Reporting für die Gamingbranche, das Marketing und Live-Ops verbindet
Wir bauen dir ein Microsoft-basiertes Reporting, das Store-Reports, UA-Kosten und Kohorten-KPIs in Power BI zusammenbringt.
- LTV, ROAS und Retention in einer Sicht
- Kohortenlogik statt Bauchgefühl im Live-Ops-Modus
- Klare Datenflüsse, saubere KPI-Definitionen
Wenn Reporting in der Gamingbranche bremst, wird’s teuer
Marketingdaten liegen im Attributionstool, Umsätze in Store-Reports, Kosten in der Buchhaltung – und am Ende wird die Titel-Ergebnisrechnung monatlich manuell zusammengesetzt.
Das verzögert Entscheidungen, erhöht das Fehlerrisiko und verhindert, dass ihr Budgets und Live-Ops zeitnah an dem ausrichtet, was wirklich wirkt: Kohortenverhalten, Retention und Amortisation.
Warum Gaming-Reporting oft scheitert
Nicht wegen fehlender Daten – sondern weil sie nicht in derselben Logik zusammenlaufen.
Umsatz ohne Kohortenbezug
Wenn Entscheidungen auf Tagesumsatz basieren, fehlt der Blick auf Amortisationsdauer und LTV. Das führt zu falschen Budget- und Kampagnenentscheidungen.
Kampagnenkosten getrennt von Spielerwert
Wenn CPI, ROAS und Kohortenwerte nicht in derselben Sicht stehen, bleibt unklar, welcher Kanal nach Storegebühr und Werbekosten wirklich trägt.
Zu viel Handarbeit, zu wenig Steuerung
Monatliche Titel-Ergebnisrechnung ohne Verbindung zur Analytics-Plattform verhindert schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen, Events und Content-Updates.
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 Reporting in der Gamingbranche?
Für Studios und Publisher, die Marketing-Budget, Store-Abrechnung und In-Game-Analytics gemeinsam steuern wollen – ohne Excel-Ketten und „eine Zahl pro Team“.
Besonders sinnvoll, wenn du UA/Marketing, Finance/Controlling und Live-Ops an einem gemeinsamen KPI-Set ausrichtest: LTV je Kohorte, ROAS, Retention, DAU/MAU, Nettoumsatz und Amortisationsdauer.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Einstieg, der eure wichtigsten Use Cases sauber abdeckt.
KPI- und Kohorten-Blueprint
Wir definieren gemeinsam eure Kern-KPIs (z. B. LTV, ROAS, Retention, ARPDAU) inkl. Berechnungslogik, Zeitbezug und Datenquellen – damit alle dieselbe Wahrheit sehen.
Datenmodell für Marketing + Store + Finance
Wir bauen ein Modell, das Kampagnenkosten, Store-Umsätze (inkl. Gebühren) und Kosten aus der Buchhaltung so verbindet, dass Titel-Ergebnisrechnung und Performance-Reporting zusammenpassen.
Power-BI-Dashboards für Entscheider
Dashboards für Geschäftsführung, User Acquisition und Live-Ops: von Budgetallokation über Kohortenentwicklung bis hin zu Content-/Event-Wirkung auf Retention und Conversion.
Governance & Betrieb im Microsoft-Stack
Rollenkonzepte, Datenzugriff auf Kohortenebene und ein Setup, das mitwächst. Wenn gewünscht: Datenplattform-Fundament mit Microsoft Fabric und Governance mit Purview.
Willst du sehen, wie dein Gaming-Reporting in 4 Wochen aussehen kann?
- Klarer Scope: Use Cases statt Tool-Diskussion
- Kohorten-KPIs: LTV, ROAS, Retention
- Microsoft-Setup: Power BI plus optional Fabric
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Ausgangslagen und Ergebnisse).
UA-Reporting und Store-Umsatz in einer Kohorten-Sicht
Ausgangslage
- UA-Kosten im Attributionstool, Umsätze in Store-Reports
- Store-Gebühren und Steuern schwer nachvollziehbar
- ROAS nur als Tageswert, ohne Kohortenbezug
- Monatliche Titel-Ergebnisrechnung per Excel
Ergebnis
- Power-BI-Reporting mit Kohortenlogik für LTV und ROAS
- Einheitliche Sicht auf Nettoumsatz inkl. Storegebühren
- Budgetsteuerung nach Amortisationsdauer statt Tagesumsatz
- Weniger manuelle Konsolidierung im Monatsabschluss
Live-Ops-Dashboards: Retention, Events und Monetarisierung
Ausgangslage
- Live-Ops entscheidet ohne saubere Retention-Sichten
- Events/Features nicht konsistent messbar über Builds hinweg
- DAU/MAU vorhanden, aber ohne Segment- und Kohortenbezug
- DSGVO- und Store-Vorgaben erschweren Tracking auf User-Ebene
Ergebnis
- Retention- und Funnel-Sichten auf Kohortenebene in Power BI
- Standardisierte KPI-Definitionen für Offers und Events
- Governance für Datenzugriff und Dokumentation mit Purview
- Adhoc-Fragen über Microsoft Copilot im Microsoft-Ökosystem
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route, die dich schnell zum ersten Gipfel bringt – und danach skalierbar bleibt.
