HockeyStack

Was es ist

HockeyStack ist eine B2B-Plattform für Revenue Attribution, die Web-Sessions, Werbebudget, CRM-Datensätze und Vertriebsaktivität zu einer einzigen Journey auf Account-Ebene zusammennäht und Ihnen diese Journey anschließend in natürlicher Sprache über einen KI-Analysten namens Odin zugänglich macht. Die Ingest- und Modellierungsschicht heißt ATLAS; der Graph auf Account-Ebene, den sie aufbaut, ist das, woraus jede andere Funktion liest.

Es ist der erste Attributionsanbieter im ooligo-Katalog und steht am Entscheidungssystem-Ende der Kategorie, nicht am Dashboard-Ende. Die Produktlinie 2026 ist um Revenue Agents herum organisiert, die auf dem Attributionsgraphen handeln — das ist die eigene Positionierung des Unternehmens, nachdem es sich vom Attributions-Tool zur Enterprise-Plattform für Revenue Agents umpositioniert hat.

HockeyStack ist von Y Combinator finanziert, hat in weniger als zwei Jahren 300 Kunden überschritten und am 15. April 2026 eine Runde angekündigt, die die Gesamtfinanzierung über 50 Mio. USD gehoben hat, mit Beteiligung von Bessemer Venture Partners, Y Combinator und Uncorrelated Ventures. Die genannten Kunden — Mastercard, RingCentral, Rakuten, Justworks, AppsFlyer, Mimecast, StackAdapt — lesen sich als Enterprise und oberes Mid-Market, was zur Bewegung nach oben im Markt nach der Runde passt.

Warum es in RevOps-Stacks auftaucht

• Die Attribution ist auf Account-Ebene, nicht auf Lead-Ebene. B2B-Deals umfassen 6 bis 10 Stakeholder, und ein Lead-zentriertes Modell zerlegt eine einzige Buying Group in zehn unverbundene Zeilen. ATLAS löst die Touchpoints auf den Account auf, einschließlich cookieloser Erfassung von Dark-Funnel-Aktivität, die nie ein Formular ausfüllt. Damit passt die Journey, die Sie einem CFO zeigen, zu dem Deal, der tatsächlich geschlossen wurde.
• Odin beantwortet die Frage, statt Ihnen ein Dashboard zu bauen. Jede Antwort durchläuft eine Multi-Agenten-Kette: Frage interpretieren, Schritte planen, geprüfte Daten abrufen, deterministische Analyse ausführen und das Ergebnis validieren, bevor es zurückgegeben wird. Genau diese Struktur macht die Ausgabe prüfbar statt zu einer plausibel klingenden Zahl. Odin läuft in der Anwendung oder in Slack per Erwähnung von @hockeystackodin — dort werden Fragen zu Funnel, Lift und Attributionsaufschlüsselung tatsächlich gestellt.
• Die Agentenschicht ist das Unterscheidungsmerkmal 2026. Zwölf vorgefertigte Agents decken benannte GTM-Aufgaben ab — Closed Lost Deal Resurrector, Account Pre-Call Brief, Win/Loss Analyzer, Multi-Touch Attribution Anomaly Detector, Marketing Budget Optimizer, Weekly Rep Coaching Report, AE Forecast Challenger — dazu ein Builder für eigene Agents, wenn Ihr Playbook auf keine Vorlage passt. Forecast Challenger ist derjenige, der ein Meeting verändert: Er prüft die von Reps gemeldeten Commits gegen historische Deal-Muster aus HockeyStacks Blueprint-Modell und markiert schwache Commits, bevor die Zahl verfehlt wird.
• Warehouse- und Paid-Media-Abdeckung reichen aus, um System of Record zu sein. Snowflake, BigQuery, Amazon S3, Azure Blob und ClickHouse auf der Warehouse-Seite (Databricks ist als in Kürze gelistet); LinkedIn, Google, Meta, Bing, TikTok, Reddit, X, StackAdapt, AdRoll, G2 und Capterra auf der Spend-Seite; 6sense, Demandbase, Bombora und RollWorks für Intent sowie Gong für Gesprächsdaten.

Preise

Nur auf Angebot, Jahresvertrag, kein veröffentlichter Preis. Zwei Pläne: GTM Intelligence (Attribution, Reporting, Odin, Scoring, Audience Sync, Anreicherung und 2 sofort einsetzbare Agents) und GTM Execution (alle 12 vorgefertigten Agents, der Builder für eigene Agents und Workflow-Automatisierung).

Daten aus Beschaffung und Anbietervergleichen Dritter — nicht vom Anbieter veröffentlicht, also als Bandbreite und nicht als Preisliste zu behandeln — verorten GTM Intelligence bei rund 1.399 USD/Monat und GTM Execution bei rund 2.200 USD/Monat, mit einem medianen Jahresvertrag um 28.000 USD und den meisten Implementierungen zwischen 16.800 und 60.000 USD pro Jahr. Kontakt- und Account-Volumen bewegen den Preis stärker als die Zahl der Seats.

