Akkio

Was ist Akkio?

Akkio ist eine Unternehmens-AI-Analyseplattform für Medienagenturen, Werbetech-Unternehmen und Datenanbieter. Sie verbindet Marketingdaten, Unternehmenswissen, natürlichsprachliche Analyse, codefreie Prognosemodelle sowie automatische Berichte zu einem integrierten Workflow für Werbekampagnen.

Akkio war ursprünglich für allgemeine, kodenlose Machine-Learning-Tools bekannt; die aktuelle Website konzentriert sich deutlich auf die Medien- und Werbebranche. In den alten Dokumenten finden sich weiterhin Beispiele für Anwendungen in den Bereichen Vertrieb, Finanzen und Betrieb – doch neue Kunden sollten die aktuellen Unternehmensprodukte sowie maßgeschneiderten Lösungen berücksichtigen.

Der gesamte Prozess einer Werbekampagne

Kernfunktionen

• Verbindet Werbung, Tabellen, Datenbanken und Geschäftsdaten.
• Daten durch natürliche Sprachreinigung und -umwandlung bearbeiten.
• Mit Daten kommunizieren und Analysecode erzeugen.
• Erstellen von Diagrammen, Dashboards und Kundenberichten.
• Erstellung von Klassifizierungs-, Regressions- und Zeitreihenmodellen.
• Prognostizieren der Effektivität von Aktivitäten und der Geschäftsergebnisse.
• Identifizierung der modellgesteuerten Faktoren und der Bedeutung der Merkmale.
• Erstellen und Aktivieren von Zielgruppensegmenten.
• Einbetten in die eigene Cloud- und Produktumgebung des Vertriebspartners.
• Kontrolle von KI durch Rollenrechte und Observabilität.

KI-geeignete Infrastruktur

Akkio teilt die Plattform in vier miteinander verbundene Komponenten auf: Tools, Context, Governance und Extensibility. Die Tools sind für Analyse und Modellierung zuständig, der Context beinhaltet Unternehmensdaten und -wissen, Governance steuert Berechtigungen und Interpretationen, und Extensibility verbindet bestehende Technologiestacks.

Agency Data LLM

Akkio bietet AD LLMs an, die für den Kontext von Daten von Werbeagenturen entwickelt wurden, um Aktivitätsindikatoren, Zielgruppen sowie Medienworkflows zu verstehen. Domainmodelle helfen dabei, Missverständnisse bezüglich werblicher Begriffe durch allgemeine Modelle zu vermeiden – doch die Ergebnisse hängen dennoch von der Datenqualität sowie den geschäftlichen Definitionen ab.

Chat Explore

Chat Explore ermöglicht es den Nutzern, mit natürlicher Sprache Fragen zu Daten zu stellen. Die Plattform erklärt die Fragen, erzeugt Analysecode und liefert Tabellen, Diagramme sowie textbasierte Ergebnisse. Die Nutzer können weitere Fragen stellen, Dimensionen filtern oder eine andere Darstellungsweise verlangen.

• Vergleichen Sie die Leistung der Kanäle und Aktionen.
• Suchen Sie nach Budgetabweichungen und Trendänderungen.
• Nach Region, Gerät oder Zielgruppe gruppieren.
• Die besten und schlechtesten Platzierungs-Einheiten identifizieren.
• Erstellen Sie Diagramme, die die Schlussfolgerungen unterstützen.
• Sehen Sie sich die AI-Erklärung und den ausgeführten Code an.

Chat Data Prep

Chat Data Prep führt mithilfe natürlicher Sprache Aufgaben wie Reinigung, Umwandlung und Erstellung neuer Felder durch und kann den Umwandlungsprozess als Webanwendung oder API bereitstellen. Vor der automatischen Umwandlung sollten die ursprünglichen Daten gespeichert werden, und es sollte eine Stichprobe genutzt werden, um die Bedeutung der Felder sowie die Ergebnisse zu überprüfen.

• Entfernen Sie unerwünschte Felder.
• Behandlung von fehlenden Werten und ungewöhnlichen Formaten.
• Erstellen von Berechnungsspalten und Klassifizierungsfeldern.
• Standardisierte Datums- und Texte.
• Anonymisierung einiger sensibler Felder.
• Wenden Sie den Reinigungsprozess auf Daten mit derselben Struktur an.
• Laden Sie die verarbeitete CSV herunter.

