Jeder Marketer sollte sie kennen und sich regelmäßig mit dieser Kennzahl beschäftigen: Der ROAS (Return-On-Ad-Spend). Als einer der wichtigsten Indikatoren für die Leistung einer performance-orientierten Marketing Maßnahme gibt er an, wie das Verhältnis von eingesetztem Budget zu erzieltem Umsatz ist. Wie der ROAS berechnet wird, wie Du ihn am besten einsetzt und welche Fallstricke er mit sich bringt, erfährst Du in diesem Artikel.
So kannst Du den ROAS berechnen
Die Formel zur Berechnung des ROAS ist denkbar einfach:
💡 ROAS = Werbeumsatz / Werbeausgaben
Wie Du siehst, gibt der ROAS immer das Verhältnis von Werbekosten zu dem erzielten Umsatz wieder. Dir sollte also bewusst sein, dass dieser Wert immer nur einen kleinen Teil der Wahrheit darstellen kann und einige wichtige Faktoren nicht berücksichtigt. Mehr dazu später in diesem Artikel.
So solltest Du den ROAS verwenden
Der ROAS kann sowohl global als auch heruntergebrochen auf einzelne Kampagnen oder auf Ad Ebene verwendet werden. Er wird entweder in einer Dezimalzahl oder in Prozent angegeben.
Dafür muss die oben genannte Formel entsprechend ergänzt werden:
ROAS in % = Werbeumsatz / Werbeausgaben * 100
Letztlich ist es völlig egal, wie Du den ROAS berechnest. Je nach Werbeplattform oder Analysetool werden die Werte als Dezimalzahl oder in Prozent ausgegeben. Beide Werte spiegeln am Ende exakt das gleiche Ergebnis wider.
- Variante 1: ROAS 2,7
- Variante 2: ROAS 270 %
Quelle: adespresso.com
Warum ist der ROAS im Marketing so präsent?
Für viele Werbeplattformen ist der ROAS der aussagekräftigste Wert, den sie Werbekunden auf Basis der vorhandenen Daten liefern können.
Viele Agenturen verwenden den ROAS auch in Case Studies, um die Performance ihrer eigenen Arbeit zu untermauern.
Aber wieso ist der ROAS so präsent?
Schauen wir uns als Beispiel den Facebook Werbekosmos an. Mit der Einbindung der Conversion API werden Transaktionsdaten unmittelbar an Facebook übertragen. Facebook bekommt also relevante Daten zu den gekauften Produkten und dem erzielten Umsatz.
Diesen Daten werden dann von Facebook zusammengeführt und lassen so Rückschlüsse darauf zu, über welche Ad der Kunde letztlich zum Kauf bewegt wurde.
Unbedingt zu beachten ist hier, dass der Großteil der Werbeplattformen mit dem Last-Click Attributionsmodell arbeiten.
Für den ROAS bedeutet das, dass immer 100 % des erzielten Umsatzes der letzten Anzeige zugeordnet werden, auf die der Nutzer vor seinem Kauf geklickt hat. Bei Facebook beträgt die Dauer der Attribution standardmäßig 7 Tage.
Was ist ein guter ROAS?
Ziel sollte es immer sein, dass der Wert über 1 bzw. über 100 % liegt. Liegt der Wert unter 1 bzw. 100 % gibst Du mehr Budget aus, als Du über den unmittelbar erzielten Umsatz wieder reinholen kannst.
Wie gut der ROAS ist, hängt von sehr vielen Faktoren ab. Es ist daher beinahe unmöglich eine allgemeingültige Benchmark zu beziffern. Wenn sich eine Benchmark über alle Branchen hinweg zusammen anschaut, kann man sagen, dass man bei einem ROAS von 4 bzw. 400 % profitabel ist.
Grundsätzlich sollte es immer das Ziel sein, den ROAS so weit wie möglich auszureizen, um den Werbebudgeteinsatz entsprechend zu optimieren und damit letztlich auch den Gewinn zu erhöhen.
Bei digitalen Produkten reicht in der Regel ein etwas geringer ROAS aus, da es zum Beispiel keine unmittelbaren Herstellungs- oder Fulfillment Kosten gibt.
Physische Produkte hingegen benötigen im Vergleich dazu meist einen etwas höheren Wert, um ein positives betriebswirtschaftliches Ergebnis zu erzeugen, da die Marge möglicherweise geringer ist.
