Unzuverlässige Marketing-Prognosen mit Gemini & KI-Analytics korrigieren
Marketing-Verantwortliche können sich Prognosen, die massiv von der Realität abweichen, nicht leisten. Dennoch basieren die meisten Pläne weiterhin auf Tabellen, die Saisonalität, Kanal-Mix und sich schnell verändernde Kampagnendynamiken ignorieren. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini im Google-Stack nutzen, um verlässliche, KI-gestützte Marketing-Prognosen aufzubauen – und wie Reruption Teams hilft, von Bauchgefühl zu datenbasierten Entscheidungen zu wechseln.
Inhalt
Die Herausforderung: Unzuverlässige Prognosegenauigkeit
Marketing-Teams stehen unter konstantem Druck, sich frühzeitig auf Zahlen festzulegen – Pipeline, Umsatzbeitrag, Lead-Volumen, ROAS – oft Monate im Voraus. Doch die zugrunde liegenden Prognosemodelle leben in fragilen Tabellen, zusammengeflickt aus Vorjahreszahlen, groben Wachstumsannahmen und manuellen Anpassungen. Saisonalität, Kampagnen-Mix, neue Kanäle und makroökonomische Schocks werden selten strukturiert ins Modell eingebaut. Die Folge: Die Prognose ist eher Verhandlung als Analyse.
Traditionelle Ansätze tun sich schwer, weil sie nie für das heutige Datenvolumen und die Kanal-Komplexität entwickelt wurden. Eine Tabelle kann nicht ohne Weiteres multikanale Zeitreihendaten, sich verändernde Attributionsfenster oder schnelle Experimente über Dutzende Zielgruppen und Creatives hinweg integrieren. Statische Trendlinien ignorieren Saisonalität, Promotions und Sättigungseffekte. Manuelle Updates sind langsam, fehleranfällig und stärker von der lautesten Stimme im Raum als von den zugrunde liegenden Daten geprägt. Je digitaler Ihr Marketing wird, desto weniger kommt Ihr altes Prognose-Setup hinterher.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind real. Ungenaue Prognosen führen zu Bestands- und Kapazitätsproblemen, zu nicht aufeinander abgestimmten Erwartungen zwischen Vertrieb und Finance sowie zu Über- oder Unterinvestitionen in zentrale Kanäle. Zu optimistische Pipeline-Prognosen treiben aggressives Hiring und Media-Buchungen, die sich nicht auszahlen; zu konservative Prognosen lassen Sie Wachstumsfenster verpassen und Marktanteile an Wettbewerber verlieren, die Kapital mit mehr Zuversicht einsetzen. Reporting wird defensiv – Erklärungen für Fehlentwicklungen – statt proaktives Steuern von Budget und Strategie.
Dennoch ist dieses Problem lösbar. Mit modernen KI-Modellen und Tools wie Gemini, integriert in Google Ads, Analytics und BigQuery, können Marketing-Teams Prognose-Pipelines aufbauen, die die Realität tatsächlich abbilden: Saisonalität, Kampagnen-Mix und sich veränderndes Nutzerverhalten. Bei Reruption sehen wir, wie KI-first-Ansätze fragile Tabellenlogik durch robuste, erklärbare Modelle ersetzen, denen Finance vertrauen kann und auf deren Basis Marketer handeln können. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praktische Hinweise, wie Sie von unzuverlässigen Prognosen zu KI-gestützter Marketing-Planung wechseln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Arbeit beim Aufbau von Analytics- und Prognoselösungen mit KI-Fokus sehen wir immer wieder dasselbe Muster: Die Daten, um Prognosen zu verbessern, sind vorhanden – der Workflow, um sie zu nutzen, fehlt. Gemini, eng integriert in Google Ads, Google Analytics und BigQuery, ist hervorragend geeignet für Marketing-Teams, die Rohdaten aus Kanälen in verlässliche, erklärbare Prognosen verwandeln wollen, ohne sofort eine eigene Data-Science-Abteilung aufzubauen. Unser Ansatz ist einfach: Behandeln Sie Gemini nicht als magische Black Box, sondern als intelligente Schicht auf einem klaren Datenmodell, robusten Pipelines und präzise definierten Business-Fragen.
