Wo der Leerlauf entsteht.
Manuelle Datensammlung und -analyse für E-Commerce-KPIs ist zeitaufwändig, fehleranfällig und liefert keine Echtzeit-Insights. Anomalien in Verkaufszahlen oder Marketing-Kampagnen werden oft zu spät erkannt.
Datenanalyse & Reports
Echtzeit-KPI-Dashboard mit Anomalie-Erkennung für E-Commerce
Automatisierte ETL-Pipeline, die täglich Verkaufsdaten aus Shopify, Google Analytics und Mailchimp sammelt, bereinigt, analysiert und ein Live-Dashboard in Google Sheets erstellt. Bei Abweichungen von KPIs werden Slack-Alerts ausgelöst.
Mit JOY schreibenWie der Ablauf stabiler wird.
Der Workflow automatisiert den gesamten ETL-Prozess: Extraktion aus mehreren Quellen, Transformation mit n8n und GPT-4 zur Datenbereinigung, Laden in Google Sheets. Ein täglicher Report wird generiert und bei kritischen Abweichungen werden sofortige Alerts in Slack gesendet.
Ablauf
Vom Eingang bis zum Ergebnis
- Daten-Extraktion
- Daten-Transformation
- Anomalie-Analyse
- Dashboard-Update
- Alert-Erstellung
Technische Bausteine
n8nOpenAI GPT-4Google SheetsSlackShopify
Von Eingang bis Ausgabe
1
Daten-Extraktion
API-Abfragen an Shopify, Google Analytics und Mailchimp, um tägliche Verkaufs-, Traffic- und Kampagnendaten zu sammeln.
2
Daten-Transformation
Bereinigung und Zusammenführung der Rohdaten in n8n, Berechnung von KPIs wie Conversion Rate und ROAS.
3
Anomalie-Analyse
GPT-4 prüft die transformierten Daten auf signifikante Abweichungen von historischen Trends oder erwarteten Werten.
4
Dashboard-Update
Automatisches Laden der analysierten Daten in ein Google Sheets-Dashboard, das Charts und Tabellen live aktualisiert.
5
Alert-Erstellung
Bei erkannten Anomalien wird ein strukturierter Alert mit Kontext via GPT-4 generiert und an einen Slack-Kanal gesendet.
Der Workflow startet täglich um 8 Uhr morgens. Zuerst werden Verkaufsdaten von Shopify, Traffic-Daten von Google Analytics und Kampagnen-Performance von Mailchimp via API abgerufen. n8n transformiert die Rohdaten, berechnet KPIs wie Conversion Rate, Customer Lifetime Value und ROAS. GPT-4 analysiert die Daten auf Unstimmigkeiten oder Trends. Die bereinigten Daten werden in ein vordefiniertes Google Sheets-Dashboard geladen, das automatisch aktualisiert wird. Wenn ein KPI (z.B. täglicher Umsatz) um mehr als 20% vom 7-Tage-Durchschnitt abweicht, wird ein detaillierter Alert mit möglichen Ursachen via GPT-4 generiert und an einen Slack-Kanal gesendet. Optional kann wöchentlich ein zusammenfassender Report in Notion erstellt werden.
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Im kostenlosen Erstgespräch klären wir Ausgangslage, Schnittstellen, Datenschutz und den kleinsten sinnvollen Umsetzungsschritt. Erst danach erhalten Sie eine belastbare Empfehlung.
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