„Wir sind ein datengesteuertes Unternehmen.“ Jeder sagt das. Aber wenn Sie den CEO fragen: „Wie hoch waren Ihre Customer Acquisition Cost (CAC) gestern?“, sagt er: „Ich frage die Agentur.“ Wenn Sie den CMO fragen: „Wie hoch ist der CLV (Customer Lifetime Value) der im Jahr 2024 gewonnenen Kunden?“, antwortet er: „Ich glaube, er liegt bei etwa 150 €.“ „Ich denke“ sind keine Daten. „Ich glaube“ ist eine Halluzination. Die meisten Führungskräfte fliegen einen 10-Millionen-Dollar-Jet (ihrer Firma) ohne Instrumente. Sie schauen aus dem Fenster. Wenn es sonnig ist (hohe Umsätze), sind sie glücklich. Wenn es bewölkt ist (geringe Umsätze), geraten sie in Panik. In diesem Artikel geht es um den Bau eines Cockpits. Umsetzbare Informationen in Echtzeit, die es Ihnen ermöglichen, durch den Sturm zu fliegen.

Warum Maison Code darüber spricht

Bei Maison Code Paris operieren wir an der Schnittstelle von Luxus und Technologie. Wir haben zu viele Marken gesehen, die Millionen in die „Digitale Transformation“ investiert haben, nur um ein flaches Wachstum zu sehen.

Wir diskutieren dies, weil der ROI dieser Strategie oft missverstanden wird. Es geht nicht nur um „Modernisierung“, sondern um die Maximierung des Lifetime Value (LTV) jeder digitalen Interaktion.

Warum Maison Code über Analytics spricht

Wir sind Entwickler. Wir schreiben die SQL-Abfragen, die die Dashboards unterstützen. Wir sehen das Backend von 50 Shopify Plus-Shops. Wir sehen den Unterschied zwischen:

Unternehmen A: Verwendet Excel. Updates einmal im Monat. Der Umsatz ist flach.
Unternehmen B: Verwendet ein Live-Dashboard (Tableau/Looker). Aktualisierungen jede Stunde. Der Umsatz wächst um 50 %. Wir diskutieren darüber, weil Datenlatenz die Strategie zunichte macht. Wenn Sie 30 Tage später feststellen, dass Sie Geld verlieren, sind Sie bereits tot.

1. Die 3 Stufen der Analytics-Reife

Die meisten Unternehmen stecken auf Level 1 fest.

Stufe 1: Deskriptive Analyse (Was ist passiert?)
- „Der Umsatz ist gestern um 10 % gesunken.“
- Dies ist der Blick in den Rückspiegel. Es ist nützlich für die Buchhaltung, nutzlos für die Strategie.
Stufe 2: Diagnoseanalyse (Warum ist es passiert?)
- „Der Umsatz ging zurück, weil die Schaltfläche „In den Warenkorb“ in Safari nicht funktionierte.“
- Das ist nützlich. Damit können Sie das Problem beheben.
Stufe 3: Prädiktive/präskriptive Analyse (Was wird passieren und was sollen wir tun?)
- „Morgen werden die Umsätze zurückgehen, weil ein Konkurrent einen Ausverkauf startet. Wir sollten die Werbeausgaben um 20 % erhöhen, um unseren Marktanteil zu verteidigen.“
- Das ist Entscheidungsintelligenz. Das ist das Ziel.

2. Die einzige Quelle der Wahrheit (The Warehouse)

Laut Marketing liegt der ROAS bei 4,0 (Facebook-Daten). Laut Finanzen liegt der ROAS bei 2,5 (Bankdaten). Wer hat recht? Sie haben beide „richtig“ in ihrem eigenen Silo. Doch das Unternehmen ist verwirrt. Sie benötigen ein Data Warehouse (Snowflake / BigQuery). Sie leiten alle Rohdaten (Shopify, Meta, Google, Stripe) an einen Ort. Sie definieren Logik einmal in SQL. „Umsatz = Bruttoumsatz – Retouren – Rabatte“. Alle schauen auf das gleiche Dashboard. Es gibt keine Debatte mehr über „Wessen Zahl ist echt?“. Die Debatte verlagert sich auf „Was machen wir?“.

