n8n + KI 2026: Intelligente Shop-Automationen mit GPT, Claude & lokalen Modellen

Marc Wag­ner

Janu­ar 9, 2026

10 min read|

In der heu­ti­gen digi­ta­len Han­dels­land­schaft ste­hen Händ­ler vor der Her­aus­for­de­rung, ihre Pro­zes­se zu auto­ma­ti­sie­ren und gleich­zei­tig per­so­na­li­sier­te Ein­kaufs­er­leb­nis­se zu bie­ten. Mit n8n, KI-gestüt­z­­ter Auto­ma­ti­sie­rung und Inte­gra­tio­nen wie GPT und Clau­de kannst du krea­ti­ve Lösungs­kon­zep­te umset­zen.

Einführung in n8n und KI im E‑Commerce #

n8n ist eine Open-Source-Work­f­low-Auto­­ma­­ti­­sie­rungs­­­plat­t­­form, die es dir ermög­licht, ver­schie­de­ne Online-Diens­­te und APIs ohne umfang­rei­che Pro­gram­mier­kennt­nis­se zu ver­bin­den. Im E‑Com­­mer­ce-Bereich spielt n8n eine ent­schei­den­de Rol­le, da es dir ermög­licht, zeit­auf­wän­di­ge Auf­ga­ben zu auto­ma­ti­sie­ren und somit wert­vol­le Res­sour­cen zu spa­ren. Durch die Inte­gra­ti­on von KI-Tech­­no­­lo­­gien wie GPT oder Clau­de kannst du per­so­na­li­sier­te Erfah­run­gen für dei­ne Kun­den schaf­fen, was die Con­­ver­­­si­on-Raten erheb­lich stei­gert.

Die Rol­le der KI im E‑Commerce wird immer bedeu­ten­der. Sie kann dabei hel­fen, Pro­dukt­emp­feh­lun­gen zu opti­mie­ren, den Kun­den­ser­vice zu ver­bes­sern oder sogar den Lager­be­stand zu ver­wal­ten. Mit n8n kannst du KI-gesteu­er­­te Anwen­dun­gen naht­los in dei­nen bestehen­den Work­flow ein­fü­gen. Ein Bei­spiel: Wenn ein Kun­de eine Anfra­ge stellt, kannst du n8n so kon­fi­gu­rie­ren, dass es eine KI-gestüt­z­­te Ant­wort gene­riert und die Anfra­ge gleich­zei­tig in dei­nem Sup­­port-Sys­­tem doku­men­tiert.

Für einen Online-Shop im Jahr 2026 sind die­se Tech­no­lo­gien uner­läss­lich. Sie tra­gen dazu bei, die Effi­zi­enz zu maxi­mie­ren und gleich­zei­tig das Kun­den­er­leb­nis zu ver­bes­sern. Um einen ein­fa­chen n8n-Work­f­low ein­zu­rich­ten, kannst du fol­gen­de Schrit­te befol­gen:

  1. Regis­trie­re dich bei n8n und star­te ein neu­es Pro­jekt.
  2. Füge einen Trig­ger hin­zu, wie z.B. „Web­hook“, um Daten von dei­nem Shop zu emp­fan­gen.
  3. Inte­grie­re eine KI zustän­di­ge Node, wie z.B. Ope­nAI (GPT), um auf Anfra­gen zu reagie­ren.
  4. Ver­knüp­fe die Out­­put-Node mit einer wei­te­ren Akti­on, wie dem Sen­den einer E‑Mail oder der Spei­che­rung der Daten in einer Daten­bank.
  5. Tes­te den Work­flow und opti­mie­re ihn basie­rend auf den Ergeb­nis­sen.

Mit die­sen grund­le­gen­den Schrit­ten kannst du dei­nen E‑Com­­mer­ce-Shop auf das nächs­te Level heben.

