Moderne Prognosen erfordern ein ganzheitliches Konzept und die richtige Technologie als Grundlage. Erfahren Sie, wie Unternehmen Umsatz- und Nachfrageprognosen mit KI-Plattformen vernetzen, um prädiktive Einblicke zu gewinnen.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit folgenden Themen:
Prognosen haben sich als klarer Nachweis für Führungskompetenz und unternehmerische Disziplin etabliert. Teams, die diesem Ansatz den gleichen Stellenwert einräumen wie der Budgetierung und dem Enterprise Risk Management, sind besser aufgestellt, um Unsicherheit zu bewältigen und neue Chancen zu nutzen. Fundierte Prognosen optimieren die Entscheidungsfindung und fördern das Vertrauen wichtiger Stakeholder.
Eine Studie von Korn Ferry belegt diese Vorteile: Unternehmen mit systematischen, technologiebasierten Prognose-Workflows übertreffen Wettbewerber um 21 % bei der Zielerreichung, um 18 % bei den Abschlussquoten und um 25 % bei der Kundenbindung.
Allerdings gestaltet sich die Prognoseerstellung in vielen Unternehmen nach wie vor uneinheitlich und oft unübersichtlich. Die Grenzen zwischen Umsatz- und Nachfrageprognosen verschwimmen und die Aussagekraft der Erkenntnisse verringert sich. Zu oft entstehen Prognosen isoliert, sodass Abteilungen ohne die benötigte Transparenz arbeiten und Führungskräften ein vernetzter Überblick für strategische Entscheidungen fehlt.
Es ist wichtig, den spezifischen Zweck jeder Prognosemethode zu verstehen und die verschiedenen Arten mithilfe geeigneter Lösungen zu kombinieren – nur so lässt sich ihr strategischer Nutzen voll ausschöpfen.
Fundierte Prognosen erhöhen die Zielerreichung um 21 %, steigern die Abschlussquoten um 18 % und verringern die Kundenabwanderung um 25 %.
In der Praxis umfasst die Prognoseerstellung eine Reihe verschiedener, jedoch vernetzter Methoden, die Führungskräften unterschiedliche Einblicke in die Unternehmens-Performance bieten. Nachfrageprognosen antizipieren Marktverschiebungen, während Umsatzprognosen zeigen, wie effektiv das Unternehmen diese Nachfrage erfasst und in Finanzergebnisse umwandelt.
Ein Überblick über die Unterschiede und Berührungspunkte dieser Prognosen ist entscheidend für die Erstellung umfassender und kohärenter Geschäftspläne. Ohne genaue Prognosen wird es Ihrem Unternehmen schwerfallen, die Kundennachfrage zu erfüllen und eine dauerhaft hohe Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Nachfrageprognosen sorgen dafür, dass Teams Marktsignale frühzeitig erkennen – noch bevor sie ihre Wirkung entfalten. Sie stellen Fragen wie: Was wünschen sich Kunden? Wann benötigen sie es? Welche Faktoren beeinflussen die externe Nachfrage nach Produkten und Services?
In der Praxis handelt es sich bei Nachfrageprognosen um Aktivitäten mit operativer Intelligenz. Die Vorhersage der Nachfrage ist für viele Aspekte richtungsweisend, wie z. B. die Agilität der Lieferkette, die Bestandsverwaltung oder den Zeitpunkt für Produkteinführungen. Sie entscheidet, ob das Unternehmen Marktchancen nutzt oder zurückbleibt.
Für genaue Nachfrageprognosen sollten Unternehmen folgende Elemente berücksichtigen:
Durch Bündeln der Erkenntnisse aus Nachfrageprognosen entsteht ein Frühwarnsystem, das Führungskräften einen Ausblick auf veränderte Verbrauchertrends bietet und die Verknüpfung zwischen Nachfragesignalen, operativer Planung und Finanzprioritäten verbessert.
Mit Umsatzprognosen lässt sich abschätzen, welches Transaktionsvolumen ein Unternehmen in einem definierten Zeitraum erwartet. Sie sind mehr als nur eine Aufgabe des Vertriebsteams und verbinden Frontline-Performance mit allgemeinen Unternehmensstrategien und -zielen.
Genaue Prognosen geben die Richtung für die Umsatzziele vor, bestimmen Anreizstrukturen und beeinflussen Entscheidungen – etwa zur Gebietsabdeckung oder Ressourcenzuteilung. Effektive Umsatzprognosen ermitteln die zukünftige Performance, indem sie folgende Aspekte analysieren:
Werden diese Eingaben gemeinsam analysiert, entwickeln sich Umsatzprognosen zu einem wertvollen Diagnoseinstrument. Sie verdeutlichen, ob das Go-to-Market-Modell plangemäß funktioniert und die Umsetzung auf die strategischen Wachstumsziele abgestimmt ist.
