Kurzbeschreibung

Viele Marketingteams verlieren den Überblick, welche Produkte tatsächlich performen und welche Budget verbrauchen, ohne entsprechende Ergebnisse zu liefern. Die manuelle Auswertung von Verkaufszahlen, Conversion-Raten und Werbeausgaben über verschiedene Kanäle hinweg kostet Zeit, die für strategische Entscheidungen fehlt. Das Modul überwacht kontinuierlich die Verkaufsleistung aller Produkte und meldet automatisch, wenn definierte Schwellenwerte unterschritten werden. So erkennt das Marketingteam rechtzeitig, wo Budgets ineffizient eingesetzt sind und kann Ressourcen gezielt auf erfolgreiche Produkte umverteilen.

Benefits

Marketingbudget wird ausschließlich in Produkte mit nachweislich hoher Rentabilität investiert

Performanceprobleme werden erkannt, bevor sie zu messbaren Umsatzeinbußen führen

Ressourcen fließen automatisch dorthin, wo sie den höchsten Return erzielen

Produktentscheidungen basieren auf aktuellen Marktdaten statt auf Vermutungen

Budgetverschwendung für schwache Produkte wird systematisch vermieden

Für wen ist es nützlich

Diese Automatisierung richtet sich an E-Commerce-Teams, Performance-Marketing-Manager und Produktverantwortliche in Online-Shops oder Digital-First-Unternehmen, die mit einem größeren Produktportfolio arbeiten. Sie ist besonders relevant für Teams, die bisher manuell Verkaufsdaten analysieren, um Budgetentscheidungen zu treffen, und dabei wertvolle Zeit verlieren. Wer mehrere Kanäle parallel bespielt und schnell auf Veränderungen im Kaufverhalten reagieren muss, erhält hier eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage in Echtzeit – ohne tägliche Abstimmungsschleifen oder Excel-Akrobatik.

Lieferumfang

Vorkonfiguriertes n8n-Workflow-Modul zur automatischen Extraktion und Verarbeitung von Produktverkaufsdaten aus Google Analytics.

Airtable-Datenbank mit vordefinierter Struktur für Produktkennzahlen, Performance-Schwellenwerte und historische Vergleichsdaten.

Automatisierte Benachrichtigungslogik mit konfigurierbaren Schwellenwerten und Empfängerverwaltung für kritische Produktperformance.

Looker Studio Dashboard mit vorgefertigten Visualisierungen für tägliche Verkaufsberichte, Produktvergleiche und Kategorie-Analysen.

Algorithmus zur Identifikation unterdurchschnittlicher Produkte inklusive Abweichungsberechnung und Priorisierung nach Kritikalität.

Regelbasiertes Empfehlungsmodul zur Ableitung von Budget-Umverteilungsvorschlägen auf Basis aktueller Performance-Trends.

Investition

Die Investition für den Produkt Performance Bot richtet sich nach der Anzahl der zu überwachenden Produkte, der Komplexität Ihrer Datenstruktur und dem gewünschten Detailgrad der Analyse. Maßgeblich sind außerdem die erforderlichen Schnittstellen zu Ihren bestehenden Systemen sowie der Umfang individueller Dashboard-Anpassungen. Wir erstellen auf Basis Ihrer spezifischen Anforderungen ein transparentes Angebot, das alle Implementierungs- und Konfigurationsschritte berücksichtigt. So erhalten Sie eine klare, planbare Grundlage für Ihre Entscheidung.

FAQ

Welche Datenquellen müssen bereits vorhanden sein?

Das Modul benötigt verbundene Verkaufssysteme mit strukturierten Produktdaten, verknüpfte Werbekonten mit Budget-Tracking und ein Analytics-System mit Conversion-Tracking. Ohne diese Grundlagen kann die Automatisierung nicht starten.

Wie hoch ist der Aufwand für die Einrichtung?

Die initiale Einrichtung dauert je nach Datenlage zwischen zwei und fünf Arbeitstagen. Davon entfallen etwa 60 Prozent auf die Definition der Schwellenwerte und die Abstimmung der Reportinglogik mit den verantwortlichen Personen.

Können die Schwellenwerte später noch angepasst werden?

Ja. Die definierten Grenzwerte für unterdurchschnittliche Performance lassen sich jederzeit ändern. Das erfordert einen kurzen Eingriff in die Workflow-Konfiguration und sollte dokumentiert werden, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

Was passiert bei fehlenden oder fehlerhaften Verkaufsdaten?

Bei unvollständigen Daten wird die Analyse für betroffene Produkte übersprungen und eine Warnung ausgegeben. Systematische Datenprobleme führen dazu, dass Berichte unvollständig oder irreführend werden. Eine stabile Datengrundlage ist Voraussetzung.

Wer muss das Modul nach der Einrichtung pflegen?

Das Modul läuft nach Einrichtung weitgehend automatisch. Bei neuen Produkten, geänderten Datenquellen oder angepassten Kategorien sind manuelle Eingriffe nötig. Eine Person sollte dafür verantwortlich sein und Grundkenntnisse in n8n mitbringen.