Unzuverlässige Umsatzziele mit Claude-gestützter Forecasting korrigieren
Vertriebsleiter bewegen sich ständig zwischen einer Excel-Tabelle aus dem Finanzbereich und einer Pipeline, die sich nie ganz wie geplant verhält. Top-down-Ziele wirken oft losgelöst von der Realität in den Regionen, sodass Sie das ganze Quartal über neu prognostizieren und dabei Glaubwürdigkeit bei Ihrem Team und dem Vorstand verlieren. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Claude nutzen, um Ihre Forecasts mit echten Kaufsignalen anzureichern, Ziele auf Belastbarkeit zu testen und einen Forecasting-Prozess aufzubauen, dem Ihr Team tatsächlich vertrauen kann.
Inhalt
Die Herausforderung: Unzuverlässige Top-down-Ziele
Die meisten Vertriebsorganisationen erhalten weiterhin Top-down-Umsatzvorgaben, die von Finance oder der Konzernleitung definiert werden, und versuchen anschließend hastig, diese Zahlen auf Regionen, Teams und individuelle Quoten herunterzubrechen. Das Problem: Diese Zahlen ignorieren häufig Pipeline-Qualität, Gebietspotenzial, Produktmix und aktuelle Deal-Dynamik. Für die Reps wirken ihre Quoten dadurch willkürlich, und Vertriebsleiter verbringen Monate damit, eine Tabellenkalkulations-Fiktion mit der Pipeline-Realität in Einklang zu bringen.
Traditionelle Forecasting-Ansätze stützen sich auf statische Conversion Rates, stage-gewichtete Formeln oder den oft zu optimistischen Ermessensspielraum von Managern. Sie berücksichtigen selten die unstrukturierten Daten, die tatsächliche Kaufabsicht und Risiken offenbaren: Call-Notizen, E-Mail-Verläufe, Feedback aus dem Einkauf, stockende Rechtsabstimmungen oder subtile Signale von Champions. Das Ergebnis ist ein Forecast, der mechanisch präzise, aber strategisch falsch ist. Er wirkt in einer Präsentation rigoros, bricht aber in sich zusammen, sobald sich Marktbedingungen verändern oder Schlüsseldeals wegrutschen.
Die Auswirkungen gehen weit über ein verfehltes Quartal hinaus. Unrealistische Ziele führen zu fehlgesteuerten Einstellungsplänen, falscher Quotensetzung und verzerrtem Gebietsdesign. Finance verliert das Vertrauen in den Vertrieb. Der Vertrieb verliert das Vertrauen in die Führung. Sie sehen ständiges Re-Forecasting, hektische Quartalsendrabatte, um einer nie erreichbaren Zahl hinterherzulaufen, und verzögerte Investitionsentscheidungen, weil niemand dem Forecast wirklich glaubt. Langfristig untergräbt das die Glaubwürdigkeit bei Investoren und dem Board und verschafft datenaffineren Wettbewerbern einen klaren Ausführungsvorteil.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Wenn Sie Ihren bestehenden Vertriebs-Tech-Stack um KI-gestütztes Forecasting mit Claude erweitern, können Sie endlich qualitative Signale in den Forecast einfließen lassen, Top-down-Ziele testen, bevor sie ins Feld gehen, und eine transparente Begründung für jede Zahl dokumentieren. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei geholfen, von Bauchgefühl-Forecasts zu KI-unterstützter Planung zu wechseln. Der Rest dieser Seite zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie das in der Praxis umsetzen.
Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?
Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit an KI-first-Forecasting- und Decision-Support-Tools wissen wir, dass Claude besonders stark ist, wenn Sie es einsetzen, um die chaotische Realität hinter Ihrem CRM zu interpretieren: Call-Notizen, E-Mail-Verläufe, Einwände und Risikosignale, die nie in einem Stage-Feld landen. Anstatt Ihre Modelle zu ersetzen, kann Claude Vertriebsforecasts mit qualitativem Kontext anreichern und Finance- und Vertriebsleiter dabei unterstützen, Top-down-Ziele zu testen, bevor sie in Budgets und Quoten verankert werden.
