Die Akteure des Angebots
Amir und Nadia bei der Arbeit
Ein Schritt des CRO-Zyklus für jeden: was der Agent tut, worauf er trainiert ist, was er liefert und was der Experte entscheidet.
Data & Analytics
KI-Dateneinblicke
Befragen Sie Ihre Daten und verwandeln Sie jeden Insight in Handlung
Verbinden Sie eine KI-Analytics-Lösung mit Ihrem Data Warehouse, basierend auf einem gemeinsamen semantischen Modell und durch Testfragen verifiziert, und verknüpfen Sie dann jede relevante Erkenntnis mit Ihrem Test-Backlog.
Der Bedarf
Was Sie uns sagen
« Meine Dashboards existieren, aber niemand schaut sie sich an, und die KI meiner Datenplattform liefert Zahlen, die niemand validiert. Ich möchte meine Daten in natürlicher Sprache abfragen können, mit korrekten Antworten, und jeder Insight soll zu einer Aktion führen. »
- « Ich möchte meine Daten in natürlicher Sprache abfragen »
- « Unsere KI liefert andere Zahlen als die Dashboards »
- « Soll Cortex, Genie oder Copilot aktiviert werden? »
- « Niemand schaut sich meine Dashboards an »
Unsere Lösung
- Semantisches Modell: einmal definierte Metriken
- Native konversationelle Analytics oder maßgeschneiderte Agenten
- Vertiefte Insights, umgesetzt in Tests
Methode
Unsere Methode in 5 Schritte
Unser Standpunkt
Von der Frage zur Handlung
Ihre KI antwortet auf einmal definierte und durch Testfragen verifizierte Kennzahlen. Jeder nützliche Insight landet in Ihrem Test-Backlog.
- Semantik
- Test-Fragen
- Aktion
Schritt 01 : Eingrenzung
Auswahl der prioritären fachlichen Fragestellungen, Kartierung Ihres Data Warehouse und der Zugriffe, Bestandsaufnahme der bereits auf Ihrer Plattform verfügbaren KI-Tools und Festlegung der Value-KPIs des Projekts.
- Vorrangige Geschäftsfragen
- Kartierung des Lagers und der Zugänge
- Bereits verfügbare native KI-Tools
- Wert-KPIs des Systems
Schritt 02 : Semantisches Modell
Definition der Metriken und Dimensionen, Aufbau der semantischen Schicht (dbt, LookML oder semantic views), Governance des freigegebenen Umfangs und Testfragenkatalog mit bekannten Antworten.
- Definitionen von Metriken und Dimensionen
- Semantische Schicht (dbt, LookML, semantic views)
- Governance und offengelegter Geltungsbereich
- Testfragen mit bekannten Antworten
Schritt 03 : KI-Analytics
Abwägung zwischen dem nativen Tool Ihrer Plattform und maßgeschneiderten Agents, Inbetriebnahme von conversational Analytics und Anomalieerkennung, Nachverfolgung eines Genauigkeits-Scores anhand von Testfragen.
- Native Steuerung oder maßgeschneiderte Agenten
- Angebundene Conversational Analytics
- Anomalieerkennung konfiguriert
- Ergebnis bei den Testfragen
Schritt 04 : Verbreitung
Gezielte Digests und Alerts, integriert in die Rituale Ihrer Teams, Schulung zur richtig gestellten Frage und Nutzerfeedback-Schleife.
- Gezielte Digests und Benachrichtigungen
- Integration in Team-Rituale
- Schulung zur richtig gestellten Frage
- Nutzer-Feedback-Schleife
Schritt 05 : Aktion
Umwandlung von Insights in priorisierte Hypothesen in Ihrem Test-Backlog, Messung von Nutzung und Wert, Testfragen werden bei jeder Weiterentwicklung erneut durchgespielt.
- In Hypothesen umgewandelte Insights
- Priorisierung im Test-Backlog
- Messung von Nutzung und Wert
- Testfragen, bei jeder Weiterentwicklung erneut durchgespielt
Conversion Intelligence
Unsere Experten, unterstützt von der Flotte an KI-Agenten
Nadia vérifie la collecte avant que l'IA ne s'y branche, Amir transforme les insights en hypothèses priorisées dans votre backlog. Le modèle sémantique et l'analytics IA sont portés par nos consultants data.
