Präzise Umsatzprognosen für mehr Effizienz
Wir alle kennen die Prognosen der TV-Wetterfee. Erst neulich haben wir uns darauf verlassen und planten eine Wanderung, denn es sollte überwiegend freundlich werden mit Temperaturen um 20°C. Am Sonntagnachmittag stapfte meine Familie dann schlechtgelaunt bei Nieselregen und 17°C durch den Wald. War die Wettervorhersage also falsch?
Hätten wir uns nicht auf den Wetterbericht im Fernsehen verlassen, sondern die Daten vom Wetterdienst angeschaut, wäre uns diese ungemütliche Wanderung erspart geblieben. Denn die Daten des Wetterdienstes zeigten, dass die Temperatur nur zu 65% bei 20°C liegen würde und zusätzlich Temperaturschwankungen von +/- 3,25°C möglich wären. Zusätzlich wurde eine Regenwahrscheinlichkeit von 45% vorhergesagt. Nieselregen und 17°C waren also bei der Schwankungsbreite dieser Prognose abgedeckt. Der Wetterbericht im Fernsehen war also nicht grundsätzlich falsch, sondern nur nicht sehr präzise.
Es ist wichtig, zu verstehen, dass eine Vorhersage – egal ob sie das Wetter oder die Verkaufsmengen von Produkten betrifft – nicht nur aus Prognosewerten besteht. Jeder realistische Ausblick in die Zukunft sollte auch mögliche Unsicherheiten berücksichtigen.
Übertragen auf Ihren Absatzmarkt sind diese Prognoseunsicherheiten durch Sicherheitsbestände abzusichern. Die Lagerbestände einschließlich der Sicherheitsbestände sollten dabei natürlich nicht zu hoch, die Produktionsmenge andererseits aber auch nicht zu gering bemessen sein. Eine präzise Absatzprognose kann helfen die Ressourcen in Ihrem Unternehmen effizient zu nutzen.
Keine oder unpräzise Absatzprognosen – was sind die Auswirkungen?
Hohe Prognosegenauigkeit versus hohe Anpassungsfähigkeit
Bereits in vielen Unternehmen werden die Beschaffung, die Produktion, Bestände und Kapazitäten mithilfe von Prognosen gesteuert. Ihre Genauigkeit kann sich hierbei direkt auf die Effizienz eines Unternehmens auswirken.
Setzen Unternehmen auf Anpassungsfähigkeit, statt auf eine hohe Prognosegenauigkeit, kann dies direkten Einfluss auf die Gesamtrentabilität haben. Anpassungsfähig zu sein, bedeutet nämlich in diesem Fall, auf Nachfrageunsicherheiten mit folgenden Maßnahmen zu reagieren, die allerdings einen gemeinsamen Nachteil haben: Sie verursachen gegebenenfalls sehr hohe Kosten.
Ein hoher Sicherheitsbestand, der der Absatzmenge von mehreren Monaten bis zu einem Jahr entspricht, um Nachfrageunsicherheiten ausgleichen zu können.
Ein umfangreicher Lagerbestand bedeutet allerdings auch immer entsprechende Kosten. Zudem gibt es stets die Gefahr, dass Artikel veralten. In diesem Fall sind Unternehmen gezwungen, ihre Produkte zu „verramschen“, d. h. sie zu Billigpreisen auf den Markt zu bringen. Dies geht dann zu Lasten des Profits.Der Ausbau von Kapazitäten in Form von Investitionen in Anlagen und Personal, um einer erhöhten Nachfrage gerecht zu werden.
Sollten diese Anlagen jedoch nur zum Ausgleich von Nachfragespitzen genutzt werden, belasten sie die Bilanz eines Unternehmens negativ.Expressfertigungen, die bei plötzlich auftretenden Nachfragespitzen ausgeführt werden, um die Kundenzufriedenheit aufrecht zu erhalten.
Hierbei fällt die Kalkulation meistens sehr hoch aus. Eine Ursache hierfür findet sich z. B. bei den Beschaffungskosten, die aufgrund geringer Bestellmengen und einer schnellen Lieferung sehr viel höher ausfallen, als bei einem gut geplanten und gut verhandelten Einkauf.
