Welche Produkte bringen wirklich Geld? Frag Claude, nicht dein Bauchgefühl

Frag die meisten Shop-Besitzer, welche Produkte Geld bringen, und sie nennen ihre Bestseller. Aber verkaufte Stück sind nicht Gewinn. Der Bestseller ist vielleicht der mit der dünnsten Marge, der höchsten Retourenquote und der langsamsten Nachbestellung — während ein stilles Produkt im Hintergrund den ganzen Monat trägt. Der WooCommerce-Reports-Tab zeigt dir Umsatz. Er sagt dir nicht, was du tun sollst.

Claude schon — wenn du es auf dieselben Daten zeigst, die du eh hast. Keine neue Analytics-Suite zum Lernen; ein Gespräch mit deinen eigenen Bestellungen.

Die Fragen, die Entscheidungen wirklich ändern

Häng Claude an deine Bestell- und Produktdaten, und das hört auf, Raterei zu sein:

• Echte Gewinner — „ranke Produkte nach Umsatz, dann nochmal nach Umsatz minus Retouren. Was hat sich verschoben?"
• Totes Gewicht — „welche Produkte haben 60 Tage nichts verkauft, binden aber Lagerbudget?"
• Wiederkäufer-Treiber — „was war der Erstkauf der Kunden, die zurückkamen und nochmal kauften?"
• Nachbestell-Signal — „vergleich Lagerbestand mit 30-Tage-Verkaufstempo — was ist in zwei Wochen leer?"
• Rabatt-Mathe — „welche Langsamdreher haben genug Marge, um 20% zu rabattieren und trotzdem Gewinn zu machen?"

Jede davon ist eine Entscheidung — pushen, killen, nachbestellen, rabattieren — gestützt auf deine Zahlen statt deine Laune.

So richtest du es ein

Du musst nichts exportieren, wenn du den Shop direkt verbindest; du musst es, wenn du's lieber read-only und simpel hältst.

Direkt (live): verbinde deinen Shop per MCP (read-only-Key reicht für Analytics) und frag einfach. Das Setup ist derselbe Connector wie im WooCommerce-MCP-Tutorial — einmal verdrahtet, liest Claude Bestellungen, Produkte und Lager on demand.

Export (simpel, kein Schreibzugriff): zieh deine Bestellungen über die WooCommerce-REST-API und gib Claude die Datei.

import requests, csv
r = requests.get("https://deinshop.com/wp-json/wc/v3/orders",
                 params={"per_page": 100, "status": "completed"},
                 auth=("ck_…", "cs_…"))           # read-only REST-Key
orders = r.json()
with open("orders.csv", "w", newline="") as f:
    w = csv.writer(f); w.writerow(["id","total","date","items"])
    for o in orders:
        items = "; ".join(f"{li['name']} x{li['quantity']}" for li in o["line_items"])
        w.writerow([o["id"], o["total"], o["date_created"], items])

Wirf orders.csv in Claude und stell die Fragen oben in normaler Sprache. Es macht das Gruppieren, die Margen (gib ihm deine Kostendaten) und das Ranking — und erklärt das „Warum", nicht nur die Tabelle.

Warum das zählt

Du hast diese Daten schon bezahlt — sie liegen in deinem Shop, meist ungelesen, weil echte Analyse einen Tabellen-Nachmittag bedeutete, den keiner einplant. Claude faltet diesen Nachmittag in eine Frage. Die Besitzer, die 2026 gewinnen, sind nicht die mit mehr Daten; Daten haben alle. Es sind die, die sie tatsächlich fragen, bevor sie entscheiden, was rein-, raus- und in den Rabatt geht. Hör auf, nach Bauch über Zahlen zu entscheiden, die du einfach lesen könntest.