Viele Amazon-Advertiser haben ihre Workflows im Griff – zumindest, solange das Setup klein und überschaubar bleibt. Doch spätestens, wenn mehrere Personen, Teams oder Dienstleister an der Optimierung beteiligt sind, stellen sich zentrale Fragen:
- Wer entscheidet, ob ein Keyword pausiert wird?
- Wer legt die ACoS-Grenzen fest?
- Wer dokumentiert, warum ein Gebot gesenkt wurde?
- Und vor allem: Wer ist wofür verantwortlich?
Genau hier setzt ein Prinzip an, das in klassischen Projektumfeldern längst etabliert ist – und auch in der Amazon-Werbewelt Gold wert sein kann: das Rollenmodell nach RACI. In Kombination mit regelbasierter PPC-Steuerung wie bei PPC-Butler lassen sich Verantwortlichkeiten nicht nur klar definieren, sondern auch effizient umsetzen – ohne Missverständnisse und Kontrollverluste.
Was ist RACI und warum ist es relevant für Amazon PPC?
RACI steht für:
- Responsible (Teammitglied – durchführend) Die Person oder das Teammitglied, das die Aufgabe aktiv ausführt. Es kann mehrere „R“ geben.
- Accountable (Projektleiter – Verantwortungsträger) Die Person, die die letztendliche Verantwortung für die korrekte und termingerechte Erledigung der Aufgabe trägt. Sie zeichnet final ab. Es sollte nur einen „A“ geben.
- Consulted (Fachabteilung – beratend) Personen, die aufgrund ihrer Expertise input geben müssen (zweiseitige Kommunikation). Dies sind oft Spezialisten aus anderen Abteilungen.
- Informed (Management/Kunde – informiert) Personen, die über das Ergebnis oder den Fortschritt der Aufgabe informiert werden müssen (einseitige Kommunikation).
Das Modell hilft dabei, Rollen und Zuständigkeiten für bestimmte Aufgaben in einem Projekt eindeutig zu benennen. Ein RACI-Modell ist hier aus mehreren Gründen entscheidend:
- Vermeidung von Fehlkommunikation und Doppelarbeit: Klärt, wer welche Kampagne, welches Keyword oder welche Strategie anfasst.
- Beschleunigung von Prozessen: Jeder weiß, wer für eine Genehmigung (z.B. Budgetverschiebung) zuständig ist und wer zu konsultieren ist.
- Skalierbarkeit: Wenn mehrere PPC-Manager, verschiedene Abteilungen (z.B. E-Commerce, Category Management) oder externe Kunden involviert sind, schafft RACI Transparenz.
- Risikomanagement: Der „Accountable“ stellt sicher, dass keine kritischen Aktionen (wie das Pausieren einer gesamten Kampagne) ohne Freigabe passieren.
Übertragen auf Amazon PPC bedeutet das zum Beispiel:
| Aufgabe | R (Teammitglied) | A (Projektleiter) | C (Fachabteilung) | I (Management/Kunde) |
| Keyword pausieren bei schlechter CR | Junior PPC Manager | Senior PPC Manager | Account Manager | Kunde/Management |
| Regel „ROAS < 3 → Gebot senken“ definieren | Junior PPC Manager | Senior PPC Manager | Account Manager | Kunde/Management |
| Kampagnenreporting erstellen | Junior PPC Manager | Senior PPC Manager | Account Manager | Kunde/Management |
Diese Klarheit ist entscheidend – besonders wenn komplexe Strategien oder viele Beteiligte ins Spiel kommen.
Warum Rollenklarheit gerade in der Automatisierung entscheidend ist
Mit einem Tool wie PPC-Butler lassen sich Amazon-Kampagnen sehr granular und flexibel steuern: stündlich, täglich oder bei bestimmten Ereignissen. Doch je höher der Automatisierungsgrad, desto wichtiger wird die Frage:
Wer hat welche Regel freigegeben – und warum?
In ML-basierten Tools („Blackbox-Algorithmen“) sind Entscheidungen oft nicht nachvollziehbar. Wenn der ACoS plötzlich steigt oder Keywords deaktiviert werden, bleibt die Frage offen: Wer war verantwortlich?
Mit PPC-Butler ist jede Regel dokumentiert, jede Änderung nachvollziehbar. Ideale Voraussetzungen also, um RACI-konforme Prozesse zu etablieren:
- „Responsible“: Der operative Nutzer, der die Regel im Tool umsetzt.
- „Accountable“: Die Person, die fachlich hinter der Entscheidung steht (Projektleiter).
- „Consulted“: Experten, die ihre Meinung einbringen (Fachabteilung).
- „Informed“: Alle, die regelmäßig über die Änderungen und Resultate informiert werden sollen (z. B. Kunde, Management).
Beispiel aus der Praxis: ROAS-Optimierung mit klaren Rollen
Ein Seller möchte erreichen, dass sein durchschnittlicher ROAS bei mindestens 5 liegt. Das Setup ist komplex, da verschiedene Produktgruppen und Margen berücksichtigt werden müssen.
Ohne klare Rollenverteilung:
- Der Mitarbeiter senkt willkürlich Gebote, weil der ROAS < 3 liegt.
- Der Kunde wundert sich über den Sichtbarkeitsverlust.
- Der Account-Manager weiß nicht, wer es gemacht hat – oder warum.
Mit RACI und PPC-Butler:
- Der Mitarbeiter (R) setzt die Regel um: „Wenn ROAS < 3 ODER Klicks > 20 ohne Conversion → Gebot um 10 % senken“.
- Der Account-Manager (A) hat diese Regel mit dem Kunden abgestimmt und freigegeben.
- Die Fachabteilung (C) wurde konsultiert, weil Produktmargen bekannt sein müssen.
- Der Kunde (I) erhält das Reporting inkl. Begründung jeder Regelanwendung.
Das Ergebnis: Vertrauen, Transparenz, Effizienz.
So unterstützt PPC-Butler RACI-konforme Abläufe
- Dokumentierte Regelbasis
Jede Regel ist im Tool sichtbar, änderbar und rückverfolgbar – wer was wann geändert hat, lässt sich exakt nachverfolgen. Das erleichtert Abstimmungen zwischen „Accountable“ und „Responsible“. - Simulationsmodus
Bevor eine Regel live geht, lässt sie sich im Simulationsmodus testen. So kann der „Accountable“ die Auswirkungen prüfen, bevor der „Responsible“ die Freigabe erhält. - Regel- und Reporting-Logik
Regeln lassen sich mit Reporting verknüpfen: z. B. „Wenn ACoS > 40 % bei Keyword X → Regel aktivieren und Report an Account-Manager senden“. Damit wird die Rolle „Informed“ direkt technisch abgebildet.
Fazit: Struktur bringt Skalierbarkeit
Amazon PPC ist kein Ein-Personen-Spiel. Wer wachsen will – sei es als Seller, Agentur oder Vendor – braucht klare Prozesse. Das RACI-Prinzip bringt Ordnung ins System, besonders in Kombination mit einem regelbasierten Tool wie PPC-Butler.
Denn echte Skalierbarkeit entsteht nicht durch mehr Klicks, sondern durch klare Entscheidungen, transparente Regeln und nachvollziehbare Prozesse.
Wenn jede Rolle weiß, was sie zu tun hat, wird Automatisierung nicht zum Risiko – sondern zum Erfolgsfaktor.