Betrachten Sie Claude als Forecast-Co-Pilot, nicht als Black Box
Die wichtigste strategische Weichenstellung besteht darin, Claude als Co-Pilot für Vertriebs-Forecasting zu positionieren – nicht als Orakel. Ihre Führung bleibt weiterhin für die Zahl verantwortlich, nutzt Claude aber, um Risiken, Intent-Signale und alternative Szenarien sichtbar zu machen, die sonst verborgen blieben. Das bedeutet, Workflows zu entwerfen, in denen Claude seine Argumentation in verständlicher Sprache erklärt und nicht nur eine Wahrscheinlichkeit ausgibt.
Statt beispielsweise zu fragen: „Was werden wir dieses Quartal abschließen?“, richten Sie Ihren Prozess eher an folgender Frage aus: „Angesichts unserer Pipeline, Notizen und E-Mail-Historie: Wo sind wir über- bzw. unterkonfident, und welche Annahmen liegen dieser Sicht zugrunde?“ So bleiben Ihre Forecast-Diskussionen strategisch und transparent – essenziell, wenn Sie nach einer Serie unzuverlässiger Top-down-Ziele Vertrauen wieder aufbauen wollen.
Finance und Vertrieb über gemeinsame Forecast-Annahmen verbinden
Unzuverlässige Top-down-Ziele entstehen häufig, weil Finance und Vertrieb mit unterschiedlichen Denkmustern und Datengrundlagen arbeiten. Strategisch sollten Sie Claude zu einer gemeinsamen analytischen Schicht machen, mit der beide Teams Annahmen hinterfragen. Das bedeutet, Claude nicht nur mit CRM-Daten, sondern auch mit Planungsannahmen zu füttern: durchschnittliche Deal-Größe, Ramp-up-Zeiten, erwarteter Produktmix und historische Conversion Rates.
In strukturierten Forecast-Meetings können Finance- und Vertriebsleiter Claude nutzen, um gemeinsam „What-if“-Szenarien zu diskutieren: wenn Win-Raten wieder auf das Niveau des Vorjahres sinken, wenn Enterprise-Sales-Cycles sich um 20 % verlängern oder wenn der ASP eines Produkts fällt. So verschiebt sich die Debatte von „deine Zahl vs. meine Zahl“ hin zu „unsere gemeinsamen Annahmen vs. aktuelle Signale“ – und es entsteht eine einheitliche Story, hinter der alle stehen können.
In Datenhygiene investieren, bevor Sie KI-Forecasting skalieren
Kein KI-Modell kann fundamental fehlerhafte Daten reparieren. Strategisch müssen Sie festlegen, wie „gut genug“ für KI-gestütztes Vertriebs-Forecasting aussieht. Typischerweise bedeutet das: konsistente Opportunity-Stufen, verlässliche Abschlussdaten und einen Mindeststandard für Call-Notizen und E-Mail-Protokollierung. Claude kann unstrukturierte Notizen standardisieren und zusammenfassen, braucht dafür aber ausreichend Rohmaterial.
Bevor Sie Claude breit ausrollen, führen Sie einen Readiness-Check durch: Welche Felder fehlen systematisch oder werden falsch genutzt? Welche Reps protokollieren nie Notizen? Welche Kanäle (z. B. Customer Success, Pre-Sales) erzeugen wertvolle qualitative Daten, die nie im CRM landen? Diese Lücken zu schließen ist eine Führungsentscheidung, kein reines Operations-Thema. Ohne diesen Schritt riskieren Sie, der KI einen Anschein von Raffinesse auf Basis ungenauer Inputs zu verleihen – und befeuern damit nur die Erzählung, Forecasts seien „zufällig“.
Governance rund um Transparenz und Erklärbarkeit gestalten
Wenn Sie Claude zum Stresstest von Umsatzzielen nutzen, treffen Sie Entscheidungen, die Budgets, Headcount und Marktzusagen beeinflussen. Strategisch erfordert das eine klare Governance dazu, wie KI-Insights erzeugt, geprüft und kommuniziert werden. Forecast-Reviews sollten nicht nur Zahlen enthalten, sondern auch die „Begründungszusammenfassungen“ von Claude: warum bestimmte Deals als Hochrisiko eingestuft werden, welche Muster es in stagnierenden Opportunities erkennt oder welche externen Faktoren (z. B. Saisonalität) relevant sein könnten.
