Präzise Bestellprognosen
dank spezialisierter KI.

Sagen Sie exakt voraus, was Ihre Kunden wann kaufen werden. Trainieren Sie ein individuelles, Token-freies KI-Modell auf Ihren Daten, um die Kapitalbindung zu reduzieren und entgangene Umsätze durch automatisierte Prognosen zurückzugewinnen.

Branchenübergreifende Transaktionsdaten Mustererkennung & Anonymisierung Tokenfreie Transformer-Architektur Betriebskapital Kundenbindung Up- & Cross-Selling
Live-DemoModell-BenchmarkMehrwertAnwendungsfälleTechnologieBatch #1

Live-Demo

Unser KI-Modell im Vergleich.

Sehen Sie, wie unser spezialisierter Transformer Standardmodelle wie ChatGPT oder Gemini bei Transaktionsdaten in einem direkten Vergleich übertrifft. Klicken Sie auf ein Unternehmen in der Simulation: Wir ziehen einen zufälligen Kundendatensatz und lassen die Modelle den nächsten Warenkorb vorhersagen.
Auszug aus der Simulation mit 169 branchenübergreifenden Unternehmen. Trainiert an 368.649 Einkaufskörben.

Modell-Benchmark

Die richtige Engine für Ihre Daten.

Im Folgenden vergleichen wir die gängigsten Prognosearchitekturen mit den einzigartigen Herausforderungen des B2B-Handels. Um Ihnen dabei zu helfen, die beste Lösung für Ihre Daten zu finden, haben wir jeden Ansatz anhand von fünf Schlüsseldimensionen analysiert.

Transaction Transformer Model

Swiftron
Wir nutzen einen geometrischen Transformer, um Bestellungen als mathematische Muster vorherzusagen, und profitieren dabei von den unregelmäßigen, spärlichen Daten, die für B2B-Märkte typisch sind. Er liefert hochpräzise Prognosen ausschließlich auf Basis von ERP-Roh-IDs und gewährleistet so maximale Privatsphäre, ohne dass Produkt-Metadaten erforderlich sind.

Large Language Models

Gemini OpenAI Claude
LLMs, die für Text optimiert sind, glänzen bei multimodaler Argumentation, haben jedoch Schwierigkeiten mit rein spärlichen Transaktionshistorien, denen der linguistische Kontext fehlt. Sie sind mit hoher Latenz und einer starken Abhängigkeit von strukturierten Metadaten konfrontiert, die in Standard-ERP-Systemen selten gepflegt werden.

Time Series

SAP Blue Yonder Oracle
Traditionelle statistische Methoden sind für volumenstarke, reguläre Handelsgüter effektiv, scheitern jedoch in B2B-Umgebungen mit sporadischer Nachfrage. Sie sind nicht in der Lage, Bestellungen für neue Artikel vorherzusagen, und benötigen dichte, kontinuierliche Datenhistorien, um präzise zu bleiben.

Collaborative Filtering

Amazon Salesforce
Standardmäßig für B2C konzipiert, versagt diese Logik im B2B-Bereich aufgrund von höchst individuellem Kundenverhalten und geringen Kaufüberschneidungen. Es fällt ihr schwer, ähnliche „Nachbarn“ in spezialisierten Industriemärkten zu finden, was zum berüchtigten „Cold-Start“-Problem für neue Produkte führt.

Mehrwert

Ein Modell. Viele Profit-Hebel.

Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie Entscheidungen auslösen. Swiftron schließt die Lücke zwischen Ihrer Historie und Ihrem zukünftigen Erfolg. Durch die Analyse der Wertschöpfungskette optimieren wir gleichzeitig drei kritische Bereiche: Wir minimieren Ihr gebundenes Kapital im Lager durch präzise Mengenplanung, sichern Ihren Wettbewerbsvorteil im Vertrieb durch proaktive Reaktivierungs-Trigger und steigern Ihre E-Commerce-Margen durch bedarfsbasierte Echtzeit-Empfehlungen.

Proaktive Kundenreaktivierung

Identifizieren Sie subtile Abweichungen in individuellen Kauf-Rhythmen. Das Modell löst präzise CRM-Alerts aus, um Kundenabwanderung durch datengestützte Ansprache zu verhindern.

Prädiktive Warenkorb-Optimierung

Analysieren Sie die Kaufabsicht in Echtzeit, um fehlende Essentials oder margenstarke Alternativen basierend auf tiefen geometrischen Verhaltensmustern vorzuschlagen.

