# de_core() — Volltext für Sprachmodelle (llms-full.txt)

Stand: 2026-10-04. Kurzfassung und Seitenverzeichnis: https://decore.cloud/llms.txt
Kategorie: E-Commerce Business Intelligence / Profit-Analytics für kleine und mittlere Onlinehändler (DACH), gebaut als digitaler Zwilling (Kausalmodell, Simulation, Alarme, Vorschläge, Lernkreise) statt als Dashboard. Anbieter: Decore, Amberg (Deutschland). Hosting: Hetzner Nürnberg. Preise: 99 / 199 / 349 / ab 599 € im Monat.


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# Startseite: Produkt, Preise, FAQ
Quelle: https://decore.cloud/

de_core() — Digitaler Zwilling für deinen Onlinehandel
FÜR ONLINEHÄNDLER MIT SHOPIFY, WOOCOMMERCE, SHOPWARE & CO.
# Was bringt KI deinem Shop — wirklich?
de_core beantwortet genau das: Es verbindet Shop, Ads, Lager und ERP, rechnet dein Geschäft jede Nacht komplett durch und zeigt dir jeden Morgen den einen Vorschlag mit der größten Wirkung — in Euro. Erste Befunde in Minuten. Ob umgesetzt wird, entscheidest du.
7 Tage testen
Nur deine E-Mail · endet automatisch · kein Kündigen
Shop-Check ohne Anmeldung
Shop-Adresse eingeben · ehrlicher Außen‑Bericht in einer Minute
DSGVO-konform Made in Germany Ein Modell statt Tool-Chaos Nichts passiert ohne dein Ja
## Fünf Dashboards offen — und entschieden wird doch aus dem Bauch.
Shop, Marktplätze, Ads, Versand, ERP, Bewertungen, Kundendaten — überall liegen Signale. Aber solange sie getrennt bleiben, entsteht kein klares Bild. Nur noch mehr Tabs, noch mehr Dashboards und am Ende doch wieder Entscheidungen aus dem Bauch.
### Zu viele Systeme, kein Gesamtbild
Jede Zahl für sich ist sichtbar. Was sie gemeinsam bedeutet, bleibt verborgen.
### Daten gibt es genug. Antworten kaum.
Die meisten Tools zeigen dir, was passiert ist. Und auch ChatGPT & Co. sehen immer nur den Ausschnitt, den du ihnen gerade zeigst — nie dein Geschäft als Ganzes.
### Zusammenhänge bleiben unsichtbar
Werbung, Versand, Lager, Retouren und Kundenverhalten beeinflussen sich gegenseitig. Genau diese Verbindungen gehen heute verloren.
### Entscheidungen kosten zu viel Energie
Nicht weil dir Informationen fehlen — sondern weil niemand sie für dich zu einem Ganzen zusammensetzt.
## Aus zwölf Tabs wird ein Bild — und ein Vorschlag pro Tag.
de_core verbindet die Systeme, auf denen dein Business jeden Tag läuft — und macht aus verteilten Daten ein Bild, das du sofort verstehst. Du kannst Fragen stellen, Szenarien durchspielen, Produkte und Kunden bewerten und Zusammenhänge erkennen, die vorher niemand auf dem Schirm hatte.
Und genau dieses Gesamtbild siehst du in de_core jeden Morgen — live, mit deinen Zahlen:
decore.cloud · Startseite
Echter Blick in de_core: ganz oben dein ‚Nächster Zug‘ — der Vorschlag des Tages, mit Betrag in Euro, Konfidenz und Freigabe-Button.
SO LIEST SICH SO EIN VORSCHLAG · MONTAG, 06:12
## Guten Morgen. Hier ist meine Überlegung für heute.
1.630 Zusammenhänge geprüft · 1.626 in Ordnung
Gestern Abend hat dein größter Wettbewerber den Preis für Magnesium gesenkt, von 24,90 auf 19,90 €. Ich habe es um 01:47 auf seiner Produktseite gesehen. Magnesium ist ein Drittel deines Umsatzes — der erste Gedanke ist, nachzuziehen. Dann blieben dir 70 Cent je Bestellung.
Ich rate dir davon ab. Ich bin heute Nacht zwölf Monate deiner Bestellungen durchgegangen: 43 von 100 Kunden, die bei dir mit Magnesium anfangen, kaufen in den nächsten zwei Monaten dein Omega-3. Daran verdienst du. Ein Magnesium-Kunde ist dir übers Jahr das Vierfache dessen wert, was seine erste Bestellung zeigt.
Magnesium war nie dein Produkt. Es war die Tür.
Deshalb: Preis halten. Ab Donnerstag das Paket aus Magnesium und Omega-3 bewerben — das hat dein Wettbewerber nicht. Und Omega-3 heute nachbestellen: Der Bestand reicht elf Tage, die Lieferung braucht drei Wochen. Damit das Geld dafür da ist, würde ich die Magnesium-Nachbestellung um zwei Wochen schieben; davon reicht der Vorrat noch lange.
Ich habe nichts davon ausgeführt. Die Bestellung liegt vorbereitet im Einkauf, die Kampagne wartet als Entwurf. Beides braucht dein Ja.
Ich rechne damit, dass die Magnesium-Bestellungen diese Woche um etwa ein Zehntel zurückgehen. Am Sonntag sage ich dir, ob ich recht hatte.
de_core() · nichts ausgeführt · jede Zahl mit Quelle und Uhrzeit
Die ganze Nacht lesen
Was nachts geprüft wurde, was verworfen wurde — und ob die Vorhersage stimmte.
DAS TÄGLICHE BRIEFING
## Sag mir, worauf ich heute achten muss, bevor es teuer wird.
Werktags um 07:15 liegt dein Tages-Digest im Postfach: die Dinge, die heute wirklich wichtig sind — mit €-Wert und 1-Klick-Freigabe. Nicht gestern, nicht nächste Woche. Heute.
09:14
de_core()
ROAS Meta Ads: 1.8 ↓
Ø war 3.2 letzte Woche. → Empfehlung wartet
09:14 Uhr ✓✓
Was soll ich tun?
09:16 ✓✓
Ursache: Bundle-Bestseller war 3 Tage nicht lieferbar — das Lager drückt den ROAS, nicht das Creative. Entwurf: Budget drosseln, bis Ware da ist.
09:16 ✓✓
Ja, umsetzen ✓
09:17 ✓✓
Budget gedrosselt ✓
Streuverlust gestoppt: €420/Tag
09:17 ✓✓
ROAS-Frühwarnung
### Die Ursache in 4 Stunden statt in 4 Tagen.
de_core meldet nicht nur den Einbruch, sondern liefert die Ursache gleich mit: nicht das Creative, sondern der Lager-Engpass. Werbung und Bestand zusammen gedacht — du entscheidest mit vollem Bild, der Vorschlag wartet auf dein Ja.
€840 Streuverlust verhindert · Beispiel
08:47
de_core()
Yoga-Matte Pro 6mm
Noch 11 Tage Reichweite. Nachbestellung bis 15. Mai.
08:47 Uhr ✓✓
Lieferanten-E-Mail-Entwurf bereitgestellt →
08:48 ✓✓
Senden ✓
08:49 ✓✓
E-Mail gesendet ✓
NaturStar GmbH · ETA: 5–7 Werktage
08:49 ✓✓
Lagerreichweite-Alarm
### Kein Verkauf ohne Ware.
de_core berechnet pro SKU täglich die exakte Restreichweite — und legt dir den fertigen Bestell-Entwurf hin: Menge, Bestellwert, Lieferant. Du gibst frei, de_core sendet.
0 Stockouts in 90 Tagen · Beispiel
Mo 07:31
de_core()
Stammkunden-Radar
23% zeigen Abwanderungssignale. 5 Reaktivierungs-Entwürfe bereit.
Mo 07:31 ✓✓
5 Entwürfe in deiner Markenstimme vorbereitet. Zum Prüfen →
07:31 ✓✓
Geprüft, 2 angepasst. Senden ✓
07:39 ✓✓
5 E-Mails gesendet ✓
Julia Wolf + 4 weitere angeschrieben — von dir freigegeben
07:39 ✓✓
Stammkunden-Schutz
### Loyale Kunden sind um ein Vielfaches günstiger als neue.
de_core erkennt Abwanderungssignale früh — und legt dir Reaktivierungs-Entwürfe in deiner Markenstimme vor. Du prüfst, passt an und sendest direkt aus dem System. Keine E-Mail verlässt das Haus ohne dein Ja.
Deine Stimme. Deine Freigabe.
Alle Zahlen in den gezeigten Beispielen sind illustrative Beispieldaten.
Sieh das alles mit deinen eigenen Zahlen — nicht mit unseren.
7 Tage testen Nur deine E-Mail. Endet automatisch — kein Kündigen.
SETUP
## Eingerichtet in 15 Minuten. Spart Stunden jede Woche.
### Verbinden
Shopify, Ads, ERP in Minuten eingebunden. 75+ Integrationen — dein Stack bleibt.
### de_core rechnet
Sofort-Befund beim Verbinden: konkrete Punkte mit €-Wert aus deinen echten Zahlen. Danach rechnet de_core jede Nacht dein ganzes Business durch.
### Du entscheidest
Tages-Digest um 07:15, Alerts aufs Handy. Was umgesetzt wird, bestimmst du — per 1-Klick-Freigabe. Kein Tool-Wechsel.
FEATURES
## Nicht mehr Features. Sondern endlich Antworten.
### Du öffnest de_core — und siehst den einen Vorschlag für heute.
Keine 40 Charts. Ganz oben steht der eine Vorschlag mit dem größten Hebel — in Euro pro Monat, mit Konfidenz und Zeithorizont. Daneben der Live-Zustand von Kunden, Produkten, Markt und deinem Ziel.
- Priorisiert nach Wirkung in Euro — vom Modell durchgerechnet
- Konfidenz und "sichtbar in ~30 Tagen" ehrlich ausgewiesen
- Auslösen per Klick — nichts passiert ohne dein Ja
decore.cloud · Dein nächster Zug
