Für Online-Shops & Marktplätze
Sentiment & Wettbewerbs-Analyse
360°-Sentiment-Analyse: Verstehen Sie, warum Ihre Produkte gekauft werden – oder nicht. Wir extrahieren Insights aus Kundenrezensionen, Wettbewerber-Content und Social-Media-Signalen. BERT-basierte Sentiment-Analyse pro Produktaspekt, Semantic Gap Detection, LLM-gestützte Insight-Generierung. Konkrete Text-Empfehlungen, die Conversion Rate und Umsatz steigern.
Warum herkömmliche E-commerce Analytics zu kurz greifen
Standard-Tools analysieren nur Oberflächendaten wie Preise oder Verfügbarkeit. Wichtige Insights bleiben verborgen:
Keine systematische Sentiment-Auswertung
Standard-Tools zeigen Sternebewertungen – aber nicht warum Kunden zufrieden sind. Welche Aspekte werden gelobt? Wo gibt es Kritik?
Wettbewerbs-Positionierung bleibt unklar
Welche Begriffe nutzt die Konkurrenz, die Sie nicht verwenden? Beispiel: Konkurrent A kommuniziert "Nachhaltigkeit" – Sie nicht. Diese semantischen Lücken kosten Verkäufe.
Manuelle, zeitaufwändige Analysen
Bewertungen manuell durchlesen und kategorisieren kostet Zeit und ist fehleranfällig. Systematische Wettbewerbs-Vergleiche sind kaum umsetzbar.
Keine automatisierten Strategic Insights
Rohdaten ohne Interpretation: Sie sehen Zahlen, aber keine Handlungsempfehlungen. Was bedeuten die Daten für Ihre Produktstrategie?
Unser Ansatz: Automatisierte NLP-Analysen für E-Commerce-Daten
Wir erweitern Ihre Produktdaten um entscheidende Analyse-Ebenen – von Sentiment-Scores bis zu KI-generierten Handlungsempfehlungen.
Automatisierte Sentiment Analysis pro Produkt (basierend auf NLP-Modellen wie BERT, spaCy)
Semantic Gap Analysis zu relevanten Mitbewerbern (TF-IDF-basierte Keyword-Extraktion und Vergleich)
Wöchentliche/monatliche automatisierte Updates
AI-Layer für strategische Positionierungs-Insights
E-Commerce Intelligence Methoden
Von Sentiment-Analyse bis Market Positioning – so optimieren Sie Ihre E-Commerce-Strategie datenbasiert
Unsere E-commerce Intelligence Services im Detail erklärt
Drei spezialisierte Verfahren für umfassende E-commerce Intelligence - von der Produktfeed-Integration bis zu automatisierten Strategic Insights.
Produktfeed-Integration & erweiterte Datensammlung
Wir integrieren Ihren Produktkatalog (Feed, API, CSV) und reichern ihn um Wettbewerber-Daten, Bewertungen und semantische Metadaten an – als Basis für alle nachfolgenden NLP-Analysen.
Konkrete Arbeitsschritte:
- 1. Import Ihres Produktfeeds (XML, CSV, JSON oder API-Zugriff) – Mapping auf Analyse-Datenbank
- 2. Automatisierte Identifikation relevanter Wettbewerber pro Produktkategorie (Keyword-Match, URL-Analyse)
- 3. Crawling von Wettbewerber-Produktseiten (Titel, Beschreibungen, strukturierte Daten)
- 4. Datenbank-Setup für strukturierte Speicherung (PostgreSQL/MongoDB je nach Anforderung)
- 5. Optional: Integration von Bewertungen aus Trustpilot, Google Reviews, Amazon etc.
