Entscheidungs-Hub

Kontinuierliche Messung, Simulation und Ergebnisoptimierung

Der Entscheidungs-Hub transformiert Verhaltensbeobachtungen und prädiktive Modellausgaben in quantitative Strategien. Analysieren Sie Leistungsverteilungen, simulieren Sie kontrafaktische Szenarien und verfeinern Sie Betriebsparameter — von einer einheitlichen analytischen Steuerungsebene.

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Schließen Sie sich innovativen Organisationen an, die die Synerise-Plattform nutzen

und entdecken Sie Hunderte von Low-Code-Anwendungsfällen

Warum

Datengesteuerte Entscheidungsintelligenz

Organisationen, die Echtzeit-Entscheidungsintelligenz nutzen, berichten über bis zu 1000x schnellere Entscheidungsgeschwindigkeiten und signifikante Verbesserungen der Prognosegenauigkeit.

75%

der Unternehmen werden bis 2026 Entscheidungsintelligenz anwenden

Gartner, 2025

95%

der datengesteuerten Entscheidungen werden zumindest teilweise automatisiert

Gartner/IDC, 2025

60%+

der Organisationen betten Analytik direkt in Geschäftsanwendungen ein

Gartner, 2025

5–10×

schnellere Entscheidungsfindung mit Entscheidungsintelligenz-Plattformen

McKinsey, 2025

32%

höhere Rentabilität für Unternehmen mit Entscheidungsintelligenz

Deloitte, 2025

10%

der globalen Aufsichtsräte werden bis 2029 KI-Orientierung nutzen, um Führungskräfte herauszufordern

Gartner, 2025

Entscheidungsintelligenz hat den 'transformationalen Status' im Gartner Hype Cycle für KI 2025 erreicht

Nur 37% der Führungskräfte sagen, dass ihre Organisationen sowohl hochwertige als auch schnelle Entscheidungen treffen — DI schließt diese Lücke

75% der Unternehmen werden bis 2027 Echtzeit-Entscheidungsintelligenz in kundenorientierte Anwendungen einbetten (Gartner)

50% der Geschäftsentscheidungen werden bis 2027-2029 durch KI-Agenten erweitert oder automatisiert (Gartner, 2025)

Unternehmen, die in Analytik herausragen, sind 23× wahrscheinlicher Kunden zu gewinnen und 19× wahrscheinlicher profitabel zu sein (McKinsey)

Was

Entscheidungs-Hub: Kernfähigkeiten

Transformiert Verhaltensbeobachtungen und prädiktive Modellausgaben in quantitative Strategien — analysieren Sie Leistungsverteilungen, simulieren Sie kontrafaktische Szenarien und optimieren Sie Betriebsparameter von einer einheitlichen analytischen Schicht.

Echtzeit-Analysen

Streamen Sie Live-Verhaltensmetriken und KPIs mit anpassbaren Dashboards und schwellenwertbasierten Warnungen.

Kontrafaktische Simulation

Modellieren Sie alternative Szenarien durch Anpassen von Strategieparametern und Beobachten projizierter Ergebnisverteilungen.

Zielbasierte Optimierung

Definieren Sie Geschäftsziele und lassen Sie das System automatisch Parameter optimieren, um Zielmetriken zu maximieren.

Multi-Touch-Attribution

Quantifizieren Sie den inkrementellen Einfluss jedes Berührungspunkts auf der Customer Journey mittels kausaler Inferenzmethoden.

Leistungs-Benchmarking

Vergleichen Sie Ihre Leistungsverteilungen mit Branchen-Baselines und historischen Kohorten-Benchmarks.

Automatisierte Berichterstattung

Planen und verteilen Sie Leistungsberichte mit konfigurierbaren Metriken, Segmenten und Zustellkanälen.

So funktioniert es

Vier Schritte zum Mehrwert

Von Rohdaten zu echtem Geschäftseffekt — ein klarer Weg von der Datenaufnahme bis zur Aktivierung.

Schritt 01

Signale sammeln

Aggregieren Sie Verhaltensdaten, Kampagnenmetriken und geschäftliche KPIs in einer einheitlichen Analyseschicht.

