Strategie Marketing-Budgets könnten mehr leisten, würde die Messung stimmen

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Marketing-Budgets scheitern heute selten an fehlender Aktivität. Im Gegenteil: Es wird getestet, automatisiert, optimiert und skaliert, wo und wie es nur geht – oder man versucht es zumindest. Aber: Wenn Unternehmen nicht sicher wissen, welche Maßnahmen wiederkehrende Umsätze oder profitables Wachstum schaffen, skalieren sie nicht nur Wachstum, sondern auch Ineffizienz.

Das ist unbequem, aber genau deshalb gehört es in jede Budgetdiskussion. Denn die Branche hat sich über Jahre daran gewöhnt, Messbarkeit mit Klarheit zu verwechseln. Nur weil eine Kampagne viele Kennzahlen liefert, heißt das jedoch noch nicht, dass sie ihren tatsächlichen Geschäftseffekt transparent macht.

Etwa drei Viertel der Marketing-Verantwortlichen sind überzeugt, dass ihre Budgets effektiv eingesetzt werden. Gleichzeitig gibt fast die Hälfte an, dass ein Teil ihrer Investitionen nicht den vollen Wert liefert. Viele Unternehmen vertrauen ihrer Performance und sehen zugleich, dass ein Teil des eingesetzten Budgets nicht so wirkt, wie er sollte. Dabei geht es nicht um schlechte Kampagnen oder mangelnde Kompetenz, sondern um eine strukturelle Lücke zwischen dem, was gemessen wird, und dem, was tatsächlich Wachstum erzeugt.

Gute Reportings ermöglichen auch schlechte Entscheidungen

Diese Lücke bleibt im Alltag oft unsichtbar. Dashboards zeigen steigende Conversions, sinkende Kosten pro Klick oder einen stabilen ROAS. Solche Signale können für die tägliche Kampagnensteuerung hilfreich sein, aber sie beantworten nicht automatisch die entscheidende Frage: Hat diese Maßnahme zusätzliche Nachfrage geschaffen, oder hat sie nur Nachfrage abgegriffen, die ohnehin vorhanden war? Marketing-Budgets können also ihr Potenzial verlieren, ohne dass es in klassischen Reportings sofort auffällt.

Ein typisches Beispiel ist die Überbewertung einzelner Kanäle. Paid Search kann im Reporting hervorragend aussehen, obwohl ein Teil der Conversions auch über organische Suche oder Direct Traffic gekommen wäre. Retargeting kann effizient wirken, obwohl es vor allem Nutzer erreicht, die bereits kaufbereit waren. Plattformen können starke Ergebnisse ausweisen, obwohl sie nur einen Ausschnitt der Customer Journey betrachten.

Das Problem dabei ist nicht, dass Plattformmetriken falsch sind, sondern dass sie oft zu viel Deutungshoheit bekommen. Sie optimieren innerhalb eines Systems, aber sie erklären nicht zuverlässig den Beitrag zum gesamten Geschäftserfolg.

Was echte Wirkungsmessung leisten muss

Aber warum entfalten Marketing-Budgets also oft nicht ihr volles Potenzial? Die Antwort ist wohl einfacher als man vermuten möchte, aber zugleich komplexer als es scheint. Denn viele Organisationen denken noch immer zu stark in Kanälen, Plattformen und Einzelmetriken. Marketing wird zwar datengetrieben gesteuert, aber die Daten sind häufig fragmentiert. Teams optimieren Teilbereiche, während die Gesamtwirkung über die gesamte Customer Journey hinweg unklar bleibt.

Allerdings reicht Attribution allein heutzutage nicht mehr aus. Viele Attributionsmodelle verteilen Wert auf messbare Kontaktpunkte, können aber Kausalität nur begrenzt abbilden. Sie zeigen, welcher Kontakt an einer Conversion beteiligt war, aber nicht immer, ob dieser Kontakt die Conversion wirklich ausgelöst hat. Daher müssen Unternehmen stärker zwischen Korrelation und tatsächlicher Wirkung unterscheiden.

Der nächste Schritt im (Performance) Marketing muss deshalb in einer breiteren Messarchitektur liegen. Dazu gehören kanalübergreifende Measurement-Ansätze, Incrementality Tests, Experimente und Marketing Mix Modeling. Entscheidend ist nicht, ein einzelnes Modell zur alleinigen Wahrheit zu erklären. Vielmehr müssen verschiedene Perspektiven verbunden werden, damit kurzfristige Performance, langfristige Markenwirkung, Profitabilität und zusätzlicher Umsatz gemeinsam bewertet werden können.

Eine solche Messarchitektur verändert letztlich auch die Budgetdiskussion. Es geht nicht mehr nur darum, welcher Kanal den besten ROAS (Return on Advertising Spend) ausweist, sondern welcher Kanal welchen Beitrag im Zusammenspiel mit anderen Maßnahmen leistet. Denn damit erkennen Unternehmen, wo ihr Budget tatsächlich Wachstum erzeugt.

KI als der Heilige Gral? Nein!

Viele setzen zunehmend auf KI, um diese Herausforderungen zu meistern, und nutzen sie beispielsweise für kreative Optimierung, Automatisierung, Gebotsstrategien oder Personalisierung. Jedoch macht KI das Problem nicht kleiner – geschweige denn löst sie es gänzlich. Denn wenn Daten fragmentiert sind und Zielgrößen falsch gesetzt werden, dann „optimiert“ KI im Zweifel schneller in die falsche Richtung.

KI verstärkt, was im System bereits angelegt ist. Auf einer sauberen Datenbasis kann sie helfen, Muster schneller zu erkennen, Budgets dynamischer zu steuern und Entscheidungen zu verbessern. In einem fragmentierten Setup kann sie dagegen bestehende Ineffizienzen beschleunigen. Deshalb sollte KI nicht als Tool-Projekt verstanden werden, sondern als Fähigkeit innerhalb eines integrierten Marketing-Systems.

Mehr Budget ist nicht die Antwort auf fehlende Klarheit

Für Marketing-Verantwortliche heißt das: Die wichtigste Frage lautet nicht, ob sie mehr Technologie einsetzen sollten, sondern ob ihre Organisation klar genug erkennt, wofür das Budget tatsächlich wirkt. Denn mehr Budget entfaltet nur dann mehr Wirkung, wenn es auf die richtigen Wachstumstreiber gelenkt wird. Andernfalls wird aus Skalierung lediglich eine teurere Version bestehender Ineffizienz.

Es geht nicht mehr nur darum, Kampagnen effizienter zu machen. Marketing-Budgets müssen so eingesetzt werden, dass sie ihr volles Potenzial entfalten können. Dafür braucht es weniger Scheingenauigkeit, weniger Plattformlogik und dafür mehr unternehmerische Klarheit darüber, welche Maßnahmen tatsächlich Wachstum erzeugen. Denn am Ende entscheidet nicht die Menge der Daten über den Erfolg, sondern wer daraus die besseren Budgetentscheidungen ableiten kann.

*Fabian Zimmer ist Managing Director Director und Head of Client Success Northern Europe & DACH bei Incubeta.

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