Ein System, das niemals aufhörtdein growth zu erkunden.

Kontinuierliche Erkundung, umgesetzt in Aktionen über Kampagnen, Produkte, Landing Pages und bezahlte Kanäle. Alles andere wird zu einer bewerteten Empfehlung.

Demo buchen Erlebe Markin in Aktion

01Kontext
02Opportunities
03Candidate actions
04Experiment
05Routing
06Auswirkung

Der tatsächliche Unterschied

Markin ist keine weitere Decisioning Engine.

Markin ist keine decisioning Engine. Eine decisioning Engine ordnet Aktionen ein, die ein Mensch bereits definiert hat. Markin arbeitet wie ein data science und growth Team: Es bildet eigene Hypothesen darüber, warum der ARPU stagniert, sei es marketing-, produkt-, preis- oder technisch bedingt, dimensioniert sie, führt sie in den Systemen aus, die du bereits verwendest, und liest jede einzelne gegen einen holdout aus.

	Eine Decisioning Engine	Markin
Woher die Hypothese kommt	Ein Mensch verfasst es. Die Engine wählt zwischen Optionen, die jemand bereits genehmigt hat.	Markin erstellt sie. Es liest die Basis, findet, wo Umsatz verloren geht oder ungenutzt bleibt, und schreibt die Hypothese selbst.
Was es hinterfragen darf	Nachricht, Angebot, Kanal, Zeitpunkt, innerhalb der vorgegebenen Kampagnenoberfläche.	Alles, was den ARPU beeinflusst: Onboarding-Reibung, Preise und Pakete, eine Funktion, die niemand annimmt, ein Zahlungsausfall-Spike, ein defekter Deeplink.
Wer führt die Analyse durch?	Deine Analysten, vorher und nachher. Die Engine optimiert; sie untersucht nicht.	Markin übernimmt die Analyse. Dimensionierung, Segmentdefinition, Experimentdesign und Auswertung werden End-to-End automatisiert.
Wo es aufhört	Bei der Empfehlung. Jemand muss es immer noch bauen und starten.	Es startet. Markin führt innerhalb deiner bestehenden Plattformen und Produktoberflächen aus und schließt dann den Kreislauf des Ergebnisses.
Throughput	So viele Hypothesen, wie Ihr Fahrplan zulässt, typischerweise eine Handvoll pro Quartal.	Hunderte parallel, jede mit einer control group.
Was passiert, wenn es falsch ist	Das Programm läuft weiter, bis es jemand überprüft.	Es wird automatisch zurückgezogen. Den Control nicht zu übertreffen ist ein normales, kostengünstiges Ergebnis.

Eine decisioning-Engine wählt die beste Aktion aus einer von dir geschriebenen Liste. Markin schreibt die Liste und führt sie in deinem Stack aus.

Jede Oberfläche des growth

Die Exploration endet niemals bei der Kampagne.

Markin exploriert deine Daten kontinuierlich und setzt das Gefundene in Aktionen um, wo immer growth tatsächlich stattfindet. Der Kreislauf lernt und startet immer wieder neu, über jede Oberfläche, die dein Team bedient.

Kampagnen & CRM

Angebote, lifecycle, win-back und Kontaktdruck, pro Kunde ausgeführt in Braze, Iterable, Salesforce oder deinem bestehenden Stack.

Produkt-Experimente

Onboarding-Schritte, Feature-Discovery, Paywall-Platzierung und In-Product-Maßnahmen, als kontrollierte Experimente ausgeführt wie alles andere auch.

Landing & Web

Journey- und Seitentests, die an deinen Web-Experimentier-Stack weitergeleitet werden, mit denselben holdouts und derselben kausalen Lesart.

Paid Media

Zielgruppen- und Budgetverschiebungen, einschließlich der Unterdrückung von Kunden, die sowieso konvertieren würden, gemessen am inkrementellen ARPU und nicht an Klicks.

Preise & Angebote

Rabatthöhe, Plan-Framing und Bündelstruktur, kohortenweise getestet auf Marge, nicht in Meetings diskutiert.

Fallback

Und was Markin nicht ausführen kann

Es verschwindet nicht. Es kommt als maßgeschneiderte Empfehlung: die Evidenz, der erwartete inkrementelle ARPU, der vorgeschlagene Eigentümer und der erste Schritt, bereit zur Übernahme durch einen Menschen.

