Das ABC der Sales-Forecasts

Verschiedene Prognoseverfahren im Überblick

 

Wie schön wäre es, wenn wir eine Kristallkugel hätten und die Zukunft unseres Unternehmens voraussagen könnten? Leider funktioniert das nicht – insbesondere, wenn es um die Verkaufszahlen und den Umsatz geht. Ein Sales-Forecast kann uns jedoch zumindest einen Blick in die Zukunft geben.

Was ist ein Sales-Forecast?
Warum sind Umsatzprognosen wichtig?
Was benötigen Sie zur Erstellung eines Sales-Forecasts?
Wie können Sie eine Umsatzprognose erstellen?
Beispiele für Umsatzprognosen

 

Was ist ein Sales-Forecast?

Ein Sales-Forecast, auch Umsatzprognose, ist das Schätzen zukünftiger Verkaufszahlen basierend auf vorhandenen Daten sowie Branchenvergleichen. Dieser Prozess erlaubt Unternehmen, präzise Leistungspläne zu erstellen, welche ihre Geschäftstätigkeiten beeinflussen können.

Sales-Forecasts sind besonders hilfreich zur Prognostizierung der Umsatzerlöse in verschiedenen Zeiträumen, damit Unternehmen ihre Ressourcen bedarfsgerecht verteilen und datengestützte Pläne für das zukünftige Wachstum und die Expansion entwickeln können.

In diesem Artikel gehen wir näher auf das Thema Sales-Forecast ein und besprechen verschiedene Methoden sowie Beispiele für Umsatzprognosen, die Ihr Unternehmenswachstum ankurbeln sollen.

 

Warum sind Umsatzprognosen wichtig?

Nachdem wir den Begriff Sales-Forecast bzw. Umsatzprognose definiert haben, besprechen wir nun, warum Sales-Forecasts so wichtig für Ihr Unternehmen sind. Einfach ausgedrückt können Umsatzprognosen viele der von Ihrem Unternehmen getroffenen Entscheidungen beeinflussen, da sie Ihnen die nötigen Daten an die Hand geben.

Vertriebsziele zählen zu den Hauptaugenmerken jedes Vertriebsteams. Sie sind Maßstäbe, die jeder Mitarbeiter oder jede Abteilung erreichen muss, um die Unternehmensziele zu verwirklichen.

Mit Hilfe von Umsatzprognosen lassen sich Ziele viel genauer feststecken. Wenn Sie für sämtliche Geschäftsbereiche präzise und realistische Ziele definiert haben, können Ihre Vertriebsteams effizienter auf Ihren allgemeinen Unternehmenserfolg hinarbeiten.

Sales-Forecasts helfen Ihnen aber nicht nur, Ihre Ziele zu definieren, sondern können auch in geschäftliche Entscheidungen einfließen – von der Budgetplanung bis hin zur Einstellung neuer Mitarbeiter. Durch das Prognostizieren der erwarteten Verkaufszahlen und des damit verbundenen Umsatzes wissen Sie, wann Sie Ihr Personal aufstocken sollten, um alle Verkaufschancen wahrnehmen zu können.

 

Was benötigen Sie zur Erstellung eines Sales-Forecasts?

Bevor Sie sich mit den einzelnen Prognoseverfahren befassen, sollten Sie sich unbedingt mit den Anforderungen zur Erstellung eines Sales-Forecasts vertraut machen. In der nachfolgenden Liste finden Sie alles, was Sie bedacht oder dokumentiert haben sollten, bevor Sie mit Ihrer Umsatzprognose beginnen.

  • CRM-System: Es ist zwar aus technischer Sicht möglich, ohne ein CRM-System Umsatzprognosen zu erstellen, aber es ist kein leichtes Unterfangen. Eines der Hauptziele von Sales-Forecasts besteht darin, präzise Daten zu erhalten. Manuelle Prozesse steigern nicht nur die Gefahr menschlicher Fehler, sondern sind häufig auch mit einem großen Zeitaufwand verbunden; Zeit, die anderswo besser investiert wäre.
  • Ein CRM-System, das Ihnen bei der Umsatzprognose hilft, automatisiert diesen Prozess nicht nur und macht ihn effizienter, sondern liefert Ihnen auch aufschlussreiche Berichte über Ihre Vertriebsleistung. Sie können Konversionsraten für Ihren gesamten Sales Funnel anzeigen und Ihre Ressourcen den aussichtsreichsten Verkaufschancen zuwenden.

