Vertriebsprognose: Wie Sie zukünftige Verkaufszahlen genauer vorhersagen
Um zukünftige Produktverkäufe, Umsätze und andere Vertriebskennzahlen abzuschätzen, müssen Vertriebsteams regelmäßig Schätzungen machen und auf der Grundlage von tatsächlichen Daten Prognosen erstellen. Dafür gibt es verschiedene Methoden. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie bei der Vertriebsprognose vorgehen und welche Prognosemethoden Sie dafür nutzen können.
Was ist eine Vertriebsprognose?
Eine Vertriebsprognose, auch als Verkaufs- oder Absatzprognose bekannt, bezeichnet den Prozess, bei dem Unternehmen versuchen, die zukünftige Nachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen. Diese Einschätzungen beruhen typischerweise auf vergangenen Verkaufsdaten, aktuellen Markttrends, Wettbewerbsanalysen und anderen relevanten Faktoren.
Wieso sind Vertriebsprognosen wichtig?
Vertriebsprognosen spielen für Unternehmen eine entscheidende Rolle aus verschiedenen Gründen:
- Bestandsmanagement: Eine präzise Vertriebsprognose unterstützt Sie dabei, Ihren Lagerbestand effizient zu verwalten, indem Sie die benötigte Menge an Produkten oder Dienstleistungen für einen bestimmten Zeitraum feststellen. Dies hilft, Überbestände oder Lieferengpässe zu vermeiden, die den Verkauf und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen können.
- Personalplanung: Vertriebsprognosen ermöglichen es Ihnen, Ihren Personalbedarf besser einzuschätzen. In Zeiten hoher Nachfrage können Sie so gegebenenfalls zusätzliches Personal einstellen, um den Kundenservice zu verbessern und die Verkaufschancen zu maximieren.
- Budgetierung und Finanzplanung: Vertriebsprognosen sind ein wesentlicher Bestandteil der Budgetierung und Finanzplanung eines Unternehmens. Durch präzise Umsatzvorhersagen können Sie Ihre Ausgaben besser planen und sicherstellen, dass Sie über ausreichend finanzielle Ressourcen verfügen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.
- Marketing- und Vertriebsstrategie: Vertriebsprognosen unterstützen Sie dabei, Ihre Marketing- und Vertriebsstrategien effektiver zu gestalten. Wenn beispielsweise eine Prognose eine steigende Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder einer Dienstleistung zeigt, können Sie Ihre Marketingaktivitäten auf dieses Produkt / diese Dienstleistung konzentrieren, um so das Umsatzwachstum zu maximieren.
- Frühzeitiges Erkennen von Marktveränderungen: Solche Prognosen helfen Ihnen, sich auf Marktveränderungen vorzubereiten, indem Sie mit ihrer Hilfe Trends und Veränderungen in der Nachfrage frühzeitig erkennen können. Das ermöglicht Ihnen, schnell auf Veränderungen zu reagieren und Ihre Geschäftsstrategien entsprechend anzupassen.
Wie können Sie Vertriebsprognosen erstellen?
Es gibt mehrere Möglichkeiten, um Vertriebsprognosen zu erstellen. Im Folgenden finden Sie diese Möglichkeiten aufgelistet.
Die menschliche Option
Unternehmen setzen oft auf Umfragen unter Vertriebsmitarbeitern und auf ihr Bauchgefühl, um Vertriebsprognosen zu erstellen. Diese Methode kann bei wenigen Verkäufern und einer kleinen Produktpalette funktionieren, wird aber bei vielen Kunden oder Produkten schnell unübersichtlich und unzuverlässig.
Die statistischen Modelle
Statistische Modelle basieren auf der Analyse historischer Daten und dem Erkennen von Mustern. Ein einfaches Modell wie eine lineare Funktion kann bereits eine gute Vorhersage ermöglichen. Doch für komplexe Vertriebsprognosen sind ausgefeiltere statistische Modelle erforderlich, die Muster in großen Datensätzen erkennen können.
