Sie haben die Daten. Ihnen fehlen die Entscheidungen.
74 % der Unternehmen wollen datengetrieben entscheiden. Die meisten scheitern — nicht an fehlenden Daten, sondern an fehlendem Setup: kein Tracking-Konzept, keine KPI-Struktur, keine Dashboards, die Antworten liefern statt Zahlenfriedhöfe.
GA4 läuft, aber niemand vertraut den Zahlen. Der Umsatz steigt, aber welcher Kanal treibt ihn? Die Retourenquote ist hoch, aber bei welchen Produkten? Daten sammeln ist einfach — Daten in Entscheidungen übersetzen ist die eigentliche Arbeit.
Analytics- & BI-Partner von best it
Plattform-agnostisch. Wir messen, was zählt — nicht, was einfach ist.
Ihre Zahlen erzählen eine Geschichte. Aber niemand liest sie.
Datengetrieben heißt nicht: mehr Daten. Es heißt: die richtigen Fragen stellen — und in 30 Sekunden die Antwort im Dashboard ablesen. Fünf Szenarien, in denen Analytics den Unterschied zwischen Bauchgefühl und Ergebnis macht.
„Unser GA4 zeigt 20 % weniger Umsatz als Shopware. Welche Zahl stimmt?"
Ihr GA4 trackt Seitenaufrufe, aber keine E-Commerce-Events. Enhanced E-Commerce ist „irgendwann mal eingerichtet" worden — niemand weiß, ob die Zahlen stimmen. Consent-Management und Ad-Blocker verfälschen die Daten zusätzlich. 30 % der Nutzer lehnen Cookies ab — GA4 verliert sie komplett.
best it Ansatz: Tracking-Audit (was wird gemessen, was fehlt, was ist falsch?) → Event-Taxonomie, E-Commerce-Events, Custom Dimensions → GA4 und/oder Matomo, Tag Manager, Consent-Integration → Datenabgleich mit Commerce-Backend
„Unser CFO fragt nach der Marge pro Kanal. Wir brauchen 3 Tage, um die Zahl zu liefern."
Ihr Team öffnet morgens GA4, Shopware-Backend, Google Ads und die Retourendatenbank — in vier verschiedenen Tabs. Jedes System zeigt andere Zahlen. Ein monatliches Reporting braucht 2 Tage manuelle Excel-Arbeit. Zentrales KPI-Dashboard in Power BI: Umsatz, Conversion Rate, AOV, Retourenquote, Kanalperformance — alles aus einer Quelle. Automatisch aktualisiert.
KPI-Workshop → Welche Kennzahlen braucht welche Rolle? → Datenquellen: Commerce + GA4/Matomo + Ads + ERP + Retouren → Power BI mit rollenspezifischen Ansichten → Tägliche Aktualisierung, Alerts bei Schwellenwerten
„Wir geben 50.000 €/Monat für Ads aus. Keine Ahnung, ob der Checkout das Problem ist oder die Produktseite."
Ihre Conversion Rate liegt bei 2 %. Aber wo verlieren Sie die anderen 98 %? Zwischen Produktseite und Warenkorb? Zwischen Warenkorb und Checkout? Ohne Funnel-Analyse optimieren Sie blind. Granulare Funnel-Analyse: Jeder Schritt gemessen, jeder Drop-off quantifiziert. Segmentierung nach Kanal, Gerät, Kundengruppe.
„Unser CMO will wissen, ob SEA oder SEO den Umsatz treibt. Wir können es nicht beantworten."
Google Ads sagt: „Wir haben 500 Conversions generiert." Meta sagt das auch. Organisch ebenfalls. In Wahrheit hatten Sie 800 Conversions — aber jeder Kanal reklamiert sie für sich. Cross-Channel-Attribution: Last Click, First Click, datengetrieben (GA4) oder custom (Power BI). Marketing-ROI pro Kanal, pro Kampagne, pro Keyword — ehrlich und nachvollziehbar.
„Unser Datenschutzbeauftragter sagt, GA4 ist ein Risiko. Unser Marketing sagt, ohne GA4 sind wir blind."
Seit DSGVO und Consent-Pflicht verlieren Sie 30–40 % Ihrer Tracking-Daten. GA4 sieht nur noch Nutzer, die aktiv zustimmen. Matomo mit Consent-Exempt-Konfiguration: 100 % der Besucher werden erfasst statt 60–70 % — datenschutzkonform, EU-gehostet, kein Consent-Banner nötig. Der richtige Mix aus Datenschutz und Datenqualität.
