ERP-Prognosen: Ein umfassender Leitfaden zur Maximierung der Gewinnmargen

Was ist eine ERP-Prognose?

ERP-Prognose ist der Prozess, vergangene Daten und Trends zu nutzen, um fundierte Annahmen über zukünftige Entwicklungen zu treffen und dir damit einen datenbasierten Leitfaden zur Unterstützung der Geschäftsplanung zu bieten.

Dieser datengetriebene Ansatz bietet wertvolle Einblicke, die strategisches Entscheiden erleichtern und letztlich zu einem erfolgreicheren Unternehmen führen können.

Das ist möglich, weil ERP-Systeme dazu beitragen, alle Geschäftsprozesse—wie Bestandsmanagement, Buchhaltung, Projektmanagement und Kundenbeziehungsmanagement—über eine zentrale Plattform zusammenzuführen und zu verwalten.

Was du für eine ordentliche Prognose brauchst

Um aus einer ERP-Prognose das Maximum herauszuholen, benötigst du:

Zuverlässige Daten

ERP-Prognosen sind wie Wettervorhersagen: Man verlässt sich darauf, um zu planen, aber sie sind wertlos, wenn sie nicht auf Daten basieren. Ergo ist das Sammeln relevanter Daten, sowohl interner als auch externer, der erste Schritt zu einer ordentlichen Prognose. Zum Beispiel:

• Bestandsdaten: Lagerbewegungen, Standorte und Produktbestände. Dies ist besonders für Unternehmen im Einzelhandel, E-Commerce oder den Fertigungssektoren von Vorteil.
• Verkaufsdaten: Verkaufsrechnungen, Kundenbestellungen und Kundenzahlungen. Dazu zählen Berichte von allen Verkaufskanälen—Kassensysteme, Online-Transaktionen und Verkäufe über Social-Media-Plattformen.
• Finanzdaten: Informationen über Gewinne, Umsätze und Ausgaben
• Produktionskosten: Produktionszeiten, Produktionsprozess und Lohnkosten
• Mitarbeiterdaten: Gehaltsabrechnungen, Anwesenheit und Leistungsberichte der Mitarbeitenden.
• Kundenfeedback-Berichte: Direktes Feedback von Kundinnen und Kunden durch Umfragen, Bewertungen oder Support-Tickets.
• Marktforschungsberichte: Erkenntnisse aus Wettbewerbsanalysen, Studien zum Verbraucherverhalten oder Branchen-Whitepapers.
• Branchentrends: Makroökonomische Veränderungen wie regulatorische Anpassungen, technologische Neuerungen oder globale Ereignisse.

Wer ist am ERP-Prognoseprozess beteiligt?

Kurz gesagt: Jede Person im Umsatzprozess deines Unternehmens, die KPIs verwaltet, die in eine Prognose einfließen. Die beteiligten Teammitglieder unterscheiden sich je nach Branche, aber in der Regel gehören dazu:

1. Vertriebsmitarbeitende

Vertriebsmitarbeitende betreuen und schließen Neugeschäft, Vertragsverlängerungen und Expansionsmöglichkeiten ab. Da sie als Einzelpersonen jeweils an einer oder mehreren potenziellen Chancen arbeiten, spielen sie eine wichtige Rolle beim Finden, Erstellen und Überarbeiten der für die ERP-Prognose notwendigen Opportunity-Daten.

Sie zählen auch zu den größten Profiteuren von ERP-Funktionen—doch das ist eine andere Geschichte für einen anderen Artikel.

2. Vertriebsleiter

Vertriebsleiter sind die Teammitglieder, die deine Verkaufsmitarbeiter beaufsichtigen; in den meisten Unternehmen werden sie als Account Manager oder Account Executives bezeichnet. Für die ERP-Prognose fasst der Vertriebsleiter die Daten aller von Sales erstellten Deals zusammen, um einen einheitlichen teamweiten Prognosedatensatz zu erstellen. Sie überwachen auch die Pipeline-Updates und geben eigenes Feedback zu den Daten.

3. Vertriebsführungskräfte

Vertriebsführungskräfte sind vertriebsverantwortliche Führungskräfte über den Sales Managern, bis hin zum CRO. Sie spielen eine Schlüsselrolle in der ERP-Prognose, indem sie historische Verkaufsdaten, Erkenntnisse zu Branchentrends und zum Kaufverhalten von Kunden beisteuern. Diese Informationen helfen dabei, realistische Prognosen zu erstellen, die erreichbare Verkaufsziele unterstützen und strategische Geschäftsentscheidungen erleichtern.

