Wie die SQL-Datenanalyse Ihnen helfen kann, die Saisonalität in Ihrem Unternehmen zu verstehen

Ihre Geschäftsdaten enthalten versteckte saisonale Muster - Umsatzspitzen, -rückgänge und -verschiebungen, die sich jedes Jahr wiederholen. Mit nur wenigen SQL-Abfragen können Sie diese Trends aufdecken und in klügere Entscheidungen umsetzen. Und so geht's.

Jedes Unternehmen erlebt Höhen und Tiefen - mehr Verkäufe im Dezember, weniger Kunden im August, ein Anstieg der Support-Tickets nach einer Produktaktualisierung. Diese Muster werden als Saisonabhängigkeit bezeichnet und können erhebliche Auswirkungen auf die Planung, den Personaleinsatz, das Marketing und den Bestand haben.

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn SQL für Sie neu ist. Sie können beginnen mit SQL für Anfänger - Es wurde entwickelt, um Anfängern zu helfen, Abfragen zu schreiben und Daten sicher zu untersuchen.

Bei der Saisonalität geht es nicht nur um Feiertage oder das Wetter. Es geht darum, vorhersehbare Muster in Ihrem Unternehmen zu erkennen - und sie zu Ihrem Vorteil zu nutzen.

Zum Beispiel:

• Gehen Ihre Umsätze im Februar immer zurück?
• Steigen die Besucherzahlen im September an?
• Sind die Erstattungen im Januar immer höher?

Viele Unternehmen vermuten diese Trends. Aber mit SQL können Sie sie messen - klar, genau und ohne auf ein BI-Dashboard zu warten.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit SQL saisonale Muster in Ihren Daten aufdecken können. Anhand eines einzigen Beispiels - eines Online-Kleiderladens namens TrendyThreads - erfahren Sie, wie Sie mit ein paar intelligenten Abfragen helfen können:

• Erkennen Sie saisonale Umsatzspitzen
• die Leistung über Jahre hinweg zu vergleichen
• Verstehen, wann und wo sich verschiedene Produkte am besten verkaufen

Schritt 1: Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Daten haben

Bevor Sie mit der Analyse der Saisonalität beginnen, benötigen Sie einen wichtigen Bestandteil: eine Spalte, die Ihnen sagt, wann etwas passiert ist.

In SQL-Begriffen bedeutet das normalerweise eine DATE oder TIMESTAMP Spalte - zum Beispiel:

• order_date in einer Verkaufstabelle
• visit_date in einem Website-Traffic-Protokoll
• signup_timestamp in einer Kundentabelle

Worin besteht der Unterschied?

• Eine Spalte DATE speichert nur das Kalenderdatum (z. B. 2025-07-25).
• Eine Spalte TIMESTAMP enthält sowohl das Datum als auch die Uhrzeit (z. B. 2025-07-25 14:35:12).

SQL versteht beide Typen und kann sie nach Tag, Woche, Monat oder sogar Stunde gruppieren. Aber Vorsicht: Wenn Ihre Daten als reiner Text gespeichert sind (wie 'July 25'), müssen Sie sie in ein geeignetes Datumsformat konvertieren - sonst kann SQL sie nicht richtig gruppieren oder filtern.

Bei TrendyThreads, unserem fiktiven Online-Kleidungsgeschäft, arbeiten wir mit einer Tabelle Bestellungen, die alle Verkäufe der letzten drei Jahre enthält. Hier sehen Sie ein Beispiel für die Struktur:

Bevor Sie sich mit saisonalen Trends befassen, sollten Sie prüfen, mit wie vielen Daten Sie arbeiten. Das können Sie mit einer einfachen Abfrage tun:

SELECT MIN(order_date), MAX(order_date)
FROM orders;

Ergebnis:

• Früheste Bestellung: 2022-01-01
• Jüngste Bestellung: 2024-06-30

Damit haben wir ein solides Drei-Jahres-Fenster - genug Daten, um Muster zu erkennen.

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die mehrere Abschnitte über die Arbeit mit Datums- und Zeitdaten in SQL enthält.