Prognosen an Geschäftsfragen ausrichten, nicht an Tools
Bevor Sie jegliche Gemini-basierte Prognose aktivieren, klären Sie, was Sie tatsächlich vorhersagen müssen – und warum. Sagen Sie MQLs, SQLs, Umsatz oder Ausgaben und ROAS je Kanal voraus? Benötigen Sie eine wöchentliche oder monatliche Granularität? Dienen die Prognosen der Budgetplanung, Kapazitätsplanung oder dem Reporting an Vorstand/Geschäftsführung? Ohne diese Klarheit optimieren selbst die besten KI-Modelle auf die falschen Ziele.
Strategisch bedeutet das, Marketing, Vertrieb und Finance zusammenzubringen, um Zielmetriken, Prognosehorizonte und akzeptable Fehlertoleranzen zu definieren. Gemini kann dann entlang dieser gemeinsamen Definitionen konfiguriert und per Prompt gesteuert werden. Dieser Alignment-Schritt wird häufig übersprungen, ist aber genau das, was KI-Prognosen von einem interessanten Experiment zu einem vertrauenswürdigen Planungsinstrument macht.
Datenfundament als Teil der Marketingstrategie behandeln
Verlässliche Prognosen basieren auf konsistenten, gut modellierten Daten aus Ihren Kernplattformen. Viele Teams betrachten BigQuery-Schemata, UTM-Standards und Conversion-Tracking als rein technische Hygienefaktoren; in der Praxis sind sie strategische Stellhebel. Wenn verschiedene Länder oder Teams Kampagnen unterschiedlich taggen, sieht Gemini Rauschen – und produziert entsprechend rauschhafte Prognosen.
Aus strategischer Sicht sollte die Marketingleitung explizit eine Initiative für das Datenfundament sponsern: eine einheitliche Kampagnen-Taxonomie definieren, Event- und Conversion-Tracking in Google Analytics standardisieren und sicherstellen, dass alle Hauptkanäle täglich in BigQuery landen. Erst dann kann Gemini echte Muster erkennen – Saisonalität, verzögerte Effekte, Kannibalisierung – statt lokaler Datenbesonderheiten.
Test-and-Learn-Mindset für Prognosemodelle etablieren
Prognosegenauigkeit ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierliches Lernsystem. Mit KI-gestützten Prognosen auf Basis von Gemini können und sollten Sie mehrere Modellvarianten parallel betreiben: unterschiedliche Feature-Sets, Prognosehorizonte oder Kanalgruppierungen. Statt alles auf ein einziges Modell zu setzen, behandeln Sie Ihren Prognose-Stack als Portfolio von Hypothesen.
Organisatorisch erfordert das einen Mindset-Wechsel. Prognosen sind keine statischen Zusagen mehr, sondern lebende Artefakte, die sich verbessern, wenn Sie Daten hinzufügen und Annahmen verfeinern. Governance sollte sich darauf konzentrieren, wie Modelle bewertet werden, wann sie rekalibriert werden und wie Änderungen an Stakeholder kommuniziert werden. Gemini macht es vergleichsweise einfach, Modelle zu iterieren; die eigentliche Arbeit besteht darin, diese Iteration in Ihren Planungsrhythmus zu integrieren.
Team auf erklärbare KI vorbereiten, nicht nur auf bessere Zahlen
Finance und Vertrieb wollen nicht nur Zahlen, sondern sie verstehen. Wenn Ihr Team nicht erklären kann, warum die neue KI-gestützte Prognose für Paid Search deutlich niedriger ausfällt als im Vorjahr, werden Stakeholder zu ihrem Bauchgefühl zurückkehren. Geminis Stärke liegt nicht nur im Generieren von Vorhersagen, sondern auch darin, Vermarkter dabei zu unterstützen, Treiber und Szenarien in natürlicher Sprache sichtbar zu machen.
Strategisch sollten Sie in Upskilling investieren: Bringen Sie Ihren Marketer:innen und Analyst:innen bei, wie sie Gemini die richtigen Fragen zu Kanalbeiträgen, saisonalen Mustern und Szenario-Effekten stellen. Etablieren Sie ein Standardritual, in dem Forecast-Reviews einen „Erklären Sie diese Prognose“-Teil enthalten, der von Gemini gestützt wird und Modelllogik in Business-Sprache übersetzt. Das schafft Vertrauen und reduziert Widerstand gegenüber KI-basierter Planung.
