Mehr Umsatz dank KI: So setzt du das neue Shopify Predictive Analytics Feature ein

Stell dir vor, du hast endlich das perfekte Werkzeug in der Hand, um zu wissen, was deine Kunden morgen kaufen, bevor sie es selbst wissen. Klingt fast zu schön, um wahr zu sein, oder? 
Doch genau hier setzt die neue Predictive-Analytics-Funktion von Shopify 2025 an. In einer Welt, in der E-Commerce ständig an Tempo zulegt, stehen wir an einem Wendepunkt: Dank prädiktiver Analyse und modernster KI-Technologie, Predictive AI, eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten, die dich und dein D2C-Business auf das nächste Level heben können.

Wenn du schon länger das Gefühl hast, im Datendschungel stecken zu bleiben und dein Bauchgefühl nicht mehr ausreicht, bist du nicht allein. Immer mehr Shopify-Shop-Besitzer suchen nach Shopify AI Tools, um Trends frühzeitig zu erkennen, personalisierte Marketingmaßnahmen umzusetzen und vor allem ihre Kunden noch besser zu verstehen. Das Resultat? Mehr Umsatz, höhere Kundenzufriedenheit und das befriedigende Gefühl, endlich die Kontrolle über die eigene Shop-Zukunft zu haben.

In diesem Blogartikel erfährst du Schritt für Schritt, wie Predictive Data Analytics und Predictive Intelligence dir helfen, deinen Shop dynamisch anzupassen, Kundenerwartungen zu übertreffen und echte Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Bereit für die Zukunft deines E-Commerce?

Was ist Predictive Analytics und warum ist es für Shopify relevant?

Stell dir vor, du könntest schon heute wissen, welche Produkte morgen zum Verkaufsschlager werden oder welche Marketing-Kampagne in den nächsten Wochen für richtig gute Conversions sorgt. Predictive Analytics (oder prädiktive Analyse) macht genau das möglich: Mithilfe historischer Daten, Echtzeitinformationen und Machine-Learning-Algorithmen erkennt das System verborgene Muster, um dir detaillierte Prognosen über zukünftige Entwicklungen zu liefern.

• Historische Daten: Kaufhistorien, Klickverhalten, Retourenquoten

• Echtzeitdaten: Aktuelle Shop-Aktivitäten, Social-Media-Interaktionen, Marktentwicklungen

• Machine Learning: Algorithmen, die sich ständig anpassen und aus jedem neuen Datensatz lernen

Im Kern beantwortet Predictive Data Analytics die Frage: Was wird passieren, wenn…? – und das mit einer Präzision, die weit über bloßes Bauchgefühl hinausgeht.

Diese Alogrithmen stecken hinter dem AI Tool

Stell dir vor, dein Shopify-Shop könnte eigenständig erkennen, wann welche Produkte in den Trend schießen – bevor deine Konkurrenz es überhaupt ahnt. Genau das ermöglicht die neue Generation von Shopify Predictive Analytics, die auf modernsten Algorithmen und Shopify KI Tools basiert.

Damit Shopify Predictive Analytics verlässliche Prognosen liefern kann, sind hochwertige Daten unverzichtbar. Dabei unterscheidet man zwischen strukturierten (z. B. Shop-Kategorien, Preise) und unstrukturierten Daten (z. B. Kunden-Kommentare in Social Media).

Prädiktive Analyse funktioniert nur, wenn die Algorithmen kontinuierlich dazulernen. Machine Learning erkennt Muster in alten und neuen Daten, während Künstliche Intelligenz auch eigenständig Entscheidungen trifft – beispielsweise bei automatischen Preisanpassungen. Über Shopify AI Tools laufen diese Prozesse nahtlos in deinem Shop-Backend ab, sodass du dich nicht auf Vermutungen, sondern auf handfeste Daten verlassen kannst.

So funktioniert das neue Predictive-Analytics-Tool

Du erfährst frühzeitig, was deine Kunden als Nächstes kaufen möchten – basierend auf vergangenen Einkäufen, aktuellem Shop-Verhalten und vielen weiteren Faktoren. So kannst du dein Angebot perfekt auf die individuellen Bedürfnisse deiner Zielgruppe zuschneiden.

