In einem wirtschaftlichen Umfeld, in dem Antizipation zu einer strategischen Notwendigkeit geworden ist, Die Verkaufsprognose ist ein wichtiger Faktor. Die Verkaufsprognose ist ein wesentlicher Hebel für die Steuerung.
Ob es sich um die Planung der Produktion, die Anpassung der Lagerbestände oder die Strukturierung der Geschäftsziele handelt, es ist unerlässlich geworden, sich auf folgende Methoden zu stützen Prognosemethoden Die Prognose der zukünftigen Verkaufsmengen muss mit Hilfe zuverlässiger Methoden erfolgen.
Die Unternehmen verfügen nicht über die gleichen Daten und Ressourcen, um dies zu erreichen. Daher ist es wichtig, die verschiedenen Ansätze, ihre jeweiligen Vorteile und die für den jeweiligen Kontext geeigneten Instrumente zu kennen.
Warum ist die Verkaufsprognose wichtig?
Die Verkaufsprognose ermöglicht es, diedie Kundennachfrage zu antizipierenSie können die Ressourcen des Unternehmens optimieren und seine Wettbewerbsfähigkeit steigern. Durch die Schätzung des zukünftigen Umsatzes kann das Management den Cashflow steuern, die Versorgung anpassen, Teams planen und fundierte strategische Entscheidungen treffen.
Wenn es keine zuverlässige Prognose gibt, ist das Unternehmen großen Risiken ausgesetzt: Überbestand, Lieferengpässe, Unterdimensionierung der Teamsoder auch falsche Budgetzuweisung. Umgekehrt ermöglicht eine kontrollierte Prognose eine schnellere Reaktion auf die Unwägbarkeiten des Marktes und eine effiziente Koordination zwischen Vertrieb, Marketing, Logistik und Finanzabteilung. Um mehr zu erfahren, lesen Sie bitte unseren Artikel über : Warum ist eine Verkaufsprognose wichtig?
Was sind die Methoden zur Unterstützung der Verkaufsprognose?
Es gibt viele Methoden der Verkaufsprognose, um den Verkauf zu prognostizieren. Sie können in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: quantitativ und qualitativ. Die Wahl zwischen diesen Ansätzen hängt vom Kontext des Unternehmens, der Qualität der verfügbaren Daten und der Reife des Teams in diesem Bereich ab.
Quantitative, datengestützte Methoden der Verkaufsprognose
Quantitative Methoden der Verkaufsprognose sind das Herzstück moderner Verkaufsprognosen. Sie basieren auf der Analyse historischer Daten und ermöglichen es, das Kaufverhalten zu modellieren, saisonale Schwankungen zu antizipieren und die zukünftige Nachfrage auf strukturierte und zuverlässige Weise zu prognostizieren. Durch die Integration von automatischen Berechnungstools wie Prognosesoftware oder fortgeschrittenen Tabellenkalkulationsprogrammen(z.B. Excel) können Unternehmen ihren Prognoseprozess erheblich verbessern.
Zeitreihenanalyse
Diese Methode der Umsatzprognose basiert auf der Untersuchung von Zeitreihen und eignet sich besonders für Unternehmen mit einem regelmäßigen Umsatzvolumen über mehrere Monats- oder Quartalsperioden. Mit dieser Methode können Sie Grundtrends, aber auch Zyklen oder Spitzen, die mit saisonalen Komponenten verbunden sind, erkennen. Mit Hilfe von Techniken wie der additiven oder multiplikativen Zerlegung können die Effekte von Trend, Saisonalität und zufälligen Residuen isoliert werden.
Exponentielles Glätten
Die einfache oder doppelte exponentielle Glättung verleiht den jüngsten Daten mehr Gewicht, so dass schnelle Veränderungen besser erfasst werden können, insbesondere in Umgebungen mit hoher Instabilität. Sie wird häufig für Auftrags- oder Logistikprognosen in kurzen Zyklen, monatlich oder vierteljährlich, verwendet. Es gibt auch eine Variante, die als gewichtete exponentielle Glättung bezeichnet wird und besonders nützlich ist, wenn die Saisonalität nicht stabil ist.
Die lineare Regression und der Korrelationskoeffizient
Die lineare Regression modelliert die Beziehung zwischen der Nachfrage und erklärenden Variablen (Preise, Wetter, Ereignisse, etc.) und ermöglicht die Erstellung von benutzerdefinierten Prognosegleichungen. Der Korrelationskoeffizient wird dann berechnet, um die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen zu messen. Dieser Ansatz ist ideal für prädiktive Analysen in einem Businessplan oder bei der Erstellung von Umsatzprognosen.
Die Methode der kleinsten Quadrate
Sie zielt darauf ab, die Abweichungen zwischen den beobachteten Werten und den vom Modell berechneten Werten zu minimieren. In Kombination mit der linearen Anpassung verbessert sie die Genauigkeit der Prognosen und begrenzt die Fehler. Diese Methode wird häufig für Finanzprognosen, wie z.B. Budgets oder Cashflow-Prognosen, verwendet.