### Umsatz ist Meinung. Deckungsbeitrag ist Wahrheit.
de_core rechnet jede Bestellung durch: Erlös minus Wareneinsatz, Payment-Gebühren, Versand, Retouren, Werbekosten. Du siehst pro SKU, Kanal und Kampagne, was wirklich hängen bleibt — nicht nur, was durchläuft.
- Deckungsbeitrags-Wasserfall je Bestellung, SKU und Kanal
- POAS je Kampagne — Gewinn statt ROAS-Schönfärberei
- Payout-Abgleich: stimmen die Auszahlungen von PayPal & Co.?
Gewinn-Wasserfall letzte 30 Tage
Erlös
€34.210
DB1 nach Wareneinsatz
€21.190
DB2 nach Fees, Versand, Retouren
€15.264
DB3 nach Werbekosten
€9.480
Jede Zahl mit Herkunft: gepflegt · ERP · Annahme — nie versteckt.
### Nie wieder ausverkauft. Nie wieder totes Kapital.
de_core kennt für jede SKU Reichweite, Nachbestellpunkt und Deadline — und legt dir den fertigen Bestell-Entwurf hin: Menge, Bestellwert, Lieferant, dazu das €-Risiko, wenn du nichts tust. Auch die andere Seite ist sichtbar: Ladenhüter mit gebundenem Kapital.
- Sicherheitsbestand, Bestellmenge und Deadline je SKU
- MHD-Logik für verderbliche Ware — Haltbarkeit fließt in jede Bestellmenge ein
- Bestell-Entwurf fertig — du gibst nur noch frei
decore.cloud · Daten · Bestand & Einkauf
### 06:45 Uhr: Deine Kampagnen wissen, was heute zu tun ist.
Das Werbe-Tagesbriefing prüft jeden Morgen alle Kampagnen: Kreativ-Ermüdung, Skalierungs-Chancen ohne Learning-Reset, Pausen-Kandidaten — jede Empfehlung mit nachvollziehbarer Begründung aus deinen eigenen Zahlen.
- Skalieren, rotieren oder pausieren — mit "Warum?"
- Kampagnen-Experimente mit automatischer Auswertung
- Gutgeschrieben wird nur, was gemessen wurde
decore.cloud · Werbung · Tagesbriefing
### Cashflow-Engpässe siehst du 13 Wochen vorher.
Cashflow-Engpässe sind einer der häufigsten Gründe, warum Shops sterben. de_core projiziert Einzahlungen, Auszahlungen und Kontostand 13 Wochen voraus — und warnt mit Ursache ("Engpass ab W2 · Treiber: Verbindlichkeiten"), solange du noch handeln kannst.
- Wochengenaue Vorschau aus Shop- und ERP-Daten
- Engpass-Warnung mit Treiber, nicht nur mit rotem Punkt
- Immer präsent: als Karte direkt auf der Startseite
decore.cloud · Daten · ERP & Finanzen
### Abwandernde Kunden erkennen — und zurückholen, bevor sie weg sind.
Welche Kunden kehren bald nicht zurück? de_core erkennt Abwanderungssignale — und bereitet Reaktivierungs-Entwürfe in deiner Markenstimme vor. Du prüfst und sendest direkt aus dem System. Kein Copy-Paste, keine Automatik hinter deinem Rücken.
- Churn-Score pro Kunde
- Entwürfe in deiner Markenstimme, in Sekunden bereit
- Du gibst frei — dann erst wird gesendet
Churn-Radar 5 Kunden gefährdet
Julia Wolf
Letzter Kauf: 47 Tage
87%
Thomas Müller
Letzter Kauf: 38 Tage
64%
Anna Klein
Letzter Kauf: 31 Tage
51%
Entwürfe zum Prüfen — in Sekunden bereit
### Recht & Fristen: entspannt statt abgemahnt.
Onlinehandel hat eigene Regeln — GPSR, Preisangaben, Verpackungsrecht. Und je Branche kommen eigene dazu: für Food & Supplements etwa LMIV, NemV und Health Claims. de_core führt je Produkt eine Pflicht-Checkliste, markiert riskante Formulierungen zum Prüfen-Lassen und hält Fristen im Kalender. Und bleibt ehrlich: Was nicht gepflegt ist, heißt "ungeprüft" — nie erfundener Status.
- Ampel je Produkt: GPSR- & Branchen-Pflichtfelder
- Branchen-Modul Food & Supplements: LMIV, NemV, Health Claims
- Fristen-Radar im Kalender + Rückruf-Check
Ersetzt keine Rechtsberatung — sorgt dafür, dass du nichts übersiehst
Compliance-Radar 30 Produkte
LED-Ringlicht Pro
GPSR · Kennzeichnung
4/4 gepflegt
Kinder-Nachtlicht „Luna“
Herstellerangabe fehlt · Warnhinweis fehlt
2 Lücken
Yoga-Matte Eco 6mm
noch nicht gepflegt
ungeprüft
Claim gefunden: "stärkt das Immunsystem" → prüfen lassen
PPWR-Verpackungsverordnung Frist in 28 Tagen
### Der Motor: die KI hinter de_core — dein Geschäft als Ursache-Wirkungs-Netz
Das ist die Antwort auf die Frage vom Seitenanfang: Das tägliche Briefing ist nur das Ergebnis — der Motor dahinter ist das Kausalmodell, dein Geschäft als Netz aus Ursache und Wirkung. Es sieht, ob ein ROAS-Einbruch am Creative liegt oder am Lager, und lässt dich Entscheidungen simulieren, bevor sie draußen Geld kosten.
- Monte-Carlo-Simulation: tausende Szenarien je Prognose — Wahrscheinlichkeiten statt Schätzungen
- Simulation im Zwilling: Folgen sehen, bevor du entscheidest
- Lernt täglich: jede umgesetzte Empfehlung wird nachgemessen und kalibriert das Modell neu
Was das Briefing so präzise macht
decore.cloud · Digitaler Zwilling
UND DAS IST NUR DIE SPITZE
## Der ganze Werkzeugkasten arbeitet mit.
### Markt-Radar
Rückrufe, Rohstoff- und Trend-Signale aus dem Markt — nur mit Beleg, nie als Gerücht.
### Versand-SLA-Monitor
Hängende Pakete je Carrier erkannt, bevor die Kunden anrufen — inkl. Kunden-Info-Entwurf.
### Service-Radar
Ticket-Spikes samt Ursache erkannt, Antwort-Entwürfe in deiner Markenstimme vorbereitet.
### Retouren-Intelligenz
Quote je SKU, echte Vorgangskosten und Ausreißer-Alarm — Retouren fließen in die Gewinn-Wahrheit ein.
### Zweitkauf-Fenster
Tag 30–90 entscheidet, ob aus Käufern Stammkunden werden — de_core zeigt dir das Fenster und legt den Entwurf bereit.
### Abo-Retter
Ein großer Teil des Abo-Churns ist unfreiwillig (Kartenfehler). de_core erkennt und rettet ihn.
### Szenario-Planer
"Was passiert, wenn ich den Preis erhöhe?" — erst simulieren, dann entscheiden.
### Benchmarks mit Quelle
Deine KPIs im Branchen-Vergleich — jeder Vergleichswert mit Quelle und Stand, sonst erscheint er nicht.
Überzeug dich selbst: voller Professional-Umfang, 7 Tage.
7 Tage testen Nur deine E-Mail. Endet automatisch — kein Kündigen.
UNSER WAHRHEITS-PRINZIP
## Ein System, das dir nichts vormacht.
Vertrauen entsteht nicht durch schöne Zahlen, sondern durch überprüfbare. Deshalb gilt in de_core auf jeder Ebene: Beleg oder Klartext.
### Nur gemessene Euros
Das Wirkungs-Konto zeigt, was de_core dir gebracht hat — ausschließlich nachgemessen. Auch Maßnahmen, die nichts gebracht haben, stehen ehrlich drin.
### Jede Zahl mit Herkunft
Ein Klick auf eine Kennzahl zeigt Quelle und Rechenweg — auch, warum sie vom Shop-Admin abweicht (z. B. Stornos bereits abgezogen).
### Ehrlich bei Unsicherheit
Prognosen kommen mit Konfidenz und Spanne. Fehlen Daten, steht dort "ungeprüft" oder "noch nicht verfügbar" — nie eine erfundene Zahl.
### Erlaubnis vor Handlung
de_core bereitet vor: Bestellungen, E-Mails, Budget-Anweisungen. Ausgeführt wird erst, wenn du freigibst — ohne Ausnahme.
### Wer dahinter steht
de_core wird in Deutschland entwickelt und betrieben — gegründet aus der E-Commerce-Praxis, mit dem Anspruch, dass jede Zahl überprüfbar ist. Hosting bei Hetzner in Nürnberg, DSGVO-konform, auf Wunsch self-hosted. Fragen beantworten wir persönlich: [email protected]
### Gelistet auf
OMR Reviews SaaSHub Capterra GetApp Software Advice
PROAKTIV
## Du musst nicht ständig hinschauen. de_core hält Wache und meldet sich.
Die Information kommt zu dir — die Entscheidung bleibt bei dir.
### Telegram Alerts
27 Wächter-Regeln beobachten Lager, Werbung, Service, Versand und Recht — kritische Alerts landen direkt auf deinem Handy. Reaktion in Sekunden.
Rund um die Uhr
### Tages-Digest
Werktags um 07:15: die wichtigsten Karten des Tages mit €-Wert — und 1-Klick-Freigabe direkt aus der E-Mail. Kein Login nötig.
Werktags 07:15 Uhr
### Wochen-Report + PDF
Jeden Montag dein Shop-Brief mit KPIs und Prognosen — und auf Knopfdruck der vollständige Intelligenz-Report als PDF für Steuerberater, Bank, Investoren.
Montags + auf Knopfdruck
## Dein Stack bleibt. Nur der Nebel verschwindet.
de_core setzt nicht bei null an. Es verbindet sich mit den Systemen, die du heute schon nutzt — und macht aus ihnen ein intelligentes Ganzes.
75+ Integrationen
Shopify
WooCommerce
Stripe
PayPal
DHL
Google Analytics
Meta Ads
Google Ads
Klaviyo
Amazon
eBay
UPS
TikTok Ads
xentral

