Cleverbridge: Mit Cortex AI schneller zu globalen Markt-Insights

Der weltweite Verkauf von Software ist weitaus komplexer und erfordert mehr als das bloße Einrichten einer Checkout-Seite. Hinter jeder internationalen Transaktion stehen Zahlungspräferenzen, Steuervorschriften, Compliance-Anforderungen, Betrugskontrollen, Währungen, Sprachen und Kundenerwartungen, die je nach Markt variieren.

Seit mehr als 20 Jahren hilft Cleverbridge Softwareunternehmen dabei, diese Komplexität zu bewältigen. Als Premium-Plattform für den globalen Handel und Merchant of Record, die auf Amazon Web Services (AWS) läuft, kümmert sich Cleverbridge um Zahlungen, Steuern, Betrugsprävention, Compliance und andere betriebliche Anforderungen, damit Kundenunternehmen in mehr als 240 Märkten mit weniger Risiko und Reibungsverlusten verkaufen können.

Aber diese Komplexität zu meistern, ist nur ein Teil des Mehrwerts. Cleverbridge hilft Kundenunternehmen auch dabei, zu sehen, was auf den Märkten passiert, zu verstehen, wo Kaufprozesse abbrechen, und zu entscheiden, welche Maßnahmen als Nächstes erforderlich sind.

Diese Arbeit basiert auf Daten. Analytics spielt eine zentrale Rolle dabei, wie Cleverbridge Kundenunternehmen unterstützt, und gibt Teams mehr Transparenz über die Commerce-Performance und die Faktoren, die Konversion, Renewals und Umsatzwachstum beeinflussen. Durch die enge Zusammenarbeit mit Snowflake als Early Adopter von Cortex AI hat Cleverbridge seine Datenanalyse nun einen Schritt weiterentwickelt und nutzt Cortex AI-Agenten, um schnelle Abfragen in natürlicher Sprache zu unterstützen und den manuellen Reporting-Aufwand für Engineering- und kundennahe Teams zu reduzieren.

Mit diesem Analytics-Erlebnis in natürlicher Sprache erleichtert Cleverbridge den Zugriff auf Daten, verbessert Geschäftsentscheidungen und bereitet sich auf eine Zukunft vor, in der künstliche Intelligenz eine größere Rolle dabei spielt, wie Softwareunternehmen arbeiten und wachsen.

Im globalen Softwarehandel können kleine Performance-Verbesserungen erhebliche Auswirkungen auf den Umsatz haben. Aus diesem Grund stand robuste Analytics schon immer im Mittelpunkt des Angebots von Cleverbridge. Das Unternehmen unterstützt über seine Plattform Softwareverkäufe in Höhe von mehr als 1 Mrd. USD und hilft Kundenunternehmen dabei, die Performance zu verstehen, Reibungspunkte zu identifizieren und die Rendite im Laufe der Zeit zu verbessern.

„Bei allem, was wir tun, geht es um die Optimierung sehr kleiner Prozentsätze“, sagt Radu Immenroth, Chief Technology Officer bei Cleverbridge. „Es gibt eine enorme Komplexität und unzählige mögliche Kombinationen, wenn man an verschiedene Länder, Zahlungsmethoden und Handelsgesetze denkt. Wir müssen in der Lage sein, wirklich tief in diese Daten einzutauchen.“

Während das Unternehmen internen Teams und Kundenunternehmen über Business-Intelligence-Dashboards Performance-Einblicke bietet, haben Anwender:innen manchmal komplexere Anfragen. In der Vergangenheit erforderten diese Anfragen, dass Engineers SQL-Abfragen entwickelten, was kompliziert und zeitaufwendig sein konnte. Cleverbridge wandte sich an Agentic AI, um eine einfachere Möglichkeit zu bieten, schnell und in großem Maßstab auf Einblicke zuzugreifen.

„Wir wollten, dass mehr Menschen einfacher auf Daten zugreifen können, und zwar durch natürliche Sprache. Aber wir wussten auch, dass es ein großer Vorteil wäre, zu sehen, was die Anwender:innen Agenten fragen“, sagt Emanuela Premoli, Director of Product bei Cleverbridge. „Wenn wir verstehen können, was die Nutzer:innen wissen wollen, können wir neue Produkte und Dashboards erstellen, um häufige Anforderungen zu erfüllen.“

Um den Zugriff auf Daten mit minimalem Entwicklungsaufwand zu ermöglichen, machte sich Cleverbridge daran, ein Analytics-Erlebnis in natürlicher Sprache zu schaffen, das monatliche Performance-Überprüfungen, strategische Geschäftseinblicke, Prognosen und Szenarioanalysen unterstützen kann. Das Ziel war es, die Datenexploration, Segmentierung und erste Analyse zu automatisieren, während Customer Success Manager (CSMs) die Ergebnisse interpretieren und die richtigen nächsten Schritte empfehlen können.

Cleverbridge plante ursprünglich, diese Funktionen intern zu entwickeln. Während Proofs of Concept funktionierten, wurde das Projekt jedoch schnell komplexer, da das Datenvolumen und die Geschäftsanforderungen wuchsen.

