Der Marktplatz-Stack

Für einen Dienstleistungs- oder Produktmarktplatz: - Frontend: WeWeb (Web) + FlutterFlow (Mobil, bei Bedarf) - Datenbank: Supabase (PostgreSQL mit RLS) - API: Xano (Buchungslogik, Verfügbarkeit, Suche, Benachrichtigungen) - Zahlungen: Stripe Connect (Marktplatz-Auszahlungen) - Suche: Supabase Volltext-Suche oder Algolia - Automatisierung: Make (Bestätigungs-E-Mails, Benachrichtigungen, Streitfall-Flows)

Für einen deutschen Marktplatz solltest du außerdem Klarna Checkout oder SEPA-Lastschrift über Stripe für verbraucherfreundliche Zahlungen integrieren, in Deutschland sind beide Zahlungsmethoden Standard und erhöhen die Conversion gegenüber reiner Kreditkartenzahlung erheblich.

Das Datenbankschema

Kerntabellen für einen Dienstleistungsmarktplatz:

listings-Tabelle: id, seller_id, title, description, category, price_cents, currency (Standard 'eur' für Deutschland), images, location, is_active, created_at.

bookings-Tabelle: id, listing_id, buyer_id, seller_id, status (pending/accepted/completed/disputed), amount_cents, stripe_payment_intent_id, created_at.

reviews-Tabelle: id, booking_id, reviewer_id, rating, body, created_at.

Für einen deutschen Marktplatz füge immer ein consent_dsgvo-Feld und einen data_processing_accepted_at-Timestamp zur users-Tabelle hinzu. Das ist eine Anforderung für DSGVO-Konformität und erleichtert Audits durch Datenschutzbehörden.

Suche und Discovery

Für die meisten Marktplätze ist Supabase Volltext-Suche beim Launch ausreichend. In Xano:

GET /api/listings/search Parameter: query (Text), category, min_price, max_price, location Logik: Supabase to_tsvector() Volltext-Suche auf title + description verwenden, mit Kategorie- und Preisfiltern kombinieren.

Für deutsche Marktplätze mit geografischer Suche (Anbieter in meiner Nähe finden) empfehlen wir die PostGIS-Erweiterung in Supabase für geo-koordinatenbasierte Suchen. Das ist entscheidend für Dienstleistungsmarktplätze in den Bereichen Handwerk, Reinigung und Transport, typische Anwendungsfälle im deutschen Mittelstandssegment.

Für größere Kataloge (10.000+ Listings) füge Algolia hinzu. Das WeWeb Algolia-Plugin macht die Verbindung einfach.

Stripe Connect für Marktplatz-Zahlungen

Marktplatz-Zahlungen verwenden Stripe Connect, Verkäufer haben Stripe-Konten, Käufer zahlen über deine Plattform und Stripe übernimmt die Aufteilung.

Flow: 1. Verkäufer onboardet: Weiterleitung zum Stripe Connect Express-Onboarding. Seine stripe_account_id in deiner Datenbank speichern. 2. Käufer zahlt: Stripe PaymentIntent mit application_fee_amount (deine Gebühr) erstellen. Die Zahlung geht an das Stripe-Konto des Verkäufers abzüglich deiner Gebühr. 3. Auszahlung: Stripe zahlt automatisch auf das Bankkonto des Verkäufers aus.

Dies in Xano implementieren: POST /api/bookings/payment-intent gibt client_secret für das WeWeb-Zahlungsformular zurück. Stripe unterstützt EUR-Transaktionen und ist von der BaFin zugelassen.

Verkäufer-Onboarding und Dashboard

Verkäufererfahrung: 1. Registrierung → Stripe Connect-Onboarding abschließen 2. Listings erstellen (Titel, Beschreibung, Bilder, Preis, Verfügbarkeit) 3. Buchungen verwalten (Anfragen annehmen/ablehnen, Buchungskalender anzeigen) 4. Einnahmen verfolgen (gesamte Auszahlungen, ausstehende Auszahlungen, Buchungshistorie) 5. Bewertungen verwalten

Alles wird in WeWeb gebaut, verbunden mit Xano-API-Endpoints. Das Verkäufer-Dashboard fügt normalerweise 2-3 Wochen zum MVP-Scope hinzu.

Launch-Checkliste

Vor dem Launch eines Marktplatzes: ☑ RLS-Richtlinien für alle Tabellen (Käufer können keine privaten Daten anderer Käufer sehen, Verkäufer können elkainderes stripe_account_id nicht einsehen) ☑ Stripe-Webhook-Handler für Zahlungsereignisse (Bestätigung, Streitfälle, Erstattungen) ☑ E-Mail-Benachrichtigungen für alle Buchungsstatusänderungen (Make-Automatisierung) ☑ Admin-Dashboard für Streitfallauflösung ☑ AGB, Datenschutzerklärung, DSGVO-Einwilligung und Impressum (Pflicht in Deutschland) ☑ Barrierefreiheitstest (WCAG 2.1 AA), immer mehr deutsche Ausschreibungen erfordern dies ☑ Lasttest mit 100 gleichzeitigen Nutzern vor dem Launch

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