Dort findest du das Tool: Technische Integration im Shopify Analytics Dashboard

Damit du nicht erst zum Datenprofi mutieren musst, wird das Tool nahtlos in dein bestehendes Shopify Analytics Dashboard integriert. Dort findest du:

• Echtzeit-Übersichten zu Besucherverhalten, Conversion Rates und Produktinteressen

• Automatisierte Reports, die dir per Mausklick Handlungsempfehlungen liefern (z. B. „Preisvorschlag für Topseller erhöhen“)

• Flexible Schnittstellen zu gängigen Drittanbieter-Apps, um weitere Datenquellen wie Social Media oder E-Mail-Newsletter einzubinden

Das Ergebnis: Du erhältst alle relevanten Daten und Empfehlungen gebündelt an einem Ort, ohne komplizierte Datenimports oder manuelle Auswertungen.

Die dahinterliegenden Algorithmen passen sich automatisch an deine Verkaufs- und Kundendaten an. Je mehr Datenflüsse du einspeist, desto präziser werden deine Vorhersagen, weil das System aus jeder Interaktion lernt.

Vier unschlagbare Vorteile für dein E-Commerce-Business

Mit Shopify Predictive Analytics gehst du einen großen Schritt in Richtung datengetriebener Erfolg. Du verlässt dich nicht länger auf Bauchgefühl oder Glück, sondern triffst Entscheidungen auf Basis fundierter Fakten.

Mehr Umsatz dank punktgenauer Trendprognosen

Stell dir vor, du weißt schon heute, was deine Kunden morgen kaufen werden. Shopify Predictive Analytics wertet vergangene Verkaufsdaten und aktuelle Trends aus, um dir verlässliche Vorhersagen zu liefern. So verhinderst du, dass ein potenzieller Bestseller ausverkauft ist, bevor du nachbestellen kannst – und sorgst dafür, dass du zum perfekten Zeitpunkt richtig durchstartest.

Kosten reduzieren durch intelligente Bestandsplanung

Nie wieder teure Überbestände oder leere Regale: Das Tool beobachtet in Echtzeit deine Lagerentwicklung und empfiehlt automatisch die richtige Bestellmenge. So hältst du Kosten gering und erfüllst gleichzeitig die Erwartungen deiner Kunden. Die Folge: weniger Stress und mehr Effizienz in deinem Tagesgeschäft.

Begeisterte Kunden durch persönliche Empfehlungen und Kampagnen

Hast du genug von breit gestreuten Marketingaktionen ohne nennenswerte Erfolge? Predictive Data Analytics erkennt die individuellen Vorlieben deiner Kundschaft und schlägt ihnen genau die Produkte vor, die sie wirklich ansprechen. Das führt zu spürbarer Begeisterung bei den Käufern und fördert eine langfristige Bindung an deinen Shop.

Konversionsstarke Erlebnisse dank zielgerichteter Nutzerführung

Kaum etwas senkt die Kaufbereitschaft schneller als ein unpassendes Angebot oder fehlende Orientierung. Mithilfe von Predictive AI arrangierst du Produkte, Rabatte und Inhalte so, dass jeder Besucher das Gefühl hat: „Das ist genau das, was ich brauche.“ Das Resultat? Eine deutlich höhere Kaufquote und zufriedene Kunden, die gern wiederkommen.

Konkrete Erfolgsbeispiele und was wir daraus lernen

Damit du dir noch besser vorstellen kannst, wie Shopify Predictive Analytics in der Praxis funktioniert, schauen wir uns einige reale Marken und ihre Erfahrungen an. Die folgenden Beispiele zeigen, wie vielseitig die prädiktive Analyse eingesetzt werden kann – von Produktlaunches mit riesigem Ansturm bis hin zu stetig wachsenden Abo-Modellen.

Billie Eilish Fragrances: Produktlaunch mit hohem Traffic

Billie Eilish ist weltweit bekannt und hat eine riesige Fan-Community. Als sie ihren eigenen Duft auf den Markt brachte, rechnete das Team mit einem massiven Ansturm. Der Launch des Billie Eilish Parfüms sorgte für einen wahren Kundenansturm, der das Shop-System an seine Grenzen hätte bringen können.

Konkrete Maßnahmen:

• Automatisierte Besucherprognosen: Mithilfe von Shopify Predictive Analytics wurden historische Verkäufe früherer Launches und Social-Media-Daten ausgewertet, um den erwarteten Traffic zu bestimmen.

