Die Wahl einer MarTech-Plattform lässt sich heute auf eine Frage reduzieren: Kaufst du ein Set integrierter Module oder eine einzige Daten- und AI-Engine, die von Grund auf gebaut wurde? Synerise ist eine Customer-Data-&-AI-Plattform, die eine eigene Datenbank, ein eigenes Foundation Model und Omnichannel-Orchestrierung in einem System vereint - statt mehrere separate Tools zusammenzustecken. Im Folgenden vergleichen wir sie mit den größten MarTech-Plattformen am Markt und zeigen 50 Funktionen, die ihr einen Vorsprung verschaffen.
Inhaltsverzeichnis
- Wie unterscheidet sich Synerise von anderen MarTech-Plattformen?
- Wie groß ist die Skala von Synerise?
- 50 Funktionen, die Synerise einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen
- Synerise und andere MarTech-Plattformen - die wichtigsten Unterschiede
- FAQ - Synerise und MarTech
- Sieh dir an, was Synerise deinem Business bringen kann
Wie unterscheidet sich Synerise von anderen MarTech-Plattformen?
Die meisten MarTech-Plattformen sind durch das Zusammenführen zugekaufter Produkte entstanden oder laufen auf Allzweck-Datenbanken. Synerise ist rund um die eigene Datenbank TerrariumDB und das eigene Foundation Model BaseModel.ai gebaut, das auf Verhaltensdaten trainiert wurde - und nicht auf Sprache. Das erlaubt es, Kundenverhalten (Churn, LTV, Kaufbereitschaft) ohne Data-Science-Team und ohne Fine-Tuning der Modelle vorherzusagen.
Drei Unterschiede, die den Ausschlag geben:
- Eigene Kerntechnologie - Datenbank und AI-Modell, von Grund auf für die Verhaltens-Skala geschrieben, nicht aus fertigen Bausteinen zusammengesetzt.
- Real-time ohne Kompromisse - jedes Event landet sofort im Profil und beeinflusst unmittelbar Empfehlungen und Entscheidungen.
- AI ohne Programmierung - Predictions und Empfehlungen sind eingebaut und einsatzbereit für das Marketing-Team.
Wie groß ist die Skala von Synerise?
Die Verarbeitungs-Skala ist der härteste Beweis für die Reife einer Plattform. Synerise verarbeitet über 31 Milliarden Events pro Monat, bewältigt über 90 Milliarden Datenbankabfragen und trifft im selben Zeitraum 12 Milliarden automatische AI-Entscheidungen. Dazu kommen 3,8 Mrd. AI-Empfehlungen und -Prognosen pro Monat, über 28.000 API-Anfragen pro Sekunde in der Spitze sowie über 84 TB an Daten, die monatlich über die API übertragen werden - bei einem Betrieb in 49 Ländern und über 500 Produktiv-Implementierungen.
50 Funktionen, die Synerise einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen
AI und Foundation Models
Der wichtigste Unterschied zwischen Synerise und dem Rest des Markts liegt in der AI-Schicht. Synerise ist die einzige MarTech-Plattform mit einem eigenen Foundation Model, das auf Verhaltensdaten trainiert ist - und nicht auf Sprache (LLM).
| Funktion | Vorteil | Grenzfall-Szenario |
|---|---|---|
| Foundation Model (BaseModel.ai) | Einziges MarTech mit eigenem Modell für Verhaltensdaten | Verhaltensprognose ohne Fine-Tuning |
| Cleora.ai - Graph Embeddings | Open Source, deterministisch, ohne GPU, um Größenordnungen schneller | Empfehlungen aus relationalen Graphen |
| EMDE-Algorithmus | Density Estimator in real-time bei massiver Skala | Profiling von Millionen Nutzern live |
| AI Predictions (Churn, LTV, Propensity) | Eingebaut, null Programmierung | "Kunde X: 87% Churn-Wahrscheinlichkeit in 14 Tagen" → Auto-Aktion |
| AI Recommendations (graph-based) | Multimodale Embeddings: Text + Bild + Verhalten | Schuh-Empfehlung auf Basis von Foto und Historie |
| Semantic AI Search | NLP + Visual Search + Personalisierung in einem | "Etwas Warmes für den Winter" → personalisierte Ergebnisse |
| Visual Product Discovery | Bildsuche, integriert mit dem Profil | Foto-Upload → Produkte passend zum Geschmack |
| Lookalike Audiences (AI) | Segmente auf Basis von Embeddings, nicht von Regeln | "Finde 100 Tsd. Kunden, die den Top-1000-VIPs ähneln" |
| AI Time Optimizer | Bester Versandzeitpunkt pro Nutzer | E-Mail an den einen um 7:23 Uhr, an den anderen um 21:15 Uhr |
