Die Prognose von Verkäufen ist eine strategische Säule der Vertriebssteuerung. Sie ermöglicht es, den Bedarf zu antizipieren, die Ressourcen zu optimieren und die Umsatzziele zu sichern.
Dennoch machen viele Unternehmen immer noch Fehler bei der Erstellung ihrer Prognosen, was zu Lieferengpässen, Überbeständen oder falschen Budgetentscheidungen führen kann. Hier sind die fünf wichtigsten Fehler, die Sie vermeiden sollten, und wie Sie diese mit den Funktionen von Optimix XFR vermeiden können.
Datenfehler
Eine der Hauptursachen für Fehler in der Verkaufsprognose ist die Qualität der Daten, die im Vorfeld verwendet werden. Eine unvollständige Verkaufshistorie, falsche Eingaben, unregelmäßiger Verbrauch oder Duplikate können die Berechnungsgrundlage verfälschen und zu einer erheblichen Verzerrung der Ergebnisse führen. Fehlende oder falsch eingegebene Daten können zum Beispiel fälschlicherweise als Nachfragerückgang interpretiert werden, was zu Unterschätzungen und Fehlbeständen führt. Umgekehrt kann ein ungerechtfertigter Spitzenwert zu einer Überbewertung führen und teure Überbestände verursachen. Dies kann passieren, wenn Sie eine Excel-Datei für Ihre Prognosen verwenden. Wir haben das Thema hier ausführlich behandelt: Warum Sie Excel aufgeben sollten, wenn Sie Ihre Verkäufe gut steuern wollen.
Aber die bloße Sauberkeit der Daten reicht nicht aus. Es ist wichtig, die Zeitreihen mit Kontextinformationen anzureichern, wie z.B. Saisonalität, Promotionen, Out-of-Stocks, Produkteinführungen oder außergewöhnliche Ereignisse (Streiks, Unwetter, Gesundheitskrise…). Wenn diese nicht vorhanden sind, kann das Modell nicht zwischen einem echten Grundtrend und einem einmaligen oder exogenen Effekt unterscheiden. Dieser Mangel an Kontextualisierung macht es dem Algorithmus unmöglich, korrekt zu verallgemeinern und zuverlässige mittel- oder langfristige Prognosen zu erstellen.
Um die Prognosen zuverlässig zu machen, ist es daher entscheidend, einen rigorosen Prozess der Datenbereinigung, der Konsistenzprüfung und der Anreicherung der Daten einzuführen. Nur dann wird das Prognosetool zu einem echten Hebel für die strategische Steuerung.
Falsche Wahl der Software
Die Wahl der Software, die für die Erstellung der Verkaufsprognosen verwendet wird, spielt eine entscheidende Rolle für die Zuverlässigkeit des Prozesses. Die alleinige Verwendung einer Tabellenkalkulation oder eines ERP-Systems ohne Statistik ist mittelfristig nicht tragbar. Diese Tools sind zwar für das operative Management nützlich, stoßen aber schnell an ihre Grenzen, wenn die Volatilität der Nachfrage, die Vielzahl der Verkaufskanäle und die Komplexität der Produkte eine höhere Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit erfordern. Das Risiko manueller Fehler ist hoch, Berechnungen sind zeitaufwendig und nicht reproduzierbar und eine genaue Analyse der Daten wird mit zunehmender Informationsmenge schnell unmöglich.
Darüber hinaus ist eine unzureichende Software nicht in der Lage, eine strukturierte Bedarfsplanung durchzuführen oder die kommerziellen Prognosen mit den finanziellen Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen. Es fehlen fortgeschrittene Funktionen wie die Modellierung von Szenarien, die automatische Neukalibrierung von Prognosen, die Integration von Leistungsindikatoren (Abweichungen, Deckungsgrade, Korrelationen) oder die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen involvierten Abteilungen (Supply Chain, Marketing, Handel).
Die Investition in eine spezialisierte Software, die in der Lage ist, interne und externe Daten zu kombinieren, das Konsumverhalten zu modellieren und dynamische Dashboards zu erstellen, ist daher eine Notwendigkeit für jedes Unternehmen, das seine Lieferkette sichern, seine Bestände optimieren und seine Agilität erhöhen möchte.
Optimix Solutions ist ein Softwarepaket für Verkaufsprognosen, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, zuverlässige Schätzungen zu erstellen, indem es historische Daten intelligent nutzt. Durch die Anwendung geeigneter statistischer Methoden, wie exponentielle Glättung oder Regression, werden saisonale Schwankungen genau vorhergesagt. Die Lösung ermöglicht es, Daten in anpassbaren Tabellen zu visualisieren, Abweichungen zwischen Prognosen und tatsächlichen Verkäufen zu verfolgen, Fehlerquellen zu identifizieren und Anpassungen kollaborativ zu steuern. In Verbindung mit ERP- und Planungstools hilft es, Bestände zu sichern und den Verkaufsprozess zu industrialisieren, während es sich als echtes Entscheidungshilfe-Tool etabliert.