Datenvisualisierung

Die Plattform kann je nach Frage automatisch verschiedene zweidimensionale, dreidimensionale, geografische und hierarchische Diagramme auswählen und erstellen. Je komplexer die Diagramme sind, desto wichtiger ist es, die Achsen, die Aggregationsmethoden, die Stichprobengröße sowie die Farbgebung zu überprüfen, um Fehlvorstellungen zu vermeiden.

• Liniendiagramme, Flächendiagramme und Stäckdiagramme.
• Scatterplots und Scatter-Matrizen.
• Histogramme, Boxplots und Violinplots.
• Trichterdiagramme, Kreisdiagramme und Baumdiagramme.
• Wärmekarten und Höhenprofile.
• Karten und Regionalfarbpläne.
• Dreidimensionale Scatter- und Oberflächenplots.
• Hierarchische Sunburst-Diagramme und Koordinatendiagramme mit parallelen Achsen.

Generative Berichte

Akkio kann Daten, Diagramme und Erkenntnisse in natürlicher Sprache zu teilenbaren Berichten und Dashboards zusammenfassen, die es Agenturen ermöglichen, ihren Kunden regelmäßig Bericht zu erstatten. Die Berichte sollten einen Zeitraum, eine Zuordnungsmethode sowie einen Zeitpunkt für den Datenabruf festlegen, um Verwechslungen zwischen verschiedenen Zeiträumen zu vermeiden.

Automatisches Instrumentendisplay

• Zusammenfassung der Schlüsselindikatoren für die Kernaktivitäten.
• Hervorheben von Trends und Anomalien.
• Zeigt die beste und schlechteste Leistung an.
• Erklären Sie die wichtigsten treibenden Faktoren.
• Markieren Sie die Risiken im Budgetrhythmus.
• Fügen Sie AI-generierte Handlungsempfehlungen hinzu.
• Unterstützung für Teilen und erneutes Aufrufen.

Prognosemodellierung

Der Benutzer kann die Felder auswählen, für die eine Vorhersage gewünscht ist. Die Plattform trainiert und vergleicht automatisch Modelle und erzeugt anschließend Klassifizierungs- oder Regressionsergebnisse. Sie eignet sich für Analyseprozesse, bei denen kein Code geschrieben werden muss, erfordert jedoch dennoch eine ordnungsgemäße Aufteilung der Trainingsdaten, Vermeidung von Informationslecks sowie die Bewertung der Modelle anhand von Geschäftsindikatoren.

Klassifizierungsmodelle

Klassifizierung wird verwendet, um diskrete Ergebnisse vorherzusagen, wie beispielsweise, ob potenzielle Kunden zu Kunden werden, ob Kunden ihre Abonnements verlängern oder ob der Adverentraufkommen außergewöhnlich ist. Der Insights Report zeigt die Genauigkeit, die Verwirrungssituationen sowie die wichtigsten Treiber auf – man sollte sich nicht nur auf die Genauigkeitsrate konzentrieren.

Regressionsschema

Die Regression wird verwendet, um kontinuierliche Werte vorherzusagen – beispielsweise den Bestellwert, den Lebenszeitwert eines Kunden oder die Einnahmen aus Veranstaltungen. Es sollte gleichzeitig auf MAE, RMSE, die Fehlerverteilung sowie die von der Geschäftsführung tolerierten Fehlerwerte geachtet werden, um zu vermeiden, dass durch durchschnittliche Werte Fehler bei besonders wichtigen Beispielen übersehen werden.

Zeitreihenprognose

Prognosen berechnen zukünftige Werte anhand von historischen Daten mit Zeitinformationen und eignen sich für Budgets, Nachfragen, Verkehrsströme und Verkaufstrends. Strukturelle Veränderungen wie Feiertage, Werbeaktionen, politische Änderungen oder Kanalwechsel können dazu führen, dass die historischen Muster nicht mehr gültig sind.

