Beheben Sie unzuverlässige Marketingprognosen mit ChatGPT-gestützter Analytics
In Tabellenkalkulationen erstellte Marketingprognosen übersehen Saisonalität, Kanalverschiebungen und Kampagnen-Mix-Effekte. Das Ergebnis sind überoptimistische Pläne, Bestandsprobleme und eine Fehlanpassung mit Vertrieb und Finanzen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um genauere, erklärbare Forecasting-Workflows zu entwerfen, die Ihre Daten, Ihr Team und Ihre Entscheidungen miteinander verbinden.
Inhalt
Die Herausforderung: Unzuverlässige Prognosegenauigkeit
Die meisten Marketingteams erstellen ihre Prognosen immer noch in Tabellenkalkulationen. Ein paar Trendlinien, einige manuelle Annahmen und viel Copy-Paste über Kanäle und Märkte hinweg. Dieser Ansatz ignoriert Saisonalität, Kampagnen-Mix-Effekte und externe Faktoren wie Preise oder Bestandsengpässe. Das Ergebnis sind Prognosen, die in Präsentationen ordentlich aussehen, aber in sich zusammenfallen, sobald sich der Markt oder der Mediaplan ändern.
Traditionelle Ansätze basieren auf einfachen linearen Trends oder Year-over-Year-Vergleichen. Sie geraten ins Straucheln, wenn Sie Performance-Marketing-Budgets erhöhen, neue Kanäle testen oder von markengetriebenen Quartalen zu promotionsgetriebenen Phasen wechseln. Zudem hängen sie vom Erfahrungswissen einzelner ab: Die eine Person, die „die Zahlen kennt“, baut das Modell – und alle anderen vertrauen darauf, ohne die Logik zu verstehen. Verlässt diese Person das Unternehmen oder ändert sich das Geschäft, funktioniert das Modell nicht mehr.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Ungenaue Nachfrage- und Pipeline-Prognosen können zu Bestandsengpässen oder Überbeständen, verfehlten Umsatzzielen und kurzfristigen Budgetumschichtungen führen. Vertrieb und Finanzen verlieren das Vertrauen in die Marketingzahlen, was es schwieriger macht, Budgets zu sichern oder mutige Experimente zu fahren. Entscheidungen werden reaktiv: Man jagt Anomalien hinterher, nachdem sie aufgetreten sind, statt sie zu antizipieren.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung lässt sich lösen. Moderne KI – insbesondere Tools wie ChatGPT – hilft Ihnen dabei, über statische Tabellenkalkulationen hinauszugehen hin zu einer Prognoselogik, die transparent, szenariobasiert und in Ihren realen Daten verankert ist. Bei Reruption bauen wir genau solche KI-first-Analytics-Fähigkeiten direkt in Organisationen auf – nicht als theoretische Folien, sondern als funktionierende Tools. Im Folgenden finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT nutzen, um Ihre Marketing-Forecasting-Prozesse Schritt für Schritt zu entwerfen, zu testen und zu verbessern.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus unserer Arbeit beim Aufbau von KI-first-Analytics- und Entscheidungswerkzeugen sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Prognosen scheitern nicht, weil Teams zu wenig Daten haben, sondern weil ihnen die Struktur fehlt, um Daten in robuste, erklärbare Modelle zu übersetzen. ChatGPT für Marketing-Forecasting ist genau deshalb so wirkungsvoll, weil es zwischen Ihren Daten und Ihren Mitarbeitenden sitzt und Ihnen hilft, bessere Logik zu entwerfen, Daten mit natürlicher Sprache abzufragen und Szenarien zu testen, bevor sie sich im P&L niederschlagen.
Beginnen Sie mit Prognosen als Business-Dialog, nicht als Data-Science-Projekt
Bevor Sie Modelle auf das Problem werfen, definieren Sie, was „gutes“ Forecasting für Ihre Organisation überhaupt bedeutet. Ist Ihr primäres Ziel, die quartalsweise Budgetallokation zu verbessern, Bestandsengpässe zu reduzieren, sich mit Vertriebskapazitäten zu synchronisieren oder den CAC zu stabilisieren? Bringen Sie Marketing, Vertrieb und Finanzen in einen Raum und definieren Sie die Schlüsselfragen, die Ihr Marketing-Forecasting-Modell beantworten muss.
