Predictive Intelligence

Vorhersagen. Bewerten. Optimieren.

Prognosen gibt es viele. Entscheidend ist, welche Maßnahmen sich wirtschaftlich lohnen und wie belastbar die zugrunde liegenden Zahlen sind. Zwei Engines machen aus Prognosen fundierte Entscheidungen: Die Retention Engine erkennt kündigungsgefährdete Kunden anhand kalibrierter Wahrscheinlichkeiten und berechnet, bei wem sich eine Maßnahme lohnt. Die Forecast Engine prognostiziert Finanzströme mit ausgewiesener Unsicherheit und leitet daraus wirtschaftlich angemessene Puffer, Dispositionen und Rückstellungen ab.

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Ein Bildschirm mit einem Diagramm und Linien darauf

Unsere Produkte

Zwei Engines, eine Logik: Aus Ihren Daten werden kalibrierte Wahrscheinlichkeiten und daraus wirtschaftlich begründete Entscheidungen. Die Retention Engine rechnet, bei welchem Kunden sich die Maßnahme lohnt; die Forecast Engine, wie hoch die Vorsorge sein muss. Beide entwickelt, etabliert und gerne auch betrieben von uns.

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Retention Engine

Erkennt Kündigungen früh und rechnet nach, was sich lohnt.

Sie prognostiziert das Abwanderungsrisiko als kalibrierte Wahrscheinlichkeit: ein Wert, der ernst gemeint ist und dessen Güte laufend nachgemessen wird. Dafür kombiniert sie mehrere Modelle mit unterschiedlicher Fehlerstruktur zu einem Ensemble, das stabiler trägt als jedes Einzelmodell. Entscheidend ist, was danach passiert: Die Wahrscheinlichkeit wird mit Ihrer Kostenlage verknüpft: Was kostet eine unnötige Maßnahme, was ein übersehener Abwanderer? Aus beidem errechnet die Engine die ökonomisch richtige Entscheidungsschwelle, statt eine pauschale Standardeinstellung zu übernehmen. Das Ergebnis ist kein Score, sondern eine priorisierte Arbeitsliste.

Kalibrierte Wahrscheinlichkeiten, gemessen statt behauptet
Ein Ensemble mehrerer Modelle statt Vertrauen in ein einzelne
Die Entscheidungsschwelle folgt Ihrer Kostenlage, nicht dem Standard

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Forecast Engine

Prognostiziert Finanzströme mit Unsicherheit, die sich beziffern lässt.

Sie prognostiziert Finanzgrößen wie Liquidität, Bargeldflüsse und Bedarfe als vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen: die Spanne möglicher Ergebnisse statt eines einzelnen Werts, der Sicherheit nur vortäuscht. Welche Zeitreihen gemeinsam gelernt werden und welche getrennt, entscheidet ein dokumentierter Vergleich an Ihren Daten und nicht die Modellideologie; die Prognosegüte wird je Reihe gemessen und ausgewiesen. Weil Fehlerkosten asymmetrisch sind, leitet die Engine aus Verteilung und Kostenprofil direkt die wirtschaftlich richtige Vorsorge ab: den Liquiditätspuffer, die Disposition, die Rückstellungshöhe.

Verteilungen und Quantile statt Punktwerte, das Risikodenken der Finanzwelt
Lokal, global oder gruppiert: Die Modellarchitektur entscheidet der Datenvergleich
Vorsorge direkt abgeleitet: Puffer, Disposition und Rückstellungshöhe

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Die Herausforderung

Eine Prognose allein ist noch keine Entscheidung. Kunden mit hohem Kündigungsrisiko zu kennen, sagt nicht, bei wem sich eine Maßnahme rechnet. Und ein Prognosewert ohne Unsicherheit lässt offen, wie hoch Puffer und Rückstellungen tatsächlich bemessen sein müssen.

Genau hier entstehen die Kosten: Kampagnen laufen an Kunden, bei denen sie mehr kosten als bringen, und Finanzprognosen folgen Punktwerten, obwohl die Fehlerkosten in beide Richtungen sehr unterschiedlich teuer sind.