Modelle und Erklärungen

Der Dokumentation zufolge verwendet die Plattform neuronale Netze, Random Forests sowie eigene Basismodelle und wählt automatisch die für die Daten geeignete Methode aus. Die Benutzer können die treibenden Faktoren, die Bedeutung der Merkmale, einige Shapley-Werte sowie Erklärungen zu den Berichten einsehen, doch standardmäßig werden nicht alle zugrundeliegenden Baumstrukturen und die ursprünglichen Protokolle preisgegeben.

• Prüfen Sie die wichtigsten Felder zur Vorhersage der Entscheidung.
• Vergleichen Sie das Modell mit der Baseline-Leistung.
• Überprüfen Sie die Trainings- und Validierungsindikatoren.
• Beobachten Sie die Fehler bei verschiedenen Gruppen.
• Löschen Sie Felder, die undicht sind oder nicht verwendet werden sollten.
• Die Abweichung wird kontinuierlich mit neuen Daten überwacht.

Medienplan-Simulation

Agenturen können mehrere Medienpläne simulieren, um die potenziellen Ergebnisse verschiedener Kanal- und Budgetkombinationen vorherzusagen, die dann für Investitionsdiskussionen herangezogen werden können. Die Prognosen basieren auf historischen Daten und hypothetischen Szenarien und stellen keine Garantie für zukünftige Renditen dar.

Zielgruppensegmentierung

Akkio kann erste-Partei-Kundendaten mit Drittanbieterdaten kombinieren, um Personen mit bestimmten Verhaltensmustern oder Konversionsneigungen zu identifizieren. Die Verwendung von Zielgruppenlabels und sensiblen Eigenschaften muss den Richtlinien der Werbeplattformen, den Datenschutzbestimmungen sowie den geltenden gesetzlichen Vorschriften entsprechen.

Zielgruppenaktivierung

Nach der Unterteilung kann die Plattform die Zielgruppe auf die unterstützten Aktivierungskanäle verteilen, wodurch manuelle Exporte und Uploads reduziert werden. Vor dem offiziellen Veröffentlichung sollte die Größe der Zielgruppe, die Ausschlussregeln, die Aktualisierungsfrequenz sowie die Zielwerbekonten überprüft werden.

Analyse der Werbeleistung

• Konsolidierung von Aktivitätsdaten über verschiedene Kanäle.
• Vergleichen Sie Kosten, Sichtbarkeit, Klicks und Konversionen.
• Analyse von Materialien, Platzierung und Geräteleistung.
• Überprüfen Sie den Budgetverlauf und abweichende Verbräuche.
• Identifizieren Sie die Treiber für Umwandlung und Umsatz.
• Erstellung von für Kunden lesbaren Leistungsberichten.
• Auf der Grundlage der Erkenntnisse werden weitere Tests vorgeschlagen.

Datenverbindungsart

Hinweise zum Beta-Stecker

Mehrere Anschlüsse werden im Dokument weiterhin als Beta bezeichnet; Berechtigungen, Felder sowie Funktionen zur Aktualisierung und Bereitstellung können unvollständig sein. Vor der endgültigen Einführung sollten Les- und Schreibbereiche getestet werden, und es sollten Ersatzwege wie Dateien, Repositorien oder APIs bereitgestellt werden.

Modell-Deployment

Das nach dem Training erstellte Modell kann in Webanwendungen, APIs, Google Sheets, BigQuery, HubSpot, Salesforce, PostgreSQL und Zapier sowie in anderen Zielumgebungen eingesetzt werden. Ob eine bestimmte Zielumgebung zur Speicherung von Daten unterstützt wird und wie oft die Daten aktualisiert werden können, hängt von der aktuellen Konfiguration des Unternehmens ab.

REST API

Akkio bietet REST-APIs für das Hochladen von Daten, das Training, die Vorhersage sowie asynchrone Aufgaben. In den Dokumentationen wird die API weiterhin als Beta bezeichnet. Unternehmen müssen bei der Nutzung Authentifizierung, Limitierung der Anfragen, Polling von Aufgaben, Fehlerbehandlung sowie Mechanismen zur Verwaltung von Modellversionen und zum Löschen von Daten implementieren.

Embedded-Lösungen

Unternehmen können die Akkio-Fähigkeiten in ihre Cloud-Umgebungen, Datenprodukte oder Kundenplattformen integrieren, sodass die Analyse innerhalb der bestehenden Workflows durchgeführt werden kann. Der Umfang der Integration sowie die Marke, die Infrastruktur und die Aufrufe der Modelle werden durch individuelle Verträge festgelegt.

