ROAS verstehen und richtig einsetzen
Der Return on Ad Spend ist die Leitwährung im Performance Marketing – aber nur wenn Sie ihn richtig interpretieren.
Der Return on Ad Spend (ROAS) misst die Effizienz Ihrer Werbeausgaben. Anders als der ROI bezieht er sich ausschließlich auf Werbebudget und den daraus resultierenden Umsatz. Das macht ihn zur zentralen Steuerungsgröße für Google Ads, Meta Ads und andere Performance-Kanäle.
ROAS vs. ROI: Der entscheidende Unterschied
Während der ROI (Return on Investment) alle Kosten und den Gewinn betrachtet, fokussiert sich der ROAS auf das Verhältnis von Werbeumsatz zu Werbekosten. Ein ROAS von 5 bedeutet: 5€ Umsatz pro 1€ Werbeausgabe. Ob das profitabel ist, hängt von Ihrer Marge ab.
Berechnen Sie Ihren Break-Even-ROAS: Bei 25% Marge brauchen Sie mindestens einen ROAS von 4, um kostendeckend zu sein (100 / 25 = 4).
So berechnen Sie den optimalen Ziel-ROAS
Der optimale ROAS hängt von Ihrem Geschäftsmodell ab:
- 1 Deckungsbeitrag ermitteln: Welche Marge haben Sie nach Abzug aller variablen Kosten?
- 2 Break-Even berechnen: 100 geteilt durch Ihre Marge in Prozent ergibt den Mindest-ROAS.
- 3 Gewinnmarge addieren: Für Profitabilität müssen Sie über den Break-Even hinaus.
- 4 CLV berücksichtigen: Bei hohem Customer Lifetime Value können Sie einen niedrigeren ROAS akzeptieren.
ROAS nach Kanal unterscheiden
Nicht jeder Kanal hat den gleichen Ziel-ROAS. Brand-Kampagnen erreichen oft einen ROAS von 10+, weil Nutzer Sie bereits kennen. Prospecting-Kampagnen für Neukunden haben naturgemäß einen niedrigeren ROAS – sind aber essenziell für Wachstum.
Vergleichen Sie niemals den ROAS von Remarketing-Kampagnen mit dem von Neukundenakquise. Das verzerrt die Bewertung und führt zu falschen Budgetentscheidungen.
Attribution: Das große Fragezeichen
In einer Multi-Channel-Welt ist die Attribution eine Herausforderung. Welcher Kanal erhält den 'Credit' für den Kauf? Last-Click-Attribution überschätzt Kanäle am Ende der Customer Journey, während frühe Touchpoints unterschätzt werden. Nutzen Sie datengetriebene Attributionsmodelle, um ein realistischeres Bild zu bekommen.