  • Ihr Vertriebsprozess: Damit Sie einen präzisen Sales-Forecast erstellen können, müssen Sie den Vertriebsprozess Ihres Unternehmens stets im Blick haben. Wenn Sie den Prozess dokumentieren, den Sie beim Abschluss von Geschäften durchlaufen, und diese Informationen in Ihr CRM eingeben, gewinnen Sie genauere Daten, was für Ihr Unternehmen natürlich von größerem Nutzen ist.
  • Ihr Vertriebsprozess sollte alle Elemente des Sales Funnels abdecken, darunter: die Zeit, bis das Interesse eines Kunden geweckt ist, die Dauer eines Geschäftsabschlusses, die durchschnittlichen Kosten Ihres Produkts bzw. Ihrer Dienstleistung, Ihre typische Kundenbindungsrate usw.

  • Ihre Vertriebsziele: Neben dem Vertriebsprozess Ihres Unternehmens zählen auch die angestrebten Ziele und Quoten zu den wichtigen Informationen, die Sie in Ihrem CRM-System zur Erstellung eines Sales-Forecasts speichern sollten. Ihre Ziele dienen quasi als Bezugswert, um die Nützlichkeit Ihrer Umsatzprognose zu beurteilen. Damit dieser Prozess möglichst effizient ist, sollten Sie Ihre Vertriebsziele sowohl einzelnen Mitarbeitern und Abteilungen als auch dem gesamten Unternehmen zuweisen (sofern diese Informationen noch nicht vorliegen).
  • Ihre Sales Pipeline: Die abschließende Voraussetzung zur Erstellung eines Sales-Forecasts und der letzte Schritt, bevor wir näher auf verschiedene Prognoseverfahren eingehen, besteht darin, Ihre aktuelle Pipeline zu analysieren und präzise Informationen über sie in die Prognose einfließen zu lassen.

 

Wie können Sie eine Umsatzprognose erstellen?

Nachdem Sie alles, wie Sie zur Erstellung eines Sales-Forecasts brauchen, vor sich haben, können Sie nun die einzelnen Prognoseverfahren durchgehen und die sinnvollste Methode für Ihr Unternehmen auswählen. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile; abhängig von Ihrem Unternehmen kann es klug sein, zwei oder mehr Prognoseverfahren zu kombinieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten.

  • Verwendung historischer Daten: Wenn Sie zur Erstellung Ihrer Umsatzprognose historische Daten heranziehen, kann Ihnen Ihre frühere wirtschaftliche Leistung ein klares Bild vom gegenwärtigen und zukünftigen Weg Ihres Unternehmens geben.
  • Diese Methode hat den Nachteil, dass Änderungen seit der Erfassung der ursprünglichen Daten nicht berücksichtigt werden (wenn etwa Mitbewerber gewachsen oder geschrumpft sind, Sie neue Mitarbeiter eingestellt oder Ihr Angebot verändert haben). Die Verwendung historischer Daten ist eines jener Prognoseverfahren, das Sie in Kombination mit einem anderen einsetzen sollten.

  • Branchenspezifische Sales-Forecasts: Branchenspezifische Sales-Forecasts lassen sich sehr gut mit historischen Daten kombinieren. Bei dieser Methode wenden Sie Ihre historischen Daten auf eine Umsatzprognose für Ihre Branche an, um Aufschluss über Ihren Status quo zu erhalten. Die fraglichen Daten können Sie von Behörden, Gewerbeverbänden oder anderen externen Stellen beziehen, was dieses Prognoseverfahren schnell und kostengünstig macht.
  • Erhebung der Käuferabsichten: Wenn Sie die Absichten Ihrer Käufer eruieren wollen, müssen Sie zuerst eine Liste aller potentiellen Käufer erstellen und dann eine ausgewählte Gruppe von ihnen persönlich befragen. Auf diese Weise lernen Sie ihre Absichten besser kennen und können Ihren Absatz unter allen Käufern anhand einer Stichprobe besser abschätzen. Derartige Erhebungen kommen primär im industriellen Sektor zur Anwendung, können aber auch in anderen Bereichen nützlich sein.
  • Verwendung von Geschäftsphasen: Wenn Sie zur Erstellung eines Sales-Forecasts Geschäftsphasen verwenden, beurteilen Sie, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Geschäft in jeder Phase Ihres Vertriebsprozesses oder Sales Funnels zum Abschluss gebracht wird. Daraufhin können Sie die Wahrscheinlichkeit des Geschäftsabschlusses mit dem Wert des betreffenden Deals multiplizieren, um Ihre geschätzten Einnahmen zu berechnen.