Gleitende Durchschnitte
Einfache oder gewichtete gleitende Durchschnitte glätten die Rohdaten, indem sie Extrempunkte oder punktuelle Anomalien eliminieren. Durch die Neutralisierung des statistischen Rauschens sind sie wertvoll für die Beobachtung von Grundtrends und die Anpassung der Strategie der Lagerverwaltung oder der Produktionsplanung.
Qualitative Methoden, die auf menschlicher Expertise basieren
Die Qualitative MethodenDie qualitativen Methoden beruhen auf der Erfahrung von Experten.Intuition, praktische Erfahrungen und Expertenmeinungen.. Sie sind besonders nützlich in den folgenden Kontexten: Einführung eines neuen Produkts, Mangel an zuverlässigen Daten, instabiler Markt.
Zu den am weitesten verbreiteten Ansätzen gehören :
- Delphi-Methode Delphi-Methode: Hierbei wird die Meinung mehrerer Experten iterativ und anonym eingeholt, um zu einem Konsens zu gelangen.
- Verkaufsbesprechungen Die Rückmeldungen der Vertriebsmitarbeiter ermöglichen es, schwache Signale oder Entwicklungen zu erkennen, die in den Daten noch nicht sichtbar sind.
- Marktforschung oder Verbraucherpanels Marktforschung: Durch die Einbeziehung der Stimme des Kunden ermöglichen diese Instrumente, Änderungen im Verhalten oder in den Präferenzen zu antizipieren.
Obwohl sie weniger streng sind als quantitative Methoden, liefern qualitative Ansätze eine wertvolle kontextuelle Dimension, insbesondere in der Phase der strategischen Entscheidung.
Welche Methode wählen Sie, um Ihre Verkaufsprognosen effektiv zu verwalten?
Es gibt keine allgemeingültige Methode. Die Wahl hängt von mehreren Faktoren ab: Qualität der verfügbaren Daten, Analytische Reife des Unternehmens, Branche, Variabilität der Nachfrage, menschliche und technische Ressourcen.
In Unternehmen mit einer soliden Verkaufsgeschichte und einer strukturierten Organisation werden die quantitativen Methoden in der Regel in der Praxis eingesetzt. Quantitative Methoden werden häufig aufgrund ihrer Genauigkeit und der Möglichkeit der Automatisierung bevorzugt. Im Gegensatz dazu werden in unsicheren Umgebungen oder bei der Einführung von neuen Produkten die qualitative Methoden können einen besseren Einblick in das Feld bieten.
Mehr und mehr Unternehmen wenden einen hybriden Ansatz Sie kombinieren die Datenanalyse mit der Meinung des Verkaufspersonals und der Berücksichtigung exogener Faktoren. Diese Kombination ermöglicht eine bessere Prognose und eine bessere Entscheidungsfindung.
Werkzeuge und Technologien zur Unterstützung der Verkaufsprognose
Die Verkaufsprognose ist nicht mehr nur ein lineares Lesen vergangener Daten, sondern ein dynamischer, transversaler und strategischer Prozess. Die zunehmende Bedeutung digitaler Tools ermöglicht es heute, die Analyse massiver Datenmengen zu automatisieren, komplexe Konsummuster zu modellieren und vor allem eine gemeinsame Sprache zwischen Verkaufs-, Marketing- und Supply-Chain-Teams zu schaffen. CRMs wie Koban oder DIMO CRM spielen eine wesentliche Rolle bei der Strukturierung der Informationen aus der Praxis: Konversionsraten, Verkaufszyklen, laufende Opportunitäten. ERP-Systeme orchestrieren die internen Abläufe, indem sie die Prognosen in die Einkaufs-, Produktions- oder Vertriebspläne integrieren. Tabellenkalkulationen sind zwar vertraut und zugänglich, können aber nur schwer mithalten, wenn es darum geht, mehrere Quellen zu kombinieren, Hypothesen zu erstellen oder Unsicherheiten zu bewältigen.
In dieser Landschaft geht Optimix Solutions einen anderen Weg. Es ist mehr als ein Werkzeug, es ist eine Plattform zur Entscheidungsunterstützung, die Daten und Visualisierung miteinander verbindet. Sie aggregiert mehrere Daten, wendet bewährte prädiktive Algorithmen an und gibt die Ergebnisse in intuitiven visuellen Schnittstellen wieder. Das Ergebnis sind realitätsnahe Prognosen, die handlungsleitend sind und nicht nur passive Extrapolationen.
Verkaufsprognosen sind nicht länger ein Luxus, der nur großen Unternehmen vorbehalten ist. ein unumgängliches strategisches Werkzeug für jede Organisation, die ihre Aktivitäten richtig und agil steuern möchte. Durch die Kombination von historische Daten, Expertise vor Ort und TechnologieDurch die Kombination von Daten und Informationen können Unternehmen ihre Vision schärfen, ihre Entscheidungen absichern und besser auf die Anforderungen des Marktes reagieren.
Die eigentliche Herausforderung liegt nicht nur in der Wahl der Methode, sondern in der Fähigkeit, eine Prognosekultur zu etablieren. Kultur der Prognosevon allen betroffenen Akteuren geteilt wird. In einem sich immer schneller verändernden Umfeld wird diese Fähigkeit, vorausschauend zu handeln, Anpassungen vorzunehmen und zusammenzuarbeiten, den Unterschied ausmachen.
