Erste Schritte mit SQL in Composer und dem Klaviyo-MCP-Server
Übersicht
Erfahre, wie du Analysefragen zu deinen Klaviyo-Daten in einfacher Sprache mit Composer oder dem Klaviyo Model Context Protocol (MCP)-Server stellen kannst. Klaviyo Data Platform SQL bringt Profile, Zielgruppen, Kampagnen, Produkte und Ereignisse zusammen, um Fragen zu beantworten, die mehrere Datensätze umfassen. Du musst kein SQL schreiben.
SQL befindet sich derzeit in der Beta-Phase und ist für alle Kund*innen verfügbar.
Bevor du anfängst
Wähle aus, wo du deine Fragen stellen möchtest:
- Verwende Composer, um im Chat in Klaviyo zu arbeiten. Es ist keine zusätzliche SQL-Einrichtung erforderlich.
- Verwende den Klaviyo MCP-Server, um in einem verbundenen KI-Client wie Claude oder ChatGPT zu arbeiten. Wenn du Klaviyo bereits verbunden hast, musst du kein weiteres Tool installieren, auch wenn du möglicherweise die Tool-Liste des Clients aktualisieren musst.
Beide Optionen verwenden dieselben Daten und unterstützen dieselben Arten von Analysefragen. SQL ist für Analysen konzipiert. Für Massen-Datenexporte verwende andere Klaviyo-Tools, wie z. B. benutzerdefinierte Berichte.
Daten hinken der Aktivität in deinem Konto in der Regel um etwa 30 Minuten hinterher. Bei einer sehr aktuellen Bestellung, einem Versand oder einer Änderung der Mitgliedschaft prüfe direkt in Klaviyo.
Stelle deine erste Analytics-Frage
Composer verwenden
- Öffne Composer in Klaviyo. Wenn du Hilfe brauchst, um es zu finden, siehe Erste Schritte mit Composer.
- Stelle eine Analysefrage in einfacher Sprache. Gib die Metrik, den Datumsbereich und alle Details zu Zielgruppe oder Produkt an. Zum Beispiel: „Was sind meine Top-5-Produkte nach verkauften Einheiten in den letzten 90 Tagen?“
- Überprüfe die Antwort und stelle dann in derselben Unterhaltung Folgefragen, um sie weiter zu vertiefen.
Composer entscheidet, wann SQL verwendet wird. Du musst kein Tool benennen oder eine Einstellung ändern.
Verwende den Klaviyo-MCP-Server
Um einen KI-Client zu verbinden, brauchst du im Klaviyo-Konto, das du verwenden möchtest, die Rolle Kontoinhaber*in, Administrator*in oder Manager. Wenn deine Verbindung einen API-Schlüssel verwendet, muss der Schlüssel Zugriff auf die Datensätze haben, die an deiner Frage beteiligt sind. Zum Beispiel benötigt eine Frage zu Bestellungen und Segmenten Zugriff auf Ereignisse und Segmente.
- Verbinde Klaviyo mithilfe der Anleitung für deine*n Kund*in oder dein Setup:
- Klaviyo MCP-Server-Entwicklerdokumentation für Terminal- und Remote-Server-Verbindungen
- Klaviyo-App für Claude – FAQ
- So verwendest du die Klaviyo-App für ChatGPT
- Klaviyo MCP-Server-Leitfaden für Agenturen für die Arbeit über Konten von Kund*innen hinweg
- Stelle in deinem verbundenen Client eine detaillierte Frage zur Analyse. Du musst das Tool ask_analytics_question nicht benennen. Dein Client wählt es aus, wenn es für die Frage passend ist.
- Überprüfe die Antwort und fahre mit Folgefragen fort. Wenn das Tool nicht verfügbar ist, aktualisiere die Klaviyo-Toolliste deiner Kund*innen mithilfe der unten stehenden Schritte zur Fehlerbehebung.
Wenn du dich über OAuth verbindest, folge dem Leitfaden deiner Kund*innen, um die angeforderten Berechtigungen zu prüfen und zu erteilen.
Baue auf einer Antwort auf und überprüfe die Berechnung
SQL ist nützlich, wenn eine Frage Informationen aus mehreren Datensätzen benötigt. Zum Beispiel wird aus der Anzahl der Bestellungen eine detailliertere Zielgruppenanalyse, wenn du Kund*innen, Segmentmitgliedschaft und Land hinzufügst.
