Wie ERP-Prognosen Ihre Margen maximieren (und wie Sie es richtig machen)

Simon Litt

on Jan 23, 2026

QUICK SUMMARY

Welchen Sinn hat ein großes, teures System, wenn es nicht hilft, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen? So kann Ihre ERP-Prognose Ihr aktuelles System in ein strategisches Werkzeug verwandeln.

TABLE OF CONTENTS Was ist eine ERP-Prognose? Bestandteile einer Prognose Wer ist beteiligt? So funktioniert das Prognostizieren Prognosequalität verbessern Wann sollte man prognostizieren? Best Practices

Key Takeaways

Raten eliminieren: ERP-Prognosen beruhen auf logischer Analyse statt auf Schätzungen und bieten eine Bandbreite an möglichen zukünftigen Szenarien anstelle einer einzigen, endgültigen Vorhersage.

Häufige Prognosen: Die Prognosezeiträume im ERP hängen von Ihren Geschäftszyklen und Saisonalitäten ab. Manche prognostizieren regelmäßig (1–3 Monate), andere strategisch (6–12 Monate).

Daten als Grundlage: Um mit Ihrem ERP-System präzise Prognosen zu erstellen, müssen Sie Vorarbeiten leisten: Dazu gehört das Definieren des zu lösenden Problems, das Sammeln der notwendigen Daten und eine gründliche Analyse.

Im Gegensatz zu Handlesen und Wahrsagen mit der Kristallkugel basiert die ERP-Prognose auf Logik statt auf Vermutungen. Ziel ist es nicht, eine einzige sichere Zukunft vorherzusagen, sondern eine Bandbreite an Möglichkeiten zu erkennen.

Nichts ist natürlich gewiss, und letztlich verlassen Sie sich bei der Geschäftsplanung auf Ihre Intuition und Ihr Urteilsvermögen. Aber eine effektive Prognose liefert den entscheidenden Kontext, der Ihre Intuition informiert.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie die Daten in Ihrem ERP-System nutzen können, um verborgene finanzielle Potenziale für Ihr Unternehmen aufzudecken.

Was ist ERP-Prognose?

ERP-Prognose ist der Prozess, vergangene Daten und Trends zu nutzen, um fundierte Annahmen über zukünftige Bedingungen zu treffen und damit einen datengestützten Leitfaden zur Unterstützung des Geschäftsplanungsprozesses zu schaffen.

Dieser datengestützte Ansatz liefert wertvolle Erkenntnisse, die strategische Entscheidungen leiten und letztlich zu einem erfolgreicheren Unternehmen führen können.

Dies ist möglich, weil ERP-Systeme dabei helfen, alle Geschäftsprozesse—wie Lagerverwaltung, Buchhaltung, Projektmanagement und Kundenbeziehungsmanagement—auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen und zu verwalten.

Was Sie für fundierte Prognosen benötigen

Um das Beste aus der ERP-Prognose herauszuholen, benötigen Sie:

Zuverlässige Daten

ERP-Prognosen sind wie Wettervorhersagen: Sie verlassen sich darauf, um vorauszuplanen, aber sie sind wertlos, wenn sie nicht datengestützt sind. Daher ist das Sammeln relevanter Daten, sowohl intern als auch extern, der erste Schritt zur ordentlichen Prognose. Beispiele hierfür sind:

Bestandsdaten: Lagerbewegungen, Standorte und Produktbestände. Das ist insbesondere für Unternehmen im Einzelhandel, E-Commerce oder in der Fertigungsbranche relevant.
Verkaufsdaten: Verkaufsrechnungen, Kundenbestellungen und Kundenzahlungen. Einschließlich Berichte von allen Verkaufskanälen—Kassensystemen, Online-Transaktionen und Verkäufen über soziale Medien.
Finanzdaten: Informationen über Gewinne, Umsätze und Ausgaben
Produktionskosten: Produktionszeiten, Produktionsprozess und Arbeitskosten
Mitarbeiterdaten: Gehaltsabrechnungen, Anwesenheits- und Leistungsberichte der Mitarbeitenden.
Kundenfeedback-Berichte: Direktes Feedback von Kunden durch Umfragen, Bewertungen oder Support-Tickets.
Marktforschungsberichte: Erkenntnisse aus Wettbewerbsanalysen, Studien zum Verbraucherverhalten oder Branchen-Whitepapers.
Branchentrends: Veränderungen auf Makroebene wie regulatorische Anpassungen, technologische Fortschritte oder globale Ereignisse.

