So messen Sie Prognosegenauigkeitsindikatoren (mit Tipps) • BUOM

16. September 2021

Viele Unternehmen nutzen Prognosen, um zukünftige Trends einzuschätzen, was bei wichtigen Geschäftsentscheidungen wie der Budgetierung hilfreich sein kann. Prognosegenauigkeitsmetriken können wertvolle Einblicke in die Genauigkeit dieser Prognosen im Laufe der Zeit liefern und Unternehmen dabei helfen, ihre Prognoseprozesse zu verbessern. Wenn Sie für die Messung der Prognosegenauigkeit verantwortlich sind, ist es hilfreich, einige Kennzahlen zu kennen, die Ihnen dabei helfen, diese Berechnungen genau und effizient durchzuführen. In diesem Artikel definieren wir Metriken für die Prognosegenauigkeit, erläutern ihre Bedeutung, stellen Schritte zur Messung der Prognosegenauigkeit vor und geben einige Tipps.

Was sind Prognosegenauigkeitsindikatoren?

Prognosegenauigkeitsmetriken sind Messungen, die die Zuverlässigkeit einer Prognose angeben, also einer Vorhersage zukünftiger Trends auf der Grundlage historischer Daten. Diese Arten von Metriken messen den Prognosefehler, also die Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert und der erwarteten Prognose. Viele Unternehmen nutzen die Prognosegenauigkeit als Key Performance Indicator (KPI) und messen die durchschnittliche Prognosegenauigkeit, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Unternehmen Prognosegenauigkeitsmetriken verwenden, um die Nachfrage nach einem neuen Produkt oder einer neuen Dienstleistung vorherzusagen, was ihnen dabei helfen kann, Lagerbestände zu verwalten und die Kundenzufriedenheit sicherzustellen.

Warum ist es wichtig, die Prognosegenauigkeit zu überwachen?

Für Unternehmen kann es hilfreich sein, die Genauigkeit ihrer Prognosen im Zeitverlauf zu verfolgen, um ihren durchschnittlichen Prognosefehler zu messen. Die Kenntnis des Prognosefehlers kann Unternehmen dabei helfen zu verstehen, wie sie die Prognose effektiv nutzen können, um zukünftige Trends vorherzusagen. Es ist wichtig, die Genauigkeit der Prognose zu überwachen, da dies hilfreich sein kann:

  • Verbessern Sie den Prognoseprozess: Durch die Verfolgung der Prognosegenauigkeit können Sie den gesamten Prognoseprozess verbessern, indem Sie Unternehmen dabei helfen, zu erkennen, wann sie Anpassungen an der Prognose vornehmen können, um deren Genauigkeit zu verbessern. Beispielsweise stellen Unternehmen möglicherweise fest, dass eine Prognose die Produktnachfrage während der Weihnachtszeit typischerweise unterschätzt, und Prognoseteams können Anpassungen an der Prognose vornehmen, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die Nachfrage decken kann.

  • Benchmarking-Prognosen: Die kontinuierliche Verfolgung der Genauigkeit kann Unternehmen Benchmarks liefern, um die Genauigkeit ihrer Prognosen mit anderen in ihrer Branche zu messen. Der Vergleich von Prognosen mit vergleichbaren Unternehmen kann Unternehmen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie ihre Prognosen verbessern können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

  • Erkennen Sie Veränderungen frühzeitig. Die Verwaltung der Prognosegenauigkeit kann Unternehmen dabei helfen, Trendänderungen frühzeitig zu erkennen und so ihre Abläufe besser zu verwalten. Wenn beispielsweise ein neues Unternehmen in einen Markt eintritt, können Unternehmen erkennen, wie sich die Änderung auf ihre Nachfrage auswirkt, und ihre Produktionsprozesse bei Bedarf schnell anpassen.

So messen Sie die Prognosegenauigkeit

Mit den folgenden Schritten können Sie die Genauigkeit von Prognosen für Ihr Unternehmen messen:

1. Sammeln Sie Prognosen

Sammeln Sie zunächst die Prognosen, die Sie über einen bestimmten Zeitraum messen möchten. Wenn Sie beispielsweise die Genauigkeit der Nachfrageprognosen eines Unternehmens über einen Zeitraum von sechs Monaten messen möchten, können Sie Prognosen für jeden dieser Monate abrufen. Einige Unternehmen verfügen über ein Team von Prognostikern, die diese Daten erstellen, während andere sich bei der Erstellung dieser Statistiken auf Bestandsmanager verlassen. Arbeiten Sie mit den Personen zusammen, die für die Erstellung der Prognosen verantwortlich sind, um diese Dokumente zu sammeln, damit Sie deren Genauigkeit messen können.

