Tixly Tixly

Tixly

E-Commerce

Dataddo extrahiert den kompletten Tixly-Datensatz - Bestellungen, Kunden, Produkte, Warenkörbe, Zahlungen - und liefert ihn dorthin, wo dein Team ihn braucht: in KI-Tools und Agenten, dein Warehouse wie Snowflake und BigQuery, BI-Dashboards und zurück in deine Marketing- und CRM-Tools. Kombiniere ihn mit Ad-, CRM- und Finanzdaten, hole die vollständige Historie nach und halte alles nach deinem Zeitplan aktuell, vollständig verwaltet und mit der Data Plane dort, wo du willst. Keine Pipelines zu bauen, kein Lock-in.

DEINE SHOP-SOURCE-OF-TRUTH

Mach Tixly zu Shop-Reportings, denen dein ganzes Team vertraut

E-Commerce-Daten sind nur nützlich, wenn sie vollständig, sauber und aktuell sind. Dataddo extrahiert das komplette Tixly-Datenmodell, regelt es und liefert es an jedes Warehouse, Dashboard, KI-Tool und nachgelagerte System, kontinuierlich und ohne manuelle Exporte.

Jede Bestellung & jedes Feld

Zieh das komplette Tixly-Datenmodell - Bestellungen, Positionen, Kunden, Produkte, Rückerstattungen - nicht nur ein festes Preset, damit deinen Shop-Reports nie ein Feld fehlt.

Mit Ads, CRM & Finanzen kombinieren

Verbinde Tixly mit deinen Werbe-, CRM- und Finanzquellen, damit Full-Funnel- und Unit-Economics-Analytik an einem Ort liegt.

Vollständige Historie nachladen

Lade historische Tixly-Daten über die Exportgrenzen der Plattform hinaus, damit Kohorten-, LTV- und Saisonalitätsanalysen belastbar bleiben.

Vor dem Laden modellieren & bereinigen

Normalisiere Währungen, SKUs und Steuern und lass das Data Quality Firewall fehlerhafte Zeilen stoppen, bevor Tixly-Daten in deine Reports gelangen.

Aktuell nach deinem Zeitplan

Inkrementelle, geplante Syncs halten Tixly-Daten aktuell, bis zu stündlich, ohne manuelle Exporte oder vollständige Neuladungen.

Geregelt & überwacht

Zustell-Alerts und Qualitätsprüfungen erkennen Lücken in Tixly-Daten früh, damit Umsatz-Dashboards nie stillschweigend brechen.

DATASETS

Was du aus Tixly ziehen kannst

Der Tixly-Connector bietet eine Liste kuratierter Datasets - fertige Sätze aus Bestellungen, Kunden, Produkten und Kennzahlen, die du nach Zeitplan extrahieren kannst. Brauchst du etwas Bestimmtes? Jedes Dataset lässt sich forken und anpassen oder mit unserem Universal Connector von Grund auf neu erstellen.

Liste kuratierter Datasets

External Reference NumberExternalReferenceNumber
string
Event Group IdEventGroupId
integer
NameName
string
Sub TitleSubTitle
string
DescriptionDescription
string
OrganisationOrganisation
string
Heading Text OnlineHeadingTextOnline
string
Note Text OnlineNoteTextOnline
string
Image Cache KeyImageCacheKey
integer
Event Image PathEventImagePath
string
Has Event ImageHasEventImage
integer
Featured Image PathFeaturedImagePath
string
Has Featured ImageHasFeaturedImage
integer
Poster Image PathPosterImagePath
string
Has Poster ImageHasPosterImage
integer
Logo Image PathLogoImagePath
string
Has Logo ImageHasLogoImage
integer
External URLExternalUrl
string
Is FilmIsFilm
integer
Is Queue ActiveIsQueueActive
integer
Queue URLQueueUrl
string
Dates Event IdDatesEventId
integer
Dates Default Event Group IdDatesDefaultEventGroupId
float
Dates NameDatesName
string
Dates TitleDatesTitle
string
Dates Sub TitleDatesSubTitle
string
Dates OrganisationDatesOrganisation
string
Dates SeasonDatesSeason
string
Dates Min Tickets OnlineDatesMinTicketsOnline
integer
Dates Max Tickets OnlineDatesMaxTicketsOnline
integer
Dates Special NoteDatesSpecialNote
string
Dates Start DateDatesStartDate
datetime
Dates Start Date UTC UnixDatesStartDateUTCUnix
integer
Dates End DateDatesEndDate
datetime
Dates End Date UTC UnixDatesEndDateUTCUnix
integer
Dates Waiting ListDatesWaitingList
integer
Dates Is Free EventDatesIsFreeEvent
integer
Dates Online Sale StartDatesOnlineSaleStart
datetime
Dates Online Sale Start UTC UnixDatesOnlineSaleStartUTCUnix
integer
Dates Online Sale EndDatesOnlineSaleEnd
datetime
Dates Online Sale End UTC UnixDatesOnlineSaleEndUTCUnix
integer
Dates VenueDatesVenue
string
Dates HallDatesHall
string
Dates PromoterDatesPromoter
string
Dates Sold OutDatesSoldOut
integer
Dates DurationDatesDuration
string
Dates Sale StatusDatesSaleStatus
integer
Dates Sale Status TextDatesSaleStatusText
string
Dates CapacityDatesCapacity
integer
Dates RemainingDatesRemaining
integer
Dates Min PriceDatesMinPrice
float
Dates Max PriceDatesMaxPrice
float
Ticket TypeTicketType
string
QuotaQuota
string
SoldSold
integer
ReservedReserved
integer
RemainingRemaining
integer
Quantity RuleQuantityRule
integer
Active FromActiveFrom
datetime
Active From Utc UnixActiveFromUTCUnix
integer
Active ToActiveTo
datetime
Active To Utc UnixActiveToUTCUnix
integer
Price ZonePriceZone
string
Price Zone IdPriceZoneID
integer
PricePrice
float
TagsTags
string
Dates Online Reservation AllowedDatesOnlineReservationAllowed
integer

Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?

Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.

Jetzt anfragen
MIT VS. OHNE

Wer die Last trägt, wenn sich etwas ändert

Halte Tixly-Daten am Fließen zu jedem Warehouse, Dashboard und Tool, und sieh, wer zuständig ist, wenn sich eine API oder ein Schema ändert:

Ohne Dataddo Mit Dataddo Ergebnis für dich
Änderung an API oder Authentifizierung Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. Syncs aus Tixly fließen weiter
Schema-Drift Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. Nur saubere Tixly-Daten landen in Reports
Endpunkt eingestellt Sie müssen die Integration neu entwickeln. Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. Dein Tixly-Reporting läuft weiter
Fehlender Konnektor Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. Jedes Tixly-Feld, das du brauchst, auf Anfrage
Unbemerkte Verschlechterung Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. Lücken erkannt, bevor Umsatz-Dashboards brechen
Debugging Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. Schnellere Ursachenanalyse, weniger Reporting-Lücken
Data Residency by Design

Wähle, wo Tixly-Daten verarbeitet werden: gleiche Cloud, Region oder souverän

Tixly ist eine Cloud-API, also lautet die Frage nicht On-Premise vs. Cloud, sondern durch welche Region deine Shop- und Kundendaten fließen. Mit Dataddo betreibst du die Data Plane in der Region deiner Wahl, sodass Tixly-Payloads direkt an deine Ziele gehen, ohne ein Drittanbieter-SaaS zu durchlaufen. Fixiere sie aus Compliance-Gründen auf eine EU- oder US-Region oder betreibe sie selbst, wenn ein nachgelagertes Ziel in deinem eigenen Netzwerk liegt.

Standort der Data Plane Typische Datensensibilität Warum dieses Setup

Public Cloud

AWS Microsoft Azure Google Cloud
Niedrig bis moderat - allgemeine Geschäfts-, Marketing- und Produktdaten; Quellen, die bereits cloud-nativ sind. Am schnellsten einsatzbereit und skaliert elastisch. Ideal, wenn für die Daten keine Residenzbeschränkung gilt und sie oft bereits in derselben Public Cloud liegen.

Regionale & europäische souveräne Clouds

EU-souveräne Clouds Regionale Anbieter Private Cloud
Reguliert / residenzgebunden - personenbezogene, Finanz- und Gesundheitsdaten, die der DSGVO oder lokalem Recht unterliegen. Hält die Verarbeitung innerhalb einer bestimmten Rechtsordnung, um Vorgaben zu Datenresidenz und Souveränität zu erfüllen, und läuft dabei weiterhin als verwaltete Infrastruktur.

On-Premises

Kubernetes Red Hat OpenShift VMware Tanzu
Hochsensibel / eingeschränkt - Daten, die vertraglich oder gesetzlich den Unternehmensperimeter nicht verlassen dürfen. Daten verlassen Ihr Netzwerk nie. Erforderlich für Air-Gapped-, klassifizierte oder streng abgeschottete Umgebungen; die Control Plane verwaltet weiterhin ausschließlich über Metadaten.
DATENAUSLIEFERUNG

Alle Wege, Tixly-Daten auszuliefern

E-Commerce-Daten haben selten nur ein Zuhause. Dataddo speist Tixly in KI und Agenten ein, lädt es für Umsatz- und Kohortenanalytik in dein Warehouse, aktiviert Zielgruppen zurück in Marketing- und CRM-Tools und liefert Dateien an den Speicher, alles gleich geregelt.

