Der E-Commerce-Ausblick für 2026: Wie KI, DSP und E-Commerce-Plattformen die Leistung steigern

Ihre Retail-Media-Kampagne mag zwar gute Ergebnisse erzielen. Aber trägt sie auch zu einem profitablen Wachstum Ihres Unternehmens bei? 

Ein hoher ROAS, niedrige CPCs und starke Konversionsraten sehen oft nach Erfolg aus. Doch im Jahr 2026 reichen diese Kennzahlen allein nicht mehr aus. Kampagnen können nach wie vor Artikel mit geringer Marge bewerben, die Nachfrage nach ausverkauften Produkten ankurbeln oder Umsätze von Käufern überbewerten, die ohnehin gekauft hätten. 

Dies ist die Kluft zwischen Medienleistung und Geschäftsleistung. 

Die Medienleistung misst die Effizienz innerhalb einer Werbeplattform. Die Geschäftsleistung misst den zusätzlichen Umsatz, den Margenbeitrag, die Qualität des Inventars und das Marktanteilswachstum im gesamten Unternehmen. 

Da sich Retail Media weiterentwickelt und die Budgets auf Vorstandsebene steigen, lässt sich die Kluft zwischen der Leistung der Kanäle und der geschäftlichen Performance nicht mehr ignorieren. 

 Mit der zunehmenden Etablierung von Retail Media und der Ausweitung der Budgets auf Vorstandsebene wird diese Lücke in der Gewinn- und Verlustrechnung immer deutlicher sichtbar. 

Einzelhändler bauen KI-gestützte Ökosysteme auf, die den gesamten Trichter abdecken und darauf ausgelegt sind, Medien, Handel und Messung miteinander zu verknüpfen. Die Marken, die sich durchsetzen werden, sind nicht diejenigen, die innerhalb der Werbeplattformen am schnellsten optimieren. Es werden diejenigen sein, die die Medienleistung auf die Geschäftsergebnisse abstimmen. 

Das erfordert einen Wandel weg von der Optimierung der Plattformeffizienz hin zu einer Ausrichtung auf geschäftliche Ergebnisse. 

Dieser Leitfaden behandelt: 

• Warum Teams zunehmend von der Messung des ROAS zur Messung kommerzieller Ergebnisse übergehen.  
• Die neuesten Entwicklungen in den Bereichen Agentic AI, Automatisierung und Ad-Tech, die ergebnisorientierte Strategien ermöglichen. 
• Ein praktischer Rahmen für die Durchführung von Full-Funnel-Kampagnen im Einklang mit den geschäftlichen Zielen. 

Was ist ergebnisorientiertes Retail Media?

Ergebnisorientiertes Retail Media bedeutet den Wandel von der Optimierung von Kampagnen im Hinblick auf die Plattformeffizienz hin zur Optimierung der Unternehmensleistung. 

Anstatt zu fragen: „Hat diese Kampagne ihr ROAS-Ziel erreicht?“, lautet die Frage nun: „Hat diese Kampagne zu zusätzlichen Umsätzen geführt, die Marge gesichert und unsere wirtschaftliche Position verbessert?“ 

Im Jahr 2026 ist diese Unterscheidung wichtiger denn je. Einzelhändler erweitern ihr Full-Funnel-Inventar auf Suchanzeigen, DSP, CTV, Social Media und In-Store-Formate. Wenn Budgets mehrere Einzelhändler und Formate umfassen, gibt die Effizienz auf Kanalebene allein keinen vollständigen Überblick. 

Ein ergebnisorientierter Ansatz zielt darauf ab, Folgendes zu optimieren: 

• Zusätzliche Einnahmen 
• Deckungsbeitrag 
• Gesamte Auswirkungen auf den Umsatz aller Einzelhändler 
• Bestandslage und Verfügbarkeit 
• Zuwachs des Marktanteils 
• Neu im Bereich Markenakquisition 
• Lebenszeitwert 
• Stabilität des Cashflows 

Traditionelle Kennzahlen im Bereich Retail Media spielen nach wie vor eine wichtige Rolle. ROAS, CPC, CTR und Impressionen sind weiterhin wichtige Indikatoren für die Effizienz. 

