Wie InsightRaider Produktumsätze schätzt
"Woher wisst ihr, wie viel ein Produkt verdient?"
Es ist die Frage, die wir am häufigsten bekommen. Und sie ist berechtigt. Plattformen wie Gumroad, Systeme.io und Whop teilen keine Umsatzdaten öffentlich. Wie können wir sie also schätzen?
Dieser Artikel ist unser Bekenntnis zur Transparenz. Wir führen dich durch, wie unsere Methodik genau funktioniert, welche Signale wir analysieren und wo die Grenzen liegen.
Die Inspiration: BrandSearch
Bevor wir InsightRaider bauten, studierten wir, wie existierende Unternehmen Umsätze für private Businesses schätzen.
Der Goldstandard ist BrandSearch, ein Unternehmen mit 110 Mio.$ Bewertung, das Umsätze für Shopify-Stores und Amazon-Verkäufer schätzt. Sie haben bewiesen, dass es möglich ist, ±20% Genauigkeit zu erreichen, indem man öffentliche Signale mit proprietären Algorithmen kombiniert.
Unser Ansatz adaptiert ihre Methodik für den Infoprodukt-Markt.
Die drei Säulen unserer Methodik
Säule 1: Öffentliches Signal-Scraping
Digitale-Produkt-Plattformen offenbaren mehr Daten, als du vielleicht denkst. Wir sammeln systematisch:
Ranking-Daten
- Position in Kategorie-Bestseller-Listen
- Position in Gesamt-Plattform-Rankings
- Trending/Hot-Produkt-Flags
Social-Proof-Metriken
- Anzahl der Kundenbewertungen
- Durchschnittliche Bewertungspunktzahl
- Bewertungsverteilung (1-5 Sterne)
- Bewertungsgeschwindigkeit (neue Bewertungen über Zeit)
Produkt-Metadaten
- Preispunkte
- Erstellungs-/Launch-Datum
- Creator-Follower-Anzahl
- Anzahl der Produkte vom gleichen Creator
Warum das wichtig ist:
Es gibt eine starke Korrelation zwischen öffentlichen Signalen und Umsatz. Zum Beispiel:
- Produkte in den Top 10 einer Kategorie übertreffen konsequent Produkte auf Rang 11-50
- Bewertungszahlen korrelieren mit Verkäufen bei etwa 2-5% (bedeutet 100 Bewertungen ≈ 2.000-5.000 Kunden)
- Bewertungspunkte über 4,5 korrelieren mit 40% höheren Konversionsraten
Säule 2: Web-Traffic-Analyse
Umsatzschätzung erfordert das Verständnis, wie viele Menschen eine Produktseite sehen. Wir analysieren:
Traffic-Volumen
- Geschätzte monatliche Besucher auf Produktseiten
- Traffic-Trends über Zeit
- Traffic-Quellen (organisch, sozial, bezahlt)
Engagement-Signale
- Geschätzte Verweildauer auf der Seite
- Bounce-Rate-Indikatoren
- Wiederkehrende Besuchermuster
Wir beziehen Traffic-Daten von:
- Drittanbieter-Analytics-APIs (ähnlich SimilarWeb)
- Backlink-Analyse-Tools
- Social-Media-API-Daten
- Suchmaschinen-Ranking-Daten
Die Konversionsformel:
In ihrer einfachsten Form:
Geschätzter Umsatz = Traffic × Konversionsrate × Durchschnittlicher Bestellwert
Für digitale Produkte liegen branchentypische Konversionsraten zwischen 1-4%, abhängig von der Traffic-Temperatur:
- Kalter Traffic: 1-2%
- Warmer Traffic (E-Mail, wiederkehrend): 3-5%
- Heißer Traffic (Empfehlungen, Affiliates): 5-10%
Wir kalibrieren unsere Konversionsraten-Annahmen basierend auf dem Traffic-Quellen-Mix.
Säule 3: Kreuzvalidierungs-Algorithmen
Hier wird es ausgefeilter. Wir verlassen uns nicht auf eine einzige Schätzmethode – wir laufen vier verschiedene Modelle und triangulieren die Ergebnisse.
Modell A: Ranking-basierte Schätzung
Wir haben Korrelationskarten zwischen Ranking-Position und Umsatz über tausende Produkte gebaut. Ein Produkt auf Platz #3 einer Kategorie hat vorhersagbare Umsatzspannen basierend auf historischen Daten.
Modell B: Bewertungs-basierte Schätzung
Mit dem Bewertungs-zu-Kunden-Verhältnis (typisch 2-5%) schätzen wir die Gesamtkundenzahl aus Bewertungszahlen. Multipliziere mit Preis, justiere für Rückerstattungen, und du hast eine Umsatzschätzung.
Modell C: Traffic-basierte Schätzung
Reine Mathematik: Traffic × Konversion × Preis. Wir verfeinern Konversionsannahmen basierend auf Produktkategorie, Preispunkt und Traffic-Quellen-Mix.
Modell D: Machine-Learning-Ensemble
Unser ML-Modell ist auf Produkten trainiert, bei denen Creator ihre Umsatzzahlen öffentlich geteilt haben (aus Podcasts, Tweets, Indie-Hackers-Posts etc.). Diese Ground-Truth-Daten lassen uns unsere anderen Modelle kalibrieren.
