GRIP OS
CAUGIA · EXPLAINER
Sophie ist der einzige AI-GTM-Advisor, der auf der Theory of Constraints basiert. Sie findet den EINEN bindenden Constraint in Ihrem Revenue-System, quantifiziert den Leak in Euro und liefert drei konkrete Moves - jeder mit Owner, Kosten und Deadline - um ihn aufzuloesen.
Sophie ist ein AI-GTM-Advisor, der auf der Theory of Constraints basiert. Sie ist der Kern von Caugia, einem constraint-nativen GTM Operating System. Sie diagnostiziert den einen bindenden Constraint im Go-to-Market-System eines Unternehmens ueber 12 Pillars, quantifiziert den Revenue-Leak in Euro und schlaegt drei konkrete Moves zur Aufloesung vor - jeder mit einer Owner-Rolle, einer Kostenspanne, einer Timeline in Tagen und einer messbaren Erfolgsmetrik.
Caugia SASU, ein Pariser Unternehmen, gegruendet von Tom Meijer (ex-Scale-Phase Contentsquare). Caugia ist in Frankreich registriert, arbeitet GDPR-nativ und peilt SOC 2 Type I in Q3 2026 an.
Sophie ist framework-first, nicht feature-first. Sie wendet die Theory of Constraints (Eliyahu Goldratt, 1984) auf GTM an: der Throughput eines Revenue-Systems wird durch seinen langsamsten Pillar gedeckelt. Loesen Sie diesen, bewegt sich der Rest. Andere Tools optimieren eine einzelne Schicht (Signal Generation, Conversation Intelligence, CRM-Automation). Sophie orchestriert das gesamte System ueber 12 Pillars, identifiziert, welcher die Decke bildet, und uebergibt einen getrackten, messbaren Fix-Path. Sie ist ausserdem deterministisch: gleiche Inputs erzeugen jedes Mal dieselbe Diagnose. Keine halluzinierten Frameworks.
1) Der Workspace absolviert ein GRIP-Assessment (bis zu 265 bewertete Fragen, nativ in 5 Sprachen). 2) Caugia bewertet die 12 Pillars und die 4 GRIP-Dimensionen (Guidance, Resources, Implementation, Performance) und identifiziert den primaeren Constraint. 3) Sophie ordnet den Constraint einem der 18 Archetypes zu (12 SaaS, 6 DTC) und schlaegt die ersten 3 Fix-Path-Schritte vor. 4) Der User akzeptiert die Moves, zu denen er sich verpflichtet; Sophie reiht sie in den Action Plan ein, der Baseline-Pillar-Score wird erfasst. 5) Das Team weist Owner zu, fuehrt aus und markiert die Erledigung mit einem Outcome. 6) Beim naechsten Snapshot reportet Sophie das Pillar-Delta und vergleicht es mit der Peer-Kohorte.
GRIP ist Caugias proprietaeres Diagnose-Framework: Guidance (Strategie, Market Intelligence, Product Marketing), Resources (Pricing, Product Readiness, Enablement), Implementation (Demand Generation, Sales Execution, Revenue Operations) und Performance (Customer Success, Data & Insights, Alignment & Governance). Insgesamt zwoelf Pillars, jeder bewertet von 0-100. Der GRIP-Gesamtscore ist der Mittelwert der 12 Pillars.
Achtzehn strukturelle GTM-Failure-Patterns, jeder mit Diagnose-Signalen, einem konkreten Fix-Path, einem zu vermeidenden Anti-Pattern und einer typischen Time-to-Resolve. Zwoelf sind vertikal-neutral (Aligned on Paper, Enablement Theater, Ivory Tower, Pipeline Illusion, Churn Spiral, Feature Factory, Revenue Mirage, Execution Drift, Founder Bottleneck, Discount Default, Data Fog, Heroic Rescue). Sechs sind DTC-spezifisch (Discount Addiction, Creative Fatigue, Meta Monoculture, Post-iOS14 Attribution Fog, Subscription Ghost, Warehouse Trap). Jeder Archetype ist unter /archetypes/{slug} in Englisch, Franzoesisch, Deutsch, Spanisch und Polnisch publiziert.
Englisch, Franzoesisch, Deutsch, Spanisch und Polnisch - nativ. Jede Frage, jede Antwortoption, jede Archetype-Seite, jede Sophie-Antwort ist in Muttersprachler-Qualitaet geschrieben, nicht maschinenuebersetzt. Der URL-Prefix bestimmt die Sprache (/fr/, /de/, /es/, /pl/); kein Browser-Locale-Fallback.
