Erfolg im komplexen und wettbewerbsintensiven modernen Geschäftsumfeld erfordert eine vorausschauende Strategie. Auf der Grundlage historischer Leistungen, von Marktforschung und aktuellen Trends können datenbasierte Finanzprognosemodelle Unternehmen dabei helfen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Es stehen viele verschiedene Prognosemodelle und noch mehr Softwarelösungen zur Verfügung, die bei deren Einsatz helfen. In diesem Leitfaden stelle ich einige nützliche Prognosemodelle vor und erkläre, wie Sie diese nutzen können, um sich in Ihrer Branche einen Vorteil zu verschaffen.
Was ist ein Prognosemodell?
Prognosemodelle sind Werkzeuge, die dazu dienen, zukünftige Leistungen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten vorherzusagen. In der Geschäftswelt und im Finanzwesen bezieht sich der Begriff Prognose fast immer auf Finanzprognosen.
Ein Prognosemodell verwendet eine statistische Methodik oder Formeln und Annahmen, um zukünftige Leistungen vorherzusagen, einschließlich Umsatz, Kundennachfrage und Abwanderungsraten.
Genauer gesagt werden diese Modelle eingesetzt, um zu bestimmen, wie sich Änderungen bestimmter Variablen und Parameter voraussichtlich auf die Leistung auswirken (im Gegensatz zu Budgets, die Ihnen bei der Zuweisung Ihres Cashflows helfen). So könnte beispielsweise eine Restaurantkette ein Modell einsetzen, um zu bestimmen, wie sich Änderungen der Betriebszeiten eines Standorts oder saisonale Muster auf den Umsatz auswirken werden.
Es gibt alle möglichen Prognosemodelle (auf die weiter unten ausführlich eingegangen wird), aber sie verfolgen alle dasselbe Ziel: historische Daten, Annahmen und aktuelle Trends zu nutzen, um die zukünftige Leistung vorherzusagen.
Diese Werkzeuge können auf eine unendliche Bandbreite möglicher Szenarien angewendet werden und sind für Finanz-, Marketing- und Führungsteams von entscheidender Bedeutung. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens lasse ich die übrigen Aspekte außer Acht und konzentriere mich ausschließlich auf Finanzprognosemodelle.
Prognosemethoden
Die Wahl der richtigen Modellierungstechnik (und des konkreten Prognosemodells) ist sehr wichtig. Bevor Sie sich jedoch entscheiden können, benötigen Sie einige grundlegende Informationen über diese Modelle und ihre Funktionsweise.
Es gibt zwei große Kategorien von Prognosemodellen: quantitative und qualitative.
Qualitative Prognosemethoden
Qualitative Prognosen basieren auf Expertenmeinungen und Einschätzungen. Sie sind:
- Von Natur aus subjektiv
- Nicht auf vergangenen Daten oder Trends basierend
- Zur Analyse nicht numerischer Daten geeignet
Qualitative Methoden werden eingesetzt, wenn der Schwerpunkt der Analyse nicht gemessen oder gezählt werden kann. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Motivationen und Überzeugungen verstehen möchte, die das Verbraucherverhalten bestimmen und dessen Kaufentscheidungen beeinflussen, können keine quantitativen Daten diese Aspekte aufdecken. Qualitative Prognosen stützen sich auf individuelle Meinungen, Forschung und Studien.
Quantitative Prognosemethoden
Quantitative Prognosen nutzen numerische Muster in historischen Daten, um die zukünftige Leistung vorherzusagen. Quantitative Modelle:
- Sind grundsätzlich objektiver
- Stützen sich auf historische Daten (z. B. Umsatz, Mitarbeiterzahl usw.)
- Analysieren numerische Daten
Innerhalb der quantitativen Kategorie gibt es zwei weitere Unterkategorien:
Zeitreihen
Zeitreihenmodelle konzentrieren sich auf Muster und deren Variationen und stützen sich dabei auf historische Daten.
