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LIVE · ~15–25 Sek.

Funnel Intelligence Agent

Eine 4-Agenten-Pipeline: Ein Collector zieht Funnel-Daten pro Kanal, ein Analyzer markiert statistische Engpässe, ein Hypothesis Generator macht daraus A/B-Tests, und ein Report Builder stellt die Roadmap zusammen.

Über diese Case Study

Problem: Ein einzelner geblendeter Conversion-Funnel verbirgt, wo Kampagnen tatsächlich brechen. Ein Kanal mit schwacher Signup-Conversion könnte einen mobilen UX-Bug, ein Targeting-Problem oder gar kein Problem haben — und das per Augenschein auf einem Dashboard zu unterscheiden, funktioniert ab zwei oder drei Traffic-Quellen nicht mehr. Ansatz: eine 4-Agenten-Pipeline, positioniert als "ein Junior-Growth-Analyst, der nie schläft." Ein Collector zieht Funnel-Daten pro Traffic-Kanal, ein Analyzer markiert statistische Engpässe (Z-Score gegen die kanalübergreifende Baseline für diesen Schritt, kein fester Prozentschwellenwert, da sich Kanäle wirklich unterschiedlich verhalten), ein Hypothesis Generator macht aus jedem Engpass 2-3 konkrete A/B-Tests, und ein Report Builder stellt die priorisierte Roadmap zusammen. Ergebnis: Diese Demo läuft gegen einen synthetischen SaaS-Funnel mit zwei absichtlich eingebauten Problemen, damit der Analyzer etwas Reales findet. Sie deckt korrekt das sich verstärkende Mobile-Reibungsproblem bei paid_social unter den Top-Engpässen auf und schlägt passende, testbare Hypothesen vor — live, auf der Seite.

Methodik-Hinweis

Funnel Intelligence Agent ist das erste gebaute Modul einer breiteren Growth-Analytics- Architektur: heute diagnostiziert es Funnels, als Nächstes folgen Customer Lifecycle und kanalbezogene Revenue-Attribution, nach demselben 4-Agenten-Muster (Collector → Analyzer → Hypothesis Generator → Report Builder). Auf einem kontrollierten synthetischen Szenario gebaut und validiert — dasselbe führe ich in einem Call mit Ihren echten Daten durch.

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Beispiellauf

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