E-Commerce Analytics: KPIs, Tracking & Dashboards
E-Commerce Analytics macht aus Shop-, Kampagnen- und Bestelldaten klare Entscheidungen – statt Bauchgefühl.
- Umsatz, Conversion Rate, AOV, Retention
- Messplan mit sauberen Events
- Power BI Übersichten für operative Einblicke
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Wenn du nicht sauber misst, steuerst du im Nebel
Viele Shops haben Auswertungen – aber keine durchgängige Journey vom ersten Klick bis Bestellung und Wiederkauf.
Das Ergebnis: Auswertungen wirken plausibel, aber du kannst Kampagnen, Kaufpfad und Kaufverhalten nicht belastbar analysieren und verbessern.
Warum E-Commerce Analytics wichtig ist
Du gewinnst wertvolle Einblicke, indem du Messung, Datenmodell und Kennzahlen so legst, dass Kampagnen und Shop dieselbe Wahrheit ansehen.
Kampagnen trifft Shop – ohne Datenbruch
Wenn Google Ads, Social Media und Shop-Daten zusammenlaufen, wird Multi-Channel Attribution möglich und du siehst, welche Channels wirklich Umsatz liefern.
Conversion & Bestellprozess gezielt verbessern
Mit einem sauberen Kaufpfad erkennst du Abbrüche im Bestellprozess und kannst Conversion Rate Optimization mit A/B testing messbar steigern.
Retention statt nur Erstkauf
Mit Customer Lifetime Value und Kohortenanalysen siehst du, welche Kundensegmente bleiben – und welche du günstig einkaufst, aber nie wieder bestellt.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich E-Commerce Analytics?
Für Shops, die mehr als „Traffic und Umsatz“ auswerten wollen – und echte Performance-Fragen beantworten müssen.
Typisch: Du hast mehrere Kampagnen, viele Produkte, wiederkehrende Kunden und willst Journey, Kaufpfad und Bestellprozess datenbasiert verbessern.
Was steckt im Paket?
Ein pragmatischer Einstieg: erst Definition, dann Messplan, dann Übersichten.
Definition & KPI-Set
Wir definieren eure Shop-Kennzahlen: Umsatz, Conversion Rate, Average Order Value, Retention, Customer Lifetime Value sowie CTR/CPC für Ads – inkl. sauberer Begriffe und Filterlogik.
Mess- & Event-Plan
Wir legen einen Event-basierten Messplan fest (z. B. GA4 ecommerce events): Produkt angesehen, in den Warenkorb gelegt, Bestellprozess gestartet, bestellt – plus optionale Events wie Merkliste gesetzt.
Datenplattform & Modell
Wir bauen die Datenstrecke im Microsoft-Stack: Ingest in Microsoft Fabric, Datenmodell für Power BI, Governance und Berechtigungen. So werden Auswertungen konsistent und skalierbar.
Dashboards & operative Auswertungen
Du bekommst Dashboards für Kampagnen- und Shop-Performance: Kaufpfad, Produkt- und Category-Performance, Kampagnen, Bestellungen und Retouren – als klare Auswertungen im Shop-Alltag.
Willst du euren Kaufpfad endlich verlässlich messen?
- Klarer Messplan statt Ratespiel
- Power BI Übersichten für echte Einblicke
- Microsoft-only: Fabric, Purview, Copilot
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Muster aus E-Commerce Projekten).
D2C-Brand: Journey und Bestellprozess endlich nachvollziehbar
Ausgangslage
- Google Analytics isoliert vom Shop-Backend
- Kampagnen-Performance nur oberflächlich analysiert
- Uneinheitliche Kennzahlen in unterschiedlichen Auswertungen
- Abbrüche im Bestellprozess sichtbar, aber nicht erklärbar
Ergebnis
- End-to-end Kaufpfad mit klaren Conversion-Stufen
- Produkt- und Kampagnen-Auswertungen in Power BI
- Multi-Channel Attribution als Managementsicht
- Governance mit Purview für Datenherkunft
B2B-Shop: Produkt- und Kundenwert statt nur Umsatz
Ausgangslage
- Viele Shops/Portale, aber keine gemeinsame Sicht
- Product Performance Auswertung nur als Excel-Export
- Messung war vorhanden, aber Events nicht konsistent
- Kaum Insights zu Retention und Wiederkauf
Ergebnis
- Einheitliches KPI-Set über alle Shops
- CLV- und Kohorten-Analysen im Reporting
- Adhoc-Fragen mit Copilot auf Datenbasis
- Schnellere Entscheidungen durch zentrale Dashboards
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Der Weg nach oben ist einfacher, wenn die Route klar ist.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild und Definition: Welche Fragen muss E-Commerce Analytics beantworten (Kampagnen, Shop, Bestellprozess)? Welche Kennzahlen sind „golden“ und wer muss sie ansehen?