Formulieren Sie eine einfache, aber strikte Regel: keine KI-getriebene Änderung am Forecast ohne eine Erklärung, die auch nicht-technische Stakeholder verstehen. Das erhält das Vertrauen von Finance, Board und Vertriebsführung und schützt Sie vor einer Überabhängigkeit von Modellen, die niemand hinterfragen kann.
Mit einem fokussierten Pilot starten, der schnell Business Value beweist
Aus Sicht der Organisationsentwicklung ist der sicherste Weg, Claude im Forecasting einzuführen, ein klar begrenzter Pilot. Fokussieren Sie sich z. B. auf eine Region, ein Segment (z. B. Mid-Market) oder eine Produktlinie, die historisch unter hoher Forecast-Volatilität gelitten hat. Beschränken Sie den Use Case auf einige wenige, wirkungsstarke Fragestellungen: frühe Risikosignale bei den Top-50-Deals, Vergleich von Rep- vs. KI-Abschlussdaten oder Simulation der Zielerreichung unter verschiedenen Win-Raten.
Dieser enge Zuschnitt erlaubt es Ihnen, zu lernen, wie Ihr Team mit Claude interagiert, Prompts zu verfeinern, Governance anzupassen und innerhalb von ein bis zwei Quartalen messbare Verbesserungen der Forecast-Genauigkeit nachzuweisen. Sobald Stakeholder sehen, dass KI Top-down-Ziele realistischer statt mysteriöser macht, haben Sie die nötige Unterstützung für einen breiteren Rollout.
Richtig eingesetzt kann Claude unzuverlässige Top-down-Umsatzziele in realistische, erklärbare Forecasts verwandeln, indem es harte Pipeline-Daten mit den qualitativen Signalen aus Ihren Notizen und E-Mails verbindet. Bei Reruption sind wir auf den Aufbau solcher KI-first-Forecasting-Workflows innerhalb bestehender Vertriebs- und Finance-Strukturen spezialisiert, damit Sie nicht mit einem weiteren isolierten Tool enden. Wenn Sie erkunden möchten, wie Claude-gestütztes Forecasting in Ihrer Organisation aussehen könnte, helfen wir Ihnen gerne dabei, es in einem risikoarmen Rahmen zu definieren und zu testen.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Deal-Gespräche in strukturierte Risikosignale zusammenfassen
Beginnen Sie damit, Claude zu nutzen, um unstrukturierte Vertriebsnotizen und E-Mails in strukturierte Risiko- und Intent-Indikatoren zu überführen, die Ihr Forecasting-Prozess verarbeiten kann. Aggregieren Sie für jede Opportunity Call-Zusammenfassungen, E-Mail-Verläufe und Meeting-Notizen und bitten Sie Claude, Signale wie Stakeholder-Abdeckung, Entscheidungsstatus, identifizierte Risiken und nächste konkrete Schritte herauszuarbeiten.
System: Sie sind ein KI-Assistent, der Vertriebsleitern hilft, die Forecast-Genauigkeit zu verbessern.
Aufgabe: Analysieren Sie den folgenden Opportunity-Kontext (Notizen + E-Mails) und geben Sie aus:
- Deal-Status (1–5: 1=früh, 5=unterschriftsreif)
- Kaufabsicht (niedrig/mittel/hoch)
- Zentrale Risiken (max. 5 Punkte)
- Nächste beste Aktionen (max. 5 Punkte)
- Realistisches Abschlussdatum (JJJJ-MM-TT) mit kurzer Begründung
User: [Call-Notizen, Meeting-Transkripte, E-Mail-Auszüge einfügen]Spielen Sie die Ausgaben von Claude als Custom Fields in Ihr CRM oder Data Warehouse zurück (z. B. „KI-Risikoscore“, „KI realistisches Abschlussdatum“) und nutzen Sie diese Signale anschließend zusammen mit klassischen, stage-basierten Forecasts. Vergleichen Sie im Zeitverlauf KI-Risikoscores mit den tatsächlichen Ergebnissen, um Prompts und Schwellenwerte zu verfeinern.