3. Früh- und Nachlaufindikatoren

Ein Nachlaufindikator informiert Sie über das Ergebnis.

Einnahmen.
Abwanderungsrate.
Nettogewinn. Wenn Sie diese sehen, ist es zu spät, sie zu ändern.

Ein Frühindikator sagt das Ergebnis voraus.

Site-Traffic: Prognostiziert den Umsatz.
NPS (Net Promoter Score): Prognostiziert Abwanderung.
Verfügbares Anzeigeninventar: Prognostiziert den CPM. Strategie: Besessenheit über Frühindikatoren. Wenn der Traffic heute sinkt, werden die Einnahmen morgen sinken. Beheben Sie den Verkehr heute.

4. Die North Star Metric (NSM)

Wenn Sie einem Team 10 Kennzahlen geben, wird es sich auf keine konzentrieren. Sie benötigen eine Metrik, die zählt.

Spotify: Mit Zuhören verbrachte Zeit (keine App-Downloads).
Airbnb: Gebuchte Nächte (keine Suchanfragen).
Facebook: Täglich aktive Nutzer (DAU). Für E-Commerce ist der Nordstern oft Deckungsbeitragsdollar. (Umsatz – Selbstkosten – Versand – Werbeausgaben). Dies stellt das tatsächliche Bargeld dar, das zur Begleichung der Gemeinkosten generiert wurde. Richten Sie das gesamte Unternehmen nach dem Polarstern aus.

5. Der „umsetzbare“ Test

Jedes Diagramm in Ihrem Dashboard muss die Prüfung „Na und?“ bestehen. Prüfen**.

Chart: „Gestern 500 Besucher aus Brasilien.“
Na und?: „Wir versenden nicht nach Brasilien.“
Aktion: „Brasilien-Verkehr blockieren, um Serverkosten zu sparen? Oder Versand nach Brasilien eröffnen?“ Wenn ein Diagramm nicht zu einer Entscheidung führt, löschen Sie es. Daten ohne Kontext sind Rauschen. Wir haben Dashboards mit 50 Widgets gesehen. Niemand schaut sie an. Ein gutes Dashboard hat 5 Zahlen.

Umsatz (im Vergleich zum Ziel).
CAC (gegen Ziel).
AOV.
Conversion-Rate.
Inventurtage.

6. Echtzeit vs. Batch

„Ich bekomme jeden Montag einen Bericht.“ Montag ist zu spät. Der Black Friday dauert nur wenige Stunden. Sie benötigen Echtzeit-Sichtbarkeit.

Wenn ein Produkt um 14:00 Uhr auf TikTok viral geht, müssen Sie es um 14:05 Uhr wissen.
Warum? So können Sie die Werbeausgaben für diese bestimmte SKU sofort erhöhen.
So können Sie das Lager anrufen, um sich auf Überstunden vorzubereiten. Geschwindigkeit ist der einzige Wettbewerbsvorteil, der nicht kopiert werden kann.

7. Die Demokratisierung von Daten

Wer hat Zugriff auf das Dashboard?

Old School: Nur die C-Suite.
Neue Schule: Alle. Zeigen Sie das Revenue Dashboard auf einem Fernsehbildschirm im Büro an. Gewähren Sie dem Kundendienstmitarbeiter Zugriff auf die LTV-Daten.
„Oh, dieser Kunde hat 5.000 € bei uns ausgegeben? Ich erstatte ihnen das Geld sofort zurück, ohne einen Manager zu fragen.“ Daten ermöglichen Autonomie. Wenn Menschen über die Informationen verfügen, können sie die richtige Entscheidung treffen, ohne um Erlaubnis zu fragen.

