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Sales Forecasting
Wissen Sie bereits jetzt über das zukünftige Umsatz- und Auftragsvolumen Bescheid: Kundenindividuell und aggregiert.
Was ist Sales Forecasting?
Einfachheit im Budgetprozess.
Der mühselige Planungsprozess wird deutlich vereinfacht, indem wir Ihnen einen konkreten Vorschlag, auf Basis historischer und externer Daten liefern.
Ressourcen besser planen.
Durch die präzise Vorhersage zukünftiger Aufträge für die nächsten 60 bis 90 Tage helfen wir dabei, Ihren Ressourceneinsatz zu optimieren.
Datenbasiert mit Intuition.
Indem wir die Intuition Ihres Vertriebs datenbasiert unterfüttern, gelangen wir zu deutlich treffsicherer Prognosen über die Zukunft: die Mischung macht’s.
Welche Insights liefert unsere Lösung?
Kurzfristiges Forecasting
Langfristiges Forecasting
Kurzfristiges Forecasting
Was bringt mir das kurzfristige Sales Forecasting?
Beim kurzfristigen Sales Forecasting ist die höchste Präzision gefordert, denn es wird hauptsächlich für die Optimierung der benötigten Ressourcen und Mitarbeitenden eingesetzt. Wenn Sie heute schon ziemlich genau sagen können, welches Auftragsvolumen Sie in drei, vierzehn oder sechzig Tagen haben werden, können Sie den Ressourceneinsatz besser planen und optimieren. Sie steigern also die Effektivität.
Langfristiges Forecasting
Was bringt mir das langfristige Forecasting?
Der jährliche Budgetplanungsprozess ist meist sehr zeitintensiv und mühselig für die Beteiligten. Gemeinsam können wir das schneller, einfacher und besser machen. Auf Basis der historischen Daten liefert «insightsON» Ihnen eine Vorhersage über die Umsätze ihrer Kunden für das kommende Geschäftsjahr. Diese bietet Ihnen eine optimale Grundlage für die Planung und Sie erhalten schneller und leichter ein präzises Ergebnis.
Ihr Unternehmen benötigt Insights?
Sie haben Fragen, wir haben Antworten.
Anders als bei klassischen Zeitreihenanalysen, bei denen ausschließlich die vergangenen Aufträge und Umsätze in die Zukunft geschrieben werden, berücksichtigen wir in unserem Sales Forecasting neben den historischen Aufträgen eines Kunden viele weitere Kundenattribute, wie z.B. die Branche, den Standort, als auch selbst ermittelte Attribute, wie z.B. die Abwanderungswahrscheinlichkeit oder den Share of Wallet. Da allerdings das Kundenverhalten häufig nicht allein mit den bereits bestehenden Informationen vorhergesagt werden kann, reichern wir diese mit externen Daten an, wie z.B. Nachrichten oder Wettervorhersagen. Sobald alle relevanten Informationen vorliegen, wenden wir darauf unser selbst entwickeltes Deep Learning-Modell an, um das Auftrags- und Umsatzvolumen kundenindividuell und aggregiert bestmöglich vorherzusagen.
Für das Sales Forecasting benötigen wir vor allem die Auftragsdaten – die Daten zu den Kundenaufträgen aus ihrem ERP-System. Konkret: Wann hat welcher Kunde was zu welchem Preis zu welchen Kosten gekauft? Ergänzt werden diese Informationen mit den Kundenstammdaten, vornehmlich aus dem CRM-System, das heißt: Wer ist der Kunde und was sind seine Eigenschaften? Darüber hinaus sind – sofern vorhanden – Interaktionsdaten mit dem Kunden (z.B. aus einem Service-/Ticketsystem) interessant.
Von Interesse ist auch, welche Art von Kundeninteraktion (z.B. reines Servicegespräch, Beschwerde), zu welcher Zeit mit dem Kunden stattgefunden hat.
Anders als bei den anderen Anwendungsfällen spielen beim Sales Forecasting auch externe Daten, wie z.B. Wetterinformationen, Nachrichten und Branchentrends, eine erhebliche Rolle. Teilweise reichern wir internen Daten direkt mit diesen externen Informationen an, teilweise entscheiden wir gemeinsam, welche externen Daten relevant sind und ermöglichen eine einfache Berücksichtigung dieser Daten in den Analysen.