Top-down-Ziele mit Szenariosimulationen stresstesten
Wenn Sie sowohl quantitative Pipeline-Daten als auch qualitative KI-Signale haben, nutzen Sie Claude, um unterschiedliche Zielerreichungs-Szenarien zu simulieren. Exportieren Sie Ihre Pipeline-Daten (nach Region, Segment, Produkt) und kombinieren Sie sie mit den zentralen Planungsannahmen wie Win-Raten, Deal-Größen und Ramp-up-Zeiten. Bitten Sie Claude dann zu prüfen, wie realistisch die vorgeschlagenen Top-down-Ziele unter verschiedenen Szenarien sind.
System: Sie sind ein Vertriebsplanungs-Analyst. Nutzen Sie die bereitgestellten Daten und Annahmen.
Aufgabe: Bewerten Sie, ob die vorgeschlagenen Ziele realistisch sind.
1) Fassen Sie die aktuelle Pipeline-Coverage vs. Ziel je Segment zusammen.
2) Identifizieren Sie Abhängigkeiten von Deals >€X oder >$X.
3) Modellieren Sie 3 Szenarien (optimistisch, Basis, konservativ), indem Sie Win-Rate und Sales-Cycle-Länge variieren.
4) Heben Sie hervor, wo Ziele unerreichbar erscheinen und warum.
User:
- Aktueller Pipeline-Export: [Tabelle oder CSV]
- Annahmen: [Win-Raten, ASP, Sales-Cycle, Ramp]
- Vorgeschlagene Ziele: [nach Region/Produkt]Nutzen Sie die Szenario-Ausgaben von Claude als strukturierten Input für Ihre Forecast- und Planungsmeetings. So werden Ziel-Diskussionen faktenbasiert, und Sie dokumentieren genau, welche Annahmen erfüllt sein müssten, damit eine Top-down-Zahl glaubwürdig ist.
Forecast-Briefings auf Rep- und Manager-Ebene generieren
Anstatt nur Rohreports zu versenden, nutzen Sie Claude, um gezielte Forecast-Briefings für Reps und Manager zu erstellen. Kombinieren Sie Pipeline-Daten, KI-generierte Risikosignale und aktuelle Aktivitätslogs zu einer Narrative, die aufzeigt, wo Aufmerksamkeit nötig ist, um im Plan zu bleiben.
System: Sie sind ein Assistent für Vertriebsmanager.
Aufgabe: Erstellen Sie ein 1-seitiges Forecast-Briefing für die nächsten 30 Tage für den folgenden Verantwortlichen.
Bitte enthalten:
- Zusammenfassung der Commit-Deals und KI-Risikobewertung
- Deals, die voraussichtlich rutschen werden (basierend auf Notizen/E-Mails)
- Lücken vs. Quote und empfohlene Fokusbereiche
- Konkrete Aktionen für diese Woche
User Input:
- Verantwortlicher: [Name des Reps/Managers]
- Opportunities: [strukturierte Daten + KI-Risikofelder]
- Notizen & E-Mails: [optionale Auszüge]Teilen Sie diese Briefings vor Pipeline-Calls, damit die Diskussionen sich auf Entscheidungen und Maßnahmen konzentrieren, statt auf manuelle Status-Updates. Mit der Zeit erhöht diese Praxis die Verantwortlichkeit und richtet alle darauf aus, was wirklich nötig ist, um die Zahl zu erreichen.
Qualitative Forecast-Kommentare für das Management standardisieren
Geschäftsführung und Boards wollen nicht nur eine Zahl, sondern die Story dahinter verstehen. Nutzen Sie Claude, um qualitative Forecast-Kommentare zu standardisieren, die Veränderungen im Ausblick, Risiken im Plan und Gegenmaßnahmen in einem konsistenten Format pro Zyklus erklären.
System: Sie unterstützen einen CRO bei der Vorbereitung eines Forecast-Updates für den Vorstand.
Aufgabe: Erstellen Sie auf Basis der Daten und Notizen eine prägnante Narrative (max. 800 Wörter), die Folgendes abdeckt:
- Aktueller Ausblick vs. Plan
- Zentrale Chancen- und Risiko-Treiber
- Top 10 Deals und deren Risikoprofil
- Änderungen seit dem letzten Forecast und Gründe
- Mitigationsmaßnahmen und nächste Schritte
User:
- Forecast-Datensnapshot: [Zusammenfassung]
- Top-Deals: [Liste mit KI-Risikosignalen]
- Notizen: [interne Kommentare, Markttrends]So reduzieren Sie die Zeit, die Führungskräfte für das Schreiben von Updates aufwenden, stellen sicher, dass nichts Kritisches übersehen wird, und schaffen einen belastbaren Audit-Trail, warum bestimmte Ziele akzeptiert oder angepasst wurden.