Für sich genommen können sie jedoch ein trügerisches Erfolgserlebnis vermitteln. 

Eine Kampagne kann einen hohen ROAS erzielen, wenn: 

• Steigerung des Umsatzes bei Artikeln mit geringer Marge 
• Hohe Ausgaben für Produkte mit begrenztem Lagerbestand 
• Erfassung von Nachfrage, die organisch konvertiert hätte 
• Den Markenanteil bei der Suche sichern, während der Marktanteil in der Kategorie sinkt 

In einem durchgängigen, KI-gesteuerten E-Commerce-Ökosystem muss die Leistung anhand der wirtschaftlichen Realität gemessen werden, nicht nur anhand von Plattformkennzahlen. 

Hier kommt es auf die Ausführungsinfrastruktur an. Die Medienaktivierung muss mit Echtzeit-Signalen zu Umsatz, Bestand und Margen bei allen Einzelhändlern verknüpft sein. Wenn KI und Automatisierung auf diese geschäftlichen Daten angewendet werden, verlagert sich der Fokus der Optimierung von der Plattformeffizienz hin zur tatsächlichen Geschäftsleistung. 

Was treibt den Wandel in der Messung von Retail Media voran?

Drei strukturelle Faktoren beschleunigen im Jahr 2026 den Wandel hin zu ergebnisorientierten Retail-Medien. 

1. Retail Media hat Unternehmensausmaße erreicht 

Retail Media ist längst kein Experiment mehr. Es ist ein zentraler Wachstumsmotor für Amazon, Walmart, Instacart, Target und aufstrebende E-Commerce-Plattformen. 

Da die Ausgaben auf verschiedene Formate und Einzelhändler verteilt werden, steigt das finanzielle Risiko. Eine Optimierung, die sich ausschließlich an Werbekennzahlen orientiert, ist nicht mehr vertretbar. 

Führungsteams erwarten mittlerweile von Retail Media, dass sie Folgendes unter Beweis stellen: 

• Zusätzlicher Umsatzbeitrag 
• Auswirkungen auf den Marktanteil 
• Margensicherung 
• Abstimmung auf die geschäftlichen Ziele 

Wenn Retail Media zu einer Investition auf Vorstandsebene wird, muss die Messung direkt mit der Geschäftsleistung verknüpft sein. 

2. Der Margendruck führt zu einer Neujustierung der Wachstumsprognosen 

In ausgereiften Branchen und inflationsanfälligen Märkten ist Umsatzwachstum ohne Rentabilität keine echte Expansion. 

Der Wettbewerb um Such- und CTV-Werbeflächen nimmt zu. Die Kosten steigen. Schwankungen in der Lieferkette und Preisdruck schmälern die Margen. 

In diesem Umfeld muss die Messung eine schwierigere Frage beantworten: 

Führen Anzeigen zu profitablem, zusätzlichem Wachstum oder verteilen sie lediglich die bestehende Nachfrage neu? 

Der Leitstern verlagert sich vom ROAS hin zu Deckungsbeitrag und Inkrementalität. 

3. Eine ausgereifte Dateninfrastruktur macht dies operativ möglich 

Jahrelang wurde die Ergebnisoptimierung durch fragmentierte Daten behindert. 

Im Jahr 2026 verfügen Marken nun über: 

• API-Anbindung über verschiedene Retail-Media-Netzwerke hinweg 
• Reinraumumgebungen für Inkrementalitätstests 
• Integrierte Datenpipelines, die Werbung, Vertrieb und Lagerbestände miteinander verknüpfen 
• Erweiterte Modellierungsfunktionen 

Einzelhändler integrierenKI in ihre Planungs- und Umsetzungsabläufe. Die Plattformen für die Zusammenarbeit im Bereich Daten werden immer umfangreicher. 

Die eigentliche Frage ist, ob die Teams so aufgestellt sind, dass sie entsprechend handeln können. 