Ein Unternehmen, das beispielsweise die Aufnahme seiner Geschäftstätigkeit in einem neuen Land vorbereitet, könnte Daten aus seinem vorherigen Markteintritt (einschließlich Verkaufsdaten, Entwicklungen der Belegschaft usw.) nutzen, um ein Budget für den neuen Markteintritt zu erstellen.
Assoziativ/kausal
Assoziative Modelle, auch als Kausalmodelle bezeichnet, sind fortschrittlicher und konzentrieren sich auf mehrere Bereiche äußerst präziser und spezifischer Informationen. Sie nutzen vergangene Daten und sind besonders gut darin, scheinbar unterschiedliche Daten zu verknüpfen und auf den vorgesehenen Zweck der Prognose zu beziehen.
Sie können auch verwendet werden, um Zusammenhänge zwischen den Finanzkennzahlen eines Unternehmens und externen Variablen herzustellen. So könnte ein Haushaltsgerätehersteller beispielsweise ein Modell entwickeln, das den Absatz von Haushaltsgeräten anhand der Anzahl neuer Baugenehmigungen in einem bestimmten Gebiet prognostiziert.
Im Folgenden erläutere ich die Grundlagen einiger der gängigsten Prognosemodelle, die Unternehmen heute verwenden.
Have an account? Log In
Gängige quantitative Prognosemodelle
Quantitative Prognosemodelle stützen sich auf vergangene Daten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.
So könnte ein Einzelhändler beispielsweise die Verkaufsdaten des vierten Quartals der vergangenen drei Jahre betrachten, um das Verkaufsvolumen während der umsatzstärksten Einkaufssaison im Weihnachtsgeschäft vorherzusagen.
Wenn Ihnen keine internen Daten zur Verfügung stehen (beispielsweise, weil Sie einen völlig neuen Einzelhandel betreiben), könnten Sie quantitative Prognosen dennoch nutzen – Sie müssten lediglich Zugriff auf vergleichbare Daten aus Ihrer Branche haben.
Im Bereich der quantitativen Prognosen gibt es mehrere beliebte Modelle, die eingesetzt werden können – ich erläutere sie im Folgenden.
Zeitreihen
Zeitreihenmodelle werden eingesetzt, wenn Daten aus mehreren Jahren verfügbar sind. Sie sind besonders hilfreich, wenn die Beziehungen zwischen Datenpunkten (beispielsweise durchschnittlicher Preis und Verkaufsvolumen) relativ stabil sind und Trends leicht erkennbar werden.
So könnte sich ein Unternehmen beispielsweise für Zeitreihenmodelle entscheiden, um das Wachstum einer bestehenden Produktlinie zu prognostizieren.
Nehmen wir an, die betreffende Produktlinie wurde vor vier Jahren eingeführt und verzeichnet seitdem ein stetiges Wachstum. Das Unternehmen könnte diese Daten heranziehen und anschließend ein Zeitreihenmodell anwenden, um vorherzusagen, wie hoch das Verkaufsvolumen im nächsten Jahr (oder mehrere Jahre später) sein könnte.
Geradenmodell
Die Geradenmodellierung ist eine einfache Methode, mit der sich zukünftige Umsätze oder andere Finanzkennzahlen schätzen lassen, indem vergangene Werte betrachtet und diese Trends als fortbestehend angenommen werden.
Wenn ein Unternehmen beispielsweise in den vergangenen vier Jahren ein jährliches Umsatzwachstum von 3.6% verzeichnet hat und davon ausgeht, dass sich die aktuellen Trends fortsetzen, kann es ein Geradenmodell verwenden, um vorherzusagen, welchen Umsatz das Unternehmen künftig voraussichtlich erzielen wird.
Wie der Name schon sagt, geht das Geradenmodell von einer gleichmäßigen und vorhersehbaren Veränderung aus. Es ist einfach, kann aber dennoch ein guter Ausgangspunkt sein, um eine Reihe von Finanzkennzahlen und Szenarien zu prognostizieren.
Was ist der Unterschied zwischen Zeitreihen- und Geradenprognosen?