Ebene 01 · Kontext & Exploration

Exploration läuft kontinuierlich, nicht wenn jemand eine Frage stellt.

Markin liest das Gesamtbild kontinuierlich: Verhalten, Transaktionen, Produktnutzung, Support, Zahlungen und Channel-Historie. Es wartet nicht auf ein Briefing. Es untersucht eigenständig, eröffnet einen Live-Fall für alles, was nach liegengebliebenem Umsatz aussieht, und zeigt die Beweise, die Kohorten, die konsultierten Tabellen und die Begründung hinter jeder Schlussfolgerung.

markin · investigations / OPP-4821

agent · discoveryTenant · acme

Untersuchung · OPP-4821

eSIM-Tarife, die für Langstreckenreisende unterdimensioniert sind.

Reisende, die zu Zielen mit durchschnittlichen Aufenthalten von > 21 Tagen reisen, kaufen 7-Tages-Pläne und stocken diese mitten auf der Reise zu einem schlechteren Stückpreis auf.

Signal erkannt

Die Aufladerate für LATAM- & SEA-Ziele stieg MoM um 34 %, konzentriert auf 7-Tages-Pläne, die 0–2 Tage vor Abreise gekauft wurden.

Unterstützende Beweise

Aufladefrequenz nach durchschnittlicher Aufenthaltsdauer am Zielort, letzte 90 Tage.

Kunden- und Kohortenkontext

48.210 Kunden · durchschnittliche Reisedauer 24 Tage · 71 % Erstmalige Langzeitreise · 62 % Android · Zielcluster: MX, BR, TH, ID, VN.

Konsultierte Daten

events.checkoutbilling.plansproduct.activationscrm.tripsroaming_daily

Generierte Hypothesen

1. Planleiter nicht auf die tatsächliche Reisedauer abgestimmt.
2. Kauf-UX basiert auf 7-Tage-Standard.
3. Langzeitreisende, die die 30-Tage-Option nicht kennen.

Wirtschaftliche Bewertung

+ €0.00

ARPU / berechtigter Kunde

Spanne 1,40 € – 2,80 € · Margenband +2,4 bis +3,9 Pkt.

Oberfläche 02 · Opportunity feed

Alles Verfolgenswerte, in Geld beziffert, in einer Warteschlange.

Preisreibungen, ein onboarding-Schritt, der Leute verliert, eine Funktion, die niemand findet, eine bezahlte Zielgruppe, die zweimal bezahlt wird, eine churn risk Kohorte. Jede kommt mit geschätztem ARPU- und Marge-Impact, Konfidenz, betroffener Population und einem empfohlenen nächsten Schritt. Die Warteschlange ist nach erwartetem Wert sortiert, sodass das Team an Geld statt an Anfragen arbeitet.

markin · opportunities

Tenant · acme

Opportunity Feed

127 Öffnen · nach erwartetem ARPU

Letzte 24hAlle Typen

UmsatzchanceTypAuswirkungVertrauenStatus

eSIM-Tarife, die für Langstreckenreisende unterdimensioniert sind
OPP-4821 · 48,210 customers
Umsatzausweitung+ 2,10 € ARPU
86%
Bereit→ Experiment entwerfen
Rabatte, die an garantierte Käufer verloren gehen
OPP-4817 · 12,904 customers
Margenwiederherstellung+ 3.8 Punkte Marge
79%
Wird untersucht→ Berechtigung schärfen
Fehlgeschlagene Aktivierungen nach v4.2-Release
OPP-4809 · 6,441 customers
Produktproblem− 0,90 € ARPU-Risiko
93%
In Überprüfung→ Weiterleitung an Engineering
Nutzungsrückgang bei Kunden im Top-Dezil
OPP-4802 · 3,120 customers
Bindung+ 4,60 € ARPU
71%
Neu→ Kohorte untersuchen
Kombination A+C verbunden mit +18% Kundenbindung
OPP-4791 · 22,506 customers
Cross-sell+ 1,40 € ARPU
68%
Bereit→ Experiment entwerfen

Hypothesenraum

Alles, was ein menschlicher Wachstumswissenschaftler betrachten würde.