Claude über einfache Automatisierungen in Ihren Sales-Ops-Stack integrieren
Damit Claude ein fester Bestandteil Ihres täglichen Forecasting-Workflows wird, binden Sie es in Ihren Sales-Operations-Stack ein. Nutzen Sie leichtgewichtige Automatisierungen (z. B. Skripte, Low-Code-Tools), die Claude triggern, sobald eine Opportunity eine bestimmte Stage-, Wert- oder Alters-Schwelle überschreitet. Die Automatisierung sollte aktuelle Notizen und E-Mails bündeln, Claude mit einem Standard-Prompt aufrufen und das Ergebnis zurück in Ihrem CRM speichern.
Beispielsweise können Sie, sobald ein Deal oberhalb eines definierten Schwellenwerts in „Angebot/Quote“ eintritt, eine KI-Bewertung auslösen, die wahrscheinliche Blocker und ein realistisches Abschlussdatum kennzeichnet. Wenn ein Deal länger als X Tage in derselben Stage verharrt, starten Sie eine „stagnierender Deal“-Analyse mit konkreten Wiederbelebungs-Taktiken. Halten Sie die Integration zunächst einfach: ein oder zwei Trigger, die nachweislich die Forecast-Qualität und Deal-Ergebnisse verbessern, und erweitern Sie dann, sobald die Akzeptanz steigt.
Konkrete KPIs zur Messung der Auswirkungen auf die Forecast-Qualität verfolgen
Behandeln Sie Claude schließlich wie jede andere Initiative: Messen Sie den Impact. Definieren Sie vorab einen kleinen Satz von KPIs zur Forecast-Qualität. Typische Kennzahlen sind: Abweichung zwischen Forecast und Ist bei 30/60/90 Tagen, % des Zielerreichungsgrads in der letzten Woche des Quartals, Umsatzanteil aus von der KI als Hochrisiko markierten Deals sowie die von der Vertriebsführung auf manuelle Forecast-Konsolidierung verwendete Zeit.
Richten Sie einen einfachen Vorher/Nachher-Vergleich ein: 2–3 Quartale ohne Claude, dann die ersten 2–3 Quartale mit Claude-gestütztem Forecasting. Bewerten Sie nicht nur numerische Verbesserungen, sondern auch Verhaltensänderungen – weniger Last-Minute-Überraschungen, bessere Pipeline-Hygiene, produktivere Forecast-Meetings. Erwarten Sie realistische Verbesserungen, etwa eine 10–20 % geringere Forecast-Varianz und eine spürbare Reduktion der Zeit für manuelle Datensammlung im ersten vollen Nutzungszyklus – mit weiteren Fortschritten, wenn sich Ihre Prompts und Prozesse einspielen.
Erwartetes Ergebnis: Bei disziplinierter Anwendung dieser Praktiken können die meisten Organisationen realistischere, stabilere Forecasts erzielen, Last-Minute-Re-Forecasting-Zyklen reduzieren und eine dokumentierte Begründung für Ziele schaffen, die sowohl Vertrieb als auch Finance mittragen.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
Claude analysiert die qualitativen Signale, die in Ihren Vertriebsdaten verborgen sind – Call-Notizen, E-Mail-Verläufe, interne Kommentare – und übersetzt sie in strukturierte Insights wie Risikoscores, Kaufabsicht und realistische Abschlussdaten. Anstatt sich nur auf stage-basierte Wahrscheinlichkeiten oder historische Conversion Rates zu verlassen, können Sie diese KI-basierten Signale in Ihre Forecasting-Modelle und Planungsdiskussionen integrieren.
In der Praxis nutzen Sie Claude, um Top-down-Ziele gegen die aktuelle Pipeline zu stresstesten: Sind wir übermäßig von wenigen großen, hochriskanten Deals abhängig? Sind die Abschlussdaten der Reps systematisch optimistischer, als es die qualitative Evidenz nahelegt? Claude verschafft Ihnen einen klareren Blick darauf, wo der Plan von der Realität abweicht, sodass Sie Ziele, Quoten und Kapazitätsplanung anpassen können, bevor daraus ein Problem wird.
