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Analytics & Forecasting

Mit 92 % Genauigkeit prognostizieren — nicht nach Bauchgefühl

KI-Analytics, die Nachfrage prognostizieren, Bestände optimieren und die Reporting-Zeit um 80 % senken. Datenbasierte Entscheidungen, täglich geliefert.

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Was wir bauen

Use Cases

Predictive Sales Forecasting

Umsatz, Nachfrage und Bestandsbedarf mit ML-Modellen prognostizieren

Wöchentliche, monatliche, vierteljährliche Prognosen mit Konfidenzintervallen

→ Forecast-Genauigkeit auf 92 % gesteigert

Echtzeit-Analytics-Dashboards

KPIs, Kennzahlen und Trends in einer einheitlichen Sicht verfolgen

Individuelle Dashboards für Führung, Manager und Teams

→ Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten

Automatisierte Berichterstellung

Tägliche, wöchentliche, monatliche Berichte werden automatisch generiert und versendet

Executive Summaries, Trendanalysen, Anomalie-Alerts

→ Mehr als 10 Std./Woche beim Reporting sparen

Vorher vs. Nachher

Die Transformation

Tabellen-Analytics
Forecast-Genauigkeit
55-65 % Bauchgefühl-Schätzungen
Berichterstellung
2-3 Tage manuelle Aufbereitung
Datentransparenz
In Abteilungen isoliert
KI-gestützte Insights
Forecast-Genauigkeit
85-95 % ML-Prognosen
Berichterstellung
Automatisierte Echtzeit-Dashboards
Datentransparenz
Einheitliche Single Source of Truth
Implementierung

Ihr Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

1
1-2 Wochen

Discovery & Daten-Audit

Wir bewerten Ihre Datenquellen, -qualität und aktuelle Analytics-Reife, um den optimalen Ansatz zu konzipieren.

2
3-4 Wochen

Architektur & Modellierung

Entwurf von Datenpipelines, Predictive Models und Dashboard-Layouts, abgestimmt auf Ihre KPIs.

3
6-12 Wochen

Build & Integration

Ausrollen der Analytics-Plattform, Training der ML-Modelle und Anbindung an Ihre Datenquellen und BI-Tools.

4
1 Woche

Go-Live & Optimierung

Begleiteter Launch mit Modell-Retraining. Dashboards werden auf Basis von Nutzer-Feedback verfeinert.

Messbare Resultate

ROI, auf den Sie zählen können

92%
Forecast-Genauigkeit
80%
Eingesparte Reporting-Zeit
3x
Schnellere Entscheidungen
Echte Resultate

Case Study

Handel & Distribution

Die Herausforderung

Nordiq verwaltete Bestände in 340 Filialen mit Tabellen-basierten Forecasts. Die Stockout-Rate lag bei 13,8 % und verursachte 4,2 Mio. € jährlichen Umsatzausfall. Überbestände banden 28 Mio. € Working Capital.

Unsere Lösung

Wir setzten KI-Bedarfsprognosen mit ERP-Integration ein, die 18 Monate Verkaufsdaten, Wettermuster und lokale Events analysierten, um täglich aktualisierte Filial-Level-Vorhersagen zu generieren.

Stockouts: von 13,8 % auf 6,1 %
36 Mio. € Working Capital freigesetzt
Forecast-Genauigkeit: von 62 % auf 89 %
ROI in 4 Monaten erreicht
Integrationen

Wir integrieren Ihre bestehenden Tools

Tableau
Power BI
Looker
Metabase
Snowflake
BigQuery
PostgreSQL
MongoDB
SAP
Oracle
NetSuite

Ihr Tool nicht dabei? Wir verbinden uns mit über 200 Plattformen.

Wickeln Sie Prozesse immer noch manuell ab?

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✓ Unverbindlich • ✓ 30-minütiges Gespräch • ✓ Individuelle Empfehlungen