Labs — Experimentelle Projekte
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Von MercanWorks entwickelte Produkte
Experimentelle Projekte im Bereich E-Commerce und verhaltensbasierter KI, geleitet von Mustafa Mercan.
FinTech
Predictive Analytics
Automation
E-Commerce Intelligence ECOMEYE
Der KI-CFO, der versteckte Kosten und Versandlücken in E-Commerce-Operationen aufdeckt. Verhindert Nettomargenverluste durch unsichtbare Ausgaben, während man sich auf den Bruttoumsatz konzentriert.
⚡ Herausforderung
- Während E-Commerce-Manager sich auf den Bruttoumsatz konzentrieren, entstehen durch „unsichtbare Kosten" 15–20 % Nettomargenverluste.
- Falsche Gewichts-/Maßberechnungen, Lagerkosten toter Bestände und Provisionsirrtümer stören den Cashflow.
🔧 Lösung
- Erkennt fehlerhafte Gewichts-/Maßberechnungen durch Versandintegration automatisch.
- Berechnet die produktbezogene Nettomarge (Unit Economics) in Echtzeit.
- Analysiert die Lagerumschlagshäufigkeit und bietet eine Strategie zur Liquidierung toter Bestände.
🏆 Wirkung
- In Pilotbetrieben durchschnittlich 12 % monatliche Kosteneinsparung allein durch Versandleckagenentdeckung.
- Unternehmensinhabern wurde eine proaktive und präventive Finanzperspektive verschafft.
SaaS
Marktplatz-Analyse
Rentabilität
Marktplatz-Entscheidungszentrum N-XPLUS
Eine Analyse-App, die Trendyol- und Hepsiburada-Verkäufe nach Abzug von Provision, Versand, Retouren und Werbung liest. Sie zeigt nicht den Umsatz, sondern was vom Produkt übrig bleibt, den Break-even-ROAS und den maximalen Einkaufspreis eines Produkts. Für 10 Produkte kostenlos einsehbar. Die App ist auf Türkisch.
⚡ Herausforderung
- Verkäufer sehen den Umsatz, aber nicht, was nach Abzug von Provision, Versand, Retouren und Werbung vom Produkt übrig bleibt.
- Auch wenn der ROAS im Panel gut aussieht, bleibt unbekannt, ob das Produkt nach der Werbung Gewinn abwirft.
- Das Signal eines Kunden, der fünf Sterne vergibt und trotzdem eine Beschwerde schreibt, geht im Bewertungsdurchschnitt verloren.
🔧 Lösung
- Berechnet für jedes Produkt den Rest nach dem Verkauf und den Break-even-ROAS.
- Markiert vorteilhafte Produkte, deren Rest und Rendite gemeinsam wachsen; nennt den maximalen Einkaufspreis eines Produkts.
- Liest Kundenbewertungen und fasst Beschwerde- und Erwartungssignale pro Produkt zusammen.
🧭 Welche Entscheidungen zeigt sie?
- Welches Produkt sollte ausgebaut werden, welches verdient das Werbebudget, welches sollte gestoppt werden?
- Zu welchem Preis darf dieses Produkt höchstens eingekauft werden; unter welchem Verkaufspreis schreibt es Verlust?
- Welche Produktseiten-Korrektur ergibt sich aus den Bewertungen?