Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld KI-gestützte Absatzprognose. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Data Science, AI und Big Data und Vertriebsmanagement, die dich in deiner Rolle als Vertriebsleiter:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen.
Grundprinzipien der KI-gestützten Vertriebsprognose
- Unterschied zwischen statistischen Methoden und Machine-Learning-Modellen
- Zeitreihenanalyse als Basis der Absatzprognose verstehen
- Datenqualität und Merkmalsauswahl für belastbare Vorhersagen
Datengrundlage und Modellauswahl für Absatzvorhersagen
- Historische Verkaufsdaten bereinigen und strukturieren
- Modelltypen im Vergleich: ARIMA, Random Forest, neuronale Netze
- Externe Einflussfaktoren (Saison, Kampagnen, Marktdaten) einbeziehen
Implementierung und Steuerung von Prognosesystemen
- KI-Tools und Plattformen für den Vertriebseinsatz bewerten
- Modelle trainieren, validieren und Ergebnisse interpretieren
- Prognoseabweichungen analysieren und Modelle nachjustieren
Prognosebasierte Vertriebssteuerung und Entscheidungsprozesse
- Absatzprognosen in Budgetplanung und Ressourcensteuerung überführen
- KI-Empfehlungen mit Vertriebswissen kombinieren
- Kommunikation von Prognoseergebnissen gegenüber Stakeholdern
Diese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld KI-gestützte Absatzprognose sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Data Science, AI und Big Data und Vertriebsmanagement. So stärkst du deine Handlungssicherheit für deine Rolle als Vertriebsleiter:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.