Warum ein positiver ROAS nicht automatisch auch ein positives betriebswirtschaftliches Ergebnis bedeutet, erfährst Du im nächsten Abschnitt.
Wie aussagekräftig ist der ROAS wirklich?
Da der ROAS ausschließlich den Bruttoumsatz berücksichtigt, reicht ein leicht positiver Wert über 1 bzw. 100 in der Regel nicht aus, um von einem real positiven Ergebnis sprechen zu können.
In einer ganzheitlichen Betrachtung sind vom Bruttoumsatz noch die Mehrwertsteuer und weitere variable Kosten abzuziehen.
Dazu gehören abhängig von der Art des Produktes, der Branche und dem Geschäftsmodell zum Beispiel:
- Herstellungskosten
- Transaktionskosten (Payment Dienstleister, Fremdwährung etc.)
- Fulfillment Kosten (Verpackung, Versand etc.)
- Provisionen/Lizenzgebühren
- Infrastrukturkosten
- Weitere variable und fixe Kosten
Hinzu kommt außerdem, dass der ROAS häufig ohne vollständige Attributionsmodellierung eingesetzt wird. Der Wert eines Kunden, der erstmalig über eine Kampagne kauft und dann im Laufe seines Kundenlebenszyklus weitere Umsätze erzeugt, wird beim ROAS leider nur selten berücksichtigt.
Ein Beispiel zeigt aber deutlich, dass die Betrachtung durchaus relevant ist:
💡 Ein Kunde wird über eine Facebook Kampagne für 10 € akquiriert und erzeugt bei seiner ersten Bestellung einen Umsatz von 30 €.
Die Rechnung lautet ROAS: 30 / 10 = 3; ROAS in %: (30 / 10) * 100 = 300 %
💡In unserem Beispiel kauft der Kunde noch zwei weitere Male für 30 € ein und steigert den Umsatz damit auf 90 €.
Die Rechnung verändert sich wie folgt: ROAS: 90 / 10 = 9 ROAS in %: (90/10) * 100 = 900 %
Wie man sieht, ist der Unterschied beachtlich. Man muss jedoch sagen, dass wir hier von einer idealen Situation ausgehen, in der der Kunde wirklich nur ein einziges Mal akquiriert werden muss.
In der Realität hat er vermutlich im Laufe seines Kundenlebenszyklus weitere Kontaktpunkte mit bezahlten Werbekampagnen. Zusätzlich erzeugt auch der Einsatz von gutem CRM weitere Kosten, die in der ROAS Betrachtung zunächst nicht inkludiert sind.
Der ROAS gibt also keineswegs ein vollständiges Bild über die Effizienz des Werbebudgeteinsatzes wieder, sondern deckt nur einen Teilbereich ab.
Wer eine ganzheitliche Betrachtung über seine Investitionen haben möchte, sollte sich daher unbedingt auch den Return-On-Investment (ROI) anschauen. Der ROAS wird daher auch als Teilwert des ROI betrachtet.
Quelle: blog.hubspot.com
Einfluss von iOS 14 und Cookie Richtlinien auf den ROAS
Durch die fortlaufende Verschärfung der Datenschutzrichtlinien innerhalb der EU ist es beinahe unmöglich geworden ein lückenloses Bild über die Performance von Werbekampagnen zu bekommen.
Insbesondere bei kleineren Accounts kann das bedeuten, dass das Gesamtbild über die Performance von Kampagnen deutlich verzerrt ist. Für die Betrachtung des ROAS hat das oft einen entscheidenden Einfluss.
Bewegen wir uns beispielsweise in einem hochpreisigen Segment mit relativ wenig Transaktion, dafür aber mit einem hohen Warenkorbwert, kann das dafür sorgen, dass gewissen Kampagnen aufgrund fehlender Daten keine Transaktionen zugeordnet werden.
Die Kampagne weist dann einen negativen ROAS vor, hat in der Realität aber einen deutlich positiven Wert generiert. Auf Basis der Daten müsste diese Kampagne also abgeschaltet bzw. optimiert werden. Diese Entscheidung hätte dann einen unmittelbar negativen Einfluss auf den betriebswirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens.
