GrowCentric.ai: Das Growth Brain für deinen eCommerce Shop
Ich habe über zehn Jahre eCommerce Shops wachsen lassen, bevor es dieses Produkt gab, und in jedem einzelnen Shop tauchten dieselben Probleme auf. Niemand weiß wirklich, was die Konkurrenz verlangt. Werbebudget wird nach Bauchgefühl verteilt. Gute Produkte verstauben mitten im Katalog. Prognosen sind Raterei und Ziele sind Fantasie. GrowCentric.ai löst das alles an einem Ort.
Früher brauchte es dafür einen Haufen eigener Skripte, einen Friedhof aus Tabellen und ein paar teure Spezialisten. Jetzt ist es eine Plattform. Das Machine Learning erledigt die mühsame Arbeit und du kümmerst dich um deinen Shop.
- < 5%
- Fehlermarge bei Preis und Budgetoptimierung
- 45+
- Faktoren für die Verteilung des Werbebudgets
- 10+
- Jahre Praxiserfahrung mit eCommerce Shops
- 95%
- Statistische Konfidenz bei A/B-Tests
- 6
- Spezialistenrollen, die eine Plattform ersetzt
- Dynamisch
- Prognosemodelle je Marke und Produkttyp
Die eCommerce Realität
Jeder Shopbetreiber kämpft mit denselben Grundproblemen
Bei Konkurrenzpreisen fliegst du blind. Werbegeld fließt dorthin, wo es immer schon hingeflossen ist, nicht dorthin, wo es etwas verdient. Deine besten Produkte verstecken sich vor aller Augen. Prognosen sind Hoffnung, Ziele entweder Fantasie oder absichtlich tief gestapelt. Und für jedes dieser Probleme bezahlst du einen eigenen Spezialisten. Ich habe GrowCentric.ai gebaut, um das alles auf einmal zu lösen.
Eine Plattform, alles abgedeckt
Alles, was dein Shop braucht, um profitabel zu wachsen
Spring direkt dorthin, wo es gerade am meisten weh tut. Alles hier unten läuft auf derselben Datenbasis, jedes Teil macht die anderen schlauer.
- Wettbewerber Intelligence
Jeder Konkurrenzpreis, jede Versandrate, jedes Lieferversprechen, live.
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- Preis & Budgetoptimierung
Automatische Preis und Budgetentscheidungen mit unter 5% Fehlermarge.
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- Hidden Gems Entdeckung
Findet die still profitablen Produkte, die niemand bewirbt.
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- Automatische Anzeigenerstellung
Anzeigen getextet und Budgets platziert, über alle Plattformen hinweg.
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- Forecasting Deluxe
Live Prognosen mit dem passenden Modell je Marke und Produkttyp.
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- Kampagnen & UTM Verwaltung
Automatisches UTM-Tagging und sauberes Tracking auf jedem Kanal.
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- A/B-Testing Engine
Tests von dir oder von der KI, immer mit sauberer Statistik dahinter.
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- Realistische Ziele
Ziele auf Datenbasis und Frühwarnungen, wenn du vom Kurs abkommst.
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- Bestandsprognosen
Nachbestellen im richtigen Moment. Keine leeren Regale, kein totes Lager.
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- Kundenkohorten & LTV
Zeigt, welche Kunden dir Geld bringen und welche Produkte sie halten.
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- Plattform Integrationen
Funktioniert mit Shopify, WooCommerce, Solidus, Medusa und mehr.
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- Die Geschichte
Zehn Jahre Skripte und Kundenarbeit, gewachsen zu einer Plattform.
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Kenne deinen Markt
Wisse jederzeit, was jeder Wettbewerber verlangt
GrowCentric.ai beobachtet deine Konkurrenz rund um die Uhr: Google Shopping, ihre eigenen Shops, ihre Bundles, ihre Aboangebote. Jeder Preis, jede Versandrate und jedes Lieferversprechen wird erfasst und mit deinem Katalog verglichen, solange es noch frisch ist.
- Google Shopping Monitoring
Sieh, welche Produkte deine Konkurrenz auf Google Shopping pusht, zu welchem Preis, mit welchen Aktionen und auf welchen Keywords.