Starte mit einer Frage und baue dann in derselben Unterhaltung auf der Antwort auf:
- „Wie viele Bestellungen hatten wir letzten Monat?“
- „Wie viele Kund*innen haben diese Bestellungen aufgegeben?“
- „Schlüssele diese Bestellungen nach den Segmenten auf, zu denen die Kund*innen aktuell gehören.“
- „Schlüssele die Ergebnisse nach Segment und Land auf und gib für jede Gruppe den Umsatz an.“
- „Wie viel Produkt-Browsing fand bei Erstkäufer*innen in den 10 Tagen vor ihrer ersten Bestellung statt?“
Frag, wie die Antwort berechnet wurde, bevor du eine wichtige Zahl teilst oder sie verwendest, um eine Entscheidung zu treffen. Zum Beispiel:
- „Welche Datensätze hast du verwendet?“
- „Welchen Datumsbereich und welche Filter hast du angewendet?“
- „Wie hast du den Umsatz in dieser Berechnung definiert?“
- „Führ mich durch, wie du das berechnet hast.“
Nutze die Erklärung, um zu prüfen, dass die Antwort zu deiner beabsichtigten Frage passt. Wenn nicht, kläre die Metrik, Daten oder Filter und frage noch einmal.
Welche Daten du abfragen kannst
SQL kann Fragen zu diesen Datensätzen beantworten, vorbehaltlich der Berechtigungen für deine Verbindung.
Datensatz | Was du analysieren kannst |
|---|---|
Profile | Kund*innenattribute, Kennungen, prognostizierter Lifetime Value, Kundenengagement nach Kanal, benutzerdefinierte Profileigenschaften sowie die Einwilligung in E-Mail- und SMS-Marketing |
Segmente | Dynamische Zielgruppen, deren Mitgliedschaft auf Grundlage gespeicherter Bedingungen neu berechnet wird; die Analyse verwendet die aktuelle Mitgliedschaft |
Listen | Zielgruppen, deren aktuelle Mitgliedschaft du mit Profilen und Ereignissen verbinden kannst |
Kampagnen | Einmalige Sendungen, Nachrichten, Varianten einschließlich A/B-Tests und Sende-Segmente |
Katalog | Produkte, die von deiner E-Commerce-Plattform synchronisiert wurden, einschließlich Produktkategorien und Varianten |
Ereignisse | Commerce-, Messaging-, Einwilligungs-, Flow-, Bewertungs-, Gutschein-, Support-, Klaviyo Customer Hub- und Integrationen-Aktivitäten sowie Marketinganzahlen und -raten |
Ereignisse und Details in Ereignissen
Verfügbare Ereignisdaten umfassen:
- Commerce-Aktivität, z. B. das Hinzufügen zum Warenkorb, das Aufgeben oder Stornieren einer Bestellung, Rückerstattungen und Produktansichten
- E-Mail-Aktivität, einschließlich Zustellungen, Öffnungen, Klicks, Bounces, Drops und Abmeldungen
- SMS- und WhatsApp-Aktivität, einschließlich Empfängen, Klicks, Fehlern, Einwilligungen und Abmeldungen
- Push-Aktivität, einschließlich Empfänge, Öffnungen und Unzustellbarkeiten
- Einwilligungs- und Unterdrückungsänderungen, einschließlich Abonnements, Abmeldungen, Hinzufügungen oder Entfernungen bei der Unterdrückung und Aktualisierungen von Präferenzen
- Flow-Aktivität, einschließlich Eintritten, Entfernungen, Fulfillment, Überspringen und Starts
- Profilzusammenführungen
- Einreichungen, Bearbeitungen und Löschungen von Bewertungen sowie Bereitschaft zur Überprüfung
- Gutscheinzuweisungen und -nutzungen
- Aktivitäten in Support-Konversationen, einschließlich Starts, empfangener oder gesendeter Nachrichten, Eskalationen, Lösungen sowie Ticketerstellung oder -abschluss
- Klaviyo Customer Hub-Aktivität, z. B. Anmeldungen, Favoriten, Produkt- oder Gutschein-Klicks und Ansichten von Inhaltsblöcken
- Integrationsereignisse aus Quellen wie deiner API, Shopify und Lightspeed, einschließlich Checkout-Aktivitäten, Formularübermittlungen, Treueprogramm-Anmeldungen, Suchanfragen und Sendungen
- Marketing-Metriken, einschließlich Zustellungs-, Empfänger*innen-, Öffnungs-, Klick-, Bounce-, Abmelde-, Spam-Beschwerde- und menschlicher Kundenengagement-Anzahlen und -Raten
Einige Ereignisse enthalten verschachtelte Werte: Gruppen zusammengehöriger Details innerhalb eines Ereignisses. So kann zum Beispiel eine Bestellung eine Liste von Artikeln enthalten, jeweils mit einer SKU, Menge und Preis. SQL kann diese Details auslesen, sodass du fragen kannst, wie viele Bestellungen eine bestimmte SKU enthielten oder wie hoch die durchschnittliche Artikelanzahl pro Bestellung war.
