Ein Machine-Learning-Modell analysiert historische Gebotsdaten aller relevanten Verwertungsplattformen. Auf Basis von Fahrzeugmerkmalen wie Klasse, Hersteller, Alter, Laufleistung und Wiederbeschaffungswert sagt das Modell vorher, welche Plattform für ein konkretes Fahrzeug das höchste Gebot erzielen wird.

In der Praxis bedeutet das: Statt pauschal eine Plattform zu bedienen, wird für jedes Fahrzeug individuell entschieden. Bei hoher Vorhersagesicherheit werden gezielt die besten Plattformen gewählt. Bei Unsicherheit wird die volle Breite genutzt. So entsteht eine intelligente Zusteuerung, die Kosten minimiert und Erlöse maximiert.