Short answer: yes, but barely, if the $11 per order is right. At $11 you keep about $1.26 per order (4.4%). The 3.1 ROAS on your dashboard doesn't match your own numbers, so check that first.
Cost per order (price 29.00)
| Line | Calculation | Amount |
|---|---|---|
| Revenue kept after refunds | 29.00 × (1 − 6%) | 27.26 |
| Product cost, net of resold returns | 7.50 × (1 − 0.06 × 0.75) | −7.16 |
| Outbound shipping, packaging, pick and pack | 4.20 + 0.60 + 1.00 | −5.80 |
| Payment fees | 29.00 × 2.9% + 0.30 | −1.14 |
| Platform fee | 29.00 × 2% | −0.58 |
| Return shipping and handling | 6% × (4.20 + 1.00) | −0.31 |
| Contribution before ads | 12.26 (42.3% of price) | |
| Ads | −11.00 | |
| Contribution after ads | 1.26 (4.4% of price) |
Two assumptions are mine. Payment and platform fees are not refunded on returns. Resellable returned mugs go back into stock at full cost.
Targets
- Break-even CPA: 12.26 per order.
- Break-even ROAS: 1 / 0.423 = 2.36.
- ROAS for a 10% margin after ads: 1 / (0.423 − 0.10) = 3.10. That is a CPA of about 9.36 at a 29.00 order.
Your ROAS figure doesn't match your ad cost
- At 29.00 per order and 11 in ads, your real ROAS is 29 / 11 = 2.64. That is above break-even (2.36) but well under the 3.10 you need for 10%.
- A dashboard ROAS of 3.1 with 11 per order would mean an average attributed order of about 34.10. That could be multi-item orders or shipping revenue.
- It could also mean the "11 per order" is spend divided by all orders, while the platform's ROAS only counts the orders it claims.
- If the 3.1 is real on a 29.00 order, ads cost about 9.35 per order, and you'd be right at a 10% margin.
- Use total revenue divided by total ad spend for the period, not the platform's number. That is your blended ROAS, and it's the one to compare to 2.36 and 3.10.
Sensitivity (change in profit per order)
- Price ±10% (±2.90): about ±2.58. This is the biggest lever. A 10% discount deeper than your usual one would wipe out your profit.
- Ad cost ±10% (±1.10): ±1.10.
- Product cost ±10% (±0.75): about ±0.72.
- Return rate +1 point: about −0.29. The refunded revenue matters far more than the return shipping.
At 4.4% net, a small rise in ad cost or returns pushes you to break-even. The ad cost per order is the number to pin down.
What to verify
- Blended ROAS and cost per order over a period with a decent number of orders. I don't know how many orders your 11 rests on.
- Whether your payment processor refunds its fee on returns. If it does, you do slightly better than shown.
- Whether the 6% return rate and the 25% unsellable share come from real data.
- Whether you charge shipping to customers. I assumed none.
- Cash flow, since you buy the stock before you sell it.
If you can get ad cost per order down to about 9.35, or raise the price about 2 to 3 dollars, you reach 10%. I can run either scenario.
Real run in an isolated folder with only this skill installed. Only the Skill and Read tools were enabled, so no command was run and no file was written. The store and all numbers are invented and the model had no access to a real store. The per-order figures were checked by hand afterwards. The currency symbol in the answer is the model's own assumption: the request gave no currency.
Was es macht
Berechnet den Gewinn einer Bestellung aus den eigenen Zahlen des Händlers: nach Erstattungen verbleibender Umsatz, Warenkosten (wiederverkaufbare Retouren gehen zurück ins Lager), Versand, Verpackung, Kommissionierung, Zahlungs- und Plattformgebühren sowie Retourenkosten. Aus diesem Deckungsbeitrag leitet es den Break-even-CPA und -ROAS ab, den Ziel-ROAS für eine gewünschte Marge und den Preis für eine Zielmarge. Rabatte beurteilt es, indem es das ganze Modell beim neuen Preis neu rechnet und angibt, welche Absatzsteigerung für denselben Gesamtgewinn nötig ist; den Customer Lifetime Value baut es aus Marge und gemessenen Wiederkaufraten auf, nie aus Umsatz oder angenommenen Raten.
Eingebaute Gewohnheiten
Es erfindet keine Zahlen, nennt die Quelle jeder Eingabe, weist auf von der Plattform gemeldeten ROAS hin, der nicht zum Bestellwert passt, zeigt eine Sensitivitätsprüfung (Preis, Werbekosten, Warenkosten, Retourenquote) und listet auf, was zu prüfen ist. Eine Referenzdatei enthält die Formeln und ein durchgerechnetes Beispiel.
Geeignet für
Prüfen, ob ein Produkt oder eine Werbekampagne Geld verdient, Preise festlegen und entscheiden, wie weit man rabattieren kann.
Geringes Risiko: Reine Anweisungen ohne Skripte, ohne Netzwerkzugriff und ohne Dateischreiben. Es ist eine Berechnungsmethode, keine Steuer-, Buchhaltungs- oder Rechtsberatung; Gebührensätze, steuerliche Behandlung und Plattformregeln unterscheiden sich je Land und ändern sich, Sie müssen sie selbst prüfen und als Eingabe liefern. Die Ergebnisse sind nur so gut wie Ihre Zahlen und keine Prognose. Es sieht Ihre Shop-Daten nicht und nennt, welche Eingaben Annahmen sind. Im Test setzte das Modell von sich aus ein Währungssymbol, obwohl keine Währung angegeben war. Originalwerk von AIBars (MIT). Einmal mit einem erfundenen Trinkflaschen-Shop ausprobiert.