So berechnen Sie die Prognoseverzerrung und warum sie wichtig ist • BUOM

16. September 2021

Prognoseverzerrungen sind Fehler, die zu ungenauen Prognosen für zukünftige Geschäftsabläufe wie Umsatz, Wachstum oder Umsatz führen. Das Erkennen von Voreingenommenheit hilft Geschäftsleuten, sich auf die Zukunft vorzubereiten. Das Erlernen der Berechnung von Prognoseverzerrungen ist ein wichtiger Schritt zur Gewährleistung genauer Geschäftsprognosen. In diesem Artikel definieren wir den Prognosefehler, erläutern die Bedeutung und Vorteile seiner Berechnung und geben Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Berechnung des Prognosefehlers.

Was ist Prognoseverzerrung?

Prognoseverzerrungen sind ein Beispiel für fehlerhafte Logik, die Prognosen ungenau macht. Aufgrund dieser Trends können die Prognosen regelmäßig niedriger oder höher ausfallen als die tatsächlichen Ergebnisse. Dies birgt das Risiko, unvorbereitet zu sein und den Marktanforderungen nicht gerecht zu werden.

Es gibt mehrere Gründe für systematische Prognosefehler, darunter unzureichende Daten sowie menschliche Faktoren und systematische Fehler. Ein Beispiel für Datenmangel ist, wenn ein Team für seine Prognose nur die neuesten Daten verwendet. Es ist hilfreich, Recherchen durchzuführen und historische Marktdaten zu nutzen, um eine genaue Prognose zu erstellen. Menschliches Versagen kann durch Optimismus oder Pessimismus und den Einfluss dieser Gefühle auf Prognosen verursacht werden. Beispielsweise ist das Marketingteam möglicherweise zu sehr vom Erfolg einer vorgeschlagenen Strategie überzeugt und überschätzt die Produktverkäufe.

Warum ist es wichtig, den Prognosefehler zu berechnen?

Neben der Verbesserung der Prognosegenauigkeit kann die Berechnung der Prognoseverzerrung dabei helfen, Eingaben zu identifizieren, die Verzerrungen verursachen. Weitere Gründe, warum Sie den Prognosefehler berechnen sollten, sind:

Befriedigung der Nachfrage Ihrer Kunden

Durch die Berechnung von Prognosen können Sie Ihre Kunden besser bedienen. Eine genaue Nachfrageprognose kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass interessierten Verbrauchern genügend Produkte oder Dienstleistungen zur Verfügung stehen. Prognosen können auch dabei helfen, Regionen mit hoher Nachfrage zu identifizieren, sodass diese Verbraucher das Produkt oder die Dienstleistung in einem Einzelhandelsgeschäft in ihrer Nähe kaufen können.

Planung für Unternehmenswachstum

Eine Geschäftsprognose kann dabei helfen, den zukünftigen Zustand eines Unternehmens zu bestimmen, einschließlich seines Kundenstamms, seines Marktes und seiner finanziellen Leistung. Die Fähigkeit, Einnahmen genau vorherzusagen, kann zur Erstellung effektiver Budgets für Produktion, Marketing und Geschäftsbetrieb führen. Es ist auch nützlich, Prognoseverzerrungen zu berechnen und zu beseitigen, damit das Unternehmen eine Expansion planen kann. Diese Pläne können Einstellungsinitiativen, physische Expansion, die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen oder Marketing für eine breitere Kundenbasis umfassen.

Geschäftsziele schaffen und erreichen

Durch die Reduzierung des Prognoserisikos können Manager realistische Ziele für ihre Teams festlegen. Wenn die Prognose beispielsweise ein Wachstum des Kundenstamms des Unternehmens anzeigt, könnte sich das Marketingteam das Ziel setzen, den Umsatz und die Kundenbindung zu steigern. Dadurch können Gewinne gesteigert und neue Kunden gewonnen werden. Mit einer genauen Prognose können Teams auch detaillierte Pläne zur Erreichung ihrer Ziele erstellen.

Verbesserung des Arbeitsumfelds für Mitarbeiter

Durch die Berechnung und Anpassung der Prognoseverzerrung kann ein günstigeres Arbeitsumfeld geschaffen werden. Zukunftssicher mit einer Prognose kann Stress reduzieren und den Mitarbeitern mehr Struktur in ihre Arbeit geben. Wenn ein Unternehmen die Verbrauchernachfrage und das Geschäftswachstum vorhersagen kann, kann das Management sicherstellen, dass genügend Mitarbeiter vorhanden sind, um diese Ziele zu erreichen. Dies kann zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität führen.