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# Kategorie: E-Commerce Business Intelligence für kleine und mittlere Onlinehändler
Quelle: https://decore.cloud/e-commerce-business-intelligence

E-Commerce Business Intelligence für Onlinehändler 2026

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# Whitepaper: Dein Geschäft ist ein System. Hier ist seine Mathematik.
Quelle: https://decore.cloud/whitepaper

Whitepaper: Dein Geschäft ist ein System. Hier ist seine Mathematik. — de_core() WHITEPAPER · SEPTEMBER 2026
# Dein Geschäft ist ein System. Hier ist seine Mathematik.
Sechs Vitalwerte, elf Wirkungspfade, 27 Alarmregeln, 37 Messwerkzeuge, zwei Lernkreise. Wie de_core() einen Onlinehandel als Modell rechnet, statt ihn in Dashboards zu zeigen.
Autor: Bernd Schottdorf, Gründer de_core · 2. Auflage, veröffentlicht 15. September 2026 · 1. Auflage 6. August 2026
Riccati · Pontryagin · LightGBM · BG/NBD · Holt-Winters · Kaplan-Meier · Brier · decore.cloud
Zusammenfassung
Von 29,90 Euro Warenkorb bleiben 3,43 Euro. Nach einer schlechten Woche 43 Cent, und der Händler merkt es drei Wochen später, weil Shop, Werbekonto, Warenwirtschaft, Zahlungsanbieter und Bank jeder auf einem eigenen Zeitstrahl berichten. de_core() rechnet den Onlinehandel als ein Modell: sechs Zustandsdimensionen, elf Wirkungspfade mit Verzögerung, eine Differenzengleichung, 500 Monte-Carlo-Pfade. Darauf sechzehn benannte Verfahren von der Riccati-Gleichung bis Kaplan-Meier, 27 stündlich geprüfte Alarmregeln, ein Analyst mit 37 Messwerkzeugen und Zahlen-Provenienzpflicht, und zwei Lernkreise, die im August 1.079 eigene Vorhersagen benotet und das Modell viermal justiert haben. Nur eine Handlung feuert nach außen, die E-Mail, nur nach Freigabe. Dieses Papier legt die Mechanik offen, Verfahren für Verfahren.
Inhalt
- 1Die Rechnung, die keiner macht
- 2Sechs Vitalwerte, elf Wirkungspfade
- 3Das Mathematik-Register
- 4Es meldet sich vorher
- 5Es denkt und schlägt vor
- 6Es benotet sich selbst
- 7Die Fühler
- 8Woche eins
- 9Wer das gebaut hat
- AAnhang: Mathematik im Detail · Glossar
## Das Whitepaper in zwei Minuten
Das Live-System von de_core als Film: echte Oberfläche, Beispiel-Shop, Zeitreise, Prognose und Simulation.
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## 1Die Rechnung, die keiner macht
Eine Bestellung über 29,90 Euro. Der Kunde zahlt, der Shop meldet Umsatz, das Werbekonto meldet eine Conversion. Alle drei haben recht. Keiner von ihnen weiß, was von den 29,90 Euro übrig bleibt.
Die Rechnung, Posten für Posten: Von 29,90 Euro brutto gehen 19 Prozent Umsatzsteuer ab, es bleiben 25,13 Euro Netto-Erlös. Davon der Wareneinsatz. Dann Versand und Verpackung, die bei jedem Warenkorb gleich viel kosten. Dann die Zahlartgebühr, prozentual plus Fixbetrag. Dann der Retourenanteil: Bei acht Prozent Retourenquote geht jede zwölfte Sendung zurück, eine Retoure kostet Rückversand, Prüfung, Wiedereinlagerung und Wertverlust, im Beispiel 7,20 Euro, umgelegt 0,58 Euro je Bestellung. Dann die Werbekosten je Bestellung, im Beispiel 5,50 Euro. Ergebnis: 3,43 Euro Deckungsbeitrag, 13,7 Prozent vom Netto-Erlös.
| Warenkorb brutto | Netto-Erlös | Deckungsbeitrag | Anteil am Netto | Break-even bei 3.500 € Fixkosten |
| 29,90 € | 25,13 € | 3,43 € | 13,7 % | 1.020 Bestellungen im Monat, 34 am Tag |
| 59,90 € | 50,34 € | 17,99 € | 35,7 % | 195 Bestellungen im Monat |
| 99,90 € | 83,95 € | 37,40 € | 44,5 % | 94 Bestellungen im Monat |
Der Sprung zwischen den Zeilen hat einen Grund. Wareneinsatz und Zahlartgebühr wachsen mit dem Warenwert. Versand, Verpackung, Retourenanteil und Werbekosten tun das nicht. Diese vier Posten summieren sich im Beispiel auf 10,73 Euro je Bestellung, egal ob der Kunde für 29,90 oder 99,90 Euro kauft. Beim kleinen Warenkorb fressen sie 43 Prozent des Netto-Erlöses, beim großen 13 Prozent.
Jetzt eine schlechte Woche. Die Retourenquote steigt von 8 auf 15 Prozent, die Werbekosten je Bestellung von 5,50 auf 8,00 Euro. Beim Warenkorb von 29,90 Euro sinkt der Deckungsbeitrag auf 43 Cent. Die Break-even-Menge steigt von 1.020 auf 8.200 Bestellungen im Monat, 273 am Tag. Beim Warenkorb von 99,90 Euro sinkt der Deckungsbeitrag auf 34,39 Euro, die Break-even-Menge steigt von 94 auf 102. Derselbe Fehler, einmal tödlich, einmal harmlos.
Das Tückische ist nicht die Rechnung. Das Tückische ist der Zeitpunkt, an dem man sie machen kann.
| Ereignis | Wann es sichtbar wird | Wo |
| Bestellung | Tag 0 | Shop, Warenwirtschaft |
| Werbewirkung der Kampagne | Tag 7 | Werbekonto, mit Attributionsfenster |
| PayPal-Auszahlung | Tag 0 bis 2 | Zahlungsanbieter |
| Amazon-Auszahlung | Tag 14 | Marktplatz-Abrechnung |
| Rechnungskauf, Zahlungseingang | Tag 14 bis 30 | Bank |
| Retoure | Tag 21 | Warenwirtschaft, Retourenportal |
| Gebührenabrechnung | Monatsende | Zahlungsanbieter |
| Excel-Tabelle stimmt nicht | Monatsende plus eine Woche | Schreibtisch |
Abbildung 1 — Zeitversätze: Die Wirkungskette einer einzigen Bestellung entfaltet sich über Wochen. Jedes System zeigt seinen Ausschnitt korrekt, keines die Kette.
Bestellung heute, Werbewirkung nach sieben Tagen, Auszahlung nach vierzehn, Retoure nach drei Wochen, Gebühren am Monatsende. Jedes System zeigt seinen Ausschnitt korrekt, auf seinem eigenen Zeitstrahl. Die Fehlentscheidungen fallen dazwischen: zu früh nachbestellt, weil der Shop einen guten Tag meldet. Zu lange Werbung für einen Artikel, der nach Retouren nichts verdient. Werbebudget auf einen Artikel, der morgen ausverkauft ist. Und in Woche 9 ein leeres Konto bei vollem Auftragsbuch, weil Amazon alle zwei Wochen zahlt, der Lieferant aber vorab.
Die Rechnung in Kapitel 1 ist Posten für Posten, mit Break-even-Menge und Excel-Vorlage, als Fachbeitrag erschienen: Controlling-Portal, „Deckungsbeitrag je Bestellung im Onlinehandel“, September 2026.
Kein Dashboard der Welt löst das, weil ein Dashboard eine Momentaufnahme ist. Was das löst, ist ein Modell, das die Zeitversätze kennt. Das haben wir gebaut. Der Rest dieses Papiers zeigt, wie es rechnet.
## 2Sechs Vitalwerte, elf Wirkungspfade
de_core verdichtet alle Signale eines Onlinehandels zu sechs Zahlen zwischen 0 und 1: Bestand, Kunden, Marke, Marketing, Finanzen, Betrieb. 0 ist kritisch, 0,5 neutral, 1 exzellent. Ihr gewichteter Mittelwert ist der System-Score, die eine Zahl, die morgens auf dem Bildschirm steht. Wie Puls, Blutdruck und Sauerstoffsättigung: einzeln Diagnosebausteine, zusammen der Zustand.
Die sechs Dimensionen hängen zusammen, und zwar gerichtet, mit Stärke und mit Verzögerung in Tagen. Das ist der Kausalgraph, elf Kanten:
| Ursache | Wirkung | Stärke | Verzögerung | Lesart |
| Bestand | Betrieb | 0,40 | 0 Tage | Fehlbestand bremst sofort den Versand |
| Bestand | Finanzen | 0,20 | 0 Tage | Ausverkauft heißt kein Umsatz, heute |
| Betrieb | Marke | 0,40 | 18 Tage | Schlechter Versand kostet Bewertungen, drei Wochen später |
| Betrieb | Kunden | 0,30 | 7 Tage | Späte Lieferung, Kunde kommt nicht wieder |
| Marke | Marketing | 0,30 | 14 Tage | Ruf senkt oder hebt die Werbewirkung, zwei Wochen versetzt |
| Marke | Kunden | 0,25 | 7 Tage | Bewertungen bringen Wiederkäufer |
| Marketing | Kunden | 0,40 | 0 Tage | Werbung bringt Kunden, sofort |
| Marketing | Finanzen | 0,35 | 0 Tage | Werbung kostet, sofort |
| Finanzen | Marketing | 0,30 | 7 Tage | Kein Geld, keine Kampagne nächste Woche |
| Kunden | Finanzen | 0,45 | 0 Tage | Kunden zahlen, heute |
| Kunden | Marke | 0,20 | 21 Tage | Zufriedene Kunden bewerten, drei Wochen später |
