Predictive Analytics – morgen wissen, was heute entschieden wird
Nachfrageprognosen, Churn-Prediction, Conversion-Scores – wir entwickeln Vorhersagemodelle, die direkt in Ihre Commerce-Prozesse und Entscheidungslogiken integriert sind.
Von der Prognose zur Entscheidung
Predictive Analytics ist nur dann wertvoll, wenn Prognosen in echte Entscheidungen einfließen. Wir entwickeln Modelle immer mit Blick auf die nachgelagerte Nutzung: Wie wird die Prognose in den Workflow integriert?
Technisch setzen wir auf Snowflake als Datenbasis und ML-Ops-Pipelines für den produktiven Betrieb. Die Integration in Commerce-Plattformen und CRM-Systeme ist Teil des Lieferumfangs.
- Nachfrageprognosen reduzieren Überstände und vermeiden StockoutsDemand Forecasting
- Risikogruppen frühzeitig identifizieren für proaktive Retention-KampagnenChurn Prediction
- Echtzeit-Scoring für dynamische Incentivierung kaufbereiter BesucherConversion-Scoring
- Dynamic Pricing auf Basis von Nachfrage, Wettbewerb und LagerbestandPreisoptimierung
Langfristige Partnerschaften mit führenden Marken
Häufig gestellte Fragen
Demand Forecasting benötigt typischerweise 1–2 Jahre historische Absatzdaten. Churn-Modelle brauchen genügend Kundenverhaltensdaten mit bekannten Churn-Ereignissen. Je seltener das Ereignis, desto mehr Daten werden benötigt.
Nur wenn es regelmäßig mit neuen Daten trainiert wird. Wir implementieren ML-Ops-Pipelines für automatisches Re-Training und Monitoring, das Modell-Drift frühzeitig erkennt.
Prognosen, die Entscheidungen verbessern – messbar.
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