B2B-Analytics: Wenn Ihr Vertrieb nach Gefühl priorisiert, gewinnt der Wettbewerb mit Daten.
B2B-Analytics ist komplexer als B2C: längere Kaufzyklen, mehrere Ansprechpartner, komplexe Angebotsstrukturen. Aber der Hebel ist größer — weil ein einziger verlorener B2B-Auftrag 50.000 € oder mehr wert ist.
„Wir haben 200.000 € in unser B2B-Portal investiert. Keine Ahnung, ob es genutzt wird."
Sie haben ein B2B-Portal aufgebaut. Aber wie viele Kunden nutzen es wirklich? Welche Funktionen? Wo steigen sie aus? Tracking des B2B-Portals wie einen Shop: Login-Rate, Self-Service-Quote, Feature-Adoption, Bestellrate, Supportanfragen-Reduktion. Matomo (datenschutzkonform, Self-Hosted) oder GA4 für Portal-Tracking.
„Unser Vertriebsleiter sagt 'läuft gut'. Der CFO sieht andere Zahlen."
Ihr Vertriebsteam arbeitet Leads ab — aber ohne Priorisierung. Welche Leads konvertieren? Wie lang ist der Sales-Cycle? Wo stagnieren Deals? Sales-Dashboard in Power BI: Pipeline-Value, Conversion-Rate je Phase, Sales-Cycle-Length, Win/Loss-Analyse, Forecasting. Daten aus CRM (HubSpot, Salesforce) + ERP + Commerce.
„Unser größter Kunde hat 30 % weniger bestellt. Wir haben es erst nach 3 Monaten bemerkt."
Sie kennen Ihren Top-Kunden — aber kennen Sie Ihren profitabelsten? Welche Kundengruppen wachsen, welche schrumpfen? Kundenanalyse-Dashboard: Umsatz pro Kunde, Kauffrequenz, Deckungsbeitrag, Segment-Entwicklung, Churn-Indikatoren. Power BI kombiniert ERP-Daten mit Portal-Nutzung und CRM-Interaktionen.
„Wir haben 5.000 Artikel. Keine Ahnung, welche 500 den Gewinn machen."
Welche Produkte sind Renner, welche Penner? Welche haben die beste Marge, welche die höchste Retourenquote? Produkt-Dashboard: Umsatz, Marge, Retourenquote, Lagerdrehung, Nachbestellquote — pro Produkt, Kategorie und Zeitraum. Daten aus ERP + Commerce + PIM.
„Unser NPS sinkt. Wir vermuten Lieferprobleme, aber haben keine Daten."
Wie schnell liefern Sie? Wie hoch ist die Fehlerquote bei Kommissionierung? Operations-KPIs schlummern in WMS, TMS und ERP — aber niemand baut ein Echtzeit-Dashboard. Operations-Dashboard in Power BI: Lieferzeit (Ø, P90), Fehlerquote, Retourengrund-Analyse, Fulfillment-Kosten pro Bestellung. Automatische Alerts bei Schwellenwert-Überschreitung.
Drei Plattformen. Zwei Disziplinen. Eine Frage: Was wollen Sie wissen?
Analytics hat zwei Seiten: Web Analytics (was passiert auf Ihrer Website?) und Business Intelligence (was bedeutet das für Ihr Geschäft?). Die meisten Unternehmen haben das eine, brauchen aber beides.
GA4 & Matomo
„Was machen Besucher auf unserer Website?"
- Besuche, Klicks, Conversions, Funnels
- Kanalattribution und Marketing-ROI
- Consent-Tracking, DSGVO-konform
- Nutzer: Marketing, E-Commerce-Team
Power BI
„Was bedeutet das für unser Geschäft?"
- Umsatz, Marge, Fulfillment, Kundenwert
- Cross-System: ERP + Commerce + CRM + Analytics
- Management-Reporting, Board-Dashboards
- Nutzer: CFO, CEO, Operations, Vertriebsleitung
Der Industriestandard für Web Analytics — Event-basiert, KI-gestützt, kostenlos. Stark bei Kanalattribution, Funnel-Analyse und Google-Ads-Integration. Für Unternehmen, die bereits im Google-Ökosystem arbeiten.
