Wöchentliche Feeds, in ein einheitliches Schema normalisiert, BISAC/Thema-abgestimmt über Märkte hinweg. DS Agent konsumiert — veröffentlicht nie weiter.
01 Die Lücke
Verlage ertrinken in Daten. Sie entscheiden in Tabellen.
Jede Woche fließen Millionen von Sell-out-, Bestands- und Trenddatenpunkten in Verlage. Nichts davon wurde für die Menschen entworfen, die es tatsächlich nutzen: Lektoren, Reihenleitungen, Marketingverantwortliche. Sie greifen weiter zu Excel, Outlook und Intuition.
02 Konversationelle Intelligenz
Fragen. Antwort erhalten. Entscheiden.
Jede Frage, die ein Lektor stellt, als Funktion getippt. Preise, Nachdruck-Trigger, Segment-Scans, Portfolio-Alarme: jede ist eine Frage, die Ihre Teams jede Woche stellen, in Sekunden als Antwort zurück — mit Quellen und Konfidenzwerten.
Marktsignale
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Segment-Beschleunigung
Segmente, die über ihrem 6-Wochen-Trend wachsen. -
Aufkommende Themen
Lektoratsthemen, die vor den Charts steigen. - Preis-Mix-Verschiebung
Preis-Drift innerhalb eines Segments.
- Segment-Sättigung
Strukturelle Verlangsamungen, Score 0–100. - Konzentrations-Verschiebung
Verlagskonzentration, getrackt per HHI-Index. - Gewinnformat
Das dominante Format in einem Genre.
Titel-Intelligenz
- Breakout-Erkennung
Titel mit Geschwindigkeit über 80/100. -
Lebenszyklus-Entwicklung
Titel-Lebensdauer pro Genre. -
Titel-Benchmark
Vergleichstitel auf gleicher Lebenszyklus-Stufe.
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Wachstumskonzentration
Titel, die das Wachstum eines Segments tragen. -
Frontlist vs. Backlist
Frontlist- vs. Backlist-Beitrag.
Verlags-Intelligenz
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Verlags-Gewinn
Verlage, die Anteile in einem Segment gewinnen.
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Franchise- & Autor-Effekt
Sog eines etablierten Autors oder einer Franchise.
Marktüberblick
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Segment-Überblick
Vollständiges Profil eines Segments.
-
Markttrend
Belletristik-Entwicklung über 12 Wochen.
03 Prognose-Engine
Drei Oberflächen. Eine Prognose-Engine.
Hinter jeder DS Agent-Antwort läuft eine einzige Prognose-Engine, abgestimmt auf das Verlagswesen und pro Markt kontextualisiert. Sie erscheint an drei Stellen, an denen Lektoratsentscheidungen tatsächlich getroffen werden.
04 Vergleichstitel-Engine
Jedes neue Buch beginnt mit einer Frage. Wie sieht es aus?
Bevor ein Cover existiert, bevor eine Druckauflage entschieden wird, greifen Lektoren schon zu Vergleichstiteln: Titel, die Form und Anliegen nahe genug sind, um eine Prognose zu verankern. DS Agent macht aus diesem Reflex eine Content-Based-Filtering-Engine, die auf dem gesamten Metadaten-Graph arbeitet, den Ihre Daten bereits tragen.
01 / Ziel
Die ähnlichsten Titel im gesamten Marktportfolio identifizieren (gleicher Verlag, gleiche Gruppe, extern), bevor ein einziges Exemplar ausgeliefert wird.
02 / Ansatz
Content-Based Filtering auf Stammdaten und Inhaltsbeschreibung. Jedes Feld, das Sie führen (Thema · BIC · BISAC, Verlags-ID, Reihe, Seitenzahl, Schlagwörter, Auszug, Preis) wird zu einer Ähnlichkeitsachse.
03 / Ergebnis
Ein bewertetes Ranking von Vergleichstiteln mit minimaler Distanz zum neuen Titel: der Anker für jede nachgelagerte Prognose.
05 Eine Oberfläche
Prognose. Empfehlung. Analytische Linsen. Eine Oberfläche, ein Vokabular.
Drei Arbeitsmodi (eine Druckauflage prognostizieren, einen neuen Titel an seine Vergleichstitel verankern, ein Segment oder eine Backlist scannen), alle gleich erreichbar: eine Frage in natürlicher Sprache getippt, eine Antwort in Sekunden zurück. Der Lektor verlässt nie die Konversation.
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Wie viele Exemplare sollen wir drucken?
Eine 52-Wochen-Auflagenprojektion pro ISBN, mit Konfidenzband und Sell-through-Korridor. Ist-Werte live mit dem Modell verglichen.
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Wie sieht dieser neue Titel aus?