Die Vorteile von Workflow-Automatisierung #

Die Imple­men­tie­rung von Work­f­low-Auto­­ma­­ti­­sie­run­­gen im E‑Commerce bie­tet zahl­rei­che Vor­tei­le, die zu einer signi­fi­kan­ten Effi­zi­enz­stei­ge­rung und Kos­ten­sen­kung füh­ren. Durch die Auto­ma­ti­sie­rung rou­ti­ne­mä­ßi­ger Auf­ga­ben kannst du wert­vol­le Zeit spa­ren, die du bes­ser für stra­te­gi­sche Ent­schei­dun­gen oder die Pfle­ge von Kun­den­be­zie­hun­gen nut­zen kannst.

Ein typi­sches Anwen­dungs­sze­na­rio ist die auto­ma­ti­sier­te Bestell­be­ar­bei­tung. Wenn ein Kun­de eine Bestel­lung auf­gibt, kann ein auto­ma­ti­sier­ter Work­flow in n8n dafür sor­gen, dass die Bestel­lung sofort an dein Lager gesen­det wird und gleich­zei­tig eine Bestä­ti­gungs­mail an den Kun­den geht. Das redu­ziert die Feh­ler­quo­te, die durch manu­el­le Ein­ga­ben ent­ste­hen kann, und beschleu­nigt den gesam­ten Pro­zess. Ein wei­te­res Bei­spiel ist die Auto­ma­ti­sie­rung der Kun­den­kom­mu­ni­ka­ti­on. Chat­bots, die mit KI-Tech­­no­­lo­­gien arbei­ten, kön­nen 24/7 Anfra­gen bear­bei­ten und Infor­ma­tio­nen bereit­stel­len, ohne dass mensch­li­che Mit­ar­bei­ter invol­viert wer­den müs­sen.

Zu den Best Prac­ti­ces für die Imple­men­tie­rung gehö­ren die kla­re Defi­ni­ti­on der Pro­zess­schrit­te und das Tes­ten der Work­flows, bevor sie in die Pro­duk­ti­on gehen. Begin­ne klein, doku­men­tie­re die Ergeb­nis­se und opti­mie­re kon­ti­nu­ier­lich.

Eine ein­fa­che Schritt-für-Schritt-Anlei­­tung zur Auto­ma­ti­sie­rung des E‑Mail-Ver­­­sands bei neu­en Bestel­lun­gen könn­te fol­gen­der­ma­ßen aus­se­hen:

  1. Trig­ger fest­le­gen: Wäh­le “HTTP Request” oder die spe­zi­fi­sche Platt­form­in­te­gra­ti­on, um neue Bestel­lun­gen zu erfas­sen.
  2. Daten sam­meln: Füge einen Node hin­zu, um die Bestell­de­tails abzu­ru­fen.
  3. E‑Mail-Ver­­­sand ein­rich­ten: Inte­grie­re einen E‑Mail-Node, um die Bestell­be­stä­ti­gung zu ver­sen­den.
  4. Tes­ten und anpas­sen: Füh­re eini­ge Test­be­stel­lun­gen durch und pas­se den Work­flow basie­rend auf den Ergeb­nis­sen an.

Mit die­sen Auto­ma­ti­sie­run­gen kannst du nicht nur Zeit und Res­sour­cen spa­ren, son­dern auch die Kun­den­zu­frie­den­heit erheb­lich stei­gern.

Integration von GPT in n8n #

Die Inte­gra­ti­on des GPT-Modells in n8n bie­tet E‑Com­­mer­ce-Hän­d­­lern eine inno­va­ti­ve Mög­lich­keit, ihre Pro­zes­se zu opti­mie­ren und die Kun­den­bin­dung zu stär­ken. Mit die­ser Inte­gra­ti­on kannst du auto­ma­ti­sier­te Ant­wor­ten auf Kun­den­an­fra­gen gene­rie­ren, per­so­na­li­sier­te Pro­dukt­be­schrei­bun­gen erstel­len und sogar Mar­ke­ting­inhal­te erstel­len, die genau auf dei­ne Ziel­grup­pe abge­stimmt sind. Der Ein­satz von GPT in n8n ermög­licht es, umfang­rei­che Daten auf intui­ti­ve Wei­se zu ver­ar­bei­ten und Erkennt­nis­se zu gewin­nen, die für Wachs­tum und Effi­zi­enz ent­schei­dend sind.

