Die meisten Marketing-Teams arbeiten mit Daten, die zwei Wochen alt sind. Sie optimieren Kampagnen auf Basis von Klickraten und Conversions, während im ERP-System längst klar ist: Produkt A hat eine Marge von 8 Prozent, Produkt B von 42. Die Kampagne bewirbt weiter Produkt A. Das Budget fließt in die falsche Richtung, weil zwei Systeme nicht miteinander sprechen.

ERP-Systeme – Enterprise Resource Planning – verwalten Warenwirtschaft, Finanzen, Lagerbestände, Kundenhistorie. Sie sind das operative Gedächtnis eines Unternehmens. Marketing-Plattformen wie Google Ads, Meta oder CRM-Tools arbeiten mit Signalen: Klicks, Leads, Käufe. Dazwischen liegt eine Lücke. Wer sie schließt, gewinnt nicht nur an Effizienz. Er verändert die Art, wie Kampagnen gesteuert werden.

Warum ERP-Daten für Performance-Marketing entscheidend sind

Ein Beispiel aus dem E-Commerce: Ein Online-Shop bewirbt im Rahmen einer Google-Shopping-Kampagne 800 Produkte. Die Kampagne läuft auf maximale Conversions. Google optimiert auf Bestellungen. Was Google nicht weiß: 120 dieser Produkte sind nicht lieferbar, 90 haben negative Deckungsbeiträge, 40 stehen kurz vor Preisanpassungen. Das ERP-System kennt diese Zahlen in Echtzeit. Die Kampagne nicht.

Das führt zu drei Problemen. Erstens: Budgetverschwendung durch Bewerbung nicht verfügbarer Artikel. Zweitens: Conversion-Raten sinken, weil Nutzer auf „ausverkauft» stoßen. Drittens: Der tatsächliche Geschäftswert der Kampagne bleibt unsichtbar, weil Margen, Retourenquoten und Wiederkaufraten erst Wochen später manuell abgeglichen werden. Wie aktuelle Fallstudien aus dem E-Commerce zeigen, führt die Einbindung von ERP-Daten in Marketing-Automatisierung zu messbaren Effizienzgewinnen bei Conversion-Rate und ROAS.

Die Integration von ERP-Daten in Marketing-Systeme behebt das. Wie Experten von SAP zur ERP-Integration erläutern, ermöglicht die Vernetzung von ERP-Systemen mit Marketing-Tools eine zentrale Datenquelle, die Echtzeitdaten und automatisierte Workflows kombiniert, um Entscheidungsgrundlagen zu verbessern. Produktfeeds werden dynamisch angepasst. Lagerbestände steuern Gebotsstrategien. Margen fließen als Signal in Conversion-Werte ein. Was vorher operative Nacharbeit war, wird zur Echtzeitsteuerung.

Welche ERP-Daten Marketing wirklich braucht

Nicht jede Zahl aus dem ERP-System ist für Kampagnen relevant. Die zentrale Frage lautet: Welche Informationen verändern Entscheidungen in Echtzeit?

Lagerbestände und Verfügbarkeit gehören dazu. Wenn ein Produkt nur noch in drei Einheiten verfügbar ist, sollte die Kampagne nicht weiter auf maximale Reichweite setzen. Umgekehrt: Überhänge können gezielt abverkauft werden, indem Gebotsstrategien temporär angepasst werden.

Margen und Deckungsbeiträge sind das zweite Element. Eine Kampagne, die auf ROAS 400 Prozent läuft, kann wirtschaftlich sinnlos sein, wenn die beworbenen Produkte Margen unter 10 Prozent haben. ERP-Systeme liefern diese Zahlen produktgenau. Marketing-Plattformen können sie als Custom Conversion Values nutzen – etwa in Google Ads über erweiterte Conversions oder in Meta über CAPI.

