# Bestellungsanalysen {% hint style="info" %} **Schwierigkeit:** 🟡 Mittelstufe · **Lesezeit:** \~10 min {% endhint %} {% hint style="success" icon="rocket" %} **Diese Seite im Dashboard öffnen:** [**Zu Bestellungsanalysen →**](https://dashboard.sellermagnet.com/dashboard/orders/analytics) {% endhint %} ## Übersicht Die Seite **Bestellungsanalysen** bietet einen vollständige visuellen Überblick über Ihre Amazon-Verkaufsperformance. Durch die Kombination von KPI-Karten, Trenddiagrammen, geografischen Aufschlüsselungen und Heatmaps erhalten Sie handlungsorientierte Einblicke darüber, wann, wo und wie Ihre Produkte verkauft werden. Ob Sie einen einzelnen Marktplatz betreiben oder ein paneuropäisches Portfolio verwalten, diese Seite ist Ihre Kommandozentrale, um Umsatzmuster zu verstehen, Anomalien frühzeitig zu erkennen und datengestützte Entscheidungen über Lagerbestand, Werbung und Preisgestaltung zu treffen. *** ## 📊 Leistungskennzahlen ![SellerMagnet Bestellanalyse](/files/2FhriqBWEdq1RjKNsby0) Am oberen Rand der Seite geben Ihnen fünf KPI-Karten einen sofortigen Überblick über den Zustand Ihres Geschäfts. | KPI | Beschreibung | Warum es wichtig ist | | -------------------------- | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | **Bestellungen gesamt** | Anzahl der Bestellungen im ausgewählten Zeitraum | Verfolgt das Nachfragevolumen unabhängig vom Umsatz | | **Gesamtumsatz** | Kombinierter Umsatz über alle Marktplätze | Ihre Top-Line-Zahl für den Zeitraum | | **Durchschn. Bestellwert** | Durchschnittlicher Umsatz pro Bestellung (AOV) | Signalisiert Preisgesundheit und Cross-Selling-Effektivität | | **Einheiten gesamt** | Gesamtanzahl verkaufter Einheiten | Zeigt, ob Umsatzwachstum durch Volumen oder Preis entsteht | | **Erstattungsrate** | Prozentsatz der erstatteten Bestellungen | Frühwarnung für Produktqualitäts- oder Listing-Genauigkeitsprobleme | > **Profi-Tipp:** Vergleichen Sie Ihren AOV über verschiedene Zeiträume. Ein steigender AOV bei stabiler Bestellanzahl bedeutet oft, dass Ihre Upselling- oder Bundle-Strategie funktioniert. Ein fallender AOV bei steigender Bestellanzahl kann darauf hindeuten, dass Sie zu aggressiv rabattieren. ### KPI-Karten richtig lesen Jede KPI-Karte zeigt: * **Aktueller Wert** für den ausgewählten Zeitraum * **Prozentuale Veränderung** im Vergleich zum vorherigen gleichwertigen Zeitraum (z.B. letzte 30 Tage vs. die 30 Tage davor) * **Trendpfeil:** grün für Verbesserung, rot für Rückgang {% hint style="danger" %} **Achtung:** Ein grüner Pfeil bei der Erstattungsrate bedeutet, dass die Rate **gestiegen** ist, was eigentlich schlecht ist. Lesen Sie diesen KPI immer im Kontext, bei der Erstattungsrate ist weniger besser. {% endhint %} *** ## 📈 Diagramme & Visualisierungen ### 1. Umsatz- & Gewinntrend Ein **vollbreites Liniendiagramm**, das Umsatz und Gewinn über den ausgewählten Zeitraum zeigt. Bewegen Sie den Mauszeiger über Datenpunkte, um tägliche/wöchentliche Werte zu sehen. **Worauf Sie achten sollten:** * **Gleichmäßiger Abstand zwischen Umsatz- und Gewinnlinie:** stabile Margengesundheit * **Sich