Predictive Analytics & Forecasting
Absatz, Auslastung, Bedarf: Modelle, die nach vorne schauen statt nur zurück. Trainiert auf Ihren Daten, validiert an Ihrer Realität.
Individuallösungen · Säule 02
Die meisten Unternehmen haben kein Datenproblem — sie haben ein Entscheidungsproblem. Wir bauen Modelle und Pipelines, die aus dem, was Sie ohnehin besitzen, das machen, was Ihnen fehlt: Klarheit, was als Nächstes zu tun ist.
Leistungsfelder
Absatz, Auslastung, Bedarf: Modelle, die nach vorne schauen statt nur zurück. Trainiert auf Ihren Daten, validiert an Ihrer Realität.
Welche Kunden entwickeln sich unter Potenzial? Wo droht Abwanderung? Wir machen aus Vertriebsdaten priorisierte Handlungslisten.
Wenn Standard-Tools nicht passen: Klassifikation, Anomalie-Erkennung, Scoring — entwickelt für genau Ihre Fragestellung.
Wiederkehrende Entscheidungen und manuelle Datenarbeit automatisieren — dort, wo es sich rechnet, nicht überall.
Sprachmodelle dort einsetzen, wo sie Wirkung haben: Dokumente auswerten, Anfragen vorsortieren, Wissen zugänglich machen.
Bevor Modelle rechnen können, müssen Daten zusammenfinden. Wir bauen die belastbare Basis — pragmatisch, ohne Big-Bang-Projekt.
Unsere Haltung
Weil Standard-Tools Standard-Fragen beantworten. Ihre wertvollsten Fragen sind aber spezifisch: Ihre Kunden, Ihre Prozesse, Ihre Märkte. Genau dort setzen wir an.
Jede Lösung entsteht aus Ihrer konkreten Fragestellung — nicht aus einem Produktkatalog, den wir verkaufen müssen.
Das Ergebnis ist kein Dashboard zum Anstarren, sondern eine priorisierte Liste: Wen anrufen, was nachbestellen, wo eingreifen.
Wir bauen, integrieren und übergeben — inklusive Schulung Ihres Teams. Sie bleiben unabhängig.
Case Study · Pharma
Für Kunden aus der Pharmaindustrie analysieren wir CRM- und Revenue-Daten im großen Maßstab. Das Ergebnis: priorisierte Account-To-dos, die Vertrieb und Management jede Woche nutzen.
Case Study lesenDatenquellen
CRM · Revenue · Markt
Output
Priorisierte Account-To-dos
Maßstab
Konzern / Big Data
In 30 Minuten finden wir heraus, ob Ihre Datenlage trägt und wo das beste Aufwand-Nutzen-Verhältnis liegt.