Hier finden Sie eine kombinierte und ausgefeilte Version von "Saisonale Muster mit SQL erkennen" und "Schritt 2: Monatliche Umsatztrends erkennen " - zusammengefasst in einem einzigen zusammenhängenden Abschnitt mit reibungslosem Ablauf, anfängerfreundlichen Erklärungen und einem natürlichen LearnSQL.de Ton:

Schritt 2: Monatliche Trends mit SQL erkennen

Sobald Sie sich vergewissert haben, dass Ihr Datensatz eine korrekte order_date-Spalte enthält, können Sie SQL verwenden, um saisonale Muster aufzudecken, z. B. welche Monate den größten Umsatz bringen.

Nehmen wir an, Sie möchten eine einfache, aber wichtige Frage beantworten:

"Wie hoch war unser Gesamtumsatz in jedem Monat der letzten drei Jahre?"

Zu diesem Zweck verwenden Sie drei SQL-Tools:

• YEAR(order_date) - um das Jahr zu extrahieren
• MONTH(order_date) - um den Monat zu extrahieren
• GROUP BY - um die Ergebnisse nach Jahr und Monat zu gruppieren

So sieht die Abfrage aus:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Beispielhafte Ausgabe:

Was Sie lernen können:

• Der Dezember ist eindeutig Ihr Spitzenmonat - die Einnahmen steigen um bis zu 40 %.
• Der Februar bleibt durchweg hinter den Erwartungen zurück und bestätigt, dass er Ihr langsamster Monat ist.
• Die Umsätze steigen von September bis Novemberstetig an - möglicherweise in Erwartung des Weihnachtsgeschäfts.

Sie haben vermutet, dass der Dezember wichtig ist - jetzt können Sie es beweisen. Diese Art von Einblick hilft Ihnen, Ihr Marketingbudget umzuschichten, Lagerbestände zu planen und die Bemühungen Ihres Teams auf die tatsächliche Nachfrage abzustimmen.

Möchten Sie mit solchen Abfragen Vertrauen aufbauen? Versuchen Sie Erstellen einfacher SQL-Berichte.

Schritt 3: Vergleichen Sie die Leistung von Jahr zu Jahr

Das Erkennen von saisonalen Spitzen ist hilfreich - aber es gibt noch eine weitere wichtige Frage, die Sie sich stellen sollten:

"Nehmen diese saisonalen Monate im Laufe der Zeit tatsächlich zu?"

Mit anderen Worten:

• Hat der Dezember 2023 besser abgeschnitten als der Dezember 2022?
• Ist der April 2024 stärker oder schwächer als der April 2023?
  Um diese Frage zu beantworten, können Sie die Einnahmen jedes Monats mit demselben Monat des Vorjahres vergleichen. SQL ermöglicht dies mit Hilfe eines leistungsstarken Werkzeugs, der so genannten Fensterfunktion - genauer gesagt, LAG().

Mit der Funktion LAG() können Sie auf die vorherige Zeile zurückblicken - in diesem Fall auf die Einnahmen des Vorjahres für denselben Monat. Sie funktioniert folgendermaßen:

• Sie gruppieren Ihre Daten nach Monat und Jahr
• Sie ordnen sie nach Jahr
• Dann holt sich LAG() die Einnahmen aus dem Vorjahr im selben Monat.

Hier ist die Abfrage:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue,
  LAG(SUM(total_amount)) OVER (
    PARTITION BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)
    ORDER BY EXTRACT(YEAR FROM order_date)
  ) AS last_year_revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY month, year;

Beispielhafte Ausgabe:

Was Ihnen das sagt:

• Dezember 2023 wuchs um 25% gegenüber Dezember 2022 - ein großer Fortschritt.
• Im Dezember 2024 kamen weitere 14 % hinzu.
• Wenn Sie einen Monat entdecken, der im Vergleich zum Vorjahr schrumpft (wie der März), ist das ein rotes Tuch, dem Sie nachgehen sollten.

Das ist die Stärke der Fensterfunktionen: Sie können Zeilen vergleichen, ohne Unterabfragen schreiben oder die Tabelle mit sich selbst verbinden zu müssen. Möchten Sie solche Techniken beherrschen? Unser interaktiver Fensterfunktionen Kurs ist Ihr nächster Schritt.