- Kompletter Katalog & Bundles
Anzeigenpreise sind die halbe Wahrheit. Der Crawler liest auch ihre Shops und erfasst Standardpreise, Bundles, Abos, Staffelrabatte und Mengenpreise.
- Versand & Lieferintelligenz
Lieferzeiten, Versandkosten, Gratisversandschwellen und Retourenregeln fließen in den Vergleich ein. Du vergleichst, was der Kunde wirklich zahlt, nicht das Preisschild.
- Abos & wiederkehrende Preise
Manche Wettbewerber gewinnen über Abos und wiederkehrende Rabatte. Auch die verfolgen wir, damit deine Preisstrategie in Lifetime Value denkt statt in Einzelkäufen.
Die harte Mathematik, gelöst
Preis und Budgetoptimierung im großen Stil, mit unter 5% Fehlermarge
Niemand kann tausend SKUs von Hand bepreisen und dabei Elastizität, Konkurrenz, Margenziele und Werbebudget im Kopf behalten. Die Plattform macht genau das, den ganzen Tag, und hält die Fehlermarge unter 5%.
- Dynamische Preisoptimierung
Jede SKU bekommt ihren eigenen besten Preis, gebaut aus Konkurrenzdaten, deinen Margenzielen, der Nachfrageelastizität und deiner gewünschten Positionierung.
- Budgetverteilung über Produkte
Budget fließt zu den Produkten, wo es am meisten verdient, gewichtet nach ROAS Potenzial, Marge, Lagerbestand und Konkurrenzdruck. Gießkanne war gestern.
- Statistische Sicherheit eingebaut
Entscheidungen bleiben innerhalb von 5% Fehlermarge. Ist die Datenlage zu dünn, hält das System still, statt zu raten.
Wer macht das normalerweise?
Das war bisher die Arbeit von Pricing Analyst und Revenue Manager, in Tabellen, die beim Speichern schon veraltet waren.
Anzeigen auf Autopilot
Anzeigen entstehen automatisch. Budget fließt dorthin, wo Gewinn entsteht.
Konkurrenzpreise, Interessenssignale, Verkaufshistorie, Saisonalität und über 45 weitere Faktoren füttern die Engine, die Anzeigen textet und Budget auf Google, Meta, TikTok und darüber hinaus platziert. Reichweite, wo sie sich lohnt, Gewinn, wo er zählt, den ganzen Tag.
- KI erstellt Creatives & Texte
Creatives, Headlines und Texte entstehen je Produkt, ausgerichtet auf das, was bei deiner Zielgruppe zieht, und werden neu geschrieben, sobald die Zahlen es verlangen.
- Budget über alle Plattformen
Geld wandert zwischen Google, Meta, TikTok und dem Rest, je nach Live Performance. Jeder Euro sitzt dort, wo er verdient.
- Entscheidungsengine mit 45+ Faktoren
Konkurrenzpreise, Bestand, Saisonalität, Tageszeit, Wetter, Verkaufshistorie, Abowert, abgebrochene Warenkörbe und einiges mehr prägen jede Budgetentscheidung.
- Gewinnmaximierung statt Eitelkeit
Optimiert wird auf Deckungsbeitrag und Lifetime Value. Klicks und Impressionen zahlen keine Gehälter.
Wer macht das normalerweise?
Das waren bisher PPC Spezialist und Paid Media Manager, mit fünf Dashboards zwischen sich.
Forecasting Deluxe
Live Prognosen mit dem richtigen Modell für jedes Produkt
Verschiedene Produkte brauchen verschiedene Modelle, also wählt die Plattform je Marke, Produkttyp und Bundle: Zeitreihenzerlegung, Bayessche Regression, ARIMA, Prophet, Gradient Boosting. Was am besten zu den Daten passt, gewinnt. Du weißt immer, was kommt.
- Modellwahl je Produkt
Saisonware bekommt Saisonmodelle. Frische Launches bekommen Wachstumsmodelle. Abos bekommen Retention Modelle. Eine Größe passt niemandem.
- Live Umsatz & Margenprognosen
Prognosen für Umsatz, Marge und Stückzahlen aktualisieren sich, sobald neue Verkaufs und Kostendaten eintreffen. Auf den Monatsbericht wartet hier niemand.