Starter 99 € / Monat, Pro 299 € / Monat, Enterprise individuell. Monatlich, jederzeit kuendbar. Sophie berechnet keine Turns, in denen ihr Confidence-Score unter 0,5 liegt - wenn sie raet, zahlen Sie nicht.
SaaS B2B ist Production-Grade (265 bewertete Fragen in 5 Sprachen). DTC / E-Commerce ist Production-Grade (100 DTC-Dialekt-Fragen, 6 Archetypes, nativ in 5 Sprachen). Fintech B2B und Professional Services sind v0.1-Scaffolds - registrierte Verticals mit minimaler Tiefe; die volle Content-Tiefe steht auf der Roadmap.
Ja. Public REST API unter /api/v1 (siehe /docs/api/v1). Workspaces koennen Webhook-Subscriptions registrieren fuer action.assigned, action.completed, action.status_changed, constraint.advanced, nps.submitted und connector_drift. Jede Auslieferung ist HMAC-signiert (Caugia-Signature: t=<ts>,v1=<hex>) - Stripe-kompatibel.
B2B-SaaS-Founder, CROs, CMOs und VP-Level-GTM-Leader bei 1-50 Mio. € ARR, die das eine Ding identifizieren und beheben muessen, das Revenue deckelt. DTC-Founder auf Shopify, die eine ehrliche Unit-Economics-Diagnose wollen (MER, CAC:LTV, Repeat Rate, kein Vanity Revenue). Partner und Beratungen, die diese Unternehmen begleiten und ein strukturiertes Framework fuer ihre Kunden brauchen.
Unternehmen, die ein Conversational Toy erwarten - Sophie ist kein Chatbot. Teams, die nicht umsetzen werden - Sophie diagnostiziert und uebergibt, aber das Team muss handeln. Sehr fruehe Pre-Seed-Companies ohne echtes GTM-System - es gibt nichts zu optimieren.
EU-Residenz (Supabase eu-north-1, Vercel Frankfurt). GDPR-nativ mit Data-Retention-Settings pro Workspace. SOC 2 Type I in Q3 2026 angepeilt. Row-Level Security auf jeder Tabelle. Audit-Log pro Workspace fuer jede materielle Aenderung. Ehrliche Status-Page unter /status mit Live-Service-Probes.
Fuenf Mechanismen laufen kontinuierlich. (1) Citation Discipline: jede Behauptung zitiert einen Framework-Slug, eine DOI eines peer-reviewten Papers oder eine Operator-Essay-URL aus dem Caugia-Wissenscorpus (360 GTM-Frameworks, 607 Research-Papers, 636 Operator-Essays, 4.364 Framework-Paper-Essay-Citation-Links). Konfabulierte Vendor-Namen werden durch eine NEVER_MENTION-Liste blockiert. (2) Native Helpdesk-Corpus: 80 Eintraege zu Caugia selbst in den Kategorien Pricing, Feature, How-to, Connector, Privacy/GDPR, Public Roadmap, Sophie-Self und Vision - source-controlled in src/lib/sophie/helpdesk-corpus.ts und taeglich um 04:00 UTC in Production synchronisiert. (3) Customer-Feedback-Loop: Thumbs-up/-down auf jede Sophie-Antwort schreibt in sophie_feedback; ein Thumbs-down loest einen Echtzeit-Alert mit Grund und vollem Turn-Payload aus, sodass ein Fix am selben Tag rausgehen kann. (4) Unabhaengiger wochentlicher Grader: eine Haiku-4.5-Second-Opinion laeuft jeden Mittwoch um 04:00 UTC gegen ein 58-Faelle-Rubric (Archetype-Praezision 25 + Framework-Relevance 30 + Coverage 20 + Kohaerenz 15 + Ehrlichkeit 10 = 100). Letzter Lauf: durchschnittlich 95,2/100. (5) Confidence-Kalibrierung: relevanzgewichteter Score mit hartem Cap bei 0,85, wenn die Top-1-Framework-Relevance unter 90 liegt - Sophie sagt "unsicher", anstatt zu raten, und Fair Billing bedeutet, wir berechnen keine Turns, in denen die Confidence unter 0,5 liegt.
Vier. Operator (interne Constraint-Diagnose - der Default fuer GTM-Operatoren im eigenen Workspace), Klant (Sales- / Kundengespraeche - der Ton wechselt zu Outside-In-Framing), Support (Produkthilfe - bevorzugt Helpdesk-Corpus-Antworten und Links zu /docs), Success (Adoption und Expansion - betont Peer-Kohorten-Vergleiche und NRR-Hebel). Der Modus wechselt den System-Prompt und das Tool-Routing; der zugrundeliegende Wissenscorpus bleibt identisch.
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