Warum ROAS im Jahr 2026 veraltet und irreführend ist

Warum dominiert ROAS immer noch Marketing-Gespräche?

Trotz Fortschritten in KI und Analytik halten viele Marketer immer noch an ROAS (Return on Ad Spend) als ihrer bevorzugten Metrik fest. ROAS misst den Umsatz pro ausgegebenem Euro für Anzeigen und scheint eine einfache Möglichkeit zu sein, den Kampagnenerfolg zu bewerten. Diese Einfachheit ist jedoch sein Verhängnis. ROAS berücksichtigt nicht den langfristigen Kundenwert, den Marken-Impact oder ob Anzeigen wirklich inkrementelle Verkäufe generieren. Wie ein Bericht hervorhebt, kann ROAS irreführend sein, da es oft kurzfristige Taktiken gegenüber nachhaltigem Wachstum belohnt.

Was sind die Einschränkungen von ROAS?

ROAS hat drei entscheidende Mängel. Erstens konzentriert es sich ausschließlich auf den sofortigen Umsatz und ignoriert den Customer Lifetime Value (CLTV). Eine Kampagne mit hohem ROAS könnte Einmalkäufer anziehen, während eine Kampagne mit niedrigerem ROAS loyale, hochwertige Kunden gewinnen könnte. Zweitens misst ROAS nicht die Inkrementalität, also ob Verkäufe auch ohne die Anzeigen stattgefunden hätten. Drittens erfasst es keinen Brand Lift oder die Markenbekanntheit, die für den langfristigen Erfolg entscheidend sind. Wie Reddit-Nutzer diskutieren, kann die Besessenheit von ROAS zu kurzsichtigen Entscheidungen führen, die den Markenwert schädigen.

Um über den ROAS einzelner Kanäle hinauszublicken, musst du wissen, wo der Umsatz tatsächlich entsteht. Unser Paid Media Ad Audit liefert eine deduplizierte kanalübergreifende Sicht, die Kanäle aufdeckt, die in Plattform-Metriken verborgen bleiben, und zeigt im Detail, wo der Conversion Funnel zwischen View, Warenkorb, Checkout und Kauf abbricht.

Wie ermöglicht KI bessere Metriken?

KI hat die Marketing-Analytik revolutioniert, indem sie tiefere, nuanciertere Einblicke bietet. KI-gestützte Tools können Kundenreisen über Kanäle hinweg verfolgen, zukünftiges Verhalten vorhersagen und die Inkrementalität messen. Zum Beispiel kann KI bestimmen, ob ein Verkauf wirklich durch eine Anzeige ausgelöst wurde oder organisch entstanden wäre. Dieses Detailniveau ist mit ROAS allein unmöglich. KI ermöglicht es Marketern auch, sich auf den Customer Lifetime Value (CLTV) zu konzentrieren, der ein genaueres Bild der langfristigen Rentabilität liefert. Wie eine Analyse ergab, ist CLTV ein besserer Indikator für nachhaltiges Wachstum als ROAS.

Warum sollte Inkrementalität im Fokus stehen?

Inkrementalität misst die zusätzlichen Verkäufe oder Conversions, die durch eine bestimmte Kampagne erzielt werden, und beantwortet die Frage: Hätte dieser Verkauf auch ohne die Anzeige stattgefunden? Diese Metrik ist entscheidend, da sie verhindert, dass Marketer Budget für Anzeigen verschwenden, die keine tatsächlichen Ergebnisse liefern. Inkrementalitätstests, die durch KI unterstützt werden, können aufzeigen, ob deine Kampagnen wirklich effektiv sind oder nur organische Verkäufe kannibalisieren. Zum Beispiel hebt ein Forbes-Artikel hervor, dass die Konzentration auf Inkrementalität Marketern hilft, Budgets effektiver zuzuweisen und Überinvestitionen in schlecht performende Kanäle zu vermeiden.

Wie passt Brand Lift in die Gleichung?

Brand Lift misst die Auswirkungen von Marketingmaßnahmen auf Markenbekanntheit, -wahrnehmung und -loyalität. Im Gegensatz zu ROAS, das sich auf den sofortigen Umsatz konzentriert, erfasst Brand Lift den langfristigen Wert deiner Kampagnen. Zum Beispiel könnte eine Kampagne mit niedrigem ROAS dennoch die Markenbekanntheit erheblich steigern, was später zu höheren Verkäufen führt. Tools wie KI-gestützte Sentiment-Analyse und Umfragedaten können den Brand Lift quantifizieren und eine ganzheitlichere Sicht auf den Kampagnenerfolg bieten. Wie Cendyn bemerkt, kann die alleinige Konzentration auf ROAS zu verpassten Gelegenheiten zum Aufbau von Markenwert führen.