Was Sie erhalten:
Erweiterte Produktdatenbank
Ihre Produkte + Wettbewerber-Daten in strukturierter, analyse-bereiter Form (inkl. Metadaten wie Kategorie, Preis, Verfügbarkeit)
Automatisierte Datenstreams
Regelmäßige Updates (täglich/wöchentlich) ohne manuelle Nacharbeit – neue Produkte und Wettbewerber-Änderungen werden automatisch erfasst
Competitor Mapping
Pro Produkt/Kategorie eine Liste der Top 3-5 direkten Mitbewerber – für gezielte Vergleichsanalysen
Analyse-Ready Daten
Saubere, normalisierte Datenbasis für Sentiment-Analyse, Semantic Gap Detection und KI-Insights
Sentiment & Semantic Analysis Verfahren
Mit spezialisierten NLP-Verfahren analysieren wir Kundenfeedback pro Produkt (Sentiment), identifizieren semantische Lücken zur Konkurrenz und extrahieren die wichtigsten Marketing-relevanten Keywords.
Unsere Analysemethoden:
- • BERT-based Sentiment Analysis: Analyse von Produktbewertungen mit Transformer-Modellen – nicht nur positiv/negativ, sondern auch warum
- • Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA): Sentiment pro Feature (z.B. „Qualität: positiv", „Versand: negativ")
- • TF-IDF Keyword-Extraktion: Welche Begriffe nutzen Konkurrenten, die Sie nicht verwenden?
- • Semantic Gap Detection: Automatisierter Vergleich Ihrer Produkttexte mit Top-Mitbewerbern
Tech-Stack:
Python (spaCy, Hugging Face Transformers), BERT/DistilBERT für deutsche/englische Texte, scikit-learn für TF-IDF
Konkrete Ergebnisse:
Sentiment-Score pro Produkt
Beispiel: Produkt X erhält Sentiment-Score 0.72 (positiv). Top-Themen: „schnelle Lieferung" (0.89), „Qualität" (0.81), aber „Größe" (0.34 – negativ).
→ Handlungsempfehlung: Größentabelle verbessern
Semantic Gap Reports
Beispiel: Konkurrent A nutzt 23× „nachhaltig", 18× „bio", 12× „umweltfreundlich". Sie: 2× „nachhaltig", 0× die anderen Begriffe.
→ Semantic Gap = 85% bei Nachhaltigkeits-Kommunikation
Wichtigste NLP Terms pro Kategorie
Beispiel Kategorie „Outdoor-Jacken": Top-10-Begriffe der Konkurrenz: „wasserdicht", „atmungsaktiv", „Gore-Tex", „winddicht", „Kapuze", „Taschen", „leicht"...
→ Prüfen, welche Sie nicht verwenden
Positioning-Empfehlungen
Konkrete Vorschläge zur Anpassung von Produkttiteln, Beschreibungen und SEO-Keywords – basierend auf Gap-Analyse
KI-gestützte Insight-Generierung & Handlungsempfehlungen
Die Rohdaten aus NLP-Analysen werden durch Large Language Models (LLMs) interpretiert – für strategische Insights in natürlicher Sprache und konkrete Marketing-Empfehlungen.
Wie funktioniert die KI-Analyse?
- • LLM-basierte Interpretation: Wir nutzen GPT-4 oder Claude 3 Opus, um strukturierte NLP-Outputs (Sentiment-Scores, Keyword-Listen, Gap-Reports) zu „lesen" und strategisch einzuordnen
- • Prompt Engineering für E-Commerce: Spezialisierte Prompts extrahieren handlungsrelevante Insights (z.B. „Welche 3 Produkttexte sollten sofort angepasst werden?")
