Dashboards und Datenanalyse

Gebaut rund um Entscheidungen, nicht eine Wand aus Diagrammen

Die meisten Dashboards scheitern auf dieselbe Weise: Jemand baut 40 Diagramme, weil die Daten verfügbar waren, niemand einigt sich darauf, was die Zahlen bedeuten, und das Dashboard wird einmal geöffnet und nie wieder. Wir gehen von der anderen Seite heran — welche Entscheidung soll das unterstützen — und bauen rückwärts zu einer Handvoll Kennzahlen, die diese Frage tatsächlich beantworten.

Was wir bauen

Dashboards — in einem Tool, das Ihr Team bereits nutzt (Looker Studio, Metabase), oder einem neuen, falls noch keins da ist, verbunden mit echten Daten, kein statischer Screenshot.
Data Warehouses — BigQuery oder Postgres, wenn Tabellen und direkte Verbindungen bei Ihrem Datenvolumen nicht mehr skalieren.
ETL-Pipelines — verbinden Produkt-, Werbeplattform-, CRM- und Finanzdaten an einem Ort, sodass gemischte Kennzahlen (wie der echte CAC) eine Abfrage sind, keine wöchentliche Tabellenübung.

Übergeben, nicht als Geisel gehalten

Jedes Projekt ist ausreichend dokumentiert, damit Ihr Team es erweitern kann, ohne bei jeder neuen Frage zu uns zurückzukommen — die Tools, die wir nutzen, kann Ihr Team direkt öffnen und bearbeiten, kein proprietäres System, auf das nur wir Zugriff haben. Ongoing Data Support gibt es für Teams, die lieber die Beziehung mit uns fortführen, als diese interne Expertise selbst aufzubauen — nicht, weil die Alternative Sie bindet.

Holen Sie sich ein kostenloses Daten-Audit — wir schauen uns an, was Sie aktuell verfolgen, was fehlt, und was ein nützliches erstes Dashboard wirklich zeigen sollte.

Häufig gestellte Fragen

Wir haben bereits Daten in [Tool] — könnt ihr mit dem arbeiten, was da ist?

Fast immer ja. Die meisten Projekte starten mit Ihren bestehenden Quellen — Google Ads, GA4, Ihrem CRM, Ihrer Produktdatenbank — nicht mit dem Vorschlag, zuerst auf etwas Neues zu migrieren. Wenn eine Quelle wirklich nicht liefert, was Sie brauchen (etwa eine Tabelle, die niemand pflegt), sagen wir das offen und bewerten die Korrektur, gehen aber nicht standardmäßig zu „abreißen und neu bauen“ über.

Brauchen wir ein Data Warehouse, oder reicht ein Dashboard direkt an eine Tabelle angebunden?

Wenn Ihre Daten in 2–3 Quellen leben und täglich oder seltener aktualisiert werden, reicht meist ein Dashboard mit direkter Anbindung (Paket Starter), und es ist deutlich günstiger. Ein Warehouse lohnt sich, wenn Sie Daten aus 5+ Quellen verbinden, historische Schnappschüsse brauchen, die Quellsysteme nicht speichern, oder das Aktualisierungsvolumen direkte Abfragen langsam macht. Wir sagen Ihnen vor der Bewertung, welche Situation bei Ihnen vorliegt, nicht danach.

Wie entscheidet ihr, welche Kennzahlen wirklich wichtig sind?

Wir gehen von den Entscheidungen aus, die das Dashboard unterstützen soll, nicht von einer allgemeinen Kennzahlenliste — was würden Sie tatsächlich ändern, wenn sich eine Zahl bewegt? Ein Dashboard mit 40 Kennzahlen, auf die niemand reagiert, ist schlechter als eines mit 8, die zu echten Entscheidungen führen. Das ist ein kurzes Umfangsgespräch, bevor wir etwas bauen, keine Annahme unsererseits.

Könnt ihr Werbeplattformen, CRM und Produktanalytik in einem Dashboard verbinden?

Ja — das ist der Kernwert des Full-BI-Setup-Pakets. Werbeausgaben, Sales-Funnel und Produktnutzung an einem Ort zu sehen ist das, was es ermöglicht, echte gemischte CAC oder tatsächliche Funnel-Konversion zu berechnen, statt auf drei separate Tools zu schauen und den Zusammenhang zu erraten.

Wer pflegt die Dashboards nach dem Bau?

Sie können es — alles ist dokumentiert und auf Tools gebaut, die Ihr Team direkt bearbeiten kann, ohne proprietäre Bindung. Wenn Sie es nicht selbst tun wollen — Ongoing Data Support hält uns dauerhaft für Pflege, neue Report-Anfragen und das monatliche Review verfügbar, was meist günstiger ist als eine dedizierte Einstellung für einen Bedarf, der real ist, aber noch nicht Vollzeit.

Wie unterscheidet sich das von der Einstellung eines Datenanalysten?

Ein Datenanalyst ist eine Vollzeiteinstellung für einen dauerhaften Bedarf, mit entsprechendem Zeit- und Recruiting-Aufwand. Das hier ist für den häufigeren Fall: Sie brauchen Infrastruktur und den ersten Satz Dashboards korrekt gebaut, und danach entweder leichte laufende Unterstützung oder eine saubere Übergabe an Ihr Team, ohne das Gehalt eines festangestellten Analysten für eine Arbeit zu tragen, die noch nicht wöchentlich anfällt.

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