Verkaufsprognosen mithilfe von Mathematik
Mathematische Prinzipien unterstützen Sie bei der Erstellung von Vertriebsprognosen, indem sie komplexe Muster aus vergangenen Daten analysieren und so zukünftige Verkaufstrends vorhersagen können. Das funktioniert wie folgt:
- Mustererkennung aus historischen Daten: Die Mathematik ermöglicht es, Muster in vergangenen Verkaufsaktivitäten zu identifizieren, wie zum Beispiel wie oft Kunden kaufen, wie viel sie kaufen und zu welchem Preis. Diese Muster können als Hinweise für das zukünftige Kaufverhalten dienen.
- Extrapolation von Trends: Basierend auf diesen erkannten Mustern können mathematische Modelle Vorhersagen über zukünftige Verkäufe treffen. Sie können so beispielsweise prognostizieren, wie viel Umsatz ein Kunde in den nächsten Monaten machen wird, basierend auf seinem bisherigen Kaufverhalten.
- Risiko- und Chancenbewertung: Mathematische Modelle können auch dazu verwendet werden, Risiken und Chancen im Vertriebsprozess zu bewerten. Sie können beispielsweise die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Kunde abwandert oder wie viel ein Kunde bereit ist, für ein Produkt zu zahlen.
- Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics: Fortgeschrittene mathematische Algorithmen, wie sie in künstlicher Intelligenz und Predictive Analytics verwendet werden, verbessern die Qualität von Vertriebsprognosen. Diese Algorithmen können viele verschiedene Datenpunkte analysieren und so noch präzisere Vorhersagen treffen, als Menschen es können.
Wichtige Erkenntnis: Vertriebsprognosen nicht überschätzen
Bitte beachten Sie: Vertriebsprognosen, und folglich Umsatzprognosen, sind niemals zu 100 % genau. Die Zukunft exakt vorherzusagen ist schlicht unmöglich. Das Hauptziel von Prognosen und den zugrunde liegenden Modellen besteht darin, die zukünftige Realität so präzise wie möglich abzubilden. Um das zu verdeutlichen, dient Amazon als Beispiel.
Amazon bietet seinen Kunden Produktvorschläge unter dem Titel „Was Sie sonst noch interessieren könnte…“. Dort schlägt Amazon verschiedene Artikel vor, basierend auf dem bisherigen Verhalten. Jedes Produkt, das nicht angeklickt wird, stellt dabei eine falsche Vorhersage dar. Das erscheint Ihnen zunächst vielleicht wie eine hohe Anzahl an falschen Vorhersagen. Doch wenn man alle Vorhersagen zusammen betrachtet, wird deutlich, dass der Vorschlagsalgorithmus von Amazon so effektiv ist, dass er einen erheblichen Anteil am Gesamtumsatz ausmacht.
Was bedeutet das für die Mindestanforderungen an ein Modell zur Absatzprognose? Es muss zumindest besser sein als ein zufälliges Angebot. Angenommen, Amazon hat etwa 500 Millionen Verbraucherprodukte im Sortiment. Das bedeutet, dass die Mindestanforderung für den Amazon-Algorithmus ist, dass seine Vorschläge besser angenommen werden als rein zufällig angebotene Produkte.
Fazit
Vertriebsprognosen sind ein wichtiges Instrument für Unternehmen, um ihre zukünftigen Verkaufszahlen abzuschätzen und darauf basierende, strategische Entscheidungen zu treffen. Obwohl sie nie zu 100 % genau sein können, bieten sie dennoch wertvolle Einblicke in potenzielle Umsätze und Kundenverhalten. Durch die Verwendung verschiedener Prognosemethoden, von menschlichen Einschätzungen bis hin zu mathematischen Modellen und künstlicher Intelligenz, können Unternehmen ihre Planung optimieren und so insgesamt erfolgreicher agieren.
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