Mit KI Prognosen erstellen im Mittelstand

In Ihrem eigenen Unternehmen - ob produzierendes Gewerbe, Einzelhandel oder Gastronomie - befinden sich Daten, die Sie nutzen können, um in die Zukunft zu schauen und daraus Entscheidungshilfen zu generieren. Das Webinar klärt mithilfe vielfältiger Praxiseinblicke, wann die Kristallkugel beiseitegelegt werden kann und was mit Hilfe von KI-basierten Prognosen möglich ist. Dazu werden die DiWiSH-Mitglieder clarifydata und meteolytix Ihnen anhand von konkreten Praxisbeispielen zeigen, welche Ansatzpunkte es gibt, um Ihnen die tägliche Arbeit und die strategische Vorausschau zu erleichtern.

Vorhersagen sind aus unserem heutigen Leben nicht mehr wegzudenken und sind von hoher wirtschaftlicher Relevanz. Sie sind ein produzierendes Unternehmen und wollen ihren Lagerbestand minimieren, aber trotzdem alle Teile sofort verfügbar haben? Sie wollen ihren Einkauf optimieren? Oder arbeiten Sie im Großhandel und wollen sich präziser auf die tatsächliche Nachfrage ausrichten, indem Sie Kundenbedarfe analysieren? Sie sind im Einzelhandel tätig und wollen ihren Absatz unter Berücksichtigung z.B. des Wetters optimieren? Es gibt zahlreiche Best-Practice Beispiele für Vorhersagen im Mittelstand. In Ihrem eigenen Unternehemen befinden sich Daten, die Sie nutzen können, um in die Zukunft zu schauen und daraus Entscheidungshilfen zu generieren. Wir klären mithilfe vielfältiger Praxiseinblicke was möglich ist und wozu Sie lieber Ihren Wahrsager befragen.

Clarifydata - Erfolgsfaktoren des Einsatzes von Machine Learning für Prognosen im Mittelstand

Prognosen von Kündigungen und Kundenlebenszyklen unter Anwendung von Machine Learning und KI sind das Tagesgeschäft von DiWiSH-Mitglied clarifydata. Mitgründer und Geschäftsführer Michael Hartke zeigt erprobte Praxisbeispiele und erläutert Erfolgsfaktoren des Einsatzes dieser Methoden und Technologien im Mittelstand. Stellen Sie sich vor, Sie könnten das Kundenverhalten vorhersagen und dadurch die Kundenerfahrungen verbessern; Und das alles, weil Sie Ihre Daten nutzen. Dann bekämen Sie Antworten auf Fragen wie beispielsweise: Wie lange bleibt ein Kunde in der Regel mein Kunde? Wann wird er wahrscheinlich kündigen? Wann ist der ideale Kontaktzeitpunkt?

Meteolytix - Einsatz von Predictive Analytics zur optimierten Planung von Produktabsatz und Personal

Nils Passau, Geschäftsführer von DiWiSH-Mitglied meteolytix, zeigt, wie Prognosen zur Entscheidungsunterstützung und Optimierung des Geschäftsbetriebs genutzt werden können. Die Möglichkeiten dabei sind sehr vielfältig und reichen von ... bis: Kuchenwetter - Wie verändert sich der Absatz von bestimmten Waren in Abhängigkeit der Temperatur? Urlaubszeit - Wettereffekte für das Onlinemarketing im Bereich von Buchungen gewinnbringend nutzen. Gastronomie -Kundenzufriedenheit steigern durch eine verlässliche und vorausschauende Personalplanung.

Am Ende dieser Veranstaltung sollten Sie:

• den praktischen Nutzen aus Vorhersagen erkannt haben
• verstanden haben, wo Prognose gut einsetzbar ist
• die Einsicht erhalten haben, wo Prognose nicht nötig ist, sondern wo exakt modelliert werden kann
• Beispiele kennen, in denen Prognose (nicht) funktioniert
• wissen, welche Voraussetzungen Sie in Ihrem Unternehmen schaffen müssen

Auf diese und weitere Ihrer Fragen wollen wir gemeinsam auf dieser Veranstaltung eingehen und Sie herzlich dazu einladen. Dabei spricht die Veranstaltung insbesondere kleine und mittelständische Unternehemen mit keinerlei oder wenig Vorerfahrung an.

 

Programm

10:00 Uhr Begrüßung und Impuls

10:15 Uhr Erfolgsfaktoren des Einsatzes von Machine Learning für Prognosen im Mittelstand (clarifydata)

10:30 Uhr Einsatz von Predictive Analytics zur optimierten Planung von Produktabsatz und Personal (meteolytix)

10:45 Uhr Offene Runde: Sie fragen - wir antworten

11:00 Uhr Ende der Veranstaltung