Von der Optimierung der Kanäle bis zur Medienkoordination im Hinblick auf die Unternehmensziele

Unter Medienorchestrierung versteht man die koordinierte Planung, Aktivierung und Optimierung von Retail-Media-, E-Commerce- und betrieblichen Signalen über verschiedene Einzelhändler und Kanäle hinweg, um ein definiertes Geschäftsergebnis zu erzielen – und nicht nur bessere Medienkennzahlen. 

Es geht nicht darum, mehr Kanäle zu nutzen. Es geht darum, die Kanäle an der wirtschaftlichen Logik auszurichten. 

In einem orchestrierten Modell reagieren Medien dynamisch auf: 

• Bestandsgrenzen 
• Besitz der Buy Box 
• Deckungsbeitrag nach Artikelnummer 
• Wettbewerbsfähige Preise und Werbeaktionen 
• Neukundengewinnungsraten 
• Leistung im Bereich Incrementality 

Fortschritte in den Bereichen KI und Automatisierung machen die Orchestrierung skalierbar. Vernetzte Daten machen sie messbar. Was sie einsatzfähig macht, ist eineinheitliches Commerce-Betriebssystem, das diese Signale in Echtzeit mit der Medienaktivierung verknüpft. 

Wie Retail Media geschäftliche Ziele direkt unterstützt

Verfügbarkeit und Bestandsgarantie 

Durch die Verknüpfung der Gebotslogik mit dem Lagerbestand lassen sich die Ausgaben bei knappen Beständen senken.
Ergebnis: Sicherung der Margen und Reduzierung von Nachfrageverschwendung. 

Entdeckung und Share of Voice 

Durch die Umschichtung des Budgets auf kategorie- und auftragsorientierte Werbemaßnahmen wird die Reichweite über die bestehende Nachfrage hinaus erweitert.
Ergebnis: messbares Wachstum bei der Markenkennerschaft und Marktanteilsgewinne. 

Wirkungsgrad 

Die Abstimmung der kreativen Inhalte mit den PDP-Inhalten und Bewertungen erhöht die Konversionsbereitschaft.
Ergebnis: gesteigerte Effizienz und stärkere Auswirkungen auf den Gesamtumsatz. 

Inkrementalität 

Durch die Messung des iROAS wird das inkrementelle Wachstum von den zugeordneten Umsätzen unterschieden.
Ergebnis: nachweisbare wirtschaftliche Wirkung. 

Um dies konsequent und in großem Maßstab umzusetzen, sind KI-gestützte Automatisierung und integrierte Signale erforderlich.  

Wie KI und agentische KI die Medienumsetzung neu gestalten 

 KI verlagert die Medienumsetzung von „Hilf mir beim Nachdenken“ hin zu „Hilf mir beim Handeln“. Agente-basierte KI geht über Dashboards und Empfehlungen hinaus und ermöglicht eine kontrollierte Umsetzung. Automatisierung dient nicht mehr nur der Effizienzsteigerung. Sie definiert die Arbeitsweise von Retail-Media-Teams neu. 

Wie wir in unserer Analyse darüber, wie KI-Automatisierung die Effektivität von Retail Media steigert, bereits ausführlicher dargelegt haben, schafft KI nur dann einen Mehrwert, wenn sie Signale mit Maßnahmen verknüpft und die Umsetzung mit messbarenErgebnissen verbindet. 

Im Jahr 2026 zeichnen sich drei strukturelle Veränderungen ab. 

• KI entwickelt sich von der Erkenntnis zur Umsetzung 

KI beschränkt sich nicht mehr darauf, Einblicke in die Leistung zu liefern. Sie beginnt, Aufgaben innerhalb festgelegter Grenzen auszuführen. 

Inden AnkündigungenAmazonauf der CES 2026standen die KI-gestützte Erstellung von Kreativinhalten, die vereinfachte Einrichtung von Full-Funnel-Kampagnen sowie die Automatisierung über DSP und Sponsored Ads hinweg im Vordergrund. 

Diese Funktionen verringern Reibungsverluste zwischen Planung und Umsetzung, sodass Marken schneller von der Strategie zur Umsetzung übergehen können, ohne dabei die menschliche Kontrolle aus den Augen zu verlieren. 