Wer ist am ERP-Prognoseprozess beteiligt?

Kurze Antwort: Jedes Teammitglied in Ihrer Umsatzkette, das KPIs verwaltet, die in eine Prognose einfließen. Die jeweiligen Teammitglieder können je nach Branche variieren, im Allgemeinen gehören jedoch folgende dazu:

1. Vertriebsmitarbeiter

Vertriebsmitarbeitende verwalten und schließen neue Geschäfts-, Verlängerungs- und Erweiterungsangebote ab. Da sie als Einzelpersonen jeweils an einer oder mehreren potenziellen Gelegenheiten arbeiten, spielen sie eine wichtige Rolle bei der Erhebung, Erstellung und Überarbeitung der für die ERP-Prognose erforderlichen Opportunity-Daten.

Sie gehören außerdem zu den größten Profiteuren der ERP-Funktionalität—aber das ist eine Geschichte für einen anderen Link.

2. Vertriebsleiter

Vertriebsleiter sind die Teammitglieder, die die Vertriebsmitarbeitenden betreuen; in den meisten Unternehmen sind sie als Account Manager oder Account Executives bekannt. Für die ERP-Prognose sammelt der Vertriebsleiter die Daten aus allen Geschäften der Vertriebsmitarbeitenden, um einen einheitlichen Team-Datensatz für die Prognose zu erstellen. Sie überwachen außerdem Pipeline-Updates und steuern eigene Einschätzungen bei.

3. Vertriebsführungskräfte

Vertriebsführungskräfte sind die vertriebsverantwortlichen Führungskräfte über den Vertriebsleitern, also alle bis hin zum CRO. Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der ERP-Prognose, indem sie historische Verkaufsdaten, Erkenntnisse zu Branchentrends und zum Kaufverhalten der Kunden beisteuern. Diese Informationen tragen dazu bei, realistische Prognosen zu erstellen, die erreichbare Umsatzziele ermöglichen und strategische Geschäftsentscheidungen unterstützen.

4. Revenue Operators (RevOps)

Die Rolle eines Revenue Operators besteht darin, Transparenz für das gesamte Umsatzteam zu schaffen, die Effizienz im gesamten Umsatzprozess zu steigern, die Vorhersagbarkeit der Umsätze zu verbessern und Umsatzwachstum zu erzielen. Für die Prognose leiten sie den Prognoseprozess und übernehmen die Einführung beim Vertriebsteam.

5. Business Analysten

Business Analysten gelten als Fachexperten in ihrer Branche. Diese Personen sind geschickt im Sammeln, Bereinigen und Analysieren von Daten. Sie liefern zudem wertvolle Brancheneinblicke für eine Prognose und gewährleisten so deren Genauigkeit.

Falls intern keine Business Analysten vorhanden sind, wäre es sinnvoll zu überlegen, wie Sie diese – in vertraglicher Zusammenarbeit – einbinden könnten, um Ihre ERP-Prognosen zu unterstützen.

6. Chief Financial Officer (CFO)

Der CFO übernimmt die Steuerung des gesamten ERP-Prognoseprozesses. Er dient als Eskalationsinstanz für Revenue Operatoren, Vertriebsleiter und Business Analysten. Darüber hinaus analysiert er Trends in der Prognose und lenkt Unternehmensressourcen anhand des Gesamtergebnisses um.

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So erstellen Sie Prognosen mit ERP

Hier ist ein einfacher Fünf-Schritte-Prozess, mit dem Sie sofort ERP-Prognosen erstellen können.

Schritt 1: Definieren Sie das Problem

Dies ist oft der herausforderndste Teil der ERP-Prognose, da er weniger auf dem ERP-System selbst und mehr auf Ihrem eigenen Geschäftsverständnis basiert. Sie müssen hier drei zentrale Dinge klar benennen:

Wofür die Prognose angefertigt wird
Wie der Markt, in dem Sie agieren, funktioniert
Wer Ihre Kunden und Wettbewerber sind

Diese Fragen können helfen:

Was prognostizieren Sie? In der Regel handelt es sich dabei um Umsatzzahlen, Produktionsmengen oder Lagerbestände.