Leitfaden zur Datenanbindung

1. Definieren Sie die zu analysierenden Werbeanzeigen oder Geschäftsziele.
2. Erstellen Sie eine strukturierte Tabelle mit den historischen Ergebnissen.
3. Wählen Sie einen Connector für Dateien, Datenbanken oder Werbeplattformen aus.
4. Verwenden Sie Leserechte, um die erste Verbindung herzustellen.
5. Überprüfen Sie den Feldtyp, das Datum und die Primärschlüssel.
6. Stichprobenvergleich des Quellsystems mit Akkio-Daten.
7. Stellen Sie sicher, dass alles korrekt ist, bevor Sie die automatische Aktualisierung einrichten.

Lehrbuch zur Analyse natürlicher Sprache

1. Zuerst werden die Indikatoren, der Zeitraum und die Gruppierungsebenen erläutert.
2. Stellen Sie eine konkrete Frage zur Überprüfung vor.
3. Prüfen Sie die Erklärungen der Plattform zu den Problemen sowie den generierten Code.
4. Überprüfen Sie Aggregation, Filterung und die Behandlung von Leerwerten.
5. Es wird eine für die Beziehung geeignete Grafik erstellt.
6. Zur Überprüfung der Schlüsselzahlen an den Quelldaten.
7. Fügen Sie die bestätigten Schlussfolgerungen dem Bericht hinzu.

Lehrbuch zu Vorhersagemodellen

1. Definieren Sie die zu prognostizierenden Klassifikations-, numerischen oder zeitlichen Ergebnisse.
2. Historische Felder, die tatsächlich bei der Prognose verfügbar sind.
3. Löschen von Ergebnislecks und illegalen, sensiblen Eigenschaften.
4. Wählen Sie die Zielspalte aus und starten Sie den Modelltrainingsprozess.
5. Vergleich der Validierungsindikatoren, Baseline und Treiber.
6. Testen Sie Geschäftszenarien mit gespeicherten Daten.
7. Wählen Sie nach Erreichen der Anforderungen entweder API oder die Zielplattform zur Bereitstellung aus.

Kundenbericht zu den Schulungen

1. Bestimmen Sie die Ziele und Kriterien, die für den Kunden von Bedeutung sind.
2. Verbinden Sie Aktivitäten, Kosten und Konversionsdaten.
3. Einführung von Kernindikatoren und Überprüfung der Datenqualität.
4. Erstellen von Diagrammen für Trends, Kanäle und Materialien.
5. Fügen Sie einen AI-Zusammenfassung hinzu, behalten Sie aber die manuelle Faktenprüfung bei.
6. Markieren Sie den Datensatzzyklus, die Aktualisierungszeit und die Beschränkungen.
7. Speichern Sie das Template und aktualisieren Sie es automatisch in regelmäßigen Abständen.

Für welche Benutzer geeignet

• Große Medienunternehmen und Werbeagenturen.
• Anbieter von Werbedaten und Zielgruppendaten.
• Ein Analyseteam ist erforderlich, um Kundenberichte zu automatisieren.
• Einrichtungen, die es Nicht-Technikern ermöglichen möchten, Daten abzurufen.
• Marketing-Teams, die auf codefreie Vorhersagemodelle angewiesen sind.
• Unternehmen, die die Analyse in ihre eigenen Produkte integrieren möchten.
• Organisationen, die einheitliche Berechtigungen sowie AI-Überwachungsmöglichkeiten benötigen.

Typische Anwendungsszenarien

• Analyse der Leistung von Multichannel-Kampagnen.
• Simulierung von Werbebudgets und Mediaplänen.
• Prognose der Umwandlung von Kunden und potenziellen Kunden.
• Lebenszeitwert des Kunden und Prognosen zur Verlängerung.
• Audience-Erkennung, Segmentierung und Aktivierung.
• Automatische Erstellung von Agenten-Kundenberichten.
• Reinigung und Standardisierung von Marketingdaten.
• Erkennung von Anomalien in Werbung und Anzeichen für Betrug.
• Integrieren Sie das Vorhersagemodell in das CRM oder das Datenlager.