So berechnen Sie den Prognosefehler

Hier sind die fünf Schritte, die Sie befolgen müssen, wenn Sie Prognosen erstellen und Verzerrungen berechnen:

1. Bestimmen Sie den Zweck der Prognose

Bevor Sie Umsätze, Einnahmen oder ein Geschäftswachstum prognostizieren, ist es hilfreich, ein Ziel festzulegen. Es handelt sich um ein Geschäftsziel, das dabei hilft, den Weg oder die Richtung eines Unternehmens zu bestimmen. Sobald Sie Ihre Ziele festgelegt haben, können Sie sich auf die für Ihre Prognose benötigten Datensätze konzentrieren. Ein Beispiel für ein Prognoseziel besteht darin, die Anzahl der Empfehlungen zu ermitteln, die eine Marketingkampagne erzielen kann.

2. Sammeln Sie Prognosedaten

Sammeln Sie anschließend alle notwendigen Daten für Ihre Berechnungen. Dazu können Kundenaufträge, Fristen, Kundenprofile, Vertriebskanaldaten und sogar frühere Prognosen gehören. Es ist wichtig, gründlich vorzugehen, damit Sie über genügend Eingabedaten verfügen, um genaue Vorhersagen zu treffen.

3. Datenanalyse

Untersuchen Sie gesammelte Datensätze, um Muster zu identifizieren und vorherzusagen, wie sich diese Muster fortsetzen könnten. Sie können einige Prognoseaufgaben mithilfe von Prognosesoftware automatisieren. Technologie kann Fehler reduzieren und manchmal schneller eine Prognose erstellen als ein Team von Mitarbeitern.

4. Sammeln Sie Ergebnisdaten

Sobald Sie eine Prognose basierend auf den analysierten Daten erstellt haben, verfolgen Sie die Ergebnisse. Wenn Sie beispielsweise prognostiziert haben, dass Ihre Kundenzahl im nächsten Quartal um 10 % steigen wird, ermitteln Sie, wie viele Kunden Sie bis zum Ende dieses Zeitraums tatsächlich hinzugefügt haben. Diese Daten sind integraler Bestandteil der Berechnung von Prognosefehlern.

5. Verwenden Sie Formeln, um potenzielle Verzerrungen zu erkennen.

Sobald Sie die Prognose- und Ergebnisdaten haben, können Sie mithilfe einer Formel etwaige Prognosefehler berechnen. Je nachdem, ob Sie einen numerischen Offsetwert oder einen Prozentwert wünschen, können Sie unterschiedliche Formeln verwenden.

Den Zahlenwert des Offsets können Sie mit dieser Formel ermitteln:

Forecast Bias = Prognose – tatsächliches Ergebnis

Hier ist Voreingenommenheit der Unterschied zwischen dem, was Sie vorhersagen, und dem tatsächlichen Ergebnis. Wenn der Bias eine positive Zahl ist, bedeutet dies, dass die Prognose überschätzt wurde, während eine negative Zahl auf eine Unterschätzung hinweist. Wenn das Ergebnis Null ist, gibt es keinen Offset.

Die Formel zur Ermittlung des Prozentsatzes lautet:

Prognosebias = Prognose / tatsächliches Ergebnis

Der Prognosewert dividiert durch das tatsächliche Ergebnis ergibt den Prozentsatz der Prognoseabweichung. Je näher an 100 %, desto geringer ist der Offset.

Beispiele für die Berechnung der Prognoseverzerrung

Hier finden Sie Beispiele für die Berechnung der Prognoseverzerrung anhand der einzelnen Formeln:

Berechnen eines numerischen Werts

Das Marketingteam von Stevie’s Stamps prognostiziert, dass in diesem Monat 205 Briefmarken verkauft werden. Am Ende des Monats sammeln sie tatsächliche Verkaufsdaten und stellen fest, dass 225 Marken verkauft wurden.

Prognoseoffset = 205 – 225

Prognoseoffset = -20

Da die Prognoseverzerrung negativ ist, stellen Vermarkter möglicherweise fest, dass sie die Umsätze für diesen Monat zu niedrig prognostizieren. Um zukünftige Prognosen zu verbessern, ist es hilfreich herauszufinden, warum die Umsätze unterschätzt wurden. Dies könnte sicherstellen, dass das Unternehmen die Nachfrage in den kommenden Monaten bedienen kann.

Berechnung eines Prozentsatzes

Wenn das Marketingteam von Stevie’s Stamps den Prognose-Bias-Prozentsatz ermitteln möchte, gibt es seine Prognose- und Verkaufsdaten in eine Prozentformel ein.

Prognoseoffset = 205/225

Prognoseverzerrung = 0,91 oder 91 %