Die Herausforderung: Daten, die verteilt vorliegen
E-Commerce-Daten sind selten an einem Ort. Plattformdaten, Web-Analytics, CRM, Marketingtools, Wettbewerberdaten – jeder Anbieter liefert ein Datenfragment. Das Ergebnis sind Silos, die nebeneinander existieren, aber schwer zusammenzuführen sind.
Standardlösungen lösen dieses Problem nur teilweise: Sie sind auf bestimmte Datensets spezialisiert, aber selten auf die spezifische Branche, das Sortiment oder die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens zugeschnitten.
Bean verbindet diese Fragmente – und macht daraus ein Bild, das tatsächlich zur Steuerung taugt.
Was beobachtet wird
Die Faktoren, die E-Commerce-Performance erklären, liegen oft nicht im eigenen Webshop, sondern im Marktumfeld:
Sichtbarkeit auf Plattformen wie Amazon – Ranking, Content-Qualität, Buy Box, Sponsored Ads – beeinflusst den Abverkauf auch dort, wo ausschließlich D2C verkauft wird. Die Mehrheit der Produktrecherchen beginnt auf Amazon, unabhängig vom Kaufkanal.
Reviews und Ratings sind messbar, entwickeln sich im Zeitverlauf und reagieren auf konkrete Maßnahmen. Wettbewerber-Produkte sind ebenso beobachtbar wie das eigene Sortiment.
Preislagen und Marketingaktivitäten – die eigenen wie die des Wettbewerbs – erklären Schwankungen, die in reinen Performance-Zahlen unsichtbar bleiben.
In ihrer Kombination geben diese Daten Aufschluss darüber, wie Ergebnisse entstehen – und wo die Hebel für Verbesserungen liegen.
Kernaspekte der Analysen
KPIs und Dimensionen: beides zählt
Ein gutes E-Commerce-Reporting misst nicht nur Ergebnisse, sondern auch den Weg dorthin.
KPIs wie Umsatz, Abverkauf, Marktanteile, Conversion Rate oder ROAS zeigen, ob Ziele erreicht wurden. Sie sind notwendig – aber allein nicht ausreichend.
Um zu verstehen, was funktioniert hat und was nicht, braucht es die richtigen Dimensionen dazu: Content-Qualität, Preisposition, Sichtbarkeit, Wettbewerbsaktivitäten, Traffic-Quellen. Erst in ihrer Kombination entsteht ein Bild, aus dem sich konkrete Maßnahmen ableiten lassen.
Die Auswahl dieser KPIs und Dimensionen ist selbst eine analytische Aufgabe – und der erste Schritt in jedem Projekt.
Was dabei entsteht
Kein generisches Dashboard, sondern ein Reporting, das zu den tatsächlichen Fragen, Prozessen und Entscheidungsrhythmen des Teams passt.
Trends früh erkennen. Einflussgrößen verstehen. Maßnahmen bewerten. Und wenn sich Marktbedingungen ändern – schnell reagieren können, statt wochenlang auf neue Analysen zu warten.
Neugierig, wie das für euren Kontext aussehen könnte?