Ein ein­fa­ches Bei­spiel für die Inte­gra­ti­on könn­te so aus­se­hen:

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "input": "Schreibe eine Produktbeschreibung für ein neues Smartphone."
      },
      "name": "GPT-Integration",
      "type": "n8n-nodes-base.openAI",
      "typeVersion": 1,
      "position": [
        250,
        300
      ]
    },
    {
      "parameters": {
        "functionCode": "return [{ json: { description: items[0].json.output } }];"
      },
      "name": "Umwandlung",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "typeVersion": 1,
      "position": [
        400,
        300
      ]
    }
  ]
}

Bei der Inte­gra­ti­on kann es zu typi­schen Feh­lern kom­men, wie Authen­ti­fi­zie­rungs­pro­ble­men, wenn der API-Schlüs­­sel falsch ein­ge­ge­ben wur­de. Ach­te dar­auf, dei­nen Schlüs­sel kor­rekt zu spei­chern und die Berech­ti­gun­gen zu über­prü­fen. Ein wei­te­res häu­fi­ges Pro­blem ist eine unzu­rei­chen­de Token-Län­­ge, wodurch das GPT-Modell nicht aus­rei­chend Infor­ma­tio­nen erhält. Ach­te dar­auf, dass du kla­re und prä­zi­se Anfra­gen stellst, um die bes­ten Ergeb­nis­se zu erzie­len. Wenn du die­se Her­aus­for­de­run­gen bewäl­tigst, wirst du sehen, wie GPT in n8n dei­nen E‑Com­­mer­ce-Shop mit intel­li­gen­ten Auto­ma­ti­sie­run­gen unter­stützt.

Nutzung von Claude für Produktanpassungen #

Um Clau­de für per­so­na­li­sier­te Pro­dukt­emp­feh­lun­gen in Dei­nem Online-Shop zu nut­zen, kannst Du die Leis­tungs­fä­hig­keit von n8n kom­bi­nie­ren, um einen auto­ma­ti­sier­ten Work­flow zu erstel­len. Das Ziel ist es, Kun­den maß­ge­schnei­der­te Vor­schlä­ge basie­rend auf deren Kauf­his­to­rie, Vor­lie­ben und Bro­w­­sing-Ver­­hal­­ten anzu­bie­ten.

Begin­ne mit der Inte­gra­ti­on von Clau­de in n8n. Dazu erstellst Du einen neu­en Work­flow, der eine HTTP-Request-Node ver­wen­det, um eine Anfra­ge an die Clau­­de-API zu sen­den. In die­ser Anfra­ge gibst Du rele­van­te Daten wie Pro­dukt­his­to­rie und Benut­zer­prä­fe­ren­zen an. Hier ist ein ein­fa­ches Bei­spiel, wie Du die Clau­­de-API anspre­chen kannst:

{
  "prompt": "Empfiehl mir Produkte basierend auf diesen Daten: [Produktdaten der letzten Käufe und Vorlieben des Benutzers]",
  "model": "claude-1"
}

Sobald Du die Ant­wort von Clau­de erhältst, kannst Du die Emp­feh­lun­gen zur Anzei­ge im Shop mit einer wei­te­ren Node zur Ver­ar­bei­tung nut­zen. Zum Bei­spiel kannst Du die Emp­feh­lun­gen in einem benut­zer­de­fi­nier­ten E‑Mail-News­­­le­t­­ter für den Kun­den ein­fü­gen oder direkt im Shop anzei­gen.

Prak­ti­sche Anwen­dungs­fäl­le sind bei­spiels­wei­se Upsel­ling und Cross-Sel­­ling. Wenn ein Kun­de ein bestimm­tes Pro­dukt kauft, kann die per­so­na­li­sier­te Emp­feh­lung für ver­wand­te Arti­kel, die häu­fig zusam­men gekauft wer­den, direkt ange­zeigt wer­den.

Für die Ein­rich­tung des Work­flows gehe wie folgt vor:

  1. Erstel­le einen neu­en Work­flow in n8n.
  2. Füge eine Tri­g­­ger-Node hin­zu, die bei einem Kauf oder einer Nut­zer­ak­ti­on akti­viert wird.
  3. Set­ze eine HTTP-Request-Node ein, um die Clau­­de-API anzu­spre­chen.
  4. Nut­ze eine Fun­c­­ti­on-Node, um die Ant­wort von Clau­de zu for­ma­tie­ren.
  5. Füge eine Node hin­zu, um die Emp­feh­lun­gen im Shop anzu­zei­gen oder in eine E‑Mail ein­zu­fü­gen.

Mit die­ser Inte­gra­ti­on kannst Du Dei­nen Online-Shop erheb­lich per­so­na­li­sie­ren und die Kauf­erfah­rung Dei­ner Kun­den ver­bes­sern.

Lokale Modelle und ihre Vorteile #

Die Ver­wen­dung loka­ler KI-Model­­le in Kom­bi­na­ti­on mit n8n bie­tet erheb­li­che Vor­tei­le für E‑Com­­mer­ce-Anwen­­dun­­gen. Loka­le Model­le, die direkt auf dei­nen Ser­vern oder in dei­ner eige­nen Cloud-Umge­­bung aus­ge­führt wer­den, ermög­li­chen es dir, sen­si­ti­ve Daten bes­ser zu schüt­zen und die Ver­ar­bei­tungs­ge­schwin­dig­keit zu erhö­hen, da kei­ne Daten an exter­ne Diens­te gesen­det wer­den müs­sen. Dies ist beson­ders vor­teil­haft für Unter­neh­men, die mit ver­trau­li­chen Kun­den­in­for­ma­tio­nen arbei­ten.

Ein prak­ti­sches Bei­spiel ist die Vor­her­sa­ge von Kun­den­käu­fen. Mit einem loka­len Modell, das auf his­to­ri­schen Ver­kaufs­da­ten trai­niert wur­de, kannst du exakt abge­stimm­te Emp­feh­lun­gen für Kun­den gene­rie­ren, ohne die Daten dei­ner Kun­den zu gefähr­den. Mit n8n kannst du die­sen Work­flow auto­ma­ti­sie­ren. Zum Bei­spiel könn­test du einen Trig­ger ein­rich­ten, der die Daten eines neu­en Nut­zers erfasst und sie an dein lokal trai­nier­tes Modell wei­ter­lei­tet.

Die Inte­gra­ti­on erfolgt durch die Ver­wen­dung eines HTTP-Request-Blocks in n8n, der die Ein­ga­be­da­ten an dein Modell sen­det. Das fol­gen­de Bei­spiel zeigt, wie du das lokal trai­nier­te Modell in dei­nen n8n-Work­f­low ein­fü­gen kannst:

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "url": "http://localhost:5000/predict",
        "method": "POST",
        "jsonParameters": true,
        "options": {}
      },
      "name": "Predict Customer Purchase",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "typeVersion": 1
    }
  ]
}

Die­se Vor­ge­hens­wei­se ermög­licht es dir, per­so­na­li­sier­te Emp­feh­lun­gen schnell und effi­zi­ent zu gene­rie­ren. Loka­le KI-Model­­le tra­gen somit zur Ver­bes­se­rung der Kun­den­bin­dung und zur Stei­ge­rung der Con­­ver­­­si­on-Rate bei, wäh­rend du die Kon­trol­le über dei­ne Daten behältst.

