Shop Campaigns lassen sich jetzt über ShopifyQL im eigenen Reporting auswerten

Einordnung des Features

Seit dem 10. August 2026 steht das ShopifyQL-Schema shop_campaign_insights zur Verfügung. Darüber können autorisierte Anwendungen Leistungsdaten aus Shop Campaigns abfragen.

Die aktuelle Schema-Dokumentation enthält unter anderem Werbeausgaben, Umsatz, ROAS, durchschnittlichen Bestellwert, durchschnittliche Kundenakquisitionskosten und die Anzahl der durch Shop Campaigns gewonnenen Kundinnen und Kunden. Auswertungen können nach Kampagne, Kundensegment und verschiedenen Zeitdimensionen gruppiert werden.

Der praktische Unterschied lässt sich einfach erklären.

Bisher sieht ein Marketing-Team die Leistung einer Shop Campaign in Shopify. Gleichzeitig liegen Meta Ads, Google Ads, CRM-Daten und interne Margenberechnungen möglicherweise in anderen Systemen.

Mit ShopifyQL kann eine Reporting-Anwendung die Shop-Campaigns-Daten abrufen und gemeinsam mit anderen Daten darstellen.

Was das Feature ist und was es nicht ist

Ein neuer Datenzugang für Shop Campaigns

Das Update erweitert nicht primär die Kampagnensteuerung. Es erweitert den Zugriff auf die Leistungsdaten.

Das neue Schema heißt

shop_campaign_insights

Es bündelt Shop-Campaigns-Daten auf Kampagnenebene und stellt sie für ShopifyQL-Abfragen bereit.

Aktuell dokumentiert Shopify unter anderem diese Kennzahlen

• Werbeausgaben
• Umsatz
• ROAS
• durchschnittlicher Bestellwert
• durchschnittliche Kundenakquisitionskosten
• gewonnene Kundinnen und Kunden

Die Daten können unter anderem nach Kampagnenname, Zielsegment und Zeit gruppiert werden. Zeitdimensionen reichen laut aktueller Dokumentation von Stunden bis Jahren.

Kein neues Attributionsmodell

ShopifyQL verändert nicht automatisch die Frage, welcher Kampagne ein Kauf zugerechnet wird.

Die Daten basieren weiterhin auf der Shop-Campaigns-Logik. Shopify definiert beispielsweise die durchschnittlichen Kundenakquisitionskosten auf Grundlage von Kundinnen und Kunden, deren letzter bezahlter Klick innerhalb von sieben Tagen Shop Campaigns zugerechnet wurde.

Das ist bei kanalübergreifenden Vergleichen wichtig.

Meta Ads, Google Ads und Shopify können unterschiedliche Attributionslogiken verwenden. Zwei Dashboards können deshalb für denselben Zeitraum unterschiedliche Ergebnisse zeigen, ohne dass eines davon technisch defekt sein muss.

Kein automatischer Power-BI-Connector

Shopify nennt Power BI, Tableau und Looker Studio ausdrücklich als Beispiele für eigene Reports. Das bedeutet jedoch nicht, dass durch das Update automatisch eine fertige Ein-Klick-Verbindung zu diesen Plattformen entsteht.

Shopify stellt die Daten über ShopifyQL bereit. Für ein externes BI-System wird weiterhin eine geeignete technische Verbindung benötigt, beispielsweise über eine eigene Anwendung, eine bestehende Analytics-Integration oder eine Datenpipeline.

Kein Ersatz für alle Marketingdaten

Das Schema betrifft Shop Campaigns.

Es ersetzt nicht automatisch

• Google-Ads-Daten
• Meta-Ads-Daten
• Affiliate-Daten
• CRM-Kosten
• Agenturkosten
• Produktionskosten
• Deckungsbeiträge
• vollständige Customer-Lifetime-Value-Berechnungen

Der Mehrwert entsteht gerade dann, wenn Shop Campaigns mit solchen Daten zusammengeführt werden.

