Anwendungsfälle

KI, die im Betrieb ankommt.

Handel, Industrie, Konsumgütermarken und Serviceeinheiten mit hohem Volumen. Ein Teil davon läuft auf einer gemeinsamen Datenschicht, ein anderer handelt direkt in Ihren Systemen. Alles beginnt mit Daten, die Sie bereits haben.

Die Module

Viele Zugänge, eine Definition der Wahrheit.

Ein Modul ist ein Zugang, kein eigenes System — der Nettoumsatz wird einmal in der semantischen Schicht definiert, nicht neunmal in neun Dashboards.

Ihre Systeme
Kassensystem Eigener ShopShopify MarktplätzeAmazon · Flipkart · Quick-Commerce ERPSAP · Tally WMS · 3PL WerbeplattformenMeta · Google · GA4 CRM · Tickets Anrufe · Chats · Bewertungen Kameras in der Filiale
↓
Ein Lake, drei Zonen
Rohjede Quelle wie geliefert Modelliertein Artikel · Filiale · Kunde · Kanal SemantischNettoumsatz · Abverkauf · ROAS · Retouren
Die Module
Ask Your Data Demand & Allocation Procure to Pay Smart Alerts Store Vision Voice of Customer
↓
Wo es ankommt
Ihre Dashboards Slack · Teams Zurück in Ihr ERP Ihr Data Warehouse
Wo Ihre Daten liegenDer Lake liegt in Ihrem Cloud-Konto, und die Definitionen in der semantischen Zone gibt Ihr Team frei.
Ask Your Data

Jede Plattform in einem Lake, mit einer Sprachschicht darüber — Antworten in Sekunden statt BI-Tickets.

Einkauf · Marketing · Kategorie
Demand & Allocation

Nachfrage auf SKU-Ebene über Filialen, eigenen Shop und Marktplätze — und dann, wohin die Ware tatsächlich geht.

Supply Chain · Planung
Procure to Pay

Bestellung, Lieferung und Rechnung Position für Position abgeglichen; nur die Ausnahmen erreichen einen Menschen.

CFO · Controlling · Supply Chain
Smart Alerts

Eine Erkennungsschicht auf dem Lake, jede Meldung an eine namentlich benannte Person statt an ein Dashboard.

Gründer · COO · Wachstum
Store Vision

Vorhandene Videotechnik wird zum Sensor für Regal, Warteschlange und Frequenz — ohne neue Hardware, ohne Filialbesuch.

Filialbetrieb · Handel
Voice of Customer

Jeder Anruf, Chat, jede Bewertung und Retoure in einer Taxonomie, mit den SKUs hinter jedem Beschwerdegrund.

Kundenservice · Qualität · Einkauf
Fragen in Alltagssprache

Die Frage, nicht das Ticket.

Jemand fragt in den Worten, die er ohnehin benutzt. Die semantische Schicht löst auf, was diese Worte bedeuten — dieselbe Definition, die Ihr Finanzbereich freigegeben hat — und die Antwort kommt in Sekunden statt als BI-Anfrage, die nächste Woche landet.

Was das erste Ergebnis gefunden hat

Woche eins, auf Ihrer eigenen Historie.

Jedes erste Ergebnis ist ein Rücklauf über Daten, die Sie ohnehin haben — damit die Zahl geprüft werden kann und nicht geglaubt werden muss.

96 %
der Rechnungen ohne Handgriff abgeglichen — 312 Ausnahmen von 8.140
₹41 L
stille Preisabweichung pro Quartal, abweichend vom vereinbarten Satz fakturiert
₹1,9 Cr
gebunden in Langsamdrehern über drei Formate, im Rücklauf gefunden
9 Pkt.
Allokation weg von Marktplätzen in eigene Filialen verschoben
Zwei Dinge, die die Zahlen nicht zeigen Der Vision-Stack lief fünf Jahre auf Fertigungs- und Lagerflächen, bevor er je ein Verkaufsregal gesehen hat — ein Regal ist ein neuer Kamerawinkel, keine neue Modellklasse. Und auf der Gesprächsseite: wo eine manuelle 2-%-Stichprobe einen Verpackungsgrund ein Quartal später gefunden hätte, fand ihn der vollständige Korpus in Woche zwei.

Zahlen aus laufenden Projekten. Kundennamen nicht genannt, sondern im Gespräch mitgeteilt.

Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall

Festpreis, fünf Tage. Am fünften Tag haben Sie einen lauffähigen Prototyp auf Ihren eigenen Daten und eine kalkulierte Roadmap — beides bleibt in jedem Fall bei Ihnen.

30 Minuten vereinbaren