Flotten-Klasse D · Daten

Forecast-Agent — Prognose mit Vertrauen

Robuste Prognosen für Umsatz, Absatz, Cashflow, Bestand. Kombiniert Zeitreihen, externe Signale und Ihr Expertenwissen — transparent und auditierbar.

Das Problem

Ihre Prognosen sind ein strategisches Glücksspiel.

EXCEL-PROGNOSE

Jemand erhöht die Zahl aus dem Vorjahr um 8 %. Management nennt das 'Planung'.

BAUCH VS. DATEN

Vertriebs-Leiter: 'Ich spüre, dass Q3 gut wird.' Bestand basiert auf diesem Gefühl.

EINZELSICHTEN

Marketing prognostiziert Leads, Sales Umsatz, Supply Chain Bestand. Keiner spricht zusammen.

Die Lösung

Ein Agent, der Zeitreihen UND Kontext versteht.

Das kann der Agent
  • Kombiniert statistische Modelle (Prophet, ARIMA) mit Machine Learning (Boosted Trees)
  • Integriert externe Signale: Google Trends, Wetter, Feiertage, Konjunktur-Indikatoren
  • Erlaubt Expertenwissen als Korrekturen ('Q4 wird durch Produktlaunch +20 %')
  • Prognostiziert mit Konfidenz-Intervallen (nicht nur ein Wert, sondern Range)
  • Macht What-if-Simulationen (Was wenn Marketing-Budget −30 %?)
  • Vergleicht ständig Forecast vs. Reality und lernt daraus
Das kann er nicht (bewusst)
  • Die Zukunft vorhersagen — nur wahrscheinliche Szenarien mit Vertrauen
  • Black-Swan-Ereignisse antizipieren (Pandemie, Krieg, Naturkatastrophe)
  • Strukturelle Brüche lernen ohne dass Sie sie kommunizieren
  • Strategie-Entscheidungen treffen
Integrationen

Passt in Ihr Tooling — oder wir bauen die Brücke.

SAP
Oracle
NetSuite
Salesforce
Snowflake
Python-Custom-Models
„Unser Lager ist um 2.2 Mio € kleiner geworden, ohne Lieferausfall. Der Forecast-Agent sieht Nachfrage-Muster, die wir vorher nicht erkannt haben.“
SU
Supply Chain Director
Konsumgüter · 900 MA
Der Prozess

In 5 Wochen in Produktion.

01
Daten-Audit

2 Jahre Historie ist Minimum. Wir prüfen Datenqualität, erkennen Lücken.

02
Modell-Auswahl

Zeitreihen-Modelle für stabile Muster, ML für komplexe Zusammenhänge. Meist Ensemble.

03
Backtest

Wir simulieren die letzten 12 Monate: Was hätte der Forecast vorhergesagt vs. Realität?

04
Go-Live

Wöchentliche Forecasts an Planungs-Team. What-if-Simulationen auf Abruf.

05
Quartals-Review

MAPE-Tracking, Modell-Updates, strukturelle Änderungen einarbeiten.

Angebot

Erst Scope, dann Angebot.

Jeder Agent hängt von Datenlage, Integrationen, Freigaben und Betriebsmodell ab. Deshalb nennen wir keine Pauschalpreise, sondern erstellen ein Angebot nach kurzer Diagnose.

01 Diagnose

Use-Case prüfen

Wir klären Prozess, Datenquellen, Verantwortlichkeiten und Integrationen.

02 Scope

Lösung zuschneiden

Sie bekommen eine klare Empfehlung für Agenten, Rollout und Betrieb.

03 Angebot

Individuell anfragen

Das finale Angebot enthält Scope, Timeline, Verantwortlichkeiten und Betreuung.

Häufige Fragen

Sechs Fragen, die wir oft hören.

Wie genau ist der Forecast?

Hängt von Daten-Qualität und Volatilität ab. Typisch: 5–15 % MAPE (Mean Absolute Percentage Error) bei monatlichen Prognosen. 30 % besser als einfache Methoden.

Was ist mit neuen Produkten ohne Historie?

Analogie-Modelle: 'Wie verkauft sich ein ähnliches Produkt?' Plus Marketing-Daten. Genauigkeit geringer, aber besser als Bauchgefühl.

Können wir das Modell prüfen?

Ja — komplette Transparenz. Sie sehen welche Features wie viel beitragen. Keine Black Box.

Wer behält die Modelle?

Sie. Nach Vertragsende erhalten Sie Modelle und Pipeline als Export.

Funktioniert das für Dienstleistungen oder nur Produkte?

Beides. B2B-Sales-Pipeline-Forecast ist ein sehr häufiger Anwendungsfall.

Wie oft läuft der Forecast?

Meistens täglich neu für kurze Horizonte, wöchentlich für Quartals-Planung, monatlich für Jahres-Budget.

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Reden wir über Ihren Use-Case.

30 Minuten Diagnose-Call. Kein Vertrieb, keine Slides. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob sich das lohnt.