Abbildung 2 — Der Kausalgraph: sechs Dimensionen, elf gerichtete Wirkungspfade mit Stärke und Verzögerung in Tagen. Startwerte des Hypothesenmodells; ab Tag 30 auf den Shop kalibriert.
Das ist ein Schaltplan von Ursache und Wirkung. Ziehst du an einem Hebel, leuchten verzögert andere Lampen auf. Die Werte oben sind das Hypothesenmodell, mit dem jeder Shop startet. Ab 30 Tagen Datenhistorie kalibriert ein Kreuzkorrelationsverfahren mit Lag-Sweep über 0, 7, 14, 21 und 28 Tage die Kanten auf den einzelnen Shop, ab 90 Tagen vollständig. Ein Stabilitätsgate mit Spektralradius kleiner 0,995 verhindert, dass ein kalibriertes Modell aufschwingt. Das aktive Modell steht bei 0,993.
Auf diesem Graphen läuft eine einzige Differenzengleichung, Tag für Tag:
x(t+1) = x(t) + λ · (0,5 − x(t)) + Σ dev(t − lag) · coef · λ · s
Der erste Term ist ein Thermostat: Ohne Eingriff driftet jede Dimension zur Mitte zurück. Der zweite Term trägt die zeitversetzten Folgen der Ursachen ein. Dieselbe Gleichung treibt drei Dinge: die Projektion über 7, 14 und 30 Tage, das Hebel-Ranking und den Euro-Pfad. Vergleichbarkeit entsteht, weil alles durch dasselbe Netz läuft.
Monte-Carlo würfelt diese Gleichung 500 Mal mit Rauschen auf Startzustand, Koeffizienten und Tagesprozess und liest die Bandbreite ab: p10 pessimistisch, p50 mittel, p90 optimistisch. Keine Punktprognose, sondern ein ehrlicher Korridor. Wird eine Maßnahme bewertet, laufen Basis und Maßnahme durch identische Rauschpfade, Common Random Numbers, damit die Differenz die Maßnahme misst und nicht den Zufall.
Abbildung 3 — Bandbreite statt Punktprognose: 500 simulierte Verläufe verdichten sich zu einem Korridor aus p10, p50 und p90.
Zwei Schritte machen das Modell handlungsrelevant. Hebel: Jede Dimension wird testweise um 0,1 angestoßen, 30 Tage simuliert, die Kaskade über alle sechs Dimensionen summiert. Ergebnis ist das Hebel-Ranking: Wo bewegt ein Eingriff gerade am meisten. Euro-Pfad: Eine Aktion wird in eine Zustandsänderung übersetzt, durch dasselbe Modell geschickt, und aus der Finanztrajektorie in Euro gelesen, mit Monte-Carlo-Band und Konfidenz. Negative Nebenwirkungen über die Kausalkanten kürzen den Nutzen, statt als Betrag addiert zu werden.
## 3Das Mathematik-Register
Jede Frage, die ein Händler morgens hat, beantwortet ein benanntes Verfahren. Nicht ein Sprachmodell, das rät, sondern ein Rechenwerk, das man nachprüfen kann. Das Sprachmodell kommt erst in Kapitel 5, und es rechnet nichts selbst.
| Händlerfrage | Verfahren | Ergebnis | Takt |
| Welchen Hebel ziehe ich zuerst, und wie stark? | Linear-quadratischer Regler über die algebraische Riccati-Gleichung, Kostenfunktional J = ∫ (Abweichung² + Aufwand²) dt, Systemmatrix aus denselben elf Kausalkanten | Optimale Stellgröße je Dimension, kleinste Bewegung für größte Annäherung | je Herzschlag |
| Wie verteile ich das Werbebudget auf Kanäle? | Lagrange-Multiplikator, KKT-Bedingungen, Gleich-Grenznutzen, Schattenpreis λ* | Budget je Kanal, Grenzertrag des nächsten Euros | auf Abruf |
| Wann und mit welchem Rabatt hole ich einen Kunden zurück? | Pontryagin-Maximumprinzip, numerische Integration plus Rastersuche | Zeitpunkt und Rabatthöhe der Rückholmail | je Kunde |
| Welcher Kunde wandert ab, und warum? | LightGBM, kalibriert über CalibratedClassifierCV, zeitlich sauber validiert mit TimeSeriesSplit, SHAP-Erklärung je Kunde, neun Verhaltensmerkmale | Abwanderungswahrscheinlichkeit je Kunde mit den drei stärksten Gründen | wöchentlich neu trainiert |
| Was ist ein Kunde wert? | BG/NBD für die Kauffrequenz, Gamma-Gamma für den Wert, 12-Monats-Horizont | Kundenwert in Euro je Kunde | täglich |
| Kommt der Erstkäufer wieder? | Zensurkorrekte Zweitkaufrate, Kohorte Erstkauf 60 bis 240 Tage zurück, Fenster Tag 14 bis 60 | Liste der Kunden im offenen Zweitkauf-Fenster | täglich |
| Halten meine Kohorten? | Kaplan-Meier-Schätzer, Wilson-Konfidenzintervall, Fisher-Test mit Benjamini-Hochberg-Korrektur | Überlebenskurve je Kohorte, signifikante Unterschiede | täglich |
| Was verkauft sich nächste Woche? | Holt, Holt-Winters oder TSB je nach Nullanteil der Serie, Kalman-Riccati-Parameter, Split-Conformal-Intervalle mit Abdeckungsgarantie | Nachfrage je Artikel mit P10 und P90 | täglich |
| Wann muss ich nachbestellen, wie viel? | (s,Q)-Politik, Sicherheitsbestand ss = z(Servicegrad) · σ · √Lieferzeit, Bestellpunkt s = v · L + ss, Vorschlagsmenge v · (L + Zielreichweite) + ss − Bestand − offene Bestellungen, Karton- und Mindestmengenrundung, Mindesthaltbarkeit kappt | Deadline, Menge, Euro-Risiko bei Verzug | täglich |
| Was bleibt je Artikel wirklich? | Deckungsbeitrags-Wasserfall Erlös → DB1 nach Ware, Verpackung, Fracht → DB2 nach Versand und Zahlungsgebühren → DB3 nach Werbekosten, Kostenhierarchie gepflegt vor Warenwirtschaft vor Annahme, Annahmeanteil ausgewiesen | DB1 je Artikel, DB2 je Kanal, POAS je Kampagne, Confidence exact, estimated oder incomplete | täglich |
| Reicht mein Geld die nächsten 13 Wochen? | Deterministische Liquiditätsvorschau aus Forderungs- und Verbindlichkeitsfälligkeiten, Umsatz- und Werbe-Run-Rate, Nachbestellungen, Fixkosten, jede Annahme als Pflichttext | Wochenendstände, Tiefpunkt, Datum | täglich |
| Was passiert, wenn ich das Budget um 20 Prozent erhöhe? | Vorwärtssimulation mit gepaartem Monte-Carlo, 500 Pfade, dazu DoWhy-do-Operator mit Backdoor-Identifikation und Refutationstests | Euro-Effekt mit Band und Konfidenz | auf Abruf |
| Hat die Kampagne wirklich gewirkt? | Checkpoints an Tag 2, 7 und 30, Attribution Code vor E-Mail, Inkrementalität gegen stille Kontrollgruppe, Storno eingerechnet, Signifikanz ehrlich | Gemessener Euro-Effekt ins Wirkungskonto | stündlich geprüft |
| Verrechnet sich mein Zahlungsanbieter? | Abgleich der gemeldeten effektiven Gebührenrate gegen die Vertragsregel bei mittlerer Transaktionsgröße | Abweichung in Prozentpunkten, Alarm ab 0,5 | täglich |
| Darf ich diesen Rabatt bewerben? | Tägliche Preishistorie je Artikel, niedrigster Preis der letzten 30 Tage nach Preisangabenverordnung | Bestpreis-Prüfung im Rabattrechner | täglich ab 03:00 |
| Was sagt der Markt? | Stündlicher Sammler über Google-News, EFSA, RASFF und eine Recherche-Matrix aus sechs Facetten je Kernbegriff, Beleg-Tor mit wörtlichem Zitat als Pflicht | Belegte Marktsignale mit Quelle und Zeitstempel | stündlich |
Sechzehn Zeilen, sechzehn Verfahren. Keines davon ist neu. Riccati ist von 1724, Pontryagin von 1956, Kaplan-Meier von 1958, Holt-Winters von 1960. Neu ist, dass sie in einem Onlinehandel zusammen an einem Modell rechnen, und dass ein Händler mit 340 Bestellungen im Monat sie bekommt, nicht nur ein Konzern mit einer Abteilung dafür.
Ein Detail zur Nachbestellung, weil es zeigt, wie tief das geht. Die Engine liest den vorhandenen Nachfrage-Forecaster, keine zweite Prognose. Sie rechnet je Artikel den Sicherheitsbestand aus Servicegrad, Nachfragestreuung und Lieferzeit. Sie kappt die Menge, wenn die Ware vor Ablauf der Mindesthaltbarkeit nicht verkaufbar wäre, rundet Kartons ab statt auf, meldet Konflikte mit Mindestbestellmengen statt zu überbestellen, und rechnet die Deadline rückwärts aus dem pessimistischen Stockout-Datum. Das Euro-Risiko ist verlorene Tage mal Tagesabsatz mal Preis. Artikel ohne Prognose werden nicht geraten, sondern ausgelassen und gezählt. Ladenhüter sind Reichweite über zwölf Wochen und gebundenes Kapital über 500 Euro, die wandern direkt in einen Kampagnenvorschlag.
