Lösungen für die Internetbranche
Automatisierte Informationsverarbeitung und Datenanalyse — damit sich Ihre Mitarbeitenden auf kreative Kernaufgaben konzentrieren können
Anwendungsbereiche：Internet, E-Commerce, Beratung, SaaS/Software und mehr
Branchenherausforderungen：Informationsbeschaffung, Datenaufbereitung und Content-Erstellung verschlingen viel Zeit und schränken die Kreativität ein
Effizienz
Effizienz der Informationsbeschaffung um ca. 70 % gesteigert
Eigenständigkeit
Systemübergreifende Datenabfragen — vom „Antrag stellen und auf den Slot warten" zum „einfach mal nachfragen"
Wachstum
Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender um 50 % verkürzt — schnelleres Onboarding und selbstständiges Arbeiten
Konkrete Anwendungsfälle
Product Manager – Anforderungsmanagement
Spart pro Woche 6,5 Stunden, sodass sich Product Manager auf die Bewertung von Anforderungen und Produktinnovation konzentrieren können
Hintergrund：Product Manager eines SaaS-Unternehmens benötigen pro Woche rund 8 Stunden, um Nutzer-Vorschläge aus dem Support-Ticketsystem, dem Feedback-Backend, internen Kollaborationsplattformen und weiteren internen Kanälen zusammenzutragen und manuell zu kategorisieren, zu entduplizieren und zu priorisieren.
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Lückenlose Abdeckung aller Kanäle
Die KI zieht zeitgesteuert Rohdaten aus internen Systemen wie Support-Ticketing und Feedback-Datenbank
- 02
Weniger Zeit für manuelle Sortierung
Semantische Analyse und Clustering ordnen Feedback automatisch Kategorien wie „Feature-Wünsche", „Bug-Reports" oder „UX-Optimierung" zu
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Product Manager prüfen und justieren direkt
Auf Basis von Backlog und Roadmap erstellt die KI eine erste Priorisierung (nach Häufigkeit, Nutzerebene usw.)
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Gesamtzeit von 8 Stunden auf 1,5 Stunden reduziert
Erstellt einen wöchentlichen „Requirements-Analysis-Report" und legt ihn für das Team in der internen Wissensdatenbank ab
Operations-Spezialist – Automatisierte Tagesberichte und Datenmonitoring
Erstellung des Tagesberichts von 2 Stunden auf 5 Minuten verkürzt; Anomalien werden noch am selben Tag statt erst am Folgetag erkannt
Hintergrund：Operations-Teams einer E-Commerce-Plattform exportieren täglich Verkaufs-, Traffic- und Bestandsdaten aus der Unternehmensdatenbank, organisieren sie in Excel und verfassen den Tagesbericht — pro Person über 2 Stunden Aufwand.
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Daten werden automatisch gezogen
Die KI verbindet sich zeitgesteuert mit dem Data Warehouse und extrahiert die wichtigsten Kennzahlen des Vortags (GMV, Conversion Rate, durchschnittlicher Bestellwert usw.)
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Erstellung in <1 Minute
Über vorgefertigte Templates entsteht ein bebilderter „Operations-Tagesbericht" inklusive Trendcharts sowie YoY- und MoM-Analyse
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Operations liest direkt mit
Der Bericht wird auf die interne Arbeitsplattform (oder per E-Mail) ausgespielt; auffällige Kennzahlen werden markiert (z. B. Conversion-Rate-Rückgang über 10 %)
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Unterstützt bei der Ursachenanalyse
Operations kann nachfragen: „Warum ist die Conversion Rate gesunken?" Die KI verknüpft Support-Beschwerden und Produktbewertungen und liefert eine erste Analyse
Vertriebsmanager – Self-Service-Datenabfragen
80 % der täglichen Datenabfragen erledigt der Vertrieb selbst; das Analytics-Team fokussiert sich auf Tiefenanalysen, die Entscheidungsgeschwindigkeit steigt um 60 %
Hintergrund：Das Analystenteam eines Internetunternehmens erhält täglich zahlreiche Datenanfragen. Fachbereiche warten 2–3 Tage auf einen freien Slot — Entscheidungen verzögern sich.
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Einmal einrichten, dauerhaft nutzen
In Butler Shen die internen Datenbanken (z. B. MySQL) anbinden und Tabellen-Mappings und Berechtigungen konfigurieren
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KI generiert und führt SQL automatisch aus
Fachanwender fragen in natürlicher Sprache: „Wie hoch war von letztem Mittwoch bis Freitag die Registrierungsabschlussrate neuer iOS-Nutzer?"
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Antwort im Sekundenbereich
Das System liefert die Tabelle und erstellt automatisch ein Liniendiagramm — auch als Download
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Diagramme in Echtzeit anpassen — ohne neue Anfrage
Nachfragen sind direkt möglich: „Schlüssele das mal nach Stadt auf"