Ideal für
- Web Analytics für Shops und Marketing-Sites
- Kanalattribution und Marketing-ROI (v. a. Google Ads)
- Funnel-Analyse und Conversion-Optimierung
- Cross-Device-Tracking (Google Signals, User-ID)
- Unternehmen im Google-Ökosystem (BigQuery, Looker Studio)
Stärken
- Kostenlos & leistungsstark: E-Commerce-Tracking, Funnel-Analyse, Attribution inklusive
- Event-basiertes Modell: GA4 trackt Events statt Pageviews — flexibler, granularer
- KI-Features: Predictive Audiences, Anomalie-Erkennung, automatische Insights
- Google-Ökosystem: native Integration mit Google Ads, Search Console, BigQuery
- Cross-Device-Tracking: User-ID und Google Signals für geräteübergreifende Analyse
Ehrliche Grenzen
- DSGVO-Risiko: Datenverarbeitung auf US-Servern. ~30 % Datenverlust durch Cookie-Ablehnung
- Datenhoheit: Daten gehören Google. Retention auf 2 oder 14 Monate begrenzt
- Kein EU-only-Hosting möglich
- Kein BI-Ersatz: GA4 zeigt Website-Verhalten, aber keine ERP-Daten oder Margen
Datenschutzkonformes Web Analytics — Self-Hosted oder Cloud. 100 % Datenhoheit, DSGVO-konform ohne Consent-Banner (konfigurationsabhängig), Open Source. Die Alternative für Unternehmen mit strikten Datenschutzanforderungen.
Ideal für
- Unternehmen mit strikten DSGVO-Anforderungen (KRITIS, Gesundheit, Finanz)
- Datenschutzbeauftragte, die GA4 als Risiko einstufen
- 100 % Datenerfassung ohne Consent-Verlust
- Self-Hosted-Anforderung (eigene Infrastruktur)
- Unbegrenzte Daten-Retention
Stärken
- 100 % Datenhoheit: Self-Hosted = Daten auf Ihrem Server. DSGVO-konform
- Consent-Exempt möglich: bei korrekter Konfiguration bis 100 % Datenerfassung
- Feature-Parität mit GA4: Heatmaps, Session Recording, Tag Manager, A/B Testing
- Open Source: kein Vendor-Lock-in, Erweiterbarkeit
- Unbegrenzte Retention: Daten bleiben, solange Sie wollen
Ehrliche Grenzen
- Kein Google-Ökosystem: keine native Google-Ads-Integration, kein BigQuery-Export
- Self-Hosted = Self-Managed: Server-Betrieb, Updates, Skalierung liegt bei Ihnen
- Kleineres Ökosystem: weniger Drittanbieter-Integrationen als GA4
- Weniger KI-Features: keine Predictive Audiences, begrenzte Anomalie-Erkennung
Business Intelligence & Datenvisualisierung — verbindet ERP, Commerce, Analytics und CRM in einem Dashboard. Der BI-Standard für datengetriebene Entscheidungen. Ab 12,10 €/User/Monat mit 321 % ROI in 3 Jahren (Forrester).
Ideal für
- Zentrale KPI-Dashboards (Umsatz, Conversion, Marge, Kanal-Performance)
- Cross-System-Reporting (Commerce + ERP + CRM + Analytics)
- Management-Reporting (CEO/CFO-Dashboards, Board-Reports)
- Microsoft-Ökosystem (Dynamics, Azure, Excel, Teams)
- AI-gestützte Insights: Copilot, natürlichsprachliche Abfragen
Stärken
- Alles in einem Dashboard: Shop + ERP + Analytics + CRM + Retouren + Fulfillment
- Microsoft-Ökosystem: native Integration mit Excel, Teams, SharePoint, Dynamics 365
- Copilot / AI: natürlichsprachliche Abfragen, automatische Insights, DAX-Generierung
- Preis-Leistung: Power BI Pro ab 12,10 €/User/Monat — unschlagbar günstig
- Skalierbarkeit: von einem Dashboard bis Petabyte-Analysen für Konzerne
Ehrliche Grenzen
- Kein Web-Analytics-Ersatz: Power BI visualisiert Daten — es sammelt keine
- Datenmodellierung nötig: Rohdaten müssen aufbereitet werden (falsche Zahlen sind schlimmer als keine)
- Lernkurve für Self-Service: Power BI Desktop ist mächtig, aber nicht intuitiv
- Nicht Commerce-spezifisch: E-Commerce-Metriken (AOV, CR, Retourenquote) müssen modelliert werden
Drei Plattformen im Vergleich
| Kriterium | Google Analytics (GA4) | Matomo | Power BI |
