Nach Branche

Einzelhandel & E-Commerce

Sentient OS beseitigt Lagerverzerrung und optimiert die Nachfrageausrichtung in Echtzeit. Wir modellieren Angebots-Nachfrage-Kausalität – nicht nur Nachverfolgung – und verwandeln Billionen an vermeidbaren Verlusten in deterministische Bestands- und Preisentscheidungen.

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Die Herausforderung

Was wir lösen

Das Problem, das diese Lösung adressiert.

Lagerverzerrung kostet Einzelhandel und E-Commerce jährlich Billionen. Überbestand bindet Kapital; Unterbestand kostet Verkäufe. Konventionelle Analytik ist retrospektiv – Dashboards, die nachträglich erklären, was passiert ist. Nachfragesignale sind kanalübergreifend fragmentiert, und Preisentscheidungen beruhen auf Bauchgefühl oder veralteten Regeln. Die Folge: Dark Data verrottet in Silos, während mit unvollständigen Informationen entschieden wird.

Lieferketten und Merchandising-Teams arbeiten mit probabilistischen Prognosen, die kausale Treiber nicht erfassen: Wetter, Events, Wettbewerber und sich verschiebende Verhaltensarchetypen. Die Translator-Schicht eines typischen BI-Stacks verbindet Rohsignale nie mit einer Logic Engine, die Handlungen vorschreiben kann. Wenn ein Bericht Überbestand in Region X meldet, hat der Reduktionszyklus oft schon begonnen – und die Ursache bleibt unmodelliert.

Ohne deterministische Ausführung auf der Decision Layer bleibt der Einzelhandel reaktiv. Sentient OS schließt die Schleife vom Sensor zur Aktion.

Die Sentient-Lösung

Wie wir es adressieren

Sentient OS verwandelt diese Herausforderung in deterministische Ergebnisse.

Sentient OS modelliert Angebots-Nachfrage-Kausalität in Echtzeit. Unsere Vektorraum-Architektur erfasst Nachfragesignale über alle Kanäle und berechnet deterministische Ausrichtung zwischen Bestand, Preis und Kundenabsicht. Echtzeit-Preisoptimierung, Regal-Intelligence und Nachfrageprognose ersetzen Obduktionsberichte durch autonome Decision Engines. Die Plattform aktiviert deine bestehenden Daten – BI, ERP, POS – und verwandelt sie in Aktionen auf Millisekundenebene.

Die 5-Layer-Architektur nimmt POS-, ERP- und Marktplatz-Feeds über die Sensor-Schicht auf; der Translator normalisiert und bettet Nachfragesignale in Vektorräume ein. Die Logic Engine führt Kausalanalysen zu Preiselastizität, Sortimentsfit und kanalübergreifender Resonanz durch. DNA- und Pattern-Recognition-Schichten pflegen Verhaltensarchetypen und Anomalieerkennung, sodass die Decision Layer validierte, nicht verrauschte Eingaben erhält.

Command Center Module – Performance Forecasting, Conversion Modeling, Market Fit – bringen diese Intelligence für Planer und Pricing-Teams an die Oberfläche. Deterministische Ausführung bedeutet: Jede Reduktion, Nachbestellung und Promotion kann auf Kausalmodellierung statt Korrelation basieren.

Funktionen

Kern- Features

Die Fähigkeiten, die diese Lösung antreiben.

Echtzeit-Nachfrageausrichtung

Vektorraum-Modellierung von Kundenabsicht und Bestandsposition in der Logic Engine. Deterministische Signale ersetzen probabilistische Prognosen, sodass Nachbestellungs- und Allokationsentscheidungen präskriptiv, nicht deskriptiv sind. Die Sensor-Schicht nimmt kontinuierlich POS- und Kanaldaten auf; die Decision Layer gibt optimale Bestandsstände und Transferaufträge aus.

Dynamische Preis-Intelligence

Kausale Modellierung von Preiselastizität und Wettbewerbspositionierung in Echtzeit. Optimale Preise in Millisekunden, nicht Tagen – Translator und Logic Engine berechnen Elastizitätsflächen und Wettbewerbsreaktion, sodass die Decision Layer Preise ohne nächtliche Batch-Jobs anpassen kann.