Walmart verändern dialogorientierte KI-Assistenten wieMartyund kundenorientierte Mitarbeiter wie Sparky sowohl die Arbeitsabläufe der Werbetreibenden als auch die Wege, auf denen Kunden das Unternehmen entdecken. 

Die Auswirkungen sind erheblich. KI beeinflusst nicht nur die Optimierung von Kampagnen, sondern auch die Entstehung der Nachfrage. Wenn Shopping-Agenten die Entdeckung von Produkten bereits in einer früheren Phase der Customer Journey steuern, müssen Budgets, die bisher vor allem in die Suche flossen, möglicherweise in vorgelagerte Bereiche wie CTV, Social Media und Discovery-Formate verlagert werden. 

Agentische KI verkürzt die Zeitspanne zwischen Signal und Aktion. Diese Schnelligkeit wird in Umgebungen, in denen sich Lagerbestände, Preise und Wettbewerbsbedingungen täglich ändern, immer entscheidender. 

• Medienkauf und CTV werden zunehmend durch KI automatisiert 

 Die DSP- und CTV-Ausführung wird zunehmend algorithmisch gesteuert und nicht mehr manuell optimiert. 

Die „Performance Plus“-StrategieAmazonsenkt die Hürden für die DSP-Aktivierung, indem sie den Aufbau von Zielgruppen, das Timing und die Gebotsoptimierung für verschiedene Formate, darunter Prime Video, automatisiert. 

WalmartExpansion in den CTV-Bereich über Vizio und The Trade Desk zeigt, dass Premium-Video nicht mehr nur eine reine Maßnahme zur Steigerung der Bekanntheit ist. Es ist Teil einer Performance-Strategie. 

Die Initiativen von Instacart zur Datenzusammenarbeit und die Clean-Room-Integrationen deuten darauf hin, dass aktivierungsbereite Kaufsignale die Entscheidungen im Bereich der Offsite-Medien beeinflussen. 

In der Praxis bedeutet das: 

• Weniger manuelle Angebotsverwaltung 
• Mehr Flexibilität bei der Budgetverteilung zwischen Beständen vor Ort und außerhalb des Standorts 
• Algorithmische Zuteilung in Abhängigkeit von Leistungsschwellenwerten 
• Schnellere Reaktion auf steigende Umsätze oder Margendruck 

Der entscheidende Unterschied im Jahr 2026 besteht darin, dass die Automatisierung zunehmend geschäftsorientiert ist. Leitplanken, Regeln und die Integration von Signalen entscheiden darüber, ob KI die Effizienz steigert oder Verschwendung verstärkt. 

• Konsolidierung und einheitliche Plattformen

Einzelhändler integrieren KI direkt in ihre eigenen Ökosysteme. Sie schaffen einheitliche Planungserfahrungen, die Bestände vor Ort, außerhalb des Standorts und im Laden miteinander verknüpfen. Clean Rooms und Datenhubs sind darauf ausgelegt, die Umsetzung und Messung zu unterstützen – nicht nur die Berichterstattung. 

Doch Einzelhändler agieren innerhalb ihrer eigenen abgeschotteten Plattformen. Marken hingegen sind auf vielen verschiedenen Plattformen aktiv. 

Je mehr sich KI auf Einzelhandelsebene etabliert, desto komplexer wird die Situation für Marken. Jedes Netzwerk optimiert sich innerhalb seines eigenen Umfelds. Was Marken benötigen, ist eine händlerübergreifende Koordinierungsebene, die diese Umgebungen mit den Leistungszielen des Unternehmens verknüpft. 

Einzelmaßnahmen, die Gebote nur in einem einzigen Kanal anpassen, reichen nicht mehr aus. 

Der Vorteil liegt in der Vernetzung: 

• Medienaktivierung 
• Handelssignale 
• Messung des Inkrementaleffekts 
• Transparenz der Margen 

zu einer einzigen Ausführungsschicht, die händlerübergreifend funktioniert. 

Hier kommt einem Unified-Commerce-Betriebssystem eine entscheidende Rolle zu. Es ist über den einzelnen Retail-Media-Netzwerken angesiedelt, harmonisiert Signale und stellt sicher, dass KI-gesteuerte Entscheidungen auf die Geschäftsergebnisse im gesamten Portfolio abgestimmt sind – nicht nur innerhalb einer einzelnen Plattform. 

