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Über Digi Match
Ihre Kunden verraten Ihnen längst, wo Ihr nächstes Wachstum entsteht.
Eine KI-gestützte Intelligenz-Schicht über Ihren ERP-, Shop- und CRM-Daten – die Wachstum, Abwanderung und Umsatzpotenziale sichtbar macht, bevor Sie sie verlieren.
Diese Seite erklärt die Customer Intelligence Engine von DigiMatch – einen KI-gestützten Analyse- und Handlungslayer für Commerce-, Wholesale- und B2B-Distributionsunternehmen.
Sie richtet sich an Geschäftsführer, CFOs und Vertriebsleiter, die Wachstum, Churn und Produktpotenziale systematisch aus ihren ERP-, Shop- und CRM-Daten erschließen wollen.
- Was ist eine Customer Intelligence Engine?
- Wie unterscheidet sie sich von klassischer BI?
- Welche Datenquellen werden angebunden?
- Wie schnell entstehen erste Erkenntnisse?
- Ist die Lösung DSGVO-konform?
Stand: März 2026
Tipp: Bewegen Sie den Mauszeiger über die Punkte
- C-4821 — Bestellfrequenz -38% → CRM-Aufgabe erstellt
- C-7740 — Wachstum +24% → Sales-Alert ausgelöst
- Bundle A+B+D erkannt → Kampagne empfohlen
Sie sitzen auf Gold – und sehen es nicht.
Das Problem ist nicht fehlende Daten. Das Problem ist fehlende Lesbarkeit.
ERP-Daten existieren – ungenutzt
Bestellhistorie, Frequenzen, Warenkörbe: alles da. Aber niemand liest sie systematisch.
Churn fällt erst auf, wenn er da ist
Der Kunde meldet sich nicht ab. Er bestellt einfach nicht mehr. Bemerkt wird es Wochen später.
Cross-Sell-Potenziale verpuffen
Welche Bundles, Kategorien und Affinitäten wirklich funktionieren, sieht niemand.
Einkauf und Vertrieb reagieren
Statt frühzeitig zu antizipieren, wird auf Bauchgefühl und Vergangenheitsreports gesteuert.
Die sechs Module der Customer Intelligence Engine
Eine zusammenhängende Intelligenz-Schicht – aufgeteilt in operative Module.
Customer Radar
Wer wächst, wer kippt, wer schläft – alle Kunden auf einer Karte aus Wachstum × Risiko.
Churn Prediction
Frühwarnsystem für Kunden, deren Kaufverhalten kritisch kippt.
Growth Signals
Wo gerade neue Umsatzchancen entstehen – bei Bestands- und Neukunden.
Product Intelligence
Welche Produkte, Kategorien und Kombinationen tatsächlich gemeinsam funktionieren.
Forecasting Engine
Welche Nachfrage sich frühzeitig abzeichnet – für Einkauf und Disposition.
Pricing & Margin Intelligence
Wo Spielräume für bessere Preise, Bundles und Margen entstehen.
So sieht Kundenintelligenz aus.
Keine PDF-Reports. Sondern operative Sicht auf Wachstum, Risiko und Produktbeziehungen – jederzeit.
Vier Branchen – vier konkrete Wirkungen.
B2B-Großhändler mit 800 aktiven Abnehmern, ERP-Daten in einer veralteten Software.
CIE erkennt: 47 Stammkunden haben in den letzten 60 Tagen ihre Bestellfrequenz um >25% reduziert – meist nach einem Preisrundenwechsel.
Account Manager bekommen eine priorisierte Liste mit Kontext und Empfehlungen. Pricing-Review wird automatisch angestoßen.
23 von 47 Kunden in 6 Wochen reaktiviert. Vermiedener Umsatzverlust: ca. €420.000/Jahr.
Erkenntnis allein ist noch kein Umsatz.
