Datengesteuerte D2C Marken wachsen 2,3-mal schneller als Marken, die Entscheidungen aus dem Bauch heraus treffen. Scale D2C baut die Analyseinfrastruktur auf – Data Warehouses, BI-Dashboards und Vorhersagemodelle – die Ihrem Team vollständige Transparenz darüber verschafft, was tatsächlich das Wachstum vorantreibt und was die Marge zerstört.
Die meisten Analyseprojekte liefern Dashboards, die niemand nutzt. Scale D2C baut eine Analyseinfrastruktur rund um die spezifischen Fragen auf, die Ihr Führungsteam D2C beantworten muss – und macht die Daten dann zugänglich und vertrauenswürdig.
BigQuery- oder Snowflake-Data-Warehouse verbindet Shopify, Anzeigenplattformen, ESP, CRM und ERP in einem einzigen analytischen Datenmodell.
Looker-, Power BI- oder Metabase-Dashboards bieten Ihrem CMO, Medienkäufer, Betriebs- und Finanzteam eigene Echtzeitansichten.
Datengesteuerte Multi-Touch-Attributionsmodelle, die jeden Kanal genau benennen – eliminieren den Last-Click-Bias, der Sie Millionen kostet.
Kundenkohortenanalyse und LTV-Modellierung geben Ihrem Führungsteam Einblick in den langfristigen Wert jedes Akquisitionskanals.
dbt-Transformationspipelines, Fivetran/Airbyte-Konnektoren und Ereignisverfolgungsinfrastruktur als Grundlage für zuverlässige Analysen.
Die BI-Ebene in natürlicher Sprache lässt Ihr Team fragen: „Was hat den Rückgang in ROAS letzte Woche verursacht?“ und erhalten Sie eine datengestützte Antwort.
Full-Stack-Analytics-Engineering für D2C-Marken – von der Rohereigniserfassung bis hin zu Executive-Dashboards und Vorhersagemodellen.
BigQuery-, Snowflake- oder Redshift-Warehouse-Architektur mit semantischer Ebene und Zugriffskontrollen.
Fivetran/Airbyte-Konnektoren, DBT-Transformationen und Orchestrierung (Airflow/Dagster) für zuverlässige Datenpipelines.
Auf D2C KPIs zugeschnittene Looker-, Power BI- oder Superset-Dashboards – Akquise, Bindung, Margen und Betrieb.
Kanalübergreifende Attributionsmodellierung mit Inkrementalitätstests zur genauen Messung des Kanalbeitrags.
Kundenkohorten-Dashboards, LTV-Modelle und Amortisationszeitberechnungen für intelligentere Akquisitionsentscheidungen.
ML Modelle für Abwanderungsvorhersage, Bedarfsprognose und LTV Prognose, die auf Ihrem Data Warehouse basieren.
Wir prüfen Ihre aktuellen Daten, identifizieren AI-Anwendungsfälle mit großer Auswirkung und priorisieren nach Umsatzpotenzial und Implementierungskomplexität.
Wir erstellen in 2–4 Wochen einen funktionierenden POC, um den AI-Ansatz zu validieren, bevor wir uns zur vollständigen Entwicklung verpflichten.
Vollständige produktionstaugliche AI-Systementwicklung mit Tests, Sicherheitsbewertung und Integration in Ihren D2C-Stack.
Kontinuierliche Modellüberwachung, Leistungsverfolgung und Neuschulung, um die Genauigkeit Ihres AI-Systems zu gewährleisten, während sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt.
Wir verbinden alle wichtigen D2C-Datenquellen, einschließlich Shopify/Adobe Commerce (Bestellungen, Produkte, Kunden), Meta Ads, Google Ads, TikTok Anzeigen, Klaviyo, Triple Whale, Northbeam, Gorgias, Recharge und alle benutzerdefinierten Datenquellen über API oder CSV-Import.
Ein Data Warehouse (BigQuery, Snowflake) speichert und organisiert alle Ihre Daten in einem sauberen, abfragbaren Format. Ein BI-Tool (Looker, Power BI) verbindet sich mit dem Warehouse und präsentiert die Daten als Visualisierungen und Dashboards. Sie benötigen beides: das Warehouse für zuverlässige Daten, das BI-Tool für zugängliche Erkenntnisse.
Ein einfaches Data Warehouse mit Kern-Dashboards dauert 6–10 Wochen. Eine vollständige Analyseplattform einschließlich Attributionsmodellierung, LTV-Vorhersagen und erweiterter Segmentierung dauert 14–20 Wochen. Wir beginnen immer mit der geschäftskritischsten Berichterstattung und bauen diese schrittweise aus.
Hören Sie auf, Marketingentscheidungen auf der Grundlage der von der Plattform gemeldeten ROAS zu treffen. Lassen Sie Scale D2C die Analyseinfrastruktur aufbauen, die Ihnen zeigt, was tatsächlich funktioniert.