Das Agentic OS für
exponentielles ARPU-Wachstum.
Jede Umsatzchance, Hypothese, Kandidatenaktion und jedes Experiment in einem Arbeitsbereich.
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.
Oberfläche 01 · Umsatzchancen-Feed
Jede Umsatzchance an einem Ort, nach wirtschaftlicher Auswirkung geordnet.
Markin scannt deine Kundenbasis und deckt Umsatzchancen auf, sobald diese entstehen, jede mit geschätztem ARPU-Impact, Konfidenz, betroffener Population und einem empfohlenen nächsten Schritt. growth Teams arbeiten mit dem Feed, nicht mit ihrem Posteingang.
markin · opportunities
Opportunity Feed
127 Öffnen · nach erwartetem ARPU
- Umsatzausweitung+ 2,10 € ARPU
eSIM-Tarife, die für Langstreckenreisende unterdimensioniert sind
OPP-4821 · 48,210 customers
86%Bereit→ Experiment entwerfen - Margenwiederherstellung+ 3.8 Punkte Marge
Rabatte, die an garantierte Käufer verloren gehen
OPP-4817 · 12,904 customers
79%Wird untersucht→ Berechtigung schärfen - Produktproblem− 0,90 € ARPU-Risiko
Fehlgeschlagene Aktivierungen nach v4.2-Release
OPP-4809 · 6,441 customers
93%In Überprüfung→ Weiterleitung an Engineering - Bindung+ 4,60 € ARPU
Nutzungsrückgang bei Kunden im Top-Dezil
OPP-4802 · 3,120 customers
71%Neu→ Kohorte untersuchen - Cross-sell+ 1,40 € ARPU
Kombination A+C verbunden mit +18% Kundenbindung
OPP-4791 · 22,506 customers
68%Bereit→ Experiment entwerfen
Oberfläche 02 · Untersuchungs-Workspace
Jede Opportunity eröffnet eine Live-Untersuchung.
Markin sammelt das Signal, die unterstützenden Beweise, den Kunden- und Kohortenkontext, die internen Tabellen und externen konsultierten Quellen sowie die generierten Hypothesen mit ihrer wirtschaftlichen Bewertung. Jeder Schritt ist überprüfbar.
markin · investigations / OPP-4821
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
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.
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 richtige Antwort ist oft keine Kundennachricht.
Für jede Umsatzchance schlägt Markin Kandidatenaktionen in den Bereichen Pricing, Product, Empfehlungen, CRM, Support, Engineering, menschliche Prüfung oder keine Aktion vor. Jede Aktion wird nach dem erwarteten inkrementellen ARPU und der Marge bewertet, wobei das erforderliche System und die Guardrails bereits angehängt sind.
markin · investigations / OPP-4821 / candidate actions
Candidate actions
7 Kandidaten · geordnet nach erwartetem inkrementellem ARPU
- Preisgestaltung+ €2.40/ + 3.1 Punkte82%
30-Tage-Plan-Tier für 39 € einführen
Abrechnung · Stripe · Rabatt ≤ 12% · 48,210
Genehmigt - Produkt+ €1.60/ + 2.2 Punkte74%
Standard für den Checkout auf Dauer des Aufenthalts-Auswahl ändern
Produkt · Feature-Flag · iOS + Android · Alles neu
Ausstehend - Empfehlung+ €1.20/ + 1.8 Punkte71%
In-App 30-Tage-Upsell während der Aktivierung
App · Nativ · Frequenzobergrenze 1/Reise · 31,004
Automatisch - CRM+ €0.80/ + 0,9 Pkt.62%
Erinnerung vor der Abreise für lange Reisen
Braze · Push + Email · Ruhezeiten · 22,410
Ausstehend - Engineering+ €0.60/ + 0,4 Pkt.90%
Fehler beim Rendern der Plan-Leiter auf Android 12 beheben
Jira · Ticket · P1 · 6,441
Automatisch - Menschliche Überprüfung, / , 99%
Rechtliche Prüfung des Autoverlängerungstextes (EU)
Interne Aufgabe · Blockierung · n/a
Ausstehend - Keine Aktion, / , 65%
Halten für Frankreich · geringer erwarteter Uplift
, · In 30 Tagen erneut prüfen · 3,904
Automatisch
Oberfläche 04 · Experiment-Design
Jede bedeutungsvolle Aktion wird zu einem kontrollierten Experiment.
Treatment und Control, Eignung, primärer KPI, Messfenster, Margin- und Kommunikations-Guardrails und erforderliche Genehmigungen. Geeignete Aktionen werden gegen holdouts ausgeführt, und die Ergebnisse fließen in zukünftige Entscheidungen zurück.
markin · experiments / EXP-2214
Experiment · EXP-2214
30-Tage-Plan-Stufe · Langzeitreisende
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.
Oberfläche 05 · Aktions-Routing
Markin leitet jede Entscheidung an das System oder Team weiter, das sie ausführen soll.
CRM, Channels, Pricing, Product, Support, Engineering oder eine interne menschliche Aufgabe. Bestehende Systeme bleiben führende Systeme und führen weiterhin aus. Markin ergänzt die Entdeckung, Untersuchung, decisioning und das Lernen.
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
Meta
Ads & Audiences
Google Ads
Ads & Audiences
TikTok
Ads & Audiences
Slack
Observability & Teams
Jira
Observability & Teams
Linear
Observability & Teams
Looker
Observability & Teams
Firebase
Zustellungsinfrastruktur
Twilio
Zustellungsinfrastruktur
AWS SNS
Zustellungsinfrastruktur
SendGrid
Zustellungsinfrastruktur
Braze
Engagement-Tools
Iterable
Engagement-Tools
Klaviyo
Engagement-Tools
Salesforce
Engagement-Tools
Meta
Ads & Audiences
Google Ads
Ads & Audiences
TikTok
Ads & Audiences
Slack
Observability & Teams
Jira
Observability & Teams
Linear
Observability & Teams
Looker
Observability & Teams
Oberfläche 06 · Inkrementeller Impact
Auswirkung wird durch inkrementellen ARPU, Umsatz und Marge gemessen.
Ein kausales Dashboard, kein Eitelkeitsbericht. Treatment vs. Control, Konfidenz und Reifegrad pro Experiment und eine Portfolioansicht der entdeckten Umsatzchancen, live Experimente, skalierte Aktionen und gestoppte Aktionen.
markin · impact · last 90 days
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
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 | 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.
Governance
Enterprise-Steuerungen, standardmäßig aktiviert.
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.
- Lies den Leitfaden
Leitfäden
Was ist ARPU? Definition, Formel und wie man es berechnet
ARPU-Berechnung erklärt: die Formel, eine Schritt-für-Schritt-Methode, Varianten nach Geschäftsmodell und Benchmark-Werte von 147 B2C-Betreibern.
- Lies den Leitfaden
Leitfäden
Next best action marketing: was es ist und wie es 2026 funktioniert
Next best action marketing erklärt: wie es funktioniert, reale B2C-Beispiele, wie es sich von Segmentkampagnen und marketing automation unterscheidet und was es auf einer Basis von 2 Mio. wert ist.
- Lies den Leitfaden
Forschung
ARPU benchmarks nach Industrie 2026: Median vs. Top-Quintil
ARPU benchmarks nach Industrie für 2026: monatliche ARPU-Niveaus und growth rates im Median und Top-Quintil in neun B2C-Kategorien, mit der Methode.
Sieh Markin an deinem ARPU arbeiten.
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