8. Das menschliche Element (Intuition)

Daten sind nicht Gott. Es ist ein Werkzeug. Daten können Ihnen nicht sagen, dass Sie eine mutige neue Produktlinie auf den Markt bringen sollen. Data hätte Steve Jobs gesagt: „Niemand will ein Telefon ohne Tastatur.“ Nutzen Sie Daten zur Optimierung, aber nutzen Sie Ihre Intuition zur Innovation. Das Armaturenbrett ist die Cockpit-Instrumente. Aber der Pilot fliegt das Flugzeug immer noch.

10. Das Executive Dashboard (Was Sie beachten sollten)

Wenn Sie ein CEO sind, benötigen Sie 5 Nummern auf Ihrem Telefon.

Runway (Cash): Wie viele Monate dauert es bis zu unserem Tod?
CAC (Akquise): Leistung des Marketings.
LTV (Retention): Leistung des Produkts.
NPS (Zufriedenheit): Zukünftiges Wachstumspotenzial.
Mitarbeiter-eNPS: Zufriedenheit des Teams. Wenn eines dieser 5 Lichter rot leuchtet, wachen Sie auf. Wenn sie grün sind, schläfst du.

11. Der KI-Analyst (Das Ende von SQL)

Im Jahr 2024 brauchten Sie einen Datenanalysten, der SQL-Abfragen schreibt. Im Jahr 2026 fragen Sie einfach die KI. „Hey Maison AI, zeig mir die Verkäufe der letzten Woche in Deutschland vs. Frankreich, ohne Rückerstattungen.“ Die KI schreibt die SQL, fragt die Datenbank ab und stellt das Ergebnis grafisch dar. Demokratisierungsgrad: 100 %. Nun ist die Fähigkeit nicht „SQL schreiben“. Die Fähigkeit lautet „Die richtige Frage stellen“. Dies ist das Goldene Zeitalter der Entscheidungsintelligenz.

12. Die Governance-Ebene (Wem gehört die Definition?)

Das Marketing definiert „Abwanderung“ als „Von E-Mail abgemeldet“. Das Produkt definiert „Abwanderung“ als „0 Käufe in 12 Monaten“. Das verursacht Chaos. Sie benötigen ein Data Governance Dictionary. Ein gemeinsames Notion-Dokument, das jede Metrik definiert.

Metrik: CAC.
Definition: Gesamte Werbeausgaben / Gesamte Neukunden (Erstbestellung).
Eigentümer: CMO. Ohne Governance werden Dashboards zu „Kunst“ (offen für Interpretation). Mit Governance werden Dashboards zum „Gesetz“.

12. Der vierteljährliche Rückblick (QBR)

Dashboards dienen der täglichen Steuerung. Der QBR dient der Kurskorrektur. Setzen Sie sich alle 90 Tage mit den Daten der 12 Wochen auseinander. Suchen Sie nach Makrotrends.

„TikTok-CPMs stiegen um 40 %.“
„Rate wiederkehrender Kunden um 5 % gesunken.“ Dieser tiefe Tauchgang ermöglicht es Ihnen, die Ziele neu zu setzen. Strategie ist nicht statisch. Es entwickelt sich mit den Daten. Verwenden Sie den QBR, um zu töten, was nicht funktioniert, und um das zu verdoppeln, was funktioniert.

13. Fazit

Wir ertrinken in Daten, hungern aber nach Weisheit. Hören Sie auf, weitere Datenpunkte zu sammeln. Beginnen Sie mit dem Aufbau besserer Entscheidungsrahmen. Das Ziel besteht nicht darin, die größte Datenbank zu haben. Ziel ist es, die schnellsten und genauesten Entscheidungen zu treffen. Bauen Sie das Cockpit. Fliege das Flugzeug.

Blindflug?

Wir erstellen benutzerdefinierte Data Warehouses (BigQuery) und Executive Dashboards (Looker Studio), die die Single Source of Truth definieren.

Mein Cockpit erstellen. Beauftragen Sie unsere Architekten.