Analytik
Trader-Kohorten, Umsatz pro Kanal, Retention-Kurven, Challenge-Ökonomie, Payout-Quote, LTV, Churn-Signale. In Ihrem Admin als Marketplace-Add-on, nach BigQuery oder Snowflake exportierbar. Kein manuelles Zusammenstückeln von Zahlungsberichten und Trading-Historie.
Die Zahlen, die beantworten, ob die Firma wirklich wächst.
Was ausgeliefert wird
Wer zahlt erneut ein. Welche Challenge-Größen bestehen. Welcher Kanal bringt den meisten LTV. Wann werden Trader still. Die Zahlen, die der Betreiber Montag früh fragt, in Dashboards, die für diese Fragen gebaut sind, nicht für generisches BI.
Fertige Dashboards für den Betreiber. Rohdaten-Export für den Analysten, der tiefer gehen will.
Montag-früh-Sicht: neue Einzahlungen, Retention pro Kohorte, Challenge-Bestehensquote, Umsatz pro Kanal, Payout-Quote, Support-Volumen. Alles, was der Betreiber für ein Wochenmeeting braucht, ohne fünf Tools zu öffnen.
Vollständiger Datenexport nach BigQuery oder Snowflake mit stündlichem Refresh. Jede Entität (Trader, Orders, Einzahlungen, Challenges, Payouts, Support-Tickets) mit stabilem Schema. Ihr BI-Team führt eigene Abfragen aus, ohne die Plattform anzufassen.
Kohortenanalyse
Trader-Kohorten nach Anmeldemonat, Akquisekanal, Land und Challenge-Größe. Retention-Kurven zeigen den Anteil, der nach 7, 30, 60 und 90 Tagen noch aktiv ist. Expansionskurven zeigen den Anteil, der die Kontogröße erhöht oder zusätzliche Konten eröffnet hat.
Anmeldemonat
40+
Quelle
50+
Retention
80+
Challenge-Größe
20+
Expansion
15+
Land
10+
Umsatz pro Kanal
Umsatz, Chargebacks und Nettomarge pro Kanal (Karte, Bank, Krypto, E-Wallet). Pro Land und pro Währung. Vergleichen Sie den tatsächlich abgerechneten Umsatz eines Kanals mit dem Brutto-Einzahlungsvolumen. Die Zahl, die Ihr Acquirer nicht herausstellt, weil sie nicht in seinem Interesse liegt.
Challenge-Ökonomie
Die drei Zahlen, die die Ökonomie einer Prop Firm bestimmen: Bestehensquote pro Kontogröße und Phase, Payout-Quote auf finanzierte Konten, Umsatz pro Challenge nach Payouts. In Dashboards pro Kontogröße, Phase und Marketingkanal.
Bestehensquote mal Payout-Quote mal Rückerstattungsquote ergibt den erwarteten Nettoumsatz pro Challenge. Transparent für jede Kontogröße auf der Plattform.
LTV und Churn
LTV pro Trader auf Basis echter Trading-Kommission, Plattformgebühren und Payouts. Churn-Signale früh erkannt: sinkende Trade-Frequenz, sinkende Einzahlungsgröße, Spikes bei Support-Tickets. Die Zahlen, die Marketingbudget-Entscheidungen leiten.
Datenexport
Stündlicher Export nach BigQuery und Snowflake mit stabilem Schema. CSV-Export für Einzelanalysen. Webhook-Zustellung für Zustandsänderungen, wenn Ihre Pipeline eventgetrieben ist. Behalten Sie Ihre Datenquelle dort, wo Ihr BI-Team schon lebt.
Häufige Fragen
Die Datenschicht, kein Vanity-Metric-Tool.
Betreiber-Dashboards aktualisieren sich für Umsatz- und Retention-Zähler in Echtzeit. Kohortenanalyse und LTV refreshen alle 10 Minuten, um die Rechenkosten zu amortisieren. Der Export nach BigQuery und Snowflake läuft stündlich. Nichts ist mehr als eine Stunde alt.
Jede Entität der Plattform wird exportiert: Trader, Orders, Einzahlungen, Auszahlungen, Challenges, Payouts, Support-Tickets, Affiliate-Empfehlungen, KYC-Ereignisse, Produktereignisse. Vollständige Historie, nicht nur eine materialisierte Zusammenfassung. Ihr BI-Team kann jedes Dashboard selbst nachbauen.
Nettoumsatz pro Trader über ein gleitendes Fenster, berechnet als Kommission plus Spreads plus Plattformgebühren minus Payouts minus Rückerstattungen minus Supportkosten. Täglich pro Trader aktualisiert. Standardfenster ist 180 Tage, längere Fenster für reife Betreiber verfügbar.
Rückgang der Trade-Frequenz über 7 und 30 Tage, Rückgang der Einzahlungsfrequenz über 30 Tage, Spike bei Support-Tickets in den letzten 14 Tagen, Rückgang der Login-Frequenz, Trading nur auf einem schwächer werdenden Symbol. Jedes Signal ist gewichtet und erscheint als Churn-Wahrscheinlichkeit pro Trader.
Ja, in Ihrem BigQuery- oder Snowflake-Ziel mit dem exportierten Dataset. Die Plattform legt das Dataset-Schema und den Refresh-Zeitplan als Teil des Enterprise-Onboardings offen. Die Query-Kosten in Ihrem BigQuery- oder Snowflake-Konto gehören zu Ihrer Überwachung und Optimierung.
Nein. Die Plattform exportiert saubere, stabile Daten in das, was Ihr Data-Team bereits nutzt. Wenn Sie einen reifen Stack haben (dbt, Looker, Hex, Mode), liefert die Plattform ihm eine verlässliche Quelltabelle. Wenn nicht, reichen die Betreiber-Dashboards aus, um die Firma zu führen.
Die echten Zahlen
Kohorten, Umsatz pro Kanal, Retention, Challenge-Ökonomie, LTV, Churn-Signale, Rohexport. Die Datenschicht, die jeder Broker und jede Prop Firm braucht, erhältlich als Marketplace-Add-on.
Zahlen vor Bauchgefühl, jeden Montag.