Schritt 4: Erkennen Sie saisonale Trends nach Produkt

Zu wissen, wann Kunden ihre Ausgaben tätigen, ist nützlich - aber zu wissen, was sie in diesen Monaten kaufen, ist noch besser.

Nehmen wir an, Sie möchten Fragen beantworten wie:

• Welche Produktkategorien haben im Winter Hochkonjunktur?
• Sind kurze Hosen nur im Sommer beliebt?
• Gibt es Artikel, die sich das ganze Jahr über gut verkaufen?

Hier ist die SQL-Abfrage, mit der Sie das herausfinden können:

SELECT
  product_category,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY product_category, month
ORDER BY product_category, month;

Sie gruppiert die Verkäufe nach Produkttyp und Monat und addiert den Umsatz in jeder Kategorie.

Beispielhafte Ausgabe:

Das sagt Ihnen Folgendes:

• Mäntel und Jacken verkaufen sich am besten im November und Dezember
• Kurze Hosen dominieren in den Sommermonaten
• T-Shirts haben das ganze Jahr über gleichbleibende Umsätze

Mit diesen Erkenntnissen können Sie:

• die Lagerbestände nach Saison anpassen
• die richtigen Artikel zur richtigen Zeit anpreisen
• eine Überbevorratung mit saisonalen Produkten in den Nebenmonaten vermeiden

Möchten Sie Ihre Kenntnisse vertiefen? Probieren Sie unseren Kurs Umsatztrendanalyse inSQL aus, in dem Sie lernen, wie Sie Trends mit SQL analysieren können.

Schritt 5: Verstehen Sie regionale Muster

Saisonalität sieht nicht überall gleich aus.

Wenn Sie in verschiedenen Teilen des Landes oder an verschiedene Kundentypen verkaufen, können sich die Muster drastisch unterscheiden. Mit SQL können Sie diesen Unterschieden auf den Grund gehen, indem Sie Daten nach Region, Produktkategorie oder sogar Kundensegment gruppieren.

Lassen Sie uns diese Frage untersuchen:

"Kaufen die Menschen im Süden Wintermäntel wie die Kunden im Norden?"

So können Sie das überprüfen:

SELECT
  region,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE product_category IN ('Coats', 'Jackets')
GROUP BY region, month
ORDER BY region, month;

Beispielhafte Ausgabe

Was Ihnen das sagt:

• Nördliche Regionen zeigen deutliche Ausschläge im November und Dezember
• Kunden im Süden kaufen weniger Mäntel - auch im Winter
• Der Westen liegt irgendwo dazwischen

Warum das wichtig ist:

• Geben Sie kein Werbebudget für Winterkleidung in Regionen aus, in denen sie nicht verkauft wird.
• Lokalisieren Sie Ihre E-Mail-Kampagnen und Homepage-Banner nach geografischen Gesichtspunkten
• Schicken Sie mehr Inventar nach Norden - und sparen Sie Platz im Süden

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Von Daten zu Maßnahmen

Saisonale Trends sind in Ihren Daten versteckt - SQL hilft Ihnen, sie aufzudecken. Sie brauchen keine ausgefallenen Tools oder einen Abschluss in Datenwissenschaft. Sie brauchen nur Zugriff auf Ihre Daten, eine Datumsspalte und ein paar gut formulierte Abfragen.

In wenigen Schritten haben Sie gelernt, wie Sie:

• monatliche Spitzen und Einbrüche zu erkennen
• die Leistung von Jahr zu Jahr zu vergleichen
• erkennen, wie sich Produkte und Regionen unterschiedlich verhalten

Auf diese Weise können Sie vorausschauend planen: Sie können Ihre Lagerbestände besser planen, Ihre Kampagnen zeitlich abstimmen und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten treffen - nicht von Vermutungen. Möchten Sie noch weiter gehen? Versuchen Sie es mit dem SQL-Track zur Datenanalyse.

Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Rhythmus. Der Trick besteht darin, den eigenen zu kennen - und SQL gibt Ihnen die Werkzeuge dafür an die Hand. Beginnen Sie mit dem Üben auf LearnSQL.de und sehen Sie, was Ihre Daten Ihnen sagen wollen.