Datensätze kombinieren
SQL kann zusammengehörige Datensätze verbinden, um eine Frage zu beantworten. Das nennt man einen Join, aber du musst keinen Join ausdrücklich anfordern. Zum Beispiel kannst du:
- Verknüpfe Kampagnennachrichten mit Kampagnennamen und Kundenengagement-Daten, um benannte Kampagnen zu vergleichen.
- Verknüpfe die aktuelle Listen- oder Segmentzugehörigkeit mit Profilen und Bestellungen, um die Kaufaktivitäten einer Zielgruppe zu analysieren.
- Schlüssele eine Zielgruppe nach Land, Einwilligungsstatus oder vorhergesagtem Kund*innenwert auf.
- Verknüpfe Produkte mit Kategorien oder Varianten mit übergeordneten Produkten, um die Performance von Produkten oder Kategorien zu analysieren.
- Verknüpfe Gutscheinzuweisungen mit Gutscheineinlösungen, um die Einlösung zu berechnen und nicht eingelöste Gutscheine zu identifizieren.
Beispielfragen
Passe die Daten, Produkte, Segmente und Kampagnendetails an dein Konto an.
Ziel | Beispielfrage |
|---|---|
Bestellungen im Zeitverlauf vergleichen | „Wie viele Bestellungen haben wir in Q2 2025, Q1 2026 und Q2 2026 erhalten?“ |
Bestelldetails analysieren | „Wie viele Bestellungen in den letzten 90 Tagen enthielten die SKU FACEBUND01?“ |
Fasse Umsatz und Rückerstattungen zusammen | „Fasse die Bestellungen im Juni zusammen: Gesamtzahl der Bestellungen, Gesamtumsatz, Anzahl der erstatteten Bestellungen und Gesamtbetrag der Erstattungen.“ |
Wiederholungskäufe verstehen | „Wie viel Prozent der Kund*innen haben nur 1 Bestellung aufgegeben?“ |
Zeit zwischen Käufen messen | „Wie viele Tage vergehen durchschnittlich zwischen dem ersten und dem zweiten Kauf einer Kund*in?“ |
Kund*innenwert vergleichen | „Vergleiche den Lifetime Value von Kund*innen mit Engagement per E-Mail mit Kund*innen, die kein Engagement zeigen.“ |
Finde die Top-Produkte | „Was sind meine 5 Top-Produkte nach verkauften Einheiten in den letzten 90 Tagen?“ |
Vergleiche das Kundenengagement der Kampagne | „An welchem Wochentag haben Kampagnen die besten Öffnungsraten?“ |
E-Mail-Performance entdecken | „Welche waren meine 10 am häufigsten geöffneten E-Mails, ohne Sale-Kampagnen?“ |
Geräte analysieren | „Wie ist die Aufschlüsselung meiner E-Mail-Öffnungen nach Geräten zwischen Mobilgeräten und Desktop?“ |
Überprüfe die Flow-Aktivität | „Welche Flows haben im letzten Jahr Nachrichten gesendet?“ |
SMS-Performance vergleichen | „Wie hoch waren meine Klickrate und Abmelderate für SMS im April, Mai und Juni?“ |
Untersuche Bounces | „Mein Newsletter vom 2. Juli hatte 5.514 Bounces. Kamen sie von 1 E-Mail-Anbieter? Welche Bounce-Typen waren das?“ |
Sendehäufigkeit prüfen | „Wie viele Profile haben an einem Tag 2 oder mehr E-Mails erhalten?“ |
Grundlegendes zu Einschränkungen
Daten nicht verfügbar
SQL unterstützt derzeit Folgendes nicht:
- Listen- oder Segmentmitgliedschaft zu einem vergangenen Zeitpunkt
- Anmeldeformulare oder deren Performance
- Benutzerdefinierte Objekte
- E-Mail- oder SMS-Vorlagen
Integrationen-Ereignisse können Formularübermittlungen umfassen, aber das bedeutet nicht, dass SQL die Analyse von Anmeldeformularen oder deren Performance unterstützt. Wenn deine Frage von nicht verfügbaren Daten abhängt, kann die Antwort unvollständig sein oder der*die Kund*in kann möglicherweise nicht antworten.