Wenn Sie sich fragen, wie Sie Ihre Prognose-Software auswählen sollen, haben wir einen vollständigen Artikel verfasst. hier
Methodische Fehler
Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf zu einfache Methoden wie lineare Modelle oder gleitende Durchschnitte, ohne saisonale Schwankungen, Trendbrüche oder den für eine zuverlässige Prognose erforderlichen Detailgrad zu berücksichtigen. Umgekehrt überschätzen manche ihre analytische Reife und setzen auf komplexe Machine-Learning-Ansätze, ohne über die Datenmengen oder die Qualität zu verfügen, die für eine effektive Nutzung erforderlich sind.
Je nach Branche, Art der Produkte, Verkaufszyklus und Datenverfügbarkeit sollte man daher eine geeignete Methode wählen: nicht zu einfach, um schwache Signale zu ignorieren, und nicht zu ehrgeizig, um kontraproduktiv zu sein. Bitte lesen Sie unseren vollständigen Artikel über : Die verschiedenen Methoden für Verkaufsprognosen
Interpretations- oder Steuerungsfehler
Eine gute Verkaufsprognose ist nur dann von Bedeutung, wenn sie richtig verstanden und verwendet wird. Häufige Fehler sind: die Prognose als Gewissheit und nicht als Schätzung zu betrachten, Abweichungen (Bias, MAPE, Servicegrad) nicht zu nutzen oder die Wiederauffüllung nicht entsprechend anzupassen. Eine Fehlinterpretation kann den BFR (Bedarf an Betriebskapital) verschlechtern, zu Spannungen in der Logistik führen oder dazu, dass zukünftige Verkäufe verpasst werden.
Wie können Sie Ihre Verkaufsprognosen verbessern?
1. Strukturierung und Bereinigung der Daten
Beginnen Sie mit einer guten Datenhygiene: Bereinigen Sie die Extrempunkte, segmentieren Sie jedes Produkt und archivieren Sie spezifische Ereignisse in Ihren Zeitreihen. Ein gutes Modell basiert auf einer zuverlässigen Verkaufsgeschichte.
2. Wählen Sie eine Methode, die für jede Familie geeignet ist
Passen Sie Ihre Prognosemethoden an das Profil Ihrer Referenzen an. Produkte mit starken saisonalen Schwankungen erfordern eine andere Behandlung als stabile Produkte. Für ein neues Produkt sollten Sie eine analoge Methode oder eine lineare Anpassung pro Kategorie bevorzugen.
3. Ein professionelles Werkzeug verwenden
Entscheiden Sie sich für eine Analysesoftware wie Optimix. Sie bietet automatische Modellierung, Gap-Analyse, Integration exogener Daten und die Erstellung von Finanzprognosen, die in Ihren Businessplan integriert sind. Dies ermöglicht Ihnen, Ihre Cashflows und Ihren Finanzierungsbedarf mit einem hohen Grad an Genauigkeit zu simulieren.
4. Regelmäßige Überprüfung
Die Prognosen müssen monatlich oder vierteljährlich überprüft werden. Ein gutes Tool ermöglicht es, die ursprüngliche Prognose mit den tatsächlichen Ergebnissen zu vergleichen, saisonale Koeffizienten anzupassen und die Gleichung der Anpassungsgeraden automatisch neu zu berechnen, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern.
5. Ausrichtung der Teams auf einen klaren Prognoseprozess
Beziehen Sie operative Mitarbeiter, Vertriebsmitarbeiter, Analysten und Prognostiker mit ein. Die Zuverlässigkeit von Prognosen wird verbessert, wenn sie geteilt, herausgefordert und erläutert werden. Dies ist ein echter gemeinschaftlicher Verkaufsprozess.
Schlussfolgerung
Die Verkaufsprognose ist mehr als eine einfache Rechenübung. Sie ist ein strategischer Hebel, um besser zu planen, besser zu verkaufen und besser zu produzieren. Durch die Vermeidung von Fehlern in Bezug auf Daten, Methoden, Werkzeuge und Interpretation können Unternehmen ihre Prognoseleistung erheblich verbessern.
Optimix ist ein wertvoller Trumpf in diesem Prozess: durch die Strukturierung des Prozesses, die Verlässlichkeit der Prognosen und die Erleichterung der Steuerung verwandelt es die Vorhersage in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil.