Es empfiehlt sich daher immer einen genauen Blick auf die Datenbasis und vor allem auf die Qualität der vorhandenen Daten zu werfen. Die Datenbasis innerhalb der Ad-Tools der großen Plattformen sollte aufgrund der unzureichenden Qualität niemals alleiniges Entscheidungskriterium sein.
Je mehr Daten zum Beispiel durch angepasst Trackingkonzepte miteinander verknüpft und angereichert werden können, desto besser wird am Ende die Grundlage, nach der die Entscheidungen getroffen werden.
Insbesondere beim ROAS haben Entscheidungen eben oft einen sehr direkten Einfluss auf den Erfolg und sollten daher nur dann getroffen werden, wenn eine solide Datenbasis vorhanden ist.
Attributionsmodelle und ROAS
Wie zu Beginn dieses Artikels bereits thematisch angerissen, spielen auch die verschiedenen Attributionsmodelle eine große Rolle.
Häufig findet die Betrachtung auf Basis des Last-Click Modells statt. Im Kontext der Bewertung einer Werbeanzeige, kann dieses Modell durchaus sinnvoll sein, birgt allerdings auch Gefahren.
Uns sollte bewusst sein, dass ein “One-Shot” im Marketing eher die Ausnahme als die Regel ist. Bei der Last-Click Betrachtung im Kontext ROAS würden wir immer davon ausgehen, dass ein Kunde nur auf Basis dieser einen Anzeige zum Kauf bewegt wurde und schreiben dieser Anzeige daher 100 % des Umsatzes zu.
In der Realität haben aber häufig verschiedene Anzeigen und auch verschiedene Kanäle einen Einfluss auf die Kaufentscheidung. Diese Werden jedoch im Last-Click Modell nicht berücksichtigt und verfälschen das Bild.
So kann es beispielsweise sein, dass eine Kampagne im mittleren Teil des Funnels einen sehr entscheidenden Einfluss auf die endgültige Kaufentscheidung hat.
Da jedoch nur sehr wenige oder gar keine Kunden nach dem Klick auf diese Anzeige kaufen, würde die Anzeige bei einer ausschließlichen Betrachtung des ROAS deaktiviert oder auf Basis falscher Annahmen optimiert werden.
Dies gilt es unbedingt zu vermeiden. Es ist dementsprechend wichtig, derartige Änderungen genau zu beobachten, um festzustellen, ob es Folgeeffekte in der gesamten Performance der Anzeigen gibt.
An dieser Stelle wird also deutlich, wie wichtig es ist, dass die Betrachtung des ROAS nicht ausschließlich auf Basis der Daten aus den großen Werbeplattformen stattfinden sollte. So lassen sich beispielsweise über Google Analytics und ein entsprechend konsistentes Setup ganzheitlichere Daten sammeln und damit viel bessere Entscheidungen treffen.
Das Thema Attributionsmodelle ist komplex und bringt einige Herausforderungen mit sich, sollte aber in der Betrachtung der Daten zumindest bewusst im Hinterkopf sein und die Fehleranfälligkeit der eigenen Bewertungen nahelegen.
Quelle: trackmaven.com
Kurzfristige Effekte, die den ROAS beeinflussen
Viele Marketer sehen teils große Schwankungen in der Performance ihrer Anzeigen. Der ROAS sollte daher in keinem Fall immer nur zur kurzfristigen Bewertung der Ad Performance herangezogen werden, da er verschiedenen Einflussfaktoren unterliegt kann.
Ein gutes Beispiel dafür ist der Black Friday. Nicht selten sieht man hier zweifache oder dreifache Steigerungen beim ROAS.
Das hat in der Regel wenig mit einem plötzlichen Anstieg in der Performance der Ads zu tun, sondern liegt daran, dass die Kaufbereitschaft insgesamt höher ist und durch die Rabatte zusätzlich positiv beeinflusst wird.
Diese Nebenfaktoren haben dann einen erheblichen Einfluss und würden bei einer kurzfristigen Betrachtung zu falschen Entscheidungen führen.
Es ist also wichtig, die Betrachtung des ROAS auch in längeren Zeiträumen auszuwerten und die Entwicklung mithilfe historischer Daten regelmäßig zu überprüfen. So lassen sich beispielsweise aus Saisonalitäten identifizieren und langfristige Effekte feststellen.
