Die meisten D2C-Marken haben überall Daten und nirgends Erkenntnisse. Wir bauen die Analyseinfrastruktur auf, die Ihre Shopify-, Anzeigen-, E-Mail- und Abonnementdaten in einheitlichen Dashboards konsolidiert – und die Analysemodelle, die rohe Zahlen in Entscheidungen umwandeln, auf die Sie reagieren können.
Ein typischer D2C-Analytics-Build konsolidiert: Shopify (Bestellungen, Kunden, Produkte, Inventar), Klaviyo (E-Mail und SMS Leistung, Listenwachstum, Flow-Attribution), Meta Ads, Google Ads, TikTok Anzeigen und Pinterest Anzeigen (Ausgaben, Impressionen, Klicks, Conversions), ReCharge oder Skio (MRR, Abwanderung, Abonnent LTV), Yotpo oder Okendo (Bewertungsvolumen, Bewertungen) und Google Analytics 4 (Verhalten vor Ort). Wir verbinden diese über API-basierte ETL-Pipelines mit BigQuery und erstellen dann Looker Studio-Dashboards darauf.
Wir verwenden Ihre Shopify-Bestellhistorie, um BG/NBD- (Beta-Geometrische Negative Binomialverteilung) und Gamma-Gamma-Modelle zu erstellen – den wissenschaftlich validierten Ansatz zur Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit einzelner Kunden und zukünftiger Ausgaben. Diese Modelle werden monatlich anhand neuer Auftragsdaten neu trainiert. Die Ausgaben werden als Kundenattribute zur Segmentierung an Klaviyo zurückgesendet und zum Festlegen von CAC-Zielen auf Kanalebene für bezahlte Medien verwendet, die auf der prognostizierten 12-Monats-Amortisation und nicht auf dem letzten Klick ROAS basieren.
Die Kohortenanalyse gruppiert Kunden nach ihrem ersten Kaufmonat und verfolgt ihr Verhalten im Laufe der Zeit – wie viele haben einen zweiten Kauf getätigt, was haben sie in den Monaten 3, 6 und 12 ausgegeben. Dies zeigt die wahre Qualität Ihrer Kundenakquise im Laufe der Zeit, die von aggregierten Kennzahlen verdeckt wird. Eine Marke, die ihren Umsatz verdoppelt, akquiriert möglicherweise Kunden mit immer schlechterer Qualität und sinkender Kundenbindung – etwas, das nur eine Kohortenanalyse zeigt. Wir erstellen monatliche Kohortenmodelle für jeden Kunden als Grundlage für Entscheidungen zur Bindungsstrategie.
Ein einheitliches Standard-Dashboard (Shopify + 2–3 Anzeigenplattformen + Klaviyo), das auf Looker Studio mit manueller Einrichtung des Datenkonnektors basiert, dauert 3–4 Wochen. Eine vollständige Data-Warehouse-Implementierung mit automatisierten BigQuery-Pipelines, GA4-Integration und erweiterten Analysemodellen einschließlich Kohortenaufbewahrung und prädiktivem LTV dauert 8–14 Wochen. Wir liefern in Phasen – ein funktionierendes v1-Dashboard in den ersten drei Wochen, damit Ihr Team sofort einen Mehrwert erhält.
Indirekt ja – die inhaltlichen und strukturellen Entscheidungen, die durch Analysen getroffen werden (welche Produkte im Inhalt priorisiert werden sollen, welche Fragen Kunden am häufigsten stellen, welche Kategorien die meisten LTV erzielen), prägen direkt eine AEO-Content-Strategie. Wir erstellen auch Analyse-Tracking für die Zitierüberwachung von AI – mithilfe der Perplexity API- und ChatGPT-Abfrageanalyse, um zu messen, wie oft Ihre Marke in AI-generierten Antworten auf relevante Anfragen erscheint, wobei GEO neben organischen und bezahlten Anfragen als messbarer Kanal behandelt wird.
Unser Analyseteam erstellt die Dashboards, Modelle und Dateninfrastruktur, die Marken benötigen, um Entscheidungen mit Zuversicht und nicht mit Intuition zu treffen.