• Skalierbare Shop-Infrastruktur: Auf Basis dieser Prognosen erhöhte das Team temporär die Serverkapazitäten und optimierte die Checkout-Strecke.

• Dynamische Angebote: Auf Basis der Kundendaten spielte das System im Checkout-Vorgang automatisch passende Zusatzartikel (z. B. Duftkerzen oder Limited-Edition-Accessoires) aus.

Ergebnis: Der Ansturm konnte problemlos bewältigt werden. Trotz hoher Traffic-Zahlen blieben Abbrüche im Checkout minimal. Fans erlebten einen schnellen und reibungslosen Kaufprozess, was sich in positiven Reviews und einer extrem hohen Conversion-Rate widerspiegelte.

Key Takeaway: Wenn du Launches, Sales oder andere Events planst, bei denen du mit starkem Traffic rechnest, kannst du mit Predictive Analytics deine Kapazitäten automatisch hochfahren und zeitgleich personalisierte Angebote auf der Produktseite einblenden. Das steigert nicht nur den Umsatz, sondern auch die Zufriedenheit deiner Kunden. Mehr Ideen zum Vorschlag passender Zusatzartikel und Cross-Selling bekommst du hier.

CrunchLabs: Abo-Modell mit personalisiertem Erlebnis

CrunchLabs verschickt monatlich Boxen zu einem bestimmten Hobby- oder Lifestyle-Thema. Anfänglich waren die Kunden begeistert, doch nach einigen Monaten sank die Begeisterung mancher Abonnenten merklich. Wie also bindet man Kunden langfristig, wenn sie ständig neue Inhalte oder Produkte wünschen und sich schnell langweilen könnten? Gleichzeitig drohten Kunden, die sich unterfordert oder schlecht informiert fühlten, ihr Abo rasch zu kündigen.

Konkrete Maßnahmen:

1. Verhaltensanalyse in Echtzeit: Das Team nutzte Kundendaten (z. B. Retourenhäufigkeit, Öffnungsraten von E-Mails), um herauszufinden, welche Abonnenten mit ihren Boxen unzufrieden waren.

2. Automatisierte Retention-Kampagnen: Sobald das System ermittelte, dass ein Kunde womöglich wechseln oder kündigen will, wurden personalisierte Angebote oder exklusive Teaser für die nächste Box verschickt.

3. Individuelle Box-Inhalte: Basierend auf den Vorlieben (z. B. thematischer Fokus, Schwierigkeitsgrad) passte CrunchLabs die Produkte jeder Box an den jeweiligen Kunden an.

Ergebnis:
Die Abbruchquote ging spürbar zurück, weil Kunden sich stärker wertgeschätzt fühlten. Viele verlängerten ihr Abo, da sie stets neue, spannende Produkte vorfanden und das Gefühl hatten, dass CrunchLabs genau ihren Geschmack trifft.

Key Takeaway:
Personalisierung ist bei Abo-Modellen das A und O. Mithilfe von Predictive Analytics lassen sich frühzeitig Unzufriedenheiten erkennen und gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen, damit deine Kunden länger bleiben und mehr Freude an deinem Angebot haben.

DoggieLawn: Reibungslose Store-Migration für Wachstumsschub

Hintergrund & Herausforderung:
DoggieLawn vertreibt nachhaltige Hundeprodukte und plante den Wechsel von einer herkömmlichen E-Commerce-Plattform zu Shopify Plus. Einerseits wollte das Unternehmen wachsen, andererseits bestand die Sorge, dass Kunden während der Umstellung abspringen könnten. Wie migriert man einen Shop, ohne Umsätze zu verlieren und die Kundenzufriedenheit zu gefährden?

Konkrete Maßnahmen:

1. Absatzprognosen in der Übergangsphase: Mithilfe von Machine-Learning-Modellen analysierte DoggieLawn, wie sich der Traffic und die Verkaufszahlen im neuen Shop-Layout entwickeln könnten.

2. Detailliertes UX-Monitoring: Echtzeitdaten aus Shopify halfen dabei, schnell herauszufinden, wo Nutzer im Bestellprozess zögerten (z. B. zu viele Klicks im Checkout), um diese Schwachstellen zügig zu beheben.

3. Gezielte Kundenkommunikation: Regelmäßige Newsletter und Pop-ups informierten Stammkunden über neue Features und boten kleinere Anreize (z. B. Rabattaktionen), um den Wechsel möglichst attraktiv zu gestalten.

