PREISE · V2.4
Von Demo
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0€/Monat
100% kostenlos
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Loslegen5 Demo-Analysen / Monat
Basis-Metriken (K/D, ADR, KPR, KAST)
Begrenzte Berichte
Priorität beim Demo-Import
★ EMPFOHLEN
Empfohlen für schnellen Fortschritt
Pro
7€/Monat
/ Monat · monatlich abgerechnet
Die klare Wahl, wenn du regelmäßig analysieren und echte Lücken schließen willst.
Empfohlen für einen vollständigen Report, eine KI-Priorität und einen Trainingsplan.
✓Unbegrenzte KI-Analysen
✓Priorität Nr. 1 nach jeder Demo
✓Personalisierte Drills
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WARUM PRO ZEIT SPART
Spezialisierter Coach
€40–80
/ Stunde
Zeit · 2–3h
Profil · Präzise, teurer
Community-Coach
€10–25
/ Stunde
Zeit · 3–5h
Profil · Schwankende Qualität
Solo-VOD-Review
€0
/ Stunde
Zeit · 3–8h
Profil · Langsam, subjektiv
Empfohlen
ClutchCoach Pro
€7
/ Monat abgerechnet
Zeit · 20–40m
Profil · Schnell, fokussiert
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Spezialisierter Coach
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FAQHäufige Fragen
6 · FAQ01Welche Demo-Formate werden unterstützt?
CS2-GOTV-Demos (.dem) von Faceit, Matchmaking oder jedem CS2-Server. CS:GO-Demos werden nicht unterstützt — das Format hat sich mit CS2 geändert.
02Wie lange dauert die Analyse?
Normalerweise 1–3 Minuten, abhängig von Demo-Größe und Serverlast. Du kannst den Tab schließen — der Bericht wird automatisch gespeichert.
03Was unterscheidet ClutchCoach von Leetify?
Leetify liefert gute aggregierte Stats. Wir gehen tiefer: wir parsen jeden Tick für Peek-Geschwindigkeit, Trade-Rate und Engagement-Timing — Verhaltensmuster, die Stats allein nicht zeigen. Dann schreibt unsere KI einen persönlichen Coaching-Plan.
04Wie wird der KI-Bericht erzeugt?
Wir nutzen fortschrittliche KI mit deinen Runden-Stats, Verhaltensmetriken und Faceit-Level-Benchmarks als Kontext. Das Modell erkennt spezifische Schwächen und schreibt umsetzbare Drills.
05Speichert ihr meine Demo-Dateien?
Demo-Dateien werden direkt nach dem Parsing gelöscht. Nur extrahierte Metriken und der Coaching-Bericht werden behalten.
06Sind meine Daten privat?
Deine Match-Daten und Berichte sind standardmäßig privat und nur für dich zugänglich. Wir teilen keine individuellen Daten mit Dritten. Aggregierte, anonymisierte Stats können zur Verbesserung der Benchmarks verwendet werden.