Risikomanagement rund um die Nutzung von Prognosen, nicht nur um Modellfehler, designen
Das eigentliche Risiko bei unzuverlässigen Prognosen ist nicht eine Fehlerspanne von 5–10 %, sondern Entscheidungen, die so getroffen werden, als gäbe es keine Unsicherheit. Mit Gemini im Loop können Sie Konfidenzintervalle, pessimistische und optimistische Szenarien sowie Anomalieerkennung einführen, die Sie warnt, wenn Ist-Werte aus den erwarteten Bandbreiten laufen.
Auf strategischer Ebene sollten Sie Leitplanken definieren: Welche Abweichung von der Prognose löst eine Diskussion zur Budgetumschichtung aus? Wann frieren Sie Einstellungspläne ein – trotz optimistischer Modelle? Gemini kann die Performance im Vergleich zur Prognose kontinuierlich überwachen und Anomalien markieren; die Führungsebene muss die Playbooks definieren, die auf solche Alerts folgen. Diese Kombination aus KI-Monitoring und klaren Entscheidungsregeln reduziert das Abwärtsrisiko deutlich und ermöglicht zugleich ambitioniertere Wachstumswetten.
Gemini für Marketing-Prognosen zu nutzen, bedeutet nicht, Ihr Team durch ein Modell zu ersetzen; es geht darum, ihm eine verlässliche, erklärbare Sicht auf die Zukunft zu geben, damit Budget und Fokus dort landen, wo sie den größten Effekt haben. Wenn Gemini auf sauberen Google-Ads-, Analytics- und BigQuery-Daten aufsetzt, kann es Saisonalität, Kanal-Mix und Kampagnendynamiken modellieren, wie es Tabellen nie konnten. Bei Reruption arbeiten wir hands-on mit Teams daran, solche KI-first-Prognosepipelines zu designen und in reale Planungsprozesse zu integrieren. Wenn Sie bereit sind, über Bauchgefühl hinauszugehen und Prognosen zu Ihrem Wettbewerbsvorteil zu machen, sprechen wir gerne mit Ihnen darüber, wie das in Ihrer Umgebung konkret aussehen könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Logistik: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Führen Sie Ihre Marketing-Datenpipeline zuerst in BigQuery zusammen
Bevor Sie Gemini um Prognosen bitten, stellen Sie sicher, dass alle wichtigen Marketing-Daten mit konsistenten Schemata und Zeitstempeln in BigQuery fließen. Verbinden Sie Google Ads, Google Analytics 4 und andere zentrale Plattformen über native Konnektoren oder ETL-Tools und standardisieren Sie Felder wie Kampagnenname, Kanalgruppierung, Land und primäre KPI (z. B. Conversions, Umsatz, qualifizierte Leads).
Eine praktische Umsetzungsreihenfolge: (1) Definieren Sie eine kanonische Tabellenstruktur „campaign performance“ in BigQuery; (2) mappen Sie die Felder jeder Quellplattform in dieses Schema; (3) richten Sie tägliche inkrementelle Ladungen ein; (4) ergänzen Sie eine Validierungs-Query, die Zeilenanzahl und Aktualität prüft; (5) geben Sie Gemini erst dann Zugriff auf diesen kuratierten Datensatz statt auf rohe, inkonsistente Tabellen.
Nutzen Sie Gemini, um Prognoselogik in natürlicher Sprache zu prototypen
Statt direkt mit komplexem SQL oder Code zu starten, nutzen Sie die Natural-Language-Oberfläche von Gemini, um Prognoselogik zu entwerfen und Muster zu erkunden. Geben Sie ihm eine Beschreibung Ihres BigQuery-Schemas und lassen Sie es Prognoseansätze, relevante Features und Saisonalitätsaspekte für Ihre spezifischen KPIs vorschlagen.
Beispiel-Prompt, den Sie in Vertex AI oder der Gemini-Oberfläche anpassen können:
Sie sind eine erfahrene Marketing-Analystin bzw. ein erfahrener Marketing-Analyst und helfen beim Aufbau eines Prognosemodells.
Wir haben eine BigQuery-Tabelle `mkt_campaign_performance` mit täglichen Daten:
- date (DATE)
- channel (STRING) -- z. B. 'Paid Search', 'Paid Social', 'Email'
- country (STRING)
- spend (FLOAT)
- impressions (INT64)
- clicks (INT64)
- conversions (INT64)
- revenue (FLOAT)
Aufgabe:
1. Analysieren Sie, welche Features und Transformationen wir nutzen sollten,
um die nächsten 90 Tage Conversions nach Kanal und Land zu prognostizieren.