Warum ist Customer Lifetime Value (CLTV) entscheidend?

Customer Lifetime Value (CLTV) misst den Gesamtumsatz, den ein Kunde über seine Beziehung zu deiner Marke generiert. CLTV ist ein besserer Indikator für langfristigen Erfolg als ROAS, da es wiederkehrende Käufe, Loyalität und Empfehlungspotenzial berücksichtigt. Indem sich Marketer auf CLTV konzentrieren, können sie Strategien priorisieren, die hochwertige Kunden anziehen und binden, anstatt einmalige Verkäufe zu jagen. KI-Tools können CLTV vorhersagen, indem sie Kundenverhalten, Kaufhistorie und Engagement-Muster analysieren. Diese Verlagerung vom kurzfristigen ROAS zum langfristigen CLTV stimmt mit nachhaltigen Wachstumszielen überein.

Wie misst man Inkrementalität effektiv?

Die Messung der Inkrementalität erfordert einen strukturierten Ansatz. Eine gängige Methode ist das Geo-basierte Testen, bei dem Verkäufe in Regionen, die Anzeigen ausgesetzt sind, mit denen verglichen werden, die es nicht sind. Ein anderer Ansatz sind Holdout-Gruppen, bei denen ein Segment deines Publikums bewusst nicht der Kampagne ausgesetzt wird. KI kann diese Methoden verbessern, indem sie granulare Daten analysiert und Muster identifiziert, die manuelle Methoden möglicherweise übersehen. Zum Beispiel kann KI erkennen, ob der Kauf eines Kunden durch eine Anzeige beeinflusst wurde oder ob er ohnehin gekauft hätte. Dieses Präzisionsniveau stellt sicher, dass du nicht nur rätst, sondern datengesteuerte Entscheidungen triffst.

Ein von uns verwalteter Account verwendet KI, um Budgets für bezahlte Medien basierend auf einer ROAS-basierten Zuweisung mit einem Mindestwert pro Testzweig aufzuteilen. Dies stellt sicher, dass ROAS zwar immer noch eine Rolle spielt, aber durch Inkrementalitätstests und Holdout-Gruppen ausgeglichen wird. Zum Beispiel führen wir parallele Kampagnen durch, die verschiedene GEOs ansprechen, wobei eine Region bewusst keinen Anzeigen ausgesetzt ist. KI analysiert dann die granularen Daten, um echte, durch Anzeigen ausgelöste Verkäufe zu bestimmen, nicht nur kannibalisierte organische Verkäufe. Diese Präzision verhindert verschwendete Ausgaben für Anzeigen, die keine inkrementellen Ergebnisse liefern, und stimmt mit langfristigen CLTV-Zielen überein.

Was sind die Herausforderungen beim Übergang weg von ROAS?

Der Übergang weg von ROAS ist nicht ohne Herausforderungen. Viele Organisationen sind tief in ROAS-gesteuerten Berichten verankert, und eine Fokusverschiebung erfordert die Zustimmung der Stakeholder. Darüber hinaus erfordern Metriken wie Inkrementalität und CLTV anspruchsvollere Tools und Fachkenntnisse, was für kleinere Teams eine Barriere darstellen kann. Die langfristigen Vorteile überwiegen diese Hürden jedoch bei weitem. Indem du Stakeholder über die Einschränkungen von ROAS aufklärst und den Wert alternativer Metriken demonstrierst, kannst du den Weg für einen nachhaltigeren Marketingansatz ebnen.

Welche praktischen Schritte können Marketer unternehmen?

Um über ROAS hinauszugehen, sollten Marketer zunächst ihre wichtigsten Geschäftsziele identifizieren. Konzentrierst du dich auf sofortige Verkäufe, Kundenbindung oder Markenbekanntheit? Nutze als Nächstes KI-gestützte Tools, um Metriken wie Inkrementalität, CLTV und Brand Lift zu verfolgen. Nutze diese Erkenntnisse, um Budgets effektiver zuzuweisen und Kampagnen für langfristige Wirkung zu optimieren. Kläre schließlich Stakeholder über die Einschränkungen von ROAS und die Vorteile dieser nuancierteren Metriken auf. Wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst, führe einen kostenlosen Scan durch, um Lücken in deinem aktuellen Messansatz zu identifizieren.