4. Revenue Operators (RevOps)

Die Aufgabe eines Revenue Operators besteht darin, dem gesamten Revenue-Team Transparenz zu verschaffen, die Effizienz aller Umsatzprozesse zu erhöhen, Vorhersagbarkeit zu gewährleisten und Umsatzwachstum zu fördern. Beim Forecasting steuern sie den Forecasting-Prozess und übernehmen die Verantwortung für die Einführung im Vertriebsteam.

5. Business-Analysten

Business-Analysten gelten als Fachexperten in ihrer Branche. Sie sind versiert in der Erhebung, Bereinigung und Analyse von Daten. Darüber hinaus liefern sie wertvolle Branchenkenntnisse für einen Forecast und sorgen so für dessen Genauigkeit.

Falls Sie keine internen Business-Analysten haben, sollten Sie überlegen, wie Sie externe Analysten – in vertraglicher Zusammenarbeit – nutzen könnten, um Ihre ERP-Prognosen einzurichten.

6. Chief Financial Officer (CFO)

Der CFO dient als Steuerungskomitee für den gesamten ERP-Forecasting-Prozess. Er ist die Eskalationsstelle für Revenue Operators, Vertriebsleiter und Business-Analysten. Außerdem analysiert er Prognose-Trends und richtet die Ressourcen des Unternehmens anhand des Gesamtbilds neu aus.

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Wie Sie mit ERP Prognosen erstellen

Hier ist ein leicht nachvollziehbarer Fünf-Stufen-Prozess, mit dem Sie sofort damit beginnen können, ERP-Prognosen zu erstellen.

Schritt 1: Definieren Sie das Problem 

Dies ist oft der schwierigste Teil beim ERP-Forecasting, da er weniger von Ihrem ERP-System als von Ihrem betriebswirtschaftlichen Know-how abhängt. Sie müssen dabei drei zentrale Dinge klar herausstellen: 

1. Wofür die Prognose gedacht ist
2. Wie der Markt, in dem Sie agieren, funktioniert
3. Wer Ihre Kunden und Wettbewerber sind 

Nehmen wir an, Sie betreiben ein Einzelhandelsgeschäft und möchten die täglichen Verkäufe für das kommende Quartal prognostizieren. Mit Methoden wie der Nachfrageprognose müssen Sie Aspekte wie saisonale Trends (z. B. erhöhte Nachfrage in der Feiertagssaison), geplante Aktionen (wie den Flash-Sale) und auch externe Faktoren wie Marktveränderungen oder Lieferengpässe berücksichtigen.

So können Sie den Kundenbedarf besser vorhersagen und Ihr Inventar an den tatsächlichen Bedarf anpassen, wodurch Fehler und entgangene Chancen reduziert werden.

Schritt 2: Sammeln und Aufbereiten der Daten

In diesem Schritt geht es darum, die relevanten Datenpunkte innerhalb Ihres ERP-Systems zu identifizieren. Dazu zählen zum Beispiel Verkaufsdaten, Lieferzeiten, Produktionskapazitäten, Kosten und Lagerbestände, die in Ihre Prognose-Aufgabe einfließen. 

Sobald Sie Ihre Auswahl haben, extrahieren und konsolidieren Sie die Daten aus unterschiedlichen ERP-Modulen.

Datenabfragen vereinfachen den Prozess

Dazu gehört das Schreiben und Ausführen von Abfragen gegen die zentrale Datenbank Ihres ERP-Systems, um die benötigten Daten anhand vorab definierter Parameter abzurufen.

Wenn Ihnen die Techniksprache Kopfzerbrechen bereitet, keine Sorge: Datenabfragen werden in aller Regel in der jeweiligen Programmiersprache des ERP-Systems ausgeführt. Sie müssen lediglich gezielte Fragen zu den Daten in natürlicher Sprache stellen, um aus den komplexen Datensätzen Ihres ERP-Systems gezielt Informationen oder Antworten zu extrahieren.

Nachdem Sie die Daten für Ihre Prognose zusammengetragen haben, bereinigen und validieren Sie diese, indem Sie beispielsweise fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer erkennen und bearbeiten.

Wenn Sie beispielsweise den Umsatz für eine Einzelhandelskette prognostizieren, besteht das Bereinigen der Daten darin, Ausreißer (z. B. außergewöhnlich hohe Verkäufe durch Aktionen) zu entfernen und mit Nullwerten (etwa aufgrund von Filialschließungen) umzugehen.

