Markt-Intelligence · für uns selbst

Verstehen, was die Guten gut macht.

Der Radar findet E-Commerce-Shops und zieht aus jeder öffentlichen Quelle alles, was geht — Impressum, Retoure-Inhalt, Produkte, Reviews, SimilarWeb-Reach, Wettbewerber, Social-Stats, Tools, Plattformen, verkaufte Länder, Ads auf Google/Meta/TikTok. Strukturiert, mit Quelle + Status je Feld. Wir verkaufen die Daten nicht — wir nutzen sie, um im E-Commerce besser zu werden. Am Ende füttern sie unsere KI-Analyse für die Strategie.

Datenbank + Filter Nacktes Schema Watchlist

15Datensätze (10 Shops + eigener + 4 Wettbewerber)

14+Quellen je Firma, ein Feld pro Bereich

jedesMerkmal als Popup-Filter

täglichaktualisiert via Pro-Firma-Agent

Was wir holen

Jede Quelle → ein Datenbank-Feld

Pro Firma zapfen wir jede öffentliche Quelle an und strukturieren alles. Jedes Feld trägt Wert + Quelle + Status; jeder Link wird vor Aufnahme auf Erreichbarkeit geprüft.

Bereich	Quelle	Felder
Identität	/products.json, cdn.shopify.com, x-shopid	Plattform, Shopify-Bestätigung, Produkte, Kategorien, Preisspanne
Unternehmen	Impressum §5 DDG	Firmenname, Rechtsform, HRB/Firmenbuch, USt-IdNr, Geschäftsführer, Standort, Lager
Retoure	Widerruf/Retoure-Seite	selbst / Software / 3PL, Frist, Gratis?, Returns-Software
Reviews	Trustpilot, Trusted Shops, Google, Reviews.io	Rating, Anzahl, beantwortet
Reach	SimilarWeb public	Visits/Mo, Rank, Top-Länder, Traffic-Quellen, Wettbewerber-Liste
Social	IG / FB / TikTok / YouTube	Follower, Posts, Account-Alter
Tools	Cookies / Tracker / Datenschutz	Analytics, E-Mail-Marketing, Consent, CDP, Reviews-Tool
Reichweite	Markets / Versand	Plattformen, verkaufte Länder
Ads	Google Transparency · Meta Ad Library · TikTok	Advertiser-ID, Anzahl Ads, Creatives (Inhalt folgt), region=anywhere

Funnel

Von der IP zum verkaufsfertigen Datensatz

IP / CT-Log finden→ Shopify bestätigen→ Impressum + Retoure→ Reviews + SimilarWeb→ Social + Tools→ Ads G/M/TikTok→ Wettbewerber zuordnen→ Doppel-Check + KI-Analyse

Wettbewerber-Intelligence

Auch der Wettbewerb ist interessant

Cross-Daten aus SimilarWeb

Jedes SimilarWeb-Profil nennt die Wettbewerber — wir rufen jeden auf und sammeln dort dieselben Felder ein
Wettbewerber werden dem Shop zugeordnet (Cross-Link in der DB)
Eigener Shop roeck-performance.at + 4 direkte Wettbewerber (Wildling, SAGUARO, Groundies, Be Lenka) bereits drin

Was wir je Wettbewerber sehen

Auf welchen Plattformen sie werben (Google / Meta / TikTok)
In welche Länder sie verkaufen, Reach, Reviews
Welche Tools sie nutzen (Analytics, E-Mail-Marketing, Reviews)
Ad-Inhalte/Keywords: Roh-Intercepts da, Parsen ist der nächste Schritt

Selbst-Analyse

Was wir noch liegen lassen

Ehrlich: das holen wir noch nicht (oder nur teilweise) — die nächste Ausbaustufe. Voll in DATA-GAP-ANALYSIS.md.

01Ad-Keywords + Meta-Ad-Texte strukturiert (was/welche Hooks)

02Produkt-/Preis-Stream über Zeit (Bestseller, Rabatte, neue Produkte)

03Review-Themen aus Texten (Kritik/Lob-Cluster, nicht nur Sterne)

04Theme + installierte Shopify-Apps + Payment/Versand

05Marktplatz-Präsenz (Amazon/Otto/Zalando) + dortige Bewertungen

06Bilanzen/Jahresabschlüsse (Unternehmensregister/Firmenbuch)

07Stellenanzeigen = Wachstums-/Tech-Signal

08Newsletter-Funnel + Influencer/Affiliate-Bewerbung

Watchlist + Agenten

Top-List: ein Agent pro Firma, täglich

Firmen in die Top-List schalten — ein Pro-Firma-Agent prüft täglich alle Quellen und meldet Änderungen (neue Ads, Rating-Drift, Insolvenz-Flags) an den Datenbank-Manager. Ticker + Health im Status-Kontrollraum.

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