Zur Einordnung gegenüber den Alternativen: Dreamdata veröffentlicht einen kostenlosen Plan und einen Activation Starter zu 750 USD/Monat, mit einem medianen Jahresvertrag nahe 27.000 USD laut Vendr — ähnliche Landezone, deutlich niedrigerer Einstieg. Factors.ai startet bei 399 USD/Monat, wobei Multi-Touch-Attribution erst im Growth-Plan zu 899 bis 1.200 USD/Monat freigeschaltet ist, etwa ein Drittel des berichteten Einstiegs von HockeyStack. Der Aufpreis von HockeyStack wird mit der Agentenschicht bezahlt, nicht mit dem Attributionsmodell.

Am besten geeignet für

RevOps- und Demand-Gen-Verantwortliche in B2B-Unternehmen ab 50 Mio. USD ARR mit Deals über mehrere Stakeholder hinweg — Paid, Events und Outbound —, bei denen das bindende Problem darin besteht, Ausgaben gegenüber einem CFO mit Belegen auf Account-Ebene zu verteidigen, und das Team eine Agentenschicht finanziert, die auf dem Modell handelt, statt einer Reporting-Schicht, die es beschreibt.

Wählen Sie etwas anderes, wenn der Zuschnitt nicht passt. Wählen Sie Dreamdata, wenn Sie den Warehouse-First-Pol auf Account-Ebene mit veröffentlichtem Einstiegspreis und einem kostenlosen Plan wollen, um das Modell zu belegen, bevor Sie Budget binden: Es ist der zweite Pflichteintrag dieser Kategorie und der strukturell nächste Ersatz. Wählen Sie Adobe Marketo Measure (früher Bizible), wenn Sie bereits auf Adobe und Marketo standardisiert sind und Attribution eine Position in einem bestehenden Enterprise-Vertrag ist statt ein neuer Anbieter. Wählen Sie Factors.ai, wenn Sie unter 10 Mio. USD ARR liegen und Multi-Touch-Attribution plus ABM-Workflows mit einem Budget brauchen, das einen Vertrag über 28.000 USD nicht trägt. Wählen Sie RevSure, wenn die Anforderung vorausschauende Pipeline-Bereitschaft ist — vorherzusagen, ob das Quartal schließt — statt zu erklären, woher der Umsatz des letzten Quartals kam.

Worauf Sie achten müssen

• Preis nur auf Angebot bei ausschließlich jährlicher Laufzeit, und die Agents liegen hinter dem höheren Plan. Teams testen die Agentenschicht und budgetieren anschließend mit der GTM-Intelligence-Zahl. Absicherung: Lassen Sie GTM Execution vom ersten Tag an anbieten, wenn die Agents der Kaufgrund sind, fordern Sie die Grenzen für Kontakt- und Account-Volumen vor der Unterschrift schriftlich an, und messen Sie das Angebot am veröffentlichten Einstieg von Dreamdata zu 750 USD/Monat, damit Sie wissen, wofür der Aufpreis anfällt.
• Die Attributionsqualität ist durch die CRM-Hygiene gedeckelt, und das kann der Anbieter nicht beheben. Uneinheitliche Opportunity-Stufen, fehlende Abschlussdaten und undisziplinierte UTMs erzeugen ein selbstsicheres Modell des falschen Funnels. Absicherung: Prüfen Sie Stufendefinitionen und UTM-Konventionen, bevor der Test beginnt, und fahren Sie 30 Tage parallel zu Ihrem bestehenden Reporting; weichen beide voneinander ab, klären Sie die Quelldaten, bevor Sie eine der Zahlen der Finanzabteilung vorlegen.
• Revenue Agents sind ein 2026er Produkt in einem Unternehmen von 2023. Die Attribution-Engine hat Jahre im Produktivbetrieb hinter sich; die Agentenschicht, die den Preis rechtfertigt, nicht. Absicherung: Begrenzen Sie den Piloten auf 2 benannte Agents, die an eine bereits erhobene Kennzahl gebunden sind — Forecast Challenger gegen die Commit-Genauigkeit des letzten Quartals ist der sauberste Test — und definieren Sie den Erfolg vor dem Vertrag, nicht danach.
• Keine veröffentlichte öffentliche API, kein MCP-Server, und Databricks ist nicht ausgeliefert. Die Automatisierung ist durch die native Integrationsliste und den Warehouse-Sync begrenzt. Absicherung: Bestätigen Sie im Test, dass die Sync-Richtung die von Ihnen benötigten Schreibvorgänge abdeckt, und holen Sie sich, falls Databricks Ihr Warehouse ist, ein schriftliches Lieferdatum, statt das Label in Kürze zu akzeptieren.

Für die Deal-Inspektions- und Forecasting-Schicht, die hieraus gespeist wird, siehe Gong und Clari; für die vorgelagerten Account-Signalquellen siehe 6sense, Demandbase, Common Room und Warmly.