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Sales Forecasting- kurz & knapp

October 4, 2022

Sales Strategy

Sales Forecasting- kurz & knapp

Wenn Sie im Vertrieb tätig sind, dann wissen Sie, dass Prognosen für den Erfolg unerlässlich sind. Aber wie lassen sich Umsatzprognosen am besten durchführen? Hier ist ein schneller und einfacher Überblick, der Ihnen den Weg weist.

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Was genau ist Sales Forecasting eigentlich?

Unter Sales Forecasting (zu deutsch: Absatzprognose) versteht man die Vorhersage künftiger Einnahmen, die sich aus der Schätzung, wie viele Produkte oder Dienstleistungen eine Vertriebseinheit in einem bestimmten Zeitraum verkaufen wird, ergibt. Eine Vertriebseinheit bezieht sich auf einen einzelnen Verkäufer, ein Vertriebsteam oder ein Unternehmen.

Eine Absatzprognose ist ein prognostiziertes Maß dafür, wie ein Markt auf die Markteinführungsbemühungen eines Unternehmens reagieren wird.

Umsatzschätzungen sind unerlässlich, um glaubwürdige, evidenzbasierte Umsatzprognosen zu erstellen. Diese Schätzung hilft Unternehmern bei der Planung ihrer Geschäftsstrategien.

Warum sollten Sie sich dabei auf den Vertrieb konzentrieren?

Umsatzprognosen sind aus einer Reihe von Gründen notwendig, unter anderem:

  • Um künftige Ressourcen effizient zuzuweisen: Mit Hilfe von Prognosen können Sie Ihre Lagerbestände sowie Ihr Warenangebot planen und je nach Bedarf Mitarbeiter einstellen. Es ist von Vorteil, wenn Sie im Voraus wissen, was Sie für Ihr Wachstum benötigen.
  • Für exakte Umsatzschätzungen und Investitionspläne: Wenn Sie Mittel für die Ressourcenzuweisung benötigen, können Sie mit einer genauen Umsatzprognose feststellen, wann Ihr Unternehmen über genügend Mittel verfügt, um die geplanten Investitionen zu tätigen.
  • Um Probleme im Arbeitsprozess zu erkennen: Die Absatzprognose ermöglicht es Ihnen, Probleme zu erkennen, sobald sie auftreten. Wenn etwas Ungewöhnliches eintritt, werden Sie darauf aufmerksam und können die notwendigen Maßnahmen ergreifen. Ein Rückgang des ROI um 30 % deutet z. B. auf ein Problem im Arbeitsprozess hin, das angegangen werden muss. Das Problem kann frühzeitig erkannt und besser behandelt werden, anstatt abzuwarten, bis es zu kompliziert wird.
  • Zur Ermittlung eines allgemeinen Unternehmensziels: Kontinuierliche Umsatzprognosen ermöglichen es Ihnen, Ressourcen zuzuweisen, Mitarbeiter einzustellen, Probleme zu erkennen und Risiken zu steuern. So können Sie an der strategischen Planung Ihrer Unternehmensziele arbeiten.
  • Zur Förderung des Wachstums durch bessere Entscheidungsfindung: Prognosen ermöglichen es, Alarmzeichen zu erkennen, bevor sie zu Albträumen werden, die das Geschäft beeinträchtigen. Mit präzisen Umsatzprognosen ist es wahrscheinlicher, dass Sie als Unternehmen wachsen.

Sales Forecasting Methoden

Obwohl unterschiedliche Unternehmen deutlich variierende Vertriebsstrukturen und -prozesse haben, verwendet ein Großteil der Unternehmen einen oder eine Kombination der unten aufgeführten primären Ansätze zur Absatzprognose:

