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FMCG

Konsumentenverhalten kanalübergreifend mit deterministischer Präzision verstehen. Von Regal-Intelligence bis Kampagnenoptimierung – Sentient OS liefert kausalitätsbasierte Einblicke, die FMCG-Entscheidungen verändern.

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Die Herausforderung

Was wir lösen

Das Problem, das diese Lösung adressiert.

FMCG agiert in einem fragmentierten Umfeld: Einzelhandelsregale, E-Commerce, D2C, Marktplätze und neue Kanäle. Konsumentenverhalten ist komplex – Demografie allein sagt Kaufabsicht nicht vorher. Kampagnenoptimierung beruht auf Last-Click-Attribution und demografischen Stellvertretern. Regalplatzierung und Sortimentsentscheidungen haben keine Kausalmodellierung. Die Folge: Ad-Verschwendung, falsch ausgerichtete Produkte und verpasste Chancen.

Dark Data aus jedem Kanal – Kundenkarten, E-Commerce-Warenkörbe, D2C-Registrierungen, Retail-Scans – speist selten ein einheitliches Modell. Ohne Vektorraum-Darstellung und Kausalanalyse bleibt ‚Männer 30–40‘ das Standardsegment und Last-Click erhält die Anerkennung. Die Logic Engine, die Spend mit Outcomes und Regalposition mit Conversion verbinden sollte, fehlt in den meisten Stacks.

Regal- und Promo-Entscheidungen werden aus Bauchgefühl und Regeln getroffen. Sentient OS ersetzt das durch eine Decision Layer mit Verhaltensarchetypen und Kausalmodellierung.

Die Sentient-Lösung

Wie wir es adressieren

Sentient OS verwandelt diese Herausforderung in deterministische Ergebnisse.

Sentient OS vereint FMCG-Intelligence über alle Kanäle. Verhaltensarchetypen-Analyse zeigt echte Konsumentensegmente – ‚The Skeptical Innovators‘ statt ‚Männer 30–40‘. Kausalmodellierung verbindet Kampagnen-Spend mit Outcomes. Regal-Intelligence und Sortimentsoptimierung nutzen Vektorraum-Nachfragemodellierung. Deterministische Budgetallokation auf Basis von Intent-Scoring beseitigt Ad-Verschwendung. deine CDP-, BI- und Kampagnendaten werden in einer Decision Layer aktiviert.

Die 5-Layer-Architektur nimmt CDP-, BI-, Retail- und Kampagnen-Feeds auf; der Translator baut einheitliche Personen- und Verhaltensvektoren. Psychographic Layer und Pattern Recognition pflegen Archetypen und Nachfragemuster über Kanäle. Conversion Modeling und Temporal Resonance steuern Kampagnen-Timing und Budgetallokation; Market Fit und Performance Forecasting unterstützen Sortiment und Umsatzplanung.

Eine Decision Layer bedeutet: Regal, Kampagne, Preis und Promo werden gemeinsam optimiert – nicht in Silos. Deterministische Ausführung auf der Decision Layer verwandelt Dark Data in präskriptive Aktionen.

Funktionen

Kern- Features

Die Fähigkeiten, die diese Lösung antreiben.

Kanalübergreifendes Konsumentenmodell

Einheitliche Verhaltensarchetypen über Einzelhandel, E-Commerce und D2C via Psychographic Layer und Vektorraum-Clustering. Eine Wahrheit, alle Kanäle – die Logic Engine argumentiert über eine einzige Darstellung von Nachfrage und Absicht, nicht pro Kanal-Dashboard.

Regal-Intelligence

Nachfragemodellierung für Sortiment und Platzierung mit kausalen Verknüpfungen zwischen Regalposition, Planogramm und Conversion. Pattern Recognition und Market Fit zeigen, welche SKUs und Platzierungen mit welchen Archetypen resonieren, sodass Regalentscheidungen präskriptiv sind.