Transporttyp Was es tut Typische Ziele Typische geschäftliche Anwendungsfälle
Daten an KI & Agenten Speise Tixly-Daten in Vektordatenbanken, LLMs und KI-Agenten ein, damit Shopping-Assistenten und Copiloten über deinen Shop schließen können.
Claude OpenAI Gemini Mistral AI + 400 weitere
Lade Tixly-Produkte und -Bestellungen in Vektor-Stores für Retrieval-gestützte Shopping-Assistenten, Gib KI-Agenten und Copiloten geregelten Zugriff auf aktuelle Tixly-Shop-Daten
ETL / ELT in dein Warehouse Lade Tixly-Bestellungen und -Kennzahlen in dein Warehouse für Umsatz- und Kohortenanalytik.
Snowflake BigQuery Amazon Redshift PostgreSQL + 400 weitere
Zentralisiere Tixly neben Ad- und CRM-Daten in Snowflake, BigQuery oder Redshift, Hole die Tixly-Historie für LTV- und Kohortenanalysen nach
Zielgruppen & Retention aktivieren Spiele Segmente und modellierte Zielgruppen aus Tixly-Daten zurück in Marketing- und CRM-Plattformen.
Klaviyo Meta Google Ads HubSpot + 400 weitere
Synchronisiere hochwertige oder abwanderungsgefährdete Kundensegmente aus Tixly an Ad- und E-Mail-Plattformen, Gib modellierte Zielgruppen zurück, um Retention- und Win-Back-Kampagnen zu steuern
Dateien an Speicher & Partner Liefere rohe oder modellierte Tixly-Extrakte an Objektspeicher und Partner.
AWS S3 Google Cloud Storage Azure Blob Storage SFTP + 400 weitere
Archiviere rohe Tixly-Exporte in S3, GCS oder Azure, Schick geplante Tixly-Extrakte per SFTP an Partner oder 3PLs
FAQ

Tixly als Quelle + Dataddo, beantwortet

Wohin kann ich Tixly-Daten schicken?

An jedes der über 150 Dataddo-Ziele: Warehouses wie Snowflake und BigQuery, BI-Dashboards, Marketing- und CRM-Tools, Objektspeicher und KI- oder Vektor-Stores, plus benutzerdefinierte Ziele auf Anfrage.

Muss ich die Pipeline warten?

Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir pflegen den Tixly-Connector, passen uns an API- und Schemaänderungen an und benachrichtigen dich, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht. Es gibt keinen Pipeline-Code, den du schreiben oder reparieren musst.

Kann ich den Customer Lifetime Value über meine Shop-Daten analysieren?

Ja. Dataddo lädt die vollständige Tixly-Bestell- und Kundenhistorie in Snowflake, BigQuery oder Redshift, kombiniert mit deinen Ad- und CRM-Daten, sodass LTV-, Kohorten- und Retention-Analysen ohne manuelle Exporte funktionieren.

Was, wenn Tixly seine API ändert?

Das ist unsere Sache, nicht deine. Das Dataddo-Team verfolgt API- und Schemaänderungen von Tixly proaktiv und aktualisiert den Connector, bevor sie deine Pipeline brechen. Kontinuierliches Monitoring überwacht jeden Sync, und falls etwas Aufmerksamkeit braucht, bekommst du einen Alert - so fließen deine Tixly-Daten weiter, ohne dass du etwas tun musst.

Welche Tixly-Daten und -Felder sind verfügbar?

Das komplette Tixly-Datenmodell: Bestellungen, Positionen, Kunden, Produkte, Rückerstattungen, kein festes Subset. Fehlt ein Feld, das du brauchst, ergänzen wir es auf Anfrage, meist ohne Zusatzkosten.

Wie werden meine Daten geschützt?

Dataddo ist SOC 2 Type II und ISO 27001 zertifiziert. Daten werden bei Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und EU- oder US-Data-Residency ist verfügbar. Betreib die Data Plane selbst, und Payload-Daten verlassen nie dein Netzwerk.

Werden API-Rate-Limits zum Problem?

Dataddo übernimmt Pagination, Rate-Limits und Retries von Tixly für dich und zieht inkrementell nach Zeitplan, damit du innerhalb der API-Kontingente bleibst, ohne deinen Shop zu belasten.

Bin ich gebunden?

Nein. Pipelines sind quell- und zielunabhängig: Du kannst Ziele hinzufügen oder wechseln, ohne neu zu bauen, und Daten landen in nativen Formaten, die dir gehören.