Wie werden Sie die Prognose nutzen? Setzen Sie Umsatzziele? Planen Sie Ressourcenzuteilungen oder minimieren Sie potenzielle Risiken?

Was ist der Kontext Ihrer Prognoseaufgabe? Ist sie kurzfristig oder langfristig angelegt? Gibt es saisonale Muster? Welche Schlüsselfaktoren beeinflussen Ihre Prognose?

Nehmen wir an, Sie betreiben ein Einzelhandelsgeschäft und müssen die täglichen Verkäufe für das kommende Quartal prognostizieren. Mit Methoden wie der Nachfrageprognose müssen Sie Dinge wie saisonale Trends (Stichwort Weihnachtstrubel), Aktionen (zum Beispiel die geplante Blitzaktion) und auch äußere Einflüsse wie Marktveränderungen oder Störungen in der Lieferkette berücksichtigen.

So können Sie Kundenbedarfe besser vorhersehen und Ihren Lagerbestand an den tatsächlichen Bedarf anpassen. Das reduziert Überbestände und verpasste Verkaufschancen.

Schritt 2: Sammeln und Aufbereiten der Daten

In diesem Schritt identifizieren Sie die relevanten Datenpunkte innerhalb Ihres ERP-Systems, etwa Verkaufsdaten, Vorlaufzeiten, Produktionskapazitäten, Kosten und Lagerbestände, die in Ihre Prognose einfließen.

Wenn Sie Ihre Liste haben, extrahieren und bündeln Sie die Daten aus verschiedenen ERP-Modulen.

Abfragen von Daten vereinfacht den Prozess

Es bedeutet, Abfragen gegen die zentrale Datenbank Ihres ERP-Systems zu schreiben und auszuführen, um die benötigten Daten anhand vordefinierter Parameter abzurufen.

Falls Ihnen die technische Sprache Sorgen bereitet: Datenabfragen erfolgen meistens in der nativen Programmiersprache des ERP-Systems. Sie müssen lediglich datenspezifische Fragen – in natürlicher Sprache – stellen, um gezielt Informationen oder Antworten aus den komplexen Datensätzen Ihres ERP-Systems zu erhalten.

Nachdem Sie die Daten für die Prognose gesammelt haben, bereinigen und validieren Sie diese, indem Sie nach fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern suchen.

Wenn Sie zum Beispiel den Umsatz einer Einzelhandelskette prognostizieren, würde das Bereinigen der gesammelten Daten das Entfernen von Ausreißern (z. B. ungewöhnlich hohe Umsätze aufgrund einer Aktion) und die Behandlung von fehlenden Werten (z. B. wegen Filialschließungen) umfassen.

Zuletzt sollten Sie die bereinigten Datenpunkte kategorisieren, um sie für weitere Verarbeitungsschritte und Analysen vorzubereiten.

Schritt 3: Führen Sie eine vorläufige Datenanalyse durch

Ein früher Blick auf die Daten kann sehr aufschlussreich sein. Möglicherweise erkennen Sie sofort Probleme mit der Datenqualität oder Nutzbarkeit. Diese Analyse kann auch hilfreiche Muster oder Trends aufdecken.

Glücklicherweise sind ERP-Systeme mit Datenvisualisierungstools ausgestattet. Diese Tools verwandeln komplexe Datensätze in klare und verständliche Diagramme, Karten, Plots und Grafiken, die sie viel leichter verständlich und interpretierbar machen. Beginnen Sie daher als natürlichen ersten Schritt damit, Ihre Daten mit Diagrammen zu visualisieren.

Was erkennen Sie?

Stechen einzelne Datenpunkte deutlich aus den restlichen heraus?
Spielt Saisonalität eine Rolle?
Können Sie wiederkehrende Trends identifizieren?
Gibt es Hinweise darauf, dass breitere wirtschaftliche Trends (Wachstums- und Abschwungphasen) Ihre Daten beeinflussen?

Jetzt ist auch ein guter Zeitpunkt, nach Duplikaten zu suchen und diese aus Ihrem Datensatz zu entfernen. In manchen Fällen können Sie auf Basis Ihres Verständnisses vom Unternehmen und der Daten vernünftige Annahmen treffen, um kleinere Lücken auszufüllen. Indem Sie die zu analysierende Datenmenge reduzieren, können Sie den gesamten Prognoseprozess effizienter gestalten.