Voraussetzungen und Datenbasis

Der Shop muss Shop Campaigns nutzen können

Die neue Reporting-Funktion ist nur relevant, wenn Shop Campaigns für den Shop überhaupt eingesetzt werden.

Shopify nennt aktuell mehrere Voraussetzungen. Dazu gehören eine Geschäftsadresse in einem unterstützten Land, Shopify Payments mit einer unterstützten Währung, aktivierter direkter Verkauf über Shop, Shopify Network Intelligence und die Einhaltung der entsprechenden Shop- und Werberichtlinien. Deutschland und Österreich gehören derzeit zu den unterstützten Unternehmensstandorten.

Shopify erweitert Shop Campaigns schrittweise auf weitere Länder. Die konkrete Verfügbarkeit sollte deshalb immer anhand der aktuellen Dokumentation und des eigenen Shopify-Admins geprüft werden.

ShopifyQL benötigt entsprechende API-Berechtigungen

Apps können ShopifyQL über das Feld shopifyqlQuery der Admin GraphQL API ausführen.

Dafür verlangt Shopify den Zugriff read_reports. Die aktuelle API-Referenz nennt außerdem Anforderungen für den Zugriff auf geschützte Kundendaten. Teams sollten diese Berechtigungen deshalb bereits bei der Planung einer eigenen Reporting-Integration berücksichtigen.

Wenn eine bestehende Anwendung ShopifyQL bereits verwendet, ist laut Shopify für das neue Shop-Campaigns-Schema kein zusätzlicher spezieller Scope notwendig.

Die Daten verwenden die Shop-Zeitzone

Shopify stellt die Daten über verschiedene Zeitdimensionen bereit. Dazu gehören Stunde, Tag, Woche, Monat, Quartal und Jahr.

Der Developer Changelog weist darauf hin, dass diese Zeitdaten in der Zeitzone des Shops ausgewertet werden.

Das ist für internationale Unternehmen relevant.

Wenn ein deutsches Reporting-System auf mitteleuropäische Zeit eingestellt ist, ein weiteres Data Warehouse jedoch mit UTC arbeitet, müssen Zeiträume sauber angeglichen werden. Sonst können Tageswerte an den Grenzen eines Berichtszeitraums voneinander abweichen.

Die Definition der Kennzahlen muss verstanden werden

Ein Wert wie Umsatz klingt zunächst eindeutig. Für das aktuelle Schema definiert Shopify shop_campaign_sales als Umsatz aus Bestellungen, die Shop Campaigns zugeordnet wurden. Rabatte werden berücksichtigt, Steuern und Versand sind enthalten. Erstattungen werden laut aktueller Schema-Dokumentation nicht abgezogen.

Das ist für Finance- und Profitabilitätsberichte wichtig.

Ein Shopify-Campaign-Umsatz ist damit nicht automatisch identisch mit Nettoumsatz, Deckungsbeitrag oder dem Betrag nach Retouren.

Auch ROAS ist entsprechend definiert.

Shop Campaigns Umsatz geteilt durch Shop Campaigns Werbeausgaben.

Ein ROAS von 4 bedeutet also nicht, dass vier Euro Gewinn pro eingesetztem Euro entstanden sind.

Bestellungen sollten gegen die aktuelle Schema-Dokumentation geprüft werden

Der Shopify Changelog nennt Bestellungen ausdrücklich als verfügbare Kampagnenkennzahl. In der aktuell veröffentlichten Referenz für shop_campaign_insights ist jedoch kein eigenes Feld shop_campaign_orders unter den dokumentierten Kennzahlen aufgeführt.

Für eine produktive Integration sollte deshalb nicht ausschließlich die allgemeine Ankündigung als technische Spezifikation verwendet werden.

Die jeweils aktuelle Schema-Referenz ist entscheidend für die tatsächlich abfragbaren Felder.

So nutzt man die Daten konkret

Shop Campaigns zunächst im Admin prüfen

Bevor eine externe Integration gebaut wird, sollte das Marketing-Team verstehen, welche Daten Shopify bereits direkt bereitstellt.

