Maximilian Dietel
Co-Founder & CEO
Arbeitet seit Jahren an KI- und Datenprojekten für Marken wie ABB/Busch-Jaeger, VW, Hella Aglaia, ORAFOL, COMPO und Bauer Natur. Frühere Stationen bei SAP und am Fraunhofer-Institut.
LinkedInÜBER UNSWatch AI GmbH · Berlin
Wir bauen die Dateninfrastruktur,
die der DIY-Handel verdient.
Markenhersteller verhandeln mit Händlern, die Echtzeit-Daten haben, und Marktforschungs-Reports, die im Quartal denken. Wir gleichen das aus.
Gründer
Ein Team aus Produkt, Daten und Handelserfahrung.
Prof. Dr. Bastian Halecker
Co-Founder
Entrepreneur, Business Angel und Professor mit Schwerpunkt Deep Tech. Vernetzt seit über einem Jahrzehnt Start-ups, Forschung und Konzerne, um Lösungen marktreif zu machen — als Berater, Investor und akademischer Begleiter.
LinkedInUnser Ansatz
Drei Prinzipien, an denen wir die Plattform ausrichten.
01
Granularität vor Aggregat
Aggregierte Werte verstecken Ausreißer, und Ausreißer sind im KAM-Gespräch genau das, was zählt. Wir liefern SKU- und Filial-Daten, aus denen sich Aggregate jederzeit ableiten lassen — nicht umgekehrt.
02
Frequenz vor Bequemlichkeit
Quartalsweise Reports sind bequem zu lesen und langsam genug, um ein Problem erst zu erkennen, wenn es nicht mehr lösbar ist. Wir messen mehrmals täglich.
03
Vertragsklarheit vor Lock-in
Pilot mit Ausstiegsregelung, transparente Preise, keine versteckten Kosten. Wenn unsere Daten nicht überzeugen, sollten Sie auch nicht bleiben müssen.
Wieso wir bauen, was wir bauen
Markenhersteller wissen weniger über ihren eigenen Handel als ihre Händler.
In Gesprächen mit Markenherstellern im DIY-Bereich kam immer dasselbe Bild: Der Einkäufer im Quartalsgespräch zeigt Filial-genaue Abverkaufs- und Bestandsdaten in Echtzeit. Die Marke hält dagegen mit Quartals-Hochrechnungen aus klassischer Marktforschung — auf Kategorie-Ebene, ohne Filial-Detail.
Daraus entsteht ein systematisches Informationsgefälle. Konditionen, Listungsentscheidungen und Pricing werden mit asymmetrischen Daten verhandelt — meist zum Nachteil der Marke.
watch.diy gleicht dieses Gefälle aus. Wir erheben die Daten, die für KAM und Pricing wirklich zählen, in der Frequenz und Tiefe, in der sie gebraucht werden — und liefern sie in Werkzeuge, die zwischen Quartalsgesprächen tatsächlich genutzt werden.
30 Min · Demo · in den nächsten 7 Tagen verfügbar
Bereit, Ihre Position
im DIY-Handel mit den
richtigen Daten zu verstehen?
In 30 Minuten zeigen wir Ihnen an Ihren eigenen Marken- und Wettbewerbsdaten, was watch.diy für Sie leistet.
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