Nutzen Sie ChatGPT als Moderations- und Designpartner. Speisen Sie Ihre aktuellen Prognose-Tabellen (wo nötig pseudonymisiert) ein und lassen Sie sich die Annahmen erklären, logische Lücken identifizieren und alternative Strukturen vorschlagen. So verschiebt sich die Denkweise von „wir brauchen einen fancy Algorithmus“ zu „wir brauchen eine klare, gemeinsame Prognoselogik“ – und genau diese ist die eigentliche Grundlage für Genauigkeit.
Nutzen Sie ChatGPT als Reasoning-Layer über Ihren Daten
ChatGPT ist nicht Ihr zentrales Prognose-Engine; es ist die Reasoning-Schicht, die Ihnen hilft, Modelle zu entwerfen, zu hinterfragen und zu operationalisieren. Strategisch bedeutet das: Sie verlassen sich weiterhin auf Ihre BI-Tools, Ihr Data Warehouse oder spezialisierte Time-Series-Modelle für die Schwerstarbeit – aber Sie nutzen ChatGPT für Marketing-Analytics, um SQL-Queries zu prototypisieren, Business-Fragen in Modellanforderungen zu übersetzen und Ergebnisse zu interpretieren.
Diese Trennung reduziert Risiken. Ihre finanziellen und operativen Entscheidungen bleiben durch verifizierbaren Code und Datenpipelines abgesichert, während ChatGPT beschleunigt, wie schnell Ihr Team an der Logik iterieren und verstehen kann, was Prognoseänderungen treibt. Zudem wird die Einhaltung interner Sicherheits- und Compliance-Standards einfacher, weil Rohdaten in kontrollierten Systemen verbleiben und nicht in Ad-hoc-Uploads wandern.
Synchronisieren Sie Taktung und Verantwortung von Forecasts über Marketing, Vertrieb und Finanzen
Unzuverlässige Prognosen sind oft ein Governance-Problem. Unterschiedliche Teams betreiben eigene Modelle mit unterschiedlichen Annahmen und Zeithorizonten. Ein strategischer Einsatz von ChatGPT besteht darin, diese Annahmen zu dokumentieren und in einem gemeinsamen Forecasting-Playbook zu harmonisieren, das alle Abteilungen nutzen und aktualisieren können.
Definieren Sie, wer Basisprognosen verantwortet, wer Szenarioplanung übernimmt und wie häufig Annahmen überprüft werden. Nutzen Sie ChatGPT, um Briefing-Templates, Meeting-Agenden und Zusammenfassungsberichte zu generieren, die alle auf dem Laufenden halten, was sich geändert hat und warum. So wird Forecasting von einer einmaligen Jahresübung zu einem lebenden Prozess.
Investieren Sie in Daten-Readiness, bevor Sie in Komplexität investieren
Selbst der beste KI-Forecasting-Ansatz scheitert, wenn Ihre zugrunde liegenden Daten fragmentiert, inkonsistent oder ohne zentrale Dimensionen wie Kanal, Kampagne, Creative und Produkt vorliegen. Strategisch sollte Ihr erster ChatGPT-Anwendungsfall darin bestehen, Ihre Datenquellen zu kartieren und zu normalisieren: Ad-Plattformen, Web-Analytics, CRM sowie Offline-Verkaufs- oder Bestandsdaten.
Bitten Sie ChatGPT, Beispiel-Exporte zu überprüfen, einheitliche Schemas zu entwerfen und Data-Quality-Checks zu generieren. So bereiten Sie Ihren Stack auf fortgeschrittenere Modelle vor und stärken das Vertrauen des Teams, weil es sieht, wie die bestehenden Zahlen in eine sauberere, robustere Prognosebasis übersetzt werden.
Planen Sie Erklärbarkeit und Vertrauen von Anfang an ein
Prognosen beeinflussen Entscheidungen nur, wenn Menschen ihnen vertrauen. Dieses Vertrauen entsteht nicht durch Komplexität, sondern durch klare Erklärungen. Strategisch sollten Sie von Anfang an planen, wie ChatGPT narrative Erklärungen von Prognoseänderungen, Treibern und Risiken für verschiedene Stakeholder erzeugt: CMOs, CFOs, Vertriebsleiter und Channel-Manager.
