Im Handel entscheiden Sortiment, Preis und Verfügbarkeit über jeden Tag. BI macht Umsatzentwicklung, Warenkorbverhalten und Multichannel-Performance verständlich und steuerbar. Diese Seite zeigt KPIs, Datenquellen und passende Werkzeuge.
Handel und E-Commerce produzieren riesige Datenmengen in hoher Frequenz: Tickets, Klicks, Warenkörbe, Bestände, Rücksendungen. Wer hier auf Tagesbasis steuern will, braucht eine BI, die intraday-aktuell ist, Multichannel-Sichten konsolidieren kann und Sortiments- sowie Promotion-Analysen mitbringt. Dafür hat sich in der Branche ein klares Werkzeug- und Datenmuster eingespielt.
Tagesumsatz, Rohertrag, Sortimentsbeitrag, Eigenmarken-Anteil. Klassische Verkaufs-KPIs, aber granular bis auf Artikel- und Filialebene.
Durchschnittlicher Warenkorb, Cross-Selling-Quote, Conversion entlang der Funnel-Stufen. Im E-Commerce die zentralen Steuerungsgrößen.
Wo geht uns gleich die Ware aus? Wo hängt zu viel Kapital im Lager? Drohende OOS und Slow-Mover gleichzeitig sichtbar machen.
Retouren als KPI auf Sortiment, Kategorie, Kunde. Im Online-Handel zentraler Margenhebel und Treiber von Nachhaltigkeitskennzahlen.
SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365 Commerce, Sage, JTL. Stammdaten, Bestand, Bestellungen, Filialdaten - der Kern der Handels-BI.
Shopify, Shopware, Magento, custom. Bestellungen, Sessions, Promotions. Häufig in Kombination mit Tag-Manager und Analytics-Daten.
Marketplace-Daten via APIs. Umsatz, Gebuehrenstruktur, BuyBox-Anteil, Werbekosten. Für Multichannel-Händler ein eigener Datenstrom.
Kassensysteme liefern Bons in hoher Frequenz. Auswertung typisch über zentralen Datenhub plus Stamm- und Aktionsstammdaten aus der WaWi.
HubSpot, Salesforce, Klaviyo, Mailchimp. Kundensicht, Kampagnen-ROI, Wirkung von Loyalty-Programmen.
Sehr verbreitet in Online-Handel und Mittelstand. Direkte Anbindung an Dynamics 365 Commerce, Excel-Heritage für Buying- und Category-Teams.
Stark bei Sortiments- und Promotionsanalysen, gute Map- und Heatmap-Fähigkeit. Beliebt in Filialnetzen und im Category Management.
Wer Cloud-nativ baut (BigQuery, Snowflake), profitiert von LookML als versioniertem semantischen Modell. Beliebt bei wachsenden D2C-Marken.
Sehr breite Konnektorenpalette inklusive Shopify, Amazon, Klaviyo. Beliebt in agilen Handelsumgebungen ohne großes Engineering-Team.
Tableau, Power BI, Qlik, Looker. Mit detailliertem Profil der Anbieter, die im Handel besonders stark sind.
Tools ansehen →BrancheMittelständische Händler müssen besonders auf Time-to-Value achten. KMU-Spezifika und passende Werkzeuge.
Mittelstand ansehen →MethodikFünfphasiges Vorgehen, acht Kriterien und vier typische Fehler. Konkret anwendbar für Handels-Auswahlprojekte.
Auswahl-Vorgehen →Für Online-Handel und Filialnetz ist Intraday-Aktualität Standard. Bestimmte KPIs (z.B. OOS-Warnungen oder Promotion-Wirkung) brauchen Near-Realtime. Klassische Konzern-BI im Täglichen-Refresh-Modus reicht im Handel oft nicht.
Für operative Stammberichte oft ja. Sobald jedoch Multichannel-Sichten oder Auswertungen über Aktionen, Sortiment und Kunden übergreifend gebraucht werden, stoßen WaWi-Reports an Grenzen. Ein semantisches BI-Modell liefert konsistente Sichten.
Mit einem einheitlichen Artikel- und Bestell-Konnektorenmuster im Data Warehouse. Anbieter wie Fivetran oder Airbyte bringen vorgefertigte Konnektoren für Shopify, Amazon und Klaviyo mit.
Bei Forecast und Disposition. Bedarfsprognosen, dynamische Bestellpunkte und Promotion-Forecasts sind die ersten Use Cases, die sich üblicherweise rechnen.
Power BI, Tableau, Looker, Domo oder eine spezialisierte Handelslösung? Geben Sie Ihre Unternehmens-URL ein und unsere KI liefert in sechs Minuten eine Shortlist, die zu Ihrem Sortiment, Kanalmix und Volumen passt.
Matching starten →Handelsdaten kommen aus Shop, Marktplatz und Filiale. Das Portal hilft, diese Datenströme als Anforderung sauber zu modellieren und Anbieter vergleichbar zu bewerten.
Zum Portal →UC 01 · MultichannelKonnektoren zu Shopify, Amazon, Otto, Filialwarenwirtschaft als Pflicht-Anforderung. Daten-Refresh-Frequenz und Marketplace-Tiefe vergleichen.
UC 02 · FunnelFunnel-Stufen, Marketing-Attribution und Kundenwert als Anforderung. Embedded-Analytics-Eignung gegen Marketing-Tech-Stack prüfen.
UC 03 · MargeRetourenanalyse auf Sortiments-, Kategorie- und Kundenebene strukturieren. Verknüpfung mit Logistikkosten und Nachhaltigkeitskennzahlen dokumentieren.