Rose Bikes
Cycling · Sport & Outdoor
Brand Score
3.07
Owned Score
3.33
Retail Score
2.83
Gap
+0.50
Owned stärker
Rang im Segment
8/20
Evidence Points
28
Dimensions-Profil
Dimension Scores
Owned
3.33
Gap
+0.50
Retail
2.83
Analyse & Handlungsempfehlungen
Rose Bikes erreicht einen PXM Maturity Score von 3.07 (Developing) und liegt auf Rang 8 im Segment "Cycling". Das Profil zeigt ein gemischtes Bild mit punktuellen Staerken und klaren Verbesserungsfeldern.
Owned (3.33) und Retail (2.83) sind ausgewogen (Gap: +0.50). Gute Balance zwischen eigener Experience und Retail-Praesenz.
Staerken
Strategy & Governance (3.33): Staerkste Dimension, aber insgesamt noch im Bereich "Developing".
Schwaechen
Digital Maturity & Optimization (2.78): Digitale Reife-Defizite: fehlende strukturierte Daten, Performance-Probleme oder geringe Optimierungssignale.
Channel & Retail Activation (2.33): Retail-Content unvollstaendig oder inkonsistent — Kanaladaption und Mindeststandard-Einhaltung verbesserungswuerdig.
Handlungsempfehlungen
Digitale Reife steigern: Schema.org-Markup implementieren, Core Web Vitals optimieren, Content-Update-Rhythmus etablieren, Personalisierung testen.
Retail-Aktivierung professionalisieren: Mindeststandards fuer Retailer-Content definieren, A+/EBC auf Kernplattformen ausrollen, Kanaladaptions-Guidelines erstellen.
Finanzdaten
Revenue 2024
€180M
180
Revenue 2023
€189M
EBIT 2024
–
EBIT 2023
–
Rose Bikes GmbH (Brand) · EUR
Private German company. FY to Oct 2023: EUR 189M (+9%). FY to Oct 2024: estimated ~EUR 180M. EBIT not available
Evidence Indicators (26/26)
D1 Strategy
Seitenstruktur & Kategorielogik
Klare Struktur: Rennraeder, Mountainbikes, Gravel, E-Bikes, City/Trekking. Logisch aufgebaut.
Terminologie & Naming
Konsistente Produktnamen (XLITE, Reveal, Backroad, Count Solo).
Produkt-Systematik
Mehrdimensional nach Disziplin. Performance-Staffelung innerhalb Modelle.
Cross-Touchpoint-Konsistenz
D2C-primaer. Zubehoer auf Amazon konsistent.
D2 Customer Value
Nutzenargumentation
Klare Argumentation mit D2C-Preisvorteil als USP: "Direkt vom Hersteller = Premium-Performance zum fairen Preis".
Feature-to-Benefit Translation
Systematisch auf Owned: Materialerklaerungen, Geometrie-Benefits.
Nutzenlogik-Konsistenz
Konsistent auf Owned.
Zielgruppen-Differenzierung
Nach Disziplin differenziert. Konfigurator ermoeglicht individuelle Anpassung.
D3 Channel
Retail-Content-Vollstaendigkeit
D2C-Modell: Bikes nur auf rosebikes.de. Zubehoer begrenzt auf Drittplattformen.
Mindeststandard-Einhaltung
D2C = eigene Standards. Externe Retailer minimal.
Kanaladaption
Kein Multi-Channel-Ansatz fuer Bikes.
Content-Varianz zwischen Retailern
D2C = keine Varianz bei Bikes.
D4 Data
Strukturierte Attributsets
Strukturiert: Rahmen, Gewicht, Geometrie, Schaltgruppe. Konfigurator-Specs detailliert.
Produktvergleichbarkeit
Konfigurator-basierte Vergleichbarkeit (verschiedene Ausstattungen).
Attribut-Konsistenz Owned→Retail
D2C = eine Datenquelle. Konsistent.
Daten-Vollstaendigkeit
>85% befuellt.
D5 Content
Content-Module auf Owned
Wiederkehrende Module: Hero, Gallery, Konfigurator, Specs, Marken-Story.
Kanaladaption von Content
D2C-only fuer Bikes.
Visual & Claim Consistency
Konsistentes Visual System (sportlich, D2C-Fokus).
Content-Qualitaet & Nutzwert
Nutzwert: Konfigurator als Kernfeature, Bike-Fit-Beratung, Teststrecke Bocholt als Content-Element.
D6 Digital
Strukturierte Daten (Schema.org / JSON-LD)
Basis-Schema.
Page Performance
CWV "Good" Desktop.
Content-Aktualitaet & Synchronitaet
Aktuell.
Content-Veraenderung ueber Zeit
Regelmaessig.
A/B-Test- & Personalisierungssignale
Konfigurator als Personalisierung.
Tech-Stack-Signale
Standard-Plattform.
Qualitative Insights
Geprüft:
rosebikes.de, Amazon.de (Zubehoer), Bike24.de (Zubehoer)
Produkt-Samples:
XLITE Six Disc (Hero), Reveal (Core), Backroad (Core), Rose Pro SL Helmet (Long Tail)
Score-Berechnung:
**Score-Berechnung Rose Bikes:** - D1: 2+2+2+2 = 8/12 → **3.67** → MI-Adj: -0.05 → **3.33** (korr.) - D2: 2+2+2+2 = 8/12 → **3.67** → MI-Adj: -0.05 → **3.33** (korr.) - D3: 1+1+1+2 = 5/12 → **2.67** → MI-Adj: -0.11 → **2.33** (korr.) - D4: 2+2+2+2 = 8/12 → **3.67** → MI-Adj: -0.05 → **3.33** (korr.) - D5: 2+1+2+2 = 7/12 → **3.33** - D6: 1+2+2+2+1+1 = 9/18 → **3.00** → MI-Adj: -0.07 → **2.78** (korr.) **Brand Score** = (3.33 + 3.33 + 2.33 + 3.33 + 3.33 + 2.78) / 6 = **3.07** **Owned Score** = avg(D2, D5) = (3.33 + 3.33) / 2 = **3.33** **Retail Score** = avg(D3, D4) = (2.33 + 3.33) / 2 = **2.83** **Gap** = +0.50