Setzen Sie den Grundsatz, dass jede zentrale Prognose mit einer verständlichen Erklärung, „Was-wäre-wenn“-Varianten und Einschränkungen kommt. ChatGPT kann so konfiguriert werden, dass es diese Hülle um Ihre Model-Outputs herum standardmäßig erzeugt. Das verbessert nicht nur die Entscheidungsqualität, sondern verkürzt auch den Feedback-Zyklus, wenn sich Annahmen als falsch herausstellen, weil Stakeholder besser verstehen, was sie hinterfragen und aktualisieren müssen.
Strategisch eingesetzt verändert ChatGPT Marketing-Forecasting grundlegend – von fragiler Tabellenkalkulations-Raterei hin zu einem disziplinierten, erklärbaren Prozess, der Daten, Annahmen und Entscheidungen verknüpft. Indem Sie es als Reasoning- und Kommunikationsschicht um Ihre bestehende Dateninfrastruktur herum einsetzen, steigern Sie die Genauigkeit, ohne Ihren gesamten Stack auf einmal umbauen zu müssen. Reruption ist darauf spezialisiert, genau diese KI-first-Workflows in Organisationen zu etablieren – von schnellen Prototypen bis zu robusten Produktiv-Setups. Wenn Sie ausloten möchten, wie das für Ihr Team aussehen könnte, tauchen wir gerne in Ihre aktuellen Forecasting-Herausforderungen ein und skizzieren einen konkreten Weg nach vorn.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie ChatGPT, um Ihr aktuelles Prognosemodell rückwärts zu analysieren und zu verbessern
Beginnen Sie damit, Ihre bestehende, tabellenbasierte Prognose transparent zu machen. Exportieren oder kopieren Sie die Struktur (ohne sensible Daten, falls nötig) und fügen Sie sie in ChatGPT ein. Bitten Sie das Tool, in einfacher Sprache zu erklären, wie Ihr aktuelles Modell Nachfrage, Budgetbedarf oder Pipeline berechnet.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior Consultant für Marketing-Analytics.
Hier ist die Struktur unserer aktuellen Prognose-Tabellenkalkulation (Spalten, Formeln und einige Beispielzeilen):
[STRUKTUR ODER BESCHREIBUNG EINFÜGEN]
1. Erklären Sie in einfacher Sprache, wie diese Prognose berechnet wird.
2. Listen Sie die wichtigsten Annahmen auf, die in dieser Logik implizit sind.
3. Identifizieren Sie 5 Schwachstellen, die zu ungenauen Prognosen führen könnten
(z. B. Ignorieren von Saisonalität, Kanal-Mix oder Kampagnentypen).
4. Schlagen Sie eine überarbeitete Logik vor, die diese Schwächen adressiert und
trotzdem einfach genug bleibt, damit nichttechnische Marketer sie nutzen können.Setzen Sie die verbesserte Logik zunächst in einer Kopie Ihrer Tabellenkalkulation oder in Ihrem BI-Tool um. Verfeinern Sie sie dann iterativ gemeinsam mit ChatGPT, bis Ihr Team jede Annahme vollständig versteht. Allein das führt häufig zu einer messbaren Verbesserung der Prognosezuverlässigkeit.
Prototypen Sie Zeitreihen- und Saisonalitätslogik in natürlicher Sprache
Marketingnachfrage verläuft selten linear. Nutzen Sie ChatGPT, um über einfache Trendfortschreibungen hinauszugehen, indem Sie Zeitreihen- und Saisonalitätslogik entwerfen, bevor Sie Data Engineering einbinden. Beschreiben Sie Ihre saisonalen Muster (z. B. Q4-Spitzen, Sommerflaute) und ereignisbasierte Anhebungen (Kampagnen, Aktionen, Produkteinführungen).
Beispiel-Prompt:
Sie sind Experte für Marketing-Zeitreihenprognosen.
Wir beobachten die folgenden Muster:
- Starker Uplift in Q4, getrieben durch Black-Friday- und Weihnachtskampagnen
- 20–30 % geringere Nachfrage im Juli–August
- Such- und Social-Kampagnen erzeugen kurzfristige Spitzen (1–2 Wochen)
Entwerfen Sie einen Forecasting-Ansatz, der:
1. die Basisnachfrage von kampagnengetriebenem Uplift trennt.
