Nach Branche

Social Commerce

Creator und Produkte auf Basis von Verhaltenspassung abgleichen — nicht nach Follower-Zahlen. Sentient OS wurde im Produktivbetrieb mit über 1,2 Mio. echten Interaktionen im Social Commerce bewiesen.

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Die Herausforderung

Was wir lösen

Das spezifische Problem, das diese Lösung adressiert.

Social Commerce lebt von Creator-Brand-Fit — aber die meisten Tools gleichen nach Follower-Zahlen und Demografie ab. Das verfehlt das eigentliche Signal: Resoniert die Audience dieses Creators wirklich mit diesem Produkt? Sind die Follower echt? Werden sie kaufen?

Demografie sagt Ihnen, wer jemand ist, nicht was er will oder glaubt. Follower-Zahlen sind leicht manipulierbar und korrelieren schlecht mit Conversion. Live Shopping erzeugt Milliarden von Echtzeit-Signalen — aber ohne das richtige System bleiben sie Rauschen.

Wie Sentient es adressiert

Der Ansatz

Wie Sentient OS diese Herausforderung in klare, umsetzbare Ergebnisse verwandelt.

Sentient OS wurde im Social Commerce entwickelt und validiert. LikeTik — unser eigenständiges Produkt — läuft im Produktivbetrieb mit über 1,2 Mio. echten Artikeln, echten Creatorn, echten Produkten, echten Transaktionen. Jede Interaktion schärft das Modell.

Creator-Brand-Matching basiert auf Verhaltensausrichtung: Resoniert diese Audience wirklich mit diesem Produkt? Der Psychographic Layer bildet semantische Passung, Keyword-Überschneidung und Audience-Profil ab. Der Integrity Layer stellt sicher, dass die Audience echt ist. Strategic Guidance erklärt genau, warum ein Match funktioniert.

Fähigkeiten

Was es kann

Die spezifischen Fähigkeiten, die diese Lösung antreiben.

Verhaltensbasiertes Creator-Matching

Semantische Ausrichtung, Keyword-Überschneidung und Audience-Profiling — keine Follower-Zahlen. Der Psychographic Layer und das Market-Fit-Modul liefern einen messbaren Fit-Score. Strategic Guidance erklärt, warum es funktioniert.

Live-Shopping-Signalverarbeitung

Milliarden von Echtzeit-Signalen aus Video-Interaktionen und Live-Events werden bei Eingang verarbeitet. Das System liefert Empfehlungen in Millisekunden — keine Batch-Verzögerung.

Content-Commerce-Optimierung

Produktplatzierung und Content-Resonanz basierend darauf, wie sich Audiences tatsächlich verhalten. Der Psychographic Layer identifiziert, welche Creator und Formate welche Ergebnisse für welche Segmente erzielen.

Produktionsbewiesene Intelligence

LikeTik beweist den Stack im Produktivbetrieb: über 1,2 Mio. Artikel, echte Creator, echte Produkte, echte Transaktionen. Dieselbe Intelligenz läuft im echten Einsatz — kein Demo-Umfeld.

Audience-Authentizität

Audience Authenticity Score und Social Reliability Index identifizieren Bot-Netzwerke, gefälschtes Engagement und inorganische Spitzen. Budget fließt zu Creatorn mit echten Audiences und echter Conversion-Potenzial.

ROI-basierte Selektion

Mehr-Faktor-Conversion-Modellierung und 8-Wochen-Umsatzprognosen aus Performance Forecasting steuern Creator-Auswahl und Budgetallokation — keine Reichweiten-Metriken.

Von Daten zur Entscheidung

Wie es funktioniert

Drei Schritte vom Rohsignal zur Aktion.

Creator und Audience profilieren

Creator-Content und Audience-Interaktionen werden analysiert. Verhaltensprofile, semantische Ausrichtung und Authentizitäts-Scores werden für jeden Creator erstellt.

Fit berechnen und Ergebnisse projizieren

Das System berechnet Creator-Brand-Fit, Content-Resonanz und projizierten ROI. Conversion Modeling und Performance Forecasting liefern Projektionen und Treiberanalyse.

Shortlist erstellen und aktivieren

Das System gibt Creator-Shortlists, Produktplatzierungsempfehlungen und Aktivierungspläne aus. Strategic Guidance erklärt, warum jeder Match funktioniert.

Reale Szenarien

Anwendungs- fälle

Reale Anwendungen und Ergebnisse.

Brand-Kampagne: Creator auswählen und Budget allokieren

Verhaltensbasiertes Matching und Integrity-Layer-Filterung liefern eine Shortlist mit echten Audiences und echter Produktpassung. Budget wird nach Absicht und projiziertem ROI allokiert.

Live Shopping: Echtzeit-Empfehlungen

Echtzeit-Signalverarbeitung steuert, welche Produkte in welchen Live-Sessionen pushiert werden. Empfehlungen passen sich in Millisekunden an.

Content Commerce: Produktplatzierung optimieren

Verhaltensanalyse identifiziert, welche Content-Formate und Platzierungen bei welchen Segmenten resonieren. Platzierungsentscheidungen basieren auf echten Conversion-Treibern.

Wirkung

Wichtige Metriken

Die messbaren Ergebnisse, die diese Lösung ermöglicht.

Creator-Produkt-Fit

Verhaltensbasiert statt demografisch

Echtzeit-Verarbeitung

Milliarden von Events

Produktionsvalidierung

Über 1,2 Mio. Artikel, Live Commerce

Audience-Authentizität

Betrug- und Bot-Erkennung

Entscheidungsgeschwindigkeit

Millisekunden-Empfehlungen

Command Center

Zugehörige Module

Erkunden Sie die Intelligenzmodule, die diese Lösung antreiben.

Psychographic Layer Strategic Guidance Integrity Layer

Sehen Sie, wie Sentient das adressiert

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