Eine bewertete Shortlist vergleichbarer Bücher aus dem Marktportfolio, gescort nach Genre, Thema, Zielgruppe, Preis und Format, speist das Frontlist-Modell.
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Was bewegt sich in meinem Markt gerade?
Beschleunigende oder sättigende Segmente, aufkommende Themen, Konzentrationsverschiebungen: 15 Linsen, jede per natürlichsprachlicher Anfrage zugänglich.
06 Unter Der Haube
Einfach für den Lektor. Rigorosdarunter.
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Ihre Daten, aufgenommen
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Prognose- & Signal-Engine
LangChain-orchestrierte Modelle: Geschwindigkeitserkennung, Nachdruck-Schätzung, Segment-Scoring. Pro Markt abgestimmt, kein generisches LLM.
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Konversations-Schicht
Routing in natürlicher Sprache zu 15 analytischen Funktionen, mehrsprachig (FR · EN · DE · ES · IT), ISBN-fähig. Jede Antwort weist ihre Quellen aus.
Zum ersten Mal stellen wir den Daten dieselben Fragen, die wir uns morgens beim Stand-up gegenseitig stellen. Und bekommen Antworten, bevor der Kaffee kalt wird.
Programmleiter · Early-Access-Partner · Belletristik-Programm · 800+ Titel
07 Heute, Im Produktivbetrieb
Ausgeliefert.Keine Folie.
Ein voll funktionsfähiger Prototyp läuft heute auf simulierten Daten. Fünf Märkte, fünf Sprachen, fünfzehn Funktionen. Jedes Element auf dieser Seite ist durch funktionierende Software gedeckt.
- von der Frage zur umsetzbaren Antwort Mediane Round-Trip, natürlichsprachliche Anfrage → gerankte Antwort 30
- Prognose-Horizont, pro ISBN Rollierende Wochenprojektionen, alle Katalogtitel 52
- analytische Linsen im Katalog 11 ausgeliefert · 15 spezifiziert · ein einheitliches Vokabular 15
- Arbeitssprachen FR · EN · DE · IT · ES · zum Launch abgedeckte Märkte 5
08 Roadmap
Fünf Phasen. Eine Entscheidungsoberfläche.
Foundation
Vollständiger Prototyp auf simulierten Daten. Experience validiert.
1
Unified Search & Title Intelligence
ISBN-Routing, reichhaltiges Titel-Detail, synthetische Chat-Antworten.
2
Frontlist-Engine-Integration
Druckauflagenempfehlungen vor Launch: Konfidenz, Treiber, Vergleichstitel.
3
Backlist-Prognose & Portfolio-Management
1W/1M/1Q/1S/1J-Prognose-Engine + katalogweite Nachdruck-Alarme.
4
Empfehlungs-Engine
Content-Based Filtering auf Stammdaten, das die Frontlist-Prognose speist.
5
09 Delivery-Modell
Das Portal ist heute der Weg, wie Lektoren auf DS Agent treffen. Bis 2027 kommen wir zu ihnen.
Die nächste Generation Lektorats-Workflows wird nicht in Dashboards leben. Sie wird in den KI-Copiloten leben, die Verlage bereits täglich nutzen. DS Agent erscheint von Tag 1 in zwei Modi: ein gehostetes Portal für die 80 %, die eine Experience brauchen, und eine MCP- + REST-Oberfläche für die 20 % mit eigenem KI-Stack.
Portal
Gehostete Experience. Ihre Marke, unsere Engine.
Volle DS Agent-Experience: jede Funktion, jeder Screen, keinerlei Integration auf Verlagsseite.
White-Label: Partnermarke, Partner-URL, Partner-Auth.
Live in Wochen: der Standardweg für 80 % der Verlage.
Native
DS Agent als Fähigkeit, nicht als Ziel. Im Copiloten, den der Lektor bereits nutzt.
MCP-Server + REST-API: keine UI zu bauen. Der Copilot ruft DS Agent wie jedes andere Tool auf.
Lebt in deren Workflow: Claude, ChatGPT Enterprise, Copilot, Glean, eigene Stacks.
Gleiche Engine, gleiches Vokabular: Prognosen, Vergleichstitel, Linsen. Geliefert, wo Lektoren bereits denken.
Drei Schichten. Klare Grenzen.
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1.
KI-Copilot des Verlags
Was die Lektoren bereits nutzen
Claude · ChatGPT · Copilot · Glean · eigene Lösung
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2.
DS Agent-MCP-Server
Unsere Engine, als Fähigkeit verfügbar
Prognosen · Vergleichstitel · Linsen · Portfolio
-
3.
Marktdaten-Anbieter
Ihre Daten, geregelt durch Ihren Vertrag
Circana · NielsenIQ · MediaControl · Emmelibrì