Shop-Campaigns-Kennzahlen können im Shop-Vertriebskanal und in Shopify Analytics betrachtet werden. Shopify bietet unter anderem einen Bericht für den ROAS von Shop Campaigns.

Für ein Unternehmen, das lediglich einen monatlichen ROAS prüfen möchte, kann das bereits ausreichend sein.

Die konkrete Reporting-Frage definieren

Eine API sollte nicht nur deshalb angebunden werden, weil Daten verfügbar sind.

Vor der Entwicklung sollte eine konkrete Frage feststehen.

Zum Beispiel

Wie entwickelt sich der ROAS von Shop Campaigns gegenüber unseren anderen bezahlten Akquisitionskanälen

Oder

Wie unterscheiden sich die Akquisitionskosten für Neukunden und reaktivierte Kunden

Oder

Welche Shop Campaigns verbessern zwar den Umsatz, unterschreiten aber unseren Zieldeckungsbeitrag

Erst danach sollte entschieden werden, welche Daten benötigt werden.

ShopifyQL im Admin testen

ShopifyQL kann zunächst im Shopify-Admin getestet werden.

Eine einfache Abfrage für Kampagnenumsatz und Werbeausgaben kann beispielsweise so aussehen.

FROM shop_campaign_insights SHOW shop_campaign_sales, shop_campaign_ad_spend, shop_campaign_return_on_ad_spend GROUP BY shop_campaign_name SINCE -30d UNTIL today ORDER BY shop_campaign_sales DESC

Damit lässt sich prüfen, ob die benötigten Felder und Ergebnisse grundsätzlich vorhanden sind, bevor eine eigene Anwendung oder Datenpipeline gebaut wird.

Erst danach die API anbinden

Eine Anwendung kann anschließend dieselbe ShopifyQL-Abfrage über shopifyqlQuery ausführen.

Die API gibt strukturierte Spalten und Zeilen zurück. Die Darstellung ist nicht fest vorgegeben. Eine Anwendung kann die Ergebnisse deshalb beispielsweise als Tabelle, Diagramm oder Teil eines größeren BI-Dashboards verwenden.

Ergebnisse mit anderen Quellen zusammenführen

Der eigentliche Enterprise-Nutzen beginnt meist an diesem Punkt.

Eine Reporting-Architektur könnte beispielsweise diese Daten kombinieren

Shop Campaigns
Google Ads
Meta Ads
Shopify Sales
CRM
ERP
Produktkosten

Ein Marketing-Team sieht dadurch nicht mehr nur unterschiedliche ROAS-Werte in einzelnen Plattformen, sondern kann eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage aufbauen.

Welche Praxislogik Kosten und Qualität der Analyse bestimmt

ROAS allein reicht nicht

Angenommen, zwei Kampagnen erzielen jeweils einen ROAS von 4.

Kampagne A verkauft Produkte mit hoher Marge.

Kampagne B verkauft überwiegend rabattierte Produkte mit niedriger Marge und hoher Retourenquote.

In Shopify können beide Kampagnen zunächst ähnlich aussehen. Wirtschaftlich können sie völlig unterschiedlich sein.

Wenn Produktkosten und Retourenkosten außerhalb von Shop Campaigns liegen, müssen diese Daten zusätzlich eingebunden werden.

CAC muss zum Kundensegment passen

Shop Campaigns unterstützt unterschiedliche Zielgruppen und Segmentüberschreibungen für Akquisitionskosten.

Shopify dokumentiert unter anderem diese Segmente im Reporting

• New customers
• All other customers
• Lapsed - 3 months
• Lapsed - 12 months

Die technische Dimension dafür heißt shop_campaign_target_name.

Ein Neukunde kann wirtschaftlich einen höheren CAC rechtfertigen als ein bestehender Kunde, wenn Wiederkäufe realistisch zu erwarten sind.

Ein Vergleich aller Segmente in einer einzigen Zahl kann diese Unterschiede verdecken.

Rückerstattungen müssen separat berücksichtigt werden

Die aktuell dokumentierte Definition von shop_campaign_sales schließt Rückerstattungen nicht ein. Gleichzeitig weist Shopify darauf hin, dass Akquisitionskosten nicht zurückerstattet werden, wenn eine zugeordnete Bestellung später storniert oder erstattet wird.