Die meisten Wachstumsprobleme sind keine Kommunikationsprobleme. Markin ist nicht auf die Kampagnenoberfläche beschränkt: Wenn etwas ARPU zurückhält, ist es im Umfang und wird auf die gleiche Weise getestet.

Marketing

Die klassische Oberfläche, aber kundenspezifisch statt segmentbasiert gewählt und immer gegen einen holdout.

Welches Angebot dieser spezifische Kunde wert ist
Kanal und Zeitpunkt pro Person, nicht pro Kampagne gewählt
Kontaktdruck und Ermüdung, die über jedes Programm hinweg ausgeglichen werden
Win-back-Ökonomie: Wer einen Rabatt wert ist und wer nicht

Produkt

Wo der Kunde tatsächlich den Wert erlebt und wo der größte stille Umsatzverlust auftritt.

Onboarding-Schritte, die Kunden vor dem ersten Wert verlieren
Ein Feature mit hoher Retentionskorrelation, das die Hälfte der Basis nie entdeckt.
Platzierung von Paywall und Upgrade-Prompt
In-Produkt-Oberflächen als Behandlungsarm verwendet, nicht nur E-Mail und Push

Kommerziell

Preisgestaltung, Paketierung und die Form des Angebots selbst, getestet statt diskutiert.

Plan- und Bündelstruktur nach Kohorte
Rabatt-Tiefe gegenüber Marge, nicht nur gegenüber Konversion
Jährliche versus monatliche Rahmengebung pro Kunde
Mahn- und unfreiwillige Churn-Recovery-Sequenzen

Technische Gesundheit

Anomalien, nach denen niemand suchen sollte. Dies ist die Kategorie, die keine Entscheidungsengine abdeckt.

Eine gestiegene Fehlerquote beim Checkout auf einem Gerät und in einer Region.
Zahlungsausfälle konzentriert auf einen einzigen Emittenten oder eine einzelne Methode
Ein defekter Deeplink, der unbemerkt eine hochwertige Customer Journey beeinträchtigt
Latenz- oder Zustellungsbeeinträchtigung, die die Konversion vor jeder Nachricht beeinträchtigt

Stell dir Markin als ein data science und growth team vor, das niemals schläft: Es untersucht, bildet Hypothesen, implementiert sie in deinem eigenen Stack und beweist jede einzelne gegen eine Kontrollgruppe, in einem Umfang, den kein menschliches Team erreichen kann.

Oberfläche 03 · Kandidatenaktionen

Die Antwort ist selten eine weitere Nachricht.

Für jede Umsatzchance schlägt Markin Kandidatenaktionen dort vor, wo die Lösung tatsächlich liegt: eine Preis- oder Paketänderung, eine Produkt- oder onboarding-Änderung, ein landing-Test, eine Verschiebung der bezahlten Zielgruppe, ein Empfehlungsmodell, eine CRM-Journey, eine Support-Intervention, ein Engineering-Ticket oder gar keine Aktion. Jede Option wird nach dem erwarteten inkrementellen ARPU und der Marge bewertet, wobei das System, das sie ausführen muss, und die Schutzmechanismen bereits hinterlegt sind.

markin · investigations / OPP-4821 / candidate actions

Tenant · acme

Candidate actions

7 Kandidaten · geordnet nach erwartetem inkrementellem ARPU

TypAktionARPUConf.Genehmigung

Preisgestaltung
30-Tage-Plan-Tier für 39 € einführen
Abrechnung · Stripe · Rabatt ≤ 12% · 48,210
+ €2.40/ + 3.1 Punkte82%
Genehmigt
Produkt
Standard für den Checkout auf Dauer des Aufenthalts-Auswahl ändern
Produkt · Feature-Flag · iOS + Android · Alles neu
+ €1.60/ + 2.2 Punkte74%
Ausstehend
Empfehlung
In-App 30-Tage-Upsell während der Aktivierung
App · Nativ · Frequenzobergrenze 1/Reise · 31,004
+ €1.20/ + 1.8 Punkte71%
Automatisch
CRM
Erinnerung vor der Abreise für lange Reisen
Braze · Push + Email · Ruhezeiten · 22,410
+ €0.80/ + 0,9 Pkt.62%
Ausstehend
Engineering
Fehler beim Rendern der Plan-Leiter auf Android 12 beheben
Jira · Ticket · P1 · 6,441
+ €0.60/ + 0,4 Pkt.90%
Automatisch
Menschliche Überprüfung
Rechtliche Prüfung des Autoverlängerungstextes (EU)
Interne Aufgabe · Blockierung · n/a
, / , 99%
Ausstehend
Keine Aktion
Halten für Frankreich · geringer erwarteter Uplift
, · In 30 Tagen erneut prüfen · 3,904
, / , 65%
Automatisch