Abschließend labeln Sie die bereinigten Datenpunkte, um sie für die weitere Verarbeitung und Analyse vorzubereiten.

Schritt 3: Führen Sie eine vorläufige Datenanalyse durch

Ein früher Blick auf die Daten kann sehr aufschlussreich sein. Sie erkennen möglicherweise sofort Probleme mit der Datenqualität oder -verwendbarkeit. Diese Analyse kann außerdem hilfreiche Muster oder Trends offenbaren.

Glücklicherweise sind ERP-Systeme mit Werkzeugen zur Datenvisualisierung ausgestattet. Diese Tools wandeln komplexe Datensätze in übersichtliche und verständliche Karten, Diagramme, Plots und Grafiken um, wodurch sie viel leichter zu interpretieren sind. Deshalb ist es ein natürlicher erster Schritt: Visualisieren Sie Ihre Daten zunächst mit Grafiken.

Jetzt ist auch ein guter Zeitpunkt, um duplizierte Einträge in Ihrem Datensatz zu suchen und zu entfernen. In einigen Fällen können Sie – basierend auf Ihrem Verständnis des Unternehmens und der Daten – sinnvolle Annahmen treffen, um kleinere Lücken zu schließen. Wenn Sie die Menge der zu analysierenden Daten reduzieren, können Sie den gesamten Prognoseprozess effizienter gestalten.

Schritt 4: Wählen Sie ein Prognosemodell

ERP-Software enthält häufig verschiedene Prognosemodelle, wie gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung, saisonale Modelle und sogar komplexere Möglichkeiten wie ARIMA und Vektorautoregression.

Aber wie wählt man bei so vielen Auswahlmöglichkeiten das beste Modell?

Vorweg: Es gibt keine Zauberformel.

Welches Modell sich am besten eignet, hängt vom Verwendungszweck, der Stärke der Korrelationen zwischen der zu prognostizierenden Größe und erklärenden Variablen sowie von der Verfügbarkeit historischer Daten ab.

Zum Beispiel:

• Für kurzfristige Trends eignet sich ein einfacher gleitender Durchschnitt sehr gut. 
• Für langfristige Trends könnte ein fortschrittlicheres Modell wie ein neuronales Netz oder Prophet angebracht sein.
• Wenn Ihnen Interpretierbarkeit und Einfachheit wichtig sind, empfehlen sich Prognosemodelle wie gleitender Durchschnitt oder lineare Regression.
• Kaum historische Daten? Qualitative Ansätze wie die Delphi-Methode funktionieren hier sehr gut. 

Schritt 5: Analysieren und interpretieren Sie die Ergebnisse

Jetzt kommt der spannende Teil. Nachdem Sie das geeignetste Prognosemodell für Ihr Ziel ausgewählt haben, ist es an der Zeit, es zu testen. Einfach Ihre Daten in das Modell einspeisen und es arbeiten lassen.

Author's Tip

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

Angenommen, Sie verfügen über Daten zu Kundenzufriedenheit, Marketingausgaben und Umsatz. Mit Hilfe von Regressionsanalysen können Sie herausfinden, ob zwischen den Marketingausgaben und dem Umsatz ein Zusammenhang besteht. Ist dies der Fall, können Sie daraufhin vorhersagen, wie sich Änderungen beim Umsatz durch Marketingeinflüsse auswirken werden.

Wie Sie die Qualität Ihrer Prognosen verbessern 

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

Vertiefen Sie Ihr Verständnis

Schauen Sie sich Ihr ERP-System genauer an, insbesondere seine Möglichkeiten zur bereichsübergreifenden Analyse. Je nahtloser Ihre ERP-Software mit Drittanbieter-Tools wie Google Analytics integriert werden kann, desto hochwertiger werden Ihre Prognosen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten stimmen

Stellen Sie sicher, dass die Daten, die Sie von Partnern beispielsweise zu Logistik, Lieferanten oder Produktion erhalten, korrekt sind. Zuverlässige Daten sind die Grundvoraussetzung für zuverlässige Prognosen.

Überprüfen Sie Ihr System

Stellen Sie sicher, dass Sie alles haben, was Sie für hochwertige Prognosen benötigen. Wenn dem nicht so ist, sollten Sie über die Implementierung zusätzlicher ERP-Module oder die Aufrüstung Ihres Plans nachdenken, um für erweiterte Analysen gerüstet zu sein, sobald Ihr Prognosebedarf steigt.

Diese kontinuierliche Anpassung vereinfacht den Prognoseprozess für alle Beteiligten.  