Schritt 4: Wählen Sie ein Prognosemodell aus

ERP-Software enthält oft verschiedene Prognosemodelle, wie gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung, saisonale Modelle und sogar komplexere Optionen wie ARIMA und Vektorautoregression.

Aber bei so viel Auswahl: Wie wählen Sie das beste Modell?

Spoiler: Es gibt keine Wunderlösung.

Welches Modell für Ihre Prognose am besten geeignet ist, hängt vom geplanten Verwendungszweck, der Stärke der Korrelationen zwischen der Prognosevariablen und etwaigen Erklärungsvariablen sowie von der Verfügbarkeit historischer Daten ab.

Zum Beispiel:

Für kurzfristige Trends eignet sich ein einfaches gleitendes Durchschnittsmodell gut.
Für langfristige Trends kann ein komplexeres Modell wie ein neuronales Netz oder Prophet passend sein.
Wenn Sie Wert auf Nachvollziehbarkeit und Einfachheit legen, empfehlen sich Prognosemodelle wie gleitende Durchschnitte oder lineare Regression.
Nur wenige historische Daten verfügbar? Qualitative Ansätze wie die Delphi-Methode funktionieren sehr gut.

Schritt 5: Analysieren und interpretieren Sie die Ergebnisse

Jetzt wird es spannend. Sobald Sie das am besten geeignete Prognosemodell für Ihre Ziele ausgewählt haben, ist es Zeit, es zu testen. Geben Sie einfach Ihre Daten in das Modell ein und lassen Sie es arbeiten.

Author's Tip

Vergleichen Sie Ihre Prognose mit den tatsächlichen Daten. So können Sie die Genauigkeit nicht nur des Modells, sondern des gesamten Prozesses bewerten und jeden Schritt entsprechend anpassen.

Angenommen, Sie haben Daten zur Kundenzufriedenheit, zu Marketingausgaben und Umsätzen. Durch eine Regressionsanalyse könnten Sie feststellen, ob es einen Zusammenhang zwischen Umsätzen und Marketingausgaben gibt. Ist ein Zusammenhang vorhanden, können Sie beginnen, vorherzusagen, wie sich Änderungen bei den Umsätzen durch Marketingmaßnahmen beeinflussen lassen.

So verbessern Sie die Qualität Ihrer Prognosen

Es gibt drei Hauptbereiche, auf die Sie sich zur Verbesserung von ERP-Prognosen konzentrieren sollten:

Vertiefen Sie Ihr Verständnis

Prüfen Sie Ihr ERP-System genauer, insbesondere seine Möglichkeiten zur Kreuzanalyse. Je nahtloser Ihr ERP-System Mit Drittsystemen integriert ist, etwa mit Google Analytics, desto höher wird die Qualität Ihrer Prognosen sein.

Stellen Sie die Qualität Ihrer Daten sicher

Stellen Sie sicher, dass die Daten, die Sie von Partnern zu Logistik, Lieferanten, Produktion und mehr erhalten, korrekt sind. Zuverlässige Daten sind die Grundlage für zuverlässige Prognosen.

Prüfen Sie Ihr System

Stellen Sie sicher, dass Sie alles haben, was Sie für hochwertige Prognosen benötigen. Falls nicht, ziehen Sie in Erwägung, zusätzliche ERP-Module zu implementieren oder Ihr Paket zu erweitern, während sich Ihr Bedarf an Prognosen weiterentwickelt, um Zugang zu erweiterten Analysemöglichkeiten zu erhalten.

Diese fortlaufende Anpassung rationalisiert den Prognoseprozess für alle Beteiligten.

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Wann sollte man Prognosen erstellen

Der Zeitrahmen für Ihre spezifische ERP-Prognose hängt von den Zyklen und der Saisonalität Ihres Unternehmens ab.

Angenommen, Ihr Unternehmen hat einen Trend zu steigender Kundennachfrage im Sommer festgestellt. Mit diesem Wissen würden Sie die Produktionsmengen im Sommer erhöhen, um die steigende Nachfrage zu bedienen und den Umsatz zu maximieren, oder gezielte Marketingkampagnen in diesen Monaten starten, um neue Kunden zu gewinnen und den Umsatz weiter zu steigern.

