Lebesgue
Lebesgue · Marketing · Business
Lebesgue ist ein KI-CMO für Onlineshops. Die Plattform führt Shop-, Werbe- und E-Mail-Daten zusammen, verfolgt Gewinn und Customer Lifetime Value, und Henri AI erklärt, was sich geändert hat und was als Nächstes zu tun ist.
Über Lebesgue
About
Was ist Lebesgue
Lebesgue ist eine Analyseplattform für Onlineshops, mit einer KI-Schicht darüber, die in normaler Sprache antwortet. Die eigentliche Arbeit ist unspektakulär und entscheidend: Werbeausgaben, Versandkosten und Rabatte pro Bestellung zusammenzählen und schauen, was als echter Gewinn übrig bleibt. Viele kleine Marken machen diese Rechnung einmal im Monat in einer Tabelle, und machen sie falsch.
Die Plattform verbindet sich mit Shopify, Meta, Google, TikTok und E-Mail-Tools und schickt die Zahlen durch Modelle, die mit Tausenden Shops trainiert wurden. Die Attribution zeigt, welcher Kanal wirklich einen Verkauf ausgelöst hat, und der Customer Lifetime Value sagt, ob aus einer günstigen Erstbestellung ein Stammkunde wird. Henri, der eingebaute Assistent, liest dieselben Daten und beantwortet Fragen wie: Warum ist der Meta-ROAS letzte Woche gefallen?
Zwei Grenzen zählen. Es ist Ecommerce-Software, ein B2B-Leadgeschäft oder ein SaaS-Anbieter hat davon wenig. Und die Antworten sind nur so gut wie die Eingangsdaten. Wenn Produktkosten oder Rabattcodes in einer unordentlichen Tabelle liegen, driften die Gewinnzahlen, und Henri erklärt diese Abweichung mit voller Überzeugung.
Erste Schritte
- Installieren Sie die App aus dem Shopify App Store und verbinden Sie Ihren Shop. Bestellhistorie und Produktdaten werden beim ersten Durchlauf synchronisiert.
- Verknüpfen Sie die Werbekonten. Meta, Google und TikTok laufen über ihre eigenen Anmeldefenster, E-Mail-Plattformen landen im selben Arbeitsbereich.
- Tragen Sie echte Kosten ein. Erfassen Sie COGS, Versand, Zahlungsgebühren und eigene Kostenpositionen, damit der Gewinn zeigt, was Ihnen bleibt.
- Fragen Sie Henri oder öffnen Sie ein Dashboard. Die Wochenzusammenfassungen kommen von allein, und Sie können die Daten abfragen, sobald eine Zahl nicht stimmt.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Lebesgue.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Ecommerce-Gründer, die ihr Marketing selbst machen
- Angestellte Growth-Marketer in kleinen Marken
- Agenturen mit mehreren Shops
Aufgaben
- Herausfinden, warum der ROAS gefallen ist
- Entscheiden, wohin der nächste Werbe-Euro geht
- Den wöchentlichen Gewinnbericht bauen
- Meta-, Google- und TikTok-Kampagnen prüfen
Szenarien
- Shops zwischen 50.000 und 5 Millionen Dollar Jahresumsatz ohne Datenteam
- Start einer neuen Produktlinie
- Beginn der schwachen Saison
Wichtigste Funktionen
Henri AI erklärt die Zahlen
Henri ist der Teil, über den alle reden. Er liest den vollen Datensatz und antwortet in einem kurzen Absatz mit der Ursache daran: Creative-Fatigue in einem Anzeigenset, ein Rabattcode, der die Marge aufgefressen hat, ein gestiegener Versandpreis. Der Assistent schlägt auch den nächsten Schritt vor, was mehr bringt als ein weiterer Dashboard-Tab. Stellen Sie eine enge Frage, bleibt die Antwort eng.
First-Party-Attribution über Kanäle
Lebesgue baut die Attribution aus den Bestelldaten Ihres eigenen Shops auf, statt sich allein auf die Pixel der Plattformen zu verlassen. Meta, Google, TikTok und E-Mail speisen dasselbe Modell, ein Verkauf wird also einmal gezählt. Das Le-Pixel-Add-on ergänzt First-Party-Tracking für Shops, die nach den Browser-Einschränkungen ein saubereres Signal wollen. Ohne das Add-on landen einige Conversions in einem "unbekannt"-Topf, ehrlich, aber weniger genau.
