Vor- und Nachteile von Umsatzprognosen (mit Definitionen und Typen) • BUOM

14. April 2022

Wenn Sie im Vertrieb tätig sind, können Sie im Rahmen Ihrer beruflichen Verantwortung Umsatzprognoseberichte erstellen oder empfangen. Bei der Umsatzprognose handelt es sich um eine Methode zur Schätzung zukünftiger Erträge, indem die Höhe der Umsätze geschätzt wird, die ein Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum erzielen kann. Das Verständnis von Umsatzprognosen kann Ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen über Kosten, Risiken oder Zukunftspläne zu treffen. Daher ist es wichtig, eine Methode zu verwenden, die zu Ihren Geschäftspraktiken passt. In diesem Artikel besprechen wir verschiedene Methoden zur Umsatzprognose und betrachten deren Vor- und Nachteile.

Neun Methoden zur Umsatzprognose

Hier sind neun Methoden zur Umsatzprognose, die Sie in Betracht ziehen sollten:

1. Intuitiv

Die intuitive Methode basiert darauf, dass Vertriebsmitarbeiter Vertriebsleitern, Unternehmensadministratoren und Stakeholdern Informationen über die Wahrscheinlichkeit des Abschlusses bestimmter Verkaufstransaktionen liefern. In ihren Prognosen geben Vertriebsmitarbeiter an, welchen Wert das Geschäft ihrer Meinung nach wert ist und wie lange es ihrer Einschätzung nach dauern wird, bis das Geschäft abgeschlossen ist. Dies kann nützlich sein, wenn es neue Produkte gibt, für die es derzeit keine historischen Daten gibt, die ihre Vorhersagen stützen könnten.

2. Sklave

Die Lead-gesteuerte Methode kombiniert andere Vertriebsprognosemethoden, einschließlich Verkaufszyklen, Opportunities und historische Verkäufe, für die das Vertriebsteam Daten und Eingaben bereitstellt. Diese Methode basiert darauf, jedem Lead einen Wert zuzuordnen, der auf der Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses basiert. Diese Methode erfordert möglicherweise eine Datenerfassung und Zusammenarbeit zwischen Vertriebs-, Marketing- und Finanzteams, damit diese Verkaufsabschlüsse und Gewinne genauer vorhersagen können.

3. Historisch

Die historische Methode basiert auf dem Vergleich von Daten für denselben Zeitraum in früheren Jahren mit dem aktuellen Zeitrahmen. Diese Prognose basiert auf der Annahme, dass Ihr Umsatz dem Vorjahr entsprechen oder diesen übertreffen könnte. Möglicherweise ist es besser, diese Daten als Benchmark zu verwenden, da Sie das langfristige Käuferinteresse oder die Beständigkeit der Nachfrage nicht vorhersagen können.

4. Opportunity-Phase

Die Opportunity-Phasen-Methode basiert auf der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses in jeder Phase des Verkaufsprozesses. Mit dieser Methode bestimmen Vertriebsteams die Berichtshäufigkeit und erstellen Verkaufsprognosen basierend darauf, wie nah sie am Abschluss bestimmter Verkaufstransaktionen sind. Diese Methode ist möglicherweise weniger genau als andere, da sie von Wahrscheinlichkeiten und Vorhersagen abhängt.

5. Länge des Verkaufszyklus

Die Verkaufszykluslängenmethode basiert für ihre Prognosen auf dem Abschlusszeitpunkt jeder einzelnen Verkaufsmöglichkeit. Dies erfordert eine genaue Verfolgung, wann der Verkaufsprozess mit einem Kunden beginnt und wann dieser den Verkauf abschließt. Typischerweise werden objektive Daten verwendet, um zuverlässige Prognosen zu erstellen.

