Die Verkaufsprognose ist der zentrale Pfeiler jeder Nachschubstrategie. wirksam zu sein. Sie ermöglicht es, dass Sie können den Bedarf an Lagerbeständen vorhersehen, Fehlmengen vermeiden und Überschüsse begrenzen.
Indem sie eine realistische Einschätzung der zukünftigen Nachfrage liefert, unterstützt sie die Planung von Produktion, Logistik, Cashflow und Humanressourcen.. Für vernetzte Unternehmen wie Franchiseunternehmen ist es auch möglich, interne Bestellungen zu kalibrieren, z.B. wenn ein Franchiseunternehmen bei einer Zentrale bestellt, wie es bei Buffalo Grill der Fall ist.
In einer Welt, in der Daten das Herzstück der Entscheidungsfindung sind, wird die Prognose zu einem Schlüsselfaktor, der in Managementmodule, Dashboards oder auch die Software für Verkaufsprognosen Diese werden immer häufiger von kleinen und mittelständischen Unternehmen eingesetzt.
Was ist eine Verkaufsprognose?
Die Absatzprognose ist die quantitative und qualitative Schätzung des Volumens, das ein Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum zu verkaufen erwartet.
Sie kann sowohl auf Endverkäufe als auch auf die interne Nachfrage angewandt werden, wie im Fall von Franchisenehmern, die bei einer Zentrale bestellen.
Es handelt sich um einen strategischen Prozess, der oft in ein Informationssystem oder eine Unternehmenssoftware integriert ist. Die Prognose wird so zu einem operationellen Werkzeug für Entscheidungen in den Bereichen Lagerverwaltung, Einkauf, Logistik und Buchhaltung.
Verkaufsprognosen: Warum sind sie wichtig?
Sie fragen sich immer noch, ob Sie einen warum Verkaufsprognosen wichtig sind ? Dann sollten Sie wissen, dass Unternehmen, die ihre Umsätze steuern, auch in der Lage sind, ihre Umsätze zu steigern. Bestände ohne Prognose auf Sicht fahren. Ohne Wenn Sie die Nachfrage nicht antizipieren können, sind die Risiken zahlreich: Lieferengpässe, Überbestände, Veralterung, angespannte Liquidität.
Eine gute Prognose ermöglicht es, die benötigten Mengen zu prognostizieren, die Nachbestellungen zu sichern und einen optimalen Lagerbestand zu erhalten . Diese Vorgehensweise wird oft in eine kaufmännische Software, ein ERP oder ein Managementpaketintegriert , um Schwellenwertwarnungen zu automatisieren, Bestellungen zu vereinfachen und Indikatoren von einem zentralen Dashboard aus zu steuern .
Sie ermöglicht es auch, die Herausforderungen der Rückverfolgbarkeit, des Berichtswesens und der Budgetverwaltung in einem Kontext mit mehreren Produkten oder mehreren Standorten zu erfüllen.
Was ist der Unterschied zwischen Verkaufsprognosen und Nachfrageprognosen?
Auch wenn diese beiden Begriffe recht ähnlich sind, gibt es einen Unterschied. Es gibt einen echten Unterschied zwischen Verkaufsprognosen und Bedarfsprognosen.. Die Verkaufsprognose beruht im Wesentlichen auf der Analyse der Verkaufsgeschichte.Die Prognose beruht auf einer Analyse der bisherigen Verkäufe.Die Prognosen basieren auf dem Verhalten der Vergangenheit.
Die Nachfrageprognose geht noch weiter: Sie zielt darauf ab, den tatsächlichen Bedarf des Marktes zu schätzen, indem sie entgangene Verkäufe, die Auswirkungen von Werbung, Promotionen oder anderen externen Ereignissen einbezieht.
Mit anderen Worten, die Verkaufsprognose ist unternehmensorientiert , während die Nachfrageprognose marktorientiert ist. In den fortschrittlichsten Managementlösungen werden diese beiden Ansätze gekreuzt, um einen vollständigen Überblick zu bieten, der besonders in Omnichannel-Umgebungen relevant ist .
Die verschiedenen Werkzeuge zur Erstellung von Verkaufsprognosen
Zahlreiche Tools für Verkaufsprognosen gibt es auf dem Markt. Sehr kleine Unternehmen verlassen sich oftmals auf eine Tabellenkalkulationen wie Excel, aber sobald ein gewisses Volumen erreicht ist, ist es unerlässlich, auf eine Software umzusteigen. Management-Software Sie müssen auf leistungsfähigere Software umsteigen.
Dazu gehören Lösungen wie Sage, EBP, Cegid oder Cloud-Plattformen, die es ermöglichen, Prognosemodule direkt in operative Arbeitsabläufe zu integrieren .