Echtzeit-Event-IngestionKampagnen-Performance-DatenUmsatzzuordnungBenutzerdefinierte Metriken

Schritt 02

Muster analysieren

Nutzen Sie Funnels, Kohortenanalyse, Trenderkennung und Segmentierung, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Konversions-FunnelsKohortenretentionTrendanalyseSankey-Diagramme

Schritt 03

KI-Analyse

Modellieren Sie hypothetische Änderungen vor der Umsetzung — testen Sie Preisänderungen, Zielgruppengröße und Kampagnenzeitpunkte.

Was-wäre-wenn-AnalyseZielgruppenprognoseBudgetzuweisungSzenariovergleich

Schritt 04

Handeln & Optimieren

Verwandeln Sie Erkenntnisse in automatisierte Entscheidungen — zielbasierte Optimierung, die die Performance kontinuierlich verbessert.

Auto-OptimierungsregelnAlarmschwellenExecutive ReportingROI-Tracking

Plattform-Module

Decision-Intelligence-Module

Sechs Analysemodule — von Echtzeit-Dashboards und Conversion-Funnels bis hin zu fortschrittlichen Sankey-Diagrammen und Geoanalysen — verwandeln Verhaltensdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse.

Dashboard

1D7D30D

$142K

Umsatz

+12%

3,847

Bestellungen

+8%

4.2%

CVR

+0.3%

$36.90

AOV

-2%

Umsatztrend

MoMiFrSo

Automatische Aktualisierung · Letzte Aktualisierung: vor 12s

Dashboards

Echtzeit-Dashboards

Überwachen Sie den Puls Ihres Unternehmens mit konfigurierbaren Dashboards, die Live-Daten streamen. Erstellen Sie benutzerdefinierte KPI-Widgets, ordnen Sie Layouts per Drag-and-Drop an und teilen Sie Ansichten teamübergreifend für eine einheitliche Entscheidungsfindung.

Echtzeit-KPI-Widgets mit Live-Datenstreaming

Anpassbare Dashboard-Layouts mit Drag-and-Drop

Vorgefertigte Dashboard-Vorlagen für gängige Anwendungsfälle

Geteilte Dashboards mit rollenbasierter Zugriffskontrolle

Einbettbare Widgets für externe Portale

Computationale Segmentierung

N-dimensionale Verhaltenssegmentierungs-Engine

Aufgebaut auf der proprietären TerrariumDB-Daten-Engine ist dies das einzige Segmentierungssystem, das Echtzeit-Verhaltensströme, prädiktive Modellausgaben, Cleora.ai-Graph-Embeddings und beliebige Verschachtelungstiefe in einer einzigen Abfragealgebra vereint. Die Segmentzugehörigkeit wird in Millisekunden neu berechnet — für eine kontinuierliche, nicht batch-basierte Zielgruppenauflösung.

<100msSegmentberechnung

1B+Unterstützte Profile

40+Bedingungstypen

∞Verschachtelungstiefe

Visueller Segment-Builder

No-Code-Zielgruppenerstellung

Bedingungstypen40+

Erstellen Sie Segmente beliebiger Komplexität mit einem visuellen Drag-and-Drop-Builder. Kombinieren Sie Verhaltensereignisse, Profilattribute und zeitbasierte Bedingungen.

Drag-and-Drop-Bedingungsbuilder mit AND/OR/NOT-Logik

Unbegrenzte Verschachtelungstiefe für komplexe Regeln

Echtzeit-Profilzählung-Vorschau

Verhaltensevent-Filter mit Zeitfenstern

KI-Vorhersagescores als Kriterien

Ausdrucksbasierte berechnete Attribute

Segment-Builder

234.891 Treffer

Bedingungen

ANDpurchase.count ≥ 3 in last 30d

ANDchurn_risk < 0.3

ORsegment = "VIP"

ORltv_prediction > $500

ANDlast_session < 7d ago

NOThas_unsubscribed = true

+ Bedingung hinzufügen

23% der Basis

Tiefe: 3 EbenenBedingungen: 6Gesch. Reichweite: 234.9K

Echtzeit-Segmentierung

Sub-Sekunden-Zielgruppenaktualisierungen

Neuberechnungsgeschwindigkeit<100ms

Segmente aktualisieren sich in Echtzeit — nicht in Batch-Zyklen. Sobald ein Kunde eine Aktion ausführt, ändert sich seine Segmentzugehörigkeit sofort.

