Prognosewerkstatt - Sybit & Peers AG
Prognosewerkstatt2018-05-16T08:10:18+00:00

Fundierte, gewinnbringende Entscheidungsfindung auf Basis der Prognose zukünftiger Verhaltensweisen und Resultate

Ihr Ansprechpartner

Michael Wissler
Michael Wissler

IoT – Big Data – Data Mining – Predictive Analytics

Predictive Analytics (PA)

Der Weg in die Zukunft kann einfach wie auch vielfältig sein. Wir haben die Möglichkeit unterschiedliche Tools einzusetzen oder eine Kombination darauf wie z.B. SAP Predictive Analytics, HANA Algorithmen, Rapid Miner oder andere führende PA Tools.

Wir beantworten Ihnen mit Predictive Analytics Fragen zu folgenden Themen:

  • Unzufriedene Kunden erkennen (churn management): Identifizierung von Mustern, die ein Kunde als „gefährdet“ identifizieren.
    Mit entgegenkommenden Preisen oder neuen Angebotspaketen ist es ggf. möglich, gezielt eine Abwanderung des Kunden zu verhindern.
  • Upselling-Potenzial identifizieren: Bei wem lohnt es sich, anzurufen, wer reagiert auf Emails, wer benötigt einen Brief per Post, bei wem ist ein „Upselling“ sinnlos? Aus dem bisherigen Verhalten des Kunden berechnen Algorithmen das individuelle Potenzial und zeigen gleichzeitig an, bei wem sich ein Anruf lohnt, beim wem nicht.
  • Zahlungsmoral erhöhen: Jedes Unternehmen hat in seinen Vergangenheitswerten Erfahrungen damit gemacht, unter welchen Randbedingungen Kunden zuverlässig fristgerecht zahlen, etwa durch Skonti auf besonders schnelles Begleichen der Rechnung. In einem Cash-Forecasting können solche Erfahrungen mit einbezogen werden.
  • Wartungszeitpunkt vorhersagen (predictive maintenance): Das Ziel ist, die ausfallbedingte Instandsetzung durch eine vorbeugende Instandhaltung zu ersetzen. So berechnet das System den geeigneten Zeitpunkt für die nächste Inspektion und hält benötigte Ersatzteile auf Lager.
  • Ausschuss verringern (predictive quality): Über eine Parametrisierung der einzelnen Stufen der Produktion ist es möglich, fehlerhafte Produkte frühzeitig zu identifizieren und aus dem Produktionsprozess herauszunehmen.
  • Die richtigen Produkte am richtigen Ort: Über Vergangenheitswerte Voraussagen zu entwickeln, welche Artikel zu welchem Zeitpunkt in welcher Region vorgehalten werden müssen, um den Kunden optimal zu bedienen und eine schnelle Lieferung und Auftragsbearbeitung zu gewährleisten.
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SAP Leonardo

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Neues aus unserer Prognosewerkstatt:

Verwaltung von Modellen

  • Bereitstellung und direkte Integration von Prognosemodelle in Geschäftsprozesse
  • Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Prognosemodellen – von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung und Evaluierung bis hin zur Einführung und Überwachung

Prognosemodelle

  • Entwicklung von Prognosemodellen mit Funktionen für die Automatisierung und Konfiguration
  • Einfacher Zugriff auf eine Vielzahl von Algorithmen
  • Nutzung nativer Prognosemodelle

Vorausschauendes Datenmanagement

  • Schnellere Datenaufbereitung und Verknüpfung mit historischen Datensätzen, wie beispielsweise demografischen Daten, Transaktionsdaten und Kundenserviceanfragen
  • Anlegen und Verwalten großer Analysedatensätze
  • Präzisere, planbare Ergebnisse

Referenzen

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