Kampagnenoptimierung

Deterministische Budgetallokation auf Basis von Intent-Scoring und Multi-Faktor-Conversion-Modellierung. Conversion Modeling und Temporal Resonance steuern Channel-Mix, Kreativ-Timing und Golden Hours – jenseits von Last-Click-Attribution.

Preis- & Promo-Intelligence

Preiselastizität und Promo-Resonanz werden kausal in der Logic Engine modelliert. Optimales Timing und Tiefe aus Temporal Resonance und Performance Forecasting; die Decision Layer gibt Promo-Kalender und Preisaktionen aus.

Market Fit für Portfolio

Das Market-Fit-Modul liefert Preisniveau-Positionierung, Kaufkraft-Fit und Wettbewerbs-Benchmarks für das Portfolio. Produkt- und Markenteams sehen, welche Artikel zu welchen Archetypen und Kanälen passen – für Sortiment und Innovation.

Performance Forecasting für Planung

8-Wochen-Umsatz- und Nachfrageprognosen aus Performance Forecasting unterstützen Produktions- und Bestandsplanung. Kausalmodellierung der Marktresonanz ersetzt historische Korrelation; Launch- und Saisonpläne sind deterministisch.

Daten rein – Entscheidung raus

So funktioniert es

Drei Schritte von Rohsignalen zur deterministischen Ausführung.

Einheitliche Aufnahme & Archetypen-Modellierung

Sensor- und Translator-Schichten nehmen CDP-, BI-, Retail- und Kampagnendaten auf. Psychographic und Pattern Recognition bauen Verhaltensarchetypen und Nachfragevektoren kanalübergreifend. Dark Data wird in eine Vektorraum-Darstellung aktiviert.

Kausalanalyse & Optimierung

Die Logic Engine führt Kausalanalysen zu Kampagnentreibern, Regalnachfrage und Preiselastizität durch. Conversion Modeling, Temporal Resonance, Market Fit und Performance Forecasting speisen die Decision Layer mit optimalem Spend, Timing, Sortiment und Promo-Aktionen.

Entscheidungsausgabe

Die Decision Layer gibt Budgetallokation, Regalempfehlungen, Promo-Kalender und Preisaktionen aus. Deterministische Ausführung – Planer und Systeme konsumieren präskriptive Empfehlungen, nicht retrospektive Berichte.

Konkrete Szenarien

Anwendungs- fälle

Reale Anwendungen und Ergebnisse.

Portfolio-Launch und Sortiment nach Kanal

Verhaltensarchetypen und Market Fit identifizieren, welche Produkte und Preisniveaus zu welchen Kanälen und Segmenten passen. Regal- und E-Commerce-Sortiment sind an kausale Nachfrage angepasst; Launch-Verzerrung und Fehlallokation sinken.

Kampagnen- und Promo-Kalender-Optimierung

Intent-basierte Allokation und Temporal Resonance optimieren Channel-Mix und Timing. Multi-Faktor-Conversion-Modellierung attributiert echte Treiber; Ad-Verschwendung sinkt und ROI steigt gegenüber Last-Click und demografischem Targeting.

Regal-Reset und Planogramm-Optimierung

Regal-Intelligence und kausale Nachfragemodellierung steuern Platzierung und Facings. Sortimentsentscheidungen basieren darauf, welche Archetypen was und wo kaufen; Conversion und Warenkorbgröße verbessern sich.

Impact

Kern- Metriken

Die messbaren Ergebnisse, die diese Lösung ermöglicht.

Archetypen-Präzision

Verhaltens- vs. demografische Segmentierung

Reduktion Ad-Verschwendung

Intent-basierte Allokation

Kanalvereinheitlichung

Eine Decision Layer

Kausalität Regal–Conversion

Kausalmodellierung vs. Regeln

Prognosehorizont

8-Wochen-Kausalprojektion

Command Center

Entdecke, wie Sentient OS das löst

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