Anonymisierte Auswertung aus dem Kundenstamm von portalexporte.de: welche Modul-Kombinationen KMU tatsächlich buchen, wie sich die Onboarding-Dauer über die Shopsysteme verteilt, und wie sich die Google-Effectiveness-Ratings über unser Feed-Volumen verhalten. Alle Werte auf Aggregat-Ebene, keine Einzelkunden erkennbar.
Erhebungszeitraum: TODO-ZEITRAUM (typischerweise die letzten drei Monate).
Fallzahl: TODO-FALLZAHL Buchungen, alle aktiven Kunden im o.g. Zeitraum. Ausgeschlossen: Test-Accounts, interne Setups, Kunden mit weniger als 30 Tagen Laufzeit.
Anonymisierung: Alle Aggregat-Klassen umfassen mindestens N=TODO-DATEN Kunden; Merkmale, die Rückschlüsse auf einzelne Shops zulassen (Domain, Firmenname, spezifisches Sortiment), sind vor der Aggregation entfernt.
Datenquellen: Buchungsdatensätze aus dem Händler-Dashboard, Onboarding-Zeitstempel, Effectiveness-Ratings aus dem Merchant Center (nur mit aktiver Modul-Buchung Google-Insights).
Aggregat-Verteilung der aktivsten Modul-Kombinationen unter allen aktiven Buchungen im Erhebungszeitraum (Mehrfachzählung möglich, wenn mehrere Module aktiv).
| Kombination | Anteil | Verteilung |
|---|---|---|
| Nur Multi-Channel-Export (79 €) | TODO-DATEN % | |
| Multi-Channel + Preisvergleicher | TODO-DATEN % | |
| Multi-Channel + Google-Insights | TODO-DATEN % | |
| Multi-Channel + Ads Technisch | TODO-DATEN % | |
| Alle Preisanalyse-Module | TODO-DATEN % | |
| Voller Stack (alle Module) | TODO-DATEN % |
Balken sind Platzhalter; Breite wird an tatsächliche Werte angepasst.
Median-Dauer vom ersten Kontakt bis zur ersten produktiven Feed-Auslieferung an mindestens ein Portal. Ohne Wartezeit auf Portal-Freischaltung (Idealo, Vergleicher — bis zu 6 Wochen zusätzlich beim Neuanschluss).
| Shopsystem | Median (Werktage) | 75. Perzentil | Fallzahl |
|---|---|---|---|
| Shopware 6 | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
| WooCommerce | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
| JTL-Wawi | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
| PrestaShop | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
| Shopify | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
| Custom-Feed | TODO-DATEN | TODO-DATEN | TODO-DATEN |
Aus den Google-Insights-Modulen: Anteil der SKUs mit Rating LOW / MEDIUM / HIGH über den Kundenstamm mit aktiver Buchung. Ein hoher LOW-Anteil signalisiert Preis-Reibung im Wettbewerb, HIGH umgekehrt Marge-Reserve.
| Rating | Anteil SKUs (%) | Verteilung |
|---|---|---|
| LOW | TODO-DATEN % | |
| MEDIUM | TODO-DATEN % | |
| HIGH | TODO-DATEN % |
Auswertung nur für Kunden mit aktivem Google-Insights-Modul und Preis-Insights im MC. Werte je Branche stark unterschiedlich.
Anteil der Kunden mit Multi-Channel-Standard, die den jeweiligen Kanal aktiv geschaltet haben. Die 80+ verfügbaren Kanäle werden also unterschiedlich stark genutzt — die tatsächlichen Top-Kanäle sind ein guter Fokus-Anker für die Kampagnenstrategie.
| Kanal | Aktivierungsquote |
|---|---|
| Google Shopping (Merchant Center) | TODO-DATEN % |
| Microsoft Bing Shopping | TODO-DATEN % |
| Idealo | TODO-DATEN % |
| Guenstiger | TODO-DATEN % |
| Billiger | TODO-DATEN % |
| AWIN | TODO-DATEN % |
| Adcell | TODO-DATEN % |
| belboon | TODO-DATEN % |
| Pinterest Catalog | TODO-DATEN % |
Der stärkste Grund, warum eine Marke in KI-Antworten zitiert wird, sind eigene Daten. Die drei Auswertungen oben sagen mehr über die Realität kleiner und mittlerer Online-Shops als jede Herstellerbroschüre — und niemand außer uns kann sie so aggregieren, weil niemand außer uns diese spezifische Kundenstruktur hat. Wir veröffentlichen sie unter CC BY 4.0 und aktualisieren sie quartalsweise. Bei Fragen zur Methodik oder für Sonderauswertungen: ps@proffiliate.de.