Finale Schätzung: Wir gewichten die vier Modelle basierend auf Datenverfügbarkeit und Konfidenzniveau. Wenn wir starke Traffic-Daten haben, bekommt Modell C mehr Gewicht. Wenn Bewertungszahlen zuverlässiger sind, dominiert Modell B.
Validierung: Wie wir wissen, dass es funktioniert
Wir validieren unsere Methodik kontinuierlich gegen bekannte Datenpunkte.
Öffentliche Umsatz-Offenlegungen:
Creator wie Pieter Levels, Tony Dinh und Marc Louvion teilen ihre Umsätze öffentlich. Wir vergleichen unsere Schätzungen mit ihren Offenlegungen:
- Unsere Schätzungen für bekannte Produkte liegen bei ±15-25% Genauigkeit
- Wir aktualisieren unsere Modelle, wenn Diskrepanzen auftreten
- Wir tracken die Vorhersagegenauigkeit über Zeit, um Modell-Drift zu identifizieren
Creator-Feedback:
Wenn Creator, die InsightRaider nutzen, unsere Schätzungen für ihre eigenen Produkte verifizieren, integrieren wir dieses Feedback (anonymisiert) in unseren Kalibrierungsprozess.
A/B-Testing:
Wir testen regelmäßig verschiedene Modellgewichtungen gegen Holdout-Datensätze, um die Genauigkeit zu optimieren.
Genauigkeitserwartungen
Lass uns ehrlich sein darüber, was du erwarten kannst – und was nicht:
Was unsere Schätzungen dir sagen:
- Größenordnung (ist das ein 1.000€/Monat oder 10.000€/Monat Produkt?)
- Relativer Vergleich (Produkt A verdient wahrscheinlich mehr als Produkt B)
- Trendrichtung (wächst der Umsatz, ist er stabil oder fällt er?)
- Marktgrößenbestimmung (gesamter adressierbarer Umsatz in einer Nische)
Was unsere Schätzungen dir nicht sagen:
- Exakte Eurobeträge (wir zielen auf ±20%, nicht ±1%)
- Nettogewinn (wir kennen die Ausgaben nicht)
- Umsatz aus Bundles, Upsells oder externen Quellen
- Währungskursschwankungen
Faktoren, die die Genauigkeit reduzieren können:
- Produkte mit sehr wenigen Bewertungen (weniger Signal = weniger Genauigkeit)
- Sehr neue Produkte (nicht genug historische Daten)
- Produkte mit ungewöhnlicher Preisgestaltung (Bundles, Zahl-was-du-willst)
- Schwere Werbeperioden (temporäre Spitzen)
Was unseren Ansatz anders macht
Wir raten nicht.
Jede Schätzung wird von mehreren Datenpunkten gestützt und gegen bekannte Benchmarks validiert. Wenn die Konfidenz niedrig ist, zeigen wir es.
Wir zeigen die Arbeit.
Anders als Black-Box-Tools erklären wir unsere Methodik öffentlich. Du kannst bewerten, ob unser Ansatz für deinen Anwendungsfall Sinn macht.
Wir verbessern kontinuierlich.
Unsere Modelle werden wöchentlich basierend auf neuen Daten, Creator-Feedback und Marktveränderungen aktualisiert. Die Genauigkeit verbessert sich über Zeit.
Wir sind speziell für Infoprodukte gebaut.
Tools, die für Shopify oder Amazon designed sind, funktionieren nicht gut für digitale Produkte. Die Signale sind unterschiedlich. Die Geschäftsmodelle sind unterschiedlich. Wir fokussieren exklusiv auf den Infoprodukt-Markt.
Wie wir Sonderfälle behandeln
Produkte ohne Bewertungen:
Wir verlassen uns stärker auf Ranking- und Traffic-Daten. Konfidenzniveaus sind niedriger, und wir kennzeichnen diese Schätzungen entsprechend.
Zahl-was-du-willst-Preise:
Wir nutzen durchschnittliche Transaktionswerte von ähnlichen Produkten zur Schätzung, aber kennzeichnen höhere Unsicherheit.
Produkte auf mehreren Plattformen:
Wir schätzen aktuell pro Plattform. Plattformübergreifende Aggregation steht auf unserer Roadmap.
Bundles und Upsells:
Wir schätzen basierend auf dem Hauptproduktpreis. Umsatz aus Upsells wird nicht erfasst, was bedeutet, dass unsere Schätzungen für Creator mit ausgefeilten Funnels konservativ sein können.
Das Fazit
Unsere Umsatzschätzungen sind nicht perfekt – keine Schätzung kann das sein. Aber sie sind genau genug, um die Fragen zu beantworten, die zählen:
- Gibt es Geld in dieser Nische?
- Wie hoch ist die Umsatzobergrenze für Top-Produkte?
- Wächst dieser Markt oder schrumpft er?
- Wie schneidet mein Produkt im Vergleich zu Wettbewerbern ab?
Das sind die Informationen, die du brauchst, um kluge Entscheidungen zu treffen, wo du deine Zeit und Kreativität investierst.
Wir glauben an Transparenz. Wenn du Fragen zu unserer Methodik hast, diskutieren wir gerne – melde dich jederzeit unter contact@insightraider.com.
Bereit, Umsatzdaten für Produkte in deiner Nische zu sehen? Trage dich auf die InsightRaider-Warteliste ein für frühen Zugang. 100 Early-Bird-Plätze für 29€/Monat (lebenslang gesichert).