Für Shops mit relevanten Retourenquoten kann ein guter Shop-Campaigns-ROAS deshalb später deutlich weniger attraktiv aussehen.

Ein Fashion-Shop sollte beispielsweise nicht nur fragen

Wie hoch war unser ROAS nach sieben Tagen

Sondern zusätzlich

Wie hoch ist der wirtschaftliche Wert dieser Kampagne nach Retouren

Diese zweite Frage benötigt weitere Daten.

Unterschiedliche Plattformen sollten nicht blind verglichen werden

Ein häufiger Reporting-Fehler ist eine Tabelle wie diese

Google ROAS
Meta ROAS
Shop Campaigns ROAS

und anschließend wird einfach der höchste Wert als Gewinner bezeichnet.

Die Zahlen können jedoch auf unterschiedlichen Attributionsfenstern, Umsatzdefinitionen und Zielgruppen beruhen.

Bevor Kanäle verglichen werden, sollten mindestens diese Punkte dokumentiert sein

• Attributionslogik
• Umsatzdefinition
• betrachteter Zeitraum
• Zeitzone
• Behandlung von Retouren
• Behandlung von Neukunden und Bestandskunden

Typische Praxisanwendungen

Zentrales Performance-Marketing-Dashboard

Ein internationaler D2C-Shop nutzt Meta Ads, Google Ads und Shop Campaigns.

Bisher müssen die Shop-Campaigns-Zahlen separat aus Shopify geprüft werden.

Mit ShopifyQL können die Daten in das bestehende Reporting übernommen werden. Das Team kann anschließend beispielsweise Werbeausgaben, Umsatz und CAC aller Kanäle nebeneinander betrachten.

Wichtig bleibt dabei die Kennzahlendefinition. Eine optisch einheitliche Tabelle bedeutet nicht automatisch, dass jede Spalte methodisch identisch berechnet wurde.

Internationales Reporting

Ein Unternehmen betreibt mehrere Shops oder Märkte und möchte die Leistung über längere Zeiträume beobachten.

Das Schema unterstützt unter anderem Shop-ID, Shop-Name und Zeitdimensionen. Dadurch können Apps Daten strukturiert für Reporting-Prozesse abfragen.

Für internationale Unternehmen sollte zusätzlich geprüft werden, wie Shop-Währung und Zeitzone mit dem zentralen Reporting harmonisiert werden.

Segmentanalyse für Neukunden und Reaktivierung

Shop Campaigns kann unterschiedliche Kundensegmente ansprechen.

Ein Unternehmen könnte deshalb getrennt untersuchen, wie hoch der CAC für Neukunden und für Kundinnen und Kunden ist, die seit drei oder zwölf Monaten nicht mehr bestellt haben.

Ein niedriger CAC bei reaktivierten Kunden ist nicht automatisch besser als ein höherer CAC bei Neukunden. Für die Bewertung sollte der erwartete zukünftige Kundenwert einbezogen werden.

Management-Reporting

Für ein Management-Dashboard reichen häufig wenige Kennzahlen.

Zum Beispiel

• Werbeausgaben
• Shop-Campaigns-Umsatz
• ROAS
• durchschnittlicher CAC
• durchschnittlicher Bestellwert
• Kunden nach Segment

ShopifyQL ermöglicht es, diese Daten automatisiert abzurufen, statt regelmäßig Werte manuell aus dem Admin zu übertragen.

Segment-Rezepte

Neukunden

Regel

Wenn das Ziel Neukundenakquisition ist, dann sollte das Segment New customers getrennt von allen anderen Kundengruppen ausgewertet werden.

Der CAC sollte anschließend mit dem erwarteten Kundenwert und nicht nur mit dem Wert der ersten Bestellung verglichen werden.

Bei wiederkehrenden Käufen kann ein höherer Akquisitionspreis für einen echten Neukunden wirtschaftlich sinnvoller sein als ein niedrigerer Preis für einen bestehenden Kunden.

