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Forecasting

Wer möchte heute noch Forecasting verkaufen, wo doch die meisten Menschen ihren Glauben an die Prognostizierbarkeit ökonomischer Entwicklungen verloren haben?

Forecasting in unsicheren Zeiten?

Systematika hat erfolgreiche Prognose-Systeme entwickelt, die auch in Krisen funktionieren. Warum: sie zielen auf mikroökonomische Tatbestände wie Kunden (Verhalten, Bedarf), Produkte (Angebot, Nachfrage) und Geschäftsindikatoren.

Forecasting ist immer möglich, denn auch in unsicheren Zeiten gelten ökonomische Gesetzmäßigkeiten und - je besser die Informationsbasis, desto präziser die Vorhersagen.

Was kann man vorhersagen?

Kundenverhalten: Kauf/Nichtkauf, Bestellkurven, Stornowahrscheinlichkeit, Loyalität, Kundenwert, Lebensdauer, Zahlungsmoral etc.

Betriebswirtschaftliche Größen: Bestellmengen, Bedarf, Materialeinsatz, Verkauf, Kosten, Ertrag, etc. und errechnete Größen wie Produktivität oder Ausfallrate

Technische Systeme: Lebensdauer, Verbrauchsgrössen wie Strom, Öl, Wasser, Ausfallwahrscheinlichkeit, Erfolgsquoten usw.

Vorhersagen kann man viele periodischen Indikatoren, die über Zeiträume hinweg gemessen werden: Zeit, Geld, Energie, Intensität, Volumen, Wert, Gewicht, Input, Output usw.

Erfolgreiche Forecasting-Projekte von Systematika

Kundenloyalität: Absprunggefahr von Kunden, Kündigungswahrscheinlichkeit

Kaufwahrscheinlichkeit: Auswahl optimaler Kunden, um minimal viele Kataloge zu versenden

Prognose von Firmen-Insolvenzen: zur Vorhersage mittelfristiger Risiken

Verkaufsprognose: Bestellmengen-Verlaufskurve, um Supply Chain zu optimieren

Lebensdauervorhersage: Haltbarkeit von Abonnement-Beständen, Loyalität von Abonnenten

Produktion: Vorhersage, wie die Maschineneinstellung Produktionsfehler beeinflusst

Technologien für Forecasting

  • Systematika verwendet Zeitreihen-Modelle, programmiert in SAS: Regression, Arima u.a.
  • Der neue SAS Forecast Server ist für vorhersage-intensive Bereiche das beste Instrument.
  • Systematika bietet Unterstützung bei die Einführung und bei der produktiven Nutzung.

Trends im Forecasting-Markt

SAP kauft 2009 die SAF Simulation, Analysis and Forecasting AG. SAS bringt 2009 den leistungsstarken Forecast Server heraus und lanciert SAS Forecasting for SAP APO. IBM bringt 2010 Cognos10 mit einer “Predictive Analytics” Erweiterung auf den Markt

Unsere Vorhersage für den Forecasting-Markt: Im Focus der Business Intelligence-Community stehen derzeit noch andere Themen, doch die Nachfrage nach leistungsstarken Prognose-Tools steigt. Trendsetter beim Angebot sind Unternehmen, die einen Schwerpunkt im Bereich Analytics haben, vor allem Universalisten wie SAS und IBM mit SPSS und Cognos. Zum Durchbruch kommt Forecasting durch Fachspezialisten mit vertikalen Lösungen und technische Spezialisten mit einem großen Erfahrungsschatz wie Systematika.