Für welche Situationen es nicht wirklich geeignet ist

• Nur für Nutzer, die nur einfache Funktionen einer persönlichen Tabellenkalkulation benötigen.
• Kleine Teams, die hoffen, direkt einen günstigen monatlichen Paket zum offenen Preis kaufen zu können.
• Projekte zur Vorhersage ohne strukturierte historische Daten.
• Forschungsteams, die eine vollständige Kontrolle über den Code der zugrundeliegenden Algorithmen fordern.
• Organisationen, die eine offene Modellplattform zur eigenen Bereitstellung benötigen.
• Unternehmen, die keine Berechtigungen für Werbedaten sowie keine Regeln zur Verwaltung dieser Daten bereitstellen können.
• Betrachten Sie die Prognoseergebnisse als Marketingentscheidungen mit festgelegtem Ertrag.

Aktuelle Preise

Auf Akkios aktueller Preisseite wird nur die Enterprise AI Analytics Platform angezeigt; die früheren festen Monatsgebühren für Einzelpersonen oder Teams werden nicht mehr aufgeführt. Die Preise werden nach den Anforderungen der Organisation festgelegt – es ist daher notwendig, einen Termin zu vereinbaren oder sich an den Vertrieb zu wenden.

Bei der Angebotsstellung muss dies bestätigt werden.

• Anzahl der enthaltenen Benutzer, Kunden und Arbeitsbereiche.
• Anzahl der Datensätze, Speicher- und Aktualisierungsbeschränkungen.
• Limit für Modelltrainierung und Vorhersageaufrufe.
• Ob die verschiedenen Anschlüsse sowie die Beta-Funktionen verfügbar sind.
• Kosten für die eingebettete Implementierung und die Infrastruktur.
• Umsetzung, Schulung und Anpassung des Integrationsumfangs.
• Unterstützung von SLAs und Vertragslaufzeiten.
• Übermäßige Nutzung und Verlängerungspreise.

Daten-Sicherheit

Akkio nutzt die Infrastrukturen von AWS und Google Cloud und gibt an, eine SOC 2 Type 2-Zertifizierung zu besitzen. Auf der Sicherheitsseite wird außerdem erklärt, dass Drata zur kontinuierlichen Überwachung von mehr als 100 internen Kontrollmechanismen eingesetzt wird, sowie dass jährlich Penetrationstests für Netzwerke und Anwendungen durchgeführt werden.

• Die Übertragung von Daten erfolgt verschlüsselt mit TLS.
• Sicheres Speichern verschlüsselter statischer Daten.
• Die Mitarbeiter halten sich an das Prinzip der minimalen Befugnisse.
• Mitarbeiter und Auftragnehmer unterzeichnen eine Vertraulichkeitsvereinbarung.
• Der Entwicklungsprozess umfasst Sicherheits- und Fehlerprüfungen.
• Es werden Kanäle für eine verantwortungsvolle Offenlegung von Sicherheitslücken bereitgestellt.
• Unternehmen sollten den neuesten SOC 2-Bericht anfordern.

HIPAA und GDPR

Die offizielle Website gibt Auskunft über die Sicherheitsverpflichtungen im Zusammenhang mit HIPAA und GDPR und erläutert, wie Drata zur Überprüfung der Privatsphäre sowie der HIPAA-Vorgaben eingesetzt wird. Bevor Unternehmen personenbezogene Daten von Patienten oder Europäern verarbeiten, sollten sie zunächst eine BAA, eine DPA sowie die geltenden Datenschutzbestimmungen und den Umfang des jeweiligen Produkts prüfen.

Modellgovernance

Die Plattform bietet Zugriffssteuerung für Rollen, Überwachbarkeit von AI-Aktivitäten, Erklärungen zu Diagrammen sowie die Anzeige von Teilen des Codes. Unternehmen sollten außerdem Systeme für Datenbesitzer, Genehmigung von Modellen, Abweichungstests, Protokollierung von Änderungen sowie manuelle Überprüfungen einrichten.