Bestehende Kundschaft

Regel

Wenn eine Kampagne nicht primär auf Neukunden ausgerichtet ist, dann sollte All other customers separat betrachtet werden.

Damit lässt sich besser beurteilen, ob Shop Campaigns zusätzliche Nachfrage erzeugen oder überwiegend bereits aktive Kunden erneut erreichen.

Eine hohe Zahl wiederkehrender Kunden ist nicht automatisch negativ.

Sie muss lediglich anders bewertet werden als Neukundenakquisition.

Reaktivierung

Regel

Wenn das Ziel die Rückgewinnung inaktiver Kundinnen und Kunden ist, dann sollten die Segmente mit drei und zwölf Monaten Inaktivität getrennt betrachtet werden.

Shopify dokumentiert dafür die Werte Lapsed - 3 months und Lapsed - 12 months.

Ein Kunde, der seit drei Monaten nicht bestellt hat, könnte möglicherweise ohnehin bald erneut kaufen.

Bei zwölf Monaten Inaktivität kann eine erfolgreiche Reaktivierung dagegen einen anderen wirtschaftlichen Wert haben.

Die Segmente sollten deshalb nicht ungeprüft zusammengefasst werden.

Reporting-Rezepte für typische Fragestellungen

Kampagnen nach Umsatz und ROAS vergleichen

Vergleichen Sie Kampagnen anhand von Werbeausgaben, zugeordnetem Umsatz und ROAS über denselben Zeitraum.

Prüfen Sie anschließend, ob der Unterschied auch nach Retouren und Produktmarge bestehen bleibt.

Kundensegmente vergleichen

Vergleichen Sie Neukunden, bestehende Kunden und reaktivierte Kundengruppen getrennt.

Achten Sie darauf, dass ein niedriger CAC nicht automatisch den höchsten langfristigen Kundenwert bedeutet.

Entwicklung über mehrere Wochen beobachten

Betrachten Sie nicht nur einen Gesamtwert für drei Monate.

Eine wöchentliche Entwicklung kann zeigen, ob eine Kampagne konstant funktioniert oder ob einzelne besonders starke Wochen den Durchschnitt verzerren.

Wann ShopifyQL für Shop Campaigns sinnvoll ist und wann nicht

Sinnvoll bei mehreren Marketingkanälen

Wer Shop Campaigns gemeinsam mit Meta, Google, Affiliates oder weiteren Kanälen nutzt, profitiert stärker von einer zentralen Datenbasis.

Das Marketing-Team muss dadurch weniger zwischen Plattformen wechseln und kann Berichte stärker vereinheitlichen.

Sinnvoll für Enterprise-Reporting

Wenn Geschäftsführung, Marketing, Finance und E-Commerce unterschiedliche Reports benötigen, ist ein automatisierter Datenzugriff meist sinnvoller als manuelle Exporte.

Die Daten können regelmäßig abgefragt und in bestehende Reporting-Prozesse eingebunden werden.

Sinnvoll bei eigenen Analyseanwendungen

Apps, interne Admin-Tools und Analytics-Produkte können Shop-Campaigns-Kennzahlen in ihre eigene Oberfläche integrieren.

Shopify stellt dafür zusätzlich Analytics Web Components bereit, mit denen ShopifyQL-Ergebnisse innerhalb von Apps dargestellt werden können.

Weniger sinnvoll bei wenigen Kampagnen

Ein Shop mit wenigen Shop Campaigns und einem einfachen monatlichen Reporting benötigt nicht automatisch eine eigene Datenpipeline.

In diesem Fall können die vorhandenen Shopify-Berichte ausreichen.

Weniger sinnvoll ohne klare Entscheidungsfrage

Mehr Daten erzeugen nicht automatisch bessere Entscheidungen.

Wenn niemand festgelegt hat, wann eine Kampagne erhöht, reduziert oder beendet werden soll, entsteht lediglich ein weiteres Dashboard.