2. Messen Sie tatsächliche Trends

Sobald Sie Prognosen für den Zeitraum haben, den Sie messen möchten, ermitteln Sie die tatsächlichen Trends, damit Sie diese Zahlen mit den Prognosen vergleichen können. Wenn Sie beispielsweise die tatsächlichen Verkäufe eines Produkts im Vergleich zur Prognose der Nachfragegenauigkeit messen möchten, können Sie mit dem Vertriebspersonal zusammenarbeiten, um monatliche Verkaufsdaten zu erhalten. Sowohl tatsächliche als auch prognostizierte Kennzahlen sind wichtig, um die Genauigkeit und Konsistenz der Prognosen eines Unternehmens beurteilen zu können.

3. Wählen Sie eine Metrik aus

Während es viele Methoden gibt, mit denen Sie die Prognosegenauigkeit messen können, gibt es zwei gängige Methoden, die Ihnen wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten liefern können. Diese beiden Methoden:

Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE)

Der mittlere absolute prozentuale Fehler (MAPE) misst den durchschnittlichen Prozentsatz der Prognosefehler. Dies ist eine nützliche Genauigkeitsmetrik, da viele Menschen die Prognosegenauigkeit als Prozentsatz betrachten. Ein MAPE von 3 % bedeutet beispielsweise, dass die Differenz zwischen Ist- und Prognosedaten 3 % beträgt. Im Allgemeinen weist ein niedrigerer MAPE-Score auf eine höhere Prognosegenauigkeit hin. Die MAPE-Formel besteht aus vier Teilen:

  • Σ: Dieses Symbol stellt den Betrag dar.

  • n: Dieser Buchstabe gibt die Stichprobengröße an.

  • Tatsächlich: Dies ist der tatsächliche Wert der Daten.

  • Vorhersage: Dies ist der vorhergesagte Wert der Daten.

Die Formel berechnet den absoluten prozentualen Fehler jeder Prognose und misst dann den Durchschnitt dieser Werte. Hier ist die MAPE-Formel zur Bestimmung der Prognosegenauigkeit:

MAPE = (1/n) x Σ((Ist – Prognose) / Ist) x 100

Hier ist ein Beispieldatensatz, der tatsächliche und prognostizierte Werte über einen Zeitraum von drei Monaten zeigt, um MAPE zu bestimmen:

Monat**Ist**Prognose**Absoluter Fehler*Januar504510%Februar809012,5%März605016,6% durch den tatsächlichen Betrag und Multiplikation mit 100. Hier ist die Berechnung für jeden Monat:*

Januar = ((50 – 45) / 50) x 100 = 10 %
Februar = ((80 – 90) / 80) x 100 = 12,5 %
März = ((60 – 50) / 60) x 100 = 16,6 %

Anschließend können Sie den durchschnittlichen absoluten prozentualen Fehler berechnen, indem Sie die Summe der absoluten Fehler addieren und mit der Stichprobengröße multiplizieren. Die Formel sieht so aus:

MAPE = (1/3) x Σ(10 + 12,5 + 16,6) = 13 %

Mittlere absolute Abweichung (MAD)

Die mittlere absolute Abweichung (MAD) ähnelt MAPE, außer dass sie den Durchschnitt der Prognosefehler in Einheiten misst. Dies kann ein guter Indikator sein, wenn Sie tatsächliche Zahlen und Prognosen für einen einzelnen Artikel vergleichen. Mit MAD können Sie beispielsweise den Fehler bei der Prognose der Anzahl der verkauften Produkte im Vergleich zur Nachfrageprognose ermitteln. Es ist auch nützlich bei der Messung des Vorhersagefehlers für Elemente mit niedriger Nummer. Die MAD-Formel beinhaltet die gleichen Werte wie die MAPE-Formel. Es sieht aus wie das:

MAD = (1/n) x Σ(tatsächlich – Prognose)

Hier ist ein Beispiel, wie man den MAD für einen Datensatz über einen Zeitraum von drei Monaten ermittelt:

Monat**Tatsächliche**Prognose**Absoluter Fehler*30. Januar 255 Februar 50.455 März 504.010 In diesem Beispiel wird der absolute Fehler für jeden Monat berechnet, indem der prognostizierte Betrag vom tatsächlichen Wert abgezogen wird. Hier ist der absolute Fehler für jeden Monat:*