## 4Es meldet sich vorher
Ein Modell, das nur antwortet, wenn man es fragt, ist ein besseres Dashboard. de_core fragt sich selbst. 21 Takte laufen im System, dazu zwei Zeitschaltungen für Digest und Wochenbericht.
| Takt | Intervall | Was passiert |
| Herzschlag | 24, 8 oder 2 Stunden | Messen, Delta, Erinnern, Reflektieren, Schreiben, Auslösen. Der Takt ist erregungsgesteuert: fünf Teil-Scores entscheiden, ob das System ruhig atmet oder genau hinsieht |
| Alarmprüfung | 1 Stunde | 27 Regeln gegen Schwellen, Zustandsautomat neu, Eskalation ab 10 Prozent Verschlechterung, Auflösung |
| Denk-Takt | 25 Minuten | ThinkEngine prüft, ob ein Deep-Think lohnt, und misst die Wirkung freigegebener Vorschläge |
| Erregungsspitzen | 30 Minuten | Volumen-, Umsatz- oder Warenkorbeinbruch, Deadlines, Eskalation |
| Kampagnen-Checkpoints | 1 Stunde | Fällige Checkpoints an Tag 2, 7 und 30 auswerten |
| Markt-Radar | 1 Stunde | Externe Signale sammeln, belegen, ablegen |
| Preissammler | 30 Minuten ab 03:00 | Preis je Artikel für die 30-Tage-Bestpreisprüfung |
| Backtest | 6 Stunden | Eigene Prognosen gegen die eingetretene Historie prüfen, Wochenbericht |
| Modell-Neutraining | 7 Tage | Abwanderungsmodell neu trainieren |
| Posteingang | 60 Sekunden | Antworten auf System-Mails auswerten: Termin abhaken, Alarm bestätigen |
| Morgen-Digest | täglich 07:15 | Das eine Thema, das heute zählt, mit Ein-Klick-Freigabe |
Der Herzschlag folgt einem Konzept aus der Systemtheorie von Prof. Peter Kruse: Erregung steuert Aufmerksamkeit. Bei stabilem Zustand schlägt das System alle 24 Stunden, bei Instabilität alle 2 Stunden. Vier Kruse-Konzepte sind im Code entscheidungswirksam: Erregung steuert den Takt, eine limbische Gewichtung bestimmt, welche der sechs Dimensionen im Score mehr zählt, Vernetzungsdichte dämpft die Konfidenz von Vorschlägen bei dünner Faktenlage, und Resonanz speist die Gewichtung aus dem Verhalten des Nutzers.
Abbildung 4 — Die Takte des Systems auf logarithmischer Zeitachse, vom 60-Sekunden-Posteingang bis zum wöchentlichen Neutraining.
Die 27 Alarmregeln sind die Stelle, an der das Modell Klartext spricht. Jede Regel ist eine Händlersituation mit Schwelle:
| Bereich | Regel | Schwelle |
| Bestand | Mindestbestand unterschritten | Verhältnis unter 0,5, kritisch |
| Bestand | Viele Artikel knapp | mehr als 3 Artikel, Warnung |
| Bestand | Bestelldeadline in drei Tagen | mindestens 1 Artikel, mit Euro-Risiko in der Meldung |
| Bestand | Ladenhüter binden Kapital | über 2.000 Euro |
| Finanzen | Marge unter Schwelle | Deckungsbeitragsmarge unter 15 Prozent |
| Finanzen | Tagesumsatz bricht ein | Rückgang über 30 Prozent, kritisch |
| Finanzen | Liquidität in 13 Wochen | kumulierter Tiefpunkt unter null, kritisch |
| Finanzen | Forderungen überfällig | mehr als 5 Rechnungen oder mehr als 5.000 Euro |
| Finanzen | Verbindlichkeiten fällig in 7 Tagen | über 10.000 Euro |
| Finanzen | Lieferantenbestellungen überfällig | mehr als 3 |
| Gewinn | Artikel verkauft unter Einstand | mindestens 1 Artikel mit negativem DB1 |
| Gewinn | Zahlungsgebühr weicht ab | über 0,5 Prozentpunkte gegen Vertragsregel |
| Marketing | Werbung auf Artikel mit Stockout-Risiko | über 5 Euro verbranntes Budget am Tag |
| Marketing | Kreativ-Ermüdung | Frequenz über 3 und Klickrate fällt um 15 Prozent |
| Marketing | Kampagne verdient nicht | Sieben-Tage-POAS unter 1 bei über 100 Euro Ausgabe |
| Marketing | Kosten je Conversion | über 50 Euro |
| Qualität | Retouren-Ausreißer je Artikel | 14-Tage-Retourenquote über Mittelwert plus zwei Standardabweichungen der eigenen Historie, Verdacht auf Charge, Verpackung oder Beschreibung |
| Kunden | Stornoquote | über 10 Prozent |
| Kunden | Abo-Zahlungen scheitern | mehr als 3 in 30 Tagen, unfreiwillige Abwanderung |
| Versand | Lieferverzug | Verzugsquote über 15 Prozent |
| Versand | Sendung hängt | unterwegs ohne neuen Scan über 48 Stunden, Klartext mit Carrier und Tracking |
| Versand | Pünktlichkeitsquote | unter 90 Prozent gegen 48-Stunden-Soll, ab 10 Sendungen |
| Service | Erste Antwort dauert | Median über 8 Stunden in 7 Tagen |
| Service | Themen-Spike | Tickets in 24 Stunden über dem Dreifachen der Tagesbasis |
| Ruf | Bewertungsportal | Score unter 3,5 |
| Recht | Neues Produkt mit offenen Pflichtangaben | mindestens 1, kein Rechtsrat |
| Betrieb | Erregungsspitze | Volumen-, Umsatz- oder Warenkorbeinbruch über die adaptive Schwelle |
Zwei Regeln verdienen einen zweiten Blick. Werbung auf Artikel mit Stockout-Risiko verbindet drei Systeme, die einander nie sehen: das Werbekonto, das Geld ausgibt, die Warenwirtschaft, die den Bestand kennt, und den Forecaster, der weiß, wann er leer ist. Kein Werbekonto der Welt meldet, dass es für Ware wirbt, die morgen nicht mehr da ist. Retouren-Ausreißer je Artikel vergleicht nicht mit einem Branchenwert, sondern mit der eigenen Wochenhistorie des Artikels. Springt die Quote über zwei Standardabweichungen, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Charge, eine Verpackung oder eine Produktbeschreibung schuld. Das ist die Frage, die ein Händler sonst erst stellt, wenn der Retourenberg im Lager steht.
Jeder Alarm registriert beim Feuern eine Vorhersage. Damit wird er selbst benotbar. Dazu Kapitel 6.
## 5Es denkt und schlägt vor
Über dem Rechenwerk sitzt ein Analyst. Die ThinkEngine wird ereignisgetrieben angestoßen, prüft mit einem Sprachmodell, ob ein Deep-Think lohnt, und läuft dann in einer Schleife aus Beobachten, Schlussfolgern und Werkzeugnutzung, maximal sechs Werkzeugaufrufe je Gedanke. Ihr stehen 37 Werkzeuge zur Verfügung: 33 zum Lesen und Rechnen, 4 zum Schreiben.
| Gruppe | Werkzeuge | Liefert |
| Beobachten | Zustand, Kennzahlen mit Branchenbenchmark, Prognose, Abwanderung, Umsatzlecks, Kohorten, Liquidität, Abos, Wirkungskonto, Sofort-Befund, Zweitkauf, Markt-Radar, Kampagnen, Gewinn, Bestand, Werbung, Retouren, Service, Versand, Compliance | Echte Modellwerte, dieselbe Rechnung wie in der Oberfläche, im Digest und in den Alarmen |
| Selbsteinschätzung | Kalibrierung, Unsicherheit, Meta-Konfidenz, Reflexion | Wie sicher bin ich gerade |
| Erinnern | Gedächtnis, Muster, Kalender, Alarme | Kontext und Lage |
| Rechnen | Was-wäre-wenn über DoWhy, Domino-Kaskade, Konfidenzintervall, optimale Regelung über LQR | Wirkung und Optimum |
| Recherche | Websuche, höchstens zwei je Zyklus | Externe Signale mit Beleg |
| Schreiben | Alarm anlegen, merken, Aufgabe anlegen, Aktion vorschlagen | Alarme, Gedächtnis, Vorschläge |
Der entscheidende Satz steht im Systemprompt des Analysten: Zahlen-Provenienzpflicht. Das Sprachmodell darf keine Zahl erfinden. Es ruft ein Werkzeug, bekommt einen Wert, zitiert ihn. Euro-Beträge rechnet es nie selbst, sie kommen aus dem Euro-Pfad oder dem Domino-Hebel. Die Priorität kommt aus dem LQR-Ranking. Die Ziel-Dimension aus dem Modell. Ein Vorschlag ohne diese drei Erdungen wird nicht abgegeben.
Ist die interne Vernetzungsdichte niedrig, wird die Konfidenz eine Stufe gesenkt und die Euro-Spanne geweitet. Das System wird bei dünner Faktenlage demütiger, nicht lauter.
Abbildung 5 — Arbeitsteilung: Das Rechenwerk liefert die Zahlen, der Analyst erklärt und schlägt vor, der Mensch gibt frei. Die gemessene Wirkung fließt zurück.
Jeder Vorschlag läuft durch einen Lebenszyklus: vorgeschlagen, freigegeben, ausgeführt, gemessen. Ein Jaccard-Vergleich verhindert Doppelvorschläge, eine Wiedervorlage-Sperre von sieben Tagen verhindert Nerven. Die Freigabe geschieht in der Oberfläche mit zwei Klicks oder per Link aus der Digest-Mail: HMAC-signiert, sieben Tage gültig, einmal verwendbar, die Mail nennt den Klartext-Effekt, bevor du klickst.
