Die ACCELERAID Plattform
Customer Lifecycle & Value Management,
vom Signal zur Aktion
Journeys für jede Lebensphase, vom Onboarding bis zum Winback. ACCELERAID erkennt Signale in Transaktions- und Kanaldaten, etwa die erste Kartenzahlung oder sinkende Nutzung, und wählt nach Ihren Regeln die nächste Aktion.
Lifecycle-Workflow
Vom Erstkontakt zur langfristigen Kundenbindung
Fünf verbundene Phasen. Eine Plattform. Jede Phase gestützt auf Echtzeit-Daten, prädiktives Scoring und automatisierte Orchestrierung, mit vorkonfigurierten Lifecycle-Templates für Banking-, Karten- und Versicherungs-Use-Cases.
CLM/CVM vs. CRM
Customer Lifecycle & Value Management (CLM/CVM) ist nicht CRM
CRM zeichnet auf, was passiert ist. Customer Lifecycle & Value Management (CLM/CVM) sagt vorher, was als Nächstes passieren sollte — und führt es automatisch aus.
Dimension
Traditionelles CRM
ACCELERAID CLM/CVM
Datenmodell
Kontakt- & Aktivitäts-Datensätze
Einheitliches Kundenprofil mit Transaktions-, Verhaltens- & Predictive-Daten
Timing-Logik
Manuelle Kampagnen, kalenderbasiert
Echtzeit-Event-Trigger aus Live-Transaktionsdaten
Personalisierung
Segmentbasiert (breite Gruppen)
1-zu-1 Hyper-Personalisierung über ML-Propensity-Scores
Entscheidungslogik
Regelbasiert, manuell konfiguriert
Ihre Regeln und Prediction-Scores wählen Angebot, Inhalt und Kanal. KI-Agenten: in Entwicklung
Kanäle
E-Mail & manuelle Ansprache
Omnichannel: E-Mail, SMS, Push, In-App, Filiale, Call Center, Voice-AI
Lernen
Statisch — kein automatisches Modell-Update
Kontinuierliches ML-Retraining über Outcome-Feedback-Loops
Regulatorik
Manuelles Consent- & Opt-out-Management
Integrierte DSGVO-Governance, Consent-Checks, Frequency-Capping & revisionssichere Protokollierung
ROI-Sichtbarkeit
Attribution schwierig, oft manuell
Conversion-Tracking auf Schritt-Ebene & A/B-Reporting auf Journey-Ebene
In Entwicklung: agentische Orchestrierung
Agentenbasierte Orchestrierung
KI-Agenten verbinden deterministische Governance (Compliance, Consent, Audit) mit dynamischer, kontextbezogener Entscheidungsfindung — hybride Prozessmodelle, die skalieren ohne Kontrolle zu opfern.
So funktioniert es: Jeder Agent operiert innerhalb eines definierten Bereichs — Akquise, Engagement oder Retention. Sie teilen sich einen gemeinsamen Datenlayer (CDP) und koordinieren über die Orchestrierungsengine, sodass kein Kunde zweimal über konkurrierende Journeys kontaktiert wird. Compliance-Checks laufen deterministisch; Content- und Timing-Entscheidungen werden über ML-Modelle gesteuert.
Akquise-Agenten
Dynamic Ad Targeter · Predictive Lead Scorer · Landing Page Creator · Personalisierter FAQ-Bot
Engagement- & Wachstumsagenten
Smart Onboarding Assistant · AI Messaging Orchestrator · Next-Best-Offer Advisor · Behavioural Nudge Engine
Retention-Agenten
Churn Predictor · Loyalty & Rewards Advisor · Proactive Issue Detector · Contextual In-App Helper
Deterministische Orchestrierung — wo Sie Kontrolle brauchen
✓
Compliance- & Identity-Checks folgen stets festen Regeln
✓
Consent-Durchsetzung und Frequency-Capping — auditierbar
✓
Mahnstrecken und Service-Eskalationen — vorhersehbar
✓
Revisionssichere Protokollierung jeder gesendeten Kommunikation
Nicht-deterministische Orchestrierung — wo KI Mehrwert schafft
→
Beschwerdekontext: KI-Agent analysiert Historie und schlägt Lösung vor
→
Cross-Sell-Timing: Modell wählt optimalen Zeitpunkt aus Live-Signalen
→
Content-Generierung: in Echtzeit personalisierte Nachrichten je Kunde
→
Retention: Agent passt Retention-Angebot an Churn-Wahrscheinlichkeit an
Whitepaper
Was unser CLM/CVM-Whitepaper abdeckt
Der Leitfaden „Customer Lifecycle Management für Kreditkarten und Financial Services“ zeigt auf 26 Seiten das CLM/CVM-Framework, die Lifecycle-Phasen mit Use Cases und Modellen sowie Umsetzung und KPI-Messung.
26 Seiten · PDF · ein Formular für alle Whitepaper
1
Von Kampagnen zu Agenten
Executive Summary, Marktüberblick 2026 und das CLM/CVM-Framework
2
Plattform-Architektur und Datenbasis
Module, CDP und Data Governance
3
Prediction Engine
Die 18 Modelle im Einsatz
4
KI-Agenten in Finanzdienstleistungen
Einsatzfelder und verantwortungsvoller Betrieb
5
GenAI-Inhalte im großen Maßstab
Kampagnentexte mit KI erstellen, mit PII-Filter
6
Phase: Gewinnen & Akquirieren
Personalisierte Einstiegsseiten auf Basis von MCC- und Affinitätsdaten
7
Phase: Aktivieren, Cross- & Upsell
Beziehung vertiefen, ohne zu viele Kontakte oder falsche Angebote
8
Phase: Binden, Halten & Zurückgewinnen
Churn-Frühwarnung 90+ Tage vor dem Abgang
9
Branchen, Umsetzung und KPIs
Retail Banking, Kartenherausgeber, Versicherungen; Zeitplan, Compliance-Checkliste und KPI-Framework
Plattformfähigkeiten
Funktionen im Überblick
Echtzeit-CLM-Scores
Aktivitätsniveau, Aktivitätsveränderung, Content-Affinität und Churn-Propensity — in Echtzeit aus Live-Transaktionsdaten neu berechnet.
Vorgefertigte Templates
50+ Zielgruppen- und Kampagnen-Templates für Banking, Kreditkartenherausgeber, Versicherungen und Sparkassen — Go-Live in Wochen, nicht Monaten.
Trigger, Kanäle und Messung
Journeys laufen über E-Mail, SMS, Push, In-App, Call Center, Filiale und Voice-AI. Wie Trigger, Prüfungen und Messung ablaufen, zeigt Trigger & Kampagnen-Automatisierung →
Weiterlesen
Wie es weitergeht.
Aus dem Blog
Regulierung & Compliance
KI-Marketing-Automatisierung in Banken rechtssicher betreiben: UWG, DSGVO, Kontaktfrequenz und Nachweispflicht
Automation
KI-Marketing-Automatisierung in Banken: Vom Kampagnenkalender zum Signalbetrieb
Daten & Technologie