Zeitreihenmodelle werden typischerweise eingesetzt, um Trendzyklen, zyklische Schwankungen und Saisonalität zu verstehen, während Geradenprognosen üblicherweise verwendet werden, um stabiles Wachstum (oder einen stabilen Rückgang) vorherzusagen.
Stellen Sie sich Zeitreihenprognosen als einen in sich geschlossenen Kreis oder eine Spirale vor; bei einem Geradenmodell denken Sie dagegen an – nun ja – eine gerade Linie!
Gleitender Durchschnitt
Das Modell des gleitenden Durchschnitts ähnelt dem oben beschriebenen Geradenmodell, arbeitet jedoch mit kleineren Datensätzen und konzentriert sich auf kurz- bis mittelfristige Zeiträume.
Unternehmen können Modelle mit gleitenden Durchschnitten beispielsweise verwenden, um die Nachfrage im Weihnachtsgeschäft vorherzusagen. Das Unternehmen könnte anschließend die Umsatzzahlen auf Basis des gleitenden Durchschnitts für das vierte Quartal der Jahre 2019, 2020, 2021 und 2022 jeweils berücksichtigen.
Sie könnten eine einfache Formel anwenden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
wobei
A = Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum
und
N = Gesamtzahl der Zeiträume
Das Unternehmen könnte diesen gleitenden Durchschnitt anschließend verwenden, um eine Prognose für die erwarteten Verkaufszahlen im Weihnachtsgeschäft dieses Jahres zu erstellen.
Diese Formel benötigt einen geeigneten Datensatz; im obigen Beispiel werden Daten aus vier Jahren verwendet. Entscheidend ist jedoch, dass sie Verkaufsdaten außerhalb des vierten Quartals ignoriert, die bei der spezifischen Prognose der Verkäufe im Weihnachtsgeschäft weitgehend irrelevant sind.
Exponentielle Glättung
Modelle der exponentiellen Glättung ähneln Modellen des gleitenden Durchschnitts, wenden jedoch eine Gewichtungsmethode an, um aktuelleren Daten ein höheres Gewicht zu geben.
Betrachten wir beispielsweise dasselbe Beispiel wie oben. Das Unternehmen verfügt über historische Verkaufsdaten zum Weihnachtsgeschäft aus vier Jahren – in diesem Zeitraum verzeichnete es jedoch ein kontinuierliches Wachstum.
Daher sind die Daten aus älteren Jahren weniger relevant als die aktuellen Daten aus den vergangenen zwei Jahren.
Modelle der exponentiellen Glättung gewichten aktuellere Daten stärker. Das ist hilfreich, weil Unternehmen dadurch ihre Prognosen anpassen können, um jüngere Datentrends widerzuspiegeln.
Auch wenn es verlockend sein mag, ältere Daten zu verwenden, wenn sie ein rosigeres Bild zeichnen (Bewertungen von 2021 im Vergleich zu Bewertungen von 2022, irgendjemand?), ist es unerlässlich, die geeignetsten Daten zu verwenden, um eine gute Vorstellung davon zu bekommen, was bevorsteht.
Trendprojektion
Bei der Trendprojektion wird eine Trendlinie an eine mathematische Gleichung angepasst. Anschließend wird die Gleichung verwendet, um diese Trendlinie in die Zukunft zu projizieren.
Ein Trendprojektionsmodell betrachtet beispielsweise vergangene Daten – etwa Verkaufszahlen von Wochenenden, Wochentagen oder bestimmten Jahreszeiten –, um Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu diesen Zeiten zu treffen.
Je nach den Datensätzen, mit denen Sie arbeiten, kann sie ähnlich wie die Geradenmodellierung angewendet werden. Innerhalb der Trendprojektionen gibt es mehrere Unterkategorien, darunter Logarithmen, Polynome und die Methode der Steigungscharakteristik.
Assoziative Modelle
Assoziative Modelle, auch Kausalmodelle genannt, verknüpfen eine bestimmte Geschäftskennzahl (z. B. den Umsatz) mit einer separaten unabhängigen Variable (z. B. dem Bevölkerungswachstum in einer Stadt).