Oberfläche 04 · Experiment-Design

Alles, was veröffentlicht wird, wird als Experiment veröffentlicht.

Behandlung und Kontrolle, Eignung, primärer KPI, Messfenster, Marge- und Kommunikations-Guardrails sowie erforderliche Genehmigungen. Ein Experiment läuft dort, wo die Aktion angesiedelt ist: eine Kampagne, eine Produktänderung, ein landing-Test, eine Preisänderung oder eine bezahlte Zielgruppe. Das Design ist auf jeder Oberfläche gleich, was die Ergebnisse über die gesamte growth operation hinweg vergleichbar macht.

markin · experiments / EXP-2214

Tenant · acme

Experiment · EXP-2214

30-Tage-Plan-Stufe · Langzeitreisende

Entwurf → In Prüfung

Behandlungsgruppen

· T1 · 30-Tage-Tarif zu 39 € anzeigen

· T2 · 30-Tage-Tarif + Pre-Departure Nudge anzeigen

Control group

Aktuelle Planleiter · 20 % des berechtigten Traffics

Berechtigung

Erstmalige Langstreckenkunden · Ø Aufenthalt > 21 T. · ≤ 1 Push + 1 E-Mail pro Reisendem · Ruhezeiten lokale Zeit.

Primäre KPI

Inkrementeller ARPU / aktivierter Kunde am Ende der Reise

Guardrail · Marge ≥ Baseline − 0,5 Punkte · 45d Fenster, MDE 3,2 % bei 80 %.

Genehmigungen

· Wachstumsleiter · approved

· Preise · approved

· Rechtliches (EU) ·pending

Rollout-Plan

Anstieg 5% → 20% → 50% über 3 Wochen · automatischer Stopp bei Verletzung der Schutzgrenze.

Ebene 05 · Ausführung & Übergabe

Markin führt aus, was es kann, und übergibt, was es nicht kann.

Die meisten Entscheidungen verlassen Markin automatisch in die CRM-, Channel-, Preisgestaltungs-, Produkt-, Web- oder bezahlten Systeme, die du bereits verwendest. Wenn etwas einen Menschen, eine Engineering-Änderung oder ein System erfordert, das Markin nicht berührt, verschwindet es nicht: Es wird zu einer quantifizierten Empfehlung mit den Beweisen, dem erwarteten Impact, dem vorgeschlagenen Verantwortlichen und dem ersten Schritt. Deine bestehenden Systeme bleiben die führenden Systeme.

Signals in

Where your data lives

Warehouses, CDPs, product analytics, CMS.

Segment

Kundendatenplattformen

mParticle

Kundendatenplattformen

Rudderstack

Kundendatenplattformen

Snowflake

Data Warehouse & Storage

BigQuery

Data Warehouse & Storage

Databricks

Data Warehouse & Storage

Redshift

Data Warehouse & Storage

Contentful

Content Management

Sanity

Content Management

Contentstack

Content Management

Amplitude

Produkt & Verhalten

Mixpanel

Produkt & Verhalten

PostHog

Produkt & Verhalten

Segment

Kundendatenplattformen

mParticle

Kundendatenplattformen

Rudderstack

Kundendatenplattformen

Snowflake

Data Warehouse & Storage

BigQuery

Data Warehouse & Storage

Databricks

Data Warehouse & Storage

Redshift

Data Warehouse & Storage

Contentful

Content Management

Sanity

Content Management

Contentstack

Content Management

Amplitude

Produkt & Verhalten

Mixpanel

Produkt & Verhalten

PostHog

Produkt & Verhalten

Markin

Growth Agentic OS

01Daten & Kontext
02Intelligence Core
03Decisioning Agents
04Open Web
05Kanäle & Zustellung
06Experimente
07Messung
08Governance

Mandanten-isoliert. Immer aktiv.

