 15 Prozent der täglichen Suchanfragen brandneu sind. Und: Suchanfragen mit fünf und mehr Wörtern wachsen anderthalb Mal so schnell wie kürzere Anfragen. Daraus lässt sich ablesen, dass die Menschen immer individueller suchen. Zum Beispiel ein Abendkleid für eine Hochzeit auf Mallorca im August. Solche Suchanfragen sind eine große Chance für Händler. Denn die Menschen geben viel von sich preis. Dadurch kann der Händler mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ein passendes Kleid in Form einer Werbeanzeige anbieten, aber auch noch einige zusätzliche Angebote machen, was die Person auf Mallorca im August sonst noch anziehen könnte.

Wie unterstützt Google diesen Trend?

Bock: Wir bieten KI-gestützte Lösungen wie „Broad Match“ an. Diese Lösung stellt bei Suchanfragen sicher, dass die Anzeigen des Händlers bei relevanten Suchanfragen erscheinen, auch wenn die Suchanfrage leicht anders gestellt wurde. Bleiben wir beim Keyword „Abendkleid“. Es kann ja sein, dass jemand eigentlich nach einem Kleid sucht, das als Hochzeitsgast getragen werden soll, obwohl diese Person nur „Abendkleid“ in die Google Suche eingibt. Mit Broad Match wird das Kleid für diesen spezifischen Anlass ebenfalls ausgeliefert, erscheint also bei dieser Suchanfrage als Anzeige. Es ist natürlich völlig unmöglich, alle möglichen Anfragen abzudecken, da vieles neu ist. Genau da hilft dann Broad Match. Das ist eine KI-gestützte Targeting-Variante in Google Ads, die es ermöglicht, mehr Konsumenten effizienter zu erreichen. Werbetreibende ersparen sich nicht nur das Pflegen von Millionen von Varianten zu einem Suchbegriff. Ein großer Vorteil von Broad Match im Zusammenspiel mit KI-gestütztem Gebotsmanagement ist auch, dass Google AI dadurch Zugang zu einer größeren Menge an Daten erhält. Diese ermöglichen es ihr, schneller und genauer zu lernen, welche Wortkombinationen, Tageszeiten oder demografischen Merkmale tatsächlich zu Conversions führen.

Können Sie weitere Beispiele aus dem Werbebereich nennen?

Bock: „Performance Max“ ist ein KI-gestütztes Kampagnenformat, das Händlern ermöglicht, durch die Vorgabe eines ROAS (Return on Advertising Spend) und die Bereitstellung von Werbemitteln wie Text und Bilder ihre Online-Werbung zu optimieren. Die KI übernimmt das automatisierte Ausspielen der Anzeigen auf allen Google-Plattformen, inklusive YouTube und Google Display-Netzwerk, und entscheidet, wo das Werbebudget am effektivsten eingesetzt wird. Das entlastet insbe­sondere klein- und mittelständische Unternehmen. Über all unsere Kunden hinweg sehen wir, dass Werbetreibende im Durchschnitt mit Performance Max über 18 Prozent mehr Conver­sions bei gleichbleibenden Kosten pro Aktion erzielen. Durch die Skalierbarkeit und die präzise Budgetkontrolle können Händler ihre Ausgaben besser steuern und sich stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren.

Daten sind relevant für die Customer Journey

Welche Rolle spielen hierbei gute Daten, die ja für eine effektive-KI-Nutzung unerlässlich sind?

Bock: Die allgemeine Herausforderung bei der Erstellung einer gut nutzbaren Datengrundlage ist es, die Kontaktpunkte unterschiedlicher Kanäle zusammenzubringen. Hierfür können wir mit Google Cloud-Technologie eine „Customer Data Platform“ aufbauen. Darin sind alle intern verfügbaren First-Party-Daten sowie solche von ausgewählten Partnerinnen und Partnern zusammengeführt. Dazu zählen unter anderem die Website mit dem E-Commerce-Shop, die eigenen Apps, der Newsletter. Der Händler erhält dadurch ein besseres Verständnis über die eigenen Kunden und kann ein sehr viel relevanteres und personalisiertes Einkaufserlebnis bereitstellen. Die Datenerkenntnisse können für Marketingkampagnen ebenso genutzt werden wie für Loyalty-Programme und die Gestaltung der Webseite. Damit kann auch das Retail-Media-Geschäft ausgebaut werden, da hier schon Datenpunkte zur Verfügung stehen, über die man als Händler mit einem Markenhersteller sprechen kann. So etwas haben wir gerade erst mit der Supermarktkette REWE und dem Google Cloud Partner Deloitte Digital umgesetzt, wozu wir auf Think with Google auch eine Case Study veröffentlicht haben.