2. Identifizieren Sie potenzielle Saisonalität (wöchentlich, monatlich, jährlich)
und wie wir diese modellieren sollten.
3. Schlagen Sie einen Schritt-für-Schritt-Plan zur Implementierung dieser Prognose
mit BigQuery + Gemini vor.
4. Geben Sie nach Möglichkeit SQL-Beispiele oder Pseudocode an.
Nutzen Sie Geminis Antwort als Entwurfsdesign und verfeinern und validieren Sie diese anschließend mit Ihrem Data-Team. Dieser Ansatz verkürzt die Zeit von der Idee bis zum ersten funktionierenden Modell deutlich.
Wiederverwendbare Prognose-Views aufbauen und von Gemini erklären lassen
Erstellen Sie dedizierte Forecast-Views in BigQuery (z. B. mkt_forecast_weekly), die historische Daten plus Prognosewerte pro Kanal, Markt und KPI enthalten. Strukturieren Sie sie mit Feldern wie date, channel, kpi, actual_value, forecast_value, lower_bound, upper_bound und model_version. So kann Gemini Prognosen einfach in standardisierter Form abfragen und kommentieren.
Nutzen Sie Gemini anschließend, um natürlichsprachliche Zusammenfassungen für nicht-technische Stakeholder zu generieren. Führen Sie beispielsweise folgenden Prompt gegen den View aus:
Sie sind ein Copilot für Marketing-Planung.
Wir haben einen BigQuery-View `mkt_forecast_weekly` mit folgenden Spalten:
- week_start (DATE)
- channel (STRING)
- kpi (STRING) -- z. B. 'conversions', 'revenue'
- actual_value (FLOAT)
- forecast_value (FLOAT)
- lower_bound (FLOAT)
- upper_bound (FLOAT)
- model_version (STRING)
1. Fassen Sie die Prognose der nächsten 12 Wochen für 'conversions'
je Kanal zusammen.
2. Heben Sie hervor, wo die Ist-Werte der letzten 4 Wochen außerhalb der
Prognosebandbreiten liegen.
3. Erstellen Sie eine prägnante, für CMOs geeignete Erklärung der
wichtigsten Risiken und Chancen, die wir im nächsten Planungsmeeting
diskutieren sollten.
So verwandeln Sie rohe Prognosetabellen in direkt nutzbare Entscheidungsintelligenz und reduzieren die Zeit für die Erstellung von Slides und Kommentaren.
Gemini für automatisierte Szenarioplanung und Budgetumverteilung einsetzen
Wenn die Basisprognose stabil ist, nutzen Sie Gemini für Szenariomodellierung: „Was passiert, wenn wir das Paid-Search-Budget in DACH um 20 % erhöhen, aber Paid Social in den USA um 15 % senken?“ Anstatt Dutzende separater Tabellenversionen zu bauen, kodieren Sie einfache Response-Kurven oder Elastizitätsannahmen in BigQuery und lassen Gemini die Szenariologik orchestrieren.
Beispiel-Prompt für Szenarioanalysen:
Sie sind eine KI-Assistentin bzw. ein KI-Assistent für Marketing-Budgetplanung.
Wir haben:
- Historische Performance in `mkt_campaign_performance` (BigQuery)
- Eine Basisprognose in `mkt_forecast_weekly`
Annahmen:
- Für Paid Search wirkt sich jede +10 % Budgetänderung mit +6 % auf Conversions aus
bis zu einer Erhöhung von 30 %, danach mit abnehmenden Grenzerträgen.
- Für Paid Social wirkt sich jede +10 % Budgetänderung mit +4 % auf Conversions aus
bis zu einer Erhöhung von 20 %.
Aufgabe:
1. Simulieren Sie die Auswirkungen auf Conversions und Umsatz in den nächsten
8 Wochen, wenn wir:
- das Paid-Search-Budget in DACH um 20 % erhöhen
- das Paid-Social-Budget in den USA um 15 % reduzieren
2. Vergleichen Sie dieses Szenario mit der Basisprognose.
3. Erstellen Sie eine empfohlene Zusammenfassung der Budgetverschiebung
für die CMO.
