Angesichts eines zunehmend instabilen Geschäftsumfelds, das durch sich schnell änderndesKaufverhalten und volatile Märkte gekennzeichnet ist, ist die Antizipation der Nachfrage zu einem unumgänglichen strategischen Hebel geworden. Unternehmen, die sich auf leistungsfähige Verkaufsprognosen stützen, können ihre Produktion anpassen, ihre Lagerbestände optimieren und ihre Reaktionsfähigkeit steigern. Wenn sie besser vorbereitet sind, können sie fundierte Entscheidungen treffen, Risiken begrenzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.
In diesem Artikel werden wir untersuchen die verschiedenen Methoden der VerkaufsprognoseWir stellen die effektivsten technologischen Werkzeuge vor und analysieren die konkreten Vorteile, die Unternehmen daraus ziehen können, während wir gleichzeitig die Herausforderungen bei der Zuverlässigkeit dieser Prognosen hervorheben.
Vorausschauen, um besser entscheiden zu können: Warum ist das lebenswichtig?
Die Verkaufsprognose beruht auf einer sorgfältigen Analyse interner Daten (Auftragshistorie, Umsatzentwicklung, Kundenverhalten) und externer Signale (Markttrends, Saisonalität, geopolitischer oder wirtschaftlicher Kontext). Indem sie die Zukunft sichtbar macht, ermöglicht sie :
Antizipation der zu produzierenden oder zu beschaffenden Mengen, Vermeidung von Überbeständen und Lieferengpässen.
Abstimmung der Vertriebs-, Marketing- und Logistikressourcen auf die tatsächlichen Ziele.
Senkung der Betriebskosten durch Rationalisierung der Lieferkette.
Optimierung der strategischen Entscheidungsfindung, die auf zuverlässigen Projektionen statt auf Intuition beruht.
Begrenzen Sie die finanziellen Risiken, indem Sie die Investitionen an die Nachfragezyklen anpassen.
Im Rahmen eines vorausschauenden Managements wird die Prognose zu einem Hebel für Agilität, Widerstandsfähigkeit und Gesamtleistung. Wenn Sie wissen möchten, wie wichtig eine gute Verkaufsprognose für Ihr Unternehmen ist, lesen Sie bitte unseren Artikel zu diesem Thema. hier
Methoden der Verkaufsprognose: vom Expertenurteil zu statistischen Modellen
Quantitative datengestützte Methoden
Die Methoden der Verkaufsprognose können in zwei große Kategorien unterteilt werden.
- Qualitative Methoden stützen sich auf die Intuition und das Fachwissen von Fachleuten aus der Praxis, wie z.B. Vertriebsmitarbeitern oder Produktmanagern. Sie sind besonders nützlich, wenn es keine historischen Daten gibt, bei Produkteinführungen oder bei der Erkundung neuer Märkte. Sie ermöglichen es, eine menschliche und kontextbezogene Dimension zu integrieren, obwohl sie anfällig für Verzerrungen sind.
- Im Gegensatz dazu beruhen quantitative Methoden auf einer rigorosen Analyse vergangener Daten mit Hilfe statistischer Instrumente wie Zeitreihen, Regressionen oder Glättungsmodellen. Sie bieten eine solide Grundlage, wenn Sie über zuverlässige und strukturierte Daten verfügen.
Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für einen hybriden Ansatz, der beide Methoden kombiniert, indem sie die Ergebnisse der Zahlenmodelle mit den Rückmeldungen aus der Praxis verknüpfen. Diese Kombination ermöglicht es, die Prognosen zu verfeinern und besser an die betrieblichen Realitäten anzupassen, indem Ereignisse oder Veränderungen berücksichtigt werden, die mit Zahlen allein nicht vorhersehbar sind.
Verkaufsprognose-Tool: Auf dem Weg zu einer erweiterten Intelligenz.
1. ERP- und CRM-Software mit Prognosemodulen
ERP-Systeme (z.B. SAP, Oracle, Odoo…) und intelligente CRM-Systeme wie Salesforce, HubSpot, Zoho… beinhalten Sales Forecasting-Module, die vergangene Trends analysieren und zukünftige Szenarien projizieren können. Diese Werkzeuge können die
mehrere Datenquellen miteinander verknüpfen: Verkäufe, Lagerbestände, Lieferungen, Kampagnen…
Zentralisierung der Informationen in einer einheitlichen Steuerungslogik.