Unsere Antwort

Zwei Engines, die Prognosen wirtschaftlich weiterrechnen. Sie liefern keine nackten Wahrscheinlichkeiten, sondern Entscheidungsgrundlagen: Bei welchem Kunden lohnt die Maßnahme? Wie hoch muss die Vorsorge unter Unsicherheit sein?

Die Entscheidung selbst trifft immer ein Mensch. Unsere Produkte liefern die belastbar gerechnete, dokumentierte Grundlage dafür.

Leistungsangebot

Von der ersten Prognose bis zum überwachten Betrieb, modular und aus einer Hand.

✓ Früherkennung kündigungsgefährdeter Kunden mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten.
✓ Finanzprognosen als vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
✓ Dokumentierter Modellvergleich an Ihren Daten: lokal, global oder gruppiert.

✓ Ökonomische Entscheidungsschwellen, gerechnet aus Ihrer Kostenlage statt übernommen.
✓ Bemessung von Liquiditätspuffern, Dispositionen und Rückstellungshöhen.
✓ Laufende Güte- und Kalibrierungsnachweise pro Kunde, Segment oder Zeitreihe.

Kurz erklärt

Vier zentrale Begriffe der Predictive Intelligence kurz erklärt: Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wirtschaftlichkeitsschwelle, Datendrift sowie lokale und globale Prognosemodelle.

Was ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung?

Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt die möglichen Ergebnisse einer Prognose und deren jeweilige Wahrscheinlichkeit. So können Puffer und Rückstellungen unter Berücksichtigung der Unsicherheit geplant werden.

Was ist eine Wirtschaftlichkeitsschwelle?

Die Wirtschaftlichkeitsschwelle bezeichnet den Punkt, ab dem Handeln günstiger ist als Nichtstun. Sie wird aus den tatsächlichen Kosten und dem erwarteten Nutzen berechnet.

Was ist Datendrift?

Datendrift entsteht, wenn sich Kundenverhalten, Prozesse oder Marktbedingungen verändern. Dadurch kann die Prognosequalität nachlassen und eine Anpassung des Modells erforderlich werden. Die Engine misst ihre eigene Vorhersagequalität laufend und meldet, wann nachjustiert werden muss.

Was ist der Unterschied zwischen lokalen und globalen Prognosemodellen?

Ein lokales Modell wird für eine einzelne Zeitreihe oder ein Segment trainiert, ein globales Modell lernt aus mehreren Zeitreihen gemeinsam. Welche Variante besser ist, entscheidet der dokumentierte Vergleich anhand Ihrer Daten.

FAQ's

Entscheidet die Retention Engine, welche Kunden angesprochen werden?

Nein, die Entscheidung bleibt bei Ihrem Team. Die Retention Engine zeigt, bei welchen Kunden sich eine Maßnahme wirtschaftlich lohnt und warum. So basiert die Entscheidung darüber, ob, wen und wie Sie Kunden ansprechen, auf einer nachvollziehbaren Berechnung.

Wie werden Prognosen zu wirtschaftlich fundierten Entscheidungen?

Die Forecast Engine übersetzt Prognosen in konkrete wirtschaftliche Entscheidungen. Sie berücksichtigt den erwarteten Verlauf, die Unsicherheit und die Kosten möglicher Prognosefehler. Daraus leitet sie angemessene Liquiditätspuffer, Dispositionen oder Rückstellungshöhen ab.

Wie erkennt die Engine, dass eine Prognose nicht mehr zuverlässig ist?

Eine nachlassende Prognosequalität wird durch laufendes Monitoring erkannt. Die Engines überwachen ihre Vorhersagegüte je Kunde, Segment oder Zeitreihe und melden, wenn eine Anpassung erforderlich ist.

Wann ist ein lokales oder globales Prognosemodell besser?

Das geeignete Modell wird durch einen dokumentierten Vergleich anhand Ihrer Daten bestimmt. Dabei werden lokale und globale Modelle unter Berücksichtigung von Datenmenge und Datenhomogenität getestet. Entscheidend ist die nachgewiesene Prognosegüte, nicht die Komplexität des Modells.

Gemeinsam jetzt - sicher ins Morgen

Wir schauen uns Ihre Prognose- oder Kündigungsstrecke an und sagen Ihnen klar, was sie einbringt.

Sprechen Sie uns gerne an

Dr. Josef Dirnberger

Manager

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