Regal- & Sortimentsoptimierung

Verhaltensarchetypen-Analyse aus Psychographic und Pattern Recognition zeigt, welche Produkte mit welchen Segmenten resonieren. Sortiments- und Planogrammentscheidungen basieren auf Kausalität: welche SKUs Korbgröße und Retention für welche Archetypen treiben.

Kanalübergreifende Signalfusion

Einheitliche Sicht auf Nachfrage über Online-, stationäre und Marktplatzkanäle in einer Decision Layer. Dark Data aus jedem Kanal wird in eine Vektorraum-Darstellung aktiviert, sodass die Logic Engine kanalübergreifend optimieren kann, nicht pro Silo.

Performance-Forecasting-Integration

8-Wochen-Umsatz- und Nachfrageprognosen aus dem Performance-Forecasting-Modul speisen Bestands- und Einkaufsplanung. Lebenszyklus der Marktresonanz ersetzt historische Durchschnitte und liefert Planern deterministische Prognosen für Saison- und Launch-Planung.

Market Fit für Sortiment

Das Market-Fit-Modul liefert Preisniveau-Positionierung, Kaufkraft-Fit und Wettbewerbs-Benchmarks, sodass Sortimentsentscheidungen mit echter adressierbarer Nachfrage übereinstimmen. Produkt- und Merchandising-Teams teilen ein kausales Modell davon, wer was und warum kauft.

Daten rein – Entscheidung raus

So funktioniert es

Drei Schritte von Rohsignalen zur deterministischen Ausführung.

Aufnahme & Normalisierung

Sensor- und Translator-Schichten nehmen POS-, ERP-, Marktplatz- und BI-Feeds auf. Nachfragesignale werden normalisiert und in Vektorräume eingebettet; Verhaltensarchetypen aus der DNA-Schicht kontextualisieren die Absicht.

Kausalmodellierung & Optimierung

Die Logic Engine führt Kausalanalysen zu Angebot-Nachfrage, Preiselastizität und Sortimentsfit durch. Pattern Recognition markiert Anomalien; Performance Forecasting und Conversion Modeling berechnen optimale Bestands-, Preis- und Promotionsaktionen.

Entscheidungsausgabe

Die Decision Layer gibt Nachbestellaufträge, Preisänderungen und Sortimentsempfehlungen aus. Deterministische Ausführung – kein Batch-Verzug. Planer und Systeme konsumieren präskriptive Aktionen, nicht retrospektive Dashboards.

Konkrete Szenarien

Anwendungs- fälle

Reale Anwendungen und Ergebnisse.

Saisonale Spitzen und Flash Sales

Echtzeit-Nachfrageausrichtung und kausale Elastizitätsmodellierung ermöglichen, dass Preis und Allokation im Eventfenster angepasst werden. Über- und Unterbestand werden minimiert; Umsatz pro Einheit und Absatz verbessern sich gegenüber starren Plänen.

Produktlaunch und Sortimentsreset

Market Fit und Verhaltensarchetypen-Analyse identifizieren, welche Segmente und Kanäle zuerst adoptieren. Nachfrageprognose und Regal-Intelligence steuern erste Allokation und Planogrammplatzierung und reduzieren Launch-Verzerrung.

Kanalübergreifende Harmonisierung (Online + Store + Marktplatz)

Eine Decision Layer fusioniert Signale aus allen Kanälen, sodass Bestand und Preis global optimiert werden. Keine getrennten Dashboards mehr; ein kausales Modell steuert Reduktion, Transfer und Fulfillment.

Impact

Kern- Metriken

Die messbaren Ergebnisse, die diese Lösung ermöglicht.

Reduktion Lagerverzerrung

Deterministische Ausrichtung vs. probabilistische Prognose

Latenz Preisentscheidung

Millisekunden vs. Tage

Abdeckung Nachfragesignale

Kanalübergreifende Fusion

Prognosehorizont

8-Wochen-Kausalprojektion

Aktivierung Decision Layer

BI/ERP/POS → Millisekunden-Aktion

Command Center

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