Daten verbinden
JTL-Wawi mit Commetriq verknüpfen. Du wählst aus, welche Datenbereiche für die Analyse genutzt werden dürfen.
KI-Analysen
Weniger suchen. Besser einordnen.
KI-Analysen für JTL-Wawi und Verkaufskanäle: Veränderungen im Kontext betrachten und aus vielen Kennzahlen eine klare nächste Prüffrage machen.
Das Analyseprotokoll ist ein Beispiel, keine fertige KI-Ansicht. Ergebnisse müssen anhand ihrer Quellen geprüft werden.
Umsatz und ErgebnisLager und RetourenDatenqualität
KI-AnalyseBeispieldaten
Marge sinkt trotz UmsatzplusGebühren und Artikelmix prüfen
Belege3 Hinweise
Marktplatzgebühren+16 %
Artikelmix verändert
3 Artikel erklären72 %
Nächster SchrittTop-3-Artikel prüfen
Warum sinkt die Marge?
COMMETRIQ KI-ANALYST
In 3 Schritten zu datenbasierten Antworten
Verbinde deine JTL-Wawi-Daten, stelle eine Frage in deinen Worten und prüfe die Antwort anhand der zugrunde liegenden Kennzahlen.
Frage stellen
Stell deine Frage in deinen Worten. Der Analyst hilft, die passende Auswertung einzugrenzen.
Warum sinkt meine Marge?
Welche Artikel werden knapp?
Woher kommen die Retouren?
Antwort prüfen
Die Antwort trennt Beobachtung, mögliche Ursache und nächsten Prüfschritt.
Antwort auf die MargenfragePrüfung offen
Die Marge ist gesunken.
BeobachtungRückgang gegenüber dem Vormonat
Mögliche SpurGebühren oder veränderter Artikelmix
Als Nächstes: Kanäle und betroffene Artikel vergleichen
In der Praxis · Demodaten
Zwei Auffälligkeiten, die Belege brauchen.
Eine Antwort ist erst dann nützlich, wenn sie Beobachtung, Hypothese und Datenlücke sauber trennt.
Use Case 01 · Demodaten
Die Marge eines Kanals sinkt
Liegt es an Preisen, Einkauf oder Gebühren?
SignalMarge sinkt
StatusUrsache offen
- Datenbasis
- Im Demobeispiel fällt die Kanalmarge gegenüber der Vorperiode. Auftrags- und Artikeldaten zeigen einen veränderten Produktmix; für einen Teil der Zahlungen fehlen noch Gebühreneinträge.
- Prüfschritt
- Zeiträume und Umsatzdefinition angleichen, betroffene Artikel isolieren, EK prüfen und die Gebührenabdeckung getrennt ausweisen.
- Was sich daraus ergibt
- Der Produktmix ist eine prüfbare Spur. Die fehlenden Gebühren verhindern noch eine eindeutige Aussage über den gesamten Margeneffekt.
- Grenze der Aussage
- Das Beispiel beschreibt einen Analyseprozess, keine automatisch erzeugte Diagnose einer vorhandenen KI-Oberfläche.
Use Case 02 · Demodaten
Retouren steigen bei einzelnen Artikeln
Ist ein genereller Kanaltrend oder eine Produktgruppe betroffen?
Prüffeld2 Artikel
BefundHäufung, keine Ursache
- Datenbasis
- Die Demoauswertung zeigt mehr Rücksendungen im ausgewählten Zeitraum. Ein Teil der Veränderung konzentriert sich auf zwei Artikel und denselben Rücksendegrund.
- Prüfschritt
- Absolute Menge und Quote vergleichen, Kanal und Artikel filtern und den Rücksendegrund mit Produktdaten und Supportfällen abgleichen.
- Was sich daraus ergibt
- Die Untersuchung wird auf zwei Artikel eingegrenzt; ein kausaler Produktfehler ist damit noch nicht bewiesen.
