Wir reden nicht über Systeme. Wir bauen sie.

Jede Lösung hier beginnt mit einer Entscheidung, die Zeit oder Geld gekostet hat. Dann kommt das Muster, das darunter lag. Dann das System, das es sichtbar macht.

Rechnen statt hoffen. Einige Beispiele unserer Systeme:

Der Kanalrechner
Break-even ROAS pro Werbekanal. Welcher Kanal verdient Budget, welcher verbrennt es?

So läuft es: Deckungsbeitrag, Retouren, Zahlungs- und Fulfillmentkosten gehen rein. Die Logik rechnet pro Kanal den ROAS, ab dem Werbung Geld verdient. Raus kommt eine Zahl je Kanal und eine Ampel: skalieren, halten, stoppen.
Ergebnis: Bei einem eigenen D2C-Produkt zeigte das System eine CAC-Decke im B2B-Kanal, die rund sechsmal über B2C lag, bei identischen CPM-Kosten. Budgetentscheidung in Minuten statt am Monatsende.

Öffentliche Ausschreibungs-Radar
Decision Intelligence für öffentliche Ausschreibungen. Auf welche Ausschreibung bieten wir, welche lassen wir liegen?

So läuft es: Vergabeportale werden laufend überwacht. Neue Unterlagen durchlaufen die Analyse: Muss-Kriterien und Bewertungsmatrix werden extrahiert, Hinweise auf vorgeprägte Spezifikationen markiert, Fristen- und Nachweisrisiken benannt. Output ist ein Fit-Score mit Empfehlung: bieten, Rückfragen stellen, verzichten.
Ergebnis: Angebotszeit fließt nur in Verfahren mit realer Gewinnchance. Die stärkste Entscheidung im Vergabegeschäft ist oft der begründete Verzicht.

Rechtsrisiko-Scan in Kundenbewertungen
Sind unsere Bewertungen ein Verkaufsargument oder eine Abmahnung, die noch niemand verschickt hat?

Das Muster: Kunden schreiben in Bewertungen, was der Händler rechtlich nie behaupten dürfte: Heilversprechen, Wirkaussagen, Gesundheitsclaims. Die Bewertung verkauft, aber sie haftet mit. Ein Naturprodukte-Hersteller hatte dutzende solcher Aussagen öffentlich auf der eigenen Domain, ohne es zu wissen.
Das System: Ein Scan-System, das Bewertungen automatisch auf Health-Claim-Muster prüft und kritische Fälle zur Moderation vorlegt, bevor sie live gehen.
Das Ergebnis: Social Proof bleibt, das Abmahnrisiko sinkt. Und der Hersteller weiß erstmals, was auf seiner eigenen Seite steht.

Das Angebotssystem
Vertriebsarchitektur für Spezifikationsgeschäft. Warum kauft die öffentliche Hand nicht, obwohl das Produkt passt?

So läuft es: Analyse der Kaufwege der Zielkunden (Ausschreibung, Rahmenvertrag, Direktvergabe), dann Umbau: Präsenz auf Beschaffungsplattformen, Angebotsworkflow statt Warenkorb, benannte Vertriebsverantwortung. Ein Pre-Mortem benennt vorab den wahrscheinlichsten Fehlschlag.
Ergebnis: Aus einem Shop, der wartet, wird ein Vertrieb, der anbietet.

Der Streuverlustfilter
Google-Ads-Audit auf Suchanfragen-Ebene. Wofür bezahlen wir bei Google wirklich?

So läuft es: Jede bezahlte Suchanfrage wird gegen tatsächliche Conversions gerechnet, nicht gegen Klicks. Streuverlust-Cluster werden identifiziert, das Konto wird entlang der Zahlung neu strukturiert. Danach läuft der Filter als wiederkehrende Prüfung weiter.
Ergebnis: Gleiches Budget, weniger Streuverlust, messbar niedrigere Kosten pro Kauf.

Die SEO-Logik
Automatisierte Sichtbarkeitsregeln für Shopify. Wie werden hunderte Produktseiten sichtbar, ohne dass jemand hunderte Texte pflegt?

So läuft es: Eine Logikdatei ist direkt an den Shop angebunden und setzt Regeln pro Produkttyp durch: Titelstruktur, Meta-Daten, interne Verlinkung. Neue Produkte erben die Regeln automatisch.
Ergebnis: SEO wird von einem Projekt zu einer Eigenschaft des Shops.

Der Gesprächssimulator
Verkaufs- und Verhandlungstraining gegen KI-Gegenspieler. Warum verlieren wir Abschlüsse, die sicher schienen?

So läuft es: KI-Gegenspieler bilden reale Einwände, Preisdruck und Machtspiele ab. Nach jeder Simulation folgt die Auswertung: an welcher Stelle das Gespräch kippte und welches psychologische Muster dahinter lag. Wiederholung bis zur Routine.
Ergebnis: Der Ernstfall ist beim ersten echten Kundentermin schon Training gewesen.

Das Marktradar
Marktforschung durch KI-Agenten. Lohnt sich dieser Markt, dieses Produkt, dieser Preis, bevor wir investieren?

So läuft es: Agenten werten Wettbewerber, Preisstrukturen, Suchnachfrage und Kundenfeedback systematisch aus. Output ist keine Studie, sondern eine Entscheidungsvorlage: Muster, Risiken, asymmetrische Chancen, Empfehlung.
Ergebnis: Markteintritts- und Produktentscheidungen mit Zahlen unter den Füßen statt Anekdoten.

Die Kaufarchitektur
Preis- und Conversion-Optimierung nach Kaufpsychologie.

Entscheidung: Warum konvertiert die Seite nicht, obwohl Traffic, Produkt und Preis stimmen?
So läuft es: Preisdarstellung, Produktseiten und Kaufstrecke werden entlang belegter verhaltensökonomischer Muster umgebaut: Anker, soziale Bewährtheit, Verlustaversion, Auswahlarchitektur. Jede Änderung wird getestet statt geglaubt.
Ergebnis: Mehr Käufe aus demselben Traffic. Ohne Rabattschlacht. Menschen entscheiden nicht rational, aber vorhersagbar.