DATA UND REPORTING MIT N8N
Daten, die Entscheidungen möglich machen
Reporting ist nicht ein Report, sondern ein System
Viele Unternehmen haben Daten, aber keinen verlässlichen Überblick, weil alles in verschiedenen Tools liegt. Wir bauen eine API Datenpipeline, die Daten aus Ihren Systemen zieht, bereinigt und in ein gemeinsames Modell bringt. Daraus entsteht ein Dashboard, das nicht nur hübsch aussieht, sondern Entscheidungen schneller macht.
Die meisten Probleme werden zu spät gesehen, wenn Umsatz fällt, Fehlerrate steigt oder Prozesse hängen. Wir bauen KPI Alerts, die Abweichungen früh erkennen und direkt an die richtige Stelle melden. So reagiert Ihr Team sofort, statt erst im Monatsmeeting.
Wenn Daten unsauber sind, ist jedes Reporting wertlos und jedes CRM wird zur Baustelle. Wir normalisieren Felder, prüfen Pflichtwerte und verhindern Dubletten, damit Daten langfristig nutzbar bleiben. So entsteht eine Datenbasis, der Teams wirklich vertrauen.
Käufe passieren am POS, aber im CRM fehlt die Kaufhistorie und damit der echte Kundenwert. Wir verbinden POS und CRM Daten und bauen Reporting, das Wiederkauf, Segmentierung und Filialperformance sichtbar macht. So werden Aktionen und Betreuung planbar statt zufällig.
Viele Teams sehen Klicks, aber nicht welcher Kanal am Ende Umsatz bringt. Wir führen Shop, Ads und CRM Daten zusammen und zeigen, welche Quelle zu Leads, Abschlüssen und Deckung beiträgt. Damit investieren Sie Budget in das, was wirklich funktioniert, statt in das, was nur gut aussieht.
SO FUNKTIONIERT ES
Data und Reporting in vier klaren Schritten
Wir klären, welche Entscheidungen Sie treffen wollen und welche KPIs dafür wirklich zählen. Dazu definieren wir Begriffe, damit alle im Unternehmen das Gleiche meinen.
Wir erfassen Ihre Systeme und definieren das gemeinsame Datenmodell. Welche Felder kommen woher, welche sind Pflicht, wie werden Kanäle benannt, wie werden Zeiträume behandelt.
Wir bauen den Datenfluss in n8n, inklusive Pagination, Rate Limit Handling, Validierung, Fehlerliste und Logging. Daten werden bereinigt und konsistent gespeichert.
Wir bauen die Ausgabe, Dashboard oder Report oder Alerts. Danach optimieren wir anhand realer Nutzung und reduzieren Diskussionen durch klare Definitionen.
Use Cases: typische Reporting Probleme, die wir lösen
FAQ
Häufige Fragen zu Data und Reporting
Was ist der Unterschied zwischen Data und Reporting und einer normalen Integration
Bei Integrationen geht es darum, Systeme zuverlässig zu verbinden und Daten sauber zu übertragen. Bei Data und Reporting geht es darum, diese Daten in ein gemeinsames Modell zu bringen, zu prüfen und als KPIs, Dashboards, Reports und Alerts nutzbar zu machen. Ziel ist weniger Diskussion über Zahlen und mehr Entscheidungssicherheit.
Wie stellen Sie sicher, dass KPIs wirklich vergleichbar sind
Wir definieren KPIs nicht nur als Zahl, sondern als Regel. Quelle, Filter, Zeitraum, Kanaldefinition und Berechnung werden festgelegt und dokumentiert. Danach wird das Datenmodell so gebaut, dass die Berechnung immer gleich erfolgt, egal aus welchem System Daten kommen.
Welche Datenquellen sind typisch
Typisch sind CRM, Shop, Zahlungsanbieter, Ads Plattformen, Support Ticketsysteme, Tabellen und Buchhaltung. Entscheidend ist nicht der Toolname, sondern ob die Daten strukturiert verfügbar sind. Wenn ein System keine API hat, prüfen wir Export Wege oder alternative Quellen.
Müssen wir dafür ein Data Warehouse einführen
Nicht zwingend. Für viele Unternehmen reicht ein schlankes Datenmodell in einer Datenbank oder in einem BI Tool. Wichtig ist, dass Daten konsistent gespeichert und validiert werden. Ein Warehouse ist sinnvoll, wenn viele Quellen, viele Nutzer oder hohe Historienanforderungen bestehen.
Wie vermeiden Sie, dass ein Dashboard nur gut aussieht aber niemand es nutzt
Wir starten mit Entscheidungen, nicht mit Charts. Wir klären, welche Fragen ein Team wöchentlich beantworten muss und bauen das Dashboard genau dafür. Zusätzlich gibt es klare Drilldown Wege, damit man Ursachen erkennt und nicht nur Symptome sieht.
Wie funktionieren KPI Alerts in der Praxis
Wir definieren Schwellenwerte, Zeitfenster und Prioritäten. Dann wird geprüft, ob eine Abweichung wirklich relevant ist oder nur eine normale Schwankung. Alerts gehen an definierte Rollen und können gebündelt werden, damit niemand mit Meldungen zugespammt wird.
Was passiert, wenn Daten fehlen oder eine API plötzlich anders liefert
Dann greift Validierung. Pflichtfelder und Wertebereiche werden geprüft, Abweichungen werden markiert und als Ausnahme geführt. Dadurch werden falsche Zahlen nicht still in ein Dashboard geschrieben. Fehler werden sichtbar und können gezielt behoben werden.
Wie lösen Sie Datenqualität und Dubletten nachhaltig
Wir kombinieren Normalisierung, Pflichtfelder, Matching Regeln und eine Ausnahmeliste. Dubletten werden nicht nur bereinigt, sondern die Ursache wird reduziert, zum Beispiel durch klare IDs und saubere Zuordnung. So bleibt die Datenbasis langfristig stabil.
Können wir Reporting für mehrere Standorte oder Teams getrennt auswerten
Ja. Wir bauen Dimensionen wie Standort, Team, Kanal oder Produktlinie so ein, dass Auswertung pro Einheit und übergreifend möglich ist. Wichtig ist, dass diese Dimensionen sauber aus den Quellsystemen kommen und konsistent bleiben.
Wie sieht Attribution von Shop plus Ads plus CRM konkret aus
Wir führen Kampagnendaten, Klick und Lead Daten und den tatsächlichen Abschluss im CRM zusammen. Danach wird ausgewertet, welche Quelle zu Leads, Terminen, Abschlüssen und Umsatz beiträgt. So entsteht eine Quelle zu Ergebnis Sicht, nicht nur Klickzahlen.