Aggregierte Nachfrage-Liquidität

Transformieren Sie Einzelprognosen in eine globale Bestandsstrategie. Eine präzise Bedarfsaggregation minimiert Sicherheitsbestände und optimiert das Working Capital.

Entdecken Sie die Anwendungsfälle

Präzision, maßgeschneidert für Ihr Geschäftsmodell.

Unser Causal Transformer ist kein starres Standard-Softwaretool, sondern eine grundlegende algorithmische Engine. Da er sowohl den exakten Zeitpunkt als auch den spezifischen Inhalt zukünftiger B2B-Transaktionen präzise vorhersagt, können Sie und Ihre Integrationspartner eine Vielzahl von hochwertigen Anwendungen darauf aufbauen. Entdecken Sie, wie verschiedene Abteilungen unsere prädiktive Architektur nutzen, um entgangene Umsätze zurückzugewinnen, Lagerbestände zu optimieren und sich einen strategischen Marktvorteil zu sichern.

Predictive Checkout
Prädiktiver Checkout

Antizipieren Sie fehlende Warenkorbartikel in Echtzeit, um den durchschnittlichen Bestellwert während laufender Transaktionen zu maximieren.

Checkout-Optimierung entdecken → Sales Prioritization
Vertriebspriorisierung

Erstellen Sie tägliche, nach Wahrscheinlichkeit sortierte Anruflisten, damit sich Ihre Key Account Manager auf die abschlussstärksten Kunden konzentrieren können.

Vertriebseffizienz entdecken → Vendor Managed Inventory
Automatisierte Nachbevorratung

Identifizieren Sie Kunden mit hochstabilen Kaufintervallen, um sie nahtlos in Vendor-Managed-Inventory-Verträge zu überführen.

Kundenbindung entdecken → Predictive Finance
Prädiktiver Cashflow

Aggregieren Sie probabilistische zukünftige Warenkörbe, um granulare, verhaltensbasierte Umsatzströme für eine exakte Budgetplanung zu simulieren.

Finanzprognosen entdecken → EOL Inventory Clearance
EOL-Bestandsabverkauf

Erstellen Sie nach Wahrscheinlichkeit sortierte Käuferlisten für Auslaufprodukte (End-of-Life), um Restbestände effizient und ohne pauschale Rabatte zu räumen.

EOL-Targeting entdecken →

Technologie

Kein Token. Branchenübergreifend. Privat.

Während herkömmliche KI Sprache in Token zerlegt, arbeitet unser Modell direkt mit numerischen Rotationsvektoren. Das bedeutet: Wir verstehen nicht nur, dass ein Produkt gekauft wird; wir analysieren sein mathematisches Verhaltensmuster. Durch unser einzigartiges Foundation-Modell lernt Ihre KI anonym von den Mustern hunderter Branchen gleichzeitig, während Ihr spezifisches Fine-Tuning den Fokus auf Ihre individuellen Kunden behält. DSGVO-konform durch lokale Anonymisierung vor dem Training. Verarbeitet in Europa.

Batch #1: Die Strategische Validierungspartnerschaft

Historische Transaktionen in souveräne, prädiktive KI verwandeln.

Ab Mai 2026 starten wir eine 6-monatige Validierungspartnerschaft mit vier ausgewählten Unternehmen aus nicht konkurrierenden Branchen. Diese Initiative transformiert Ihre historischen ERP- oder CRM-Daten in ein souveränes prädiktives Asset unter Nutzung unserer Token-freien Architektur – kein internes KI-Team erforderlich.

Jede Partnerschaft beginnt mit einem Data Readiness Check, um das Potenzial Ihrer Daten vor der Integration zu validieren. Durch Ihre Teilnahme sichern Sie sich eine maßgeschneiderte KI-Instanz, die auf Ihre spezifischen Kundenmuster zugeschnitten ist und messbare Gewinne bei der Optimierung des Working Capitals sowie der Vertriebseffizienz erzielt, während Sie die volle Unabhängigkeit von externen Black-Box-Plattformen bewahren.

Sichern Sie sich Ihren strategischen Vorsprung: Werden Sie Teil von Batch #1

Verwandeln Sie Ihre Transaktionshistorie in ein proprietäres KI-Asset. Die Bewerbung für unsere Validierungspartnerschaft ist eine unverbindliche Anfrage, um das Potenzial Ihrer Daten innerhalb unserer Token-freien Architektur zu bewerten. Der nächste Schritt ist ein technischer Deep-Dive und eine maßgeschneiderte Präsentation Ihrer Optimierungsmöglichkeiten.

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