Prädiktive Analytik & Prognosen
Wir entwickeln prädiktive Analytics-Systeme, die Unternehmen dabei helfen, Leads, Umsatz, Nachfrage, Benutzerverhalten und operative Performance vorherzusagen — mit Machine Learning, Zeitreihen-Modellierung und KI-gestütztem Scoring, zugeschnitten auf Ihre Geschäftsdaten.
Wir entwickeln prädiktive Analytics-Systeme, die Unternehmen dabei helfen, Leads, Umsatz, Nachfrage, Benutzerverhalten und operative Performance vorherzusagen — mit Machine Learning, Zeitreihen-Modellierung und KI-gestütztem Scoring, zugeschnitten auf Ihre Geschäftsdaten.
Unsere prädiktiven Modelle sind für reale Zuverlässigkeit konzipiert: transparent, erklärbar und vollständig DSGVO-konform.
Wir integrieren sie direkt in Ihre Dashboards, internen Tools und Workflows, um bessere Entscheidungen in Sales, Marketing, Product, Operations und Finanzen zu unterstützen.
Was wir liefern
Lead & Conversion-Prognosen
- •Lead-Volumen und Traffic-Trends vorhersagen
- •Qualifizierungs-Scoring basierend auf historischen Mustern
- •Conversion-Wahrscheinlichkeits-Modelle
- •Marketing-Ausgaben-Effizienz-Vorhersagen
- •Cross-Channel-Attribution-Verbesserungen
Sales & Umsatz-Prognosen
- •Umsatz- und MRR-Prognosen
- •Churn-Vorhersage für SaaS- und Abonnement-Produkte
- •Preis- und Rabatt-Impact-Simulation
- •Pipeline-Wahrscheinlichkeits-Scoring (CRM-integriert)
- •Kohorten- und Lebenszyklus-Vorhersagen
Nachfrage & Operative Prognosen
- •Inventar- und Angebot-Nachfrage-Vorhersage
- •Personal- und Arbeitsbelastungs-Prognosen
- •Logistik- und Lieferzeit-Schätzung
- •Operatives Risiko-Scoring
- •Saisonalität und Trend-Zerlegung
Benutzerverhalten & Produkt-Analytics
- •Feature-Adoption-Vorhersage
- •Benutzer-Retention-Risiko-Scoring
- •Empfehlungssysteme
- •Anomalie-Erkennung für Produktnutzung
- •Kundensegmentierung mit ML-Clustering
Warum Unternehmen unsere prädiktive Analytik wählen
Wann Sie prädiktive Analytik benötigen
Dieser Service ist ideal, wenn Sie benötigen:
Tools & Technologien
Machine Learning & Modellierung
Prognosemodelle (ARIMA, Prophet, fortgeschrittene Zeitreihen), Clustering, Klassifikation, Regression, Anomalie-Erkennung, Embeddings
Daten & Pipelines
PostgreSQL, BigQuery, ClickHouse, Supabase, dbt, Airflow, Kafka/Redpanda
KI & Vector-Schicht
OpenAI-Modelle, Llama/Mistral lokale Modelle, Vector-Datenbanken, semantische Anreicherung
Frontend & Dashboards
Next.js, React, individuelle UI-Komponenten, Echtzeit-Dashboards
Integrationen
CRM (HubSpot, Pipedrive, Bitrix24), ERP, interne Tools, Marketing-Plattformen
Infrastruktur
Vercel EU, Supabase EU, AWS EU, Docker, CI/CD
Prozess: Wie wir prädiktive Analytik entwickeln
Schritt 1 — Daten-Audit & Vorbereitung
- •Relevante Datenquellen identifizieren
- •Daten bereinigen, normalisieren und transformieren
- •Feature-Engineering und Anreicherung
Schritt 2 — Modell-Entwicklung
- •Zeitreihen- und ML-Modell-Erstellung
- •Training, Tuning, Cross-Validation
- •Erklärbarkeits- und Interpretations-Checks
Schritt 3 — Integration in Ihre Systeme
- •Vorhersagen in Dashboards einbetten
- •CRM-Scoring-Felder (Lead-Score, Churn-Score)
- •Operative Automatisierungen basierend auf Prognosen
Schritt 4 — Monitoring & Verbesserung
- •Kontinuierliches Modell-Performance-Monitoring
- •Drift-Erkennung und Updates
- •Langfristige Optimierung
Beispiel-Prädiktive-Analytik-Arbeit (Case Studies)
Lead-Conversion-Prognosen für ein europäisches B2B-Unternehmen
ML-Modell, das Lead-Conversion-Raten mit 85% Genauigkeit vorhersagt
Umsatz-Vorhersage-Modell integriert in ein SaaS-Dashboard
Echtzeit-Umsatz-Prognosen mit MRR-Vorhersagen und Churn-Scoring
Nachfrage-Prognosen für eine E-Commerce-Marke
Inventar- und Angebot-Nachfrage-Vorhersage, die Stockouts um 40% reduziert
Churn-Scoring-Modell, das Abonnement-Verluste um 30% reduziert
Prädiktives Churn-Modell mit frühen Interventions-Empfehlungen
Operative Prognosen für Arbeitsbelastung und Personal
Personal-Vorhersage-Modell, das Ressourcen-Allokation optimiert
FAQ
Benötigen prädiktive Modelle große Datensätze?
Nicht immer — wir verwenden statistische Modelle für kleinere Datensätze und ML für größere.
Können Vorhersagen in unser CRM integriert werden?
Ja — wir können Scores und Prognosen direkt in HubSpot, Pipedrive oder Bitrix24 schreiben.
Ist alles DSGVO-konform?
Ja — alle Modelle laufen auf EU-basierten Servern mit strengen Datenkontrollen.
Können Modelle kontinuierlich laufen?
Ja — wir unterstützen automatisierte Retrainings, Pipelines und Echtzeit-Scoring.
Können Vorhersagen in Dashboards erscheinen?
Absolut — wir integrieren sie in Ihre bestehenden Dashboards oder entwickeln neue.
Related Services
Wir arbeiten mit Unternehmen in Berlin und Deutschland zusammen und liefern prädiktive Analytics-Systeme, ML-Prognosemodelle und KI-gestütztes Scoring für Leads, Umsatz, Nachfrage und Benutzerverhalten. Unser Berliner Team ist spezialisiert auf Zeitreihen-Modellierung, transparente ML-Modelle, CRM-integrierte Vorhersagen und DSGVO-konforme Prognosesysteme für B2B-SaaS-Plattformen und Enterprise-Analytics.