KI-Agenten · Predictive Intelligence
Vorhersagen, die Sie lesen, überprüfen und umsetzen können.
Wer kündigt voraussichtlich und wie hoch ist der Wert dieser Kunden? Wann kaufen die einzelnen Mitglieder wieder? Wer klickt, welche Produkte passen zusammen und wie sehen die nächsten zwei Wochen aus? Jede Bewertung basiert auf Ihren Daten und die Berechnungsmethode ist transparent. – und wenn die Daten keine verlässliche Antwort zulassen, zeigt die Plattform lediglich eine Schätzung an.
Was es beantwortet
Sechs Fragen, die sich jedes Retention-Team stellt – beantwortet anhand Ihrer eigenen Daten.
Wer ist es wert, gerettet zu werden – und wer ändert seine Meinung?
Jedes Mitgliederprofil zeigt das Abwanderungsrisiko und den prognostizierten Wert für die nächsten 12 Monate, berechnet anhand des individuellen Kaufverhaltens des Mitglieds.
Der Rückgewinnungsagent bearbeitet seine Liste anhand des gefährdeten Umsatzes. Mit zunehmender Datenmenge aus Ihrer Kontrollgruppe lernt er, wo ein Anstoß tatsächlich das Ergebnis verändert. So wird beispielsweise ein umsatzstarker Kunde, der ohnehin zurückkehren wollte, nicht mehr vor einem Mitglied platziert, das die Kontaktaufnahme dringend benötigt.
SoClaw Zurückgewinnen →Wann ist für jedes Mitglied der nächste Kauf fällig?
Der eigene Kaufrhythmus jedes Mitglieds, projiziert in die Zukunft: ein erwartetes Datum für den nächsten Kauf mit einem Fenster, das widerspiegelt, wie regelmäßig sie tatsächlich sind – und überfällig als überfällig angezeigt.
Ein Segmentfilter – „Tage bis zum voraussichtlichen nächsten Kauf, zwischen −14 und 3“ – ist eine fertige Zielgruppe für Nachbestellungserinnerungen.
Segmente →Wer antwortet – und wann sollten Sie die Antwort senden?
Eine Klickwahrscheinlichkeit für jedes Mitglied, dem Sie tatsächlich eine E-Mail senden, erfahren Sie aus Ihren eigenen Versendungen – bauen Sie Zielgruppen mit hoher Reaktionsfähigkeit auf oder finden Sie Mitglieder, für die E-Mail nicht der richtige Kanal ist.
Der Planungsschritt erkennt, wann diese Zielgruppe tatsächlich öffnet und klickt, und empfiehlt die Stunde, zu der sie am reaktionsfreudigsten ist – ein Klick genügt, oder automatisierte Sendungen können dies ohne manuelle Eingriffe tun. Wenn für die Zielgruppe keine Historie vorliegt, wird dies angezeigt und Ihre Zeit optimal genutzt.
Kampagnen →Welche Produkte passen zusammen?
Die Produktpaarung berücksichtigt die Beliebtheit, sodass wirklich verwandte Produkte angezeigt werden – nicht nur Bestseller, die überall mitschwappen.
Cross-Selling-Vorschläge mit entsprechenden Belegen: „Käufer von Produkt X kaufen in 23 % der Bestellungen auch Produkt Y – 3,1-mal häufiger als im Durchschnitt“ (Beispiel). Die Rohdaten der Bestellungen werden gespeichert, sodass sie jeder nachrechnen kann.
Empfehlungen →Wer sieht Ihren besten Mitgliedern ähnlich?
Wählen Sie ein vielversprechendes Segment oder einige wenige Mitglieder als Ausgangspunkt. Flash findet dann die Mitglieder, die ihnen am ähnlichsten sind – innerhalb Ihrer eigenen Datenbank, niemals auf einer Werbeplattform veröffentlicht.
Jede Übereinstimmung erklärt sich von selbst: Eine Zusammenfassung unter „Warum sie ähnlich sind“ zeigt genau, worauf sie basiert – gemeinsame Merkmale, Kaufrhythmus, Ausgabenstufe, Lieblingskategorie, Abwanderungsprognose – und lässt alle Faktoren aus, für die keine Daten vorliegen.
Segmente →Wie sehen die nächsten Monate aus?
Eine 14-Tage-Umsatzprognose basierend auf Ihrem eigenen Trend und Wochenrhythmus – eine gestrichelte Linie, die klar als solche gekennzeichnet ist: eine Prognose, keine verbindliche Zusage.
Bindungskurven nach monatlicher Anmeldekohorte beantworten die Frage, die am wichtigsten ist: Bleiben neuere Mitglieder länger als ältere – mit der Definition von „abgewandert“ im Diagramm und einer kurzen Liste dessen, womit die Bindung in Ihrem eigenen Verlauf korreliert, gekennzeichnet mit Korrelation, nicht Kausalität.
Dashboard →Warum Sie darauf vertrauen können
Der transparente Vertrag.