verengender Abstand:** steigende Kosten (COGS, Versand, FBA-Gebühren) fressen den Gewinn auf * **Plötzliche Einbrüche:** Lagerausfälle, Listing-Sperrungen oder Buy-Box-Verluste * **Wöchentliche Muster:** die meisten Amazon-Kategorien sehen Wochenend-Rückgänge; wenn Ihre das nicht tut, verhält sich Ihre Nische möglicherweise anders > **Profi-Tipp:** Wenn Sie einen starken Umsatzrückgang an einem bestimmten Tag sehen, vergleichen Sie ihn mit Amazon Seller Central-Benachrichtigungen. Häufige Ursachen sind Listing-Deaktivierungen, Bestandseingangs-Verzögerungen oder kategorieweite Buy-Box-Unterdrückungen während Prime-Events. ### 2. Bestell-Heatmap Ein **7x24-Raster**, das das Bestellvolumen nach **Wochentag** und **Tageszeit** zeigt. Dunklere Zellen bedeuten ein höheres Bestellvolumen. Nutzen Sie dies, um Spitzenverkaufszeiten zu identifizieren. **So verwenden Sie die Heatmap strategisch:** 1. **PPC-Dayparting:** Erhöhen Sie Gebote während Ihrer dunkelsten Zellen (Spitzenzeiten) und reduzieren Sie Ausgaben in hellen Zellen 2. **Blitzangebote-Timing:** Planen Sie Angebote so, dass sie kurz vor Ihren Spitzenzeiten starten 3. **Kundenservice-Personalplanung:** Richten Sie Support-Zeiten an den Spitzenbestellfenstern aus 4. **Bestandsplanung:** Hochvolumen-Tage helfen vorherzusagen, wann Lagerbestände am schnellsten sinken #### Szenario: Sie bemerken einen Umsatzrückgang am Dienstag Sie öffnen die Bestellungsanalysen und stellen fest, dass Dienstage konstant 20-30% weniger Umsatz zeigen als andere Wochentage. So untersuchen Sie das: {% stepper %} {% step %} #### Heatmap prüfen Ist der Dienstag gleichmäßig niedrig, oder zieht ein bestimmter Zeitblock (z.B. Morgenstunden) ihn herunter? {% endstep %} {% step %} #### Marktplätze vergleichen Nutzen Sie den Marktplatzfilter, um jeden Markt einzeln zu prüfen. Vielleicht ist Ihr DE-Marktplatz in Ordnung, aber UK fällt dienstags ab. {% endstep %} {% step %} #### Gegenprüfung mit PPC Pausieren oder reduzieren Ihre Werbekampagnen dienstags das Budget? Prüfen Sie Ihre Dayparting-Regeln. {% endstep %} {% step %} #### Wettbewerberaktivität prüfen Wettbewerber führen möglicherweise dienstagsspezifische Aktionen durch, die Buy-Box-Anteile stehlen. {% endstep %} {% step %} #### Historische Daten prüfen Wechseln Sie zu L6M oder L12M, um zu bestätigen, dass dies ein konsistentes Muster ist, keine einmalige Anomalie. {% endstep %} {% endstepper %} **Aktionsplan wenn bestätigt:** * PPC-Gebote am Dienstagmorgen um 15-20% erhöhen * Ein Blitzangebot oder einen Coupon für Dienstage planen * Eine dienstagsspezifische Aktion ("Dienstags-Deal") für 4 Wochen testen und Auswirkung messen {% hint style="info" %} **Quick Win:** Selbst eine 10%ige Verbesserung an Ihrem schwächsten Tag kann sich in signifikantem monatlichem Umsatz niederschlagen. Wenn Dienstage durchschnittlich 800 EUR statt Ihres Tagesdurchschnitts von 1.100 EUR bringen, fügt eine Halbierung dieser Lücke etwa 600 EUR/Monat hinzu. {% endhint %} ### 3. Umsatz nach Marktplatz Ein **Kreis-/Ringdiagramm**, das den Gesamtumsatz nach Amazon-Marktplatz aufschlüsselt (DE, US, UK, FR, IT, ES usw.). **Wie eine gesunde Marktplatzverteilung aussieht:** * Wenn ein Marktplatz mehr als 80% des Umsatzes ausmacht, haben Sie ein Konzentrationsrisiko * Idealerweise liegt Ihr Top-Marktplatz unter 60% mit bedeutendem Beitrag von mindestens 2-3 weiteren * Achten Sie auf Marktplätze, deren Umsatz quartalsweise sinkt {% hint style="success" icon="circle-check" %} **Best Practice:** Wenn ein Marktplatz weniger als 5% des Umsatzes beiträgt, aber erhebliche Managementzeit beansprucht, bewerten Sie, ob der ROI den Aufwand rechtfertigt, oder ob diese Ressourcen einen mittelgroßen Marktplatz besser wachsen lassen könnten. {% endhint %} ### 4. Top-Produkte nach Umsatz Ein **horizontales Balkendiagramm**, das Ihre meistverkauften Produkte nach Umsatz zeigt. **Strategische Nutzung:** * Identifizieren Sie Ihre "wesentlichen Wenigen": typischerweise treiben 20% der Produkte 80% des Umsatzes (Pareto-Prinzip) * Erkennen Sie Produkte, die im Laufe der Zeit aus den Top-Rängen fallen * Vergleichen Sie mit Ihren Gewinndaten: Top-Umsatzprodukte sind nicht immer Top-Gewinnprodukte ### 5. Umsatz nach Land Ein **Balkendiagramm**, das die Umsatzaufteilung nach Land für die geografische Performance-Analyse darstellt. Nutzen Sie dies um: * Expansion in neue Märkte zu verfolgen * Länder zu identifizieren, in denen Sie lokalisierte Listings oder Übersetzungen benötigen * Geografische Trends zu erkennen (z.B. südeuropäische Märkte wachsen im Sommer schneller) *** ## 🔍 Filter | Filter | Optionen | Standard | | -------------- | -------------------------------------------- | -------------- | | **Marktplatz** | Alle Marktplätze oder bestimmte auswählen | Alle | | **Zeitraum** | L7D, L30D, MTD, YTD, L6M, L12M, Letztes Jahr | Letzte 30 Tage | ### Zeitraum-Leitfaden | Kürzel | Bedeutung | Am besten für | | ---------------- | ----------------------- | ------------------------------------------------------ | | **L7D** | Letzte 7 Tage | Schnelle Pulskontrolle, sofortige Probleme erkennen | | **L30D** | Letzte 30 Tage | Standard-Performance-Überprüfung | | **MTD** | Monat bis dato | Monatliche Ziele verfolgen | | **YTD** | Jahr bis dato | Jahrestrendanalyse, Jahresvergleich | | **L6M** | Letzte 6 Monate | Mittelfristige Trenderkennung | | **L12M** | Letzte 12 Monate | Saisonalitätsanalyse, langfristiges Wachstum verfolgen | | **Letztes Jahr** | Vorheriges Kalenderjahr | Jahresvergleichs-Benchmarking | {% hint style="info" icon="lightbulb" %} **Tipp:** Beim Vergleich von Zeiträumen bedenken Sie, dass L30D mit den **vorherigen** 30 Tagen (Tage 31-60 zurück) vergleicht. Wenn ein großes Verkaufs-Event (z.B. Prime Day) in einen Zeitraum fällt, aber nicht in den anderen, kann der Vergleich irreführend sein. {% endhint %} *** ## Wöchentliche Analyse-Checkliste Nutzen Sie diese Vorlage jeden Montag, um Ihre Zahlen im Blick zu behalten: * [ ] **Gesamtumsatz vs. letzte Woche prüfen**: Trend aufwärts oder abwärts? * [ ] **Erstattungsrate prüfen**: Spitze über Ihrem 30-Tage-Durchschnitt? * [ ] **Heatmap scannen**: Neue Muster oder Anomalien? * [ ] **Top-Produkte