6. Pipeline

Die Pipeline-Methode basiert auf der Berechnung der Abschlusschancen für jedes Geschäft, das sich derzeit in der Pipeline oder im Kaufprozess befindet. Abhängig von der Größe Ihres Vertriebsteams und der Anzahl der Schritte in Ihrem Geschäftsprozess kann diese Methode einen langwierigen Überprüfungsprozess erfordern. Aufgrund der Abhängigkeit von Daten gilt sie als genauere Prognose. Wenn diese Methode für Ihr Unternehmen eine praktikable Option zu sein scheint, sollten Sie über die Investition in automatisierte Software nachdenken, um den Inspektionsprozess zu rationalisieren, damit sich die Mitarbeiter auf etwas anderes konzentrieren können.

7. Qualitätsanspruch

Eine gute Nachfrageprognose basiert auf den Gedanken und Meinungen von Branchenexperten. Unternehmen können ein Expertengremium ihrer Branche zusammenstellen, um Feedback zu Personal, Budgetierung und Wachstumstrends in ihrer Branche einzuholen. Dazu kann auch Kunden- oder Kundenfeedback durch Fokusgruppen und Umfragen gehören.

8. Quantitative Nachfrage

Quantitative Nachfrageprognosen basieren auf historischen Geschäftsdaten. Es umfasst Daten zu Lagerbeständen, Verkäufen, Dienstleistungen und Arbeitskräften. Entscheidungen mit quantitativen Prognosemethoden basieren ausschließlich auf numerischen Daten.

9. Multifaktor-Verkaufsanalyse

Die Prognosemethode der multivariaten Verkaufsanalyse kann eine genaue Analyse liefern, da sie mehrere Faktoren aus anderen Methoden mit prädiktiven Analysen kombiniert. Dazu können die Länge des Verkaufszyklus, die Erfolgsquote verschiedener Verkaufschancen und die Erfolgsquote der Vertriebsmitarbeiter bei der Erstellung von Prognosen gehören. Unternehmen mit großen Budgets nutzen diese Methode meist, weil sie sich die nötige Analysesoftware leisten können.

Vorteile der Umsatzprognose

Hier ist eine Liste von neun Vorteilen der Umsatzprognose:

1. Bietet Informationen über bevorstehende Verkäufe und Erträge

Prognosen können Einblicke in bevorstehende Umsätze und Erträge liefern, indem sie vergangene Umsätze und Arbeitskosten analysieren und von Experten und früheren Kunden lernen. Wenn Ihre Prognose Kundenfeedback mit Expertenprognosen und internen Zahlen kombiniert, kann daraus eine verlässliche Prognose entstehen. Das Verständnis, woher Umsatz und Umsatz kommen könnten, kann Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, worauf sie ihre Kosten und Arbeitskräfte am besten konzentrieren können.

2. Richtet Geschäftsstrategien und -ergebnisse aus.

Die Verwendung einer Umsatzprognose zur Abstimmung von Geschäftsstrategien und -ergebnissen kann Hinweise darauf geben, wo Ihr Unternehmen Ressourcen am besten einsetzen kann. Beispielsweise können bestimmte Zeiten vorhergesagt werden, zu denen Sie dem Vertriebszentrum oder den Materialabteilungen Ressourcen zuweisen können. Dies kann zu einer erhöhten Produktproduktion führen, da Entwicklungsteams entsprechend auf geschäftigere Quartale einplanen können.

3. Bietet die Möglichkeit, Anpassungen vorzunehmen

Umsatzprognosen können Unternehmen die Möglichkeit geben, ihre Arbeitsabläufe auf der Grundlage von Prognosen anzupassen. Dies ist wichtig für die Herstellung von Produkten und die Verwendung von Rohstoffen. Prognosen können Entscheidungsträgern beispielsweise sagen, wann sie mehr oder weniger von einem Produkt produzieren müssen, damit sie ihr Geld effizienter einsetzen können.