Für die meisten Unternehmen gibt es zwei Arten von Prognosen, die man betrachten sollte, die sich in ihren Zeitrahmen unterscheiden:

Prüfungsart	Zeitrahmen	Planungstyp	Anwendungsfall
Regelmäßige Überprüfung	1-3 Monate	Kurzfristig	Liquiditäts- und Lagerverwaltung
Strategische Planung	6-12+ Monate	Langfristig	Ressourcenzuteilung und Budgetplanung

ERP-Prognose: Best Practices

Aktuell bleiben

Planen Sie regelmäßige Updates und Wartungen Ihrer ERP-Lösung ein. Ein gut gewartetes System verhindert Dateninkonsistenzen und schützt die Integrität Ihrer Informationen. Das führt zu Prognosen, auf die Sie sich verlassen können, weil Sie wissen, dass sie auf sauberen und genauen Daten basieren.

Überprüfen Sie Ihre Arbeit

Vergleichen Sie Ihre Prognosen regelmäßig mit der tatsächlichen Unternehmensleistung. Aktualisieren Sie dann Ihren Prognoseprozess und Ihre Modelle bei Bedarf anhand von Marktveränderungen, neuen Daten und anderen unvorhergesehenen Umständen.

Ihr System in- und auswendig kennen

Nutzen Sie die Schulungsressourcen Ihres Softwareanbieters oder Ihres ERP-Beraters. Viele Anbieter stellen Anleitungen zur Verfügung, wie die Prognosefunktionen optimal genutzt werden können.

Einfach starten

Fortgeschrittene, statistikbasierte Prognosen wirken anfangs komplex in der Erstellung – beginnen Sie deshalb mit einer einfacheren Aufgabe, zum Beispiel der Schätzung des durchschnittlichen historischen Bedarfs eines Produkts. Analysieren Sie dann, wie genau diese einfache Prognose dem tatsächlich beobachteten Bedarf entspricht. Steigern Sie sich von dort aus zu Methoden, die auch Saisonalität und Trends abdecken.

Die richtige ERP-Software wählen

ERP-Systeme unterscheiden sich stark in Größe, Umfang und Funktionalität. Daher eignet sich nicht jede ERP-Software für Ihre Prognoseanforderungen. Mindestens sollten Sie Skalierbarkeit, Kosten, Integrationsanforderungen und Implementierungsmodelle berücksichtigen, bevor Sie sich für ein System entscheiden.

Für viele Unternehmen bieten moderne ERPs sofortige operative Unterstützung ohne umfangreiche Anpassungen. Manche benötigen jedoch zusätzliche Funktionen, die über die bereits beträchtlichen Standardfunktionen hinausgehen.

Wenn Ihr Unternehmen viele spezielle Prozesse nutzt, sind Sie mit einer erweiterbaren ERP-Software besser beraten, die mit bestehenden oder selbst entwickelten Lösungen integriert werden kann, oder Ihrem IT-Team die Möglichkeit gibt, eigene Funktionen zu programmieren.

Hier sind einige der besten ERP-Systeme, die uns begegnet sind – wenn Sie mehr Informationen möchten, lesen Sie meine umfassende Analyse zu jedem einzelnen.

Weitsicht ohne Wahrsagerei

Es gibt keinen mystischen Weg, um die Zukunft Ihres Unternehmens vorherzusagen. ERP-Prognosen helfen Ihrem Unternehmen, chaotische Daten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie ermöglichen eine bessere Liquiditätsplanung, intelligentere Lagerentscheidungen und schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen – all das wirkt sich direkt positiv auf die Gewinnmargen aus.

Und wenn Sie externe Prognosen mit einbeziehen (wie Branchentrends, wirtschaftliche Indikatoren oder Lieferantentermine), verschaffen Sie Ihrem ERP praktisch einen weiteren Blickwinkel. Anstatt nur auf das zu reagieren, was bereits passiert ist, erkennen Sie schon, was sich ankündigt.

Egal, ob Sie ein etabliertes Unternehmen oder ein aufstrebendes Startup sind – ERP-Prognosen sollten ein grundlegendes Werkzeug in Ihrem Repertoire sein.

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