- Szenarioplanung
Preise erhöhen, eine Produktlinie ergänzen, das Werbebudget verdoppeln, einen Lieferanten verlieren: Erst modellieren, dann entscheiden.
- Saisonalität & Ereignisse
Black Friday, Feiertage, große Spiele und sogar das Wetter zeigen sich in der Nachfrage. Die Modelle sehen sie kommen und rechnen sie ein.
Wer macht das normalerweise?
Du brauchst keinen Data Scientist auf der Gehaltsliste, nur um zu erfahren, wohin der Monat läuft.
Saubere Daten oder gar keine
Richtige Kampagnenverwaltung mit automatischem UTM-Tagging
Sauberes Tracking ist das Fundament unter allem anderen. Die meisten Marken machen es falsch, auch die großen, und wundern sich dann über kaputte Attribution und Modelle, die Unsinn liefern. GrowCentric.ai erzwingt ein sauberes Namensschema über jede Kampagne, jeden Link, jede Plattform.
- Automatisches UTM-Tagging
Jede Anzeige, jede E-Mail, jeder Social Post und jeder Kampagnenlink wird von selbst korrekt getaggt. Kein Kopieren von Hand, keine Tippfehler, keine fehlenden Parameter.
- Erzwungene UTM-Taxonomie
Eine dokumentierte Namenskonvention, durchgesetzt. Nie wieder drei Quellen namens Facebook, facebook und FB im selben Bericht.
- Warum Konsistenz zählt
Forecasting, Testing, Budgetverteilung und Kohortenanalyse leben alle von diesen Daten. Fütterst du sie mit Müll, liefern sie Müll. Deshalb ist dieser Teil nicht verhandelbar.
Wer macht das normalerweise?
Sonst verbringt ein Marketing Operations Manager seine Woche damit, UTM-Chaos von Hand aufzuräumen.
Testen mit statistischer Disziplin
A/B-Testing eingebaut, von dir gesteuert oder von der KI
Fahre eigene Experimente, wenn du eine Vermutung hast, oder lass die Engine selbst testen. Stichprobengrößen werden so berechnet, dass die Fehlermarge unter 5% bleibt. Entscheidungen stehen auf Statistik, nicht auf Hoffnung.
- Manuell & autonom testen
Teste eine konkrete Hypothese selbst, oder lass die KI laufend Bandit Tests über Creatives, Zielgruppen und Landingpages fahren.
- ML Entscheidungsengine
Bayessche Statistik und Bandit Verteilung schicken Traffic dorthin, wo er dich am meisten lehrt. Gewinner skalieren schnell, Verlierer sterben schnell, flache Tests verbrennen kein Geld mehr.
- Speist Forecasting & Reporting
Jedes Ergebnis fließt zurück in Prognosen und Berichte. Die Plattform behält, was sie lernt, und entscheidet nächsten Monat besser als diesen.
Wer macht das normalerweise?
Das war bisher ein CRO Spezialist mit Einzeltests, deren Ergebnisse nie in den großen Plan zurückflossen.
Realistische Ziele. Frühe Warnungen.
Setz Ziele, die du wirklich erreichen kannst, und erfahre rechtzeitig, wenn nicht
Mit Live Prognosen und der ganzen Plattform im Rücken siehst du, wohin Monat, Quartal und Jahr laufen. Das System jagt von allein nach Gewinn, du gibst die Richtung vor, und wenn etwas abdriftet, hörst du davon, solange noch Zeit zum Handeln bleibt.
- Ziele auf Prognosebasis
Ziele bauen auf dem, was die Daten für machbar halten, nicht auf dem, was sich jemand im Januar gewünscht hat. Ehrgeizig, aber ehrlich.
- Lücken & Korrekturalarme
Kurs verfehlt sich gerade? Du wirst gewarnt, solange Spielraum bleibt. Das System schlägt Korrekturen vor, von Budgetverschiebungen bis Aktionen, und zeigt, was jede bewirken würde.
- Wirkung modellieren
Jede Korrektur wird vorher modelliert. Erwarteter Umsatz, Margenwirkung, Zeit bis sie greift. Dann entscheidest du.