Where growth happens

Messaging, ads, delivery, observability.

Firebase

Zustellungsinfrastruktur

Twilio

Zustellungsinfrastruktur

AWS SNS

Zustellungsinfrastruktur

SendGrid

Zustellungsinfrastruktur

Braze

Engagement-Tools

Iterable

Engagement-Tools

Klaviyo

Engagement-Tools

Salesforce

Engagement-Tools

Jedes Ergebnis speist die nächste Exploration.

Der Impact wird als inkrementeller ARPU, Umsatz und Marge im Vergleich zu einem holdout gelesen, pro Experiment und über das Portfolio hinweg: gefundene Umsatzchancen, laufende Experimente, skalierte Aktionen, gestoppte Aktionen. Was die Kontrolle übertrifft, wird skaliert, was nicht, wird eingestellt, und beide Ergebnisse aktualisieren, wonach Markin als Nächstes sucht. Das System wird umso besser für dein Geschäft, je länger es läuft.

markin · impact · last 90 days

Tenant · acme

Inkrementeller Einfluss

Kausal · Behandlung vs. Kontrolle · Vertrauens-adjustiert

Inkrementeller ARPU

+ €0.00

rolling 30d · 92% conf

Inkrementeller Umsatz

+ €0.00M

last 90d · attributed

Inkrementelle Marge

+ 0.0 pts

net of guardrails

Behandlung vs. Kontrolle · ARPU

Behandlung Kontrolle

Portfolio

Entdeckte Opportunities312
Experimente live48
Aktionen skaliert27
Aktionen gestoppt14

Job to be done

Dieselbe Arbeit, bei einem anderen Durchsatz.

Nichts von dem Folgenden benötigt ein Tool, das es nicht gibt. Es muss die Arbeit kontinuierlich statt nur einmal im Quartal erfolgen und gegen einen holdout bewiesen statt diskutiert werden.

Job to be done, verglichen zwischen Ihr aktueller Stack and Mit Markin
Job to be done	Ihr aktueller Stack	Mit Markin
Beachte, dass der Umsatz pro Kunde in einem Segment driftet	Jemand entdeckt es bei einer Dashboard-Überprüfung, Wochen nachdem es begonnen hat.	Als Signal erkannt an dem Tag, an dem der Drift das Rauschen beseitigt, wobei das Segment bereits dimensioniert ist.
Erkläre, warum es passiert	Ein Analyst wird für eine zweiwöchige Untersuchung von der Roadmap abgezogen.	Eine Untersuchung läuft automatisch ab und liefert die Treiber mit ihren Beweisen.
Hypothesen entwickeln, die es wert sind, getestet zu werden	Ein Workshop liefert die wenigen Ideen, die dem Raum zufällig einfielen.	Hypothesen werden kontinuierlich über marketing, product, pricing und den technischen Zustand geschrieben.
Entscheide, welche Hypothesen Budget verdienen	Priorisiert nach Seniorität und Bauchgefühl, ohne Größenangabe.	Jede einzelne wird nach Umsatz bewertet und eingestuft, bevor irgendetwas gebaut wird.
Wähle die Next Best Action für einen Kunden	Segment-Regeln und Kampagnenkalender entscheiden, aktualisiert, wenn jemand Zeit hat.	Pro Kunde, pro Moment, gegenüber allem anderen ausgewählt, das um diesen Kunden konkurriert.
Tatsächlich starten	Ein Ticket für das Lifecycle-Team, dann ein Slot im Kalender des nächsten Monats.	Ausgeführt in den Systemen, die du bereits betreibst, ohne einen neuen Kanal einzuführen.
Beweisen, dass es den Umsatz verursacht hat	Wenn überhaupt, gegen Nicht-Qualifikanten oder einen globalen holdout gemeldet.	Jede Entscheidung beinhaltet eine randomisierte control group; der uplift wird dagegen gelesen.
Eliminiere, was nicht funktioniert	Programme überleben, weil niemand dafür verantwortlich ist, sie einzustellen.	Wenn der Control nicht geschlagen wird, wird das Programm automatisch beendet.
All dies nächste Woche wiederholen	Kapazitätsgebunden: vier bis acht Tests pro Quartal.	Hunderte von Hypothesen gleichzeitig, kontinuierlich, in Bearbeitung.