|---|---|---|---|
| Typ | Web Analytics | Web Analytics | Business Intelligence |
| Kosten | ⚡ Kostenlos (Standard) | ⚡ Self-Hosted: kostenlos | ✅ Ab 12,10 €/User/Mo |
| DSGVO-Konformität | ⚠️ Umstritten (US-Server) | ✅ Consent-Exempt möglich | ✅ EU-Hosting (Azure) |
| Datenerfassung | ⚠️ 60–70 % (Consent-abhängig) | ✅ Bis 100 % | — (visualisiert nur) |
| E-Commerce-Tracking | ✅ Native Enhanced E-Commerce | ✅ Plugin-basiert | ⚠️ Muss modelliert werden |
| Kanalattribution | ✅ Stark (Google-Ökosystem) | ⚠️ Begrenzt | ⚠️ Muss modelliert werden |
| ERP- / CRM-Daten | ❌ Nein | ❌ Nein | ✅ Kernfunktion |
| Dashboards | ⚠️ Basis (+ Looker Studio) | ⚠️ Basis | ✅ Professionell + Copilot |
| AI-Features | ✅ Predictive, Anomalien | ⚠️ Begrenzt | ✅ Copilot, natürlichsprachlich |
| Self-Hosted | ❌ Nein | ✅ Ja (eigene Infrastruktur) | ✅ Power BI Report Server |
| Zielgruppe | Marketing, E-Commerce-Team | Datenschutz-sensible Unternehmen | CFO, CEO, Operations |
Web Analytics: GA4 (wenn Google Ads wichtig) oder Matomo (wenn DSGVO Priorität hat) — oder beides parallel.
Business Intelligence: Power BI — für alles, was über Website-Verhalten hinausgeht.
Zusammen: GA4/Matomo liefern die Web-Daten. Power BI macht Geschäftsentscheidungen daraus.
„Brauchen Sie überhaupt ein BI-Tool?" ist eine legitime Frage. Wenn Ihr Shopware-Backend und GA4 Ihre Fragen beantworten, sagen wir das.
74 % wollen datengetrieben sein. Die wenigsten sind es.
Laut McKinsey geben 74 % der Unternehmen an, datengetriebener werden zu wollen. Die meisten scheitern nicht an fehlenden Daten, sondern an fehlender Infrastruktur. Die Lücke zwischen „Daten haben" und „datengetrieben entscheiden" ist das größte ungenutzte Potenzial.
McKinsey "Data-Driven Enterprise"Von USD 25 Mrd. (2025) auf USD 97 Mrd. (2035). Analytics ist kein „Nice-to-have" mehr — es ist die Grundlage jeder Investitionsentscheidung. Treiber: Omnichannel-Komplexität, Personalisierung, Marketing-ROI-Nachweis.
Business Research Insights 2025Matomo mit Consent-Exempt-Konfiguration erfasst 100 %. Der Unterschied: 30 % mehr Daten — oder 30 % weniger Entscheidungsgrundlage. Datenschutz und Datenqualität sind kein Widerspruch — mit dem richtigen Setup.
GA4 Privacy / Multiple SourcesRetailer, die KI-gestützte Analytics einsetzen, berichten von 52 % Verbesserung bei Customer-Engagement-Metriken. AI macht Analytics proaktiv statt reaktiv — aber nur, wenn die Datengrundlage stimmt.
E-Commerce Trends Research 2025Fast zwei Drittel nutzen bereits AI-Technologien für Analytics oder evaluieren aktiv. Power BI Copilot, GA4 Predictive Audiences und AI-gestützte Dashboards sind der neue Standard. Wer kein sauberes Analytics-Setup hat, kann kein AI draufsetzen.
AI in E-Commerce Statistics 2025Laut Forrester erzielen Unternehmen mit Power BI + Microsoft 365 einen ROI von 321 % über drei Jahre bei Amortisation unter 6 Monaten. BI ist keine Kostenstelle — es ist ein Profit-Hebel.
Forrester / MicrosoftWir verkaufen kein Tool. Wir liefern Antworten.
Plattform-agnostisch — GA4, Matomo, Power BI oder Kombination
Wir empfehlen die Kombination, die zu Ihren Anforderungen passt — nicht die, an der wir mehr verdienen.
- GA4 → wenn Google Ads Ihr wichtigster Kanal ist
- Matomo → wenn DSGVO Priorität hat und Sie 100 % Datenhoheit brauchen
- Power BI → wenn Sie aus Shop + ERP + CRM ein Management-Dashboard wollen
- Kombination → meistens: GA4/Matomo für Web-Daten + Power BI für Geschäftsentscheidungen
„Brauchen Sie überhaupt ein BI-Tool?" ist eine legitime Frage — wir stellen sie aktiv.