  1. Test-Markt-Analyse-Prognose: Mit dieser Methode können Sie Ihr neues Produkt bzw. Ihre neue Dienstleistung einer bestimmten Gruppe von Personen auf Grundlage ihrer Marktsegmentierung vorstellen. Sie könnten das Produkt zum Beispiel in einem kleinen geografischen Gebiet testen, um zu sehen, wie gut es sich verkauft. Dieses Ergebnis wird dann analysiert und dazu verwendet, eine genaue Prognose für die gesamte Version zu erstellen. Diese Prognosemethode ist hilfreich für große Unternehmen, die ein neues Produkt auf den Markt bringen und die Reaktion des Marktes abschätzen wollen, sowie für Start-ups, die eine sanfte Markteinführung durchführen, um den Bekanntheitsgrad der Marke zu erhöhen. Bei der Anwendung dieser Methode ist jedoch zu bedenken, dass nicht alle Märkte gleich sind - was auf einem Markt geschieht, muss nicht unbedingt auch auf einem anderen passieren.
  2. Vorhersage der Dauer des Verkaufszyklus: Diese zielgerichtete Methode verwendet Informationen über die Dauer, die ein potenzieller Kunde benötigt, um sich erfolgreich in einen zahlenden Kunden zu entwickeln. Diese Methode ist gänzlich objektiv und basiert nicht auf dem persönlichen Bauchgefühl des Vertriebsmitarbeiters gegenüber einem potenziellen Kunden. Außerdem kann das Verfahren, je nach Quelle, auf verschiedene Verkaufszyklen angewendet werden.
  3. Intuitive Vorhersage: Die Methode des Intuitiven Forecasting basiert auf dem Vertrauen, das Sie Ihren Vertriebsmitarbeitern entgegenbringen. Sie beginnen damit, dass Sie sie fragen, wie sicher sie sind, dass ihr Verkauf zustande kommen wird und wann. Dabei wird die Meinung der Vertriebsmitarbeiter berücksichtigt, da sie am nächsten an den potenziellen Kunden dran sind und am ehesten wissen, wie die Dinge laufen. Der Nachteil dieser Methode ist offensichtlich. Sie ist völlig subjektiv. Die Vertreter sind von Natur aus optimistisch und werden höchstwahrscheinlich großzügige Schätzungen abgeben. Bei dieser Strategie muss man die Interaktionen der Vertriebsmitarbeiter mit dem Kunden durchgehen, um sie zu bestätigen.
  4. Opportunity Stage Forecasting: Bei dieser Methode untersuchen Sie die potenziellen Kunden in Ihrer Pipeline und berechnen die Wahrscheinlichkeit eines Geschäftsabschlusses. Unternehmen können ihre Pipeline in Phasen unterteilen, z. B. Generierung von Leads, Eignung, Demos, Angebote, Abschluss usw., und alles mit einer Vertriebs-Pipeline-Software verfolgen. Generell gilt: Je weiter der Interessent in der Pipeline ist, desto besser sind die Chancen auf einen Geschäftsabschluss. Zur Umsetzung dieser Technik sind die Analyse und die Bewertung früherer Leistungen erforderlich, um die Erfolgsquoten für jeden Status angemessen zu schätzen. Obwohl es sich um eine datengestützte Vorhersage handelt, ist sie nicht ganz genau. Opportunity Stage Forecasting berücksichtigt nicht die besonderen Merkmale eines jeden Geschäfts, wie z. B. das Alter des Leads. Ein potenzieller Kunde kann sich beispielsweise seit zwei Monaten in der Testphase befinden und die gleiche Erfolgsquote haben wie ein heißer Lead, der die Testphase in wenigen Wochen erreicht hat.
  5. Lead-basierte Vorhersage: Bei dieser Prognosemethode wird jede Lead-Quelle analysiert, ein Wert auf der Grundlage der Ähnlichkeit der Leads in der Vergangenheit zugewiesen und eine Prognose auf der Grundlage dieses Wertes erstellt. Indem Sie jeder Lead-Quelle Bedeutung beimessen, können Sie die Wahrscheinlichkeit besser einschätzen, mit der sich jeder Lead in einen umsatzbringenden Kunden verwandelt. Die folgenden Matrizen werden für diese Methode benötigt: Leads pro Monat für den Vormonat; Quelle der Umwandlungsrate von Interessenten in Kunden; quellenspezifischer durchschnittlicher Verkaufspreis. Diese datengestützten Prognosen können sich jedoch ändern. Nehmen wir an, Ihr Marketingteam ändert seine Strategie zur Lead-Generierung, um sie an aktuelle Trends anzupassen. In diesem Fall kann sich die Anzahl der Leads aus verschiedenen Quellen ändern, was sich auf Ihre Lead-to-Customer-Konversionsraten auswirkt. Um die schwankenden Ergebnisse dieser Methode zu verringern, sollten Sie sich über die neuesten Änderungen auf dem Laufenden halten und sie bei der Prognose berücksichtigen.
  6. Multivariable Analyse-Prognosemethode: Die fortschrittlichste Methode der Verkaufsprognose, die multivariable Analyseprognose, integriert mehrere Faktoren, darunter die durchschnittliche Länge des Verkaufszyklus, die Abschlusswahrscheinlichkeit auf der Grundlage des Interessententyps und die Leistung des einzelnen Vertreters. Diese Prognose ist in der Regel die genaueste. Sie erfordert jedoch eine fortschrittliche Analyselösung, was bei einem begrenzten Budget nicht immer machbar ist. Die Datenbereinigung ist unerlässlich, wenn Ihre Vertriebsmitarbeiter ihre Fortschritte und Aktivitäten bei Geschäften nicht nachverfolgen kann Ihre verwendete Software noch so gut sein, Ihre Ergebnisse werden ungenau ausfallen.
  7. Pipeline-Prognose-Methode: Bei dieser Methode wird ein Programm oder eine Software benötigt, um den richtigen Fokus zu setzen. Andernfalls erweist sie sich als umständlich. Die Methode analysiert jede Verkaufschance in Ihrer Pipeline und berechnet die Abschlusswahrscheinlichkeit auf der Grundlage spezifischer Unternehmensvariablen, wie z. B. dem Gewinnanteil des Vertreters und dem Wert der Verkaufschance. Es kommt also auch hier darauf an, wie qualitativ hochwertig die gelieferten Daten sind. Wenn Sie die Zahlen falsch interpretieren oder falsche Daten verwenden, sind Ihre Prognosen wertlos. Um den größtmöglichen Nutzen aus dieser Methode zu ziehen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Vertreter regelmäßig genaue und aktuelle Daten in ihr CRM eingeben.

Wie unsicher sind Verkaufsprognosen? Laut Gartner haben 55 % der Vertriebsleiter und 57 % der Verkäufer, die Quoten erfüllen, kein Vertrauen in die Prognosegenauigkeit. Obwohl man erwarten könnte, dass sich diese Situation im Laufe der Zeit verbessert, prognostiziert Gartner, dass sich bis 2025 "90 % der Vertriebsorganisationen von B2B-Unternehmen weiterhin auf ihre Intuition statt auf fortschrittliche Datenanalysen oder ihr B2B-CRM verlassen werden, was zu ungenauen Prognosen, Vertriebspipelines und Quotenerfüllung führt."

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