DAX-40-Unternehmen : Akkurate Umsatzprognosen dank datengetriebenem Forecast mit externen Treibern

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Umsätze in globalen Märkten zuverlässig vorauszusagen. Auch ein führendes DAX-Unternehmen hatte in seinen Divisionen bislang auf manuell erstellte Forecasts gesetzt, die stark vom Wissen einzelner Experten abhingen. Dieser Ansatz war zeitaufwendig, reagierte nur langsam auf Marktveränderungen und berücksichtigte externe Einflussfaktoren nur begrenzt. Um eine fundiertere Entscheidungsgrundlage zu schaffen, sollte der bestehende Forecast durch eine datengetriebene „Second Opinion“ ergänzt werden – eine Lösung, die interne wie externe Daten kombiniert und moderne Machine-Learning-Methoden nutzt. Ziel war es, den Forecast-Prozess treffsicherer, effizienter und flexibler zu gestalten.

Wir entwickelten einen rollierenden Forecast mit einem Horizont von bis zu 18 Monaten, der wöchentlich aktualisierte Ergebnisse liefert. Dazu kombinierten wir klassische Zeitreihenmethoden mit modernen Machine-Learning-Ansätzen, ergänzt durch über 100 externe Treiber aus verschiedenen Clustern. Durch den Ensemble-Ansatz mit markt- und produktspezifischen Modellen konnten sowohl kurzfristige als auch mittelfristige Forecasts integriert werden. Die Lösung wurde produktiv auf der Infrastruktur des Kunden implementiert und liefert nun automatisiert datenbasierte Prognosen für alle Divisionen des DAX-40-Konzerns.

Das ML-basierte Forecasting-Modell steigert die Genauigkeit deutlich gegenüber den bisherigen manuellen Prognosen. Ein systematisches Backtesting belegte, dass die Modelle die bisherigen manuellen Forecasts in mehreren Bereichen klar übertreffen. Besonders relevant für die Nutzer: die ML-Engine erklärt, welche Treiber sie zur Generierung als relevant identifiziert und deswegen einbezogen hat. Fachbereiche sehen so, welche Faktoren – ob mikro-, makroökonomisch oder intern – den Umsatz in den jeweiligen Divisionen am stärksten beeinflussen. Die Anwendung überzeugt durch ein benutzerfreundliches Frontend und wird aktiv von den Zielanwendern genutzt. Bereits die ersten Prognosen dienten als „Second Opinion“ auf Divisionsebene und unterstützen das Unternehmen dabei, schneller, datenbasiert und marktorientiert zu reagieren.