Es stellt sich also die Frage für das Unternehmen: Was ist letztendlich wirtschaftlicher? Eine schnelle Anpassungsfähigkeit, die hohe Kosten in der Produktion und Beschaffung verursacht? Oder die Erstellung einer präzisen Prognose, die es ermöglicht Absatz und Produktion bestmöglich abzustimmen?
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Was bringt mathematische Optimierung?
Je genauer die Vorhersage, desto besser
Die Umsatzprognose – eine kurze Definition
Die Umsatzprognose, auch bekannt als Verkaufsprognose, ist die Vorhersage des zukünftigen Absatzes. Sie basiert hauptsächlich auf vergangenen Verkaufsdaten. Es können aber auch das wirtschaftliche Klima, aktuelle Verkaufstrends sowie Branchenvergleiche bei der Erstellung einer Umsatzprognose berücksichtigt werden.
Es gibt viele verschiedene Methoden für die Erstellung einer Umsatzprognose. Wie bereits erwähnt basieren sie größtenteils auf historischen Daten, die sich oftmals aus ERP und CRM-Systemen heranziehen lassen. Branchenspezifische Informationen von Behörden, Gewerbeverbänden und anderen externen Stellen sowie die Absichten von Käufer*innen, z. B. eruiert durch Befragungen, sind Beispiele für weitere Daten, die bei der Erstellung von Vorhersagen hinzugezogen werden können. Welche Daten und welche Verfahren für eine Absatzprognose sinnvoll sind, ist von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich und muss individuell entschieden werden.
Vor- und Nachteile von Umsatzprognosen
Bevor Sie Verkaufsprognosen in Ihrem Unternehmen implementieren, ist es wichtig, die Vor- und Nachteile zu kennen, die mit dem Einsatz von Vorhersagen verbunden sind.
Vorteile der Umsatzprognose
Absatz- und Umsatzprognosen helfen Ihnen bei der Ressourcenplanung von Produktion und Logistik. Sie ermöglichen es der Produktion, die vorausgesagte Menge innerhalb eines festgesetzten Zeitrahmens zu generieren. So können Angebot und Nachfrage synchronisiert und Lagerbestände reduziert werden.
Die regelmäßige Analyse der Absatzdaten ermöglicht das frühzeitige Erkennen von Verkaufstrends und Änderungen des Verhaltens von Käufer*innen. Hier liegt der Vorteil darin, Anpassungen auf der Grundlage von Erwartungen vornehmen zu können. Dies ist ein besonders wichtiger Punkt für die Kapazitätsplanung der Produktion, die ohne diese Anpassung entweder zu viel oder zu wenig Produkte erzeugt.
Mithilfe einer genauen Absatzprognose erhöhen Sie die Zufriedenheit Ihrer Kund*innen. Sie erfüllen die Nachfrage und Bedürfnisse von Verbraucher*innen nicht nur heute, sondern auch in der Zukunft.
Nachteile der Umsatzprognose
Vertrieb und Marketing verwenden viel Zeit und Ressourcen auf die Erstellung von Umsatzprognosen, wenn diese manuell zum Beispiel mithilfe von Exceldateien erstellt werden.
Zudem sind Prognosen, die z. B. von Vertriebsmitarbeitern erstellt werden, nicht präzise genug. Die Genauigkeit kann durch übermäßigen Optimismus aber auch durch das Tiefstapeln einzelner Personen beeinflusst werden.
Absatzprognosen, die für einen bestimmten Zeitraum erstellt werden, wie z. B. für ein Quartal, sind nicht agil genug. Eine Rezession, die in der Mitte des Quartals beginnt, sollte auf jeden Fall Berücksichtigung in der Prognose finden.
Die Nachteile der Umsatzprognose sind somit nicht in der Vorhersage selbst zu finden, sondern liegen im Prozess ihrer Erstellung: zu aufwendig, zu unpräzise und nicht agil. Aber genau hierfür gibt es eine Lösung: Die mathematische Optimierung.