Die Engine übersetzt jedes Signal direkt in einen Trigger – in CRM, Shop, Marketing-Tool, ERP oder Einkauf.
Umsetzer, keine PowerPoint-Berater.
Operations-DNA
Aus Handel, E-Commerce und Logistik. Wir kennen die Prozesse, die wir intelligenter machen sollen.
KI + Automatisierung + Prozesswissen
Drei Disziplinen in einem Team – statt drei Dienstleister, die sich nie verstehen.
Umsetzung statt Konzepte
Erste Erkenntnisse in 2–3 Wochen, erste automatisierte Trigger nach 4–6 Wochen. Keine Endlos-Projekte.
Wie viel Kundenintelligenz steckt ungenutzt in Ihren Daten?
Vier Fragen. Ein ehrliches Bild.
Häufige Fragen zur Customer Intelligence Engine
Was unterscheidet die Customer Intelligence Engine von klassischer BI?
Klassische BI zeigt Ihnen Vergangenheit in Diagrammen. Die CIE erkennt Muster, prognostiziert Verhalten und übersetzt Erkenntnisse direkt in operative Aktionen in CRM, Shop, ERP oder Marketing-Tools. BI ist Beobachtung, CIE ist Handlung.
Welche Datenquellen können angebunden werden?
Alle gängigen ERP-, Shop-, CRM- und Marketing-Systeme – z. B. Shopify, WooCommerce, SAP, Dynamics, HubSpot, Pipedrive, Klaviyo, Lexware, JTL, Plentymarkets sowie Custom-Datenbanken via Schnittstelle.
Wie schnell entstehen erste Erkenntnisse?
Erste Customer-Radar-Ergebnisse liegen typischerweise innerhalb von 2–3 Wochen nach Anbindung der Datenquellen vor. Erste automatisierte Trigger laufen meist nach 4–6 Wochen.
Brauchen wir ein eigenes Data Warehouse?
Nein. Die CIE arbeitet mit einer schlanken, gemanagten Datenebene. Falls ein Data Warehouse vorhanden ist, nutzen wir es – wenn nicht, bauen wir eine pragmatische, DSGVO-konforme Datenstrecke.
Ist das DSGVO-konform umsetzbar?
Ja. Datenverarbeitung erfolgt auf Servern in der EU, mit DSGVO-konformer Architektur, Auftragsverarbeitungsvertrag und vollständiger Datenkontrolle auf Ihrer Seite.
Für welche Unternehmen lohnt sich die Lösung?
Für Commerce- und B2B-Unternehmen ab ca. 200 aktiven Kunden bzw. 5.000 Bestellungen pro Jahr. Besonders relevant für Wholesale, Großhandel, Distribution, E-Commerce, Amazon Seller und Service-Provider mit wiederkehrenden Kunden.
Ihr digitaler Fahrplan startet hier.
Prozessautomatisierung ist kein Projekt. Es ist tägliche Zeitersparnis.
Buchen Sie jetzt ein kostenloses Erstgespräch (20 Min.) – wir klären, welche Automatisierung bei Ihnen Sinn macht.
Kostenloses Erstgespräch buchenAuf einen Blick
- Anbieter
- Digi Match (Mike Jonescheit)
- Was wir tun
- Implementierungs-Spezialist für Prozessautomatisierung: Workflow-Automatisierung, Mini-Apps, RPA-Hybrid und KI-Integration für KMU.
- Für wen
- Mittelstand 5–250 Mitarbeitende in Handel, E-Commerce, Logistik und Servicebetrieben.
- Region
- Deutschland, Österreich, Schweiz · Standort Hamburg
- Sprachen
- Deutsch, Englisch
- Preisspanne
- Quick Wins ab 2.500 € · Workflow-Pakete 8.000–25.000 € · Mini-Apps 15.000–60.000 €
- Kontakt
- mike@digi-match.de
- Termin buchen
- cal.eu/mike.jonescheit · 30 Min · kostenlos
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