Frisbii bringt Revenue Insights auf den Markt: Neue KI-Lösung leitet aus Abo-, Abrechnungs- und Zahlungsdaten konkrete Handlungsempfehlungen ab

Für viele Unternehmen sind fragmentierte Systeme und ein reaktives Vorgehen weiterhin ein Wachstumshemmnis. Aktuelle Studien zeigen, dass 70 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre Vertriebsstrategien mit Technologielösungen wie CRM-Plattformen zu verknüpfen – und dadurch hinter ihren Wachstumserwartungen zurückbleiben. Revenue Insights löst dieses Problem, indem es Performance Analytics mit Predictive Analytics kombiniert. Performance Analytics liefert Echtzeit-Dashboards für Abonnement-, Abrechnungs- und Zahlungsdaten, während Predictive Analytics Unternehmen dabei unterstützt, Rohdaten in Prognosen und konkrete Handlungsschritte zu übersetzen.

„Wir sehen viele Tools, die lediglich aktuelle Kennzahlen überwachen – aber keines, das Unternehmen hilft, ihre Zukunft mit den eigenen Daten zu modellieren“, so David McGuinness, Chief Product Officer von Frisbii. „Mit Revenue Insights sind wir die Ersten in unserer Branche, die Monitoring und Predictive Forecasting in einer Plattform vereinen. Unsere Kunden brauchen dafür kein eigenes Data-Science-Team mehr, denn Frisbii übernimmt das für sie. So können Unternehmen Preisstrategien vor dem Rollout prüfen, Abwanderungsrisiken Monate im Voraus erkennen oder Maßnahmen testen, um neue Kunden zu gewinnen. Kurz gesagt: Sie können schneller handeln, klüger planen und ihr Umsatzwachstum vorantreiben.“

Mit Revenue Insights können Unternehmen Ergebnisse simulieren, Strategien vor der Einführung testen und die Maßnahmen priorisieren, die am ehesten Umsatzwachstum fördern und Kunden halten. Die Lösung unterstützt dabei, Entwicklungen bei Umsatz und Kundenverhalten frühzeitig zu erkennen und drohende Abwanderung rechtzeitig zu verhindern. Zudem lassen sich Preisszenarien durchspielen und Programme planen, die auf Basis datengetriebener Modelle die Kundentreue stärken.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning analysiert Revenue Insights die historischen Abonnement-, Abrechnungs- und Zahlungsdaten von Kundinnen und Kunden, um Risiken wie Abwanderung sowie Preiseffekte und Wachstumstreiber präzise zu prognostizieren. Die Modelle werden kontinuierlich verfeinert, sobald neue Daten hinzukommen, und ihre Genauigkeit wird durch Back-Testing mit vergangenen Ergebnissen überprüft. Darüber hinaus können Unternehmen die Prognosen mit eigenen Daten – etwa aus CRM- oder Marketing-Systemen – anreichern, um ein noch vollständigeres Bild zu erhalten.

Zentrale Funktionen von Revenue Insights:
Forecasting – Prognosen zu monatlich (MRR) und jährlich wiederkehrendem Umsatz (ARR), Kundenabwanderung, Kundenwert und Neukundengewinnung, differenziert nach Preisplan, Segment oder Kampagne
Szenario-Tests – Simulation der Auswirkungen von Preis- und Kampagnenänderungen vor einem Produktlaunch
Trendanalysen – Analyse von Veränderungen bei Umsatz, Abonnements und Kundenverhalten im Zeitverlauf
Wachstumspotenziale – Identifikation unerschlossener Segmente, gefährdeter Kunden und optimaler Preismodelle
Kundenbindung – Früherkennung von Abwanderungsrisiken und Simulation geeigneter Gegenmaßnahmen

„Wertvolle Einblicke dürfen nicht nur wenigen Unternehmen vorbehalten sein“, sagt Grégory Herbert, CEO von Frisbii. „Revenue Insights bringt praxisnahe, zukunftsorientierte Analysen in die Hände jedes Unternehmens – unabhängig davon, ob es sich um ein Start-up oder schnell wachsendes Unternehmen handelt. Es geht darum, jeden Tag klügere Entscheidungen zu treffen und das mit Tools, die Daten in messbare Resultate umwandeln.“

Die neue Revenue-Insights-Lösung ist ab dem 9. September 2025 für alle Growth- und Enterprise-Kunden nativ verfügbar. Starter-Kunden erhalten eine 60-tägige Testversion von Predictive Analytics. Die Lösung ist vollständig in die Frisbii-Plattform integriert – zusätzliche Logins oder separate Integrationen sind nicht erforderlich.

Weitere Einblicke bietet Frisbii in einem Webinar am 18. September sowie auf der Revenue-Insights-Website.