| A/B/X-Testing mit AI | Auto-Zuweisung des Traffics zum Gewinner in real-time | Test mit 5 Varianten → AI beendet nach 2 h mit dem Winner |
Datenplattform und TerrariumDB-Engine
| Funktion | Vorteil | Grenzfall-Szenario |
|---|---|---|
| TerrariumDB - eigene Datenbank | Sub-Millisekunden-Latenzen, 90 Mrd.+ Abfragen/Monat | Kundenprofil in unter 1 ms bei Peak |
| Real-time Behavioral Profiles | Jedes Event sofort im Profil | In den Warenkorb legen → dieselbe Sekunde ändert die Empfehlungen |
| Cross-Device Identity Resolution | Profile zusammenführen ohne Cookies | Desktop + Mobile + Store = ein Profil |
| 6 Mrd. gescannte Profile pro Tag | Skala, die ohne Infrastruktur-Ausbau unerreichbar ist | Tägliches Churn-Scoring auf der gesamten Basis |
| Expressions & Aggregates | No-Code-Berechnungen auf Live-Daten | "Wie viel hat der Kunde in Kategorie X in 90 Tagen ausgegeben?" - live |
| Catalogs (Item Feed) | Dynamischer Katalog, der die AI speist | Automatische Aktualisierung von Preisen und Beständen in Empfehlungen |
| GDPR Consent Management | Einwilligungsverwaltung eingebaut, kein Add-on | Automatischer Kommunikationsstopp nach Widerruf der Einwilligung |
| Data Import/Export | CSV, API, BigQuery, Pub/Sub, Azure, Webhooks | Nächtlicher Datenimport aus Legacy-ERP |
| Event Schema Management | Volle Kontrolle und Validierung der Event-Struktur | Standardisierung von Daten aus 50 Quellen ohne ETL |
| 84 TB+ Daten über die API/Monat | Durchsatz auf Enterprise-Niveau | Integration von POS + E-Commerce + Mobile + IoT |
Automatisierung und Orchestrierung
| Funktion | Vorteil | Grenzfall-Szenario |
|---|---|---|
| Visual Workflow Builder | Drag & Drop, Multi-Branch, AI-Nodes | Journey: browse → abandon → wait 2 h → Push → E-Mail |
| 12 Mrd. automatische Entscheidungen/Monat | Skala, die die Konkurrenz nicht einmal zusammen erreicht | Black Friday: Millionen Entscheidungen pro Sekunde |
| Trigger-based Automation | Event → Aktion in unter 100 ms | Betreten des Stores (Beacon) → Push mit Angebot |
| Omnichannel Orchestration | E-Mail + SMS + Push + WhatsApp + Web + In-App in einem | Sequenz E-Mail → SMS → Push je nach Reaktion |
| Voucher & Coupon Engine | Code-Pools, Limits, Einzigartigkeit, Ablauf | 500 Tsd. einzigartige Codes für Black Friday |
| Promotions Engine | Regeln pro Tier, Segment, Produkt | "10% auf Schuhe für Gold, max. 3 Einlösungen" |
| Dynamic Content Personalization | 1 Mrd.+ dynamische Inhalte/Monat (Jinjava) | Dieselbe E-Mail, 50 Tsd. Content-Varianten |
| MCP Server (AI Agent Protocol) | Native Integration mit AI-Agenten | Der Agent baut Segmente und Workflows im Gespräch |
| Webhook & API Nodes | Beliebige API aus dem Workflow aufrufen | Workflow → Pricing-API → Rabatt setzen → Push |
| Connections (Unified Auth) | Zentrale Credentials für Integrationen | Ein Ort für die Keys von Google, Meta, Twilio |
Kanäle und Experiences
| Funktion | Vorteil | Grenzfall-Szenario |
|---|---|---|
| In-App Messages (HTML/JS) | Spiele, Quizze, Formulare ohne App-Update | Adventskalender mit Mini-Games in der App |
| Web Layers & Pop-ups | Verhaltens-Targeting + AI + A/B | Pop-up nur bei Propensity to Buy über 70% |
| Mobile SDK (iOS + Android) | Tracking + Push + In-App + Geolokalisierung | Vollständige Journey in der Mobile-App |
| Web SDK | Leichtgewichtiger Tracker + Frontend-Personalisierung | Empfehlungen ohne Belastung des Backends |
| E-Mail Templates (Jinjava) | Bedingte Logik in Templates | "Wenn Tier=Gold, zeige VIP-Sektion, sonst Standard" |
| WhatsApp Communication | Nativer Kanal im Workflow | Erinnerung an den abgebrochenen Warenkorb per WhatsApp |
| Web Push | Browser-Push mit AI-Personalisierung | "Deine Lieblings-Sneaker sind wieder verfügbar" |
| SMS Gateway | Eingebaut oder über Integration | Transaktionale SMS mit Punkten nach dem Kauf |
| Landing Pages | No-Code mit Personalisierung | Kampagnenseite pro Segment |
| Screen Views (Mobile) | Personalisierte Screens in der App | Home-Screen für jeden Kunden anders |