prüfen**: Ist ein Produkt aus den Top 10 gefallen? * [ ] **Marktplatzaufteilung prüfen**: Wächst oder schrumpft ein Markt unerwartet? * [ ] **AOV vergleichen**: Hat sich der durchschnittliche Bestellwert verändert? * [ ] **Gegenprüfung mit PPC-Ausgaben**: Schlagen sich höhere Ausgaben in proportionalem Umsatz nieder? * [ ] **Externe Faktoren notieren**: Feiertage, Wettbewerber-Launches, Amazon-Richtlinienänderungen {% hint style="success" icon="rocket" %} **Profi-Tipp:** Machen Sie jeden Montag einen Screenshot Ihrer KPI-Karten und fügen Sie ihn in ein geteiltes Teamdokument oder Slack-Kanal ein. Im Laufe der Zeit entsteht so eine visuelle Historie, die Quartalsreviews deutlich beschleunigt. {% endhint %} *** ## 🔄 Vorher & Nachher: Analytics für Entscheidungen nutzen ### Vorher (ohne Analytics-Review) > Ein Verkäufer bemerkt, dass der Umsatz "gesunken" ist, kann aber nicht genau sagen warum. Er erhöht die PPC-Ausgaben über alle Kampagnen um 20% und verbrennt dabei zusätzlich 1.200 EUR/Monat ohne klare Verbesserung. Nach 3 Monaten hat er 3.600 EUR extra ausgegeben, mit marginalen Ergebnissen. ### Nachher (wöchentlicher Analytics-Review) > Der gleiche Verkäufer nutzt die Bestellungsanalysen und entdeckt: > > * Der Umsatzrückgang beschränkt sich auf **einen Marktplatz** (IT), wo ein Wettbewerber ein ähnliches Produkt zu einem niedrigeren Preis eingeführt hat > * Die Heatmap zeigt, dass sich seine Spitzenzeiten nach einem Prime Day-Algorithmus-Update von 20 Uhr auf 22 Uhr verschoben haben > * Sein #3 Top-Produkt fiel auf #7 aufgrund eines Lagerausfalls vor zwei Wochen > > **Ergriffene Maßnahmen:** IT-Preis um 8% angepasst, PPC-Dayparting an die neuen Spitzenzeiten angepasst, Nachbestellung für das #3-Produkt beschleunigt. Ergebnis: Umsatz erholte sich innerhalb von 2 Wochen ohne zusätzliche Werbeausgaben. ***
⚠️ Häufige Fehler vermeiden
FehlerWarum es wichtig ist & was zu tun ist
Fehler 1: Auf tägliches Rauschen statt wöchentliche Trends reagierenEin einzelner schlechter Tag macht keinen Trend. Schauen Sie immer auf L7D oder L30D, bevor Sie Preis- oder Werbeanpassungen vornehmen. Eintägige Einbrüche sind normal und können durch Amazon-Suchalgorithmus-Updates, CDN-Probleme oder einfach natürliche Varianz verursacht werden.
Fehler 2: Die Erstattungsrate ignorierenEine Erstattungsrate, die von 3% auf 5% steigt, sieht vielleicht nicht dramatisch aus, aber bei 50.000 EUR/Monat Umsatz sind das zusätzlich 1.000 EUR Verlust. Überwachen Sie dies wöchentlich und untersuchen Sie jeden Anstieg über 1 Prozentpunkt.
Fehler 3: Nur auf Umsatz schauen ohne Gewinn zu prüfenUmsatzwachstum ist bedeutungslos, wenn die Gewinnmargen schrumpfen. Betrachten Sie immer das Umsatz- & Gewinn-Trenddiagramm zusammen, nicht nur die Umsatzlinie. Ein Verkäufer mit 20% Umsatzwachstum bei 10% Gewinnrückgang steuert auf Probleme zu.
Fehler 4: Nicht nach Marktplatz segmentierenGesamtzahlen können marktplatzspezifische Probleme verbergen. Ein 5% Gesamtwachstum könnte bedeuten, dass DE um 15% gewachsen ist, während UK um 10% gefallen ist. Prüfen Sie immer die Marktplatzaufschlüsselung.
