Akute Blockaden
Unternehmen sammeln Daten, nutzen sie aber kaum für vorausschauende Analysen. Entscheidungen basieren auf Vergangenheitswerten und Bauchgefühl statt auf fundierten Prognosen – Chancen und Risiken werden zu spät erkannt.
Reaktives statt proaktives Management
Verpasste Umsatzchancen durch schlechte Forecasts
Hohe Kosten durch Fehlplanungen
Wettbewerbsnachteile gegenüber datengetriebenen Konkurrenten
Häufige Herausforderungen, mit denen Unternehmen zu kämpfen haben.
Probleme, Engpässe und Abweichungen werden erst sichtbar, wenn sie bereits eingetreten sind.
Komplexe Fragestellungen werden manuell in Tabellen bearbeitet – zeitaufwändig, fehleranfällig, nicht skalierbar.
Nachfrage, Absatz, Churn und Risiken werden geschätzt oder hochgerechnet statt statistisch berechnet.
“Was-wäre-wenn”-Fragen können nicht systematisch beantwortet und simuliert werden.
Einzelne Abteilungen haben eigene Tools und Methoden – unternehmensweite, konsistente Insights fehlen.
Von der Fragestellung bis zur Antwort vergehen Wochen – Entscheidungen kommen zu spät.
Erkenntnisse bleiben in komplexen Tabellen verborgen – Handlungsrelevanz ist unklar.
Einmal erstellte Analysen werden nicht aktualisiert – Modelle veralten schnell.
Was wir tun
• Geschäftsfragen mit höchstem strategischem und operativem Impact identifizieren
• Datenverfügbarkeit, -qualität und technische Machbarkeit für Analysen prüfen
• Quick Wins (schneller ROI) und langfristige Analytics-Initiativen priorisieren
• Analytics-Roadmap mit klaren Meilensteinen und Verantwortlichkeiten entwickeln
Was wir tun
• Relevante Daten identifizieren, bereinigen, strukturieren und für Analysen vorbereiten
• Statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen für spezifische Use Cases entwickeln
• Prognosemodelle für Nachfrage, Churn, Risiken, Preise aufbauen
• Modelle validieren, testen und kontinuierlich auf Basis neuer Daten verbessern
Was wir tun
• Prognosen und Handlungsempfehlungen in operative Systeme und Workflows einbinden
• Automatisierte Alerts bei kritischen Abweichungen, Risiken oder Chancen konfigurieren
• Szenarioplanung für strategische Entscheidungen (Investitionen, Kapazitäten) ermöglichen
• Self-Service-Analytics-Tools für Fachbereiche bereitstellen und schulen
Was wir tun
• Teams für datenbasierte, analytische Entscheidungsfindung aktiv schulen und befähigen
• Kontinuierliche Modelloptimierung durch Feedback-Loops und neue Daten etablieren
• Neue Use Cases aus der Organisation heraus identifizieren und priorisiert umsetzen
• Analytics-Kompetenz nachhaltig im Unternehmen verankern (Center of Excellence)
Ergebnisse die sich mit zielgerichteter Automatisierung und Planung erreichen lassen. Hierbei stehen Prozesse mit schneller Amortisation im Vordergrund.
• Prognosegenauigkeit: +40 bis +70%
• Fehlplanungen: -50 bis -75%
• Reaktionszeit auf Marktveränderungen: -60%
• Umsatzsteigerung durch bessere Steuerung: +10 bis +25%
• Bestandsoptimierung: -20 bis -35%
• Risikominimierung: nachweisbar und messbar reduziert
• Entscheidungsgeschwindigkeit: +65%
• Datengetriebene Kultur: messbar etabliert
• Strategische Agilität: signifikant gesteigert
• Vollständiger Know-how-Transfer
• Eigenständige Modellweiterentwicklung möglich
• Keine langfristige Beraterabhängigkeit
Wir starten mit konkreten Geschäftsfragen, nicht mit Technologie – Business Impact steht im Mittelpunkt.
Keine akademische Übermodellierung – wir liefern nutzbare, verständliche und umsetzbare Ergebnisse.
Analytics wird in Ihre Prozesse und Systeme eingebettet – keine isolierte Insellösung oder Reporting-Tool.
Wir befähigen Ihre Teams, Modelle selbstständig zu verstehen, anzupassen und weiterzuentwickeln.
Gemeinsam analysieren wir