KI-Coworker für SaaS-Teams.

Die Signale, die du nur liest, wenn etwas kaputtgeht (sinkende Nutzung bei einem Schlüsselkunden, dieselbe Anfrage in fünf Tickets, Bugs, die sich vor dem Standup stapeln), jeden Tag gelesen von Coworkern, die sie dir bringen.

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Wen du einstellst

Acht Coworker für Produkt- und Umsatzarbeit.

Jeder ist eine Vorlage aus der Bibliothek: installieren, Apps verbinden, und er legt los.

Vorlagen für SaaS

Customer Success Manager

Catch At-Risk Customers Before Renewal

Rerun team

Product Manager

Turn Customer Feedback Into Product Decisions

Rerun team

Data Analyst

Turn Your Data Into Charts and Reports

Rerun team

QA Engineer

Test Your App and Report Bugs

Rerun team

DevOps Engineer

Automate Deployments and Releases

Rerun team

Product Marketing Lead

Turn Feature Specs into Launch Kits

Rerun team

Sales Ops Manager

Route Leads and Keep Your CRM Clean

Rerun team

Support Manager

Run Your Weekly Support Review

Rerun team

Wo es wehtut

Die Signale, die ein SaaS-Team zu spät liest.

Abwanderung, die du am Verlängerungstag siehst
Die Nutzung ist vor acht Wochen gesunken, und niemand hat hingeschaut. Ein Coworker beobachtet die Kunden und sagt es dir, solange noch Zeit ist.
Feedback, verstreut über vier Tools
Tickets, Calls, die Community, die Bewertungen. Ein Coworker liest alles und bringt zurück, was immer wieder auftaucht, mit Zitaten.
Releases ohne Release Notes
Die Änderungen stehen in den PRs, und die Kunden erfahren nie davon. Ein Coworker schreibt die Notes aus dem, was wirklich ausgeliefert wurde.

Warum es funktioniert

Was ein Coworker hat, das ein Chatfenster nicht hat.

FAQ

SaaS mit Rerun: deine Fragen.

Woher liest es unsere Nutzungs- und Abrechnungsdaten?

Aus den Tools, die du schon nutzt: Stripe, deine Datenbank oder dein Warehouse, deine Produktanalyse, dein Support-Desk. Du verbindest sie einmal, und jeder Coworker im Workspace kann sie lesen.

Kann es in unseren Issue-Tracker schreiben?

Ja. Einen Bug sortieren heißt: Duplikate entfernen, Kontext ergänzen und ihn dort ablegen, wo dein Team wirklich schaut: Linear, Jira, GitHub, Notion.

Werden unsere Daten zum Training eines Modells genutzt?

Nein. Dein Workspace läuft auf einer eigenen Maschine in Europa, und was deine Coworker lesen, bleibt dort. Du kannst auch den Claude- oder ChatGPT-Tarif verbinden, den du schon bezahlst, und deine bestehende Modellbeziehung behalten.

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