Predictive Analytics

Umsetzbare Insights unterstützt durch Machine Learning.

Warum brauche ich das?

Genauere Prognosen für die Zukunft treffen

Sei es eine Verkaufsprognose, wie viele Kunden man in den nächsten Monaten verlieren könnte oder welches Angebot das profitabelste sein wird: Predictive Analytics liefern Ihnen genaue, datengetriebene Vorhersagen. Durch diese Insights können Sie zeitlich und inhaltlich bessere Entscheidungen treffen, die Umsatz und Gewinn positiv beeinflussen.

Wie funktioniert es?

Machine Learning erleichtert den Prozess

Machine Learning und KI ermöglichen Automatisierung und Personalisierung, um Big Data in nützliche, sinnvolle und umsetzbare Insights zu verwandeln. Die Modelle werden kontinuierlich mit neuem Input gefüttert und validiert, um eine richtige Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Was macht es effektiv?

Analyse wird auf Daten und Unternehmen zugeschnitten

Wir wissen, dass keine zwei Marken dieselben Daten- oder Geschäftsherausforderungen haben. Daher berücksichtigt jedes Modell Ihre spezifischen Eingaben und adressiert Ihre ganz individuellen Herausforderungen.

Beispiele im Bereich Customer Analytics:

Vorhersagen von Profilen neuer Kunden auf der Grundlage von Erstkäufen / Kontaktpunkten und Ermöglichung eines maßgeschneiderten Marketingerlebnisses für diejenigen, die zum ersten Mal beim Kunden einkaufen.
Vorhersage früher Indikatoren von Abwanderung, um die richtige Nachricht zum richtigen Zeitpunkt an die jeweiligen Kunden auszuspielen

Beispiele, wie Penetration erhöht werden kann:

Suggestive Verkaufstechniken – welche Produkte oder Inhalte kommen am besten beim Endkunden an
Angebotsoptimierung – Personalisierung zur richtigen Zeit für die richtige Person

Beispiele für Verkaufsprognosen

Analyse von Sales und Marketing zusammen mit externen Einflüssen wie Wetter, um Nachfrage zu bestimmen
Umsatzvorhersage mit Abwägung von Risiken und Möglichkeiten bei Neuröffnung, Renovierung, oder weiteren Änderungen Ihrer Ladengeschäfte