Optimierung von Geschäftsprozessen durch KI #

Die Inte­gra­ti­on von KI in Geschäfts­pro­zes­se kann eine signi­fi­kan­te Stei­ge­rung der Effi­zi­enz und Effek­ti­vi­tät dei­nes Online-Shops bewir­ken. KI-Tools wie GPT und Clau­de ermög­li­chen es dir, repe­ti­ti­ve Auf­ga­ben zu auto­ma­ti­sie­ren und fun­dier­te Ent­schei­dun­gen auf Basis von Daten zu tref­fen. Ein kon­kre­tes Bei­spiel ist die Auto­ma­ti­sie­rung der Kun­den­kom­mu­ni­ka­ti­on. Chat­bots, die mit KI betrie­ben wer­den, kön­nen Kun­den­an­fra­gen rund um die Uhr beant­wor­ten, was zu einer bes­se­ren Kun­den­zu­frie­den­heit führt und das Per­so­nal ent­las­tet.

Eine häu­fi­ge Feh­ler­quel­le bei der Imple­men­tie­rung von KI-gestüt­z­­ten Lösun­gen ist die unzu­rei­chen­de Daten­qua­li­tät. Wenn die zugrun­de lie­gen­den Daten feh­ler­haft oder unvoll­stän­dig sind, kön­nen die KI-Sys­­te­­me fal­sche oder inkon­sis­ten­te Aus­ga­ben erzeu­gen. Zudem ist es wich­tig, das Team auf die neue Tech­no­lo­gie vor­zu­be­rei­ten, da Wider­stand gegen Ver­än­de­run­gen oft eine erfolg­rei­che Imple­men­tie­rung behin­dern kann.

Für die Pro­zess­op­ti­mie­rung mit KI-gestüt­z­­ten Lösun­gen emp­fiehlt sich fol­gen­de Schritt-für-Schritt-Anlei­­tung:

  1. Bedarfs­er­mitt­lung: Iden­ti­fi­zie­re die Pro­zes­se, die ver­bes­sert wer­den sol­len. Ana­ly­sie­re, wo Eng­päs­se auf­tre­ten oder wo die Effi­zi­enz gestei­gert wer­den kann.
  2. Daten­ana­ly­se: Sam­me­le rele­van­te Daten und stel­le sicher, dass die­se von hoher Qua­li­tät sind. Berei­ni­ge die Daten, um Ver­zer­run­gen zu ver­mei­den.
  3. KI-Tool Aus­wahl: Wäh­le das pas­sen­de KI-Tool­kit oder Modell aus, das dei­nen spe­zi­fi­schen Anfor­de­run­gen ent­spricht. Berück­sich­ti­ge dabei sowohl loka­le Model­le als auch Cloud-basier­­te Lösun­gen.
  4. Work­flow Inte­gra­ti­on: Inte­grie­re das KI-Tool in dei­nen bestehen­den n8n-Work­f­low. Set­ze Trig­ger und Aktio­nen so, dass sie die Pro­zes­se effi­zi­ent unter­stüt­zen.
  5. Tes­ten und Anpas­sun­gen: Tes­te die Imple­men­tie­rung gründ­lich und nimm not­wen­di­ge Anpas­sun­gen vor, um die Leis­tung zu opti­mie­ren.
  6. Moni­to­ring und Feed­back: Eta­blie­re ein Sys­tem zur kon­ti­nu­ier­li­chen Über­wa­chung der Pro­zes­se. Nut­ze das Feed­back, um die KI-Lösun­­gen fort­lau­fend zu ver­bes­sern.

Mit die­sen Schrit­ten kannst du sicher­stel­len, dass die Ein­füh­rung von KI in dei­nem Online-Shop rei­bungs­los und erfolg­reich ver­läuft.