Erstgespräch
Wir klären eure Top-Use-Cases (z. B. ROAS nach Kohorte, Titel-Ergebnisrechnung, Retention für Live-Ops) und schneiden Scope und Datenquellen sauber zu.
Setup
Wir bauen Datenmodell und Reporting-Logik: Kosten, Umsätze und Kohorten werden verbindbar. Ergebnis: erste produktive Power-BI-Reports für eure Kernrollen.
Training
Enablement für Fachbereich und IT: KPI-Erklärungen, Self-Service-Regeln, Übergabe der Dashboards und klare Verantwortlichkeiten für Betrieb und Weiterentwicklung.
Skalierung
Wenn die Basis steht, erweitern wir Richtung Plattform: Microsoft Fabric für Pipelines/Lakehouse, Purview für Governance, Copilot für Adhoc-Analysen im Microsoft-Stack.
Vom Monatsreport zur Steuerung in kurzen Zyklen
So verändert sich eure Entscheidungsfähigkeit, wenn Daten, KPIs und Verantwortlichkeiten zusammenpassen.
- Titel-Ergebnisrechnung manuell zusammengebaut
- UA-Kosten und Store-Umsätze getrennt
- Tagesumsatz dominiert Live-Ops-Entscheidungen
- Unklare KPI-Definitionen zwischen Teams
- Adhoc-Fragen enden in Excel und Diskussionen
- Eine KPI-Logik für Finance, UA und Live-Ops
- Kohorten-Reporting: LTV, ROAS, Retention
- Nettoumsatz sichtbar inkl. Gebühren/Abzüge
- Power-BI-Dashboards rollenbasiert bereitgestellt
- Skalierbares Microsoft-Setup für neue Titel
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.
Pakete, die Reporting-Value schnell sichtbar machen
Die Pakete sind Einstiegspunkte – der genaue Zuschnitt hängt von euren Use Cases und Datenquellen ab.
- Use-Case- und KPI-Workshop
- Kohorten- und KPI-Definitionen
- Datenquellen-Check (Marketing/Store/Finance)
- Roadmap für Power-BI-Setup
- Datenmodell für Kosten und Umsätze
- Dashboard-Set für UA/Finance/Live-Ops
- Governance-Basics (Rollen, Zugriffe)
- Übergabe und Enablement eures Teams
- Microsoft Fabric Setup für Datenpipelines
- Skalierbares Modell für mehrere Games
- Purview für Governance und Transparenz
- Copilot für Adhoc-Analyse im Microsoft-Stack
Willst du sehen, wie dein Gaming-Reporting in 4 Wochen aussehen kann?
- Klarer Scope: Use Cases statt Tool-Diskussion
- Kohorten-KPIs: LTV, ROAS, Retention
- Microsoft-Setup: Power BI plus optional Fabric
Häufige Fragen
Welche KPIs deckt ihr im Gaming-Reporting typischerweise ab?
Typisch sind LTV je Kohorte, ROAS, Amortisationsdauer, Nettoumsatz (inkl. Storegebühren), CPI, Anteil zahlender Nutzer, Retention sowie DAU/MAU. Welche KPIs wirklich reinmüssen, hängt davon ab, ob du gerade eher UA skalierst, Live-Ops optimierst oder Finance-Transparenz brauchst.
Brauchen wir dafür Microsoft Fabric oder reicht Power BI?
Für Standard-Reporting und KPI-Dashboards kann Power BI reichen – wenn eure Daten bereits gut verfügbar sind. Sobald du mehrere Quellen zuverlässig integrieren willst (Store-Formate, Kosten, Events, Cohorts) und das Ganze wiederholbar laufen soll, ist Microsoft Fabric oft der saubere nächste Schritt.
Wie geht ihr mit DSGVO und Store-Datenschutzvorgaben um?
Wir planen Reporting so, dass Auswertungen auch ohne personenbezogene Identifier funktionieren – häufig auf Kohorten- und Segmentebene. Zugriffe werden rollenbasiert geregelt, und Governance kann bei Bedarf mit Microsoft Purview sauber dokumentiert und abgesichert werden.
Können wir Adhoc-Fragen aus dem Team schneller beantworten?
Ja, innerhalb des Microsoft-Ökosystems: Mit Microsoft Copilot (Fabric-Copilot) kann dein Team Fragen an Datenmodelle und Reports stellen, ohne alles jedes Mal als neues Dashboard bauen zu müssen. Wichtig ist dafür ein sauberes Datenmodell und klare KPI-Definitionen.