Indem Sie eine kleine Anzahl solcher Prompts und Annahmen standardisieren, schaffen Sie einen wiederholbaren, KI-gestützten Budget-Workflow, der schneller und transparenter ist als manuelle Tabellen-Simulationen.
Anomalieerkennung auf Prognose vs. Ist-Werte implementieren
Um Drift zu vermeiden und Probleme früh zu erkennen, richten Sie eine einfache Monitoring-Schicht ein, in der Gemini die Abweichung zwischen Ist-Werten und Prognosen täglich oder wöchentlich prüft. Beginnen Sie mit einem BigQuery-Job, der absolute und prozentuale Deltas berechnet, Datensätze mit Überschreitung Ihrer Schwellwerte markiert und diese in eine „anomalies“-Tabelle schreibt.
Nutzen Sie Gemini anschließend, um aus dieser Tabelle umsetzbare Alerts und Narrative abzuleiten. Zum Beispiel:
Sie überwachen die Marketing-Performance im Vergleich zur Prognose.
Die BigQuery-Tabelle `mkt_forecast_anomalies` enthält:
- date
- channel
- kpi
- forecast_value
- actual_value
- abs_delta
- pct_delta
1. Identifizieren Sie die 5 größten Anomalien nach absoluter Auswirkung
auf den Umsatz in dieser Woche.
2. Schlagen Sie für jede Anomalie 2–3 plausible Ursachen auf Basis des
Kanalverhaltens vor (z. B. Tracking-Probleme, Kampagne pausiert,
Creative-Müdigkeit, Saisonalität).
3. Schlagen Sie die nächsten diagnostischen Schritte vor, die das
Marketing-Team unternehmen sollte.
Auf diese Weise wird Ihr Prognosesystem zu einem Frühwarnradar – nicht nur zu einer Einbahnstraßen-Vorhersageengine.
Feedback-Schleife schließen: Kampagnenänderungen in Gemini zurückspiegeln
Stellen Sie schließlich sicher, dass Gemini immer das vollständige Bild Ihrer Maßnahmen sieht. Wenn Sie Gebotsstrategien grundlegend ändern, große neue Creatives launchen oder in neue Regionen expandieren, protokollieren Sie diese Änderungen in einer „campaign events“-Tabelle in BigQuery (z. B. mit Spalten wie date, channel, event_type, description). Binden Sie diese Events sowohl als Features in Ihre Prognosemodelle als auch als Kontext in Ihre Gemini-Prompts ein.
Mit der Zeit hilft diese Feedback-Schleife Gemini dabei, strukturelle Veränderungen von Rauschen zu unterscheiden und die Prognosestabilität zu erhöhen. Außerdem entsteht eine lebendige Historie von „Was wir wann geändert haben – und mit welchem Effekt“, die für Planung und für die Erklärung von Prognoseanpassungen gegenüber Executives äußerst wertvoll ist.
Wenn diese Best Practices umgesetzt sind, sehen Marketing-Teams in der Regel deutliche Verbesserungen in der Prognosezuverlässigkeit: Fehlerspannen verringern sich um 15–30 %, unterperformende Kanäle werden früher erkannt und Budgetzyklen werden schneller (oft von quartalsweise auf monatlich oder zweiwöchentlich verkürzt). Das Ergebnis ist keine perfekte Voraussicht, sondern eine Marketing-Organisation, die mit deutlich höherem Vertrauen datenbasiert handeln kann.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini verbessert die Prognosegenauigkeit, indem es direkt auf Ihren Google-Ads-, Google-Analytics- und BigQuery-Daten aufsetzt und vollständige Zeitreihen analysiert – nicht nur einfache Tabellen-Trends. Es kann Saisonalität, Kanal-Mix, Geografie, Gerätetyp und Kampagnenänderungen in einem einzigen Modell berücksichtigen, statt in separaten, manuellen Berechnungen.
In der Praxis bedeutet das, von „Vorjahr +10 %“ zu KI-gestützten Modellen zu wechseln, die lernen, wie sich unterschiedliche Kanäle im Zeitverlauf verhalten, strukturelle Brüche erkennen und Prognosen mit Konfidenzintervallen ausgeben. Gemini hilft außerdem dabei zu erklären, warum sich eine Prognose verändert hat (z. B. geringeres Brand-Search-Volumen, Produkteinführung, reduzierte E-Mail-Frequenz) – was das Vertrauen von Finance- und Sales-Stakeholdern stärkt.