Fehler, die man vermeiden sollte

ROAS mit Profitabilität gleichsetzen

Ein ROAS berücksichtigt nicht automatisch Produktkosten, Fulfillment, Retouren, Zahlungsgebühren oder operative Kosten.

Ein hoher Wert kann deshalb trotzdem eine wirtschaftlich schwache Kampagne darstellen.

Unterschiedliche Attributionsmodelle direkt vergleichen

Shop Campaigns verwendet eigene Zuordnungsregeln.

Meta und Google können dieselbe Bestellung ebenfalls für sich beanspruchen.

Ein kanalübergreifendes Dashboard sollte deshalb dokumentieren, auf welcher Grundlage die Zahlen entstehen.

Retouren ignorieren

Der aktuell dokumentierte Shop-Campaigns-Umsatz zieht Erstattungen nicht automatisch ab.

Bei Shops mit hoher Retourenquote sollte deshalb zusätzlich eine nachgelagerte Profitabilitätsbetrachtung erfolgen.

Kampagnen und Segmente zusammenwerfen

Ein Gesamtdurchschnitt kann verdecken, dass Neukunden teuer und Reaktivierungen günstig sind oder umgekehrt.

Bei größeren Budgets sollten Kampagnen und Zielsegmente separat bewertet werden.

ShopifyQL und BI-Tool als fertige Verbindung betrachten

ShopifyQL liefert einen strukturierten Datenzugang.

Wie diese Daten in Power BI, Tableau oder einem Data Warehouse landen, hängt von der jeweiligen Architektur ab.

Nur den Changelog als technische Spezifikation verwenden

Die allgemeine Shopify-Ankündigung und die technische Schema-Dokumentation können sich in einzelnen Details unterscheiden.

Für eine Implementierung sollte deshalb immer die aktuell veröffentlichte ShopifyQL-Schema-Referenz geprüft werden.

Moving Primates Perspektive

Bei größeren Commerce-Setups entsteht das eigentliche Reporting-Problem selten beim Abruf einzelner Kennzahlen. Schwieriger ist es, unterschiedliche Definitionen so zusammenzuführen, dass Marketing und Finance dieselbe Zahl gleich interpretieren. Ein Shop-Campaigns-ROAS sollte deshalb nicht ungeprüft neben einen Meta- oder Google-ROAS gestellt werden. Unterschiede bei Attribution, Retouren, Umsatzdefinition und Zeitzone können das Ergebnis verändern. Bewährt hat sich eine zentrale Kennzahlendokumentation, bevor Daten in ein gemeinsames Dashboard fließen. Erst wenn feststeht, was Umsatz, CAC und ROAS im jeweiligen System genau bedeuten, lohnt sich die technische Automatisierung.

Technische Implikationen für größere Shops

ShopifyQL wird zur Schnittstelle zwischen Shopify Analytics und Apps

ShopifyQL ist Shopifys Abfragesprache für Commerce-Daten.

Eine Abfrage wählt zunächst einen Datenbereich aus. Anschließend werden Kennzahlen, Dimensionen, Filter und Zeiträume definiert.

Das neue shop_campaign_insights Schema reiht sich in weitere ShopifyQL-Datenbereiche für Sales, Orders, Marketing, Inventory und Payments ein.

Für Enterprise-Architekturen ist interessant, dass Analytics-Daten damit zunehmend über eine einheitliche Abfrageschicht verfügbar werden.

Die API liefert Daten statt fertiger Dashboards

Über die Admin GraphQL API kann eine Anwendung ShopifyQL-Ergebnisse strukturiert abrufen.

Was anschließend mit diesen Daten geschieht, entscheidet die jeweilige Architektur.

Eine Anwendung kann die Daten beispielsweise

• direkt in einer internen Oberfläche anzeigen
• an ein Data Warehouse übergeben
• für Power BI aufbereiten
• mit Werbeplattformen zusammenführen
• mit ERP- und Produktkostendaten verbinden

Nicht jedes Dashboard benötigt dauerhafte Datenspeicherung

Shopify weist darauf hin, dass Analytics Web Components ShopifyQL-Ergebnisse direkt in einer App-Oberfläche darstellen können.

