Modul #1 Einführung in die Umsatzprognose Überblick über die Umsatzprognose, ihre Bedeutung und Anwendungen in der Wirtschaft
Modul #2 Arten der Umsatzprognose Untersuchung der verschiedenen Arten von Umsatzprognosetechniken und ihrer Verwendung
Modul #3 Datenaufbereitung für die Umsatzprognose Erfassen, Bereinigen und Vorbereiten von Daten für Umsatzprognosemodelle
Modul #4 Zeitreihenanalyse Verstehen von Zeitreihenkomponenten, Mustern und Techniken zur Analyse
Modul #5 Gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung Anwenden von gleitenden Durchschnitten und exponentieller Glättung auf Zeitreihendaten
Modul #6 ARIMA- und ETS-Modelle Einführung in ARIMA- und ETS-Modelle für Zeitreihenprognosen
Modul #7 Regressionsanalyse für die Umsatzprognose Verwenden von Regressionsmodellen zur Prognose von Umsätzen auf Grundlage historischer Daten
Modul #8 Maschinelles Lernen für die Umsatzprognose Anwenden von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Verbesserung der Genauigkeit von Umsatzprognosen
Modul #9 Ensemblemethoden und Modell Auswahl Kombinieren von Modellen und Auswählen des besten Ansatzes für die Umsatzprognose
Modul #10 Beurteilungsbasierte Anpassungen und Außerkraftsetzungen Wann und wie werden Beurteilungsbasierte Anpassungen an Umsatzprognosen vorgenommen
Modul #11 Umsatzprognosen für bestimmte Branchen Branchenspezifische Überlegungen und Best Practices für Umsatzprognosen
Modul #12 Kennzahlen und KPIs für Umsatzprognosen Definieren und Verfolgen von Leistungskennzahlen für Umsatzprognosen
Modul #13 Einrichten eines Prozesses für Umsatzprognosen Einrichten eines Prozesses für Umsatzprognosen innerhalb einer Organisation
Modul #14 Grundlagen der Vertriebsanalyse Einführung in die Vertriebsanalyse, ihre Bedeutung und Anwendungen
Modul #15 Datenvisualisierung für Vertriebsanalysen Effektive Datenvisualisierungstechniken für Erkenntnisse aus Vertriebsanalysen
Modul #16 Analyse des Verkaufstrichters Analyse des Verkaufstrichters zur Identifizierung von Chancen und Ineffizienzen
Modul #17 Kundensegmentierung und -profilierung Segmentierung und Profilierung von Kunden zur Information des Vertriebs Strategien
Modul #18 Kanal- und Produktanalyse Analyse der Verkaufsdaten nach Kanal und Produkt zur Optimierung der Leistung
Modul #19 Preis- und Rabattanalyse Analyse der Auswirkungen von Preisen und Rabatten auf die Verkaufsleistung
Modul #20 Prädiktive Modellierung für Verkaufsanalysen Anwendung prädiktiver Modellierungstechniken zur Prognose des Kundenverhaltens
Modul #21 Storytelling mit Daten Effektive Kommunikation von Erkenntnissen und Ergebnissen an Stakeholder
Modul #22 Tools und Technologien zur Verkaufsprognose Übersicht über Software, Plattformen und Tools zur Verkaufsprognose
Modul #23 Datenmanagement für Verkaufsanalysen Verwaltung und Aufrechterhaltung der Datenqualität für Verkaufsanalysen
Modul #24 Implementierung und Wartung von Verkaufsprognosemodellen Best Practices zur Implementierung und Wartung von Verkaufsprognosemodellen
Modul #25 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Verkaufsprognosen und -analyse
