Leistungen

Predictive Analytics für bessere Geschäftsentscheidungen

Wir entwickeln Modelle für Prognosen, Bewertungen, Rankings und Empfehlungen. Der Ausgangspunkt ist die Entscheidung, die Ihr Team mit dem Ergebnis treffen soll.

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Leistungsübersicht

Prognosen mit überprüfbaren Annahmen

Predictive-Analytics-Beratung verbindet Datenqualität, Zieldefinition, Baseline und Evaluation. Nachfrageprognosen, Kundenabwanderung, Instandhaltung und Produktempfehlungen benötigen unterschiedliche Daten und Erfolgskriterien.

Predictive Analytics und prädiktive Analysen

Wir entwickeln Modelle für Prognosen, Bewertungen, Rankings und Empfehlungen. Der Ausgangspunkt ist die Entscheidung, die Ihr Team mit dem Ergebnis treffen soll.

Wo es hilft

Nachfrage und Kapazität prognostizieren

Eingabe
Datierte Historie, Saison und Bestand.
Ergebnis
Prognose mit Unsicherheit und Fehler je Horizont.
Prüfgrenze
Veränderte Nachfrage kann historische Qualität entwerten.
Arbeitsablauf ansehen

Risiken priorisieren

Eingabe
Definierte Zielereignisse und historische Signale.
Ergebnis
Prüfbarer Score; Wahrscheinlichkeiten nur nach Kalibrierung.
Prüfgrenze
Ein gewichteter Score ist keine Churn-Wahrscheinlichkeit.
Arbeitsablauf ansehen

Empfehlungen ordnen

Eingabe
Geeignete Kandidaten, Kontext und Geschäftsregeln.
Ergebnis
Getrennte Kandidaten-, Scoring- und Reranking-Schritte.
Prüfgrenze
Offline-Relevanz beweist keine Conversion-Steigerung.
Arbeitsablauf ansehen

Beispielablauf

Eine Nachfrageprognose unterstützt die Bestandsplanung

  1. 1

    Planungshorizont und datierte Produkthistorie festlegen.

  2. 2

    Prognose gegen eine einfache Baseline mit zeitlich späteren Testdaten vergleichen.

  3. 3

    Prognose, Fehler je Segment und Bestandsgrenzen für den Planungsverantwortlichen zeigen.

Beispielhafte Planung. Keine Prognosegenauigkeit, Umsatzsteigerung oder Kundenwirkung wird zugesagt.

Architekturentscheidungen

Predictive Analytics und prädiktive Analysen evaluieren

Baseline und aufgabenspezifische Modelle
Saisonale, statistische und überwachte Verfahren vergleichen, bevor ein komplexeres Modell gewählt wird.
Forecasting Foundation Models
Als Kandidaten bewerten; Lizenz, kommerziellen Zugang, Kosten und Leistung für den Horizont prüfen.
Ranking und Erklärungen
Empfehlungen gesondert evaluieren. Ein LLM darf berechnete Ergebnisse erklären, aber keine Zahlen oder Kausalität erfinden.

Abnahmekriterien für den Pilot vereinbaren

  • Zeitlich getrennte Testdaten nutzen und Datenleckagen prüfen.
  • Fehler nach Segment und Horizont oder Relevanz und Abdeckung von Rankings messen.
  • Wahrscheinlichkeiten kalibrieren; Drift, Refresh und Grenzen eines kontrollierten Live-Tests festlegen.

Was Ihr Team erhält

Ziel und Horizont, Datenprüfung, Baseline-Vergleich, Evaluationsbericht, Unsicherheitsdarstellung und Entscheidungsverantwortung.

Eignung und Grenzen

Ein historisch gutes Modell garantiert keine zukünftige Nachfrage, Marge oder Kundenbindung. Wir dokumentieren Annahmen und prüfen, ob die Daten für den vorgesehenen Einsatz ausreichen. Eine bestehende Produktfunktion oder eine klare Regel kann genügen. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn Integration, Quellen oder Review-Anforderungen über deren Umfang hinausgehen.

Häufige Fragen

Häufige Fragen

Umfang, Betriebsgrenzen und Übergabe für eine erste Version.

Was passiert bei zu wenig Daten?

Wir prüfen zunächst eine einfache Baseline und die Datenlücken. Ein komplexeres Modell ist nicht automatisch sinnvoller.

Wer entscheidet auf Basis der Prognose?

Der zuständige fachliche Owner. Die Lösung muss Unsicherheit und Grenzen so zeigen, dass die Entscheidung überprüfbar bleibt.

Projekte und Leistungen

Der FMCG-Fall zeigt einen Planungsablauf; Mockup-Zahlen sind illustrativ. Der SaaS-Fall beschreibt gewichtete Health- und Risikoscores, keine kalibrierten Churn-Wahrscheinlichkeiten oder belegte Churn-Reduktion.

Passende Leistungen

Zusammenarbeit mit Ihrem Team in Deutschland

Historische Geschäftsdaten nutzen, um die Nachfrage vorherzusagen, abwanderungsgefährdete Kunden zu erkennen oder Empfehlungen zu verbessern.

Wenn auf personenbezogene Daten von Indien aus zugegriffen wird, muss das Projekt die DSGVO-Anforderungen für Übermittlungen außerhalb des EWR berücksichtigen.

Unsere Ingenieure arbeiten remote von Indien aus. Beratung und Projektkommunikation erfolgen auf Englisch; Besprechungstermine stimmen wir mit Ihrem Team ab.

Mit einem Ablauf beginnen.

Bringen Sie eine Aufgabe, Beispielquellen oder ein bestehendes System mit. Gemeinsam definieren wir einen prüfbaren ersten Schritt.

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