Sub-Sekunden-Segmentberechnung bei jedem Event

Live-Zielgruppengröße in Echtzeit

Sofortiger Trigger für Automatisierungen

Streaming-Architektur — keine Batch-Verzögerungen

Verarbeitet 1B+ Profile mit <100ms Latenz

Entry/Exit-Webhooks für Synchronisierung

Live-Event-Stream

Verarbeitung 12.4K/s

nowpage_view /products/shoesActive Shoppers+1

1s agoadd_to_cart SKU-4821Cart Builders+1

2s agopurchase $129.00Buyers 30d+1

4s agosearch "summer dress"—0

5s agowishlist_add SKU-9912Wishlisters+1

7s agoapp_open ios—0

9s agoemail_click campaign-42Engaged Email+1

Segment neu berechnet in 47ms234.892 Profile

Eingetreten

+142

Ausgetreten

-38

Nettoveränderung

+104

KI-gestützte Segmente

Prädiktive Zielgruppenintelligenz

Verfügbare KI-Modelle12

Gehen Sie über regelbasierte Segmentierung hinaus. KI-Segmente basieren auf Neigungsmodellen, Abwanderungsvorhersagen und Verhaltens-Embeddings.

Neigungsbasierte Segmente

Lookalike-Zielgruppen mit Cleora.ai-Embeddings

KI-entdeckte Mikro-Segmente

Prädiktive LTV-Stufen

Anomalie-Erkennungssegmente

Modell-Vertrauensscores

KI-Discovery

High-Intent Browsers+8%12,400

94%

Price-Sensitive Loyals+3%8,200

89%

Weekend Impulse Buyers+12%5,600

87%

Declining Engagers-5%3,100

91%

New Explorers+18%9,800

86%

Cleora.ai Embedding Model

Dimensionen: 128Zuletzt trainiert: vor 3hGenauigkeit: 96.2%

RFM-Analyse-Engine

Recency, Frequency, Monetary Scoring

Standard-Stufen11

Automatische RFM-Segmentierung, die jeden Kunden in Verhaltensstufen einordnet. Konfigurieren Sie Bewertungsschwellen und definieren Sie benutzerdefinierte Stufenbezeichnungen.

Automatisierte R/F/M-Score-Berechnung

Konfigurierbare Bewertungsintervalle

Benutzerdefinierte Stufenbezeichnungen

Visuelle RFM-Heatmap

Trend-Tracking der Stufenmigration

RFM-Segmente exportieren

RFM-Heatmap64.820 Profile bewertet

StufeRFMAnzahl%

Champions

5558,42013%

Loyal Customers

44415,60024%

Potential Loyalists

33322,10034%

At Risk

22311,20017%

Hibernating

1224,3007%

Lost

1113,2005%

Verteilung

Segmentüberlappung und Analysen

Zielgruppenintelligenz-Dashboard

Analysierbare Segmente∞

Analysieren Sie, wie Segmente sich überschneiden, vergleichen Sie die Leistung über Zielgruppen und identifizieren Sie ungenutzte Mikro-Segmente.

Visuelle Überlappungsmatrix

Venn-Diagramm-Visualisierung

KPIs pro Segment

Wachstums-/Rückgangstrends

Exportierbare Berichte mit CSV und API

Kannibalisierungserkennung

Überlappungsmatrix

Dreifache Überlappung: 821 Profile (1.8%)

A ∩ B

3,214

A ∩ C

2,108

B ∩ C

1,842

Dynamische Mikro-Segmente

Auto-aktualisierende Verhaltenskohorten

Auto-Update-FrequenzReal-time

Mikro-Segmente, die sich mit Ihren Daten entwickeln. Definieren Sie Verhaltenskohorten basierend auf Sitzungsmustern und Kanalpräferenzen.

Verhaltenskohorten aus Sitzungen

Inhaltsaffinitäts-Segmente

Kanalpräferenzerkennung

Automatische Kohortenteilung

Lebenszyklus-Phasen-Tracking

Kohortenvergleichs-Dashboards

Dynamische Kohorten

Aktive Käufer

Aktiv·4.2/wk

34.2K+12%

Nur-Browsen-Besucher

Rückläufig·1.8/wk

18.7K-3%

E-Mail-Enthusiasten

Wachsend·2.1/wk

22.1K+8%

Mobile-First-Nutzer

Wachsend·5.6/wk

15.4K+24%

Warenkorbabbrecher

Stabil·1.4/wk

11.2K-2%

Multi-Channel-Power-User

Wachsend·8.3/wk

6.8K+31%

Automatisch bei jedem Event neu berechnet · Letzter: vor 12s

Ergebnisse

Auswirkungen der Entscheidungsintelligenz

Unternehmen, die den Synerise Decision Hub nutzen, zeigen reduzierte Entscheidungslatenz und verbesserte Entscheidungsgenauigkeit, validiert anhand von Echtzeit-Verhaltensintelligenz-Baselines.