Wie können Marketer eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung aufbauen?

Der Aufbau einer Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung beginnt mit der Führung. Führungskräfte müssen den Einsatz fortschrittlicher Metriken wie Inkrementalität und CLTV fördern und deren Bedeutung für das Erreichen langfristiger Geschäftsziele betonen. Schulungsprogramme können Teams helfen zu verstehen, wie diese Metriken zu interpretieren und darauf zu reagieren sind. Darüber hinaus fördert eine Denkweise des Experimentierens und der kontinuierlichen Verbesserung Teams dazu, neue Ansätze zu testen und aus den Ergebnissen zu lernen. Indem du diese Prinzipien in die DNA deiner Organisation einbettest, kannst du ein Marketingteam schaffen, das von datengesteuerten Erkenntnissen lebt.

Was sind einige reale Beispiele für das Überschreiten von ROAS?

Betrachte einen Modehändler, der seinen Fokus von ROAS auf CLTV verlagerte. Anfangs priorisierte das Unternehmen Kampagnen, die sofortige Verkäufe generierten und oft Schnäppchenjäger ansprachen. Durch die Analyse von Kundendaten mit KI entdeckten sie, dass diese Käufer selten für wiederkehrende Käufe zurückkehrten. Stattdessen identifizierten sie ein Kundensegment, das weniger anfängliche Käufe tätigte, aber im Laufe der Zeit deutlich mehr ausgab. Durch die Umverteilung ihres Budgets, um diese Gruppe mit hohem CLTV anzusprechen, verzeichnete der Händler innerhalb eines Jahres einen Anstieg des Gesamtumsatzes um 30 %. Dieses Beispiel verdeutlicht die Kraft, über ROAS hinauszugehen und sich auf den langfristigen Kundenwert zu konzentrieren.

Wie können Marketer Inkrementalität und CLTV integrieren?

Die Integration von Inkrementalität und CLTV erfordert einen strategischen Ansatz. Beginne damit, klare Ziele für jede Metrik festzulegen. Für die Inkrementalität konzentriere dich darauf, Kampagnen zu identifizieren, die wirklich zusätzliche Verkäufe generieren. Für CLTV priorisiere Strategien, die die Kundenbindung und -loyalität verbessern. Nutze KI-Tools, um Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die diese Metriken mit Geschäftsergebnissen verknüpfen. Zum Beispiel könnte ein abonnementbasiertes Unternehmen Inkrementalitätstests verwenden, um zu bestimmen, welche Werbekampagnen neue Anmeldungen fördern, während es CLTV-Analysen verwendet, um Faktoren zu identifizieren, die die Abwanderung reduzieren. Durch die Abstimmung dieser Metriken können Marketer eine kohärentere und effektivere Strategie entwickeln.

Welche Rolle spielt Experimentieren beim Überschreiten von ROAS?

Experimentieren ist der Schlüssel, um über ROAS hinauszugehen. Marketer müssen verschiedene Ansätze testen, Ergebnisse messen und basierend auf Erkenntnissen iterieren. Führe zum Beispiel A/B-Tests durch, um Kampagnen zu vergleichen, die auf sofortige Verkäufe abzielen, mit solchen, die darauf ausgelegt sind, Markenbekanntheit aufzubauen. Verwende Holdout-Gruppen, um die Inkrementalität zu messen, und analysiere Kundendaten, um CLTV vorherzusagen. Experimentieren ermöglicht es Marketern, Beweise für die Wirksamkeit alternativer Metriken zu sammeln und einen Fall für die Abkehr von ROAS zu schaffen. Es fördert auch eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, in der Teams ermutigt werden, Innovationen zu entwickeln und aus ihren Ergebnissen zu lernen.

ROAS hatte seine Zeit, aber es ist nicht länger die ultimative Metrik für Performance Marketing. Im Jahr 2026 ermöglicht KI Marketern, sich auf Inkrementalität, Customer Lifetime Value und Brand Lift zu konzentrieren - Metriken, die die Wirkung wirklich messen. Indem Marketer den Fokus auf diese ganzheitlicheren Messgrößen verlagern, können sie nachhaltiges Wachstum erzielen und die Fallstricke des kurzfristigen Denkens vermeiden. Bereit, deine Strategie zu überdenken? Buche einen Anruf, um zu erfahren, wie du über ROAS hinausgehen und tiefere Einblicke gewinnen kannst.