Automatisieren Sie Berechnungen und Aktualisierungen in Echtzeit.
2.Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Das Aufkommen von Machine Learning war ein Wendepunkt. Diese Technologien lernen aus Daten und passen sich kontinuierlich an. Vorteile :
Erkennung schwacher Signale, die für das menschliche Auge nicht wahrnehmbar sind.
Berücksichtigung mehrerer interner und externer Variablen.
Dynamische Aktualisierung der Vorlagen nach neuen Einträgen.
Ein Verkaufsprognose-Tool wie XFR Optimix Forecasting Replenishment oder maßgeschneiderte Lösungen in Python/R ermöglichen es heute, leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen, die in die BI des Unternehmens integriert sind.
3. Die dynamischen Scorecards
Die Verwendung von Datenvisualisierung mit Hilfe von Verkaufsprognosen-Tools wie Power BI, Tableau, Google Data Studio oder Excel ermöglicht die Erstellung von verwertbaren Verkaufsprognosen. Diese Lösungen bieten die Möglichkeit, Abweichungen zwischen Prognosen und tatsächlichen Ergebnissen zu verfolgen, Marktverwerfungen oder -chancen schneller zu antizipieren und eine kollaborative Steuerung unter Einbeziehung von Vertriebs-, Logistik- und Finanzteams zu fördern.
Insbesondere Excel ist nach wie vor ein weit verbreitetes Prognoseinstrument für den Verkauf in Unternehmen. Es wird wegen seiner Flexibilität geschätzt, insbesondere in kleinen Strukturen oder bei punktuellen Anforderungen. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, Arbeitsabläufe zu automatisieren oder die Zusammenarbeit zu erleichtern, zeigt jedoch schnell seine Grenzen auf.
Trotz ihrer Attraktivität sind diese Werkzeuge zur Datenvisualisierung nicht dazu gedacht, die Nachfrage selbständig zu modellieren. Sie begnügen sich damit, die Ergebnisse von zuvor erstellten Berechnungen anzuzeigen. Im Gegensatz zu den Prognosemodulen, die in die leistungsstärksten ERP-Systeme integriert sind, wie die von Optimix Solutions, verfügen sie weder über eine robuste Engine für prädiktive Berechnungen noch über eine native Fähigkeit, massive Betriebsdaten zu verarbeiten. Ihre Leistung hängt daher stark von der Qualität, der Strukturierung und der Aktualisierung der Daten ab, mit denen sie versorgt werden.
Um mehr über dieses Thema zu erfahren, lesen Sie bitte unseren Artikel : Verkaufsprognosen, warum es höchste Zeit ist, auf etwas anderes als Excel umzusteigen.
Eine der erfolgreichsten Verkaufsprognosen auf dem Markt ist XFR (Optimix Forecasting & Replenishment), entwickelt von Optimix Solutions. Die Lösung stützt sich auf fortschrittliche statistische Modelle und Machine Learning Mechanismen, um zuverlässige Verkaufsprognosen zu erstellen, selbst bei sehr großen Datenbeständen. Mit einer intuitiven Schnittstelle und anpassbaren Dashboards ermöglicht XFR den Geschäftsteams, die Nachfrage und die Lagerbestände in Echtzeit zu steuern, während ein Teil des menschlichen Fachwissens beibehalten wird, um die Prognosen zu verfeinern. XFR ist somit Teil einer Logik der erweiterten Intelligenz, bei der die Technologie der operativen Reaktionsfähigkeit und der kommerziellen Leistung dient.
Verkaufsprognosen sind in einem wirtschaftlichen Umfeld, das von Instabilität und schnelleren Zyklen geprägt ist, zu einem strategischen Pfeiler geworden. Sie ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Wertschöpfungskette zu sichern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Um jedoch wirklich effektiv zu sein, müssen sie auf gut ausgewählten, richtig eingestellten und datengestützten Tools für die Verkaufsprognose basieren. Technologie allein reicht nicht aus: Sie muss von einer klaren Geschäftsvision, der Fähigkeit zur kritischen Analyse und einer permanenten Agilität begleitet werden. Antizipation bedeutet, Unsicherheit in eine Chance zu verwandeln. In einer Welt, die sich ständig weiterentwickelt, wird diese Fähigkeit zu einem wesentlichen Wettbewerbsfaktor.