- Grenze der Aussage
- Ohne zugehörige Kosten und vollständige Rücksendegründe ist weder finanzieller Schaden noch Ursache sicher beziffert.
Nachvollziehbare Analyse
Beobachtung, Vermutung und Beleg bleiben getrennt.
Eine plausible Erklärung ist noch keine festgestellte Ursache. Der Analyseweg zeigt deshalb, welche Zahl eine Veränderung belegt, welche Hypothesen geprüft werden und wo Daten fehlen.
- Beobachtung
Was hat sich verändert?
Kennzahl, Zeitraum, Kanal und absolute Abweichung festhalten.
- Hypothese
Was könnte sie erklären?
Preis, Artikelmix, EK, Gebühren oder Retouren getrennt betrachten.
- Beleg
Welche Daten stützen die Aussage?
Quelle und Vergleichsperiode kontrollieren; fehlende Daten offen nennen.
- Prüffrage
Was sollte ein Mensch als Nächstes tun?
Den relevanten Artikel, Auftrag oder Kostenbaustein fachlich nachsehen.
Fachlich einordnen
Was eine belastbare KI-Antwort ausmacht
Der Nutzen liegt nicht in selbstsicher klingenden Sätzen, sondern in einer überprüfbaren Reihenfolge von Fragen und Belegen.
Quellen statt bloßer Behauptung
Eine Aussage über Umsatz, Marge oder Retouren braucht eine nachvollziehbare Kennzahl, einen Zeitraum und eine Datenquelle. Fehlt einer dieser Teile, bleibt sie eine Hypothese.
Datenlücken sichtbar lassen
Fehlende Einkaufspreise oder Gebühren dürfen nicht durch plausible Schätzungen verdeckt werden. Der Analyseweg sollte zeigen, welche Prüfung erst nach Ergänzung der Daten möglich ist. Kostenabdeckung und DB-Stufen verstehen
Menschen treffen die Entscheidung
Die Beispiele beschreiben Fragen und Prüfschritte. Einkauf, Support und Controlling bewerten die Befunde und entscheiden über Änderungen; eine automatische Handlung wird nicht behauptet.
FAQ
Häufige Fragen zu KI-Analysen
Welche Fragen eignen sich für KI-Analysen?
Zum Beispiel: Warum verändert sich die Marge eines Kanals? Welche Artikel erklären einen Rückgang? Steht eine Retourenveränderung im Zusammenhang mit bestimmten Produkten? Die Antwort muss anhand der verfügbaren Daten geprüft werden.
Trifft die KI automatisch Entscheidungen?
Nein. Analysen helfen bei der Einordnung und Priorisierung. Preisänderungen, Nachbestellungen oder andere operative Maßnahmen sollten Menschen nach Prüfung der Quellen entscheiden.
Was passiert, wenn Daten fehlen?
Fehlende Einkaufspreise, Gebühren oder Versandkosten können eine Erklärung verfälschen. Die Datenlücke gehört sichtbar zur Einordnung; eine nicht vorhandene Quelle darf nicht als Nullwert interpretiert werden.
Ist eine KI-Antwort immer korrekt?
Nein. Eine plausible Formulierung ist kein Beleg. Zeiträume, Berechnungen, Quellen und Ausnahmen müssen nachvollziehbar bleiben, besonders bei finanziellen Kennzahlen.
Welche Daten können betrachtet werden?
Der fachliche Ausgangspunkt sind verfügbare JTL-Wawi- und E-Commerce-Daten wie Aufträge, Artikel, Lager und Retouren. Welche zusätzlichen Kosten- oder Kanaldaten einfließen, hängt von den tatsächlich angebundenen Quellen ab.
Gemeinsam prüfen
Welche Frage kostet dein Team heute die meiste Analysezeit?
Wir besprechen, welche Daten für diese Frage vorliegen und wie sich ein nachvollziehbarer Analyseweg aufbauen lässt.