Zukunft der E‑Commerce-Automatisierung #

Die Zukunft der E‑Com­­mer­ce-Auto­­ma­­ti­­sie­rung wird stark von inno­va­ti­ven Tech­no­lo­gien wie n8n und künst­li­cher Intel­li­genz geprägt sein. Aktu­el­le Trends zei­gen eine ver­stärk­te Inte­gra­ti­on von KI-Model­­len wie GPT und Clau­de in auto­ma­ti­sier­te Work­flows, die bis­her manu­el­le Ein­grif­fe erfor­der­ten. Die E‑Com­­mer­ce-Plat­t­­for­­men sind dabei, intel­li­gen­ter zu wer­den. Ein Bei­spiel ist die auto­ma­ti­sier­te Kun­den­an­fra­gen­be­ar­bei­tung, bei der n8n das Backend mit KI-Cha­t­­bots ver­bin­det. Hier­durch kön­nen häu­fi­ge Anfra­gen in Echt­zeit bear­bei­tet wer­den, wäh­rend Mit­ar­bei­ter sich auf kom­ple­xe­re Anlie­gen kon­zen­trie­ren.

In den kom­men­den Jah­ren wirst du beob­ach­ten, dass n8n zuneh­mend in Unter­neh­men inte­griert wird, um den gesam­ten Ver­kaufs­pro­zess zu opti­mie­ren. Dies umfasst unter ande­rem die auto­ma­ti­sier­te Syn­chro­ni­sa­ti­on von Lager­be­stän­den oder die Per­so­na­li­sie­rung von Mar­ke­ting­kam­pa­gnen basie­rend auf Kun­den­da­ten. Ein prak­ti­scher Anwen­dungs­fall könn­te die Imple­men­tie­rung eines Sys­tems sein, das auf Basis von Kauf­his­to­ri­en Emp­feh­lun­gen gene­riert und auto­ma­tisch E‑Mail-Kam­­pa­­g­nen anseg­men­te von Kun­den ver­sen­det.

Zusätz­lich wer­den loka­le KI-Model­­le, die spe­zi­ell auf die Bedürf­nis­se eines Unter­neh­mens abge­stimmt sind, an Bedeu­tung gewin­nen. Die­se Model­le könn­ten dabei hel­fen, pro­dukt­ba­sier­te Ana­ly­sen durch­zu­füh­ren und Preis­an­pas­sun­gen vor­zu­neh­men, ohne dass mensch­li­ches Ein­grei­fen nötig ist.

Die naht­lo­se Inte­gra­ti­on all die­ser Tech­no­lo­gien wird E‑Com­­mer­ce-Unter­­neh­­men eine effi­zi­en­te­re und wachs­tums­ori­en­tier­te Arbeits­wei­se ermög­li­chen und dafür sor­gen, dass dein Shop sich im digi­ta­len Markt behaup­ten kann.

Fallstudien erfolgreicher Implementierungen #

Eine Rei­he von E‑Com­­mer­ce-Unter­­neh­­men hat erfolg­reich n8n und künst­li­che Intel­li­genz inte­griert, um ihre Pro­zes­se zu opti­mie­ren. Ein bei­spiel­haf­tes Unter­neh­men ist ein Online-Buch­han­­del, der n8n ein­setz­te, um die Ver­wal­tung ihrer Lager­be­stän­de und den Ver­sand zu auto­ma­ti­sie­ren. Mit der Inte­gra­ti­on von GPT zur Ana­ly­se von Kun­den­feed­back konn­te das Unter­neh­men Trends in den Bestel­lun­gen und den Bedürf­nis­sen der Kun­den effek­tiv iden­ti­fi­zie­ren. Das Ergeb­nis war eine 30%ige Ver­bes­se­rung der Reak­ti­ons­zeit auf Kun­den­an­fra­gen, was zu einer höhe­ren Kun­den­zu­frie­den­heit führ­te.