Diese SaaS-Software automatisiert die Datensammlung, exportiert die Analysen in Form von Dashboards und integriert die Ergebnisse in eine Buchhaltungssoftware oder ein Lagerverwaltungswerkzeug. . Einige integrieren sogar die Kundenbeziehungsmanagement zur Verfeinerung der Geschäftsprognosen.
In dieser Logik, Die XPA-Lösung von Optimix zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, automatisch kommerzielle, logistische und kontextuelle Daten zu kreuzen, um dynamische, modulierbare und direkt in den Geschäftsprozessen aktivierbare Prognosen zu erstellen.
Verkaufsprognosen : Warum ist ein Werkzeug wie Excel unzureichend?
Excel ist nach wie vor ein weit verbreitetes Werkzeug in Unternehmen, um Verkaufsprognosen zu verwalten, insbesondere wegen seiner Einfachheit und Flexibilität. Angesichts der steigenden Datenmenge, der Komplexität der zu berücksichtigenden Variablen (Saisonalität, Werbeaktionen, Kundenverhalten…) und der Notwendigkeit, kollaborativ und in Echtzeit zu arbeiten, werden seine Grenzen jedoch schnell deutlich. Das Risiko manueller Fehler, der Mangel an Rückverfolgbarkeit, die fehlende Automatisierung und die Unmöglichkeit, komplexe Vorhersagemodelle zu integrieren, machen es zu einem Werkzeug, das den heutigen Herausforderungen nicht mehr gerecht wird. Um im Detail zu verstehen, warum es so wichtig ist, Excel in Ihrem Prognoseprozess zu überholen, lesen Sie unseren vollständigen Artikel : Verkaufsprognosen : Warum ist ein Werkzeug wie Excel unzureichend?.
Wie erstellt man eine Umsatzprognose?
Sammeln von historischen Daten Die historischen Daten sind ein unverzichtbarer Ausgangspunkt für jedes Prognosemodell.
Strukturierung und Bereinigung der Daten Die Daten werden auf der Grundlage von Daten, die in der Datenbank gespeichert sind, analysiert: Erkennen von großen Trends, saisonalen Spitzen und möglichen Anomalien.
Auswahl von Schlüsselprodukten oder -segmenten Die Analyse auf strategische Referenzen oder solche mit hoher Volatilität konzentrieren.
Einflussvariablen einbeziehen Die meisten dieser Faktoren sind in der Regel nicht relevant: Marketing-Events, Wettereffekte, Feiertage, Werbeaktionen oder andere externe Faktoren.
Auswahl einer geeigneten Prognosemethode Die Wahl der Prognosemethode hängt von der Art der Daten, dem Zeithorizont und den geschäftlichen Anforderungen ab.
Erstellen Sie mehrere Szenarien : Erstellen Sie optimistische, realistische und pessimistische Projektionen, um die Widerstandsfähigkeit zu stärken.
Integration der Szenarien in Softwaremodule. Automatisierung der Prognoseaktualisierung durch parametrisierbare Tools.
Sicherstellung einer regelmäßigen Überwachung Vergleichen Sie die Prognosen mit den tatsächlichen Verkäufen und passen Sie die Modelle laufend an.
Die verschiedenen Methoden für eine effektive Verkaufsprognose
Um zuverlässige Verkaufsprognosen zu erhalten, reicht es nicht aus, sich auf Intuition oder vergangene Trends zu verlassen, die mit bloßem Auge beobachtet werden können. Es ist wichtig, verschiedene Methoden – qualitative, quantitative und hybride – zu kombinieren, um historische Daten, Marktsignale und Fachwissen vor Ort zu integrieren.
Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Grenzen, und die Wahl der Methode hängt vom Kontext, der Menge der verfügbaren Daten und den Zielen des Unternehmens ab. Eine gut durchdachte Prognose-Strategie ermöglicht es, Bestände besser zu steuern, Aktivitätsspitzen zu antizipieren und die Ressourcen feiner abzustimmen. Um mehr über die verschiedenen Methoden für eine effektive Verkaufsprognose zu erfahren, lesen Sie bitte unseren speziellen Artikel : Methoden für eine effektive Verkaufsprognose.
Wie wähle ich die richtige Software für die Verkaufsprognose?
Die Auswahl einer Software für Verkaufsprognosen Es geht nicht nur darum, Funktionen zu vergleichen, sondern auch darum, die richtige Lösung für Ihre Prozesse, Ihre Datenmenge und Ihre Bedürfnisse zu finden.und Ihrer Branche.