Kausalmodelle helfen dabei, Erwartungen an zukünftige Geschäftsabläufe mit bestimmten Variablen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zu verknüpfen.
Ein Foodtruck-Betreiber könnte beispielsweise ein Modell verwenden, um die Nachfrage auf einem Sommerfest anhand der prognostizierten Wetterbedingungen für das Wochenende vorherzusagen. Alternativ könnte ein Immobilienentwicklungsunternehmen die Kausalmodellierung verwenden, um die zukünftige Nachfrage nach neu gebauten Häusern in einer Gemeinde auf Grundlage des prognostizierten Bevölkerungswachstums in der Region vorherzusagen.
Allerdings können assoziative Modelle auch verwendet werden, um eine bestimmte Variable anhand ihrer Verbindung zu anderen verwandten Variablen vorherzusagen. So könnte ein Unternehmen beispielsweise die Kausalmodellierung nutzen, um die geschätzte Gewinnspanne zu prognostizieren, die sich aus höheren Werbeausgaben ergeben würde.
Definitionsgemäß sind assoziative Modelle komplexer als Zeitreihenmodelle.
Assoziative Modelle können externe Daten einbeziehen und versuchen, eine Beziehung zwischen einer relativ standardmäßigen Geschäftskennzahl (z. B. dem Umsatz) und einer Kennzahl herzustellen, die viele Unternehmen möglicherweise überhaupt nicht berücksichtigen (z. B. dem typischen jährlichen Haushaltseinkommen einer Stadt).
Obwohl Kausalmodelle komplexer sind, können sie äußerst nützlich sein, um genauere Prognosen zu erstellen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Einfache lineare Regression
Die einfache lineare Regression hilft Unternehmen zu untersuchen, wie eine abhängige Variable (z. B. der Verkaufserlös) mit einer unabhängigen Variable (z. B. den für Werbung ausgegebenen Mitteln) korreliert.
Unter Verwendung des Beispiels mit externen Daten könnte die einfache lineare Regression auch dazu eingesetzt werden, zu bestimmen, wie eine abhängige Variable (z. B. der Verkaufserlös pro Standort) mit einer unabhängigen Variable (z. B. dem Haushaltseinkommen in einem bestimmten Landkreis) korreliert.
Die einfache lineare Regression lässt sich visualisieren, indem ein Liniendiagramm mit einer Kennzahl auf der Y-Achse und einer anderen auf der X-Achse erstellt wird. Wie der Name jedoch nahelegt, muss man es einfach halten: Diese Modelle können nur Vergleiche zwischen zwei Variablen unterstützen.
Multiple lineare Regression
Wie Sie vielleicht vermutet haben, baut die multiple lineare Regression auf der einfachen linearen Regression auf, indem sie der Gleichung mehrere Geschäftsvariablen hinzufügt.
Es gibt weiterhin eine einzelne abhängige Variable (z. B. den Verkaufserlös), aber es kann mehrere unabhängige Variablen geben, die aus internen oder externen Datenquellen oder aus beiden stammen können.
Die multiple lineare Regression ist komplex und erfordert in der Regel Software für statistische Analysen. Auch die verwendeten Daten (Anzahl der Datenelemente, Länge des analysierten Zeitraums, während der Datenbereinigungsphase getroffene Entscheidungen) sind für die Genauigkeit der resultierenden Regressionsformel von Bedeutung.
Die Prognose mittels linearer Regression erfordert eine kritische Betrachtung der Ergebnisse, um Variablen zu berücksichtigen, die von den bei der Regression verwendeten Daten nicht erfasst werden, sowie die Frage, ob diese fehlenden Variablen dazu führen, dass das Modell die Auswirkungen einer unabhängigen Variable über- oder unterschätzt.