4. Zeigt Muster in Daten auf

Die Betrachtung numerischer Daten kann dabei helfen, Muster und Trends in den Daten zu erkennen, z. B. wann der Umsatz möglicherweise am profitabelsten ist und wann der Umsatz möglicherweise niedriger ist. Dies kann bei wöchentlichen und vierteljährlichen Prognosen hilfreich sein. Es kann auch dabei helfen, gezielte Marketingkampagnen zu planen, um den Umsatz in Zeiten zu steigern, die in der Vergangenheit nicht so profitabel waren.

5. Aufrufe an Interessenten

Mithilfe numerischer Datentechniken können Sie Investoren oder Kreditgeber für Ihr Unternehmen gewinnen. Anleger vertrauen im Allgemeinen numerischen Daten, da diese eine genaue Umsatzprognose ermöglichen. Diese Art von Daten könnten für sie von Interesse sein, bevor sie eine Investition tätigen.

6. Einfach zu machen

Da verschiedene Methoden zur Verfügung stehen, kann die Erstellung einer Umsatzprognose für ein Unternehmen ein recht einfacher Prozess sein. Unternehmen können verschiedene Methoden ausprobieren und dabei herausfinden, welche Methode am besten zu ihren Verkaufspraktiken passt. Unabhängig von der gewählten Methode kann es dazu beitragen, den Umsatz zu steigern und die besten Einsatzorte für Strategie und Ressourcen zu ermitteln.

7. Hilft bei der Integration von Lead-Quellen

Abhängig von der Methode, die Ihr Unternehmen verwendet, können Sie neue Lead-Quellen problemlos in Ihre bevorstehenden Umsatzprognosen integrieren. Dies kann eine höhere Vorhersagegenauigkeit ermöglichen. Wenn beispielsweise die ursprüngliche Prognose des Vertriebsteams niedrigere Zahlen enthält, die Anzahl neuer Leads jedoch gestiegen ist, kann eine Aktualisierung der Prognose dazu beitragen, sicherzustellen, dass die zum Erreichen der neuen Prognosen erforderlichen Ressourcen bereitgestellt werden.

8. Beginnt mit dem Sammeln von Daten über neue Produkte oder Dienstleistungen.

Umsatzprognosen können dabei helfen, den Wert neu entwickelter Produkte und Dienstleistungen zu ermitteln. Sie können sich beispielsweise frühere numerische Daten ansehen, um Prognosen für aktuelle Produkte und Dienstleistungen zu erhalten, und die Prognose verwenden, um die Unterschiede zu erkennen, die neue Produkte und Dienstleistungen bewirken. Dadurch können Unternehmen erkennen, welche neuen Ideen es wert sind, verfolgt zu werden und welche neu bewertet werden sollten.

9. Verbessert den Verkaufsprozess

Eine Verkaufsprognose kann neuen Vertriebsteams dabei helfen, einen Prozess und Arbeitsablauf für den Abschluss jeder Phase des Verkaufsprozesses zu entwickeln. Diese Prozesse können beispielsweise dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit von Verkaufsabschlüssen vorherzusagen, was zu genaueren Prognosen für die Zukunft führt. Auch die Festlegung von Richtlinien kann für Konsistenz im Prozess sorgen.

Nachteile der Umsatzprognose

Hier ist eine Liste von sieben Nachteilen der Umsatzprognose:

1. Schwer vorherzusagen

Umsatzprognosen können möglicherweise auftretende unerwartete Ereignisse nicht immer berücksichtigen. Dies können Naturkatastrophen, wirtschaftliche Veränderungen oder Rohstoffknappheit sein. Obwohl es einige Vorhersagen auf der Grundlage hochwertiger Daten treffen kann, gibt es einige Dinge, die immer unbekannt bleiben.