Kundenhistorie und Bestellfrequenz aus dem ERP erlauben präzisere Segmentierung. Ein Kunde, der dreimal innerhalb von sechs Monaten bestellt hat, unterscheidet sich fundamental von einem Einmalkäufer. Retargeting-Kampagnen lassen sich entsprechend differenzieren. CRM-Systeme liefern Verhaltensdaten, ERP-Systeme liefern ökonomische Fakten. Beide zusammen ergeben ein vollständiges Bild.

Retouren und Reklamationen schließlich zeigen, welche Produkte zwar Umsatz generieren, aber operativ Probleme verursachen. Wer diese Informationen ins Marketing einspeist, vermeidet, dass Kampagnen strukturell verlustbringende Artikel weiter pushen.

Technische Integration: APIs, Middleware, Automatisierung

ERP-Systeme sind nicht dafür gebaut, direkt mit Werbeplattformen zu kommunizieren. Die meisten arbeiten mit proprietären Datenbanken, haben eigene Schnittstellen und sind auf interne Prozesse ausgelegt. Marketing-Tools erwarten JSON-Feeds, Webhooks, API-Calls. Dazwischen braucht es eine Übersetzungsebene.

Drei Ansätze haben sich etabliert. Der erste: direkte API-Integration. Moderne ERP-Systeme wie SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365 oder Odoo bieten REST-APIs. Darüber lassen sich Produktdaten, Lagerbestände oder Kundeninformationen auslesen und in Marketing-Automation-Tools einspeisen. Der Vorteil: Echtzeit. Der Nachteil: Entwicklungsaufwand und Abhängigkeit von IT-Ressourcen.

Der zweite Weg: Middleware-Plattformen wie Zapier, Make oder spezialisierte iPaaS-Lösungen (Integration Platform as a Service) wie Celigo oder Workato. Sie verbinden ERP-Systeme mit CRM-, Marketing- und Analytics-Tools, ohne dass Code geschrieben werden muss. Trigger können definiert werden: „Wenn Lagerbestand unter 10 fällt, pausiere Google-Shopping-Anzeige.» Solche Automatisierungen sind innerhalb von Stunden umsetzbar. Die Grenze liegt in der Komplexität: Hochfrequente Datenströme oder sehr spezifische Logiken erfordern oft doch Custom-Entwicklung.

Der dritte Ansatz kombiniert beides: Data Warehouses wie Google BigQuery, Snowflake oder Amazon Redshift als zentrale Schicht. ERP-Daten werden regelmäßig exportiert, transformiert und mit Marketing-Daten zusammengeführt. Reporting und Kampagnensteuerung greifen dann auf eine einheitliche Datenbasis zu. Das ist besonders sinnvoll, wenn mehrere Datenquellen orchestriert werden müssen – etwa ERP, CRM, Web-Analytics und Paid-Media-Plattformen.

Die Wahl hängt von drei Faktoren ab: Datenmenge, Geschwindigkeit und interner Kompetenz. Ein kleines Unternehmen mit überschaubarem Produktsortiment fährt mit Middleware gut. Ein Händler mit 50.000 SKUs und stündlichen Preisanpassungen braucht eine Data-Warehouse-Architektur.

Anwendungsfälle: Vom Feed-Management bis zur Lifetime-Value-Optimierung

Ein klassischer Anwendungsfall ist dynamisches Feed-Management. Google Shopping oder Meta Catalog Ads basieren auf Produktfeeds. Standardmäßig werden diese statisch hochgeladen – einmal täglich oder wöchentlich. Mit ERP-Integration werden Feeds live. Nicht verfügbare Produkte verschwinden automatisch. Margenstarke Artikel erhalten höhere Bid-Modifier. Saisonale Überhänge werden priorisiert.

