DataHawk eCommerce Analytics

DataHawk verbindet sich über die offiziellen Amazon-Partner-Integrationen und nicht über abgegriffene Produktseiten, Verkäufe, Traffic und Werbung stammen damit aus Ihrem eigenen Verkäuferkonto. Das zählt in dem Moment, in dem eine Zahl nicht zu einer Schätzung von außen passt: Für Ihr Geschäft gilt Ihr Wert. Der tägliche SKU-Report umfasst Umsatz, Einheiten, Sitzungen, Conversion und die Rentabilitätssignale dahinter.

Walmart bekommt dieselbe Behandlung wie Amazon, mit Verkäufen, Anzeigen, Rankings und Beständen in einer Ansicht. DataHawk ist als zugelassene Walmart-Marketplace-Lösung geführt, und das ist der Unterschied zwischen einem Anbieter, der Walmart-Daten errät, und einem, der sie an der Quelle abholt. Wer auf beiden Plattformen verkauft, vergleicht die Leistung ohne zwei verschiedene Reportformate.

Sherlock beobachtet Ihre Amazon-Leistung und meldet sich, wenn etwas bricht: Umsatzeinbruch, verlorene Buy Box, eine Kampagne, die nicht mehr konvertiert. Statt eines Diagramms mit roter Linie bekommen Sie eine schriftliche Diagnose und den nächsten Schritt. Der Agent läuft in der Beta mit Warteliste, wer deshalb zur Plattform greift, sollte die Wartezeit einplanen.

Anzeigenreports stehen dort, wo auch organisches Ranking und Conversion liegen, so sehen Sie, ob mehr Budget Ihre Position wirklich verschoben hat. Kosten, ROAS und Impressionen laufen pro Kampagne und pro ASIN, und die Plattform zeigt, wo steigende Werbekosten die Marge auffressen. Wer Sponsored Products und Sponsored Brands parallel fährt, spart sich mit der einheitlichen Ansicht den manuellen Abgleich zweier Konsolen.

Agenturen erhalten eine Multi-Account-Ansicht, die alle Kunden auf einem Bildschirm bündelt und per Klick ins Detail des einzelnen Kontos springt. White-Label-Reports tragen die Marke der Agentur, Rollenrechte verhindern, dass ein Kunde die Zahlen eines anderen sieht. KI-Alerts lassen sich an den Account Manager statt an alle schicken, was in vollen Wochen das Rauschen senkt.

Die Marktplatz-Daten-API gibt Ihre Werte programmatisch heraus, native Konnektoren decken Snowflake, Power BI, Looker Studio und Google Sheets ab. Dazu kommt ein MCP-Server, mit dem Sie einen KI-Assistenten auf Ihre Amazon-Daten richten und in normaler Sprache fragen. Für Teams mit Warehouse wird DataHawk damit eine Quelle unter mehreren statt eines weiteren Dashboards zum Einloggen.

Umsatzwachstum verdeckt Produkte, die Verlust machen, und DataHawk stellt Kosten neben die Verkäufe, damit die Marge pro SKU sichtbar wird. Sie finden die ASIN, die gut verkauft und nach Gebühren und Werbung trotzdem Geld verliert. Enterprise-Konten bekommen zusätzlich die KPI-Verschiebungserkennung, die meldet, wenn eine Kennzahl ihren Normalbereich verlässt, bevor die Monatsrunde es tut.