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 via Claude, 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 via Claude, 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.
← Woher dieser Diagnoseansatz stammt: die SolidVisa-Case-Study
Beispiellauf
SyntheticSaaS Demo — 2026-06-18 to 2026-07-18
Funnel analysis for SyntheticSaaS Demo (2026-06-18 to 2026-07-18) across 7 traffic channels: 6 bottleneck(s) identified. Top issues: paid_social/landing_view (3.0% vs cross-channel baseline); paid_social/signup (15.2% vs cross-channel baseline). Generated 9 A/B hypotheses across 3 channel/step combination(s). Recommend starting with quick wins before strategic bets.
Funnel (aggregate across all channels)
Channel comparison
| Channel | Volume | Overall conversion | vs. avg |
|---|---|---|---|
| direct | 12,000 | 4.27% | ▲ 3.35% |
| referral | 8,000 | 1.23% | ▲ 0.31% |
| 15,000 | 0.36% | ▼ -0.56% | |
| organic_search | 40,000 | 0.29% | ▼ -0.62% |
| paid_search | 60,000 | 0.16% | ▼ -0.76% |
| organic_social | 25,000 | 0.08% | ▼ -0.84% |
| paid_social | 90,000 | 0.03% | ▼ -0.89% |
Top bottlenecks & A/B roadmap (6 total found, top 2 prioritized)
[paid_social] Drop-off at 'landing_view' is 7.0% (1.5 standard deviations above the cross-channel mean of 4.0% for this step).
Control: Generic landing page headline and hero image not tied to specific ad campaigns
Variant: Dynamic landing page hero that mirrors the exact value prop, imagery, and copy used in the triggering paid social ad (message match)
Primary: landing_view to next-step conversion rate · Guardrail: bounce rate / avg time on page · n≈4,000/variant
Control: Current landing page with multiple competing CTAs, dense copy, and heavier page weight
Variant: Streamlined above-the-fold section with single clear CTA, reduced asset weight for faster load, and minimal competing links
Primary: landing_view drop-off rate · Guardrail: page load time / mobile conversion rate · n≈4,000/variant
[paid_social] Drop-off at 'signup' is 87.8% (1.7 standard deviations above the cross-channel mean of 72.6% for this step).
Control: Current signup form with full field set (name, email, password, phone, company) shown to all traffic sources
Variant: Paid social visitors see a reduced form with only email + password; additional profile fields deferred to post-signup onboarding
Primary: signup completion rate (paid_social segment) · Guardrail: post-signup activation rate (7-day) · n≈2,400/variant
Quick wins
- Match landing page hero to paid social ad creative/messaging (paid_social / landing_view)
- Simplify above-the-fold layout to reduce load/cognitive friction (paid_social / landing_view)
- Simplify Signup Form Fields for Paid Social Traffic (paid_social / signup)
Strategic bets
- Channel-specific landing page variant for paid social traffic (paid_social / landing_view)
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