Ein mittelständischer Anbieter für Gartengeräte nutzt diese Logik seit zwei Jahren. Das ERP-System (auf Basis von Microsoft Dynamics) liefert stündlich Lagerbestände und Einkaufspreise. Ein Python-Script transformiert die Daten in einen Google-Merchant-Feed. Produkte mit weniger als fünf Einheiten auf Lager erhalten den Custom Label „low_stock». Die Kampagne reduziert daraufhin automatisch das Budget für diese Artikel um 70 Prozent. Resultat: 22 Prozent weniger Klicks auf nicht lieferbare Produkte, 11 Prozent höhere Conversion-Rate.

Ein zweiter Anwendungsfall betrifft margenbasierte Gebotssteuerung. Standard-ROAS-Optimierung orientiert sich am Umsatz. Wer aber Produkte mit unterschiedlichen Margen verkauft, optimiert am falschen Wert. Ein Artikel mit 200 Euro Umsatz und 10 Prozent Marge ist weniger wert als einer mit 120 Euro Umsatz und 40 Prozent Marge. ERP-Daten machen Deckungsbeiträge sichtbar. Diese lassen sich als Conversion-Werte an Google Ads oder Meta übergeben. Die Algorithmen lernen dann nicht auf Umsatz, sondern auf Gewinn.

Ein B2B-Anbieter für Industriebedarf hat genau das umgesetzt. Über die Google Ads API werden Conversion-Werte mit tatsächlichen Deckungsbeiträgen aus dem ERP überschrieben. Statt ROAS 350 Prozent wird auf einen Mindest-Deckungsbeitrag von 28 Prozent optimiert. Die Kampagne generiert seither 14 Prozent weniger Umsatz, aber 19 Prozent mehr Gewinn. Das ist der Unterschied zwischen Kennzahlen-Optimierung und Geschäftswert-Optimierung.

Ein dritter Bereich ist Customer Lifetime Value (CLV) Prediction. Viele ERP-Systeme speichern vollständige Bestellhistorien. Daraus lässt sich ableiten, welche Kunden wiederkaufen, welche Produktkategorien Cross-Selling-Potenzial haben und welche Kundengruppen langfristig profitabel sind. Diese Informationen fließen ins CRM und von dort in Retargeting- oder Lookalike-Strategien. Ein Neukunde, der statistisch eine CLV von 800 Euro hat, rechtfertigt höhere Akquisitionskosten als einer mit prognostizierten 120 Euro.

Herausforderungen: Datenqualität, Latenz, Komplexität

Integration klingt elegant auf dem Papier. In der Praxis entstehen drei Hürden.

Die erste ist Datenqualität. ERP-Systeme werden von Menschen befüllt – Einkauf, Vertrieb, Logistik. Fehlerhafte Artikelnummern, veraltete Preise, inkonsistente Kategorien sind Alltag. Wenn diese Daten direkt in Kampagnen fließen, pflanzen sich Fehler fort. Ein Produkt mit falschem Lagerbestand wird beworben, obwohl es nicht lieferbar ist. Ein Preis wurde nicht aktualisiert, die Anzeige zeigt 299 Euro, die Website 349 Euro. Nutzer springen ab, Google straft mit Quality Score.

Die Lösung liegt in Validierungslogik. Bevor ERP-Daten ins Marketing fließen, sollten sie geprüft werden: Ist die SKU vollständig? Ist der Preis plausibel? Stimmt die Kategorie mit dem Produkttitel überein? Solche Checks lassen sich automatisieren, brauchen aber initiale Konfiguration.

Die zweite Hürde ist Latenz. Echtzeit klingt gut, ist aber nicht immer notwendig. Manche Prozesse – etwa Preisanpassungen oder Lagerbestandsänderungen – müssen sofort gespiegelt werden. Andere – wie Kundenhistorien oder Margenanalysen – reichen mit täglicher Aktualisierung. Echtzeit-Synchronisation erzeugt Last auf beiden Seiten: im ERP-System und in der Marketing-Infrastruktur. Zu viele API-Calls können Systeme verlangsamen oder Kosten erhöhen (manche iPaaS-Plattformen rechnen nach Operationen ab).

