Entscheiden Sie auf Basis von Daten — nicht auf Basis von Bauchgefühl
Datengetriebene Prognosen für bessere Entscheidungen
Machine-Learning-Modelle für Umsatzprognosen, Nachfrageplanung, Kundenabwanderung und Qualitätssicherung — auf Basis Ihrer eigenen Unternehmensdaten.
Anonymisierter ReferenzfallMittelständischer Lebensmittelhändler · Rhein-Main-Gebiet, 180 Mitarbeiter+
Ausgangslage
Saisonale Nachfrageschwankungen führten regelmäßig zu Überbeständen oder Engpässen — Planungsverantwortlicher schätzte Bestellmengen manuell auf Basis von Erfahrung.
Lösung & Ergebnis
ML-Prognosemodell das Wetterdaten, Feiertage, Werbeaktionen und historische Verkaufsdaten kombiniert — Ausgabe als wöchentliche Bestellempfehlung im bestehenden ERP-System.
23% weniger Überbestände, 18% weniger Engpässe, 140.000 Euro Lagerkosten im ersten Jahr eingespart.
Wichtige Entscheidungen werden auf Basis von Berichten getroffen die bereits gestern veraltet waren
- Excel-Prognosen basieren auf Erfahrung und Vergangenheitswerten — aber nicht auf den 50 Variablen die Ihre Nachfrage wirklich beeinflussen
- Kundenabwanderung wird erst bemerkt wenn der Auftrag ausbleibt — nicht wenn die ersten Warnsignale auftreten
- Wartungsintervalle sind fix, obwohl der tatsächliche Verschleiß je nach Auslastung stark variiert
ML-Modelle die Ihre Daten kennen und Ihnen sagen was als nächstes passiert
- Prognosemodelle lernen aus allen verfügbaren Datenpunkten — CRM, ERP, Sensoren, externe Daten — und werden mit der Zeit besser
- Churn-Scores für jeden Kunden täglich aktualisiert: Ihr Vertrieb weiß welche Kunden Aufmerksamkeit brauchen bevor sie abwandern
- Ausgabe direkt in Ihre bestehenden Dashboards und Systeme — keine neue Software die Ihr Team lernen muss
Leistungsumfang
Was Predictive Analytics für Sie leistet
Umsatzprognosen
Präzise Vorhersagen von Umsatz, Absatz und Nachfrage für bessere Planung und Lagerhaltung.
Ø 15% bessere Planungsgenauigkeit
Churn-Prediction
Frühzeitige Erkennung abwanderungsgefährdeter Kunden für proaktive Kundenbindungsmaßnahmen.
Frühwarnung 30 Tage vor Abwanderung
Predictive Maintenance
Vorhersage von Maschinenwartungsbedarf auf Basis von Sensordaten — weniger Ausfallzeiten.
Ø 30% weniger ungeplante Ausfälle
Segmentierung
Automatische Kundensegmentierung für personalisierte Marketing- und Vertriebsstrategien.
Personalisierung auf Knopfdruck
Anomalie-Erkennung
Automatische Erkennung von Ausreißern in Prozessdaten, Finanztransaktionen und Qualitätsmetriken.
Anomalien in Echtzeit erkannt
Management-Reports
Verständliche Dashboards und Reports — Prognosen und KPIs auf einem Blick.
In Power BI & SAP integriert
Vorgehen
So gehen wir vor
Datenanalyse
Bewertung der vorhandenen Datenqualität und -quantität als Basis für Prognosemodelle.
Modellentwicklung
Training und Validierung von ML-Modellen mit Ihren historischen Daten.
Integration
Einbindung der Modelle in bestehende Systeme und Dashboards für automatisierte Prognosen.
Monitoring & Verbesserung
Laufende Überwachung der Modellgüte und Nachtraining bei veränderten Datenmuster.
Das ML-Modell hat unsere Bestellplanung komplett verändert. Wir bestellen jetzt was wir tatsächlich brauchen — nicht was wir vermuten. Die Einsparungen im ersten Jahr haben das Projekt mehrfach refinanziert.
Anwendungsfälle nach Branche
Predictive Analytics funktioniert überall dort, wo historische Daten vorhanden sind und Entscheidungen wiederholt getroffen werden.
Produktion & Industrie
- → Predictive Maintenance: Wartung vorhersagen bevor die Maschine ausfällt
- → Qualitätssicherung: Fehler vor der Auslieferung erkennen
- → Produktionsplanung: Kapazitäten optimal auslasten
Handel & E-Commerce
- → Nachfrageprognose: Richtige Menge zur richtigen Zeit bestellen
- → Churn Prediction: Abwanderungsgefährdete Kunden früh erkennen
- → Personalisierung: Produktempfehlungen auf Basis von Kaufmustern
Dienstleistungen & B2B
- → Pipeline-Prognose: Welche Leads werden zu Kunden?
- → Ressourcenplanung: Auslastung von Teams und Kapazitäten vorhersagen
- → Zahlungsausfälle: Risikobewertung vor Auftragsannahme
Unser Proof-of-Concept-Ansatz
Häufige Fragen
Alles Wichtige zu Predictive Analytics auf einen Blick.
01Wie viele Daten brauchen wir damit Predictive Analytics funktioniert?+
Als Faustregel: mindestens 12–24 Monate historische Daten für Prognosezwecke. Im Daten-Assessment prüfen wir konkret Ihre Situation — manchmal reichen auch weniger Daten für erste nützliche Modelle. Wir geben Ihnen eine ehrliche Einschätzung bevor wir beginnen.
02Müssen wir neue Software kaufen?+
Nein. Wir integrieren die Modelle in Ihre bestehende Infrastruktur — Power BI, Excel, SAP, Ihr CRM. Das Dashboard sieht aus wie Ihre anderen Reports. Keine neue Plattform, keine neue Lizenz.
03Wie genau sind die Prognosen?+
Das hängt von Datenlage und Prognosehorizont ab. In der Praxis erreichen wir bei Umsatzprognosen für 4 Wochen typisch 85–95% Genauigkeit. Wichtiger: wir zeigen Ihnen im Proof-of-Concept die Genauigkeit auf Ihren eigenen Daten — bevor Sie das vollständige Projekt beauftragen.
04Bleiben die Daten in Deutschland?+
Vollständig. Training, Inference und Datenspeicherung auf deutschen Servern. Auf Wunsch vollständig On-Premise in Ihrer eigenen Infrastruktur — keine Daten verlassen Ihr Netzwerk.
05Was kostet Predictive Analytics?+
Proof-of-Concept (ein Modell, Ihre Daten, klare Genauigkeitsmessung): ab 4.500 Euro. Vollständiges Analytics-Projekt mit 3–5 Modellen und Dashboard-Integration: typisch 18.000–55.000 Euro. Laufende Modellpflege und Retraining: ab 800 Euro/Monat.
06Was passiert wenn die Daten schlechter werden oder sich das Geschäftsmodell ändert?+
Modelle werden kontinuierlich auf Qualitätsdrift überwacht. Bei Abweichungen erhalten Sie automatisch eine Warnung. Im Wartungsvertrag ist quartalsweises Retraining enthalten — die Modelle bleiben aktuell auch wenn sich Ihr Markt verändert.
Kostenloser Assessment-Workshop — unverbindlich
In 60 Minuten analysieren wir Ihre aktuelle Situation und zeigen Ihnen konkret, welche Lösung für Ihr Unternehmen sinnvoll ist — mit einem verbindlichen Angebot innerhalb von 5 Werktagen.