Author's Tip
Es ist erwähnenswert, dass sowohl einfache als auch multiple lineare Regressionsmodelle davon ausgehen, dass die Vergangenheit dabei helfen kann, die Zukunft vorherzusagen. Dies kann beispielsweise für Unternehmen hilfreich sein, die zukünftige Umsätze prognostizieren möchten (unter der Annahme eines kontinuierlichen Wachstums). Es wäre jedoch keine gute Methode, um die Wirksamkeit zukünftiger Einstellungen anhand der Leistung früherer Mitarbeiter vorherzusagen.
Gängige qualitative Prognosemodelle
Qualitative Prognosemodelle verwenden subjektive, qualitative Daten. Sie werden häufig in Situationen eingesetzt, in denen keine quantitativen Daten verfügbar sind.
Beispielsweise könnte ein qualitatives Modell auf den Angaben eines Experten oder den Ergebnissen einer Umfrage unter potenziellen Kunden basieren.
Qualitative Prognosen sind eher subjektiver Natur, aber dennoch ziemlich nützlich – insbesondere in Situationen, in denen keine verlässlichen Daten verfügbar sind. PS: Ich finde es immer noch seltsam, dass „Daten“ der Plural ist.
Wie auch immer.
Alle qualitativen Prognosemodelle erfordern irgendeine Form der Datenerhebung (Experteninterviews, Gremien, Umfragen usw.), unterscheiden sich jedoch darin, wie diese Daten erhoben und anschließend zur Erstellung von Prognosen verwendet werden. Für Finanzprognosen sind sie in der Regel weniger hilfreich, da man bei all diesen Methoden im Grunde Spaghetti an die Wand wirft; einige sind einfach genauer als andere.
Delphi-Methode
Hast du schon einmal vom Orakel von Delphi gehört? Ihre gesamte Aufgabe bestand darin, Vorhersagen über die Zukunft zu treffen – gar nicht so unähnlich zu einem Finanzvorstand … oder?
Ja, du darfst anfangen, dich selbst als Orakel deines Unternehmens zu bezeichnen. Nein, du darfst nicht sagen, dass ich dir die Erlaubnis dazu gegeben habe.
Die Delphi-Methode stützt sich auf Expertenmeinungen und verwendet typischerweise eine kleine Gruppe von Fachexperten. Beispielsweise könnte ein privates Bildungsunternehmen eine Gruppe von Professoren konsultieren, um Daten über das Verhalten von Studierenden zu sammeln.
Bei der Delphi-Methode werden Experten befragt, um Daten zu sammeln. Entscheidend ist, dass jeder Experte unabhängig befragt wird und die Daten erst im Anschluss zusammengefasst werden. Dies hilft, eine Gruppenverzerrung zu vermeiden, und ermöglicht uneingeschränkte Meinungsäußerung.
Die Delphi-Methode verwendet mehrere „Runden“ der Datenerhebung. Die erste Runde findet individuell statt, die späteren Runden hingegen gemeinschaftlich. Die Antworten jedes Experten werden mit der größeren Gruppe geteilt, wodurch eine Diskussion angeregt wird. Die Experten können ihre Meinungen oder Schätzungen in späteren Runden frei ändern.
Da bei der Delphi-Methode üblicherweise kleine Expertengruppen eingesetzt werden, ist es wichtig, die richtigen Personen für die Befragung auszuwählen, denn die Qualität der Daten hängt nur so sehr vom Fachwissen der Experten ab.
Marktforschung
Ich wette, von dieser Methode hast du noch nie gehört – hey, ich sehe, wie du die Augen verdrehst!
Marktforschung ist eine sehr verbreitete Prognosemethode, die von Unternehmen eingesetzt wird, um die Meinungen potenzieller Kunden einzuholen. Beispielsweise könnte ein Lebensmittelhersteller, der eine neue kalorienarme Eismarke auf den Markt bringt, Kunden per Online-Umfrage nach ihren Zielen zur Gewichtsabnahme und ihren Ernährungsgewohnheiten fragen.
Marktforschung ist üblicherweise ein Zahlenspiel: Je mehr Antworten du aus der Öffentlichkeit gewinnen kannst, desto besser.