Setup
Wir erstellen Mess- und Event-Blueprint (GA4 ecommerce events) und setzen die Datenstrecke auf: Ingestion, Modellierung, Auswertungen. Wichtig: sauber gelegt statt später teuer repariert.
Training
Wir geben deinem Team Best Practices: Kaufpfad-Logik, Conversion Rate Optimization, Dashboards, Datenqualität. Damit du analysieren kannst, ohne bei jeder Änderung Hilfe zu brauchen.
Skalierung
Wir skalieren: mehr Platforms/Channels, mehr Kampagnen, mehr Self-Service. Governance und Sicherheit laufen mit – damit Performance und Vertrauen wachsen.
Wie sich dein Reporting verändert
Vom Zahlenfriedhof zu klaren Erkenntnissen für Shop und Kampagnen.
- Auswertungen ohne einheitliche Definition von Kennzahlen
- Journey im Shop bleibt Blackbox
- Messung vorhanden, aber nicht belastbar
- Probleme im Bestellprozess werden zu spät gesehen
- Dashboards liefern Einblicke, aber keine Aktionen
- Gemeinsame KPI-Definition für Shop und Kampagnen
- Kaufpfad mit messbaren Conversion-Stufen
- Attribution über Google Ads und weitere Channels
- Produkt- und Kampagnen-Performance in einem Modell
- Operative Dashboards, die Handeln leichter machen
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Invest, der sich über bessere Entscheidungen rechnet
Du startest klein und baust E-Commerce Analytics entlang eurer Use Cases aus.
- Definition wichtiger Kennzahlen und Kaufpfad
- Event-Plan inkl. Bestellprozess-Events
- Tool-Check: GA4 vs. Alternativen
- Setup-Checkliste für dein Team
- Datenstrecke in Microsoft Fabric
- Power BI Dashboards und Auswertungen
- Product Performance Auswertung inkl. Drilldowns
- Datenschutz- & Rollen-/Zugriffskonzept
- Multi-Channel Attribution als Standard
- Skalierung über Shops und Länder
- Purview für Lineage und Governance
- Copilot für Adhoc-Insights im Tenant
Willst du euren Kaufpfad endlich verlässlich messen?
- Klarer Messplan statt Ratespiel
- Power BI Übersichten für echte Einblicke
- Microsoft-only: Fabric, Purview, Copilot
Häufige Fragen
Was ist E-Commerce Analytics genau?
E-Commerce Analytics ist die strukturierte Analyse von Shop-, Kampagnen- und Kunden-Daten entlang der Journey: von „Produkt angesehen“ bis „bestellt“ – inklusive Bestellprozess, Retention und Customer Lifetime Value. Ziel sind bessere Entscheidungen im Shop und in Kampagnen.
Welche KPIs sind die wichtigsten?
Für die meisten Shops sind das: Umsatz, Conversion Rate, Average Order Value, Abbruchrate im Bestellprozess, Retention/Wiederkaufrate und Customer Lifetime Value. Ergänzend in Kampagnen: Click-through Rate und Cost per Click, je Kampagne/Channel.
Wie setzt man Tracking und Events sinnvoll auf?
Starte mit einem klaren Messplan: Events, Parameter, Namenskonventionen und Verantwortlichkeiten. Typische GA4 ecommerce events sind z. B. Produkt angesehen, in den Warenkorb gelegt, Bestellprozess gestartet und bestellt. Wichtig ist Konsistenz über alle Shops, damit du später sauber analysierst und nicht nur „irgendwas misst“.
Was ist mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance?
Auswertung muss mit Consent, Rollen und Datenminimierung zusammenpassen. In Microsoft-Setups setzen wir auf klare Berechtigungen, getrennte Arbeitsbereiche und Governance (z. B. über Purview). Bei Tools wie Google Analytics oder Mixpanel ist entscheidend: Consent Manager/Tag Manager sauber konfigurieren und die Datenflüsse dokumentieren.