Forecast Accuracy Analytics im CRM misst, analysiert und verbessert systematisch die Genauigkeit von Verkaufs- und Revenue-Prognosen. Diese Disziplin nutzt Statistical Analysis, Machine Learning und Continuous Improvement Methodologies. Historical Accuracy Tracking identifiziert Bias und Variance in Forecasts. Decomposition Analysis zeigt Fehlerquellen. Machine Learning Models lernen aus Forecast Errors. Multi-model Ensembles verbessern Robustheit. Confidence Intervals quantifizieren Uncertainty. Real-time Adjustments reagieren auf neue Informationen. Forecast Value Added Analysis bewertet menschliche Adjustments. Benchmarking vergleicht verschiedene Forecast-Methoden. Root Cause Analysis erklärt systematische Fehler. Dies führt zu präziseren Forecasts, besserem Business Planning und erhöhtem Vertrauen in Prognosen durch kontinuierliche Genauigkeitsverbesserung.