Genau das ermöglicht ergebnisorientierte Retail Media in großem Maßstab. 

Die Entwicklung von DSPs: Vom Tool für den Mediaeinkauf zur Ausführungsschicht 

DSP hat die Phase der Bekanntheitssteigerung am oberen Ende des Trichters hinter sich gelassen. 

Die Ausweitung von DSP auf Prime Video, die Integration von Sponsored Ads und das neu erweiterte Retail-Media-Inventar Amazonspiegeln einen umfassenderen strukturellen Wandel wider. DSP ist nicht mehr nur ein isolierter programmatischer Einkauf. Es ist Teil eines einheitlichen Aktivierungssystems, das Video, Suche und Offsite-Inventar umfasst. 

Wie in unserem Leitfaden zur NutzungdesneuenRetail-Media-AngebotsAmazonim Jahr 2026 dargelegt, Amazon seine Werbeflächen und Formate in einer Weise, die eine koordinierte Planung erfordert, anstatt auf isolierte Maßnahmen zu setzen. 

Im Jahr 2026 ist die Unterscheidung zwischen DSP, gesponserten Anzeigen und Premium-Videos zunehmend eher operativer als strategischer Natur. Das Ökosystem wächst zusammen. 

DSP optimiert jedoch nur die Signale, die er empfängt. 

Wenn sich diese Kennzahlen auf die Klickrate, die Aufrufrate oder den gemittelten ROAS beschränken, bleibt der DSP ein Instrument für den Mediaeinkauf. 

Bei Anschluss an handelsübliche Stromquellen wie: 

• Leistung auf SKU-Ebene 
• Deckungsbeitrag 
• Bestandsgrenzen 
• Neu im Bereich Markenakquisition 
• Leistung im Bereich Incrementality 

• DSP wird zu einer Ebene für die kommerzielle Umsetzung. 

Hier kommt es auf die Plattformarchitektur an. 

Wenn DSP in einUnified-Commerce-Betriebssystem integriert ist, wird es innerhalb gemeinsamer Arbeitsabläufe genutzt und nicht von separaten Kanalteams. Dies ermöglicht: 

• Einheitliche Arbeitsabläufe für gesponserte Anzeigen und DSP 
• Formatenübergreifende Budgetkontrolle für Suche, Video und externe Kanäle 
• Eine auf Inkrementalität basierende Zuordnung statt einer auf Attribution basierenden Zuordnung 

Anstatt Budgets nach Kanälen getrennt zu verwalten, können Teams ihre Mittel je nach den Signalen der Geschäftsentwicklung flexibel umverteilen. Investitionen im oberen Trichter können ausgeweitet werden, wenn die Neukundengewinnung zurückgeht. Die Ausgaben können gekürzt werden, wenn Margenschwellenwerte unterschritten werden. Investitionen in die Kundenakquise können erhöht werden, wenn sich der Inkrementalwert verbessert. 

Amazon bei Amazon ermöglichtdie DSP-Umsetzung, die durch strukturierte Workflows, Zielgruppenmanagement und die Integration von Commerce-Signalen unterstützt wird, Marken, ihre Investitionen im oberen Trichterbereich auf die Leistung im nachgelagerten Bereich abzustimmen. 

In diesem Modell verknüpft DSP Retail Media, Prime Video, CTV und Open-Web-Inventar mit E-Commerce-Daten. In Kombination mit Sponsored Ads und der Messung der Inkrementalität verlagert sich der Fokus von der Optimierung der Impressionen hin zur Optimierung des Beitrags. 

Das ist die strukturelle Entwicklung von DSP im Jahr 2026. 

Das ergebnisorientierte Rahmenwerk für die Umsetzung von Retail Media 

Eine ergebnisorientierte Strategie erfordert mehr als nur bessere Dashboards. Sie erfordert ein strukturiertes Umsetzungsmodell. 

1. Das geschäftliche Ziel definieren 

Beginnen Sie mit den geschäftlichen Rahmenbedingungen oder den Wachstumsprioritäten. Das Ziel dient als Anker für die kanalübergreifende Optimierung. 