Sie brauchen kein voll ausgebautes Data-Science-Team, aber ein gewisses Maß an Daten- und Analytics-Reife. Mindestens sollten Sie haben: (1) verlässliches Tracking in Google Analytics, (2) Werbedaten der wichtigsten Plattformen, die in BigQuery einfließen, und (3) eine Person, die grundlegendes SQL und Datenmodellierung beherrscht. Mit diesem Fundament kann Gemini einen Großteil der Schwerarbeit bei Mustererkennung, Ideen für Feature Engineering und Erklärung übernehmen.
Aus Team-Perspektive sollten Sie einen Performance-Marketer, eine:n Data-/Analytics-Verantwortliche:n und eine:n Stakeholder aus Finance oder Sales Operations einbinden. Reruption schließt anfangs häufig die Lücke im Bereich KI-Engineering – wir designen das Datenmodell, bauen die initialen Pipelines und richten die Gemini-Workflows ein –, damit sich Ihr Team auf Entscheidungen statt auf Infrastruktur konzentrieren kann.
Unter der Annahme, dass Ihre Kerndaten aus dem Marketing bereits in BigQuery und Google Analytics einfließen, sehen Teams typischerweise innerhalb weniger Wochen eine erste funktionierende Gemini-basierte Prognose. Ein realistischer Zeitplan ist: 1–2 Wochen, um sich auf Metriken, Prognosehorizonte und Datenqualität zu einigen; weitere 1–2 Wochen, um erste Modelle und Views aufzubauen; und 2–4 Wochen Iteration, um die Genauigkeit zu kalibrieren und die Prognosen in Planungsmeetings zu verankern.
Das bedeutet, dass Sie KI-gestützte Prognosen in der Regel bereits für den nächsten quartalsweisen oder saisonalen Planungszyklus nutzen können. Die Genauigkeit verbessert sich dann in den Folgemonaten weiter, wenn die Modelle mehr Daten aufnehmen, Sie Features verfeinern und die Schleife zwischen Prognosen, Ist-Werten und Kampagnenänderungen schließen.
Gemini selbst wird als verbrauchsbasierter Cloud-Service abgerechnet, sodass Ihre direkten KI-Kosten typischerweise moderat im Vergleich zu Media-Spend sind – oft nur ein Bruchteil eines Prozents Ihres Marketingbudgets. Die größere Investition liegt im Aufbau sauberer Datenpipelines, Prognose-Views und operativer Workflows rund um die KI-Ergebnisse.
Der ROI entsteht durch bessere Entscheidungen: weniger übercommitete Kampagnen, die Ziele verfehlen, frühere Erkennung unterperformender Kanäle und mehr Zuversicht bei Budgetverschiebungen in Richtung High-ROAS-Aktivitäten. Selbst kleine Verbesserungen der Prognosegenauigkeit (z. B. eine Fehlerreduktion um 15–20 %) können sich bei sechs- oder siebenstelligen Quartalsbudgets in signifikanten Einsparungen oder zusätzlichem Umsatz niederschlagen. Wir betrachten ROI in der Regel als vermiedene Fehlallokation und realisierte Upside – nicht nur als Tooling-Kosten.
Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir empfehlen nicht nur den Einsatz von Gemini, sondern bauen gemeinsam mit Ihrem Team die eigentliche Prognose-Engine. Unser KI-PoC-Angebot (9.900€) ist häufig der erste Schritt – wir definieren einen konkreten Forecast-Use-Case (z. B. Leads oder Umsatz nach Kanal), prüfen die technische Machbarkeit und liefern einen funktionierenden Prototypen, der an Ihr Google- und BigQuery-Setup angebunden ist.
Darauf aufbauend unterstützen wir die praktische Implementierung: Design des Datenmodells, Aufbau der BigQuery-Pipelines, Konfiguration der Gemini-Workflows und Verankerung der Prognosen in Ihren Planungs- und Reporting-Routinen. Da wir in Ihrer GuV und nicht nur in Foliensätzen agieren, steht der messbare Impact im Mittelpunkt – verlässlichere Prognosen, bessere Budgetentscheidungen und eine Marketing-Organisation, die ihre eigenen Prozesse „reruptet“, statt von außen disruptiert zu werden.
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