Die dritte Herausforderung ist organisatorische Komplexität. ERP-Systeme werden von IT oder Operations verwaltet. Marketing-Tools liegen in der Verantwortung von Marketing oder E-Commerce. Eine Integration erfordert Abstimmung zwischen Bereichen, die unterschiedliche Prioritäten, Prozesse und Sprachen haben. IT denkt in Stabilität und Sicherheit. Marketing denkt in Geschwindigkeit und Flexibilität. Ohne klare Governance – wer darf welche Daten nutzen, wer ist verantwortlich für Datenqualität, wer entscheidet über Schnittstellen – scheitern Projekte an internen Reibungen.

KI-gestützte Kampagnenoptimierung durch ERP-Daten

Künstliche Intelligenz in Marketing-Plattformen – ob Google Performance Max, Meta Advantage+ oder Amazon DSP – lebt von Signalen. Je mehr relevante Daten verfügbar sind, desto präziser werden Vorhersagen. ERP-Systeme liefern Signale, die über Standard-Tracking hinausgehen.

Ein Beispiel: Predictive Bidding auf Basis von Lagerrotation. Ein Fashion-Retailer hat saisonale Kollektionen. Artikel, die sich schlecht drehen, müssen vor Saisonende abverkauft werden. Das ERP-System kennt Einstandspreise, Lagerbestände und historische Verkaufsgeschwindigkeiten. Ein Machine-Learning-Modell berechnet, welche Produkte kritisch werden. Diese Information fließt als Signal in die Kampagne: Gebotserhöhung um 40 Prozent für Slow-Mover, Budgetreduktion für Fast-Mover. Das Modell lernt kontinuierlich, welche Kombinationen aus Preis, Saison und Werbedruck funktionieren.

Ein weiteres Feld: Dynamische Zielgruppensegmentierung. CRM-Systeme kategorisieren Kunden nach Verhalten (Öffnungsraten, Klicks, Website-Besuche). ERP-Systeme nach ökonomischen Merkmalen (Bestellwert, Zahlungsmoral, Retourenquote). Kombiniert ergibt das multidimensionale Segmente. Ein Kunde mit hoher Engagement-Rate, aber niedrigem durchschnittlichen Bestellwert und hoher Retourenquote ist anders zu behandeln als einer mit niedriger Engagement-Rate, aber konstantem Bestellwert und null Retouren. Solche Segmente lassen sich in Customer Match Audiences oder Meta Custom Audiences überführen.

Die tiefere Ebene liegt in Feedback-Loops. Kampagnen generieren Daten (Klicks, Conversions). Diese fließen zurück ins ERP (Bestellungen, Umsätze). Das ERP liefert neue Daten (Margen, Retouren). Diese beeinflussen die nächste Kampagnen-Iteration. So entsteht ein geschlossener Kreislauf, in dem Marketing nicht mehr isoliert agiert, sondern Teil einer datengetriebenen Steuerungslogik wird.

Konkrete Implementierung: Ein schrittweises Vorgehen

Wer ERP-Daten ins Marketing integrieren will, sollte klein anfangen. Nicht mit einer vollständigen Systemintegration, sondern mit einem spezifischen Use Case.

Schritt 1: Identifikation des wertvollsten Datenpunkts. Welche Information aus dem ERP würde Kampagnen sofort verbessern? Für einen Online-Shop sind es meist Lagerbestände. Für einen B2B-Anbieter Kundenhistorien. Für einen Hersteller Produktmargen. Ein klarer Fokus verhindert, dass Projekte in Komplexität ersticken.

Schritt 2: Technische Machbarkeit prüfen. Hat das ERP eine API? Welche Daten sind auslesbar? Wie oft können sie abgerufen werden? Gibt es bereits Middleware-Tools im Einsatz? Diese Fragen klären, ob der Use Case mit bestehenden Ressourcen umsetzbar ist oder externe Unterstützung braucht.