Und dann die Frage, die jeder stellt: Was tut das System selbst? Die code-belegte Antwort: Nur eine einzige Handlung feuert nach außen, die E-Mail, und nur nach ausdrücklicher Bestätigung. Rabatt im Shop setzen, Werbebudget verschieben, Bestellung beim Lieferanten auslösen sind mechanisch gebaut und doppelt verriegelt: Der Schreib-Connector steht auf falsch, und es ist kein Ausführungspfad eingehängt. Ein Berater mit Vorschlagsrecht, ohne Kontovollmacht. Er darf dir jederzeit sagen, was er tun würde und warum. Die Unterschrift bleibt bei dir. Massenmails werden nur als Entwurf angelegt, nie gesendet. Eingehende Antworten auf System-Mails verändern den Zustand über Schlüsselwörter, ohne Sprachmodell: Termin abhaken, Alarm bestätigen.
## 6Es benotet sich selbst
Jedes Analysewerkzeug macht Aussagen über die Zukunft. Fast keines prüft hinterher, ob sie gestimmt haben. de_core führt Buch, in zwei getrennten Kreisen.
Abbildung 6 — Zwei Lernkreise: Freigegebene Vorschläge werden nachgemessen (A), eigene Vorhersagen mit dem Brier-Score benotet (B). Beides justiert Gewichte und Schwellen.
Kreis A misst Vorschläge. Wird ein Vorschlag freigegeben und ausgeführt, merkt sich das System den Ausgangszustand. Nach dem Horizont misst es die Differenz. Die gemessene Wirkung, auch eine negative, fließt als Klartext in den nächsten Denk-Prompt. Belegte Aktionstypen werden bevorzugt. Stand August: 200 Vorschläge mit vollständigem Lebenszyklus, 3.831 Gedankeneinträge.
Kreis B benotet Vorhersagen. Herzschlag, ThinkEngine und jede Alarmregel registrieren beim Feuern eine Vorhersage je Dimension: Richtung, Konfidenz, Horizont. Ein Outcome-Tracker vergleicht nach Ablauf mit dem eingetretenen Zustand und vergibt den Brier-Score, das Quadrat aus Konfidenz minus Treffer. Eine wöchentliche Reflexion rechnet den Gradienten gegen einen Ziel-Brier von 0,10 und justiert Kausalgewichte und Alarmschwellen, gedeckelt auf 15 Prozent je Zyklus, damit ein einzelner schlechter Monat nicht das Modell umwirft.
Die Zahlen vom 6. August 2026, aus den Lerndateien gezählt, nicht behauptet:
| Größe | Wert |
| Registrierte Vorhersagen | 1.218 |
| Davon bewertet | 1.079 |
| Richtung stabil / abwärts / aufwärts | 558 / 368 / 292 |
| Nach Typ: Trend / Herzschlag / Empfehlung / Alarmregel | 654 / 265 / 203 / 93 |
| Reflexionszyklen gesamt | 10 |
| Justierungen in den letzten vier Zyklen | 10 / 12 / 7 / 10 |
Die Richtungsvielfalt ist der Punkt. Ein System, das immer „stabil“ vorhersagt, hat einen guten Brier und lernt nichts. Erst gemischte Richtungen je Dimension und Zyklen mit tatsächlichen Justierungen beweisen, dass der Kreis geschlossen ist. Diese Abnahmebedingung war seit Juni definiert und ist seit dem 31. Juli erfüllt.
Dazu kommt die Anpassung an den einzelnen Shop. Kein Onlinehandel gleicht dem anderen, was für den einen ein Alarm ist, ist für den anderen Normalzustand. Der Kausalkalibrator braucht 30 Tages-Snapshots für die erste Kalibrierung und ersetzt das Hypothesenmodell nach 90 Tagen vollständig. Adaptive Schwellen lernen aus der Historie des Shops, was „Einbruch“ heißt. Ein Backtest-Takt zeichnet täglich die eigene Monte-Carlo-Prognose auf und wertet sie nach Erreichen des Horizonts gegen die eingetretene Historie aus, wöchentlich als Bericht.
Ein System, das lernen will, muss zuerst zugeben können, dass es falsch lag. Das unterscheidet ein Steuerungsinstrument von einer Präsentationsfläche.
## 7Die Fühler
Ein Modell, das nur nach innen sieht, verpasst den Rückruf des Rohstofflieferanten, die Preisaktion des Wettbewerbers, die neue Kennzeichnungspflicht. Der Markt-Radar sammelt stündlich: Google-News je Kernbegriff des Sortiments, deutsch und die drei wichtigsten Treffer englisch, dazu die Nische, dazu EFSA-Meldungen und RASFF-Schnellwarnungen mit Sortimentsfilter. Je Zyklus ein Ausschnitt aus einer Recherche-Matrix aus sechs Facetten, Sicherheit, Preis, Wissenschaft, Trend, Stimmung, Social, mal Kernbegriffe, mit rotierendem Zeiger, so dass das ganze Portfolio täglich einmal durchläuft. Tagesdeckel 100 Recherchen.
Am ersten Tag: 846 belegte Signale aus 18 Quellen, null Fehler. Jedes Signal mit URL, Quelle, Zeitstempel und Zitier-ID.
Das Wichtigste ist das Beleg-Tor. Ein Marktsignal wird nur dann zu einer Aussage im System, wenn ein wörtliches Zitat aus einer nachprüfbaren Quelle dahintersteht und jede Zahl darin belegt ist. Was keinen Beleg hat, wird mechanisch verworfen, nicht umformuliert. Am ersten Tag verwarf das Tor zwei unbelegte Aussagen, beide protokolliert. Von Sprachmodellen generierte Zusammenfassungen sind als Beleggrundlage verboten. Der Rohkorpus wird gespeichert, jeder Verdacht auf eine erfundene Zahl ist in Sekunden prüfbar.
Belegte Signale landen im Marktpuls, bis 15 Karten mit Zitat und klickbarer Quelle, im Kontext jedes Denkvorgangs und als Werkzeug des Analysten. Ein exogener Forcing-Vektor kann Marktsignale in die Zustandsgleichung drücken, ẋ = Ax + Bu + F·m(t), damit das Modell einen Markteinbruch nicht erst aus den eigenen Zahlen lernen muss.
## 8Woche eins
Was passiert, wenn ein Händler seine Systeme anschließt. Drei Felder für Billbee, ein Token für Shopify, ein Zugriffsschlüssel für die Warenwirtschaft, ein OAuth-Klick für das Werbekonto. Rein lesend, de_core schreibt in kein Quellsystem zurück. 13 Kategorien, rund 75 Anbindungen:
| Kategorie | Beispiele | Speist |
| Shop | Shopify, WooCommerce, Shopware, Magento | Bestand, Kunden, Finanzen |
| Warenwirtschaft | xentral, weclapp, JTL, VARIO, Billbee | Bestand, Finanzen, echte Einkaufspreise, Forderungen, Verbindlichkeiten |
| Werbung | Google Ads, Meta, TikTok | Marketing |
| Zahlung | PayPal, Klarna, Stripe | Kunden, Finanzen, Gebühren, Rückbuchungen |
| Versand | DHL, UPS, Sendcloud, shipcloud | Betrieb |
| Bewertungen | Trustpilot, Trusted Shops | Marke |
| Abo | Recharge, Smile.io, Loyalty Lion | Kunden, Finanzen, unfreiwillige Abwanderung |
| E-Mail, Analytics, Support, Marktplatz, Social, Auftrag | Mailchimp, GA4, Search Console, Zendesk, Amazon, eBay | Marketing, Marke, Betrieb |
Je mehr echte Quellen einer Kategorie verbunden sind, desto höher die Konfidenz der zugehörigen Dimension, nach 1 − 1/√n. Datenbreite wird direkt zu Vertrauen. Und ein Ehrlichkeitsnetz unter jeder Anbindung: Ein Authentifizierungs- oder HTTP-Fehler erscheint nie als Null-Umsatz, sondern als Fehler. Demo-Zahlen schalten sich beim ersten echten Anschluss automatisch ab und bleiben gesperrt.
Abbildung 7 — Woche eins bis Tag 90: was ein Händler nach dem Anschluss seiner Systeme wann sieht.
| Tag | Was der Händler sieht |
| Tag 1, Minuten nach dem Anschluss | Sofort-Befund: erste Auffälligkeiten aus den echten Daten, Gewinn-Wasserfall mit Ausweis, welcher Umsatzanteil auf gepflegten Einkaufspreisen beruht und welcher auf Annahme |
| Tag 1, abends | Erste Alarmprüfung mit 27 Regeln, erste Vorhersagen registriert |
| Tag 2, 07:15 | Erster Morgen-Digest: das eine Thema, das heute zählt, mit Ein-Klick-Freigabe |
| Tag 2 bis 3 | Erster Vorschlag des Analysten, mit Ziel-Dimension, Euro-Wert, Priorität, Konfidenz und Herkunft jeder Zahl |
| Tag 3 | Bestandscockpit: Bestellvorschläge mit Deadline, Karton- und Mindestmengenrundung, Euro-Risiko, Ladenhüter mit gebundenem Kapital |
| Tag 7 | Erste Nachfrageprognose je Artikel mit Intervallen, erstes Abwanderungsranking je Kunde mit Gründen |
