Beobachtetes Signal · 9. Apr. 2026 · Advisory · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
BFJ Digital fordert für 2026 Umstellung von ROAS auf POAS
Die Performance-Marketing- und Datenanalyseagentur BFJ Digital hat den australischen Einzelhandel vor einer reinen Fokussierung auf den Return on Ad Spend gewarnt, da dies zu einem „ertraglosen Wachstum“ führe. Bis 2026 wird der Übergang zum Profit on Ad Spend empfohlen. Dies erfordert die Integration von Backend-Finanzdaten wie Herstellungskosten, Retourenquoten und Logistikaufwand in Frontend-Marketingplattformen, damit Werbealgorithmen auf den tatsächlichen Gewinn statt auf den Bruttoumsatz optimieren. Zu den genannten Vorteilen zählen ein automatisierter Margenschutz, eine präzisere Deckungsbeitragsrechnung sowie die Einspeisung von Profildaten in Plattformen wie Google und Meta zur Verbesserung der KI-gesteuerten Aussteuerung. Dieser Wandel gilt in einem kostenintensiven Marktumfeld als essenziell für die finanzielle Nachhaltigkeit.
Da Kennzahlen und Metriken die Optimierungsalgorithmen steuern, verändert die Abkehr von ROAS hin zu POAS die Messpraktiken, die Dateninputs für Plattformen wie Google and Meta sowie die Rentabilität im Handel, auch wenn es sich hierbei um eine Agentur-Empfehlung und keine Vorgabe eines Major-Plattformbetreibers handelt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- BFJ Digital veröffentlichte einen Warnhinweis an den australischen Einzelhandel zur einseitigen Abhängigkeit vom ROAS.
- Die Agentur empfiehlt für 2026 den Übergang von ROAS zu POAS (Profit on Ad Spend).
- POAS verlangt die Verknüpfung von Backend-Finanzdaten wie COGS, Retouren und Logistik mit Frontend-Marketingplattformen.
- Vorteile umfassen automatisierten Margenschutz, transparente Deckungsbeiträge und optimiertes KI-Training für Google und Meta.
- Hardeep Gill, Performance Media Specialist bei BFJ Digital, erläuterte die Differenzen zwischen beiden Messmethoden.
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Performance-Marketing benötigt mehr als nur den ROAS
Der MarTech-Experte argumentiert, dass der Return on Ad Spend (ROAS) zwar für kurzfristige Effizienz nützlich ist, jedoch als alleiniger Maßstab für den Marketingerfolg nicht ausreicht. Marketer sollten von kampagnenbezogenem ROAS zu geschäftsorientierten Kennzahlen wie Customer Acquisition Cost (CAC), Customer Lifetime Value (LTV), Inkrementalität, Retention und Loyalty wechseln sowie ganzheitliche Messansätze wie Media Mix Modeling (MMM) und Multi-Touch Attribution (MTA) etablieren. Der Beitrag empfiehlt zudem Investitionen in First-Party Data, prädiktive Modelle und Experimentier-Frameworks, um Signalverluste und datenschutzbedingte Messherausforderungen zu bewältigen. Zudem wird eine funktionsübergreifende Abstimmung gefordert, um Marketingaktivitäten in Umsatz und strategische Geschäftsergebnisse zu übersetzen.
Performance Marketing im Wandel: Plattformunabhängige Strategien für mehr Effizienz
Der Artikel beleuchtet einen Wendepunkt im digitalen Werbemarkt: Steigende Budgets treffen auf sinkenden ROI und explodierende Kosten in Kernkanälen, was einen Wandel hin zu datengestützten, plattformunabhängigen Ansätzen erzwingt. Laut Statista fließen in Deutschland jährlich 13,4 Milliarden Euro und in Europa rund 97 Milliarden Euro in digitale Werbung, wobei über 40 Prozent der Budgets aufgrund gesättigter Plattformen, intransparenter Umgebungen und veralteter Targeting-Methoden wirkungslos bleiben. Im Paid Social berichten etwa 75 Prozent der US-Performance-Marketer trotz höherer Budgets von sinkender Effizienz. Die Kosten in etablierten Kanälen sind massiv gestiegen – teils um das bis zu 16-Fache. Marketer suchen daher nach offenen, technologiebasierten Lösungen jenseits der Walled Gardens, um plattformunabhängig zu skalieren. Der Beitrag hebt KI-gestütztes Targeting, Predictive Analytics und dynamische Budgetallokation hervor und skizziert integrierte Performance-Ökosysteme, die Inventar, Attribution und Reporting mit First-Party-Data verknüpfen.
Outcome-Based Advertising: Redefining Digital Marketing Success
ADZINE interviews Jan Gräwen on Outcome-based Advertising (OBA) and its rising importance in digital marketing. The discussion emphasizes shifting from reach-focused metrics like impressions and clicks to guaranteed, KPI-driven outcomes. KPIs include technical metrics (Viewability, In-View-Time, Attention, minimum CTR, VTR) and market-research KPIs (Brand Uplift, Store Visits). YOC operates its own supply-side platform (SSP) and uses machine learning to optimize campaigns by continuously analyzing inventory and placements, directing budgets toward placements with the highest likelihood of delivering the desired outcome. Pre-optimization uses historical placement data to forecast top environments before launch, shortening the learning phase. Independent measurement of Brand Lift is used (onsite surveys, panel studies, eye-tracking), with metrics such as Ad Recall, Brand Recall, Purchase Intent, and Cost per Lifted User. Store Visits are tracked by matching Web IDs with Mobile Ad IDs and locating users via GPS/WiFi. Dynamic Creative Optimization tailors creatives to placements, and attention is shown to extend beyond video to display formats when designed interactively.
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