2. Saisonalität nach Monat und nach Woche modelliert.
3. in SQL oder einem BI-Tool implementiert werden kann (keine komplexen Libraries).
Ausgabe:
- Konzeptionelle Erklärung
- Pseudocode / SQL-ähnliche Logik
- Vorschläge zur Validierung des Modells.Geben Sie die resultierende Logik an Ihr Datenteam oder nutzen Sie sie selbst mit Tools wie BigQuery, Snowflake oder Power BI. ChatGPT kann Ihnen anschließend helfen, den Pseudocode in produktionsreifes SQL zu übersetzen und zu iterieren, während Sie Prognosen mit Ist-Werten vergleichen.
Automatisieren Sie Szenarioplanung über Kanäle und Budgets hinweg
Wenn Sie ein Basisprognosemodell haben, nutzen Sie ChatGPT, um wiederverwendbare Szenario-Templates zu erstellen. Diese Vorlagen sollten es Marketern ermöglichen, Änderungen an Kanalbudgets, Conversion-Raten oder Preisen einzugeben und sofort die Auswirkungen auf prognostizierte Leads, Umsatz oder Bestandsbedarf zu sehen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Assistent für Szenarioplanung in einem Marketingteam.
Baseline-Prognose-Annahmen:
- Monatliches Mediabudget: 500.000 €
- Kanalaufteilung: 50 % Paid Search, 30 % Paid Social, 20 % Display
- Durchschnittliche CPL und CVR je Kanal sind:
[TABELLE]
Erstellen Sie ein parametrisierbares Szenariomodell, das es uns ermöglicht:
1. Gesamtbudget und Kanalaufteilung zu verändern.
2. CPL und CVR pro Kanal anzupassen.
3. Die daraus resultierende Prognose für Leads und Pipeline zu sehen.
Ausgabe:
- Eine Tabellenvorlage, die wir in eine Tabellenkalkulation oder ein BI-Tool einfügen können.
- Anleitungen, wie wir sie für „Was wäre, wenn …“-Szenarien verwenden.
- Ein kurzes narratives Beispiel, das 2 Szenarien vergleicht.Verankern Sie diese Templates in Ihrem Planungsprozess. Nutzen Sie für jeden Quartalsplanungszyklus ChatGPT, um eine kurze narrative Gegenüberstellung von 3–4 Szenarien zu erstellen, die Risiken und Trade-offs für das Management hervorhebt.
Lassen Sie ChatGPT SQL für Marketingdaten-Abfragen generieren und validieren
Die Verbindung Ihrer Prognoselogik mit realen Daten ist oft der Punkt, an dem Projekte stocken. Nutzen Sie ChatGPT als Brücke zwischen den Fragen der Marketer und dem SQL, das Ihr Data Warehouse benötigt. Stellen Sie eine Beschreibung Ihrer Tabellen (oder einen Schema-Export) bereit und lassen Sie ChatGPT die Queries schreiben und verfeinern.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein SQL-Assistent für Marketing-Analytics.
Hier ist unser Schema:
[DATENBANKSCHEMA EINFÜGEN]
Schreiben Sie ein SQL-Query, das:
1. wöchentliche Conversions und Ausgaben pro Kanal für die letzten 24 Monate aggregiert.
2. campaign_type und product_category als Dimensionen enthält.
3. Daten ausgibt, die für Zeitreihenprognosen geeignet sind (eine Zeile pro Woche/Kanal).
Anschließend:
- Erklären Sie in einfacher Sprache, was dieses Query macht.
- Schlagen Sie 3 Checks vor, um zu validieren, dass die Ergebnisse korrekt sind.Führen Sie das generierte SQL in Ihrem Warehouse aus, prüfen Sie die Ergebnisse und fügen Sie dann Zusammenfassungen oder Auffälligkeiten wieder in ChatGPT ein, um bei der Diagnose zu helfen. Dieser Loop reduziert die Zeit von der Idee bis zum nutzbaren Datenset für Prognosen drastisch.
Erstellen Sie stakeholder-spezifische Prognosenarrative und Alerts mit ChatGPT
Genauigkeit ist nur die halbe Miete; Kommunikation ist die andere Hälfte. Sobald Ihr Modell Prognosen liefert, geben Sie zusammengefasste Outputs (nicht rohe, sensible Daten) in ChatGPT ein und bitten Sie es, maßgeschneiderte Narrative zu erstellen: eines für die CMO, eines für die CFO und eines für die Channel-Manager.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Erklärer für Marketingprognosen.
