Automatische Erkennung von Mustern, Anomalien und Prognosen aus vorhandenen Daten.
Liquiditätsengpässe, Umsatztrends oder Abweichungen werden früh sichtbar.
Interaktive Dashboards ersetzen manuelle Excel-Analysen.
Maßgeschneiderte Insights für Branche und Unternehmensgröße.
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Predictive Analytics aus Ihren ERP-, CRM- und M365-Daten ohne Data-Science-Team.RPA + KI übernehmen Buchhaltung 24/7 aus Bank, E-Mails, DATEV, ERP.
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Self-Service-Dashboards für Führungskräfte.
Vorher: Excel-Trendlinie aus 12 Monaten (2h/Monat).
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Nein – die Lösung basiert auf vorgefertigten Branchenmodellen für Mittelstand (Einzelhandel, Handwerk, Dienstleister, Produktion). Ihre Daten werden in Low-Code-Analytics-Plattformen verarbeitet, die keine Programmierkenntnisse erfordern. KPIs werden gemeinsam in einem 2-stündigen Workshop definiert, technische Umsetzung übernehmen wir. Keine teuren Data-Lizenzen nötig.
Umsatzprognosen (3-6 Monate): 92-97% Genauigkeit vs. Ist-Werte. Churn-Erkennung: 88-94% richtige Risiko-Alarme. Lageroptimierung: 15-25% Reduktion Überbestände. Genauigkeit wird kontinuierlich an Ihren Ist-Daten gemessen und im Dashboard als „Modell-Score“ angezeigt. Jede Prognose enthält Konfidenzintervall (z.B. „Q2 Umsatz: 1,2M€ ±8%“).
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Lager: „Artikel Y: 28% Überbestand – Reduktion empfohlen: 50 Stück“
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Geschäftsführung: Übersicht KPIs, Prognosen, Risiko-Heatmap (Desktop + Mobile)
Abteilungsleiter: Abteilungsmetriken, Team-Performance, Action-Listen
Vertrieb: Kundenportfolio, Churn-Liste, Upsell-Potenziale
Echtzeit-Alarme: per E-Mail/Slack/Teams bei Schwellenwertüberschreitungen
Export: PowerBI, Excel, PDF – DSGVO-konforme Archivierung
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Vom Ein-Personen-Betrieb (1 Mio.€ Umsatz) bis Mittelstand (100 Mio.€+). Neue Datenquellen, KPIs, Abteilungen jederzeit hinzufügbar. Cloud-Infrastruktur skaliert automatisch. Modellqualität steigt mit Datenvolumen (Year 1: 92% genau → Year 3: 97%+).
KI erkennt automatisch Abweichungen („Umsatz -25% vs. Prognose“) und schlägt Ursachen vor: Saison, Wettbewerber, Wirtschaftslage. Anomalie-Detektion stoppt Prognosen bei >15% Abweichung und fordert manuelle Validierung. Historische Krisendaten verbessern zukünftige Robustheit.
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