Flotten-Klasse D · Daten

KPI-Monitor — vor dem Board-Meeting, nicht danach

Q: Kann der Agent auch Prognosen?

Basis-Prognosen ja (linear, saisonal). Für echte Forecasts siehe unser Forecast-Agent-Modul.

Q: Wie integriert es sich in unseren Incident-Flow?

PagerDuty für kritisch, Slack für hoch, E-Mail für info. Sie konfigurieren die Routing-Regeln.

Q: Lernt er aus unseren Aktionen?

Ja. Wenn Sie einen Alert als 'unnötig' markieren, lernt er. Wenn Sie einen stillen Vorfall nachtragen, lernt er auch.

Überwacht alle wichtigen KPIs rund um die Uhr, erkennt Anomalien in Echtzeit, alarmiert mit Ursachen-Kontext. Churn-Spikes werden am selben Tag bemerkt.

KPI-Monitor anfragen ROI ansehen

Das Problem

Sie sehen Probleme im Monats-Report — 29 Tage zu spät.

MANUELLES MONITORING

Dashboards werden eingerichtet und nie wieder angesehen. Wichtige Abweichungen bleiben unerkannt.

THRESHOLD-ALARM-MÜDIGKEIT

Slack-Kanal voller Alerts, alle schalten Mute. Echte Probleme gehen im Rauschen unter.

KEINE URSACHEN

KPI ist gefallen — warum? Niemand weiß es. Stunden Detektivarbeit beginnen.

Die Lösung

Ein Agent, der Muster lernt und Ursachen findet.

Das kann der Agent

✓Lernt saisonale Muster Ihrer KPIs (Wochentags-Rhythmus, Marketing-Spikes, etc.)
✓Erkennt statistisch signifikante Abweichungen (Z-Score, Zeitreihen-Modelle)
✓Gruppiert und priorisiert Alerts (Kritisch / Hoch / Info)
✓Findet Ursachen: 'Conversion in DE fiel, weil Checkout-Seite 3.2s langsamer wurde'
✓Schickt Kontext (Vergleich zum Vormonat, Benchmark, mögliche Treiber)
✓Lernt aus Feedback: 'Dieser Alert war unnötig' → weniger false positives

Das kann er nicht (bewusst)

—Ursachen erfinden — wenn Daten unklar sind, sagt er das
—Externe Markt-Effekte vorhersagen
—Gegenmaßnahmen ohne menschlichen Check ausführen
—Ihr KPI-Framework von Grund auf definieren (das machen wir davor)

Integrationen

Passt in Ihr Tooling — oder wir bauen die Brücke.

Segment

Amplitude

GA4

Stripe

BigQuery

Snowflake

Slack

PagerDuty

„Der Agent hat uns gewarnt, dass unser Trial-Signup in einer Region eingebrochen ist. Ursache: defekte Facebook-Ad. 4 Stunden später war sie repariert. Vorher hätten wir das im Monats-Report gesehen.“

VP Growth

B2B-SaaS · 150 MA

Der Prozess

In 5 Wochen in Produktion.

KPI-Baum

Wir definieren die 30–60 KPIs, die wirklich monitort werden sollen. Nicht mehr.

Baseline

Agent lernt 3–6 Monate Historie. Saisonalitäten, Wochentags-Muster, Kampagnen-Effekte.

Alert-Routing

Wer bekommt was? Kritisch an CEO/VP, Hoch an Team-Lead, Info im Dashboard.

Pilot mit 2 Wochen

Live-Alerts, Feedback-Loop. Wir tunen Sensitivität und Rauschunterdrückung.

Laufender Betrieb

Monats-Review: Welche Alerts waren wertvoll, welche nicht?

Angebot

Erst Scope, dann Angebot.

Jeder Agent hängt von Datenlage, Integrationen, Freigaben und Betriebsmodell ab. Deshalb nennen wir keine Pauschalpreise, sondern erstellen ein Angebot nach kurzer Diagnose.

01 Diagnose

Use-Case prüfen

Wir klären Prozess, Datenquellen, Verantwortlichkeiten und Integrationen.

02 Scope

Lösung zuschneiden

Sie bekommen eine klare Empfehlung für Agenten, Rollout und Betrieb.

03 Angebot

Individuell anfragen

Das finale Angebot enthält Scope, Timeline, Verantwortlichkeiten und Betreuung.

Angebot anfragen

Häufige Fragen

Sechs Fragen, die wir oft hören.

Funktioniert das bei uns mit wenig Historie?

Ab 3 Monaten Daten sinnvoll. Bei 6+ Monaten wird es wirklich präzise. Darunter: statische Thresholds plus manuelles Feintuning.

Wie viele Alerts bekommen wir?

Typisch: 2–5 pro Woche, die eine Reaktion verdienen. Rauschen wird aktiv eliminiert.

Was sind false positives bei Ihnen?

Wenn der Alert keine Handlung auslöst. Wir zielen auf <10 % false positives nach 3 Monaten Tuning.

Kann der Agent auch Prognosen?