Ein Warehouse für Ads, Bestellungen und CRM,
und ein KI-Analyst, der in Zahlen antwortet
Die meisten Unternehmen haben die Daten, aber kein Gesamtbild: Ads in einem Dashboard, Bestellungen in einem anderen, CRM in einem dritten - jedes erzählt eine andere Geschichte. Wir bringen alles in eine Datenbank, bringen die Zahlen zur Übereinstimmung und geben Ihnen einen Analysten, menschlich und KI, der Fragen mit SQL beantwortet statt mit Meinungen.
Was wir verbinden
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads und TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce und individuelle Shops, amoCRM, KeyCRM, HubSpot und Google Sheets, GA4 und PostHog, Telegram-Bestellkanäle, Marktplätze und Ihr ERP für die echten Herstellungskosten. Jede Quelle bekommt eine Rohdaten-Schicht und einen täglichen Sync mit Backfill, sodass keine Historie verloren geht.
Was Sie bekommen
Ein einziges Orderbuch, das mit Ihrem Bankkonto übereinstimmt - nicht mit der Attribution einer Plattform. In einem Projekt haben wir die gesamte Historie eines Vertriebskanals aus einem Telegram-Chat rekonstruiert: 571 Bestellungen, 571 von 571 verarbeitet, und festgestellt, dass die Analytics-Plattform nur etwa 15% der echten Käufe gesehen hatte.
Dashboards in Geld. Spend, Umsatz, ROAS, CAC, LTV, Retention, Wiederkaufzyklus, Produkt- und Bundle-Ökonomie. Eine Warenkorbanalyse von 568 Bestellungen zeigte einmal, dass Familiengrößen-Warenkörbe 36% der Bestellungen und 48% des Umsatzes ausmachten - das veränderte die gesamte Bundle-Strategie.
Ein KI-Analyst in Telegram. „Top drei Städte nach Umsatz im letzten Monat“, „welche Kampagne hat Wiederkäufer gebracht“, „Marge nach Produktlinie mit echten Herstellungskosten“. Antworten mit Zahlen aus dem Mart, mit eingeblendetem SQL.
Monitoring. Wettbewerber-Ads und -Preise, Marketplace-Listings, Preisunterbietungen durch Distributoren (184 von 218 Ereignissen erkannt, null Fehlalarme in einem Deployment), Bewertungen, Suchtrends. Alerts landen in Telegram.
Unit Economics und Research. CAC-, LTV-, Churn- und Payback-Modelle auf Ihren echten Daten; Marktgrößenschätzung und Wettbewerbsanalysen, durchgeführt von Research-Agenten und geprüft von einem Menschen. Wir haben das für eine Trading-App, eine Supplements-Marke und einen Businessplan für Gameserver mit 113 Quellen umgesetzt.
So läuft es ab
- Audit. Was existiert, was wird getrackt, was ist falsch. Eine Woche.
- Modell. Welche Fragen das Unternehmen beantworten muss; die Marts werden von den Fragen her entworfen, nicht von den Quellen her.
- Connectoren und Sync. Rohdaten-Schicht, tägliche Jobs, Backfill, Abgleichsprüfungen.
- Dashboards und Alerts. Gebaut mit den Menschen, die sie nutzen werden.
- KI-Analyst und Monitoring. Read-only-Rolle, abgesichertes SQL, getestet an aufgezeichneten Fragen vor dem Go-live.
Stack
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, Plattform-APIs, dbt-artige SQL-Marts, Metabase oder eigene Next.js-Panels, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, tägliche Backups.
Pakete und Preise
Finden Sie heraus, was Ihre Analytics wirklich sieht und was sie übersieht - mit einer Fix-Liste.
- Pixel-, GA4-, CAPI-, UTM-Audit
- Bestellungen gegen Plattformzahlen abgeglichen
- Fix-Liste für Ihren Entwickler oder uns
- Dashboard der Lücken
Eine Datenbank für Ads, Bestellungen, CRM und Website-Events, mit Dashboards, die sich nicht widersprechen.
- Connectoren: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- Täglicher Sync mit Backfill
- Marts: Bestellungen, Spend, Kohorten, Produkte
- Dashboards: ROAS, CAC, LTV, Retention
- Alerts an Telegram
- Dokumentation und Übergabe
Fragen in Telegram stellen, Antworten mit Zahlen erhalten. Plus Monitoring von Wettbewerbern, Preisen und Distributoren.
- Alles aus Warehouse
- KI-Analyst mit abgesichertem Read-only-SQL
- Collector für Wettbewerber-Ads, -Preise und -Bewertungen
- Alerts bei Preisunterbietung und Anomalien
- Warenkorb- und Segmentanalyse
- Monatliches Review mit einem menschlichen Analysten
Preise sind Einstiegspunkte für einen typischen Umfang. Die genaue Zahl kommt mit einem schriftlichen Plan nach einem 30-minütigen Gespräch und ändert sich nach Vereinbarung nicht mehr.
Struktur, Dokumentation und Tests gehören zu jeder Lieferung, damit jeder Entwickler oder eine Person mit KI-Assistent ohne uns weitermachen kann. Wenn wir die Änderungen weiter übernehmen sollen: Support und Weiterentwicklung durch unser Team ab 500 $ im Monat.
FAQ
Kann der KI-Analyst Zahlen halluzinieren?
Er kann nur Read-only-SQL auf einem vorbereiteten Daten-Mart ausführen, eine Abfrage zur Zeit, mit festen Limits und Timeouts, und er zeigt die ausgeführte Abfrage. Wir haben unseren eigenen SQL-Guard geprüft und acht Umgehungen geschlossen, bevor wir ihn mit Live-Daten arbeiten ließen. Die Antwort ist nur so gut wie der Mart - deshalb bauen wir zuerst den Mart.
Welche Tools verwenden Sie?
PostgreSQL als Warehouse, Python-Connectoren zu den Plattform-APIs, dbt-artige Marts, Dashboards im Tool Ihrer Wahl (Metabase, Looker Studio, ein eigenes Next.js-Panel), PostHog oder GA4 für Website-Events, Claude für den Analysten.
Wir sind klein. Ist das übertrieben?
Starten Sie mit dem Tracking-Audit. Für einen Shop mit ein paar Hundert Bestellungen im Monat zahlt sich allein das Audit meist schon dadurch aus, dass es die Bestellungen findet, die die Plattform nicht sieht.