Die Agenten im Alltag
Beschreiben Sie den Bedarf, Claude ruft den Agenten auf
Eine Anfrage in natürlicher Sprache oder ein „/“-Befehl: Der passende Agent übernimmt, Sie behalten die Entscheidung.
Architektur und Flotte
Ein CRO-Architekt steuert eine Flotte von Agenten
Derselbe CRO-Prozess, mit und ohne Agenten: Jeder Agent übernimmt die Staffel, die Wartezeit verschwindet und die Lernschleife beschleunigt sich.
Bereitstellung
Agenten, geschult wie Experten, aktualisiert wie Produkte.
Jeder Agent ist ein versioniertes Plugin auf GitHub. Drei Möglichkeiten, davon zu profitieren.
Während eines Projekts
Während des Projekts
Unsere Berater rufen die Agenten bei jedem Schritt des CRO-Zyklus auf. Sie erhalten die Ergebnisse, ohne etwas zu installieren.
Über die Welyft-Plattform
Remote, bei Welyft
Die Flotte läuft auf unserer Plattform, mit Ihrer Zustimmung mit Ihren Tools verbunden. Ein Experte validiert jedes Liefergut.
In Ihrer Organisation internalisiert
In Ihrem Unternehmen
Wir erstellen Ihre Agenten mit unserer Methode, passen sie an, und ein GitHub-Marktplatz mit Plugins liefert deren Updates.
Liefergegenstände
Was Sie erhalten
Semantisches Modell
Dokumentierte Metriken und Dimensionen, von der KI und den Dashboards geteilt.
KI-Analytics in Produktion
Nativ oder maßgeschneidert, an das Data Warehouse angebunden.
Digests, Alerts und Hypothesen
An die Teams weitergegeben und im Test-Backlog erfasst.
Fragenkatalog zum Testen
Genauigkeits-Score, der bei jeder Weiterentwicklung erneut berechnet wird.
Für wen?
An wen richtet sich dieses Angebot?
Eingesetzte Tools
- BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Looker
- Claude
- MCP
- Slack
- Unternehmen mit einem Data Warehouse (BigQuery, Snowflake, Databricks)
- Native KI-Tools aktiviert oder in Erwägung gezogen, geringe Akzeptanz
- Sponsor: Head of Data, Digital Director, CRO Manager
Um weiterzugehen
Die Artikel unserer Experten zu diesem Angebot.
Bayesianisch vs. Frequentistisch: Welche Methode für Ihre A/B Tests?
Den Unterschied zwischen bayesianischer und frequentistischer Statistik endlich verstehen, um Ihre A/B Tests zu optimieren.
Qualitative und quantitative Analyse, wie wählt man?
Quanti oder quali? Nutzen Sie beide Analysen, um die UX zu verbessern und Ihre CRO-Strategie zu steigern!
DMA (Digital Markets Act): Alles, was Sie wissen müssen!
Nach der Einführung der DSGVO im Jahr 2018 ist es an der Zeit, sich auf das Inkrafttreten des Digital Markets Act im Frühjahr 2024 vorzubereiten
Warum und wie Sie Ihre 1st-Party-Datenerfassungsstrategie verbessern sollten
In diesem Webinar untersuchen wir die entscheidende Rolle von 1st-Party-Daten bei der Verbesserung der Experience
Um weiterzugehen
Oft verbunden mit
Data & Analytics
Sanity Check Tracking
Machen Sie Ihr Tracking zuverlässig, bevor Sie entscheiden
- GA4
- GTM
- Piano
- und 2 weitere Tools
Data & Analytics
Daten- & Dashboarding-Basis
Steuern Sie auf Basis zuverlässiger Daten
- GA4
- Piano
- Mixpanel
- und 3 weitere Tools
Agentic Commerce
KI-Agenten für CRO
Orchestrieren Sie Ihre KI-Agenten im CRO-Zyklus
- Claude
- MCP
- GA4
- und 3 weitere Tools
Die weiteren Angebote von Data & Analytics
Pfeiler Data & Analytics ansehen