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Commerce Data & AI CheckDie nächsten Schritte für deine Commerce-Daten klären

Wir prüfen deine Datenlandschaft und bewerten Möglichkeiten für bessere Steuerung und KI. Du erhältst eine Datenlandkarte und priorisierte Startinitiativen.

Welche Potenziale stecken in unseren Commerce-Daten, Systemen und Prozessen?

Commerce Data & AI Check zeigt, wo Daten aus Shop, Marktplätzen, Warenwirtschaft und Buchhaltung ungenutztes Potenzial haben: für Analytics, KI-Auswertung, Forecasting oder Automatisierung. Bei McFilter haben wir aus genau solchen verteilten Quellen eine gemeinsame Datenbasis für Marge, Einkauf und Bestellplanung aufgebaut. Das Überraschende daran: Neue Daten brauchte es dafür keine, sie lagen längst vor, nur eben verteilt. Der Check ist der kompakte Weg zu der Frage, ob sich das auch bei dir lohnt.

Was danach anders ist

  • Die Datenlandschaft liegt als Karte vor, mit Lücken und Medienbrüchen.

  • Potenziale sind nach Nutzen, Machbarkeit und Aufwand bewertet.

  • Klar ist, was Analytics ist, was KI und was Prozessautomatisierung.

  • Startinitiativen sind priorisiert, mit empfohlenem Folgeschritt.

Typische Fragestellungen

Unsere Daten liegen in fünf Systemen, eine Gesamtsicht hat niemand.
Marge und Kanalprofitabilität rechnen wir in Excel nach.
KI-Ideen gibt es genug, aber trägt unsere Datenbasis sie überhaupt?

Wann Commerce Data & AI Check passt

Passt, wenn

Commerce-Prozesse an Exporten und manueller Interpretation hängen.
Marge, Lagerreichweite oder Kanalprofitabilität schwer auswertbar sind.
vor einem Data-Warehouse- oder KI-Vorhaben eine Entscheidungsgrundlage fehlt.

Eher nicht, wenn

ein SEO-Audit oder Shop-Performance-Check gesucht ist.
ein BI-Projekt ohne Commerce-Bezug geplant ist.

Das Vorgehen im Überblick

01

Landschaft erfassen

Vorher
Unsere Daten liegen in fünf Systemen, eine Gesamtsicht hat niemand.
Nachher
Die Datenlandschaft liegt als Karte vor, mit Lücken und Medienbrüchen.
02

Datenflüsse verstehen

Vorher
Marge und Kanalprofitabilität rechnen wir in Excel nach.
Nachher
Potenziale sind nach Nutzen, Machbarkeit und Aufwand bewertet.
03

Potenziale priorisieren

Vorher
KI-Ideen gibt es genug, aber trägt unsere Datenbasis sie überhaupt?
Nachher
Klar ist, was Analytics ist, was KI und was Prozessautomatisierung.

Ergebnisse und Mitwirkung

Danach auf dem Tisch

Commerce-Datenlandkarte
Bewertete Potenzialliste
Roadmap mit priorisierten Startinitiativen

Nicht drin

SEO-Audit
Toolvergleich
Data Warehouse
Umsetzung

Deine Mitwirkung

Zugänge zu den relevanten Systemen und ein Termin mit den Menschen, die heute mit den Daten arbeiten.

Keine aufbereiteten Daten nötig.

Wenn der Hebel bei KI liegt

Zu AI & Automatisierung

Der Check zeigt, welche deiner vorhandenen Commerce-Daten Wert schaffen können und in welcher Reihenfolge sich Analytics, KI oder Automatisierung darauf lohnen