- • Automatisierte Report-Generierung: Wöchentliche/monatliche Executive Summaries in Deutsch oder Englisch
- • Trend-Erkennung: Das LLM identifiziert wiederkehrende Muster über mehrere Analysezyklen hinweg
KI-Stack:
OpenAI GPT-4 Turbo oder Anthropic Claude 3 Opus (je nach Anwendungsfall), Custom Prompts für E-Commerce Intelligence
Was Sie regelmäßig erhalten:
Wöchentliche/Monatliche Intelligence Reports
Executive Summary: Top-3-Erkenntnisse, wichtigste Änderungen bei Wettbewerbern, neue Sentiment-Trends. Format: PDF oder interaktives Dashboard
Automated Strategic Recommendations
Beispiel: „Produkt X: Sentiment-Score gesunken (0.72 → 0.58). Hauptgrund: Lieferzeiten. Empfehlung: Lieferzeitangaben in Produkttitel aufnehmen."
Competitive Positioning Updates
Monatliche Übersicht: Wo hat die Konkurrenz aufgeholt? Welche neuen Keywords verwenden sie? Wo haben Sie jetzt Vorsprung?
Marketing-Opportunity Identification
Beispiel: „Kategorie Outdoor-Jacken: 34% der Konkurrenten nutzen ‚recycelt' – Sie nicht. Potenzial für Nachhaltigkeits-Kampagne."
Wie wir mit Ihnen arbeiten
Wir arbeiten nicht nur für Sie, sondern mit Ihnen. Transparente Prozesse und regelmäßige Abstimmungen sind für uns selbstverständlich.
Erstberatung & Setup
Analyse Ihrer Produktdaten und Definition der relevanten Mitbewerber für Ihr Business.
- • Kick-off-Call (60-90 Min.): Ziele, KPIs, Produktkategorien besprechen
- • Feed-Übergabe: Sie stellen uns Produktfeed oder API-Zugang bereit
- • Wettbewerber-Identifikation: Gemeinsam definieren wir Top 3-5 Mitbewerber pro Kategorie
Implementation & Integration
Produktfeed-Integration und Aufbau der erweiterten Intelligence-Datenbank mit automatisierten Datenstreams.
- • Datenbank-Setup (Woche 1-2): Import Ihrer Produkte + Crawling von Wettbewerbern
- • Erste Analysen: Sentiment-Scores, Semantic Gaps, Keyword-Extraction
- • Dashboard-Setup: Zugang zu Ihrem persönlichen Intelligence-Dashboard
- • Testlauf: Erste Insights gemeinsam besprechen und bei Bedarf anpassen
Ongoing Intelligence
Regelmäßige Reports und Strategic Insights für kontinuierliche Marktoptimierung.
- • Wöchentliche/Monatliche Reports: Automatisierte Intelligence Summaries per E-Mail + Dashboard
- • Quartalsweise Strategy-Calls: Gemeinsame Auswertung der Insights, Optimierungsvorschläge
- • Kontinuierliche Updates: Neue Produkte/Wettbewerber werden automatisch erfasst
- • Dashboard-Zugang 24/7: Jederzeit Einblick in aktuelle Sentiment- und Gap-Analysen
Beispiel-Insights aus realen Projekten
So sehen konkrete Ergebnisse unserer E-Commerce Intelligence aus – anonymisierte Cases aus Fashion, Electronics und Home & Garden.
