Das System verbindet per API gängige Marketingkanäle, holt historische sowie neue Daten und validiert Datenqualität. Anschließend werden sie in standardisierte Profile überführt und für die Machine-Learning-Modelle aufbereitet. Mit Bereinigung, Deduplizierung und Feature-Engineering ist die Basis für Prognosen gelegt. Nutzer behalten die Hoheit darüber, welche Kanäle aktiv gemessen werden, und können individuelle Mappings definieren. Die technische Umsetzung basiert auf erprobten Frameworks und ist modular aufgebaut, was spätere Anpassungen oder Erweiterungen stark vereinfacht.

Nach der Datenerfassung werden Algorithmen trainiert, die auf gleichen Kampagnentypen, Saisonalitäten und Verläufen lernen. Modelle berechnen Wahrscheinlichkeiten für Response und ROI pro Kanal – mit Wahrscheinlichkeitsspannen, die Unsicherheiten abbilden. Zwischenergebnisse werden visualisiert, um Entscheidungsprozesse transparent zu halten. Die Prognosemodelle sind anpassbar, d. h. bei neuen Zielgruppen, geänderten Marktbedingungen oder Kanalveränderungen aktualisieren sie sich selbständig. So erhalten Sie ein dynamisches, nicht statisches Vorhersagesystem.

Im Reporting-Dashboard lassen sich live alle Änderungen, Prognosen und messbaren Ergebnisse einsehen. Anpassbare Widgets fokussieren auf Kennzahlen, die Sie interessieren – von Reichweite bis Kosten und ROI. Dashboards sind mehrsprachig verfügbar, bieten Export- und Alertfunktionen und ermöglichen die Visualisierung von Streuungen, um Chancen und Grenzen jedes Modells offenzulegen. Kein Black-Box-Reporting, sondern erklärbare Statistiken werden geliefert.