| Tag 14 | Erste Vorhersagen erreichen ihren Horizont und werden benotet |
| Tag 21 | Erste Nachmessung eines freigegebenen Vorschlags im Wirkungskonto |
| Tag 30 | Erste Kalibrierung der Wirkungspfade auf den Shop, adaptive Schwellen greifen |
| Tag 90 | Kausalmodell vollständig auf den Shop kalibriert. Das System ist jetzt seins |
Zwischen Tag 1 und Tag 90 läuft alles Beschriebene weiter: der Herzschlag, die Alarme, die Fühler, der Analyst. Was ein Händler am Morgen sieht, ist nicht eine Liste von Kennzahlen, sondern ein nächster Zug. Der Rest der Oberfläche, 13 Sektionen von Daten über Planer bis Zukunft, ist für die Fälle, in denen er selbst nachsehen will. Muss er aber nicht.
## 9Wer das gebaut hat
Ich bin Bernd Schottdorf, Maschinenbauingenieur aus Amberg. Bevor ich de_core gebaut habe, war ich Lohnabfüller und Fulfillment-Dienstleister für Food- und Supplement-Marken mit eigenem Onlineshop: Rohstoffe und Verpackungen beschaffen, abfüllen, etikettieren, lagern, Bestellungen annehmen, picken, packen, versenden. Alles unter einem Dach, für Händler, deren Excel-Tabellen ich am Monatsende gesehen habe. Ich weiß, wie sich Woche 9 anfühlt.
de_core ist keine App aus einem Semesterprojekt. Es ist ein Modell aus der Systemtheorie und der Regelungstechnik, gebaut mit Verfahren, die in Kraftwerken, Raketen und Versicherungen seit Jahrzehnten rechnen, angewendet auf das, was ein Onlinehändler jeden Tag entscheiden muss. Die Zahlen des Systems, Stand August 2026:
| Größe | Wert |
| Zustandsdimensionen / Wirkungspfade | 6 / 11 |
| Alarmregeln, stündlich | 27 |
| Werkzeuge des Analysten | 37 |
| Takte im System | 21, plus 2 Zeitschaltungen |
| Monte-Carlo-Pfade je Prognose | 500 |
| Anbindungen in 13 Kategorien | rund 75 |
| API-Endpunkte hinter der Oberfläche | 345 |
| Python-Dateien, Code und Tests | 328 |
| Benotete Vorhersagen im August | 1.079 von 1.218 |
Betrieben auf Servern in Nürnberg, DSGVO-konform, je Händler eine eigene Instanz. Ab 99 Euro im Monat, 199 und 349 nach Umfang, jederzeit kündbar. Sieben Tage kostenlos, mit echten Daten, erste Befunde in Minuten.
decore.cloud. Was der Zwilling konkret macht, in der Demo: youtu.be/fCyBJjAsLgw.
## AAnhang
### Die Mathematik im Detail
Zustand und Score. Sechs Dimensionen x ∈ [0,1]⁶ aus Kategorie-Signalen, System-Score als gewichteter Mittelwert, Gewichte aus der limbischen Bewertung, Konfidenz je Dimension 1 − 1/√n über die Anzahl echter Quellen.
Dynamik. x(t+1) = clip₀₁( x(t) + λ(0,5 − x(t)) + Σₛ devₛ(t − lagₛ) · coefₛ · λ · s ), mit dev = x − 0,5, λ als Rückstellrate, s als Stabilitätsskala aus dem Spektralradius-Gate ρ ≤ 0,995. Der Koeffizient coef ist der Steady-State-Gain: Im Gleichgewicht gilt dev_ziel = coef · dev_quelle. Dieselbe Semantik in Simulation, Reglermatrix und Impulsantwort.
Monte-Carlo. N = 500 Pfade, Startrauschen σ = 0,05, Koeffizientenrauschen ±10 Prozent, tägliches Prozessrauschen, interpolierte Perzentile p10, p50, p90. Interventionsbänder über gepaarte Läufe mit Common Random Numbers.
Hebel. Δxₖ = +0,1 je Dimension, 30 Tage Simulation, Kaskadensumme über alle Dimensionen, Ranking.
Euro-Pfad. Aktion → Δx → Simulation → Finanztrajektorie → Euro mit Band und Konfidenz. Domino-Nebenwirkungen über die Kausalkanten werden signiert summiert. Die Euro-Angabe ist eine Modellgröße aus Sensitivität und Basislinie, nicht der Buchhaltungs-Deckungsbeitrag. Letzterer kommt aus dem Gewinn-Wasserfall.
Optimale Regelung. Zustandsgleichung ẋ = (A − λI)x + Bu mit A aus den Kausalkanten, Kostenfunktional J = ∫ [(x − x)ᵀQ(x − x) + uᵀRu] dt, algebraische Riccati-Gleichung AᵀP + PA − PBR⁻¹BᵀP + Q = 0, Regler K = R⁻¹BᵀP, u(t) = −K(x − x), Feedforward gegen den Steady-State-Offset.
Budgetverteilung. Maximiere Σ fᵢ(bᵢ) unter Σ bᵢ = B, Lagrange mit KKT-Bedingungen, Lösung bei gleichem Grenznutzen f'ᵢ(bᵢ) = λ, Schattenpreis λ als Wert des nächsten Euros.
Rückholzeitpunkt. Pontryagin-Maximumprinzip über Zustand Abwanderungswahrscheinlichkeit und Steuerung Rabatt, numerische Integration der Hamilton-Bedingungen, Rastersuche über Zeitpunkt.
Nachbestellung. Sicherheitsbestand ss = z(α) · σ_d · √L, Bestellpunkt s = v · L + ss, Bestellmenge q = v · (L + T_ziel) + ss − Bestand − offene Bestellungen, MHD-Kappung min(q, verkaufbar bis Ablauf), Kartonrundung abwärts, Wilson-EOQ als Referenz.
Abwanderung. Gradient-Boosting (LightGBM) auf neun Verhaltensmerkmalen, Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten, zeitliche Validierung, Horizont je Shop als 1,5-faches des mittleren Kaufabstands, begrenzt auf 30 bis 180 Tage, Training und Bewertung nur auf zum Stichtag lebende Kunden, Mindest-AUC-Gate, Fallback auf Recency-Heuristik. SHAP-Werte je Kunde für die drei stärksten Gründe.
Kundenwert. BG/NBD für erwartete Kauffrequenz, Gamma-Gamma für erwarteten Bestellwert, Horizont 12 Monate.
Nachfrage. Methodenwahl je Serie: über 60 Prozent Nulltage → TSB, Länge ≥ 14 → Holt-Winters, sonst Holt. Kalman-Riccati-Parameter. Split-Conformal-Intervalle P10/P90 mit Abdeckungsgarantie. Kausal-Boost bis 8 Prozent bei starker Marketing-Finanzen-Kante.
Kohorten. Kaplan-Meier-Überlebensschätzer mit Zensierung, Wilson-Konfidenzintervall, Fisher-Exakt-Test mit Benjamini-Hochberg-Korrektur der Falscherkennungsrate.
Lernen. Brier = (Konfidenz − Treffer)², Gradient = 2(Brier_mittel − 0,10)/0,5, Faktor = 1 − clamp(Gradient, −1, 1) · Konfidenz · 0,15 auf Kantengewichte und Schwellen, Klemmgrenzen ±15 Prozent beziehungsweise ±0,03 je Zyklus.
Kausalinferenz. DoWhy-do-Operator, Identifikation über Backdoor-Kriterium, Schätzung per linearer Regression, Refutation über Placebo-Behandlung und Datensub-Sampling.
Kalibrierung. Kreuzkorrelation je Kantenkandidat mit Lag-Sweep {0, 7, 14, 21, 28} Tage, Richtungsfilter r(A→B) > r(B→A) + 0,08, OLS für den Koeffizienten, Mindestens 30 Snapshots für die erste Kalibrierung, vollständiger Ersatz des Hypothesenmodells ab 90.
### Glossar
- Deckungsbeitrag DB1, DB2, DB3. Erlös nach Ware, Verpackung und Fracht; nach zusätzlich Versand und Zahlungsgebühren; nach zusätzlich Werbekosten.
- POAS. Profit on Ad Spend, Deckungsbeitrag je Werbe-Euro, im Gegensatz zum ROAS, der nur Umsatz je Werbe-Euro misst.
- Break-even-ROAS. Der ROAS, ab dem eine Kampagne nach Deckungsbeitragsmarge der beworbenen Artikel Geld verdient.
- Brier-Score. Maß für die Güte einer Wahrscheinlichkeitsvorhersage, 0 ist perfekt, 0,25 ist Münzwurf.
- Wirkungskonto. Die laufende Nachmessung umgesetzter Vorschläge, einschließlich der Fehlschläge.
- Sofort-Befund. Die ersten Auffälligkeiten aus echten Daten, Minuten nach dem Anschluss der Quellen.
### Über de_core()
de_core() wird von Decore in Amberg entwickelt und betrieben. Server in Nürnberg. Kontakt: [email protected] · decore.cloud
Stand: September 2026, 2. Auflage. Alle Produktaussagen beziehen sich auf den Funktionsstand zum Redaktionsschluss.
## Zum Weiterschauen: die Rattenprämie von Hanoi (1:43)
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Bernd Schottdorf
Gründer & Inhaber, Decore (Amberg)
Drei eigene Gründungen, mehrere Unternehmen als Geschäftsführer geführt, als Gründer von HWH selbst im Onlinehandel und Food-Bereich unterwegs gewesen. Entwickelt heute de_core(): ein Modell, das Shop, Werbung, Lager und Zahlungsströme als ein System durchrechnet. Die Rechner und Ratgeber hier entstehen aus dieser Arbeit — jede Zahl hat eine Herkunft.
Über unsLinkedIn
Whitepaper als PDF per E-Mail
20 Seiten: Kausalmodell, Differenzengleichung, Euro-Pfad, Lernkreise. Du bekommst den Link an deine Adresse.