Fehler 5: Ungleiche Zeiträume vergleichenDen Vergleich eines 30-Tage-Zeitraums, der den Prime Day einschließt, mit einem normalen 30-Tage-Zeitraum wird einen irreführenden Rückgang zeigen. Nutzen Sie YTD oder L12M für faire Vergleiche rund um große Events.
\## Anwendungsszenarien ### Szenario: Saisonale Produktperformance Sie verkaufen sowohl Evergreen-Produkte als auch saisonale Artikel (z.B. Gartenmöbel und Weihnachtsdekoration). So verwenden Sie die Bestellungsanalysen: 1. Filtern Sie nach **L12M**, um den vollständigen Jahreszyklus zu sehen 2. Notieren Sie, welche Monate Umsatzspitzen zeigen: diese entsprechen dem Hochlauf Ihrer saisonalen Produkte 3. Nutzen Sie **Top-Produkte nach Umsatz**, um zu bestätigen, welche Produkte die saisonalen Spitzen antreiben 4. Taggen Sie diese Produkte (siehe [Produkt-Tags](/de-sellermagnet-leitfaden/dashboard-and-analysen/dashboard-overview/product-tags.md)) als "Saisonal - Q4" oder "Saisonal - Sommer" 5. Nutzen Sie diese Daten nächstes Jahr, um Ihre Bestandslieferungen 6-8 Wochen vor dem erwarteten Hochlauf zu timen ### Szenario: Bewertung eines neuen Marktplatz-Starts Sie haben vor zwei Monaten auf Amazon FR expandiert. So bewerten Sie die Performance: 1. Stellen Sie den Zeitraum auf Ihre Startperiode ein 2. Filtern Sie nur nach **FR-Marktplatz** 3. Prüfen Sie, ob Ihre Bestellanzahl wöchentlich wächst (selbst kleines Wachstum ist in Monat 1-2 positiv) 4. Vergleichen Sie Ihren FR-AOV mit Ihrem DE- oder UK-AOV: wenn er deutlich niedriger ist, muss Ihre Preisgestaltung möglicherweise für den französischen Markt angepasst werden 5. Nutzen Sie die Heatmap, um herauszufinden, wann französische Kunden einkaufen, es kann sich von Ihrem Heimatmarkt unterscheiden *** ## 🔧 Fehlerbehebung | Problem | Mögliche Ursache | Lösung | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------- | | KPI-Karten zeigen Null | Keine Bestellungen im ausgewählten Zeitraum/Marktplatz | Zeitraum erweitern oder Marktplatzfilter prüfen | | Umsatzdiagramm zeigt flache Linie | Einzelner Tag ausgewählt oder sehr enger Zeitraum | Zu L7D oder L30D wechseln für aussagekräftige Trends | | Heatmap erscheint größtenteils leer | Niedriges Bestellvolumen im ausgewählten Zeitraum | Längeren Zeitraum nutzen (L6M oder L12M) um Daten zu sammeln | | Marktplatzdiagramm fehlt ein Markt | Keine Verkäufe in diesem Marktplatz für den Zeitraum | Bestätigen Sie, dass Ihre Listings auf diesem Marktplatz aktiv sind | | Zahlen stimmen nicht mit Seller Central überein | Datensync-Verzögerung (typisch 2-4 Stunden) | Warten Sie auf den nächsten Sync-Zyklus; prüfen Sie Ihren letzten Sync-Zeitstempel | | Gewinnlinie fehlt im Trenddiagramm | Kostendaten noch nicht konfiguriert | Stellen Sie sicher, dass Sie COGS für Ihre Produkte eingegeben haben | *** ## ❓ FAQ
Wie oft werden die Daten aktualisiert? Bestelldaten werden alle 2-4 Stunden von Amazon synchronisiert. KPIs und Diagramme aktualisieren sich automatisch, wenn neue Daten eintreffen. Ihren letzten Sync-Zeitstempel sehen Sie in den Kontoeinstellungen.
Kann ich die Diagramme exportieren? Derzeit ist ein direkter Diagramm-Export nicht verfügbar. Sie können Screenshots machen oder den Bestelltabellen-Export für Rohdaten nutzen. Eine Diagramm-Exportfunktion steht auf der Roadmap.