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Wann sollte man Prognosen erstellen? 

Ihr individueller ERP-Prognosezeitplan hängt von den Zyklen und der Saisonalität Ihres Unternehmens ab.

Nehmen wir zum Beispiel an, Ihr Unternehmen hat einen Trend steigender Kundennachfrage im Sommer festgestellt. Mit diesem Wissen würden Sie die Produktionsmengen im Sommer erhöhen, um die gestiegene Nachfrage zu bedienen und den Umsatz zu maximieren oder gezielte Marketingkampagnen in diesen Monaten starten, um neue Kundschaft zu gewinnen und den Umsatz weiter zu steigern.

Für die meisten Unternehmen gibt es zwei Prognosearten, auf die man achten sollte, die jeweils unterschiedliche Zeitrahmen haben:

Best Practices für ERP-Prognosen

Immer aktuell bleiben

Planen Sie regelmäßige Updates und Wartungen Ihrer ERP-Lösung ein. Ein gut gepflegtes System verhindert Datenabweichungen und schützt die Integrität Ihrer Informationen. So erhalten Sie Prognosen, auf die Sie sich verlassen können, weil diese auf sauberen und zutreffenden Daten basieren.

Überprüfen Sie Ihre Arbeit

Vergleichen Sie Ihre Prognosen regelmäßig mit der tatsächlichen Geschäftsentwicklung. Aktualisieren Sie anschließend Ihren Prognoseprozess und Ihre Modelle nach Bedarf – je nach Marktveränderungen, neuen Daten und anderen unvorhergesehenen Umständen.

Beherrschen Sie Ihr System bis ins Detail

Nutzen Sie die Schulungsressourcen Ihres Softwareanbieters oder Ihres ERP-Beraters. Viele Anbieter geben Anleitungen, wie Sie die Prognosefunktionen ihres Systems maximal ausschöpfen.

Fangen Sie einfach an

Fortgeschrittene, statistische Prognosen können anfangs komplex wirken. Beginnen Sie deshalb zunächst mit einfacheren Aufgaben, zum Beispiel indem Sie den durchschnittlichen historischen Bedarf eines Produkts schätzen. Analysieren Sie anschließend, wie sehr diese einfache Prognose mit der tatsächlich beobachteten Nachfrage übereinstimmt. Von dort aus können Sie sich schrittweise auf Methoden steigern, die Komplexitäten wie Saisonalität und Trends berücksichtigen. 

So wählen Sie die richtige ERP-Software

ERP-Systeme unterscheiden sich erheblich in Umfang, Ausrichtung und Funktionalität. Daher ist natürlich nicht jede ERP-Software für Ihre Prognoseanforderungen geeignet. Mindestens sollten Sie Skalierbarkeit, Kosteneffizienz, Integrationsanforderungen und Implementierungsmodelle berücksichtigen, bevor Sie einen Favoriten auswählen.

Für viele Unternehmen bieten moderne ERPs sofortige operative Unterstützung auch ohne umfangreiche Anpassungen. Manche Unternehmen benötigen allerdings erweiterte Funktionen, die über die bereits umfangreichen Standardmöglichkeiten hinausgehen.

Wenn Ihr Unternehmen viele spezialisierte Prozesse nutzt, sind Sie mit einer erweiterbaren ERP-Software-Lösung besser beraten, die sich mit bestehenden oder selbst entwickelten Systemen integriert oder Ihrem IT-Team die Möglichkeit bietet, benötigte Funktionen selbst zu programmieren. 

Voraussicht statt Wahrsagerei

Es gibt keinen mystischen Weg, die Zukunft Ihres Unternehmens vorherzusagen. ERP-Prognosen helfen Ihrem Unternehmen, chaotische Daten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Das ermöglicht bessere Liquiditätsplanung, schlauere Bestandsentscheidungen und ein schnelleres Reagieren auf Marktveränderungen – all das trägt direkt zu gesünderen Gewinnmargen bei.

Und wenn Sie externe Prognosen wie Branchentrends, wirtschaftliche Indikatoren oder Lieferantenzeitleisten einbeziehen, geben Sie Ihrem ERP im Grunde eine größere Perspektive. Statt nur auf Vergangenes zu reagieren, erkennen Sie frühzeitig, was auf Ihr Unternehmen zukommt.

Ob Sie nun ein etabliertes Unternehmen oder ein aufstrebendes Startup sind, ERP-Prognosen sollten ein grundlegendes Werkzeug in Ihrem Arsenal sein.

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