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Umsatzprognosen erstellen mithilfe mathematischer Optimierung und OPTANO
Umsatzprognosen gelten in vielen Unternehmen als schwierige und unangenehme Aufgabe. Vor allem Bedenken hinsichtlich des Zeitaufwands bei der manuellen Erstellung führen dazu, dass viele Unternehmen ganz auf Absatzprognosen verzichten oder auf die Erfahrungswerte des Vertriebs setzen, was zu einer eher ungenauen Vorhersage des Verkaufsvolumen führen kann.
Eine Umsatzprognose kann aber weniger aufwendig sein, als Sie denken, denn zur Unterstützung gibt es effiziente und nutzerfreundliche Hilfsmittel. Mithilfe der mathematischen Optimierung ist es möglich, weg von manuell erstellten Excel-Dateien zu gehen, hin zu einer schnelleren, faktenbasierten Lösung.
Datenanalyse als Basis für Ihre Verkaufsprognosen
Viele Unternehmen verfügen über eine umfangreiche historische Datengrundlage zum Absatzvolumen – z. B. in ihren ERP und CRM-Systemen. Doch aufgrund der Datenmenge und ihrer Komplexität, ist es oft schwierig, diese in nützliche Informationen umzuwandeln. Hierbei helfen Analyseverfahren wie Predictive und Prescriptive Analytics.
Für die Erstellung von Prognosen für abnehmende, zunehmende oder saisonalbedingte Produktnachfragen verwendet eine Optimierungssoftware wie OPTANO effiziente mathematische Modelle, in denen die wesentlichen Aspekte einer Nachfrage- und Angebotsfunktion abgebildet werden. Mit Machine-Learning-Algorithmen werden diese laufend weiter trainiert.
Mit OPTANO Predictive Blueprint die Zukunft kennen
OPTANO hat den Predictive Blueprint entwickelt. Er ermöglicht – als eine Funktion des Maschinellen Lernens (ML) – das Trainieren von Vorhersagen und das Durchführen von Regressionsanalysen. Mit dem Einsatz von OPTANO können wir im Bereich der Prescriptive Analytics, also der Umsetzung von Optimierungsmodellen von Planungsentscheidungen, direkt auf die Ergebnisse der Predictive Analytics zurückgreifen. Damit gründet sich die optimale Planung auf die bestmögliche Vorhersage der Zukunft, unter Verwendung der Erkenntnisse der Vergangenheit.
Mit OPTANO zu präzisen Absatzprognosen
Zusammengefasst
OPTANO bietet Ihnen:
- Erhöhte Präzision von Umsatzprognosen
- Optimale Nutzung der verfügbaren Datenbasis
- Automatisierung manueller Prozesse
- Agilität bei sich ständig ändernden Prioritäten
Funktionieren Umsatzprognosen auch in unsicheren Zeiten?
Eine Umsatzprognose kann ein guter Indikator für den zukünftigen Absatz auf einem stabilen Markt sein. Die aktuellen volatilen Entwicklungen von Märkten und Nachfrageverhalten erschweren die Planungen, denn die Vorhersagen sind weniger zuverlässig.
In diesen Situationen ist es besonders wichtig für die Überlebensfähigkeit eines Unternehmens, schnell auf die geänderten Rahmenbedingungen – wie gestörte Lieferketten oder die geänderte Nachfrage von Kund*innen – reagieren zu können. Hier sind Antworten auf die Fragen hilfreich, welche Auswirkungen solche außergewöhnlichen Umstände auf Ihr Unternehmen haben.
Indem Sie mithilfe von Was-wäre-wenn Szenarien Ihre Richtlinien an die neue Situation anpassen, erhalten Sie Handlungsempfehlungen für die Zukunft, die Ihnen dann helfen die richtige Entscheidung zu treffen, auch wenn Ihre Umsatzprognose gerade in sich zusammengefallen ist. Eine Planungssoftware wie OPTANO ermöglicht so eine Entscheidungsfindung mithilfe von Szenariodaten auch in unsicheren Zeiten.
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Wenn Sie herausfinden möchten, ob mathematische Optimierung Vorteile in Ihrem Unternehmen bringt, laden Sie einfach unser Factsheet „Was bringt mathematische Optimierung?“ herunter.
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