Gewinn bis auf Produktebene
Umsatz ist die leichte Zahl. Lebesgue zieht COGS, Rabatte, Versand, Steuern und Zahlungsgebühren ab und zeigt den Gewinn pro Bestellung, pro Produkt und pro Kanal. Eigene Kostenpositionen decken Verpackung oder Creator-Honorare ab. Hier verdient das Werkzeug sein Geld, weil ein Produkt mit vielen Verkäufen und dünner Marge aufhört, wie ein Gewinner auszusehen.
Customer-Lifetime-Value-Modelle
Die Plattform gruppiert Kunden nach Datum der ersten Bestellung, Akquisekanal und Produkt und modelliert dann, was jede Gruppe über die Zeit ausgibt. Die Trennung zwischen Erstbestellung und Folgebestellung steht neben den Lifetime-Value-Zahlen, Sie sehen also, ob ein Kanal Käufer bringt oder nur Schnäppchenjäger. Retention-Arbeit lässt sich leichter begründen, wenn das Modell die Lücke zeigt.
Wettbewerbsanalyse
Die Wettbewerbsanalyse stützt sich auf die Anzeigenbibliotheken der großen Plattformen. Sie sehen, welche Konkurrenten ihr Budget hochfahren, welche Creative-Formate sie wiederholen und wo sich ihre Botschaft verschiebt. Das beantwortet eine einfache Frage: Bewegt sich der Markt, oder ist es nur Ihr Konto? Lesen Sie die Ausgaben als Schätzungen, denn exakte Budgets veröffentlichen diese Bibliotheken nie.
Benchmarks aus über 20.000 Marken
Jede Kennzahl wird mit einem großen Pool von Ecommerce-Marken verglichen, gefiltert nach Kategorie und Größe. Eine Conversion-Rate von 2,1 Prozent sagt allein wenig. Gegen ähnliche Shops wird daraus ein Signal, ob das Problem im Traffic oder im Angebot liegt. Benchmarks geben eine Richtung vor und sind kein Evangelium, und der Pool neigt zu Shopify-Shops.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Ein Arbeitsbereich für Shop-Gewinn, Werbeausgaben, E-Mail-Verhalten und Wettbewerbsbewegungen, was die Zahl offener Tabs im Montagsmeeting senkt.
- Henri übersetzt eine Kennzahlenänderung in Ursache und vorgeschlagene Aktion, sodass auch Nicht-Analysten handeln können, ohne einen Query-Builder zu öffnen.
- Fester Monatspreis ohne Nutzungsgebühren, eine Berichtswoche mit viel Arbeit kostet also so viel wie eine ruhige.
- Der kostenlose Plan deckt Shop-Performance und einfache Werbeanalyse ab, genug, um die Datenqualität vor dem Zahlen zu beurteilen.
- Benchmark-Daten aus einem großen Markenpool liefern Kontext, den ein einzelner Gründer nicht aufbauen kann.
Nachteile
- Nur für Ecommerce gebaut. SaaS, B2B-Leadgenerierung und Content-Geschäfte finden fast das ganze Modell unpassend.
- First-Party-Tracking und die sauberste Attribution stecken im Le-Pixel-Add-on, der Basisplan zeigt also mehr "unbekannte" Conversions als erwartet.
- Ohne öffentliche API können Teams die modellierten Daten nicht in ihr eigenes Warehouse leiten, und die Finanzabteilung exportiert weiterhin CSV-Dateien von Hand.
- Henri erbt schlechte Eingaben. Falsche COGS oder doppelte Bestellungen erzeugen sichere Erklärungen für Zahlen, die nie richtig waren.
Häufige Fragen
Es verbindet Ecommerce-Marketing-Analyse mit einem KI-Assistenten. Die Plattform verfolgt Bestellungen, Werbeausgaben, Gewinn und Customer Lifetime Value, danach erklärt Henri, was ein Ergebnis verursacht hat und was Sie ändern sollten. Denken Sie an einen Analysten, der Ihre Shop-Daten jeden Morgen liest.
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