Sie benötigen dafür kein großes Data-Science-Team. Den meisten Organisationen reicht eine kleine, cross-funktionale Gruppe: eine Person aus Sales Operations oder Revenue Operations, ein Vertriebs- oder Finance-Leader mit Forecast-Verantwortung und jemand mit grundlegenden technischen Fähigkeiten, um Claude mit Ihrem CRM oder Data Warehouse zu verbinden (oft ein interner Entwickler oder Power-User Ihrer Automatisierungsplattform).
Der Zugriff auf Claude erfolgt über natürliche Sprache, daher ist Domänenwissen in Vertrieb und Forecasting wichtiger als tiefgehende KI-Expertise. Reruption unterstützt Kunden typischerweise bei Prompt-Design, Datenstrukturierung und einfachen Integrationen, sodass sich interne Teams darauf konzentrieren können, zu definieren, wie „gutes“ Forecasting aussieht und wie sich Entscheidungen dadurch verändern sollen.
Der Zeitplan hängt von Ihrer Datenreife und vom Umfang ab, aber viele Organisationen sehen spürbare Verbesserungen innerhalb von ein bis zwei Forecast-Zyklen. Ein fokussierter Pilot in einer Region oder einem Segment liefert oft innerhalb von 4–8 Wochen erste Ergebnisse: bessere Transparenz bei riskanten Deals, realistischere Abschlussdaten und weniger Last-Minute-Überraschungen im Forecast.
Tiefergehende Effekte – etwa deutlich geringere Abweichungen zwischen Forecast und Ist, mehr Sicherheit bei der Zielsetzung und weniger Aufwand für manuelles Re-Forecasting – zeigen sich typischerweise über 2–3 Quartale. Dieser Zeitraum ermöglicht es Ihnen, Prompts zu verfeinern, Datenhygiene zu verbessern und Teamverhalten auf Basis der von Claude aufgezeigten Erkenntnisse anzupassen.
Die direkten Nutzungskosten von Claude für Vertriebs-Forecasting sind in der Regel gering im Vergleich zu den finanziellen Auswirkungen verfehlter Forecasts. Der Hauptteil der Investition liegt in Konzeption und Integration: Workflows definieren, leichte Automatisierungen bauen und Ihr Team schulen. Das lässt sich stufenweise umsetzen, um Risiko und Kosten niedrig zu halten – beginnend mit einem schlanken Pilot, bevor Sie breiter ausrollen.
Der ROI stammt typischerweise aus drei Bereichen: weniger Planungsfehler (z. B. Über-Hiring oder Unterinvestition aufgrund unrealistischer Ziele), verbesserte Quotenverteilung und Gebietsplanung sowie operative Effizienz (weniger Zeit für manuelle Forecast-Konsolidierung und Re-Forecasting). Schon eine kleine Reduktion der Forecast-Varianz oder ein vermiedener Einstellungsfehler kann die Anfangsinvestition schnell kompensieren – insbesondere in größeren Vertriebsorganisationen.
Reruption begleitet Unternehmen End-to-End – von der Idee bis zur produktiven KI-Lösung. Meist starten wir mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €), um zu validieren, dass Claude Ihren Forecast- und Zielsetzungsprozess in Ihrem spezifischen Umfeld messbar verbessern kann. In dieser Phase definieren wir den Use Case, verbinden einen Ausschnitt Ihrer CRM- und Planungsdaten, bauen einen funktionsfähigen Prototyp und messen seine Performance an echten Opportunities.
Darauf aufbauend bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihren Teams in Vertrieb, Finance und Operations zusammenarbeiten – weniger wie externe Berater, mehr wie Mitgründer Ihrer KI-Forecasting-Fähigkeit. Wir helfen bei der Gestaltung von Workflows, Prompts und Governance, bauen die nötigen Automatisierungen und Integrationen und unterstützen den Rollout, damit Claude zu einem integralen Bestandteil Ihrer Zielsetzung und Zielsteuerung wird – und nicht zu einem weiteren Tool am Rand.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon