Werbekonten anbinden in Power BI
Wir bringen Google Ads, Meta Ads und LinkedIn Ads in ein sauberes Power-BI-Reporting, damit eure Wochenreports automatisch laufen und Zahlen wieder zusammenpassen.
- Einheitliche KPI-Definitionen über Kanäle
- Wöchentliche Updates ohne Copy-Paste
- Onboarding-Prozess für neue Kunden
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Wenn Reporting jede Woche wieder anstrengend ist
Du kennst es: Montagmorgen, drei Leute, 28 Kunden – und alles wird aus Google Ads, Meta Ads und LinkedIn Ads zusammengeklickt.
Am Ende stimmen Summen nicht, Conversions sind je Plattform anders definiert und der Kunde fragt, warum Bericht und Oberfläche abweichen.
Warum das Anbinden der Werbekonten oft scheitert
Nicht wegen Power BI – sondern weil Datenlogik und Prozess fehlen.
KPIs sind je Plattform „anders“
Conversions, Attributionsfenster und Zeiträume sind nicht 1:1 vergleichbar. Ohne klare Definitionen entstehen Abweichungen und Diskussionen.
Dimensions-Chaos statt Datenmodell
Kunde, Werbekonto, Kampagne, Kanal, Währung und Zeitzone müssen sauber zusammengeführt werden. Sonst brechen Vergleiche wie „Vorwoche vs. Plan“.
Jeder neue Kunde ist ein neues Projekt
Freigaben, Zugriffstoken und Kontostrukturen werden jedes Mal neu geklärt. Ohne Standard-Ablauf skaliert der Aufwand linear mit jedem Kunden.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich das?
Für Teams, die regelmäßig Kunden- oder Kanal-Reporting liefern und dabei auf wiederholbare Abläufe angewiesen sind.
Typisch, wenn ihr Wochenreports für viele Kunden erstellt, mehrere Werbekonten pro Kunde anbinden müsst und Zahlen über Kanäle hinweg konsistent erklären wollt.
Was steckt im Paket?
Von der Datenanbindung bis zum Wochenreport – so, dass ihr es im Alltag skalieren könnt.
Datenquellen & Konnektor-Setup
Wir klären je Plattform den besten Weg: Drittanbieter-Konnektoren (z.B. Supermetrics, Windsor.ai, Coupler.io), direkte API-Abfragen oder Export in eine Zwischentabelle.
Sauberes Datenmodell für Ads-Reporting
Ein Modell mit klaren Dimensionen (Kunde, Werbekonto, Plattform, Kampagne, Zeit/Woche) und eindeutigen KPI-Regeln für Conversions, ROAS und Budgetausschöpfung.
Power-BI-Report für Wochenvergleich
Standardseiten für Kosten, Klicks, Impressionen, CTR, CPC, CPL/CPA, Conversions und Conversion Rate – inkl. Vorwoche, Plan und Kanalvergleich.
Onboarding-Playbook für neue Kunden
Checkliste für Freigaben, Zugriffstoken, Benennungen und Updates – damit ihr neue Kunden planbar anbinden könnt, statt jedes Mal neu zu improvisieren.
Wollen wir eure Werbekonten einmal sauber „auf Spur“ bringen?
- Klares Vorgehen für Anbindung & Freigaben
- Einheitliche KPIs über alle Plattformen
- Weniger Handarbeit im Wochenreporting
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Ausgangslagen, typische Ergebnisse.
Performance-Marketing-Team skaliert Wochenreporting
Ausgangslage
- Wöchentliche Reports wurden manuell je Plattform gebaut
- Unterschiedliche Conversion-Logiken sorgten für Rückfragen
- Keine klare Struktur für Kunde/Werbekonto/Kanal
- Neukunden-Onboarding ohne festen Freigabeablauf
Ergebnis
- Power-BI-Wochenreport mit Vorwochen- und Planvergleich
- Einheitliche KPI-Definitionen für kanalübergreifende Summen
- Lakehouse-Struktur für stabile Aktualisierung der Daten
- Standardisiertes Onboarding inkl. Freigabe-Checkliste
Agentur reduziert Abstimmungsaufwand mit Kundenreports
Ausgangslage
- Berichtszahlen wichen regelmäßig von Plattformzahlen ab
- Zeitzonen und Wochenlogik wurden je Kunde anders gehandhabt
- Freigaben und Zugriffstoken waren schlecht nachverfolgbar
- Reporting-Definitionen lagen verteilt in Dokumenten
Ergebnis
- Klare Daten-Governance inkl. Definitionen und Verantwortlichkeiten
- Transparente Logik für Zeiträume, Währung und Zeitzone
- Nachvollziehbare Struktur für Konten, Kampagnen und Kanäle
- Besser erklärbare Reports und weniger Rückfragen im Review
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route, die in echten Marketing-Operatings funktioniert – nicht nur im Demo-Dashboard.
Erstgespräch
Wir klären eure Plattformen, KPIs, Dimensionen (Kunde, Werbekonto, Kampagne, Woche) und wie ihr aktuell Freigaben und Zugriffstoken organisiert.
Setup
Wir setzen die Anbindung auf (Konnektor/API/Export), bauen ein sauberes Datenmodell und legen KPI-Regeln fest – damit Summen über Kanäle erklären lassen.
Training
Wir übergeben Report und Playbook: Wie onboardet ihr neue Kunden, welche Freigaben sind nötig, wie laufen Aktualisierung und Qualitätschecks.
Skalierung
Danach erweitern wir iterativ: weitere Kanäle, neue Reportseiten, mehr Automatisierung – ohne das Fundament zu verbiegen.
Was sich im Alltag konkret ändert
Der Unterschied ist nicht „mehr Daten“, sondern weniger Reibung pro Woche und pro neuem Kunden.
- Daten werden manuell aus Plattformen kopiert
- KPIs und Conversions sind je Kanal uneinheitlich
- Vorwochen- und Planvergleiche sind fehleranfällig
- Freigaben werden einzeln und ad hoc angefragt
- Neue Kunden binden viel Koordinationszeit
- Power BI zieht Daten per Update nach
- Gemeinsame KPI-Definitionen für alle Kanäle
- Vergleiche nach Woche, Kunde und Plattform sind stabil
- Standard-Onboarding inkl. Freigabe-Checkliste
- Mehr Zeit für Optimierung statt Reporting-Handarbeit
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete für sauberes Ads-Reporting in Power BI
Du bekommst einen klar abgegrenzten Einstieg und kannst danach gezielt ausbauen.
- Scope-Workshop für KPIs und Dimensionen
- Bewertung eurer Anbindungsoptionen
- Reporting-Blaupause für Wochenvergleich
- Konkrete Roadmap fürs Umsetzen
- Anbindung Google Ads, Meta, LinkedIn (Scope-basiert)
- Datenmodell inkl. Woche, Währung, Zeitzone
- Power-BI-Wochenreport mit Kern-KPIs
- Playbook für Freigaben und Onboarding
- Microsoft-Fabric-Setup für stabile Datenpipelines
- Governance: Definitionen, Rollen, Qualitätschecks
- Mehrere Reports/Clienteinheiten nach Template
- Betriebs- und Erweiterungskonzept
Wollen wir eure Werbekonten einmal sauber „auf Spur“ bringen?
- Klares Vorgehen für Anbindung & Freigaben
- Einheitliche KPIs über alle Plattformen
- Weniger Handarbeit im Wochenreporting
Häufige Fragen
Welche Werbeplattformen könnt ihr an Power BI anbinden?
Typisch sind Google Ads, Meta Ads und LinkedIn Ads. Je nach Setup binden wir zusätzlich Webanalyse (z.B. GA4) und weitere Quellen wie E-Mail-Marketing oder Tabellen für Planwerte an, damit Budgetausschöpfung und Vorwochenvergleich sauber funktionieren.
Nehmt ihr einen Konnektor wie Supermetrics oder baut ihr direkt über APIs an?
Beides ist möglich. Wir entscheiden mit euch nach Kriterien wie Stabilität der Aktualisierung, Datenumfang, Governance-Anforderungen und Pflegeaufwand. Je nach Kunde ist ein Drittanbieter-Konnektor sinnvoll – oder eine direkte Abfrage gegen die Schnittstellen bzw. ein Export in eine Zwischentabelle.
Warum weichen Berichtszahlen oft von den Plattformen ab?
Häufig wegen unterschiedlicher Definitionen (Conversions, Attributionsfenster), Zeitlogik (Zeitzone, Tage/Wochen), Währung sowie Filtern und Aggregationen. Wenn ihr diese Regeln einmal sauber festlegt und technisch abbildet, werden Abweichungen erklärbar und deutlich seltener.
Wie wird das Onboarding neuer Kunden planbar?
Mit einem festen Ablauf: benötigte Freigaben je Plattform, klare Verantwortung für Zugriffstoken, Standard-Benennungen und ein Check, ob alle Konten und Kampagnen im Modell richtig auftauchen. So wird die Anbindung wiederholbar und skaliert mit eurem Kundenwachstum.