Für interne Analysewerkzeuge kann das die Architektur vereinfachen.

Ein historisches Data Warehouse mit Daten aus mehreren Plattformen benötigt dagegen weiterhin eine eigene Speicherstrategie.

Berechtigungen gehören in die Architekturplanung

Für ShopifyQL-Abfragen über die Admin GraphQL API ist read_reports erforderlich.

Shopify dokumentiert zusätzlich Anforderungen an den Zugriff auf geschützte Kundendaten.

Eine interne Anwendung, eine öffentliche Shopify-App und ein Enterprise-Datenexport können daher unterschiedliche Sicherheits- und Berechtigungsanforderungen haben.

Zeit und Währung müssen normalisiert werden

Shop Campaigns liefert Geldwerte in der Shop-Währung.

Die Zeitdimensionen orientieren sich an der Zeitzone des jeweiligen Shops.

Bei einem einzelnen Shop ist das meist unkompliziert.

Bei mehreren internationalen Shops kann ein zentrales Reporting dagegen Währungen und Zeitstempel vereinheitlichen müssen, bevor Werte gemeinsam ausgewertet werden.

Datenaktualität sollte sichtbar sein

Das Schema stellt auch Informationen darüber bereit, wann die Shop-Campaigns-Daten zuletzt aktualisiert wurden.

Für automatisierte Dashboards ist das relevant.

Ein Bericht sollte nicht den Eindruck von Echtzeitdaten vermitteln, wenn die zugrunde liegenden Kampagneninformationen noch nicht aktualisiert wurden.

Tests sollten Kennzahlen und nicht nur die technische Verbindung prüfen

Eine erfolgreiche Verbindung bedeutet noch nicht, dass das Reporting fachlich richtig ist.

Vor dem produktiven Einsatz sollten mindestens diese Fälle geprüft werden

• Kampagne mit Umsatz und Werbeausgaben
• Kampagne ohne Conversion
• mehrere Kampagnen gleichzeitig
• Neukundensegment
• Reaktivierungssegment
• unterschiedliche Berichtszeiträume
• andere Shop-Zeitzone
• mehrere Shop-Währungen
• stornierte Bestellung
• erstattete Bestellung
• Vergleich zwischen Shopify-Admin und externem Report
• fehlende Berechtigung
• noch nicht aktualisierte Kampagnendaten

Prüfliste vor dem Go-live

• Ist klar definiert, welche geschäftliche Frage der Report beantworten soll
• Sind die verwendeten ShopifyQL-Kennzahlen dokumentiert
• Ist bekannt, wie Shopify Umsatz, CAC und ROAS für Shop Campaigns definiert
• Werden Kundensegmente getrennt ausgewertet, wenn dies für die Entscheidung relevant ist
• Sind Shop-Zeitzone und Shop-Währung im zentralen Reporting berücksichtigt
• Werden Retouren und Stornierungen berücksichtigt, wenn sie wirtschaftlich relevant sind
• Ist der benötigte API-Zugriff korrekt eingerichtet
• Wurden Ergebnisse gegen die Werte im Shopify-Admin geprüft
• Sind Attributionsunterschiede zwischen Marketingkanälen dokumentiert
• Ist festgelegt, wer den Report bei Änderungen der Datenstruktur überprüft

Zusammenfassung

• Shop-Campaigns-Leistungsdaten sind seit dem 10. August 2026 über ShopifyQL verfügbar.
• Das neue Schema heißt shop_campaign_insights.
• Die aktuelle Dokumentation enthält Umsatz, Werbeausgaben, ROAS, durchschnittlichen Bestellwert, durchschnittlichen CAC und gewonnene Kunden.
• Daten können nach Kampagne, Zielsegment und verschiedenen Zeitdimensionen ausgewertet werden.
• Shopify nennt Analytics-Apps sowie Power BI, Tableau und Looker Studio als mögliche Einsatzbereiche.
• ShopifyQL stellt Daten bereit, ersetzt aber keine technische Integration zum jeweiligen BI-System.
• Shop-Campaigns-ROAS ist nicht automatisch mit Gewinn oder Deckungsbeitrag gleichzusetzen.
• Rückerstattungen benötigen bei wirtschaftlichen Analysen besondere Aufmerksamkeit.
• Neukunden und reaktivierte Kundinnen und Kunden sollten getrennt bewertet werden.
• Die API-Abfrage benötigt den Zugriff read_reports.
• Bei mehreren Shops müssen Zeitzonen und Währungen sauber vereinheitlicht werden.
• Für eine technische Implementierung sollte immer die aktuelle ShopifyQL-Schema-Referenz geprüft werden.