Bestand, der mitspielt
Bestandsprognosen für volle Regale und freies Kapital
Dieselbe Engine, die den Umsatz vorhersagt, sagt dir auch, was du nachbestellen sollst, wann und wie viel. Kein Geld, das in totem Lager steckt, keine Verkäufe, die an leeren Regalen scheitern.
- Ausverkäufe verhindern
Nachfrage je SKU, Bestellpunkte früh markiert, Lieferzeiten und geplante Aktionen schon eingerechnet.
- Überbestände vermeiden
Ladenhüter werden markiert, bevor du noch mehr davon bestellst. Betriebskapital gehört in dein Geschäft, nicht ins Lager.
- Aktionen & Saisonalität eingerechnet
Black Friday, Saisonspitzen und geplante Kampagnen stecken in der Prognose, damit die Ware vor der Nachfrage ankommt.
Kunden, richtig verstanden
Kohortenanalyse und Lifetime Value, automatisiert
Kunden sind nicht alle gleich. Die Plattform gruppiert deine automatisch und zeigt, welche Kohorten den Gewinn bringen, welche Produkte sie halten und wo Akquisegeld am besten arbeitet.
- Automatische Kohortenerkennung
Gruppierung nach Kanal, erstem Produkt, Ausgabenniveau und Verhalten passiert von selbst. Du definierst keine einzige Regel.
- Lifetime Value Vorhersagen
Vorhergesagter Lifetime Value je Kohorte und je Kunde, damit du weißt, was ein ähnliches Profil wert ist, bevor du für die Akquise bezahlst.
- Produkte, die Kunden halten
Zeigt, welche Produkte und Bundles Kunden am längsten halten, damit Marketing und Abos auf bewährtem Material aufbauen.
Passt in deinen Stack
Gebaut für die Plattformen, die du schon nutzt
GrowCentric.ai dockt an die Shopsysteme und Werbekanäle an, die du ohnehin betreibst, mit serverseitigem Tracking und einer Datenhaltung, die Cookie Banner und Browser Sperren übersteht.
- eCommerce Plattformen
Shopify, WooCommerce, Solidus, Medusa, Saleor und Magento laufen ab Werk. Für alles andere gibt es eigene Konnektoren.
- Werbe & Marktplatzkanäle
Google Ads, Meta, TikTok, Microsoft Advertising, Amazon Ads und Marktplätze wie eBay sind vom ersten Tag an angebunden.
- Privacy zuerst, serverseitig
Serverseitiges Tracking, Conversion APIs und First Party Daten als Standard. DSGVO freundlich und robust gegen Browser Einschränkungen.
Über Jahre gewachsen
Von eigenen Skripten zur vollen KI Plattform
Diese Plattform ist nicht über Nacht entstanden. Sie ist aus über zehn Jahren Kundenarbeit gewachsen, in denen dieselben Shopprobleme so oft gelöst wurden, bis die Muster klar genug waren, um sie zu automatisieren.
- Phase 1: Eigene Skripte
- Es begann als Haufen von Python Skripten und Tabellenmodellen, geschärft von einem Kundenprojekt zum nächsten. Ein Skript las Konkurrenzpreise, eines verteilte Budgets, eines räumte das UTM-Chaos auf.
- Phase 2: Regeln & Machine Learning
- Aus den Skripten wurden regelbasierte Systeme, mit Machine Learning überall dort, wo die Daten es trugen. Prognosen und Tests liefen von allein, wollten aber noch einen Menschen, der zusieht.
- Phase 3: Eine KI Plattform
- Heute lebt alles in einer Plattform. Die Modelle lösen die harten Probleme von Anfang bis Ende, mit den Fehlermargen und der statistischen Disziplin, die ein Jahrzehnt gekostet haben. Genau das läuft jetzt in der Beta.
Lust auf frühen Zugang?
GrowCentric.ai läuft in der Beta mit Shops aus mehreren Branchen. Wenn du einen ernsthaften eCommerce Betrieb führst und keine Lust mehr hast, sechs Spezialisten für das zu bezahlen, was eine Plattform kann, melde dich bei mir.