Architektur

Vier Bereiche, ein Produkt.

Kontext, Intelligenz, Ausführung und Lernen & Kontrolle. Jede Fähigkeit in Markin fällt unter eine dieser vier Kategorien.

Kontext

Kunden-, Produkt- und Transaktions-Signale, Identitätsauflösung, externe Intelligenz.

Kundendaten
Identität
Produkt- und Transaktionssignale
Externe Intelligenz

Intelligenz

Die Methoden zur Verhaltensanalyse und Schätzung des Impacts.

Prädiktive Modelle
Uplift & kausale Modelle
Forschungsagenten
Hypothesengenerierung
Decisioning

Ausführung

Wo Entscheidungen Markin verlassen und deine Kunden, Systeme oder Teams erreichen.

Candidate actions
Integrationen
CRM & channels
Produkt, Support & interne Weiterleitung

Lernen & Kontrolle

Wie Markin messbar, sicher und vertrauenswürdig bleibt.

Experimente
Messung
Governance
Auditierbarkeit
Menschliche Genehmigung

Angewandte Forschung

Die Methode, die zum Problem passt.

Kein einzelnes Modell löst jede Entscheidung. Markin kombiniert die untenstehenden Familien und wählt für jedes Problem die richtige aus. Prädiktive Modelle schätzen Verhalten; kausale Methoden ermitteln den inkrementellen Impact.

Deep LearningPropensityUpliftKausale InferenzÜberlebenSequenzReasoning agents

Governance

Enterprise-Steuerungen, standardmäßig aktiviert.

SOC 2 Type IIISO 27001GDPR

Berechtigungen

Rollenbasierter Zugriff, pro Workspace und pro Aktion.

Berechtigungsregeln

Kunden-, Kohorten- und Markt-Constraints wurden vorgelagert angewendet.

Margen- & Rabattgrenzen

Leitplanken werden auf der Entscheidungsebene durchgesetzt.

Kommunikationsbeschränkungen

Frequenzobergrenzen, Ruhezeiten, Kanalbudgets.

Menschliche Genehmigung

Konfigurierbare Genehmigungen pro Aktionstyp und Risikoband.

Audit-Trails

Jede Entscheidung, Modellversion und Ergebnis ist nachvollziehbar.

Modell- und Experimentversionierung

Jedes Artefakt ist versioniert und reproduzierbar.

Notfallpause

Kill Switch pro Aktion, Agent, Experiment oder Mandanten.

Forschung

Weiterführende Lektüre

How we calculate ARPU, how next best action marketing is measured, and where the 2026 benchmarks sit.

Sieh Markin an deinem ARPU arbeiten.

30 Minuten mit unserem Team. Bring eine growth-Frage mit und geh mit einem auf dein Geschäft zugeschnittenen Opportunity-Feed.

Demo buchen See Markin in action

Ein System, das niemals aufhörtdein growth zu erkunden.

Markin ist keine weitere Decisioning Engine.

Die Exploration endet niemals bei der Kampagne.

Exploration läuft kontinuierlich, nicht wenn jemand eine Frage stellt.

Alles Verfolgenswerte, in Geld beziffert, in einer Warteschlange.

Alles, was ein menschlicher Wachstumswissenschaftler betrachten würde.

Die Antwort ist selten eine weitere Nachricht.

Alles, was veröffentlicht wird, wird als Experiment veröffentlicht.

Markin führt aus, was es kann, und übergibt, was es nicht kann.

Jedes Ergebnis speist die nächste Exploration.

Dieselbe Arbeit, bei einem anderen Durchsatz.

Vier Bereiche, ein Produkt.

Die Methode, die zum Problem passt.

Enterprise-Steuerungen, standardmäßig aktiviert.

Weiterführende Lektüre

Was ist ARPU? Definition, Formel und wie man es berechnet

Next best action marketing: was es ist und wie es 2026 funktioniert

ARPU benchmarks nach Industrie 2026: Median vs. Top-Quintil

Sieh Markin an deinem ARPU arbeiten.