Analytics und Intelligence
| Funktion | Vorteil | Grenzfall-Szenario |
|---|---|---|
| Real-time Dashboards | Live-Dashboards zum externen Teilen | Der CMO sieht den Kampagnenumsatz live |
| Conversion Funnel Analysis | Mehrstufige Funnels mit Drop-off-Analyse | "Wo verlieren wir: PDP → Cart → Checkout?" |
| RFM Segmentation | Automatische Segmentierung Recency/Frequency/Monetary | Export von RFM-Segmenten nach GA |
| Attribution Modeling | Verknüpfung von AI-Empfehlungen mit Conversion | "Wie viel Umsatz hat die AI-Empfehlung gebracht?" |
| Predicted LTV Export | Aktivierung von CLV-Daten in anderen Systemen | Export nach Google Cloud Storage |
| Profile & Event Aggregates | Sum, Avg, Min, Max, First, Last, Median | AOV und Punktestand live berechnet |
| Expressions mit Funktionen | Abs, Floor, Round, If/Else, Concat, Datumsangaben | Eigene Kennzahlen ohne Code |
| Custom Events | Vom Nutzer definierte Events | Tracking von Flaschenrückgabe, Recycling, Reviews |
| Segmentations | Gruppen nach Attributen, Events, Aggregaten, Expressions | Lookalike und Kampagnen-Targeting |
| Operatoren in Analysen | String, Number, Boolean, Date, Array, Null | Präzises Filtern von Profilen |
Synerise und andere MarTech-Plattformen - die wichtigsten Unterschiede
| Bereich | Synerise | Typische MarTech-Plattform |
|---|---|---|
| Datenbank | Eigene (TerrariumDB), Sub-ms | Allzweck oder zugekauft |
| AI-Modell | Eigenes Foundation Model für Verhalten | LLM oder zugekaufte/integrierte Modelle |
| Predictions (Churn, LTV) | Eingebaut, No-Code | Erfordern ein Data-Science-Team |
| Real-time | Event → Profil → Aktion sofort | Oft Batch oder Verzögerungen |
| Umfang | CDP + AI + Orchestrierung in einem | Zusammengefügte Module aus verschiedenen Produkten |
FAQ - Synerise und MarTech
Was ist Synerise?
Synerise ist eine Customer-Data-&-AI-Plattform, die Datenerfassung (CDP), ein eigenes AI-Foundation-Model und die Orchestrierung der Omnichannel-Kommunikation in einem System vereint. Sie erlaubt es, Experiences zu personalisieren, Kundenverhalten vorherzusagen und Kampagnen zu automatisieren, ohne viele separate Tools zusammenzustecken.
Ist Synerise besser als andere MarTech-Plattformen?
Synerise hebt sich dadurch ab, dass es eine eigene Datenbank (TerrariumDB) und ein eigenes Foundation Model besitzt, das auf Verhaltensdaten trainiert ist, während die Konkurrenz meist Module integriert und für Predictions ein Data-Science-Team braucht. Für Unternehmen, die real-time und AI ohne Programmierung benötigen, verschafft Synerise einen Vorsprung bei Einführungszeit und Betriebskosten.
Was ist BaseModel.ai?
BaseModel.ai ist das eigene Foundation Model von Synerise, das auf Verhaltensdaten trainiert ist und nicht auf Sprache wie klassische LLMs. Es dient dazu, Kundenverhalten vorherzusagen - Abwanderungsrisiko (Churn), Lifetime Value (LTV) und Kaufbereitschaft - ohne dass Fine-Tuning nötig ist.
Wie viele Daten verarbeitet Synerise?
Synerise verarbeitet über 31 Milliarden Events pro Monat, bewältigt über 90 Milliarden Datenbankabfragen und trifft im Monat 12 Milliarden automatische AI-Entscheidungen - bei einem Betrieb in 49 Ländern und über 500 Produktiv-Implementierungen.
Braucht Synerise ein Data-Science-Team?
Nein. AI-Predictions (Churn, LTV, Propensity) und Empfehlungen sind eingebaut und einsatzbereit für das Marketing-Team - ohne Programmierung und ohne den Aufbau eigener Modelle. Das ist einer der wichtigsten Unterschiede zu Plattformen, die ein separates Analytics-Team erfordern.
Sieh dir an, was Synerise deinem Business bringen kann
Als einer der wichtigsten Synerise-Implementierungspartner in Polen helfen wir dabei, diese Möglichkeiten in ein konkretes Geschäftsergebnis zu übersetzen. Berechne dein Potenzial mit unseren Rechnern für CLV, Churn-Kosten und Loyalty-Programm, lies über die Churn-Prediction oder vereinbare ein Gespräch, um die Umsetzung Schritt für Schritt zu besprechen.