Prädiktive Analytik & Prognosen
Wir entwickeln prädiktive Analytics-Systeme zur Unterstützung der Prognose von Leads, Umsatz, Nachfrage, Benutzerverhalten und operativer Performance — mit Machine Learning, Zeitreihen-Modellierung und KI-gestütztem Scoring, zugeschnitten auf Ihre Geschäftsdaten.
Wir entwickeln prädiktive Analytics-Systeme zur Unterstützung der Prognose von Leads, Umsatz, Nachfrage, Benutzerverhalten und operativer Performance — mit Machine Learning, Zeitreihen-Modellierung und KI-gestütztem Scoring, zugeschnitten auf Ihre Geschäftsdaten.
Unsere prädiktiven Modelle sind für reale Zuverlässigkeit konzipiert: transparent, erklärbar und auf DSGVO-konforme Datenverarbeitung ausgelegt.
Wir integrieren sie direkt in Ihre Dashboards, internen Tools und Workflows, um datenbasierte Entscheidungsfindung in Sales, Marketing, Product, Operations und Finanzen zu unterstützen.
Was wir liefern
Lead & Conversion-Prognosen
- Modellierung und Abschätzung von Lead-Volumen und Traffic-Trends
- 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-Risikomodellierung 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 mit hoher Vorhersagegüte in dieser spezifischen Implementierung
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 eine verbesserte Bestandsplanung unterstützt
Churn-Scoring-Modell zur frühzeitigen Identifikation von Abwanderungsrisiken
Churn-Risikomodellierung mit frühen Interventions-Empfehlungen
Operative Prognosen für Arbeitsbelastung und Personal
Personal-Vorhersage-Modell, das Ressourcen-Allokation optimiert
FAQ
Nicht immer — wir verwenden statistische Modelle für kleinere Datensätze und ML für größere.
Ja — wir können Scores und Prognosen direkt in HubSpot, Pipedrive oder Bitrix24 schreiben.
Ja — alle Modelle laufen auf EU-basierten Servern mit strengen Datenkontrollen.
Ja — wir unterstützen automatisierte Retrainings, Pipelines und Echtzeit-Scoring.
Absolut — wir integrieren sie in Ihre bestehenden Dashboards oder entwickeln neue.
Prädiktive Analytics für Unternehmen mit produktiven Analytics-Systemen. Wir unterstützen Organisationen bei ML-Prognosemodellen, prädiktiven Systemen und Analytics unter Berücksichtigung der jeweiligen technischen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Alle Leistungen erfolgen projektbezogen und ohne pauschale Erfolgszusagen.
Vorhersagen aus Predictive-Analytics-Systemen basieren auf statistischen Modellen, historischen Daten und Annahmen. Sie stellen keine Garantien dar und dienen ausschließlich der Entscheidungsunterstützung.