Ergebnis:
Die Migration verlief deutlich smoother als erwartet. Weder kam es zu auffälligen Kaufabbrüchen noch zu einem nennenswerten Kundenverlust. Stattdessen legte die Conversion-Rate zu, weil das neue Shop-Design besser auf die Bedürfnisse der Hundebesitzer zugeschnitten war.

Key Takeaway:
Predictive Analytics dient nicht nur zur Vorhersage von Verkaufszahlen, sondern auch als „Frühwarnsystem“ bei größeren Veränderungen. Mit Datenanalysen in Echtzeit lassen sich potenzielle Engpässe erkennen und beseitigen, bevor sie deine Umsätze beeinträchtigen.

Quellen: Praella

Implementierung in deinem Shopify-Shop

Du hast gesehen, wie Shopify Predictive Analytics in realen Szenarien funktioniert – nun steht dir der nächste Schritt bevor: die eigene Umsetzung. Damit der Start so reibungslos wie möglich verläuft, findest du hier einen Leitfaden von der Installation bis zur optimalen Nutzung.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von Analytics Dashboard bis KI-Features

Stelle sicher, dass dein Shopify-Plan das Analytics-Dashboard unterstützt. Dort kannst du wichtige Kennzahlen wie Umsatz, Conversion-Rate und Produktperformance einsehen. Wenn du dich in erster Linie auf das Shopify Analytics Dashboard und einfache Prognosen konzentrierst, reicht häufig ein Shopify Standard-Tarif aus. Die Integration diverser KI-Apps ist hier ebenfalls möglich, sodass auch kleinere Shops von Predictive Analytics profitieren.

Wo finde ich das Shopify Dashboard?

Melde dich in deinem Shopify-Admin-Bereich an (admin.shopify.com). Dort siehst du links eine Navigationsleiste. Klicke auf „Analytics“, um zum Dashboard zu gelangen.

Was sehe ich dort?

Hier bekommst du einen Überblick über Umsatz, Conversion-Rate, Produktverkäufe, Traffic-Quellen und vieles mehr.

Data-Feeds aufsetzen

• Verbinde deine wichtigsten Datenquellen (z. B. Warenwirtschaftssystem, Newsletter-Tools, Social Media) mit Shopify.

• Achte darauf, dass du sowohl strukturierte Daten (Produktkataloge, Lagerbestände) als auch unstrukturierte Daten (Kundenfeedback, Social-Media-Kommentare) integrierst. Je umfassender das Datenmaterial, desto präziser werden deine Prognosen.

Wo richte ich das ein?

In deinem Admin-Bereich findest du unter „Apps“ die Möglichkeit, neue Apps hinzuzufügen oder bestehende zu verwalten. Viele Systeme bieten bereits fertige Integrationen für Shopify an.

Warum ist das wichtig?

Je mehr Daten du in Shopify integrierst, desto genauer werden die Prognosen. Also: Hol dir nicht nur Produktbestände und Preise, sondern auch Kundenfeedback, Social-Media-Kommentare und Newsletter-Interaktionen.

KI-Features konfigurieren

Viele Shopify AI Tools lassen sich direkt im App-Store beziehen und erfordern nur wenige Klicks, um sie zu integrieren. Auf Vorschläge für weitere KI Tools gehen wir im Folgenden ein.

Nach diesen Schritten hast du ein solides Fundament, um mithilfe prädiktiver Analyse relevante Handlungsempfehlungen zu erhalten – von Produktplatzierungen bis hin zu Marketing-Kampagnen.

Integration von Drittanbieter-Apps: Echtzeit-Trendanalysen & Custom Forecasting

Auch wenn Shopify bereits starke Analysetools mitbringt, kannst du durch Drittanbieter-Apps oft noch mehr herausholen:

• Echtzeit-Trendanalysen
  Apps wie Glew oder Omnisend (Beispiele) bieten erweiterte Dashboards, die in Sekundenschnelle anzeigen, welche Produkte gerade viral gehen oder wo deine Conversion-Rate überproportional steigt.

• Custom Forecasting
  Wenn du besonders komplexe Szenarien abbilden möchtest (z. B. Lieferketten in mehreren Ländern), kann sich ein spezialisiertes Forecasting-Tool lohnen. Hier werden zusätzliche Algorithmen eingesetzt, um saisonale und länderspezifische Schwankungen präzise vorherzusagen.