Warum unterscheidet sich mein Umsatz hier von Amazon Seller Central? Kleine Abweichungen (unter 2%) sind normal und werden typischerweise durch Timing-Unterschiede bei der Datensync, Währungsumrechnungs-Rundung oder ausstehende Bestellungen verursacht, die noch nicht abgerechnet wurden. Wenn die Abweichung größer ist, prüfen Sie, ob alle Ihre Marktplätze verbunden sind.
Kann ich Daten nur für ein bestimmtes Produkt sehen? Die Seite Bestellungsanalysen zeigt aggregierte Daten. Um ein bestimmtes Produkt zu analysieren, verwenden Sie die Produkt-Tags-Funktion zum Taggen und filtern Sie dann Ihre Bestelltabelle nach diesem Tag. Produktbezogene Analysen sind im Produktbereich verfügbar.
Welche Zeitzone verwenden die Heatmap-Stunden? Die Heatmap verwendet die **lokale Zeitzone des Käufers** basierend auf dem Marktplatz. Zum Beispiel werden Amazon DE-Bestellungen in CET/CEST angezeigt, während Amazon US-Bestellungen in der Zeitzone der Lieferadresse des Käufers angezeigt werden.
Wie weit reichen die historischen Daten zurück? SellerMagnet speichert Ihre vollständige Bestellhistorie ab dem Zeitpunkt, an dem Sie Ihr Amazon-Konto verbinden. Der Filter "Letztes Jahr" zeigt das vorherige Kalenderjahr. Für Daten vor dem Verbindungsdatum Ihres Kontos ist je nach Ihrem Plan möglicherweise ein historischer Import verfügbar.
*** ## 💡 Tipps {% hint style="success" icon="rocket" %} **Profi-Tipp:** Nutzen Sie die Heatmap, um Ihre Spitzenverkaufsstunden zu identifizieren, und richten Sie dann Ihre PPC-Dayparting-Strategie darauf aus, die Anzeigensichtbarkeit in diesen Zeitfenstern zu maximieren. Verkäufer, die Werbeausgaben an Spitzenzeiten anpassen, berichten von 15-25% besserem ACoS im Durchschnitt. {% endhint %} {% hint style="info" %} **Datenschutzmodus:** Wenn Sie Ihren Bildschirm bei Meetings oder Präsentationen teilen, aktivieren Sie den Datenschutzmodus, um alle numerischen Werte in KPIs und Diagrammen unscharf darzustellen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Strategien präsentieren, ohne genaue Umsatzzahlen preiszugeben. {% endhint %} {% hint style="success" icon="rocket" %} **Profi-Tipp:** Setzen Sie ein Lesezeichen für die Bestellungsanalysen-Seite mit Ihrer meistgenutzten Filterkombination (z.B. L30D + DE-Marktplatz). Die URL speichert Ihren Filterzustand, sodass Sie direkt zu Ihrer bevorzugten Ansicht springen können. {% endhint %} {% hint style="info" %} **Team-Zusammenarbeit:** Wenn mehrere Teammitglieder verschiedene Marktplätze verwalten, lassen Sie jede Person ihre eigene Lesezeichen-Ansicht einrichten, gefiltert nach dem zugewiesenen Marktplatz. Das beschleunigt tägliche Check-ins und stellt Verantwortlichkeit sicher. {% endhint %} *** ## ➡️ Was kommt als Nächstes? {% content-ref url="/pages/hx04lJZ8YdHxQr91yGLg" %} [Erstattete Bestellungen](/de-sellermagnet-leitfaden/dashboard-and-analysen/dashboard-overview/refunded-orders.md) {% endcontent-ref %} {% content-ref url="/pages/15dj06iDibLb7X5kgOAh" %} [Berichte](/de-sellermagnet-leitfaden/dashboard-and-analysen/dashboard-overview/reports.md) {% endcontent-ref %} --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.sellermagnet.com/de-sellermagnet-leitfaden/dashboard-and-analysen/dashboard-overview/orders-analytics.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.