In einer Zeit steigender Betriebskosten und hoher Volatilität im Einzelhandel ist der „Mehr ist mehr“-Ansatz in der digitalen Werbung ein gefährliches Spiel – und das galt auch für die Kampagnen von Dr. Martens. Sie generierten zwar Verkäufe, aber diese spiegelten nicht immer die tatsächlichen Margen-Strukturen der Marke wider.

Die standardmäßige Segmentierung nach Kategorien war blind für die tatsächliche Profitabilität einzelner Artikel (SKUs). Das führte dazu, dass der Algorithmus potenziell zu viel Budget in margenschwache Produkte investierte, nur um Volumenziele zu erreichen, während margenstarke Produkte zu wenig Beachtung fanden.

Die Mission war klar: Die Investitionen in Paid Media mussten mit den wirtschaftlichen Zielen der Marke in Einklang gebracht werden. Jeder investierte Euro sollte sich positiv auf den Gewinn (Bottom Line) auswirken, nicht nur auf den reinen Umsatz (Top Line).

Um dieses Problem zu lösen, haben wir das Setup komplett neu strukturiert und ein dreistufiges Performance Max-Framework entwickelt, das in Produktgruppen mit hoher, mittlerer und niedriger Marge unterteilt ist.

• Profit-First Infrastruktur: Wir haben den Upload von Margendaten in das Google Merchant Center automatisiert. So stellten wir sicher, dass die Google-KI bei ihren Gebotsentscheidungen stets auf aktuelle Profitabilitätsdaten zugreifen konnte.
• Der Equal-Target Test: Wir haben allen Margen-Segmenten identische ROAS-Ziele (Return on Ad Spend) zugewiesen. Dies gab dem Algorithmus die Freiheit, das Budget ganz natürlich auf die Artikel mit dem größten Profitabilitätspotenzial zu verlagern, ohne durch abweichende Effizienzziele eingeschränkt zu werden.
• Kurskorrektur während der Kampagne: Nicht alles lief von Beginn an reibungslos. In der Frühphase übertraf unsere Low-Margin-Kampagne die mittlere Stufe beim durchschnittlichen Bestellwert (AOV), da die Asset-Gruppe der legendären Boots in der falschen Stufe lag. Wir haben nicht erst auf die Abschlussanalyse gewartet, sondern in Echtzeit den Kurs korrigiert: Wir optimierten die Suchthemen und hoben die Boots Asset-Gruppe in die mittlere Margen-Stufe an, um dieses Wertpotenzial wieder voll auszuschöpfen.

Über die reinen Zahlen hinaus hat dieses Projekt bewiesen, dass Performance Max als echter Motor zur Gewinnoptimierung dienen kann. Dr. Martens verfügt nun über ein skalierbares, KI-gesteuertes Framework, das die wirtschaftliche Gesundheit des Unternehmens in den Vordergrund stellt. So kann die Marke auf Marktvolatilitäten mit einer Strategie reagieren, die nachhaltiges Wachstum über reines Absatzvolumen stellt.