Schritt 3: Pilotprojekt aufsetzen. Ein einzelnes Produkt, eine Kampagne, ein Kanal. Beispiel: Google Shopping für eine Produktkategorie mit ERP-gesteuerten Lagerbeständen. Laufzeit: vier Wochen. Messung: Conversion-Rate, Klicks auf nicht verfügbare Artikel, ROAS. Wenn der Pilot funktioniert, lässt sich die Logik ausweiten.

Schritt 4: Automatisierung ausbauen. Was im Piloten manuell konfiguriert wurde, wird automatisiert. Feed-Updates laufen stündlich statt täglich. Gebotsanpassungen reagieren dynamisch statt nach festen Regeln. Dashboards zeigen ERP- und Marketing-Daten kombiniert.

Schritt 5: Organisatorische Verankerung. Integration ist kein einmaliges Projekt, sondern ein laufender Prozess. Datenqualität muss überwacht werden. Schnittstellen müssen gewartet werden. Neue Use Cases entstehen. Das braucht Rollen: Wer ist verantwortlich für ERP-Marketing-Integration? Wer entscheidet über neue Datenflüsse? Ohne klare Ownership versandet die Arbeit.

Was sich ändert, wenn ERP und Marketing synchron laufen

Die sichtbare Veränderung ist Effizienz. Kampagnen verschwenden weniger Budget, weil sie auf aktuellen Daten basieren. Die unsichtbare Veränderung ist strategischer: Marketing wird von einer reaktiven zu einer steuernden Funktion.

Statt zu warten, was Kampagnen bringen, und dann zu optimieren, können Kampagnen aktiv auf Geschäftsziele ausgerichtet werden. Wenn das ERP zeigt, dass Produktkategorie X hohe Margen, aber niedrige Abverkaufsraten hat, kann Marketing gezielt darauf setzen. Wenn Lagerbestände kritisch werden, greift die Kampagne ein, bevor manuelle Anweisungen nötig sind.

Das verändert auch die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Marketing braucht nicht mehr wöchentliche Excel-Reports vom Vertrieb. Vertrieb sieht in Echtzeit, welche Kampagnen welche Produkte pushen. Controlling kann Werbeausgaben direkt mit Deckungsbeiträgen abgleichen. Aus getrennten Silos wird ein integrierter Prozess.

Weiterführende Einblicke in die strategische Ausrichtung datenbasierter Kampagnen liefert der Artikel über Marketing-Funnel und Conversion-Strategie. Wer verstehen möchte, wie Automatisierung über ERP-Integration hinausgeht, findet im Beitrag zu Marketing Automation Tools 2025 relevante Ansätze. Und für die Verknüpfung von CRM- und ERP-Daten in einem geschlossenen System ist der Artikel zu CRM und Marketing Automation eine sinnvolle Ergänzung.

Die nächste Stufe: Von Datenintegration zu datengetriebener Steuerung

ERP-Integration ist kein Selbstzweck. Sie ist Mittel, um Marketing messbar, steuerbar und wirtschaftlich sinnvoll zu machen. Unternehmen, die sie ernst nehmen, bewegen sich von „Wir schalten Anzeigen und schauen, was passiert» zu „Wir steuern Kampagnen auf Basis von Geschäftswerten».

Das erfordert Umdenken. Marketing ist nicht mehr nur kreativ oder performanceorientiert. Es wird operativ. Daten aus Lagerhaltung, Einkauf, Finanzwesen werden zur Grundlage für Kampagnenentscheidungen. Wer das als Einschränkung sieht, übersieht den Punkt. Es ist keine Einschränkung, sondern Präzision.

Ein Unternehmen, das weiß, welche Produkte lieferbar, profitabel und nachgefragt sind, kann gezielter werben als eines, das nur auf Klickzahlen schaut. Es verschwendet weniger, lernt schneller und wächst stabiler. ERP-Daten machen Marketing nicht langsamer. Sie machen es intelligenter.