Der ROAS als Rattenschwanz
In den oberen Abschnitten haben wir bereits einige Fallstricke kennengelernt, die im Zusammenhang mit dem ROAS entstehen können. Eine lückenhafte Datenbasis kann so für falsche Werte sorgen, die sich unmittelbar auf die gesamte Entwicklung der Kampagnen auswirkt.
Verwendet man beispielsweise automatisierte Gebotsstrategien auf Basis des ROAS können fehlerhafte oder unzureichende Daten oft zu schlechten Ergebnissen führen. Somit werden nicht nur die eigenen, menschlichen Entscheidungen, sondern auch die Algorithmen der Werbeplattformen negativ beeinflusst.
Das kann in der Gesamtbetrachtung einen erheblichen Einfluss haben und verdeutlicht auch an dieser Stelle die Wichtigkeit einer soliden Datengrundlage.
Wie kann man den ROAS optimieren?
Der ROAS kann durch verschiedene Faktoren positiv beeinflusst werden. Wenn wir in einem klassischen Funnel denken, können wir zum Beispiel dafür sorgen, dass über die Akquisitionskanäle mehr profitable Kunden in den Shop oder auf die Website kommen.
Hier können zum Beispiel verschiedene Creatives oder Ad Copies getestet werden, um das Interesse an einem Produkt zu erhöhen.
Aber auch im unteren Teil des Funnels liegen große Potenziale zur Optimierung. Wenn beispielsweise die Creatives schon sehr gut funktionieren und viele hochwertige Interessenten in den Shop bringen, dafür aber die Nutzererfahrung im Shop selbst nur durchschnittlich ist, lassen Unternehmen eine Menge Potenzial liegen.
So kann zum Beispiel durch Conversion-Rate-Optimierung (CRO) auf Basis von verkaufspsychologischen Hypothesen eine enorme Steigerung des ROAS erzielt werden. Eine Optimierung des ROAS rein aus dem Werbekonto heraus ist also beinahe unmöglich.
Hinweis: Das Webinar wurde ersatzweise von LEAP/-Speakerin Milena Sandri gehalten. Wer heutzutage eine wirklich wertsteigernde Conversion-Optimierung betreiben will, braucht psychologisches Wisse...
In der gesamten Customer Journey gibt es inzwischen zu viele Faktoren, die einen unmittelbaren Einfluss auf die Profitabilität von Kampagnen haben.
Darum empfiehlt es sich eben auch nicht immer nur einen Blick auf die Akquisitionskanäle zu werfen, sondern zudem zu schauen, an welchen Stellen innerhalb eines Shops oder einer Website verkaufsfördernde Maßnahmen gezielt umgesetzt werden können.
All diese Optimierungen haben am Ende einen unmittelbaren Einfluss auf die Profitabilität und die Effizienz des eingesetzten Marketingbudgets.
Fazit
Der ROAS ist und bleibt eine wichtige Kennzahl im Marketing.
Wenn man ihn auf Basis einer guten Datenbasis richtig einsetzt und sich über mögliche Fallstricke bei der Bewertung bewusst ist, liefert er eine sehr gute Entscheidungs- und Optimierungsgrundlage.
Gleichzeitig empfiehlt es sich, ihn aber nicht als heiligen Gral anzusehen. Auch ein ROAS von 10 bzw. 1000 % kann am Ende bedeuten, dass das jeweilige Unternehmen unter dem Strich Verluste macht.
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ROAS ist im Allgemeinen eine problematische Metrik. Der Umsatz ist der einzige Wert, den Shops an Werbesysteme senden, daher verwenden sie nur diesen Wert, um die Ergebnisse zu optimieren. Keine zusätzlichen Kosten, Kaufpreis, Porto, gar nichts wird berücksichtigt. Leider umsatz ≠ Profit: Höhere Umsätze bedeuten keine höheren Gewinne und repräsentieren keinen wirklichen Wert für das Unternehmen dar. Das System kann auf hochpreisige Produkte bieten, sieht aber die niedrige Marge nicht. Die profitabelsten Produkte haben möglicherweise ein unangemessen niedriges Gebot. An anderen Stellen kann das System zu viel bieten, die Werbekosten überschreiten die Marge und die Bestellung erzeugt einen Verlust. Die… Weiterlesen »