GrowCentric.ai: Das Growth Brain für deinen eCommerce Shop

Sieh, welche Produkte deine Konkurrenz auf Google Shopping pusht, zu welchem Preis, mit welchen Aktionen und auf welchen Keywords.

Anzeigenpreise sind die halbe Wahrheit. Der Crawler liest auch ihre Shops und erfasst Standardpreise, Bundles, Abos, Staffelrabatte und Mengenpreise.

Lieferzeiten, Versandkosten, Gratisversandschwellen und Retourenregeln fließen in den Vergleich ein. Du vergleichst, was der Kunde wirklich zahlt, nicht das Preisschild.

Manche Wettbewerber gewinnen über Abos und wiederkehrende Rabatte. Auch die verfolgen wir, damit deine Preisstrategie in Lifetime Value denkt statt in Einzelkäufen.

Jede SKU bekommt ihren eigenen besten Preis, gebaut aus Konkurrenzdaten, deinen Margenzielen, der Nachfrageelastizität und deiner gewünschten Positionierung.

Budget fließt zu den Produkten, wo es am meisten verdient, gewichtet nach ROAS Potenzial, Marge, Lagerbestand und Konkurrenzdruck. Gießkanne war gestern.

Entscheidungen bleiben innerhalb von 5% Fehlermarge. Ist die Datenlage zu dünn, hält das System still, statt zu raten.

Produkte mit starker organischer Conversion und null Werbebudget. Die günstigsten Siege, die du in deinem Katalog finden wirst.

Zeigt, wo die Konkurrenz fehlt oder zu teuer ist. Dort liegt eine freie Spur, um die Kategorie zu übernehmen.

Zu jedem Fund gibt es einen Plan: der Preis, das Budget, die Änderungen an der Produktseite und der Ertrag, den du erwarten kannst.

Creatives, Headlines und Texte entstehen je Produkt, ausgerichtet auf das, was bei deiner Zielgruppe zieht, und werden neu geschrieben, sobald die Zahlen es verlangen.

Geld wandert zwischen Google, Meta, TikTok und dem Rest, je nach Live Performance. Jeder Euro sitzt dort, wo er verdient.

Konkurrenzpreise, Bestand, Saisonalität, Tageszeit, Wetter, Verkaufshistorie, Abowert, abgebrochene Warenkörbe und einiges mehr prägen jede Budgetentscheidung.

Optimiert wird auf Deckungsbeitrag und Lifetime Value. Klicks und Impressionen zahlen keine Gehälter.

Saisonware bekommt Saisonmodelle. Frische Launches bekommen Wachstumsmodelle. Abos bekommen Retention Modelle. Eine Größe passt niemandem.

Prognosen für Umsatz, Marge und Stückzahlen aktualisieren sich, sobald neue Verkaufs und Kostendaten eintreffen. Auf den Monatsbericht wartet hier niemand.

Preise erhöhen, eine Produktlinie ergänzen, das Werbebudget verdoppeln, einen Lieferanten verlieren: Erst modellieren, dann entscheiden.

Black Friday, Feiertage, große Spiele und sogar das Wetter zeigen sich in der Nachfrage. Die Modelle sehen sie kommen und rechnen sie ein.

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.

Eine dokumentierte Namenskonvention, durchgesetzt. Nie wieder drei Quellen namens Facebook, facebook und FB im selben Bericht.

Forecasting, Testing, Budgetverteilung und Kohortenanalyse leben alle von diesen Daten. Fütterst du sie mit Müll, liefern sie Müll. Deshalb ist dieser Teil nicht verhandelbar.

Teste eine konkrete Hypothese selbst, oder lass die KI laufend Bandit Tests über Creatives, Zielgruppen und Landingpages fahren.

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.

Jedes Ergebnis fließt zurück in Prognosen und Berichte. Die Plattform behält, was sie lernt, und entscheidet nächsten Monat besser als diesen.

Ziele bauen auf dem, was die Daten für machbar halten, nicht auf dem, was sich jemand im Januar gewünscht hat. Ehrgeizig, aber ehrlich.

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.

Jede Korrektur wird vorher modelliert. Erwarteter Umsatz, Margenwirkung, Zeit bis sie greift. Dann entscheidest du.

Nachfrage je SKU, Bestellpunkte früh markiert, Lieferzeiten und geplante Aktionen schon eingerechnet.

Ladenhüter werden markiert, bevor du noch mehr davon bestellst. Betriebskapital gehört in dein Geschäft, nicht ins Lager.

Black Friday, Saisonspitzen und geplante Kampagnen stecken in der Prognose, damit die Ware vor der Nachfrage ankommt.

Gruppierung nach Kanal, erstem Produkt, Ausgabenniveau und Verhalten passiert von selbst. Du definierst keine einzige Regel.

Vorhergesagter Lifetime Value je Kohorte und je Kunde, damit du weißt, was ein ähnliches Profil wert ist, bevor du für die Akquise bezahlst.

Zeigt, welche Produkte und Bundles Kunden am längsten halten, damit Marketing und Abos auf bewährtem Material aufbauen.

Shopify, WooCommerce, Solidus, Medusa, Saleor und Magento laufen ab Werk. Für alles andere gibt es eigene Konnektoren.

Google Ads, Meta, TikTok, Microsoft Advertising, Amazon Ads und Marktplätze wie eBay sind vom ersten Tag an angebunden.

Serverseitiges Tracking, Conversion APIs und First Party Daten als Standard. DSGVO freundlich und robust gegen Browser Einschränkungen.

Die Plattform ist eine Rails Anwendung, von Tag eins für Multi Store SaaS gebaut. Background Jobs arbeiten über Nacht Crawls und Modellläufe ab, und jedes Feature kommt mit automatisierten Tests, bevor es einen Shop erreicht.

Eine Flotte von Crawlern beobachtet rund um die Uhr Kataloge, Preise, Versand und Lagerstand der Konkurrenz, höflich und zuverlässig, und füttert die Engine jeden Tag mit frischen Marktdaten.

Die Data Science lebt in Python. Forecasting, Preis und Budget Optimierung und Katalog Mining laufen als eigene Services, über saubere interne APIs mit dem Rails Kern verbunden.

Tracking ist von Haus aus server side und first party. Die Modelle lernen aus vollständigen Daten statt aus dem, was der Browser gerade hergibt. DSGVO freundlich und resistent gegen Ad Blocker.

Forecasts werden pro Marke und Produkttyp gefittet statt über einen faulen Durchschnitt, verbinden Saisonalität, Trend und Nachfragesignale und führen über die Zeit Buch über die eigene Genauigkeit.

Preis und Budget Empfehlungen werden getunt, bis die Fehlermarge unter fünf Prozent liegt, mit über 45 Faktoren von Marge und Preiselastizität bis Lagerreichweite und Kanal Performance.

Das A/B Lab ruft keinen Gewinner aus, bevor 95% statistische Konfidenz erreicht sind. Kein Schummeln, kein verfrühter Champagner, und kein leises Zurückrudern eine Woche später.

Die Hidden Gem Erkennung bewertet jedes Produkt nach Bewegung, Marge und Momentum und findet die, die still ihre Werbeausgaben übertreffen. Genau dort versteckt sich das günstigste Wachstum.