Hier ist eine Zusammenfassung unserer jüngsten Prognose vs. Ist-Werte je Kanal:
[AGGREGIERTE TABELLE ODER STICHBULLETPOINTS EINFÜGEN]
Erstellen Sie 3 kurze Zusammenfassungen:
1. Für die CMO: Fokus auf strategische Implikationen und Risiken.
2. Für die CFO: Fokus auf Umsatz, Marge und Budgetumschichtung.
3. Für Channel-Manager: Fokus auf Stellhebel, die im nächsten Monat angepasst werden sollten.
Nennen Sie jeweils:
- Die 3 wichtigsten Treiber der Abweichung gegenüber der vorherigen Prognose.
- Auffälligkeiten, die wir untersuchen sollten.
- Handlungsempfehlungen für die nächsten 4 Wochen.Integrieren Sie dies in Ihre monatliche Review-Taktung. Langfristig können Sie Ihr BI-Tool oder Warehouse mit einer internen Oberfläche verbinden, in der Analysten ChatGPT-Zusammenfassungen mit einem Klick auslösen – und so standardisieren, wie Prognosen kommuniziert und in Maßnahmen übersetzt werden.
Testen Sie Prognosen kontinuierlich rückwirkend und nutzen Sie ChatGPT als Reviewer
Die Qualität von Prognosen steigt, wenn Sie systematisch Vorhersagen mit der Realität vergleichen. Exportieren Sie jeden Monat oder jedes Quartal eine einfache Tabelle mit Prognose vs. Ist-Werten und bitten Sie ChatGPT, zu helfen, wo und warum das Modell danebenliegt.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Experte für Backtesting von Marketingprognosen.
Hier ist eine Tabelle mit unserer Prognose vs. Ist-Werten der letzten 6 Monate:
[ZUSAMMENFASSUNGSTABELLE EINFÜGEN]
1. Identifizieren Sie, wo das Modell systematisch über- oder unterprognostiziert.
2. Formulieren Sie Hypothesen für mögliche Ursachen (z. B. fehlende Variablen,
Saisonalität, Effekte von Kampagnentypen).
3. Schlagen Sie konkrete Anpassungen des Modells vor.
4. Nennen Sie 3 KPIs, anhand derer wir sehen, ob die neue Version besser ist.Verfolgen Sie einfache KPIs wie Mean Absolute Percentage Error (MAPE) je Kanal, Produktkategorie oder Region. Nutzen Sie ChatGPT, um Änderungen dieser KPIs zu interpretieren und versionierte Anpassungen Ihres Prognoseansatzes zu dokumentieren, sodass Sie bei Bedarf zurückrollen können.
Erwartetes Ergebnis: Teams, die diese Praktiken übernehmen, sehen typischerweise einen Rückgang des Prognosefehlers, eine klarere Abstimmung zwischen Marketing, Vertrieb und Finanzen sowie schnellere Planungszyklen. Realistisch ist, über 2–3 Planungszyklen eine Reduktion des Prognosefehlers um 10–20 % anzustreben – begleitet von einer spürbaren Verringerung manueller Tabellenarbeit und der Meetingzeit, die mit dem Diskutieren von Annahmen statt mit deren Umsetzung verbracht wird.
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Häufig gestellte Fragen
Ja – aber nicht, indem es die Zukunft magisch vorhersagt. ChatGPT verbessert die Prognosegenauigkeit, indem es Ihnen hilft, bessere Modelle zu entwerfen, Ihre Daten effektiver zu nutzen und kontinuierlich zu diagnostizieren, wo Ihre Prognosen falsch liegen. Es ist besonders stark darin, Annahmen zu strukturieren, SQL zu generieren, um die richtigen Daten zu ziehen, und Szenario-Templates zu erstellen, die Saisonalität, Kanal-Mix und Kampagnentypen abbilden.
Die statistische Schwerarbeit findet weiterhin in Ihren BI-Tools oder dedizierten Modellen statt, aber ChatGPT verkürzt den Weg von der Business-Frage zur robusten Prognoselogik dramatisch. In der Praxis sehen Teams verlässlichere, besser erklärbare Prognosen, weil die zugrunde liegenden Annahmen klarer und systematischer getestet sind.