Zu den gemeinsamen Zielen gehören: 

• Deckungsbeitrag sichern 
• Den Marktanteil in dieser Kategorie steigern 
• Den Absatz von Artikeln mit hohen Lagerbeständen beschleunigen 
• Die Gewinnung von Neukunden ausweiten 

Klarheit in dieser Phase verhindert, dass die Kanaloptimierung von den geschäftlichen Zielen abweicht. 

2. Die richtigen Signale aufeinander abstimmen 

Die Umsetzung muss sich an geschäftlichen Vorgaben orientieren, nicht nur an Kampagnenkennzahlen. 

Zu den wichtigsten wirtschaftlichen Indikatoren können gehören: 

• Deckungsbeitrag nach Artikelnummer 
• Lagerreichweite und Reichweite in Wochen 
• Besitz der Buy Box 
• Anteil der Neukunden 
• Zusätzlicher Umsatzanstieg 
• Gesamtbeitrag zum Marktplatz 

Wenn diese Signale in die Aktivierungslogik integriert werden, kann die KI die Leistung kontinuierlich an sich ändernde Bedingungen anpassen. 

Die Optimierung orientiert sich an der Realität und nicht an statischen Medien-Benchmarks. 

3. Den gesamten Trichter mit kommerzieller Logik aktivieren 

Die Umsetzung über den gesamten Trichter hinweg ist mittlerweile Standard. Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie Budgets auf geschäftliche Signale reagieren. 

Anstatt Suchwerbung, DSP, CTV und Social Media getrennt voneinander zu verwalten, sollte die Performance dynamisch auf der Grundlage kommerzieller Vorgaben angepasst werden. 

Zum Beispiel: 

• Erhöhen Sie die Investitionen im oberen Trichter, wenn die Neukundengewinnung nachlässt 
• Senken Sie die Kosten für die Beschaffung, wenn das Angebot knapp wird 
• Das Budget auf Artikel mit ausreichenden Lagerbeständen und guten Margen verlagern 
• Das Retargeting ausweiten, wenn sich die Inkrementalität verbessert 

Bei diesem Modell richtet sich die Zuweisung nach der Geschäftslogik und nicht nach der Leistung einzelner Kanäle. 

4. Automatisierung der Budgetierung und dynamische Zuweisung integrieren 

Die Entwicklungen im Bereich Retail Media vollziehen sich schneller, als manuelle Arbeitsabläufe mithalten können. 

Automatisierung ermöglicht: 

• Ausgabenkürzungen, wenn der Lagerbestand unter bestimmte Schwellenwerte fällt 
• Gebotsanpassungen in Abhängigkeit von der Schwankungsbreite der Buy Box 
• Umschichtung des Budgets nach Artikelnummer, Vertriebskanal oder Händler 
• Taktische Kurskorrekturen, wenn die Inkrementalziele nicht erreicht werden 

Hier wird KI vom Assistenten zum operativen Motor. 

5. Überwachung der wirtschaftlichen Ergebnisse 

Die Messung muss die Ausgaben anhand der geschäftlichen Auswirkungen rechtfertigen. 

Die Leistung sollte anhand folgender Kriterien bewertet werden: 

• Inkrementalität und iROAS 
• Deckungsbeitrag 
• Wachstum bei Marktanteil und Umsatz 
• Conversion-Rate 
• Gesamte Auswirkungen auf den Umsatz aller Einzelhändler 

Die Transparenz auf Ergebnisebene ermöglicht proaktive Entscheidungen statt reaktiver Berichterstattung. 

Wie Handelsplattformen ergebnisorientiertes Retail Media ermöglichen 

Die Umsetzung dieses Modells erfordert mehr als nur bessere Dashboards. Es bedarf einer handelserübergreifenden Umsetzungsebene, die Signale, Arbeitsabläufe und Messungen standardisiert. 

Erfolg hängt davon ab, dass man Kontakte knüpft: 

• Signale für das digitale Regal 
• Umsatz- und Bestandsdaten 
• Gesponserte Anzeigen und DSP 
• Messung des Inkrementaleffekts 

Handelsplattformen sind über den einzelnen Werbenetzwerken angesiedelt und koordinieren die Umsetzung bei den verschiedenen Einzelhändlern. 

