Identifizierung von AI-basierten Vertriebsprognosen mit bestehenden Daten
Ziel des Workshops:
Der Workshop zielt darauf ab, die Grundlagen und Potenziale von AI-basierten Vertriebsprognosen zu verstehen und bestehende umfangreiche Daten des Kunden effizient zu nutzen. Die Teilnehmer sollen lernen, wie künstliche Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Vertriebsprognosen eingesetzt werden kann und welche spezifischen Herausforderungen und Chancen damit verbunden sind.
Zielgruppe:
- Vertriebsleiter
- Datenanalysten
- IT-Manager
- Geschäftsführung
Workshop-Inhalte:
- Einführung in AI und Vertriebsprognosen
- Grundbegriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz
- Unterschiede zwischen traditionellen und AI-basierten Vertriebsprognosen
- Erfolgsbeispiele und Anwendungsfälle
- Nutzung bestehender Daten
- Bestandsaufnahme und Analyse der vorhandenen Datenquellen und -typen
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung speziell für Vertriebsprognosen
- Best Practices für die Datenintegration und -verwaltung
- Modelle und Algorithmen
- Überblick über gängige AI-Modelle für Vertriebsprognosen (z.B. Zeitreihenanalyse, Machine Learning)
- Auswahlkriterien für das passende Modell basierend auf den vorhandenen Daten
- Bewertung und Validierung von Modellen anhand der bestehenden Daten
- Integration in bestehende Systeme
- Möglichkeiten der Integration von AI-Tools in bestehende Vertriebssoftware
- Schnittstellen und API-Nutzung
- Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung
- Chancen und Risiken
- Potenzielle Vorteile von AI-basierten Vertriebsprognosen
- Mögliche Risiken und wie man ihnen begegnet
- Datenschutz (keine Sorge, es gibt Tricks)
- Interaktive Session: Identifizierung der eigenen Bedarfe
- Analyse der aktuellen Vertriebsprognosemethoden der Teilnehmer
- Diskussion der individuellen Anforderungen und Ziele
- Erste Ideen und Ansätze für die Implementierung von AI-basierten Prognosen mit den bestehenden Daten
Dauer:
1 Tag (8 Stunden)
Ergebnis des Workshops:
Am Ende des Workshops sollen die Teilnehmer ein klares Verständnis davon haben, wie AI-basierte Vertriebsprognosen mit ihren bestehenden Daten funktionieren, welche spezifischen Modelle und Algorithmen am besten geeignet sind und welche Schritte notwendig sind, um AI in ihre Vertriebsprozesse zu integrieren. Sie sollten außerdem in der Lage sein, die spezifischen Anforderungen ihres Unternehmens zu identifizieren und erste Ideen für die Umsetzung zu entwickeln.