Marktforschung kann per Telefon, E-Mail, SMS, persönlichen Interviews und auf viele weitere Arten durchgeführt werden. Häufig wird sie mit Unterstützung von Marktforschungsunternehmen durchgeführt, die die Befragungen und die Datenerhebung übernehmen.
Konsens eines Gremiums
Beim Konsens eines Gremiums wird eine Fokusgruppe eingesetzt, die sich auf die Meinungen von Experten und Mitarbeitern stützt. Häufig wird dazu ein Gremium aus Mitarbeitern aller Unternehmensebenen gebildet und nicht nur aus Führungskräften.
Ein besonderes Merkmal dieser Methodik ist, dass sie die Meinungen echter Experten und „Halbexperten“ gleichermaßen kombiniert und gewichtet. Beispielsweise könnte ein Team, das die saisonale Nachfrage nach einem bestimmten Getränkegeschmack prognostizieren möchte, Mitarbeiter aus Vertrieb, Marketing oder sogar aus dem Verkaufsbereich einbeziehen.
Wie der Name schon sagt, muss das Gremium zu einer Konsensschätzung gelangen. Die Gruppe kann Meinungen austauschen und debattieren, muss aber letztlich einen Konsens erreichen.
Prognose durch eine Visionärin oder einen Visionär
Visionäre Prognosen stützen sich auf die Erkenntnisse und Meinungen einer einzelnen Person – ich fand es interessant, dass dies nicht Delphi-Methode genannt wurde, wenn man bedenkt, dass sie nur eine Person war … aber andererseits hatte sie die Hilfe der Götter (und niemand hat mich gefragt).
Bei der betreffenden visionären Person könnte es sich um dich, ein anderes Mitglied deines Führungsteams, einen externen Berater oder einen Branchenexperten handeln.
Da dieses Prognosemodell auf einer einzigen visionären Person beruht, ist es anfällig für Bestätigungsfehler und sollte am besten in Verbindung mit anderen Methoden eingesetzt werden.
Kombinierte Prognose des Vertriebsteams
Bei der kombinierten Prognose des Vertriebsteams liegt der Schwerpunkt auf der Erhebung qualitativer Daten von Vertriebsmitarbeitern. Sie stützt sich typischerweise auf die Meinungen mehrerer Teammitglieder, idealerweise von Personen, die mit der für das betreffende Produkt relevanten Art des Verkaufs befasst sind.
Wenn ein Fahrzeughersteller beispielsweise über ein neues Modell nachdenkt, könnte er unter seinen Vertriebsmitarbeitern eine Umfrage durchführen, um Informationen über Kundenmeinungen, Bedürfnisse, häufige Fragen, Budgets usw. zu sammeln.
Die Idee dahinter ist, dass Vertriebsmitarbeiter praktische Erfahrung im Umgang mit Kunden haben (und wissen, was den Verkauf wirklich vorantreibt) und daher wertvollere Einblicke in das tatsächliche Verhalten und die Wünsche der Kunden haben.
Die Modellierung anhand der kombinierten Einschätzungen des Vertriebsteams kann auch bei der Erkennung regionaler und lokaler Trends hilfreich sein.
Die obige Liste ist zwar nicht vollständig, deckt aber viele der am häufigsten verwendeten Prognosemodelle ab. Allerdings sind einige davon sicherlich beliebter als andere.
Welche Prognosemodelle sind am weitesten verbreitet?
Insgesamt werden Zeitreihenmodelle (nämlich Modelle mit gerader Linie und gleitendem Durchschnitt) am häufigsten verwendet.
Das liegt teilweise daran, dass Zeitreihenmodelle eine objektivere Prognose auf Grundlage historischer Daten ermöglichen. Sie verlassen sich nicht auf Expertenmeinungen oder Kundenfeedback, die unbeständig und anfällig für Verzerrungen sein können. Stattdessen verwenden sie harte Daten, um zuverlässige Modelle für zukünftige Leistungskennzahlen zu erstellen.
