Der Wolf im Schafspelz. Enterprise-Power. Mittelstand-Budget.
Das System läuft vollständig auf BigQuery – keine zusätzliche BI-Plattform, keine separate Lizenz.
Angebunden werden die Quellen, die Du vermutlich schon nutzt: GA4, Google Ads, Meta, TikTok oder weitere Werbeplattformen - wie Affiliates. Dazu Dein Shop (Magento, Shopify oder Eigenlösung), die Sales-Datenbank – hier liegt die eigentliche Stärke für die Gewinnanalyse –, Produkt- und Retourendaten.
Ein KI-Agent übernimmt die Auswertung, die sonst einen eigenen Data-Analysten kosten würde. Start in der Regel in wenigen Wochen statt Monaten, weil an Systeme angedockt wird, die Du bereits nutzt – nicht an ein komplett neues Setup.
Mit den Daten reden, anstatt auf starre Dashboards zu starren.
Umsatz ist nicht Gewinn.
Die meisten Dashboards zeigen Umsatz, Sessions, ROAS. Was fehlt: die Marge nach Wareneinsatz, Rabatt und Versand. Ich verbinde Deine Werbedaten mit den echten Kosten aus Deinem Shop – damit Du siehst, was am Ende wirklich hängen bleibt, nicht nur, was reinkommt.
Der KI-Agent macht Dich von selbst darauf aufmerksam, wenn die Marge kippt – bevor Du danach suchen musst. In einem Chat oder als morgendliches Briefing per Mail.
Beispiele: Netto-Umsatz, Bruttomarge, Profit nach Gutschein – auf einen Blick, statt in drei Excel-Tabs zusammengerechnet.
Welches Produkt bringt wirklich Gewinn?
Manche Produkte generieren viel Umsatz, aber kaum Marge – andere sind leise. Deine eigentlichen Gewinnbringer, ohne dass es jemand merkt.
Der KI-Agent schlüsselt jedes Produkt bis auf Material-, Arbeits- und Gemeinkosten auf – frag einfach, welches Produkt gerade Marge kostet statt Marge bringt.
Anwendungsfälle: Bestseller, die kaum Rohertrag abwerfen – erkannt, bevor sie das nächste Sale-Budget bekommen.
Welche Kampagne wirklich beiträgt, sagt Dir sonst niemand.
Meta, Google und GA4 melden jeweils ihre eigene, geschönte Zahl – und jede Plattform hat einen Anreiz, sich selbst gut aussehen zu lassen. Erst gegen den echten Shop-Umsatz gerechnet, zeigt sich, welche Kampagne und Anzeigengruppe tatsächlich zieht.
Der KI-Agent beantwortet das in einem Satz, ohne dass Du selbst durch Tabellen suchen musst.
Beispiele: Retargeting läuft deutlich besser als Prospecting, Brand-Suche deutlich besser als Demand Gen – Unterschiede, die im Plattform-Report untergehen.
Kennst Du Deine Kunden, oder nur ihre Bestellungen?
Ohne Segmentierung ist jeder Kunde gleich viel wert – ist er aber nicht. Aus den Bestelldaten baut eine KI automatisch ein Segmentierungsmodell: nach Kaufverhalten, Warenkorbwert und Kategorie-Vorlieben.
Der KI-Agent nutzt diese Segmente direkt: Frag ihn, welche Kunden kurz vor der Abwanderung stehen oder welches Segment den höchsten Customer Lifetime Value hat – die Antwort kommt in Sekunden, nicht nach einer manuellen Datenauswertung.
Anwendungsfälle: Segmente wie Champions, At Risk oder Neukunden – automatisch aktuell, ohne manuelle Pflege. An welchem Wochentag und zu welcher Uhrzeit Kunden aus welcher Kategorie kaufen.
Personalisiertes Email-Marketing beginnt mit Segmenten, die es noch nicht gibt.
Ohne Segmentierung bleibt jede Newsletter-Kampagne eine Massen-Mail. Aus demselben Modell wie oben entsteht ein direkt nutzbarer Feed, den Du in Dein bestehendes Email-Tool lädst – die KI hält ihn laufend aktuell, ohne dass Du manuell nachpflegen musst.
Der KI-Agent geht noch weiter: Frag ihn, welches Segment auf welche Ansprache am besten reagiert oder welche Kampagne für welche Gruppe als Nächstes ansteht – Du musst die Auswertung nicht selbst zusammenstellen.
Beispiele: Kategorie-Affinität pro Kunde, bevorzugter Wochentag und Uhrzeit – push-fertig für Deinen Newsletter-Anbieter.
Gutscheine und Rabatte sind Wiederholungstäter bei Deiner Marge.
Rabattaktionen bringen Umsatz und fühlen sich nach Erfolg an – Bestellungen steigen, das Team ist zufrieden. Aber genau diese Kampagnen sind es meistens, die Deine Marge am stärksten drücken, weil der Rabatt direkt vom Rohertrag abgeht.
Der KI-Agent erkennt das Muster automatisch: Er stellt fest, wenn eine Sale-Kampagne zwar Umsatz bringt, aber die Bruttomarge in dem Zeitraum einbricht – bevor es im Quartalsergebnis auffällt.
Anwendungsfälle: Eine Sale-Kampagne, die die Bruttomarge von ca. 52% auf ca. 30% drückt – frühzeitig erkannt, nicht erst in der Jahresbilanz.
Lösung: Dein eigenes Data Warehouse. Dein eigener Data Analyst.
Ich mache Deine wichtigen Daten verständlich und anwendbar, so dass Du mithilfe von KI-Agenten und interaktiven Dashboards bessere Entscheidungen treffen kannst. Das Data Warehouse entsteht in Deinem eigenen BigQuery-Projekt – es gehört Dir, nicht mir.
Ob Umsatz, Marge, Kampagnen-Performance oder Kundenverhalten – Du musst nicht wissen, welche Tabelle oder welches Dashboard die Antwort hat. Frag einfach, und der KI-Agent liefert sie, direkt aus Deinen echten Daten.
Anwendungsfälle: Management-Reports auf einen Blick, KPI-Dashboards ohne IT-Ticket, alle Kanäle an einem Ort statt in fünf Exporttabellen, Trends und Ausreißer erkannt, bevor sie im Monatsabschluss auffallen.
DSGVO-bereit für den Datenschützer. Auch wenn er mal zufällig um die Ecke kommt.
Dein Data Warehouse entsteht in Deinem eigenen BigQuery-Projekt in der EU – Deine Daten bleiben bei Dir, nicht bei mir, und Du hast jederzeit die volle Kontrolle darüber.
Datenschutz, Auftragsverarbeitung, Datensparsamkeit und Löschkonzepte sind von Anfang an mitgedacht, nicht nachträglich draufgesetzt.
Anwendungsfälle: Pseudonymisierung, Löschkonzepte nach Aufbewahrungsfristen, rollenbasierte Zugriffsrechte, EU-Rechenzentren und Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV).
