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ERP Labelizer für Google Ads

Wie du Produktdaten aus dem ERP wie Marge, Deckungsbeitrag, Retourenquote und Bestand in ein einfaches A/B/C-Scoring übersetzt und daraus steuerbare Labels für Google Ads, Shopping und Performance Max machst.

Kurzfassung

• ERP Labelizer ist die Brücke zwischen Marketing-Daten (Klicks, Kosten, ROAS) und Business-Daten (Deckungsbeitrag, Marge, Lager, Retouren).
• Ergebnis ist eine klare Segmentierung:
• A-Produkte: hoher Business-Impact, Budget und Sichtbarkeit hoch
• B-Produkte: solide, stabil steuern
• C-Produkte: geringer oder negativer Impact, begrenzen, testen oder aussteuern
• Der größte Hebel entsteht, wenn du die Produktsteuerung im Konto an den Deckungsbeitrag statt nur an den ROAS koppelst.

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Warum ein ERP Labelizer 2026 Pflicht wird

In vielen Shops sieht der ROAS okay aus, aber der Profit ist instabil, weil:

• Retouren, Versand, Plattformkosten und Service den Deckungsbeitrag auffressen.
• Topseller automatisch mehr Ausspielung bekommen, auch wenn sie niedrige Marge haben.
• Smart Bidding auf unvollständigen oder falschen Signalen lernt.

Merksatz: Du willst nicht die Produkte pushen, die am meisten Umsatz machen, sondern die, die den größten Ergebnisbeitrag liefern.

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Was ist ein ERP Labelizer

Ein ERP Labelizer ist ein wiederholbarer Prozess, der jede SKU regelmäßig bewertet und in A, B oder C einordnet.

Typische Datenquellen

• ERP, Shop oder BI: Marge, Deckungsbeitrag, Retourenquote, Lagerbestand, Einkaufspreis, Lieferzeit
• Google Ads und Merchant Center: Kosten, Conversions, Conversion Value, Klicks, Preiswettbewerbsfähigkeit

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A/B/C-Logik: einfaches, robustes Modell

Ziel ist ein Scoring, das im Team verstanden wird und zuverlässig genug ist, um Budget- und Kampagnenentscheidungen daran zu knüpfen.

A-Produkte (push)

• hoher Deckungsbeitrag oder hohe Marge
• ausreichende Nachfrage über Traffic und Conversions
• lieferbar, stabiler Bestand

B-Produkte (stabil)

• guter Beitrag, aber nicht der stärkste Hebel
• oder gute Marge, aber aktuell noch zu wenig Nachfrage

C-Produkte (limitieren)

• geringer oder negativer Beitrag
• hohe Retourenquote
• häufig nicht auf Lager
• dauerhaft zu teuer im Wettbewerb

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Umsetzung: Von ERP-Daten zu steuerbaren Labels

Schritt 1: Truth Source festlegen

• E-Commerce: ERP oder Shop-Backend
• Wichtig ist eine SKU-ID, die sich sauber mit Feed und Ads matchen lässt, zum Beispiel id oder item_id

Schritt 2: Bewertungsmatrix bauen, wöchentlich oder 14-tägig

Minimal-Set:

• Deckungsbeitrag und Marge (ERP)
• Retourenquote (ERP)
• Bestand und Lieferfähigkeit (ERP)
• Kosten und Conversions (Ads)

Schritt 3: Label schreiben

Ausgabe ist zum Beispiel:

• erp_label = A | B | C
• optional erp_reason = "Low margin" | "High returns" | "OOS"

Schritt 4: Konto-Steuerung an Labels koppeln

Typische Steuerungslogik:

• A: eigene Push-Kampagne, aggressiveres Ziel, mehr Budget
• B: Main-Kampagne, konservative Steuerung
• C: niedrigeres Budget, Ausschlusslisten, nur Testing

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Praxisbeispiel aus unseren Setups

Bei Baushop Express haben wir eine Bewertungsmatrix aufgebaut, die Google-Ads-Daten mit ERP-Daten wie Umsatz, Marge und Deckungsbeitrag kombiniert. Daraus entstand ein A/B/C-Scoring, das die Budgetverteilung deutlich klarer gemacht hat.

Wichtige Learnings daraus:

• Saubere Produkt-IDs sind das Fundament.
• Erst durch das Zusammenführen von Marketing- und Business-Daten entsteht ein steuerbares Bild.
• Ein fester Rhythmus aus Jour Fixe und Dashboard macht das System wirksam.

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Typische Fehler und wie du sie vermeidest

• Nur ROAS als Kriterium: ROAS ist kein Profit.
• Zu komplexes Scoring: Wenn es niemand versteht, wird es nicht genutzt.
• Kein ID-Matching: Wenn SKU-IDs nicht sauber übereinstimmen, ist alles nur gefühltes Reporting.
• Keine Prozessroutine: Labelizing muss regelmäßig laufen, sonst veraltet die Steuerung.

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Quick Start in 30 Minuten

• Liste 50 Top-SKUs und 50 Problem-SKUs
• Zieh pro SKU: Deckungsbeitrag, Retourenquote, Bestand, Ads-Kosten, Conversion Value
• Markiere A, B oder C manuell, daraus entsteht dein erstes Regelset

Wenn du ein ERP Labelizing sauber aufsetzen willst, brauchst du am Ende eine klare A/B/C-Definition, eine saubere SKU-ID-Kette von ERP über Feed bis Ads und eine regelmäßige Aktualisierung im Wochen- oder Zwei-Wochen-Rhythmus.