Sie benötigen kein komplettes Data-Science-Team, um anzufangen. Für ein erstes Setup brauchen Sie typischerweise:
- Eine Marketing-Verantwortliche Person, die aktuelle Planungs- und Reporting-Prozesse versteht.
- Jemanden mit grundlegender SQL- oder BI-Erfahrung, um von ChatGPT generierte Queries auszuführen.
- Zugriff auf Ihre Kerndatenquellen (Ad-Plattformen, Web-Analytics, CRM und idealerweise Verkaufs- oder Bestandsdaten).
ChatGPT senkt die Hürde für nichttechnische Marketer, an Modellentwurf und Interpretation mitzuwirken. Mit der Zeit können Sie Data Engineers oder Analysten einbinden, um Pipelines zu stabilisieren und die Logik in produktive Systeme zu integrieren. Reruption hilft Kunden häufig, diese Lücke zu überbrücken, indem wir Marketing-Stakeholder in einem KI-PoC mit unseren Engineers paaren.
Für die meisten Organisationen sind innerhalb von ein bis zwei Planungszyklen greifbare Verbesserungen möglich. In den ersten 2–4 Wochen nutzen Sie ChatGPT, um Ihre aktuellen Modelle rückwärts zu analysieren, Annahmen zu bereinigen und besser strukturierte Daten-Exporte anzubinden. Schon das reduziert häufig offensichtliche Fehler und Fehlabstimmungen mit Vertrieb und Finanzen.
Über 2–3 Monate hinweg – während Sie Backtesting, Szenarioplanung und fortgeschrittenere Saisonalitätslogik implementieren – können Sie mit einer konsistenteren Reduktion des Prognosefehlers und reibungsloseren Planungsmeetings rechnen. Die vollständige Integration in Ihren Datenstack und Ihre Prozesse kann länger dauern, aber Sie müssen nicht auf ein großes IT-Projekt warten, um von ChatGPT-getriebenen Verbesserungen zu profitieren.
Die direkten Kosten für den Einsatz von ChatGPT sind in der Regel gering im Vergleich zum Wert besserer Entscheidungen. Die eigentliche Investition ist die Zeit, die Sie in das Redesign Ihres Prognoseprozesses und die Anbindung an Ihre Daten stecken. Der ROI resultiert typischerweise aus:
- Weniger Bestands- oder Kapazitätsmismatches, die durch schlechte Prognosen verursacht werden.
- Effizienterer Budgetallokation über Kanäle und Kampagnen hinweg.
- Reduzierter manueller Aufwand für die Pflege komplexer Tabellenkalkulationen.
- Besserer Abstimmung mit Vertrieb und Finanzen, was zu sichereren Investitionsentscheidungen führt.
Das KI-PoC-Angebot von Reruption für 9.900 € ist darauf ausgelegt, diesen Wert schnell zu belegen: Sie erhalten innerhalb weniger Wochen einen funktionierenden Prototyp eines KI-unterstützten Forecasting-Workflows, Performance-Kennzahlen und eine konkrete Umsetzungsroadmap – sodass Sie auf Basis von Evidenz und nicht von Folien entscheiden können.
Reruption ist auf den Aufbau KI-first-Fähigkeiten direkt in Organisationen spezialisiert. Bei unzuverlässigem Marketing-Forecasting starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC für 9.900 €: Gemeinsam mit Ihren Marketing-, Vertriebs- und Finanz-Stakeholdern definieren wir den Forecasting-Use-Case, bewerten die Daten-Readiness und prototypisieren schnell einen ChatGPT-unterstützten Workflow, der Ihre realen Daten und Ihre echte Planungstaktung nutzt.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz beraten wir nicht nur von der Seitenlinie – wir arbeiten wie ein Mitgründer mit, übernehmen Verantwortung für die Lieferung eines funktionierenden Prototyps und skizzieren einen konkreten Produktionsplan (Architektur, Aufwand, Budget). Von dort aus unterstützen wir Sie bei der Härtung der Lösung, der Integration in Ihren BI-Stack und der Befähigung Ihres Teams, den Prognoseprozess selbst zu betreiben und weiterzuentwickeln.
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