Entscheidungsgeschwindigkeit

Vorher

3–5 Tage

Nachher

Minuten

1000× schneller

Dashboard-Ladezeit

Vorher

12s

Nachher

0,8s

15× schneller

Attributionsgenauigkeit

Vorher

Single-Touch

Nachher

Multi-Touch

Gesamtbild

Prognosegenauigkeit

Vorher

68%

Nachher

91%

+34%

Berichtserstellung

Vorher

Manuell

Nachher

Automatisiert

Kein Aufwand

Conversion-Funnel-Sichtbarkeit

Vorher

3 Schritte

Nachher

Unbegrenzt

End-to-End

Architektur

Decision Hub Architektur

Eine analytische Echtzeit-Berechnungsplattform, die Verhaltensbeobachtungen und Modellausgaben in quantitative Entscheidungsstrategien mit messbaren Ergebnisfunktionen umwandelt.

Datenerfassung

Data Sources

Behavioral eventsCampaign metricsRevenue dataExternal feeds

Processing

Real-time aggregationMetric computationTrend calculationAnomaly detection

Storage

Time-series DBColumnar storeCache layerQuery optimizer

Analyse-Engine

Funnel Analysis

Multi-step funnelsDrop-off analysisSegment comparisonTime-based cohorts

Trend Engine

Trend detectionSeasonalityForecastingAnomaly alerts

Segmentation

Dynamic segmentsRFM analysisBehavioral clustersLookalike modeling

Entscheidungsschicht

Dashboards

Custom widgetsReal-time refreshDrill-downExport

Optimization

Goal-based rulesBudget allocationAttribution modelsWhat-if scenarios

Reporting

Scheduled reportsExecutive summariesAlert rulesData API

Vergleich

Traditionelles BI vs. Synerise Decision Hub

Wie die Echtzeit-Entscheidungsintelligenz von Synerise im Vergleich zu traditionellen Business-Intelligence-Tools abschneidet.

Funktion

Traditionell

Synerise

Datenaktualität

ETL-basiert (Stunden/Tage)

Echtzeit-Streaming

Dashboard-Geschwindigkeit

Ladezeit 10-30s

Ladezeit <1s

Analysetypen

Vorgefertigte Berichte

Funnels, Kohorten, Sankey, Trends, Segmente

Segmentierung

Statische Listen

Dynamische Echtzeit-Segmente

Vorhersagen

Nicht enthalten

Integrierte Prognose und Simulation

Aktion

Manueller Export

Direkte Automatisierungsauslöser

Wie

153 Angewandte Forschungsszenarien

Empirisch validierte Implementierungen branchenübergreifend — jede dokumentiert messbare Effektgrößen und Methodik.

Saving and recovering product configuration

Advanced

Help customers return to unfinished product configurations and complete their purchase

AutomationCouponsDynamic contentemail

Brickworks loyalty template with tiered offer

Advanced

Create a Brickworks schema for an email template with tiered offer based on an expression

New customersother

Extra loyalty points for fast in-store pickup

Medium

Grant extra loyalty points for fast in-store pickup

AutomationLoyaltyNew customersother

Report with top purchased products per store

Advanced

Send a report with the top 10 most purchased products for each store profile

AutomationMetricsReportsother

Recommendation with last seen items

Medium

Recommend last seen items while excluding those recently added to cart

AggregatesAI recommendationsPersonalizationemail

Cart-Based Recommendation with Last Seen and Last Bought Exclusion

Medium

Show recommendation based on cart content, while excluding recently viewed and bought items

AggregatesAI recommendationsPersonalizationemail

Welcome Promotion and Instant Bonus for Loyalty Club Members

Medium

Automatically assign a welcome promotion for new loyalty program members, send reminder emails if unused, and follow up with a new instant bonus promotion if the welcome offer is used

AutomationLoyaltyNew customersemail