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Leistung 02 · Revenue Intelligence & Executive BI
Business-Intelligence, die Entscheidungen trägt
Die Single Source of Truth aus Marketing, CRM und Backend. Schluss mit den CPA-Märchen der Ad-Netzwerke. Wahre Customer Acquisition Costs, echter LTV, AI-ready für 2026.
Erstgespräch in 48 h · 2 Wochen · ab 2.900 € netto
Sie sind hier richtig, wenn:
Meta, HubSpot und Stripe melden drei verschiedene Akquisitionskosten.
Der CAC weicht zwischen Dashboard und Finance-Sheet ab.
Die Pipeline-Attribution ist von Monat zu Monat nicht stabil.
Es gibt keine gemeinsame Definition einer qualifizierten Opportunity.
Was wir bauen
Zwei Reifegrade. Ein Fundament.
Tier 1 ist die Foundation, ohne die Tier 2 nicht funktioniert. Predictive auf inkonsistenten Daten automatisiert Halluzinationen.
Tier 1 · Foundation
Fivetran · BigQuery · dbt · Looker StudioSauberes Marketing-zu-CRM-Mapping, BigQuery als zentrale Datenbasis, dbt-Modelle für die Kern-Metriken. Das Attribution-Grundgerüst, auf dem alles Weitere aufbaut.
Fivetran-Setup (Meta, Google Ads, HubSpot, GA4), BigQuery-Projekt in EU-Region mit IAM und Cost-Controls, dbt mit staging/intermediate/mart, Dashboards für Marketing und Geschäftsführung.
Tier 2 · Executive BI & Predictive
Stripe · BigQuery ML · Prophet · SlackStripe- und Backend-Integration, LTV-Kohortenanalyse, Anomaly-Detection und Forecasting auf Channel- und Kohorten-Ebene.
Stripe-API in BigQuery, LTV-Modelle pro Akquisitions-Kohorte, Anomaly-Alerts bei ROAS-Drift, Forecasting-Layer (Prophet oder ML je nach Datenmenge).
Funktionsweise
Vier Phasen, jede mit einer klaren Aufgabe.
Kein Schweizer Taschenmesser, das alles halb kann. Jede Phase nutzt das Tool, das für ihre Aufgabe das richtige ist.
Ingestion
Pre-built Konnektoren ziehen Stripe, HubSpot, Meta, Google Ads und Shopify inkrementell in die EU-Region.
Storage
BigQuery in EU-multi-region: Storage und Compute getrennt, Pay-per-Query, keine Cluster zu dimensionieren.
Transformation
dbt macht aus Raw-Tables getestete Modelle. Ändert Sales die CAC-Definition, ändert sie sich an einer Stelle.
Output
Executive-View auf einer Seite, operative Views für Marketing und Sales, Anomalie-Alerts in Slack.
Ablauf
Vier Phasen, feste Reihenfolge.
Start immer mit Phase 1 · kein Blindflug
Audit Sprint
Fünf Ebenen geprüft, Befunde priorisiert, Aufwand geschätzt. Ergebnis ist ein Report, mit dem Sie auch ohne uns weiterarbeiten könnten.
Architektur
Data Contract, Event-Design und Zielarchitektur. Wir legen fest, welche Zahl wo entsteht und wer sie garantiert.
Build Sprint
Umsetzung in Sprints, jeder Baustein einzeln abgenommen. Ihr Team ist eingebunden, nicht ausgeschlossen.
Managed Evolution
Monitoring, Releases begleiten, Plattform-Updates abfangen. Optional. Viele Kunden übernehmen selbst.
Was Sie bekommen
Ein Report, kein Workshop-Gefühl.
Der Audit Sprint endet mit einem Dokument: Befunde je Ebene, Schweregrad, Aufwand, Reihenfolge. Kein Foliensatz mit Empfehlungen im Konjunktiv.
→ Befundliste mit Schweregrad und Reproduktionsweg
→ Aufwandsschätzung je Befund, in Personentagen
→ Data-Contract-Entwurf für die wichtigsten Events
→ Umsetzungsplan, den auch eine andere Agentur ausführen könnte
Lieferumfang · Revenue Intelligence & Executive BI
Gliederung aus dem Leistungsumfang dieser Seite. Der konkrete Scope entsteht im Audit.
Scopes
Drei Einstiege, ein Startpunkt.
Audit Sprint
ab 2.900 € netto
2 Wochen
Wir prüfen, was falsch läuft. Priorisierter Report + Handlungsplan.
Audit Sprint anfragen →Build Sprint
Festpreis
3–8 Wochen
Neuaufbau oder Restrukturierung, nach Spec gebaut.
Build Sprint besprechen →Managed Evolution
monatlich
ab 3 Monate Mindestlaufzeit
Laufende Partnerschaft. Analytics als Produkt.
Managed Evolution anfragen →Aus dem Integrations-Katalog
Tools, mit denen diese Leistung arbeitet.
Kategorie: BI & VisualisierungKategorie: CDP & Event-PipelinesKategorie: CRMKategorie: Marketing Automation
dbt erzwingt drei Dinge, die rohe Views nicht leisten: Versionierung in Git, automatisierte Tests pro Modell, und eine klare Layer-Trennung zwischen Quelldaten und Geschäftslogik. Bei sieben Quellen mit zehn nachgelagerten Metriken bricht der View-Ansatz spätestens beim ersten Schema-Change. Eine View, die niemand testet, ist eine Bombe mit Lunte. dbt kostet Tage Einrichtung statt Wochen Incident-Response.
Über die offizielle HubSpot-API via Fivetran. Fivetran ist [EU-multi-region-fähig](https://fivetran.com/docs/using-fivetran/fivetran-dashboard/account-settings/troubleshooting/use-fivetran-multiple-regions), der Sync läuft in EU-Frankfurt, die Daten bleiben in der EU-Region. Personenbezogene Felder (E-Mail, Telefon) lassen sich pro Pipeline ausschließen oder pseudonymisieren. Mit SCCs und DPA bleibt die Anbindung audit-fest. Eine On-Prem-Alternative über Airbyte Self-Hosted ist möglich, wenn der Cloud-Vendor vertraglich ausgeschlossen ist.
Eine typische Mittelstands-Konfiguration (5 Quellen, ~100M Rows/Monat, 4 dbt-Modelle täglich, 2 produktive Dashboards) liegt bei 300 bis 800 € BigQuery, 200 bis 500 € Fivetran je nach Connector-Mix, plus 50 € dbt Cloud, falls verwendet. Data (Looker) Studio ist kostenlos, Power BI Pro 10 € pro User. Die Betriebskosten skalieren mit den Datenmengen, nicht mit der Anzahl an Reports. Custom-ETL-Maintenance entfällt.
Für DACH-Mittelstands-Setups ist BigQuery in den meisten Fällen das pragmatischere Tool: kein Cluster-Sizing, EU-multi-region out of the box, native GA4-Integration über den Export, transparente Pay-per-Query-Kosten. Snowflake ist überlegen bei Multi-Cloud-Szenarien und sehr großen Concurrency-Anforderungen. Redshift sitzt natürlicher in AWS-zentrierten Setups. Wir wählen das Warehouse nach der Situation, nicht nach Vorliebe.
Nächster Schritt
Welcher CAC stimmt: Meta, HubSpot oder Stripe?
Ein Audit Sprint klärt in 2 Wochen, welche Zahl in welchem System falsch ist und wie eine konsolidierte Datenbasis aussieht. Priorisierter Report. 60-Minuten-Walkthrough-Call. Kein Folge-Vertrag, kein Retainer-Zwang.