• Shopify Magic
  Ein KI-gestütztes Tool, das dir unter anderem beim Erstellen von Produktbeschreibungen oder Textbausteinen hilft. Gerade, wenn du in kurzer Zeit viele Artikel anlegen oder aktualisieren möchtest, kann dir Shopify Magic wertvolle Zeit einsparen.

Vergleiche vor der Installation die Kundenbewertungen und Funktionsumfänge verschiedener Apps. So stellst du sicher, dass du die Lösung findest, die am besten zu deinem Geschäftsmodell passt.

Konkrete Anwendungen: So nutzt du Predictive Analytics im Alltag

Zum Schluss noch ein paar praxisnahe Tipps, wie du das neue Wissen direkt in deinem Shop umsetzen kannst:

Sortimentsplanung optimieren

• Nutze vorhersagende Absatzprognosen, um zu erkennen, welche Produkte du demnächst aufstocken solltest. Behalte dabei auch saisonale Schwankungen im Auge (z. B. Wintersaison oder Feiertage).

• Kombiniere diese Zahlen mit externen Daten (z. B. Google-Trends oder Social-Media-Analysen), um aufkommende Trends zu erkennen.

Du siehst, dass ein bestimmtes Produkt in den letzten Tagen stark an Interesse gewinnt (z. B. häufig in den Warenkorb gelegt, aber nicht immer gekauft). Hier könnte sich eine geringe Preisreduktion oder das Hervorheben als „Bestseller“ lohnen, um den Kaufimpuls zu verstärken.

Preise dynamisch anpassen

Wenn die Nachfrage für bestimmte Artikel stark steigt, kann dein System automatisch den Preis moderat erhöhen. So sicherst du dir höhere Margen, ohne deine Kunden zu verärgern.

• Nutze eine KI-App aus dem Shopify App Store, die dynamische Preisgestaltung ermöglicht.

• Definiere deine Parameter: ab welchem Punkt soll der Preis steigen? Soll er automatisch nachlassen, wenn die Nachfrage sinkt?

Wenn ein Produkt kurz vor einem Feiertag (z. B. Weihnachten) stark nachgefragt wird, kann der Preis minimal angehoben werden. Sinkt die Nachfrage wieder, reguliert sich der Preis automatisch nach unten.

Personalisierte Startseite gestalten

Binde die KI-Features so ein, dass deine Startseite für jeden Besucher anders ist. Zeige zum Beispiel bevorzugt Produkte an, die zu seinem bisherigen Kauf- und Klickverhalten passen.
Kunden fühlen sich sofort „verstanden“, weil sie Artikel sehen, die exakt zu ihren Interessen passen. Das steigert die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs.

• Installiere eine Empfehlungs- oder Personalisierungs-App (z. B. NOSTO, LimeSpot), die Machine-Learning-Algorithmen für Produktempfehlungen einsetzt.

• Verbinde diese App mit deinen Kundendaten (z. B. Kaufhistorie, Klickverhalten).

• Bestimme, welche Bereiche der Startseite personalisiert werden sollen (z. B. „Empfohlene Produkte“, „Zubehör passend zu ...“).

Kundenbindungsprogramme stärken

Verschicke automatisierte Gutscheine an Kunden, die ein bestimmtes Kaufverhalten zeigen (z. B. hohe Warenkörbe, aber seltene Käufe). Oder biete VIP-Kunden exklusive Vorab-Zugänge zu neuen Produkten.
Du erhöhst also die Wiederkaufrate und sorgst für eine langfristige Beziehung zu deinen Kunden.

• Analyse deiner Top-Kunden: Welche Kaufmuster haben sie? Wie hoch ist ihr durchschnittlicher Warenkorb?

• Erstelle automatisierte Workflows, die genau auf diese Kunden zugeschnitten sind (z. B. „VIP-Kunden erhalten einmal pro Monat einen Exklusiv-Rabatt“).

Checkout-Optimierung

Erkenne, an welchen Stellen im Bestellprozess Kunden häufiger abbrechen, und passe das Design an. Manchmal reicht schon ein vereinfachtes Formular oder ein zusätzlicher Bezahldienst, um die Conversion-Rate deutlich zu erhöhen. Senkt deine Abbruchraten und führt direkt zu mehr Umsatz.