Ein wei­te­res Bei­spiel ist ein Mode­ge­schäft, das n8n für die Auto­ma­ti­sie­rung von Mar­ke­ting­kam­pa­gnen ein­setz­te. Durch die Ver­bin­dung von n8n mit KI-Model­­len wie Clau­de konn­te das Unter­neh­men per­so­na­li­sier­te E‑Mail-Kam­­pa­­g­nen erstel­len und auto­ma­tisch ver­sen­den, basie­rend auf dem Kauf­ver­hal­ten und den Prä­fe­ren­zen der Kun­den. Dies führ­te zu einer Stei­ge­rung der Ver­kaufs­zah­len um 25%, wäh­rend gleich­zei­tig die Kos­ten für die Akqui­se neu­er Kun­den signi­fi­kant gesenkt wur­den.

Trotz der Erfol­ge gab es Her­aus­for­de­run­gen. Eini­ge Unter­neh­men berich­te­ten von tech­ni­schen Schwie­rig­kei­ten bei der Inte­gra­ti­on von n8n mit bestehen­den Sys­te­men. Um die­se Pro­ble­me zu lösen, ist es emp­feh­lens­wert, zunächst eine kla­re Über­sicht über die bestehen­den Pro­zes­se zu erstel­len und dar­auf basie­rend die rich­ti­gen Work­flows zu defi­nie­ren.

Häu­fi­ge Best Prac­ti­ces umfas­sen das schritt­wei­se Tes­ten der auto­ma­ti­sier­ten Abläu­fe und das Ein­ho­len von Feed­back der Mit­ar­bei­ter, um sicher­zu­stel­len, dass die Inte­gra­tio­nen effek­tiv und benut­zer­freund­lich sind. So kannst du sicher­stel­len, dass dei­ne E‑Com­­mer­ce-Auto­­ma­­ti­­sie­rung rei­bungs­los funk­tio­niert und die gewünsch­ten Ergeb­nis­se lie­fert.

Fazit #

Zusam­men­fas­send zei­gen wir, dass durch n8n und moder­ne KI-Model­­le eine effek­ti­ve und intel­li­gen­te Auto­ma­ti­sie­rung von Online-Shops mög­lich ist. Die­se Lösun­gen hel­fen dir, Pro­zes­se zu opti­mie­ren und den Umsatz zu stei­gern.

Wie Forge12 mit solchen Themen arbeitet

Forge12 betreibt und ver­ant­wor­tet umsatz­kri­ti­sche Word­Press- und Woo­Com­mer­ce-Sys­te­me im lau­fen­den Betrieb. Bevor wir Sys­te­me über­neh­men oder wei­ter­ent­wi­ckeln, ana­ly­sie­ren wir sie voll­stän­dig – tech­nisch, struk­tu­rell und betrieb­lich. Das Sys­tem Audit ist der Ein­stiegs­punkt für jede Zusam­men­ar­beit.

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Arti­kel von:

Marc Wag­ner

Marc Wag­ner ist Grün­der der Forge12 Inter­ac­ti­ve GmbH und ver­ant­wort­lich für Betrieb, Absi­che­rung und Wei­ter­ent­wick­lung umsatz­kri­ti­scher Word­Press- und Woo­Com­mer­ce-Sys­te­me.

Seit über 20 Jah­ren arbei­tet er an Web­sites, Online-Shops und indi­vi­du­el­len Soft­ware­lö­sun­gen – vom Mit­tel­stand bis zu Struk­tu­ren bör­sen­no­tier­ter Unter­neh­men. Sein Fokus liegt nicht auf Pro­jek­ten, son­dern auf dau­er­haf­tem Betrieb: sta­bi­le Sys­te­me, kla­re Ver­ant­wort­lich­kei­ten und tech­ni­sche Ent­schei­dun­gen mit wirt­schaft­li­cher Kon­se­quenz.

Bei Forge12 beglei­tet er Unter­neh­men, die ihre Sys­te­me nicht nur bau­en, son­dern lang­fris­tig sicher betrei­ben und auto­ma­ti­sie­ren wol­len.

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