„Als wir unsere Piloten skalierten, erreichten wir nur eine Genauigkeit von etwa 60 %“, sagt Immenroth. „Wenn man in einem geschäftskritischen Umfeld arbeitet, kann dieser Mangel an Genauigkeit siebenstellige Auswirkungen haben.“

Diese Erfahrung machte deutlich, was Cleverbridge von einer langfristigen KI-Grundlage benötigte: Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau, vertrauenswürdiger Datenzugriff und eine Roadmap, die zukünftige Agenten-Workflows unterstützen kann. Snowflake zeichnete sich durch seinen Ruf, seine Skalierbarkeit, seine Secure Data Sharing-Funktionen und sein Innovationstempo aus.

„Wir haben uns frühzeitig mit künstlicher Intelligenz beschäftigt, und Snowflake gehört zu den sich am schnellsten entwickelnden Unternehmen in diesem Bereich“, sagt Immenroth. „Es bot uns die nötige Verlässlichkeit, die Funktionen und die Produkt-Roadmap, die wir brauchten.“

Mit Cortex AI konnte Cleverbridge sein Analytics-Erlebnis in natürlicher Sprache in nur wenigen Wochen aufbauen und so schätzungsweise 13–21 Monate an Entwicklungsaufwand einsparen. Darüber hinaus schätzt das Unternehmen mögliche langfristige betriebliche Einsparungen, die drei Vollzeitmitarbeitenden pro Jahr entsprechen.

Mit Snowflake CoWork, Cortex Search und Cortex Analyst können die Datennutzer:innen von Cleverbridge nun strukturierte und unstrukturierte Daten mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache untersuchen. In nur wenigen Monaten waren die Ergebnisse signifikant.

Das Analytics-Erlebnis in natürlicher Sprache hat eine schnellere Identifizierung von Performance-Treibern ermöglicht und Teams dabei geholfen, KPI-Bewegungen mit den Grundursachen zu verknüpfen und die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um Datensignale in operative Entscheidungen und Geschäftsstrategie umzuwandeln. Infolgedessen haben die CSMs von Cleverbridge über tausend Stunden eingespart, was die Time-to-Insight um 33 % verkürzt.

„Früher dauerte es Stunden, Performance-Berichte für Kundenunternehmen zu erstellen“, sagt Premoli. „Jetzt dauert es fünf oder zehn Minuten, bis ein Agent eine Präsentation erstellt hat. Die Reaktion der Nutzer:innen ist wirklich unglaublich, und wir haben die Zeit von umgerechnet etwa einem Vollzeit-CSM pro Jahr eingespart.“

Mit schnellerem Zugriff auf Einblicke kann Cleverbridge Kundenunternehmen zeitnahere und relevantere Performance-Updates bereitstellen. Diese Geschwindigkeit ist wichtig, da eine schnellere Analyse dabei helfen kann, Probleme und Chancen im Zusammenhang mit Konversion, Renewal-Performance und durchschnittlichem Bestellwert zu erkennen.

Agentic AI hilft Datenteams bereits dabei, schneller auf Einblicke zuzugreifen und diese breiter zu teilen. Diese Funktionen bereiten Unternehmen auch auf aufkommende Veränderungen in der Art und Weise vor, wie Menschen mit Softwareplattformen interagieren.

„Wir müssen darüber nachdenken, wie wir uns als SaaS-Unternehmen in einer Agentic-Welt positionieren“, sagt Immenroth. „In Zukunft werden Menschen KI-Agenten verwenden, um SaaS-Systeme wie unseres fernzusteuern. Daher stellt es für uns als Softwareplattform eine Weiterentwicklung dar, diese Agenten-Funktionen in den Mittelpunkt unseres Handelns zu stellen.“

Da Cleverbridge weiterhin mit Snowflake zusammenarbeitet, plant das Unternehmen, das KI-Agenten-Erlebnis sowohl Kundenunternehmen als auch internen Nutzer:innen zur Verfügung zu stellen. Dies wird das Kundenerlebnis verbessern, indem es Anwender:innen ermöglicht, bei Bedarf in detailliertere Analytics einzutauchen, während die Engineers von Cleverbridge entlastet werden, um sich auf komplexere, maßgeschneiderte Abfragen zu konzentrieren, die einen weiteren Mehrwert bieten.

Cleverbridge beabsichtigt außerdem, mehr unstrukturierte Daten in seine Workflows zu integrieren und stützt sich dabei auf die Expertise, die das Unternehmen in mehr als 20 Jahren bei der Unterstützung von Softwareunternehmen beim weltweiten Verkauf gesammelt hat.

„In unserer Erfahrung steckt ein enormer Wert“, sagt Immenroth. „Wir haben seit 2005 so viel Wissen generiert, darunter zum Beispiel Millionen von A/B-Tests. Snowflake wird uns helfen, dies zu erschließen und mit unseren Kundenunternehmen zu teilen.“