Häufige Fragen

Was hat Shopify bei Shop Campaigns geändert

Shop Campaigns können jetzt über das ShopifyQL-Schema shop_campaign_insights ausgewertet werden. Dadurch können Analytics-Anwendungen und eigene Reporting-Systeme Leistungsdaten automatisiert abrufen.

Welche Shop-Campaigns-Daten sind über ShopifyQL verfügbar

Aktuell dokumentiert sind unter anderem Umsatz, Werbeausgaben, ROAS, durchschnittlicher Bestellwert, durchschnittlicher CAC und gewonnene Kundinnen und Kunden. Zusätzlich stehen Kampagnen-, Segment- und Zeitdimensionen zur Verfügung.

Kann ich Shop Campaigns direkt mit Power BI verbinden

Shopify nennt Power BI als möglichen Anwendungsfall, stellt mit diesem Update aber vor allem den Datenzugang über ShopifyQL bereit. Für Power BI oder ein anderes BI-System ist weiterhin eine passende technische Integration erforderlich.

Welche Berechtigung benötigt eine App

Für ShopifyQL-Abfragen über die Admin GraphQL API ist laut aktueller Dokumentation der Zugriff read_reports notwendig. Je nach Anwendung sind zusätzlich Anforderungen für geschützte Kundendaten zu beachten.

Kann ShopifyQL mein bestehendes Marketing-Reporting ersetzen

Bei einfachen Auswertungen kann ShopifyQL viele Daten direkt bereitstellen. Für kanalübergreifende Profitabilitätsanalysen werden häufig weiterhin Daten aus Werbeplattformen, CRM, ERP und Finance benötigt.

Wann lohnt sich die Integration nicht

Wenn nur wenige Shop Campaigns laufen und die vorhandenen Shopify-Berichte alle benötigten Fragen beantworten, ist eine eigene Datenpipeline häufig unnötig. Der Aufwand lohnt sich vor allem bei mehreren Kanälen, automatisiertem Management-Reporting oder einer bestehenden Enterprise-Datenarchitektur.

Linkliste

Shopify Changelog zu Shop Campaigns und Analytics

Die offizielle Ankündigung erklärt, welche Shop-Campaigns-Daten für Analytics- und Reporting-Anwendungen geöffnet wurden.

Shopify Developer Changelog zu Shop Campaigns und ShopifyQL

Die technische Ankündigung beschreibt das neue Schema und die Einbindung in bestehende Reporting-Lösungen.

ShopifyQL Schema für Shop Campaigns

Die technische Referenz enthält die aktuell verfügbaren Kennzahlen, Dimensionen und Definitionen.

ShopifyQL Dokumentation

Die Dokumentation erklärt die Abfragesprache und die verfügbaren Analytics-Daten.

Shopify Admin GraphQL API für ShopifyQL

Die Referenz dokumentiert den API-Zugriff und die erforderlichen Berechtigungen.

Shopify Help Center zu Shop Campaigns

Die Seite erklärt Zielgruppen, Akquisitionskosten, ROAS und die grundlegende Kampagnenlogik.

Shopify Help Center zu den Voraussetzungen für Shop Campaigns

Die Dokumentation enthält die aktuellen Voraussetzungen für Shops und unterstützte Standorte.

Shopify Help Center zur Abrechnung von Shop Campaigns

Die Seite erklärt die Zuordnung von Bestellungen sowie den Umgang mit Kampagnengebühren, Stornierungen und Erstattungen.