Ein Modell, das aus Ihren eigenen Daten lernt, nicht aus einer fremden Annäherung an die Realität Ein Standardtool für Absatzprognosen läuft auf einem generischen Algorithmus, der Ihr Sortiment und Ihre Saisonalität nicht kennt. Die Prognose sieht professionell aus, basiert aber auf Mustern aus einer anderen Branche.
Veröffentlichungsbereit ohne Kundendaten. --- # Ein Modell, das aus Ihren eigenen Daten lernt, nicht aus einer fremden Annäherung an die Realität
Ein Standardtool für Absatzprognosen läuft auf einem generischen Algorithmus, der Ihr Sortiment und Ihre Saisonalität nicht kennt. Die Prognose sieht professionell aus, basiert aber auf Mustern aus einer anderen Branche.
Ein Dashboard zeigt schöne Diagramme, sagt aber nichts voraus — es zeigt, was war, nicht was kommt. Wenn Sie eine Absatzprognose oder eine kundenspezifische Empfehlung brauchen, tut ein Standardtool das entweder gar nicht oder mit einem generischen Algorithmus.
Die Folge: Entscheidungen über Lager, Personal oder Kampagnen beruhen auf Bauchgefühl statt auf einem Modell, das die Muster Ihrer eigenen Verkaufshistorie gelernt hat.
Wir bauen ein Machine-Learning-Modell, trainiert auf Ihren eigenen historischen Daten — Verkäufe, Kundenverhalten, Saisonalität —, zugeschnitten auf eine konkrete Aufgabe, etwa Absatzprognosen oder Produktempfehlungen. Das Modell lernt Muster, die spezifisch für Ihr Unternehmen sind, nicht Durchschnittsannahmen aus einer anderen Branche.
Wir bauen das Modell für eine präzise definierte Aufgabe, nicht als Universalwerkzeug — so können wir seine Genauigkeit zuverlässig messen, bevor es reale Entscheidungen beeinflusst. Den Trainings- und Validierungsprozess dokumentieren wir vollständig.
Was wir nicht tun: Wir übergeben kein Modell, dessen Genauigkeit sich nicht an Ihren Daten überprüfen lässt — jedes Modell wird an historischen Daten getestet, bevor es produktiv eingesetzt wird.
Diese Dienstleistung ist neu — wir haben noch keine veröffentlichten Referenzprojekte, das sagen wir offen statt Referenzen zu erfinden. Erste Projekte führen wir zu bevorzugten Konditionen durch, gegen das Recht, das Ergebnis ohne Kundendaten als Referenzfall zu beschreiben.
Der Umfang deckt ein Modell für eine konkrete Vorhersageaufgabe ab — etwa eine Absatzprognose für eine Produktkategorie.
Der Preis hängt von Menge und Qualität der verfügbaren historischen Daten, der Komplexität der Aufgabe und einer eventuellen Systemanbindung ab. Sie kennen den Betrag nach der Datenanalyse, nicht davor.
Die Erfolgsschwelle legen Sie fest. Vor dem Start vereinbaren wir die Prognosegenauigkeit, die das Modell auf historischen Daten erreichen muss.
Validierung vor der Einführung. Das Modell geht erst nach Prüfung an nicht im Training gesehenen Daten in den produktiven Einsatz.
Code und Dokumentation in Ihrem Repository. Modell, Trainingsdaten und Dokumentation landen in einem Repository, das Sie kontrollieren.
Dasselbe Team, das Vorhersagemodelle baut, führt auch die Einführungen unserer übrigen Automatisierungsleistungen durch — deshalb ist die Zahl neuer Projekte pro Monat begrenzt.
Senden Sie uns, welche Vorhersageaufgabe Sie interessiert und welche historischen Daten Sie haben — wir antworten innerhalb weniger Werktage mit Leistungsumfang und Festpreis.
Jeder Monat ohne ein auf Ihre Daten zugeschnittenes Modell ist ein Monat mit Bauchgefühl-Entscheidungen dort, wo eine konkrete Prognose stehen könnte.
Modell trainiert auf Ihren eigenen historischen Daten, für eine konkrete Aufgabe · Genauigkeit vor der Einführung gemessen, nicht danach · Validierung an nicht im Training gesehenen Daten · Erfolgsschwelle vor Projektstart festgelegt · Modell und Dokumentation unter Ihrer Kontrolle.
Das hängt von der Aufgabe ab — wir prüfen dies in der Analysephase und sagen direkt, wenn zu wenig Daten für ein belastbares Modell vorhanden sind.
Das Modell lernt Muster, die spezifisch für Ihre Daten sind, statt einen generischen Algorithmus anzuwenden, der Ihre Branche nicht kennt.
Wir validieren es an historischen Daten, die es beim Training nicht gesehen hat, und messen die Genauigkeit gegen das, was tatsächlich eingetreten ist.
Wir beginnen mit einer Aufgabe, um die Genauigkeit zuverlässig zu messen, bevor wir eine Erweiterung in Betracht ziehen.
Wir weisen darauf in der Analysephase hin und legen gemeinsam fest, ob die Daten für ein belastbares Modell ausreichen.
Dokumentation und Code landen in Ihrem Repository — Sie können das Modell selbst pflegen oder unseren separaten Monitoring- und Nachjustierungsdienst nutzen.