Bei den meisten prädiktiven Marketingmaßnahmen werden Sie aufgefordert, einer Bewertung zu vertrauen, die Sie nicht überprüfen können. Bei uns ist das Gegenteil der Fall: Jede Zahl kann zurückverfolgt werden, und keine Zahl erscheint ohne die sie belegende Geschichte.
Nur Ihre Daten
Jedes Modell wird täglich anhand Ihrer individuellen Daten aktualisiert – Ihrer Einkäufe, Ihrer Sendungen, Ihrer Tests. Keine zusammengefassten kundenübergreifenden Modelle, keine als Prognosen getarnten Branchendurchschnitte.
Die Mathematik ist sichtbar
Wo immer ein Score verwendet wird, wird dessen Grundlage offengelegt: Profilkacheln zeigen die Berechnungsgrundlage an, Rückgewinnungsaufgaben geben die Berechnungsmethode für ihren Rang an, Cross-Selling-Regeln speichern die Rohdaten der Bestellungen, sodass jeder sie neu berechnen kann.
Vermutungen werden ignoriert
Zu wenige Käufe → kein nächster Kauftermin. Kaum per E-Mail verschickt → keine Klickwahrscheinlichkeit. Ein junges Programm → keine Prognose. Jede Vorhersage hat ein festgelegtes Minimum an realer Geschichte, und darunter zeigt die Plattform nichts, sondern etwas Erfundenes.
Es handelt nie alleine
Vorhersagen ordnen, sortieren und vorschlagen. Für Versendungen, Gutscheine und Punkte gelten weiterhin die gleichen Genehmigungen, Obergrenzen, Häufigkeitsregeln und Zustimmungsprüfungen wie immer – eine Punktzahl allein kann keinen Cent ausgeben.
Im Mitgliederprofil
Jede number-Einträge sind selbsterklärend.
Kundenabwanderungsrisiko
72%
basierend auf der Kaufhäufigkeit und -aktualität
Erwarteter nächster Kauf
18. Juli · ±4 Tage
Ihr eigener Rhythmus: etwa alle 32 Tage
Klickwahrscheinlichkeit
63
aus Ihren Sendungen der letzten 90 Tage
Beispielgrafiken. Ein Mitglied ohne ausreichende Historie zeigt überhaupt keine Kacheln an – nie wurde ein number erstellt.
Wo Sie es treffen
Kein separates Werkzeug – sondern die Ebene unterhalb der Werkzeuge, die Sie bereits verwenden.
Es gibt nichts zu konfigurieren und kein Modell zu verwalten. Die Ergebnisse werden jeden Abend aktualisiert und angezeigt, wo die Arbeit stattfindet.
Mitgliederprofil
Abwanderungsrisiko, prognostizierter 12-Monats-Wert, erwarteter nächster Kauf, Klickwahrscheinlichkeit – mit empfohlenen Aktionen, die die Zahlen angeben.
Mehr erfahren →Segmente
Vorhersage der Zielgruppenbedingungen: Klickwahrscheinlichkeit und Tage bis zum erwarteten Kauf (negativ = überfällig).
Mehr erfahren →Rückgewinnungs-Worklist
Sortiert nach den Maßnahmen, die den größten Umsatzanstieg bewirken; jede Aufgabe zeigt, warum sie an dieser Stelle platziert wurde.
Mehr erfahren →Empfehlungen & E-Mail
Popularitätskorrigierte Produktpaarung und nachvollziehbarer Cross-Selling-Prozess über E-Mail, Website und App.
Mehr erfahren →Dashboards
Umsatzaussichten und Bindungskurven nach Kohorte, Kleingedrucktes im Diagramm.
Mehr erfahren →Punkteschutz
Ein statistischer Wächter erkennt Verdienstmuster, die weit außerhalb des Normalbereichs Ihres Programms liegen – frieren Sie die Daten nur zur Überprüfung ein, greifen Sie niemals automatisch ein.
Mehr erfahren →Die vollständige Liste
Dreizehn Vorhersagen. Ein Vertrag.
Alle heute verfügbaren Prognosen und ihr Standort – alle unter dem gleichen Vertrag wie oben.
Vorhersagen. Experimente beweisen.
Eine Prognose ist eine Hypothese, bis echte Nutzer darauf reagieren. Dieselbe Plattform führt transparente A/B-Tests durch und verwendet unveränderte Kontrollgruppen. Bei wiederkehrenden Kampagnen kann der Traffic während des Tests gezielt auf die erfolgreichsten Elemente umgeleitet werden, wobei jede Umleitung protokolliert wird. Die Ergebnisse der Modelle werden gemessen; nur nachgewiesene Erfolge werden gemeldet.
Siehe Experimente & A/B-Tests →Direkte Antworten
Die Fragen, die ein sorgfältiger Käufer stellen sollte.
Ist das eine Black-Box-KI?
Nein. Jede Vorhersage ist eine transparente Statistik, die aus den Daten Ihres Programms berechnet wird – und überall, wo eine Punktzahl verwendet wird, werden die zugrunde liegenden Daten offengelegt: Eine Profilkachel zeigt die Berechnungsgrundlage, eine Rückgewinnungsaufgabe die Berechnung ihres Rankings, ein Cross-Selling-Vorschlag die Rohdaten der Bestellungen. Wenn eine number nicht erklärbar ist, wird sie nicht ausgeliefert.