• Beobachte mithilfe von Shopify Analytics, an welcher Stelle des Checkouts Nutzer aussteigen (z. B. bei der Versandadresse oder während der Zahlungsangabe).

Beispiel: Du stellst fest, dass viele Kunden abspringen, wenn sie ihre Kreditkartendaten eintippen sollen. Vielleicht hilft das Hinzufügen einer alternativen Bezahlmethode (z. B. PayPal, Klarna) oder ein Kurztext, der Vertrauen schafft (z. B. „100 % sicher durch SSL-Verschlüsselung“).

Automatisierte Marketing-Kampagnen

Verknüpfe deine Newsletter- oder Social-Media-Tools mit der KI, um zielgruppengenaue Kampagnen zu erstellen. Zum Beispiel kannst du Kunden, die oft im Sale kaufen, gezielt mit Rabattaktionen ansprechen. Du erreichst höhere Öffnungsraten, Klicks und Abschlüsse, weil du genau weißt, welche Botschaften deine Kunden ansprechen.

• Verbinde deinen Shopify-Shop mit einem Newsletter-Tool (z. B. Klaviyo oder Omnisend), das Predictive Analytics unterstützt.

• Erstelle Segmente basierend auf Kaufhäufigkeit, Warenkorbwert oder Produktkategorien.

• Richte automatische E-Mail-Flows ein (z. B. Willkommens-Mail, Warenkorbabbruch-Mail, Winback-Kampagnen für inaktive Kunden).

Fazit: Lohnt sich Predictive Analytics für dich?

Die Antwort ist ein klares „Ja“ – insbesondere für E-Commerce-Händlern, die ihre Produkte, Prozesse und Maßnahmen auf eine höhere Produktivität und bessere Entscheidungsfindung ausrichten wollen. Prädiktive Analytik (oder auch Vorhersageanalysen) gilt als essenzieller Teilbereich der Business Analytics und integriert Big Data, künstliche Intelligenz und Analytik zu einem mächtigen Modell. Damit erzielst du, als Händler in einem schnelllebigen Bereich, echte Wettbewerbsvorteile.
Shopify selbst geht mit Entwicklungen wie dem KI Assistent „Shopify Sidekick“ konsequent in Richtung datengetriebener Intelligenz. In Kombination mit weiteren Tools aus dem App-Store kannst du Datenanalyse-Methoden, analysetechniken und Apps nutzen, die deine Shop-Analysen auf ein völlig neues Level heben. Ob unterschiede in verschiedenen E-Commerce-Plattformen, automatisierte Vorhersage für Saison-Ereignisse oder das Erkennen verborgener Muster: Du erhältst verlässliche Antworten, wie du dein Unternehmen zukunftssicher aufstellst.

Dank prädiktiver Analytik und der Kraft von Big Data verlässt du dich nicht mehr bloß auf Vermutungen, sondern auf konkret erfasste Datensätze, die dir optimierte Lösungen liefern. Dabei spielt es keine Rolle, ob du erst wenige Artikel anbietest oder bereits in einer größeren Kategorie mit zahlreichen Themes unterwegs bist: Die künstliche Intelligenz wertet permanent neue Trends aus, berücksichtigt dein Hintergrund-Wissen über Kunden und hilft dir, den richtigen Kurs einzuschlagen.

Vorhersageanalysen sind damit mehr als nur ein Definition-Begriff – sie sind die Basis für datengetriebene E Commerce Plattformen, bei denen Entscheidungsfindung und Steigerung der Umsätze Hand in Hand gehen. Indem du dir die Macht dieser Analysetechniken zunutze machst, optimierst du deinen ganzen Shop, erhöhst die Zufriedenheit deiner Kunden und erschließt dir neue Möglichkeiten, dein Business stetig zu erweitern.

Du willst nicht nur zusehen, wie andere Händler von prädiktiven Analysen und Business Analytics profitieren, sondern selbst durchstarten?
Wir von Digitalsprung helfen dir gern mit einer individuellen Beratung und maßgeschneiderten Lösungen. Als erfahrene Shopify-Agentur begleiten wir dich von der Konzeption bis zur Umsetzung deiner Vorhersageanalysen. Wir zeigen dir, wie du Analysetechniken in deinem Shop einsetzt, um nachhaltige Erfolge zu erzielen.