Vorteile des Produkts

• Gezieltes Design für den Workflow von Medienagenturen.
• Verbindet Strategie, Zielgruppe, Planung, Aktivierung und Messung.
• Natürliche Sprache senkt die Hürden für die Datenanalyse.
• Es unterstützt gleichzeitig die Datenvorbereitung, Vorhersagen und Berichterstattung.
• Man kann die Treiberfaktoren sowie den Code zur Erstellung der Analyse einsehen.
• Bietet umfangreichere Dokumente, Lager und Geschäftsverbindungen.
• Unterstützung für SaaS- sowie eingebettete Unternehmensimplementierungen.
• Es verfügt über Rollenrechte und globale Überwachungsmöglichkeiten.

Nutzungsbeschränkungen

• Die aktuelle Website gibt die Preise der Standardpakete nicht preis.
• Der Schwerpunkt des Produkts hat sich auf Medienagenturen und Unternehmenskunden verlagert.
• Mehrere Datenanschlüsse und APIs sind weiterhin als Beta gekennzeichnet.
• Die Qualität des Modells hängt stark von der Qualität der historischen Daten ab.
• Die Analyse der natürlichen Sprachgenerierung kann immer noch fehlerhafte Ansätze verwenden.
• Die Basismodelle und Protokolle werden standardmäßig nicht vollständig öffentlich gemacht.
• Einschub und maßgeschneiderte Integration erfordern technische Umsetzung.
• Prognosen und Fallbeispiele stellen keine Garantie für zukünftige Ergebnisse dar.

Ob Open Source

Akkio ist eine Plattform für Geschäftsbetriebe. Auf der offiziellen Website wird kein offizielles Open-Source-Repository für die Kernprodukte bereitgestellt. Die Bereitstellung von APIs, die Erstellung von Code sowie die Möglichkeit zur Einbettung in andere Systeme bedeutet nicht, dass der Analysemotor, AD LLM oder die Plattform zur Modelltrainierung offen zugänglich sind.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Der Gesamtbewertungswert beträgt 4,2 von 5 möglichen Punkten. Akkio eignet sich für Medienagenturen, die Marketingdaten, Prognosemodelle sowie Kundenberichte zusammenführen müssen. Für Einzelpersonen sowie kleine Teams, die transparente, feste Preise benötigen, ist Akkio hingegen weniger attraktiv.

Häufige Fragen

Was für eine Art von Tool ist Akkio?

Es ist eine Plattform für die Unternehmens-AI-Analyse, -Prognose und -Workflows für Werbekampagnen, die sich an Medienagenturen und Datenanbieter richtet.

Wie viel kostet Akkio?

Die aktuelle Website bietet nur kundenspezifische Angebote an; es gibt keine offiziellen, festgelegten Monatsgebühren oder Standardpaketpreise.

Muss Akkio Code schreiben?

Die meisten Analysen, die Vorbereitung der Daten sowie das Trainieren von Modellen können über eine Sprachsteuerung sowie eine kodenfreie Benutzeroberfläche durchgeführt werden.

Kann man die Wirkung von Werbung vorhersagen?

Medienpläne und Prognoseergebnisse können anhand von historischen Daten simuliert werden, doch die Ergebnisse sind Schätzungen und keine Garantien für Renditen.

Welche Datengrundlagen werden unterstützt?

Unterstützung für Dateien, Google Sheets, BigQuery, Snowflake, Salesforce sowie verschiedene Beta-Datenbanken und Werbekonverter.

Bietet Akkio eine API an?

Es werden REST-APIs für Training, Vorhersagen, Daten sowie asynchrone Aufgaben bereitgestellt; die Dokumentation wird derzeit noch als Beta bezeichnet.

Kann man eigene Produkte einbinden?

Ja, die Unternehmenslösung bietet die Möglichkeit, in bestehende Cloud-Umgebungen und Infrastrukturen integriert zu werden; der genaue Umfang erfordert ein Angebot.

Hat Akkio SOC 2 zertifiziert?

Die Sicherheitsseite gibt an, dass sie den Anforderungen von SOC 2 Type 2 entspricht. Unternehmen sollten den aktuellen Bericht anfordern und die Abdeckung überprüfen.

Ist Akkio open source?

Keine Offenlegung des Quellcodes – Die Möglichkeit zur Anzeige von APIs und Code sowie zur Einbettung bedeutet nicht, dass der Quellcode der Kernplattform offen zugänglich ist.