Januar = 30 – 25 = 5
Februar = 50 – 45 = 5
März = 50 – 40 = 10

Anschließend können Sie den mittleren absoluten Fehler berechnen, indem Sie die Summen addieren und durch die Stichprobengröße dividieren. So sieht die Gleichung aus:

Durchschnitt = (5 + 5 + 10) / 3 = 6,66

Anschließend können Sie den MAD berechnen, indem Sie den Mittelwert mit der Stichprobengröße multiplizieren:

BC = 1/3 x 6,66 = 2,22

4. Führen Sie die Berechnungen durch

Nachdem Sie die Methode festgelegt haben, die Sie verwenden möchten, führen Sie Berechnungen anhand der Prognose- und Istwerte durch. Wenn Sie viele Datensätze messen müssen, sollten Sie die Verwendung eines Tabellenkalkulationsprogramms in Betracht ziehen, das Formeln verwendet, um große Datenmengen automatisch zu berechnen. Obwohl Sie einige Berechnungen manuell durchführen können, insbesondere wenn Sie mit Daten über einen Zeitraum von einigen Monaten oder weniger arbeiten, ist es oft viel schneller, diese Messungen mit einem Computerprogramm durchzuführen.

5. Identifizieren Sie Genauigkeitstrends

Es ist sinnvoll, die Genauigkeit von Prognosen über einen bestimmten Zeitraum, beispielsweise ein Jahr, weiter zu messen, um Einblicke in die langfristige Geschäftstätigkeit des Unternehmens zu erhalten. Wählen Sie einen konsistenten Zeitpunkt zur Messung der Prognosegenauigkeit, den Sie sich leicht merken können, beispielsweise das Ende eines jeden Monats. Bereiten Sie Berichte mit detaillierten Angaben zur Prognosegenauigkeit vor und teilen Sie diese mit Führungskräften, Führungskräften oder Stakeholdern, um sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Durch die kontinuierliche Verfolgung von Genauigkeitstrends können Sie den Prognosefortschritt verfolgen und Verbesserungen vornehmen, um eine kontinuierliche Genauigkeit zu erreichen.

Tipps zur Messung der Prognosegenauigkeit

Hier sind einige Tipps zum effektiven Messen und Verwenden von Prognosegenauigkeitsmetriken:

Ausnahmen isolieren

Bei der Arbeit mit Daten ist es wichtig, Metriken zu isolieren, die sich auf die durchschnittliche Genauigkeit Ihrer Vorhersagen auswirken können. Diese Ausnahmen können die Genauigkeit Ihrer Prognose beeinträchtigen, indem sie die Durchschnittswerte der Daten ändern. Wenn Sie sie also entfernen, können Sie eine genauere Prognose erstellen. Wenn Sie beispielsweise die Prognosegenauigkeit für einen Zeitraum analysieren, der einen Monat umfasst, in dem das Unternehmen einen unerwarteten Anstieg der Nachfrage verzeichnete, können Sie diesen Monat aus dem Datensatz entfernen und ihn separat analysieren.

Nutzen Sie Daten für Feedback

Indem Sie die Prognosegenauigkeit im Zeitverlauf verfolgen, können Sie den Erfolg der Prognosen eines Unternehmens anhand von Prognosetrends messen. Die Verfolgung dieser Daten kann Prognoseteams einen Einblick in deren Genauigkeit im Laufe der Zeit geben, was sie motivieren kann, weiterhin qualitativ hochwertige Prognosen zu erstellen. Darüber hinaus kann es diesen Teams dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie ihre Prognosen verbessern können, um die Genauigkeitserwartungen zu erfüllen. Die Bereitstellung dieses Feedbacks mithilfe von Daten kann einem Unternehmen dabei helfen, die Genauigkeit seiner Prognosen weiter zu verbessern.

Vergleichen Sie Branchendaten

Die Analyse der Genauigkeit Ihrer Prognose durch einen Vergleich mit ähnlichen Unternehmen in der Branche kann Ihnen dabei helfen, Trends in Ihrer Region zu verstehen. Dieser Vergleich kann Ihnen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Sie Ihre Prognosen verbessern können, um die Erwartungen der Branche besser zu erfüllen. Sie können beispielsweise die Genauigkeit Ihrer Bedarfsprognose mit denen anderer Unternehmen vergleichen, um zu sehen, wie effektiv Ihr Unternehmen die erwartete Nachfrage einschätzt. Wenn diese Benchmarks für Ihre Branche nicht verfügbar sind, können Sie die Verbesserung Ihrer Prognosegenauigkeit im Laufe der Zeit verfolgen, um Ihre Verbesserung in diesem Bereich zu messen.

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