2. Erzeugt eine voreingenommene Meinung

Wenn sich Unternehmen zur Umsatzprognose ausschließlich auf qualitative Daten verlassen, können sie Prognosen auf der Grundlage vorgefasster Gedanken und Meinungen anpassen. Aktuelle Kundenfeedbackdaten können beispielsweise dabei helfen, den Verkauf an bestehende Kunden zu steuern, liefern aber möglicherweise keinen Aufschluss darüber, wie neue Kunden gewonnen werden können. Betrachten Sie numerische Trenddaten und finden Sie neue Ideen für den Kundenstamm für gezielte Marketingmaßnahmen.

3. Saubere Daten erforderlich

Es ist sehr wichtig, über eine zuverlässige und genaue Prognose zu verfügen, was bedeutet, dass die Daten möglicherweise bereinigt werden müssen. Das Bereinigen von Daten kann abhängig von der Datengröße und dem erforderlichen Reinigungsumfang lange dauern. Dieser Vorgang ist möglicherweise nicht erforderlich, nachdem Sie den Umsatzprognoseprozess mehrmals abgeschlossen haben. Es kann Ihrem Team auch dabei helfen, zuverlässige Methoden zum Organisieren von Daten und zum Sicherstellen der Konsistenz von Informationen zu finden. Beispielsweise können Tippfehler leicht zu Datenverfälschungen führen.

4. Es braucht Zeit

Abhängig von der Art der Daten sind möglicherweise mehrere Mitarbeiter erforderlich, um diese zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren, um eine Prognose zu erstellen. Beispielsweise müssen Mitarbeiter bei der Verwendung quantitativer Nachfragemethoden möglicherweise große Datenmengen analysieren. Wenn quantitative Daten eine wirksame Prognoselösung darstellen, für Ihr Unternehmen jedoch arbeitsintensiv sind, sollten Sie einen Vergleich zwischen Kosten und Nutzen in Betracht ziehen oder qualitative und quantitative Daten kombinieren.

5. Bei numerischen Daten fehlen wichtige Details

Numerische Daten liefern möglicherweise genaue Daten zu vergangenen Verkäufen, Arbeitskosten und Lagerbeständen, ihnen fehlen jedoch möglicherweise die detaillierten Informationen, die erforderlich sind, um die zukünftige Beliebtheit bestimmter Produkte oder Dienstleistungen vorherzusagen. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise Lebensmittel verkauft, die Teil eines gesunden Ernährungstrends sind, könnte dies zu einem plötzlichen, unerwarteten Umsatzanstieg führen. Erwägen Sie die Kombination von Kunden- oder Kundenfeedbackdaten aus Umfragen oder Fokusgruppen mit numerischen Daten, um die Details zu ergänzen.

6. Beeinflusst die Personalfluktuation

Wenn in Ihrem Unternehmen eine unerwartet hohe Mitarbeiterfluktuation auftritt, kann dies die Genauigkeit Ihrer Prognose beeinträchtigen. Wenn sich ein neues Vertriebsteam beispielsweise hauptsächlich mit früheren Zahlen befasst, kann es möglicherweise keine genaue Prognose abgeben, da es nicht selbst die Zahlen erstellt hat und es möglicherweise neue Arbeitsabläufe gibt. Wenn Sie die Prognosen mit Hilfe eines erfahreneren Vertriebsteams erstellt haben und es im Prognosezeitraum unerwartet zu Neubesetzungen kommt, teilen Sie die Zahlen den Neueinstellungen so schnell wie möglich mit.

7. Fördert falschen Optimismus

Beim Erstellen von Prognosen planen Vertriebsteams ihre Prognosen möglicherweise eher mit optimistischen Prognosen als mit realistischen Prognosen. Obwohl ihre Eingaben wertvoll sind, ist es für eine genauere Prognose wichtig, andere Datenquellen einzubeziehen. Vergleichen Sie beispielsweise die Eingaben der Vertriebsmitarbeiter mit ihren historischen Verkaufsdaten aus dem Vorjahr und gleichen Sie die Informationsunterschiede in der Prognose aus.