Prognosen statt Bauchgefühl
Bedarfs-, Churn- und Umsatzprojektionen mit gemessener Genauigkeit und ehrlichen Unsicherheitsbereichen.
Data Analytics
Predictive Analytics
Churn-, Bedarfs- und Scoring-Modelle auf Ihren Warehouse-Daten: der kürzeste Weg vom Reporting ins Machine Learning.
Was wir tun
Predictive Analytics beantwortet Zukunftsfragen mit Daten, die Sie bereits sammeln: welche Kunden wahrscheinlich abwandern, wie der Bedarf im nächsten Monat aussieht, welcher Lead oder Vorgang zuerst Aufmerksamkeit verdient. Auf einem verbindlichen Warehouse gebaut sind das fokussierte Modelle im Tagesgeschäft, kein Forschungsprogramm.
Wir starten bei einer Entscheidung, die jemand wöchentlich trifft, und bauen das einfachste Modell, das das heutige Bauchgefühl schlägt, validiert auf Ihrer Historie, bevor ihm jemand live vertraut. Der erste Score landet meist nach Wochen in den Tools, mit denen Ihr Team ohnehin arbeitet: CRM, Dashboards oder eine schlichte API.
Jedes Modell geht mit Monitoring für Genauigkeit und Drift, einem Retraining-Plan und einer ehrlichen Messung des Mehrwerts gegenüber der Baseline in Betrieb. Schlägt eine Heuristik das Modell, sagen wir das. Zugleich ist das die natürliche Brücke zu breiterer ML- und KI-Arbeit, auf Fundamenten, die bereits verwaltet und getestet sind.
Warum es sich lohnt
Scores, wo gearbeitet wird
Vorhersagen landen in Ihrem CRM, ERP oder in Dashboards, nicht in einem Notebook, das niemand öffnet.
Validiert, bevor vertraut wird
Jedes Modell wird auf Ihrer Historie backtestet und mit der heutigen Entscheidungspraxis verglichen.
Überwacht in Produktion
Genauigkeit und Drift werden live verfolgt, Retraining ist geplant statt improvisiert.
Eine Brücke zu ML und KI
Dieselben Features, Pipelines und Governance tragen die ersten Modelle in die breitere KI-Roadmap.
Data Analytics
Wie wir arbeiten
01
Die Entscheidung wählen
Wir wählen eine wiederkehrende Entscheidung, bei der eine bessere Vorhersage klar zählbaren Wert hat.
02
Baseline und Features
Wir messen, wie heute entschieden wird, und bauen Features aus Ihren Warehouse-Daten.
03
Modellieren und validieren
Einfache Modelle zuerst, backtestet auf der Historie, befördert nur, wenn sie die Baseline schlagen.
04
Deployen und überwachen
Das Modell geht in Ihre Tools, mit Genauigkeits-Tracking, Drift-Alerts und festem Retraining-Rhythmus.
Ergebnisse
Abgegrenzter Use Case mit Erfolgsmetrik
Feature-Pipelines auf Warehouse-Daten
Validiertes Modell mit Backtest-Report
Integration in CRM, ERP oder BI
Monitoring, Drift-Alerts und Retraining-Plan
Antworten auf Ihre Fragen
Wie viele Daten brauchen wir?
Weniger, als der Mythos behauptet. Einige tausend gelabelte Beispiele tragen oft ein nützliches Churn- oder Scoring-Modell, und der Machbarkeitscheck in Woche eins sagt Ihnen konkret, ob Ihre Historie reicht.
Was, wenn das Modell schwach abschneidet?
Dann erfahren Sie das früh und günstig. Wir validieren vor der Produktion auf Ihrer Historie, und wenn der Mehrwert gegenüber der heutigen Baseline die Komplexität nicht rechtfertigt, empfehlen wir den Stopp. Diese Antwort kostet Wochen, keine Quartale.
Ist das Machine Learning? Brauchen wir Data Scientists?
Es ist angewandtes Machine Learning auf tabellarischen Warehouse-Daten, und nein, Sie müssen nicht zuerst einstellen. Wir bauen und übergeben Modelle, die Ihre Analysten überwachen können; eingestellt werden kann, wenn der Wert bewiesen ist.
Vorhersagen statt reagieren
Wählen Sie die Entscheidung, die am meisten schmerzt, und wir scopen das Modell dafür in einem Gespräch.
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