Kein Wunder, Retail Media ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Werbebranche. Welche Marketing-Trends 2025 werden im Retail Media für Online-Händler wichtig? Und welche Rolle wird KI dabei künftig spielen?

Bock: Dazu haben wir erst im August zusammen mit dem EHI eine Studie veröffentlicht. Darin zeichnen sich vier Trends ab. Erstens: Retail Media wird zunehmend fester Bestandteil im Marketing-Mix. Prognosen zufolge wird der europäische Retail-Media-Markt bis 2026 voraussichtlich Umsätze in Höhe von 25 Milliarden Euro erreichen – ein deutlicher Anstieg gegenüber den zehn Milliarden Euro im Jahr 2022. Der zweite Trend ist die Erweiterung des Onsite-Inventars durch Offsite-Inventar. Zum hauseigenen Inventar eines Händlers zählen neben dem Online-Shop beispielsweise App, E-Mail-Newsletter oder digitale Screens in den Filialen. Das Inventar für Werbeplatzierungen ist entsprechend begrenzt. Mit Hilfe von First-Party-Daten kann das um Offsite-Inventar erweitert werden. Zum Beispiel kann ein Händler auf den eigenen Seiten Platz zur Verfügung stellen für Produkte von einem Markenhersteller, aber auch außerhalb, im Google Netzwerk. 

Warum ist das sinnvoll?

Bock: Nun, Händler haben die Kundennähe und damit sehr gute Einblicke in das Kundenverhalten sowie den Abverkauf und können damit Herstellern Zugang zu ausgewählten Zielgruppen geben.

Marketing-Trends 2025: Alle Teile des Funnels im Blick 

Und die weiteren Trends bei Retail Media?

Bock: Retail Media ist mehr als nur ein Instrument zur Verkaufsförderung im unteren Teil des Sales-Funnels. Es bietet auch Potenzial für den Markenaufbau und die Steigerung der Markenbekanntheit – klassischerweise Dinge, die im oberen Funnel stattfinden. Hiervon müssen Markenartikler allerdings noch überzeugt werden. Da Markenhersteller selten ein Direct-to-Consumer-Geschäft haben und die Retail-Media-Expertise beim Händler vermuten, buchen sie bisher primär im unteren Teil des Funnels ein. Damit Markenartikler aber tatsächlich in Upper-Funnel-Maßnahmen investieren, brauchen sie Kennzahlen zur Werbewirksamkeit.

Mit welchen KPIs lässt sich der Kampagnenerfolg im Upper Funnel denn belegen?

Bock: Hier offenbart die Retail-Media-Studie deutliche Unterschiede in den Erwartungen von Händlern und Marken. Retailer und Marken messen beide die Kampagnen-Performance anhand von Kennzahlen wie Impressions und ROAS. Der Unterschied: Für Händler sind auch KPIs wie Conversions, Klicks und CTRs wichtig. Für Marken zählen eher Umsatz, Markenwachstum und Markenbekanntheit sowie CPMs. Händler können ihr KPI-Portfolio daher ausweiten und Werbepartnern die Daten liefern, die sie benötigen. Nur so lässt sich das Vertrauen in Retail Media weiter fördern – und nur so lassen sich Marken zu einer breiteren Nutzung für übergeordnete Marketingziele bewegen.

Die Erfolgsformel für Retail Media

Und der vierte Trend?

Bock: Die Zukunft von Retail Media liegt in der intelligenten Verknüpfung von Daten und Technologie. Die Erfolgsformel für Retail Media lautet demnach: Daten über die Zielgruppe plus Technologie, etwa für eine leichte und schnelle Buchung, plus Reichweite für die Relevanz der Investition. Hochwertige First-Party-Daten, die Händler durch ihre intensive Kundeninteraktion datenschutzfreundlich gewinnen, sind dabei ein unschätzbarer Wettbewerbsvorteil. Diese Daten ermöglichen nicht nur eine präzise und individuelle Kundenansprache, sondern liefern auch tiefergehende Einblicke in Kaufverhalten und Präferenzen, die für Marken von höchstem Wert sind. Das ist vielleicht nicht völlig neu, aber wichtig, sich ins Gedächtnis zu rufen. Denn vielen Händlern ist das noch nicht so richtig klar: Entweder sie überschätzen ihre Reichweite, oder sie haben die Daten noch nicht so aufbereitet, um für den Markenhersteller ein interessantes Angebot machen zu können. Es bedarf noch einiger Arbeit, um dort hinzukommen. 

Kurzum: Retail Media ist nicht nur ein kurzfristiger Trend. Der Gamechanger im Marketingmix eröffnet sowohl Händlern als auch Marken neue Wachstumsmöglichkeiten. Und wir unterstützen den Einzelhandel dabei – unter anderem indem Google AI den First-Party-Datenschatz der Händler um weitere wertvolle Insights anreichert.