Sales Pipeline Management

 

Beispiele für Umsatzprognosen

Nachdem wir uns ein paar Methoden zur Erstellung von Umsatzprognosen angesehen haben, betrachten wir nun einige Beispiele für Sales-Forecasts. Wie genau sehen sie aus und auf welche Weise können sie Ihrem Unternehmen helfen? Manche Beispiele beruhen auf den oben beschriebenen Prognoseverfahren.

Umsatzprognose basierend auf Ihrer aktuellen Pipeline

Angenommen, Ihr Unternehmen hat drei Geschäfte in der Pipeline:

  1. Ein erwarteter Geschäftsabschluss im Wert von 1000 €, der ein kurzes Telefongespräch erfordert.
  2. Eine komplette Produktvorführung für einen Kunden mit einem Geschäftswert von 1500 €.
  3. Ein Kunde, der ein Angebot im Wert von 1200 € gemacht hat.

Ihren Analysen zufolge beträgt die Abschlusswahrscheinlichkeit in den einzelnen Phasen:

  1. 30 %
  2. 40 %
  3. 70 %

Nun können Sie die Wahrscheinlichkeit des Geschäftsabschlusses mit dem angenommenen Wert des Geschäfts multiplizieren. Addieren Sie dann die Ergebnisse, um sich ein Bild vom Wert Ihrer aktuellen Pipeline sowie der prognostizierten zukünftigen Umsätze zu machen.

Umsatzprognose basierend auf historischen Daten

Wenn Ihr Unternehmen im Januar des Vorjahres Geschäfte mit Neukunden in Höhe von 100.000 € abschließen konnte und jährlich für gewöhnlich um 15 Prozent wächst, dann können Sie für den Januar dieses Jahres Einnahmen von neuen Kunden in Höhe von 115.000 € erwarten.

Der große Vorteil dieses Verfahrens ist, dass es so einfach ist.

Umsatzprognose durch Analyse mehrerer Variablen

Multivariate Analysemethoden, d. h. Analysen mehrerer Variablen, zählen zu den komplexeren Prognoseverfahren, da Sie Informationen aus verschiedenen Unternehmensbereichen einfließen lassen.

Angenommen, zwei Vertriebsmitarbeiter betreuen denselben Kunden. Der erste hat für Freitag ein Meeting hinsichtlich der Beschaffung angesetzt, während der zweite gerade eine Präsentation für das Buying Center beendet hat.

Ziehen Sie zunächst die Erfolgsquote des ersten Mitarbeiters in dieser Phase des Vertriebsprozesses heran und multiplizieren Sie sie mit dem prognostizierten Wert des Geschäfts. Wenn der erste Mitarbeiter das Geschäft beispielsweise mit einer Wahrscheinlichkeit von 40 Prozent abschließt, ergibt Ihr Sales-Forecast einen Wert von 9600 €.

Der zweite Mitarbeiter ist weiter oben im Sales Funnel, hat aber eine höhere Abschlussrate und arbeitet an einem Geschäft von geringerem Wert. Die Wahrscheinlichkeit des Geschäftsabschlusses beträgt 40 Prozent und der prognostizierte Umsatz somit 6800 €.

Wenn Sie diese zwei Beträge addieren, erhalten Sie einen Sales-Forecast von 16.400 € für diesen Zeitraum.

Dieses Prognosebeispiel hängt stark davon ab, wie genau die vorliegenden Daten zu Ihren Mitarbeitern und deren Erfolgsquoten, dem geschätzten Wert der Geschäfte usw. sind.

 

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