Für CFOs stellen Prognosen den wichtigsten transformativen Bereich für den Einsatz von KI und ML dar.
Abhängig von der verfügbaren Datenmenge im Unternehmen und der Geschwindigkeit, mit der sich der jeweilige Markt verändert, werden unterschiedliche Methoden für die Nachfrageprognose verwendet:
Jede Methode erfüllt einen spezifischen Zweck. Der effektivste Ansatz kombiniert dabei mehrere Prognosearten und nutzt ihre jeweiligen Stärken, um ein möglichst umfassendes Bild der zukünftigen Nachfrage zu zeichnen.
Die Methoden für Umsatzprognosen unterscheiden sich darin, wie sie historische Ergebnisse und Echtzeit-Verkaufsaktivitäten auswerten:
Die richtige Prognosemethode richtet sich nach dem Informationsbedarf der Führungskräfte: kurzfristige Performance, langfristiges Wachstumspotenzial oder allgemeine Vertriebseffizienz. Ausgereifte Unternehmen kombinieren oft verschiedene Modelle und justieren ihren Ansatz, wenn sich Märkte und Kundenprioritäten ändern.
Umsatz- und Nachfrageprognosen werden oft zusammen behandelt, beantworten aber unterschiedliche Fragen und dienen verschiedenen strategischen Zwecken. Durch ihren direkten Vergleich können Unternehmen besser verstehen, wie sich die externe Nachfrage auf die interne Umsetzung auswirkt.
Zusammen schaffen diese beiden Perspektiven eine ausgewogene Perspektive: Nachfrageprognosen zeigen, was am Markt möglich ist, während Umsatzprognosen messen, wie effektiv das Unternehmen diese Chance nutzen kann. Zusammen bilden sie die Grundlage für eine einheitliche Finanzplanung und genaueren Vorhersagen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
Herkömmliche Prognosen wurden oft in Silos ausgeführt – Nachfrageprognosen im Operations-Bereich und Umsatzprognosen in Go-to-Market-Teams. Jede Perspektive für sich ist wertvoll, doch ohne Integration fehlt Führungskräften nach wie vor der Blick aufs Ganze.
Zudem können isolierte Prozesse Ungenauigkeit fördern. Das Vertriebsschulungs- und Beratungsunternehmen Challenger meldete im vergangenen Jahr, dass weniger als 20 % der Unternehmen ihre Prognosen als zuverlässig bewerten.
Künstliche Intelligenz (KI) schließt die Lücken bei herkömmlichen Prognosemethoden, indem sie fragmentierte Eingaben in einem zentralen, vernetzten System zusammenführt. Im heutigen Umfeld, das von Geschwindigkeit und Komplexität geprägt ist, vereinfacht KI den Prozess und liefert aussagekräftigere Einblicke durch:
Laut dem Workday CFO AI Indicator Report gelten bessere Prognosen als wichtigster transformativer Bereich für den Einsatz von KI und ML. An zweiter und dritter Stelle rangieren geschäftsbereichsübergreifende strategische Planung und optimierte Szenarioplanung.
Die Daten zeigen, dass KI ist ein maßgeblicher Erfolgsfaktor für präzise Prognosen und eine effektive Umsetzung auf höchster Ebene im Unternehmen ist. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit und ganzheitlich vernetzte Datasets schaffen die Grundlage für fundierte Entscheidungen, die das gesamte Unternehmen voranbringen, und ermöglichen Funktionen für eine kontinuierliche Planung und damit für nachhaltige Agilität.
Als vernetztes System erzielen Prognosen die besten Ergebnisse. Nachfrageprognosen zeigen die Entwicklungsrichtung des Markts an, während Umsatzprognosen die Fähigkeit eines Unternehmens verdeutlichen, diese Chance zu nutzen.
Mit KI-gestützten Prognosesystemen können Unternehmen diese Perspektiven jetzt zusammenführen und kontinuierlich aktualisieren, wenn sich die Bedingungen ändern. Das Ergebnis ist mehr als nur höhere Genauigkeit – es entsteht ein agilerer Arbeitsrhythmus, bei dem strategische Gespräche auf Live-Daten basieren und Führungskräfte mit einem umfassenden Überblick über das Unternehmen handeln.
In diesem Modell wandelt sich die Prognoseerstellung vom Reporting zu einer Entscheidungsdisziplin, die Führungskräfte bei Strategieentwicklung und Unternehmensführung in Echtzeit leitet.
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