Diese Modelle sind auch deshalb beliebt, weil sie relativ einfach zu verwenden sind und häufig keine spezielle Software erfordern. Einige Softwarelösungen, die Sie möglicherweise bereits verwenden, wie etwa Ihr System zur Unternehmensressourcenplanung, verfügen wahrscheinlich über diese integrierten Funktionen zur statistischen Modellierung. Die Modellierung mit einer geraden Linie kann sogar relativ einfach von Hand in Excel durchgeführt werden.
Auch die assoziative (kausale) Modellierung wird häufig eingesetzt, ist jedoch etwas komplizierter und erfordert oft Software oder ein gewisses Maß an Schulung. Sie ist besonders nützlich, wenn Beziehungen zwischen sehr unterschiedlichen Variablen untersucht werden sollen – unabhängig davon, ob es sich um nur eine unabhängige Variable (einfache lineare Regression) oder mehrere handelt (multiple lineare Regression).
Bei den qualitativen Prognosemodellen ist Marktforschung tendenziell am weitesten verbreitet. Viele Unternehmen führen Umfragen durch, sammeln Feedback von Kunden und verwenden diese Daten, um strategische Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Andere beauftragen externe Marktforschungsunternehmen mit der Durchführung umfassenderer Kundenbefragungen.
More Articles
Warum ist Prognoseerstellung wichtig?
Wie ich ganz am Anfang dieses Artikels angedeutet habe, ist die Prognoseerstellung der Schlüssel, um Folgendes zu verhindern:
- Investoren zu verlieren und anschließend
- entlassen zu werden
Nur ein Scherz. So ungefähr.
Prognoseerstellung ist wichtig, weil sie Unternehmen ermöglicht, für die Zukunft zu planen. Die grundlegende Idee hinter der Prognoseerstellung besteht darin, Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln und diese Informationen anschließend zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Einzelhändler mit Spezialwaren beliefert, ein Prognosemodell verwenden, um die Nachfrage während der geschäftigen Weihnachtseinkaufssaison vorherzusagen. Seine Modellierungsbemühungen könnten zu genaueren Nachfrageschätzungen führen, wodurch das Unternehmen die Lagerbestände rechtzeitig erhöhen und aufstocken könnte, um die saisonale Nachfrage zu erfüllen.
Oder ein Unternehmen könnte ein Prognosemodell verwenden, um die finanziellen Auswirkungen verschiedener Preispunkte oder Verkaufsstrategien zu analysieren, die für die bevorstehende Einführung eines neuen Produkts in Betracht gezogen werden. Es könnte diese Bemühungen mit Prognosen zur saisonalen Nachfrage kombinieren, um nicht nur die beste Verkaufsstrategie, sondern auch den idealen Zeitpunkt für den Start saisonaler Verkäufe und Werbeaktionen zu ermitteln.
Letztendlich besteht die Idee hinter der Prognoseerstellung – unabhängig von der untersuchten Kennzahl – darin, einen Einblick in zukünftige Trends oder Finanzkennzahlen zu gewinnen, um sich auf das Kommende vorzubereiten.
So verwenden Sie Prognosemodelle
Jedes Prognosemodell wird auf unterschiedliche Weise eingesetzt. Die allgemeine Vorgehensweise ist jedoch wie folgt:
- Legen Sie Ihr Ziel klar fest. Besteht das Ziel darin, zu bestimmen, wann Sie Ihre nächste Finanzierungsrunde aufnehmen müssen? Dann konzentrieren Sie sich auf die Prognose des Cashflows und treffen Sie konservative Annahmen.
- Wählen Sie das geeignete Modell aus. Ich habe oben konkrete Anwendungsfälle für die aufgeführten Finanzprognosemodelle besprochen. Letztendlich werden sich viele Unternehmen für mehrere Modelle entscheiden – es ist jedoch hilfreich, sich zunächst auf ein oder zwei Modelle zu beschränken.
- Sammeln Sie Daten. Quantitative Modelle verwenden historische Daten (in der Regel Unternehmensfinanzdaten), während qualitative Modelle subjektive Daten nutzen, die von Kunden oder Branchenexperten gesammelt wurden.