Für kleine und mittelständische Unternehmen ein intuitives Werkzeug, das im Rahmen der SaaS-ModusEin mit Ihrem ERP oder CRM verbundenes System ist oft ideal. Es muss die Datenerfassung automatisieren, zuverlässige Prognosen erstellen und übersichtliche Dashboards liefern.
Die Fähigkeit, externe Variablen (Wetter, Werbeaktionen, Saisonalität) zu integrieren und mehrere Szenarien zu verwalten, ist entscheidend, um Ihre Entscheidungen in Echtzeit anzupassen. Für komplexere Unternehmen bietet eine Software mit statistischen Modellen oder künstlicher Intelligenz (XG Boost, neuronale Netze) einen entscheidenden Mehrwert.
Und schließlich die PersonalisierungDie Ergonomie und die einfache Parametrisierung sind entscheidend, um die Akzeptanz der Teams zu fördern. Ein gutes Prognosetool ist ein echter Hebel für die Entwicklung des Unternehmens. kollaborative Steuerung und Leistung.
Welche KPIs zur Steuerung der Verkaufsprognosen?
Die wichtigsten Indikatoren, die bei der Verkaufsprognose zu beachten sind, sind die Genauigkeit, ausgedrückt in Prozent des absoluten Fehlers, und die Prognoseverzerrung, die die Tendenz zur Über- oder Unterschätzung der Nachfrage widerspiegelt.
Andere wichtige KPIs umfassen die BruchrateDie Servicequote, die Lagerumschlag sowie die Gesamtauswirkungen auf den Cashflow. Cashflow. Wenn sie in einen Als leistungsstarkes Managementinstrument speisen diese Indikatoren kollaborative, anpassbare und in Echtzeit abrufbare Dashboards, die eine präzise und reaktionsschnelle Steuerung der Aktivitäten erleichtern.
Häufige Fehler bei der Erstellung von Verkaufsprognosen
Zu den häufigsten Fehlern bei Verkaufsprognosen gehört dasÜbersehen externer Faktoren wie Wetter, Sonderangebote oder außergewöhnliche Ereignisse, die die Pro gnosen verzerren können.
L‘Verwendung eines einzigen Modells für alle Produkte ist ebenfalls problematisch, da sie die Besonderheiten der einzelnen Referenzen nicht berücksichtigt. L‘ Das Fehlen von Rückmeldungen aus der Praxis, die für die Anpassung der Prognosen wichtig sind, beeinträchtigt ebenfalls die Zuverlässigkeit des Prozesses.
Schließlich ist eine eine schlechte Wahl der Software oder eine Eine schlechte Wahl der Prognosemodule Eine schlechte Software oder ein falsches Prognosemodell kann zu erheblichen Abweichungen führen, die die Qualität der Prognose beeinträchtigen. Qualität der Analyse Die Prognose kann die Qualität der Prognose und der daraus resultierenden operativen Entscheidungen beeinträchtigen.
Hochpräzise Verkaufsvorhersagen mit Hilfe von KI
Künstliche Intelligenz ermöglicht es heute, die Unsicherheit von Verkaufsprognosen erheblich zu reduzieren. Mit Hilfe von fortschrittlichen Vorhersagemodellen können Unternehmen ihre Szenarien verfeinern, ihre Bestände präzise anpassen und ihren Bedarf an Betriebskapital reduzieren.
Die Integration dieser Algorithmen in Management-Software, ob spezialisiert oder in einem ERP-System enthalten, automatisiert den gesamten Prozess: von der Datensammlung bis zur Entscheidungsfindung.
Diese erhöhte Genauigkeit verbessert die Gesamtleistung des Unternehmens, unabhängig von der Branche, in der es tätig ist: Handel, Projektmanagement oder E-Commerce. Lesen Sie unseren Artikel zu diesem Thema hier
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Umsatzprognose nicht nur die Schätzung eines Umsatzes bedeutet, sondern auch eine bessere Verwaltung der Lagerbestände, die Sicherung der Versorgung, die Optimierung des Cashflows und die Antizipation des Bedarfs.
In einem digitalen Umfeld, das von den so genannten SaaS-Lösungen und ERPIn der heutigen Zeit, in der die meisten Unternehmen in der Lage sind, ihre eigenen Prognosen zu erstellen, werden Prognosewerkzeuge direkt in die Software integriert. Software für die kaufmännische Verwaltungmit der Software Buchhaltung oder in Dashboards Entscheidungshilfen.
Für die Kleinstunternehmen und KMUbieten Lösungen wie die von Optimix XPA eine echte Zeitersparnis, eine bessere Sichtbarkeit und die Fähigkeit, schneller auf Marktentwicklungen zu reagieren. Die Prognose wird somit zu einem wesentlichen Vorteil für die effiziente Steuerung Ihres Unternehmens.
