Maniko ist eine Beauty-Brand aus Berlin für vegane UV-Gel-Strips und Soft Gel Press Ons. Als Data-Analytics-Beratung baut Gemma Analytics seit Ende 2023 die Datenplattform von Maniko Schritt für Schritt neu auf: von Y42 und Google Sheets hin zu einem modernen Data Stack mit BigQuery, dbt und Lightdash, inklusive einer täglichen GuV bis zum EBITDA.
Die Ausgangslage
Maniko verkauft über eigene Shopify-Shops und über Drogerieketten wie dm, Rossmann und budni. Fast jede Reporting-Frage muss deshalb Online und Handel sauber trennen. Ende 2023 liefen die Datenpipelines über Y42, Analyse, Reporting und Planung dagegen komplett in Google Sheets.
Mit dem Geschäft wuchsen auch die Datenmengen, und das Setup kam an seine Grenzen. Tabellen verwiesen über viele Tabs aufeinander und mussten von Hand aktualisiert werden, Refreshes schlugen immer wieder fehl, und jede neue Frage brachte einen weiteren Tab mit sich. Das Vertrauen in die Zahlen litt.
Unsere Lösung
Gemma Analytics hat Maniko auf einen modernen Data Stack umgestellt. Fivetran und Apache Airflow laden alle Quellen automatisch nach Google BigQuery, von den Shopify-Shops über Werbeplattformen wie Meta, Google Ads und TikTok bis zu Klaviyo und Zendesk. In dbt werden daraus getestete, dokumentierte Datenmodelle, auf denen das gesamte Reporting aufbaut. Als erstes Reporting-Tool kam Tableau zum Einsatz.
Auf dieser Datenplattform hat Gemma eine tägliche GuV gebaut. Sie umfasst den Onlineshop und das Geschäft mit dem Drogeriehandel und führt von Bestellungen und Nettoumsatz über Herstellkosten, Marketing und Logistik sowie sonstige Kosten bis zum EBITDA, wahlweise pro Tag oder pro Woche. Derzeit zieht das Reporting von Tableau zu Lightdash um, auf einen Semantic Layer, der im Code definiert ist. Dazu verstärken KI-Agenten auf Basis von Claude Code das Datenteam, etwa ein KI-Reviewer für Pull Requests.
Das Ergebnis
Maniko startet jeden Morgen mit Umsatz und Gewinn vom Vortag, bis zum EBITDA und mit Online und Handel in einer Sicht. Das Reporting läuft automatisiert, das Team beantwortet seine Fragen selbst in Lightdash-Dashboards, statt einen neuen Tab anzulegen, und neue Datenquellen docken direkt an eine gemeinsame Plattform für das ganze Geschäft an. Außerdem hat Gemma Manikos eigenes Datenteam geschult, damit es Pipelines und Modelle selbst anpassen kann. So hält die Datenfunktion mit der Marke Schritt.
Tools und Setup
Quellen: Shopify, Google Analytics 4, Meta, Google Ads, TikTok, Pinterest, Bing Ads, Klaviyo, Zendesk, ClickUp, Typeform und Google Sheets, dazu Daten zur Marketing-Attribution. Fivetran und Apache Airflow übernehmen Ingestion und Orchestrierung, Google BigQuery ist das Cloud Data Warehouse, dbt sorgt für Modellierung, Tests und Dokumentation. Lightdash löst Tableau als Self-Service-BI ab, per Reverse ETL fließen Daten zurück nach Klaviyo, und KI-Agenten auf Basis von Claude Code unterstützen das Team.