Acto liest jede Nacht Ihre ERP- und CRM-Daten, bewertet jeden Kunden mit eigens trainierten Machine-Learning-Modellen und lässt jedes Ergebnis von KI-Agenten auf Relevanz prüfen, bevor es Ihren Vertrieb erreicht. Heraus kommen wenige Signale mit hoher Trefferquote, jedes mit einer Begründung in einem Satz.
Acto ist gebaut wie ein Siebturm. Oben laufen alle Auftragszeilen hinein, jede Stufe misst, bewertet und ergänzt, unten kommen wenige Signale heraus. Was der Vertrieb zurückmeldet, fließt über die Rückführung wieder hinein.
Acto übernimmt, was in Ihren Systemen bereits liegt. Es entsteht kein neues führendes System und keine Doppelpflege.
Eigens entwickelte Algorithmen übersetzen das Kaufverhalten in Kennzahlen auf Produktebene, gemessen an der eigenen Historie und an vergleichbaren Kunden.
Machine-Learning-Modelle bewerten jeden Kunden, von der Abwanderungsprognose (Churn Prediction) bis zum Cross-Selling. Heraus kommt je Kunde eine Rangfolge nach Wahrscheinlichkeit und Ertrag.
Parallel sammelt Acto, was nicht in den Bestelldaten steht. Texte wie CRM-Notizen bereitet ein Sprachmodell (LLM) auf.
Die Agenten legen Modellergebnis und Kontext nebeneinander. Was gerade keine Handlung rechtfertigt, bleibt im Sieb hängen.
Jedes Signal kommt mit Begründung dort an, wo der Vertrieb ohnehin arbeitet, jeden Morgen oder direkt vor dem Termin.
Was im Vertrieb passiert, geht in den nächsten nächtlichen Durchlauf ein.
Die Signale werden gegen die eigene Kundenhistorie und, wo es passt, gegen vergleichbare Kunden gerechnet. Eine Auswahl je Gruppe:
der ausgespielten Signale markiert der Vertrieb bei Schäfer Shop als relevant.
Das liegt an der Relevanzprüfung. Was gerade keine Handlung rechtfertigt, erreicht den Außendienst gar nicht erst. Die Liste bleibt so kurz, dass sie auch gelesen wird.
Die Bestelldaten zeigen, was passiert. Das Warum steht oft in Besuchsberichten, im Wissen Ihres Vertriebs und in den Regeln Ihres Hauses. Acto führt beides zusammen, bevor ein Hinweis beim Außendienst ankommt.
Großhändler, die mit Acto arbeiten, steigern ihren Umsatz pro Außendienstler durch mehr Up- und Cross-Selling, weniger Abwanderung und mehr Zeit beim Kunden.
Sprachmodelle arbeiten dort, wo Text im Spiel ist: beim Aufbereiten von CRM-Notizen, in der Relevanzprüfung der KI-Agenten und beim Formulieren der Begründung. Ob ein Kunde abrutscht oder Potenzial hat, berechnen Machine-Learning-Modelle auf Ihren Transaktionsdaten.
Ein eigenes Machine-Learning-Modell schätzt für jeden Kunden die Wahrscheinlichkeit, dass er abwandert (Churn Prediction). Es wertet Bestellmengen und ausbleibende Käufe aus und misst den Kunden an seiner eigenen Historie und an Ihrem gesamten Kundenstamm. Bevor daraus ein Hinweis wird, prüft Acto den Kontext. Hat der Kunde zum Beispiel Betriebsferien angekündigt, bleibt der Alarm aus.
Die Merkmale sind auf Großhandelslogik gebaut: Wiederbeschaffung, Sortimentsstruktur, Saisonalität. Jeder Kunde wird an seiner eigenen Historie gemessen und, wo es passt, an vergleichbaren Kunden aus Ihren Daten, gruppiert nach Branche, Einkaufsvolumen und Bestellfrequenz.
Er lehnt es ab und nennt den Grund. Die Ablehnung gilt nur für diesen einen Kunden, und der Grund fließt als Kontext in dessen nächste Bewertung ein.
Der Übergang ist fließend. Acto läuft auf dem bisherigen System weiter und wird nach der Migration einmal auf das neue ERP umgestellt. Ein zweites Datenprojekt mitten in der Migration entsteht dabei nicht.
Ihre Daten werden in Frankfurt gespeichert und DSGVO-konform verarbeitet. Die Sprachmodelle laufen in Rechenzentren innerhalb der EU. Die Vorhersagemodelle werden ausschließlich auf den Geschäftsdaten Ihres Hauses trainiert, ohne personenbezogene Daten und ohne Vermischung mit anderen Kunden. Die Sprachmodelle sind allgemeine Modelle und werden nicht mit Ihren Daten nachtrainiert.
Algorithmen, Machine-Learning-Modelle und KI-Agenten rechnen jeden Kunden durch, bevor ein Signal den Vertrieb erreicht.
Davon sieht der Außendienst nur das Ergebnis: welcher Kunde, warum, was ansprechen. In Outlook, im CRM oder in der Acto-App.
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