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# Vergleich: Dashboard, Profit-Tracker, ERP-Report oder Modell?
Quelle: https://decore.cloud/vergleich/dashboard-vs-modell

Dashboard, Profit-Tracker oder Modell? Vergleich 2026

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# Vergleich: sellerboard, Triple Whale, Polar Analytics, de_core
Quelle: https://decore.cloud/vergleich/sellerboard-alternative

sellerboard Alternative für DACH-Shops: Vergleich 2026

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# 27 Alarmregeln
Quelle: https://decore.cloud/ratgeber/27-alarmregeln

27 Alarmregeln für Onlinehändler: was ein System stündlich prüfen sollte

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# Mathematik-Register
Quelle: https://decore.cloud/ratgeber/mathematik-register

Das Mathematik-Register: 16 Verfahren, die ein Onlinehandel wirklich braucht

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# Lexikon: Digitaler Zwilling im Onlinehandel
Quelle: https://decore.cloud/lexikon/digitaler-zwilling-onlinehandel

Digitaler Zwilling für den Onlinehandel: Definition

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# Lexikon: DB3
Quelle: https://decore.cloud/lexikon/db3-deckungsbeitrag-3

DB3 (Deckungsbeitrag 3): Definition, Formel, Beispiel

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# Lexikon: Break-even-ROAS
Quelle: https://decore.cloud/lexikon/break-even-roas

Break-even-ROAS: Formel, Beispiel, Rechner

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# Lexikon: POAS
Quelle: https://decore.cloud/lexikon/poas

POAS: Definition, Formel, Beispiel (Profit on Ad Spend)

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# Kennzahlenbaum Onlineshop
Quelle: https://decore.cloud/kennzahlen

E-Commerce-Kennzahlen: Kennzahlenbaum für Onlineshops

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# de_core für Shopify
Quelle: https://decore.cloud/fuer/shopify

Shopify Gebühren 2026: was je Bestellung wirklich bleibt

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# de_core für WooCommerce
Quelle: https://decore.cloud/fuer/woocommerce

WooCommerce Kosten 2026 + Gewinn je Bestellung: de_core

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# de_core für Shopware
Quelle: https://decore.cloud/fuer/shopware

Shopware Preise 2026 + Gewinn je Bestellung: de_core

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# de_core für xentral
Quelle: https://decore.cloud/fuer/xentral

xentral Preise 2026 + DB3 je Artikel: de_core für xentral

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# de_core für VARIO
Quelle: https://decore.cloud/fuer/vario

VARIO Preise 2026 + DB3 je Artikel: de_core für VARIO

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# de_core für weclapp
Quelle: https://decore.cloud/fuer/weclapp

weclapp Preise 2026 + Gewinn je Artikel: de_core für weclapp

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# de_core für Billbee
Quelle: https://decore.cloud/fuer/billbee

Billbee Kosten 2026 + Gewinn je Artikel: de_core für Billbee

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# de_core für Sendcloud
Quelle: https://decore.cloud/fuer/sendcloud

Sendcloud Preise 2026 + Versandkosten je Bestellung

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# de_core für Agenturen
Quelle: https://decore.cloud/fuer/agenturen

de_core für Agenturen: der digitale Zwilling für Ihre Shop-Kunden

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# Ratgeber: Was deine Warenwirtschaft nicht zeigt
Quelle: https://decore.cloud/ratgeber/was-die-warenwirtschaft-nicht-zeigt

Was deine Warenwirtschaft nicht zeigt: 3 Kostenlücken

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# Ratgeber: ROAS oder Deckungsbeitrag?
Quelle: https://decore.cloud/ratgeber/roas-poas

ROAS oder Deckungsbeitrag? Warum ROAS 4,0 Verlust bedeuten kann

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# Ratgeber: Umsatz, aber kein Gewinn
Quelle: https://decore.cloud/ratgeber/umsatz-aber-kein-gewinn

Umsatz, aber kein Gewinn? Die 6 unsichtbaren Abzüge

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# Eine Nacht mit de_core
Quelle: https://decore.cloud/nacht

Eine Nacht mit de_core: KI und Rechenmodell Hand in Hand

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# Über uns
Quelle: https://decore.cloud/ueber-uns

Über uns: Bernd Schottdorf & de_core, Amberg