Datenaktualität und Unterschiede zu Klaviyo-Berichten
Die Daten liegen in der Regel etwa 30 Minuten hinter deinem Konto zurück. Neueste Aktivitäten werden möglicherweise nicht sofort angezeigt.
Zahlen sollten im Allgemeinen mit Klaviyo konsistent sein, aber es kann aufgrund von Unterschieden in Definitionen, Abfrageoptimierungen oder Datenaktualität zu kleinen Abweichungen kommen. SQL verwendet eine andere Datenquelle als andere Methoden zum Zugriff auf Klaviyo-Daten. Klaviyo hat überprüft, dass diese Daten in den letzten 3 Jahren zu 99 % konsistent waren.
Bitte frage nach der Berechnung, dem Datumsbereich und den Filtern, wenn eine Zahl von einem Bericht abweicht. Die Erklärung kann dir helfen, festzustellen, ob du dieselbe Metrik und denselben Zeitraum vergleichst.
Generierte Abfragen und Timeouts
SQL generiert aus deiner Frage eine Abfrage. Derzeit gibt es keinen Endpunkt, über den du deine eigene SQL-Abfrage einreichen und ein garantiertes, reproduzierbares Ergebnis erhalten kannst. Unterschiedliche Formulierungen können zu unterschiedlichen Abfragen und leicht unterschiedlichen Ergebnissen führen. Prüfe die Berechnung auf wichtige Zahlen.
Ein MCP-Client kann früher aufhören, auf eine Antwort zu warten, als Composer es tun würde. Claude hat zum Beispiel ein Timeout-Fenster von 60 Sekunden. Wenn bei einer Frage ein Timeout auftritt, schränke den Datumsbereich ein, reduziere die Anzahl der Aufschlüsselungen oder Splitte die Analyse in kleinere Fragen.
Fehlerbehebung
Das Analytics-Tool ist nicht verfügbar
Wenn du ask_analytics_question in deinem AI-Client nicht siehst, überprüfe, ob SQL für dein Konto aktiviert ist, und aktualisiere die Klaviyo-Tool-Liste des Clients.
In Claude:
- Gehe zu Anpassen > Konnektoren > Klaviyo.
- Öffne das Drei-Punkte-Menü in der oberen rechten Ecke.
- Klicke auf Tool-Liste aktualisieren, und versuche dann deine Frage erneut.
SQL kann keine Daten zurückgeben, von denen du weißt, dass sie in deinem Konto sind
Prüfe, ob der Datensatz unterstützt wird, und berücksichtige die typische Verzögerung von 30 Minuten. Wenn deine Verbindung einen API-Schlüssel verwendet, prüfe, ob er Zugriff auf jeden beteiligten Datensatz hat, z. B. Profile, Segmente, Listen, Kampagnen, Kataloge oder Ereignisse. Aktualisiere fehlende Berechtigungen in Klaviyo, aktualisiere die Klaviyo-Tool-Liste des Clients und versuche die Frage erneut.
Prüfe bei einer OAuth-Verbindung die Berechtigungen mithilfe des Verbindungshandbuchs deines Kund*in.
Bei einer Frage ist ein Timeout aufgetreten
Probiere einen kürzeren Datumsbereich oder weniger Aufschlüsselungen aus oder teile die Frage in kleinere Fragen auf. Wiederhole die engere Frage und baue dann mit Anschlussfragen auf dem Ergebnis auf.
Eine Zahl stimmt nicht mit Klaviyo überein
Frage nach, wie SQL die Zahl berechnet hat, einschließlich der Datensätze, des Datumsbereichs und der Filter. Prüfe, ob die Metrikdefinitionen und die Datenaktualität den Unterschied erklären. Wenn der Unterschied groß ist, kontaktiere den Klaviyo Support und teile die Frage, die zurückgegebene Zahl und die Zahl, die du erwartet hast.
Composer lehnt eine Frage ab
Formuliere die Frage mit einer spezifischen Metrik, einem Datumsbereich und einer Zielgruppe um. Prüfe, ob eine der unterstützten Datenmengen verwendet wird, und versuche es dann erneut.