- Erstellen Sie das Modell. Dieser Prozess variiert erheblich, abhängig vom jeweils eingesetzten Modell. Viele Modelle können in Excel oder vergleichbaren, weit verbreiteten Werkzeugen eingerichtet werden. Andere erfordern möglicherweise spezielle statistische oder Prognosesoftware.
- Bestimmen Sie Ihr Maß an Vertrauen. Konfidenzintervalle werden verwendet, um das Maß an Unsicherheit auszudrücken, das mit einer Prognose verbunden ist. Die am häufigsten verwendeten Konfidenzintervalle sind 90 %, 95 % und 99 %. Je höher das Konfidenzniveau, desto zuverlässiger ist die Prognose. Wie zu erwarten, tendiert das Konfidenzniveau dazu, umso höher zu sein, je objektiver die Daten sind.
- Setzen Sie das Modell ein. Setzen Sie das Modell anschließend nach dem empfohlenen Verfahren für das jeweilige Modell ein und greifen Sie dabei auf die relevantesten Daten zurück, die Sie zusammenstellen können.
- Analysieren Sie die Ergebnisse. Nehmen Sie die ermittelten Ergebnisse und vergleichen Sie sie mit anderen Schätzungen oder Prognosen, die Ihnen möglicherweise bereits vorliegen. Sie können auch andere Modelle mit denselben Daten ausführen, um Unterschiede festzustellen.
Einige Prognosemodelle erfordern eine Ausbildung auf Expertenniveau in Statistik oder Finanzprognosen, während andere wesentlich einfacher anzuwenden sind. Letztlich hängen die Komplexität und die Herausforderungen von Prognosen vom gewählten Modell sowie von der Quantität & Qualität der Daten ab, mit denen Sie arbeiten.
Welche Software wird für Prognosen verwendet?
Für Prognosen können viele verschiedene Arten von Software verwendet werden, von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu Tools für maschinelles Lernen und KI-gestützten Tools.
Während viele Finanzmodelle in Microsoft Excel oder Google Sheets ausgeführt werden können, erfordern viele ERP-Software, EPM-Software oder eine andere spezialisierte Software.
Bevor Sie neue Software kaufen, sollten Sie unbedingt den Funktionsumfang Ihrer vorhandenen Tools prüfen. Einige Bestandsverwaltungssoftware verfügt über Funktionen zur Nachfrageprognose und weitere Tools zur Planung von Bestandsmengen. Und Ihr Gehaltsabrechnungsdienst bietet möglicherweise Funktionen zur Personalprognose.
Für qualitative Prognosen gibt es nicht allzu viele Softwareoptionen, die eine nähere Betrachtung wert sind, da die meisten Unternehmen auf Drittanbieter-Marktforschungsinstitute und Berater setzen, die auf die Durchführung und Veröffentlichung von Marktforschung spezialisiert sind.
Letztlich gibt es, da „Prognose“ ein so umfassender Begriff ist, viele verschiedene Softwarelösungen, die genutzt werden können, aber Prognosesoftware bietet spezifische Vorteile für Ihr Unternehmen.
Prognosemodelle können Ihrem Unternehmen einen Vorteil verschaffen
Zu wissen, wann, wo und wie Finanzprognosen eingesetzt werden, kann Unternehmen einen Vorteil verschaffen.
Mit geeigneten Prognosemodellen und präzisen Dateneingaben können Unternehmen genauere Budgets erstellen, ihre Ziele und Wettbewerbsstrategien optimieren und besser auf die Zukunft vorbereitet sein.
Möchten Sie Ihre Fähigkeiten als CFO verbessern oder sich in einer verwandten Finanzposition weiterentwickeln? The CFO Club ist eine Gemeinschaft gleichgesinnter Finanzführungskräfte aus den Bereichen SaaS und Technologie, die in ihren jeweiligen Fachgebieten erfolgreich sein möchten. Abonnieren Sie den Newsletter von The CFO Club für Brancheneinblicke und weitere Inhalte dieser Art.