Was passiert bei Datenmangel?
Es wird nichts gezeigt – absichtlich. Ein Mitglied mit drei Käufen erhält kein erfundenes Datum für den nächsten Kauf; Ein Mitglied, dem Sie kaum eine E-Mail geschickt haben, erhält keine Klickwahrscheinlichkeit. Ein Programm mit weniger als einem Monat Umsatz erhält keine Umsatzprognose. Hinter jeder Vorhersage steht ein Mindestmaß an realer Geschichte, und unterhalb dieser Grenze ist die ehrliche Antwort Schweigen und keine Vermutung.
Können Vorhersagen selbstständig Nachrichten versenden oder Ausgaben tätigen?
Nein. Vorhersagen ordnen Arbeitslisten, sortieren Zielgruppen und schlagen Aktionen vor. Alles, was ein Mitglied tatsächlich betrifft – eine E-Mail, ein Gutschein, eine Punktegutschrift – durchläuft weiterhin dieselben Genehmigungs-, Budget-, Häufigkeits- und Zustimmungsprüfungen wie alle anderen Aktivitäten auf der Plattform.
Woher stammen die Bewertungen?
Anhand des Verhaltens Ihrer Mitglieder – Käufe, Interaktion mit Ihren Inhalten und die Ergebnisse Ihrer eigenen Programmtests – werden die Ergebnisse täglich aktualisiert. Es gibt keine gepoolten kundenübergreifenden Modelle und keine als Prognosen getarnten Branchen-Benchmarks: Ihre Ergebnisse beschreiben Ihr Geschäft.
Die Prognosen im Dashboard sind nicht verbindlich – es handelt sich um Vorhersagen, nicht um verbindliche Zusagen.
Weiterführende Informationen
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Intelligente Entscheidungen
Die nächste optimale Aktion: Wer, welches Angebot, welcher Kanal, wann?
Weiterlesen FunktionConsumer World Model
Die Kerntechnologie hinter jeder Entscheidung: ein Verhaltensmodell, das lernt, wie sich Ihre Mitglieder tatsächlich verhalten – trainiert pro Marke in ihrem eigenen Event-Stream, ehrlichkeitsgesteuert anhand einer transparenten Baseline – plus ein digitaler Zwilling, der simuliert, was sie als nächstes tun würden, indem er Kampagnen durchprobt (und die Option, nichts zu tun), bevor eine Nachricht verschickt wird. Zusammen ein vollständiges, lebendiges Modell Ihrer Mitgliederbasis.
Weiterlesen FunktionArmaturenbrett
Echtzeit-Scan-to-Redemption-Daten als KPI-Trends, Funnel-Diagnostik und ein Regel- und LLM-Panel für die jeweils beste nächste Aktion – plus Retention-Kurven nach Anmeldekohorte und ein 14-Tage-Umsatzausblick, der transparent als Prognose und nicht als verbindliche Zusage gekennzeichnet ist.
Weiterlesen FunktionGeschäftsziele
Verwandeln Sie jeden geregelten KPI in ein Betriebsziel, das jemandem gegenüber verantwortlich ist. Brechen Sie ein Ziel in einem einzigen übergeordneten/untergeordneten Baum auf zwei Achsen auf – Zeit (Jahr → Quartal → Monat) und Organisation (Unternehmen → Filialregionen → Filiale) – und lassen Sie dann die Ist-Werte automatisch aus echten Bestellungen auf derselben Kaliberebene aufsummieren, die Ihr Dashboard anzeigt, mit Rot/Gelb/Grün-Status, einer Tempoprojektion und einer Warnung, sobald ein Ziel aus der Bahn gerät.
Weiterlesen FunktionSoTag für Slack
Der Agent Slack, der kontrollierte und geprüfte Nummern an Claude im Thread weiterleitet: tägliche Anomalieprüfung + manuell freigegebener Couponversand. Früher Zugriff.
Weiterlesen FunktionSoClaw — Stellen Sie Ihre KI-Mitarbeiter ein
Setzen Sie KI-Mitarbeiter für Ihr Treueprogramm ein – autonome Agenten mit jeweils einer realen Aufgabe: ein Loyalty Manager, der gefährdete Kunden zurückgewinnt, ein Order Manager, der die Warteschlange für Beleg- und Bestellprüfungen abarbeitet, ein Risk Manager, der Punkte vor Betrug schützt, und ein Marketing Manager, der ein Ziel in eine fertige Kampagne umsetzt. Jeder bearbeitet jeweils einen Fall innerhalb der von Ihnen festgelegten Grenzen und protokolliert jede Entscheidung. Sie verwalten sie wie ein Team mit Zielen, Budgets, Aufgaben und Feedback. Standardmäßig deaktiviert, begrenzt, jederzeit pausierbar. Früher Zugriff.
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