Strategie bis Betrieb — Analytics als laufender Prozess
Die meisten Analytics-Projekte scheitern nicht am Setup — sie scheitern, weil nach 6 Monaten niemand die Dashboards pflegt und die Datenqualität sinkt.
- Strategie: KPI-Framework — welche Kennzahlen braucht welche Rolle?
- Umsetzung: Tracking-Setup, Dashboard-Entwicklung, Datenmodellierung
- Betrieb: Datenqualitäts-Monitoring, Updates, Anomalie-Alerts
- Enablement: Ihr Team lernt, Fragen an Daten zu stellen und selbst zu analysieren
Analytics als Entscheidungsinfrastruktur — nicht als Reporting
Andere Dienstleister bauen Dashboards. Wir bauen Entscheidungsinfrastruktur.
- Nicht: „Hier ist Ihr monatlicher Report mit 40 Seiten."
- Sondern: „Ihr Dashboard sagt Ihnen in 30 Sekunden, wo Ihr größter Hebel liegt."
Wir messen nicht die Anzahl der Dashboards — wir messen, ob Ihr Team schneller und besser entscheidet.
Unsere Analytics- & BI-Partner
Was Sie wissen müssen, bevor Sie Ihr Analytics-Setup aufbauen.
Kommt auf Ihre Prioritäten an. GA4 ist stärker bei Kanalattribution und Google-Ads-Integration — kostenlos und mächtig. Matomo ist stärker bei Datenschutz und Datenhoheit — Self-Hosted, Consent-Exempt möglich, 100 % Datenerfassung. Viele unserer Kunden nutzen beides parallel: Matomo für vollständige Daten, GA4 für Google-Ads-Attribution.
Tracking-Setup (GA4 oder Matomo, E-Commerce-Events, Consent-Integration): 5–15k. Power-BI-Dashboard (KPI-Framework, 3–5 Dashboards): 15–40k. Vollständiges Analytics- & BI-Paket (Tracking + Dashboards + Schulung): 25–60k. Dazu laufende Kosten für Pflege und Weiterentwicklung (typisch: 1–3k/Monat).
Für Website-Analyse: ja, wenn es sauber eingerichtet ist (E-Commerce-Events, Consent, Validierung). Für Geschäftsentscheidungen: nein. GA4 kennt keine ERP-Daten, keine Margen, keine Fulfillment-KPIs. Für den Blick aufs Geschäft brauchen Sie zusätzlich ein BI-Tool wie Power BI.
Umstritten. GA4 hat Privacy-Features (IP-Anonymisierung, Consent Mode v2, Data Retention), aber die Datenverarbeitung erfolgt auf US-Servern. Consent-Pflicht ist Standard — mit ~30 % Datenverlust. Für maximale DSGVO-Sicherheit empfehlen wir Matomo Self-Hosted als primäres Tool und GA4 optional für Attribution.
Ja — und das empfehlen wir. Phase 1: Tracking-Setup (GA4/Matomo, E-Commerce-Events, Consent). Phase 2: KPI-Dashboard (Power BI, 3–5 Kernmetriken). Phase 3: Erweiterung (Multi-System-Integration, AI-Features, Advanced Analytics). Jede Phase liefert eigenständig Wert.
Power BI, wenn Sie im Microsoft-Ökosystem arbeiten — Preis-Leistung unschlagbar. Looker Studio (kostenlos) für einfache GA4-Dashboards ohne ERP-Anbindung. Tableau für komplexe Datenvisualisierung mit großen Datenmengen. Für die meisten mittelständischen E-Commerce-Unternehmen ist Power BI die beste Wahl.
Tracking-Setup (GA4/Matomo): 2–4 Wochen. Erstes Power-BI-Dashboard: 3–6 Wochen. Vollständiges Analytics- & BI-Paket: 2–4 Monate. Zeitrahmen hängt von der Anzahl der Datenquellen, der Datenqualität und Ihren internen Kapazitäten ab.
Ja — und das ist das Ziel. Power BI ist für Self-Service gebaut. Wir schulen Ihr Team im Enablement: Dashboards lesen, Filter nutzen, neue Metriken ergänzen, Datenqualität prüfen. Für tiefere Anpassungen (neue Datenquellen, Datenmodell-Änderungen) haben wir Application Management.
Turn tech into profit.
Ihre Systeme sammeln Daten. Wir machen Entscheidungen daraus — die Ihr Geschäft schneller, profitabler und planbarer machen. In 30 Minuten wissen Sie, wo Ihr Tracking blind ist und welche KPIs Ihnen fehlen.