Fashion E-Commerce
Finding:
Sentiment-Score für Damenkleider nur 0.58 – Hauptkritik: „Größenangaben ungenau" (42% der negativen Reviews)
Action:
Detaillierte Größentabellen mit Maßangaben in Produktbeschreibungen ergänzt
Result:
Sentiment-Score stieg auf 0.79 innerhalb von 2 Monaten, Retouren -18%
Electronics Shop
Finding:
Semantic Gap Analysis: Konkurrent nutzt 31× „erweiterte Garantie", Shop-Inhaber nur 3×
Action:
Garantie-Informationen prominent in Produkttitel + Beschreibung integriert („inkl. 3 Jahre Garantie")
Result:
Klickrate (CTR) in Google Shopping +23%, Conversion-Rate +11%
Home & Garden
Finding:
KI-Report: „Nachhaltigkeit" ist aufsteigender Trend in Kategorie Gartenmöbel (Konkurrenten nutzen 56× „recycelt", „FSC", „nachhaltig")
Action:
Neue Produktlinie „Nachhaltige Gartenmöbel" mit entsprechender Keyword-Optimierung gestartet
Result:
Neue Produktlinie machte nach 4 Monaten 18% des Kategorie-Umsatzes aus
Flexible Delivery-Optionen
Nach der Datenaufbereitung haben Sie zwei Wege zu Ihren Insights
Self-Service Intelligence
Für Teams mit Data-Ressourcen
- Zugriff auf Ihre strukturierte Datenbank
- Integriertes Analyst-Tool für Ad-hoc Analysen
- Unbegrenzte Custom Queries nach Bedarf
Ideal wenn: Sie ein Data-Team haben, das selbst analysieren möchte
Managed Intelligence
Für Teams ohne Data-Ressourcen
- Wir erstellen regelmäßige Reports für Sie
- Proaktive Insight-Generierung durch Experten
- Priorisierte Handlungsempfehlungen
- Wöchentliche oder monatliche Delivery
Ideal wenn: Ihnen interne Data-Ressourcen fehlen
Beide Optionen nutzen die gleiche saubere Datengrundlage.
Sie können flexibel pro Projekt entscheiden oder auch zwischen den Modi wechseln.
Häufige Fragen zu E-commerce Intelligence
Antworten auf die wichtigsten Fragen zu unseren spezialisierten Analyseverfahren.
Wie funktioniert Sentiment Analysis für einzelne Produkte?
Wir analysieren Bewertungen mit BERT-basierten Modellen und Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Sie erhalten präzise Sentiment-Scores pro Produktaspekt (z.B. Qualität: 0.89, Größenangaben: 0.34) und können so gezielt optimieren.
Was bedeutet Semantic Gap Analysis zu Mitbewerbern?
Wir identifizieren, welche Begriffe Ihre Konkurrenz nutzt, die Sie nicht verwenden. Beispiel: Konkurrent kommuniziert 31× "erweiterte Garantie" – Sie nur 3×. Solche Gaps zeigen Positioning-Chancen für Ihre Produkttexte.
Wie erstellt die KI Strategic Insights aus NLP-Daten?
Large Language Models (GPT-4, Claude 3 Opus) interpretieren strukturierte NLP-Outputs mit spezialisierten Prompts. Output-Beispiel: "Sentiment-Score gesunken – Hauptgrund: Lieferzeiten. Empfehlung: Lieferzeitangaben in Produkttitel aufnehmen."
Für welche E-Commerce Branchen ist der Service geeignet?
Besonders effektiv für Fashion, Electronics, Home & Garden, Beauty, Sports. Mindestanforderungen: 50+ Produkte, 3+ Online-Mitbewerber pro Kategorie. Eine kostenlose Vorab-Analyse zeigt das Potential für Ihre Branche.
Haben Sie Fragen? Lassen Sie uns sprechen
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Jetzt Kontakt aufnehmenErweitern Sie Ihr E-Commerce Intelligence
Kombinieren Sie Produktdaten-Analysen mit Persona-Insights und AI-Optimierung
Semantische Persona-Intelligence
Wording-Datenbank mit interaktiver Visualisierung für SEA & Ads-Optimierung
Auf Anfrage
4-6 WochenKI-Sichtbarkeits-Audit
Query Fan Analysis und Semantic Intelligence für AI-Suchmaschinen-Optimierung
Auf Anfrage
2-3 WochenGoogle Discover Recovery
Datenbasierte Recovery-Strategien für Publisher nach Core Updates mit Topic Authority Analysis
Auf Anfrage
6-8 WochenHäufig gestellte Fragen
Wie lange dauert die Analyse meiner Produktbewertungen?
Welche E-Commerce-Plattformen werden unterstützt?
Was unterscheidet euch von anderen Sentiment-Analyse-Tools?
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