Diese händlerübergreifende Standardisierung ist von entscheidender Bedeutung. Jedes Retail-Media-Netzwerk arbeitet in seiner eigenen Umgebung mit einer eigenen Berichtslogik, eigenen Optimierungstools und einem eigenen Attributionsmodell. Ohne eine harmonisierte Ebene sind Marken gezwungen, die Performance fragmentarisch zu verwalten. 

Ein Unified-Commerce-Betriebssystem ermöglicht: 

• Einheitliche KPIs für den Einzelhandel 
• Gemeinsame Budgetverwaltung für alle Formate 
• Automatisierungsregeln, die an Margen-, Bestands- und Buy-Box-Signale gekoppelt sind 
• Inkrementale Kapitalallokation 
• iROAS-Vergleiche über Kanäle und Netzwerke hinweg 

Anstatt einzelne Konsolen zu optimieren, arbeiten die Teams in einem einzigen System, das Mediensignale in unternehmensweite Leistungsentscheidungen umsetzt. 

Die Automatisierung ist direkt an die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen gekoppelt. 

• Die Gebote passen sich an, wenn sich die Margenschwellenwerte ändern. 
• Die Mittel werden umgeschichtet, wenn sich die Inkrementalität verbessert. 
• Geben Sie die Mittel aus, wenn die Lagerbestände knapp werden. 
• Die Investitionen im oberen Trichter steigen, wenn die Neukundengewinnung zurückgeht. 

Auf diese Weise wird Automatisierung gewinnorientiert statt nur auf Effizienz ausgerichtet. 

Und so entwickelt sich Retail Media von der Kanaloptimierung hin zu einer Disziplin der unternehmensweiten Kapitalallokation. 

Wie sich die Teams auf 2026 vorbereiten sollten 

Bevor sie die Budgets für Retail Media aufstocken, sollten Führungsteams prüfen, ob ihr Betriebsmodell die Umsetzung der angestrebten Ergebnisse unterstützt. 

Frage: 

• Optimieren wir die Kanäle oder die wirtschaftlichen Ergebnisse? 
• Können unsere Systeme auf Echtzeit-Signale zu Lagerbeständen und Margen reagieren? 
• Ist DSP in unser übergeordnetes Ausführungsframework integriert? 
• Messen wir neben dem ROAS auch die Inkrementalität? 

Drei praktische nächste Schritte: 

1. Lücken bei der Signalüberprüfung in den Bereichen Medien, Vertrieb und Bestand 
2. Koordinieren Sie Arbeitsabläufe über verschiedene Einzelhändler und Formate hinweg 
3. Ermitteln Sie, wo Automatisierung manuelle Entscheidungsabläufe ersetzen kann 

Unternehmen, die ihre Strategien und deren Umsetzung aufeinander abstimmen, werden effizient wachsen. Fragmentierte Modelle werden Schwierigkeiten haben, ihre Rentabilität zu sichern. 

Engineering Outcomes: Der neue Maßstab für die Leistung von Retail Media 

Das Jahr 2026 markiert einen strukturellen Wandel. 

Einzelhändler bauen KI-gestützte Ökosysteme auf, die den gesamten Kaufprozess abdecken. Bei der Messung geht der Fokus zunehmend weg vom ROAS hin zu Inkrementalität und Margenverantwortung. Die Kundenansprache erweitert sich über die Suche hinaus auf CTV, soziale Medien und dialogorientierte Plattformen. 

Die erfolgreichen Marken werden nicht nur schneller optimieren; sie werden Ergebnisse gestalten. 

Durch die Ausrichtung von KI-, DSP-, Automatisierungs- und E-Commerce-Plattformen auf Margen, Lagerbestände und Inkrementalität können Teams über die reine Medieneffizienz hinausgehen und ein messbares kommerzielles Wachstum in großem Maßstab vorantreiben. 

Wenn Sie erfahren möchten, wie dieses Modell in der Praxis funktioniert, wenden Sie sich bitte an einen unsererExperten.