Nächsten Monat bringt 150.000 Dollar Umsatz. Oder 100.000. Oder 200.000. Du rätst, weil du nicht vorhersagen kannst. Predictive Analytics beendet das Raten. Historische Daten sagen die Zukunft voraus, solange die Muster halten. Du bist im letzten Quartal um zehn Prozent gewachsen. Sage zehn Prozent für dieses Quartal voraus. Saisonale Muster zeigen Spitzen im Januar. Sage die Spitze im Januar auch dieses Jahr voraus. Prognosen lenken die Planung. In diesem Artikel erfährst du, wie Predictive Analytics funktioniert und wie du Umsatz und Wachstum prognostizierst.
Predictive Analytics und Prognosen verstehen
Was eine Prognose ist und was nicht
Eine Prognose ist eine fundierte Schätzung auf Basis von Daten. Keine Wahrsagerei. Keine Garantie. Muster aus der Vergangenheit sagen die Zukunft voraus, solange die Muster halten. Vergangenes Wachstum sagt künftiges Wachstum voraus. Vergangene Saisonalität sagt künftige Saisonalität voraus. Aber Muster können brechen. Ein neuer Wettbewerber. Ein Marktwandel. Die Genauigkeit der Prognose sinkt mit der Zeit.
Die Grenzen von Prognosen
Prognosen sind kurzfristig am besten. Drei Monate voraus: neunzig Prozent genau. Sechs Monate voraus: siebzig Prozent genau. Ein Jahr voraus: fünfzig Prozent genau. Je weiter voraus, desto ungenauer. Nutze kurzfristige Prognosen für die Planung. Langfristige Prognosen für die Strategie.
Prognosen aus historischen Daten erstellen
Einfache Prognose: den Trend fortschreiben
Umsatz der letzten drei Monate: hunderttausend, hundertzehntausend, hundertzwanzigtausend. Trend: zehntausend mehr pro Monat. Prognose für den nächsten Monat: hundertdreissigtausend. Einfach. Kurzfristig meist genau.
Komplexe Prognose: Saisonalität berücksichtigen
Die einfache Prognose übersieht die Saisonalität. Der Umsatz im August ist niedrig. September höher. Oktober höher. November Spitze. Der einfache Trend übersieht das. Die komplexe Prognose berücksichtigt die Saisonalität. Prognose für August niedrig. Prognose für November hoch.
Muster in deinen Daten erkennen
Wachstumsmuster und Trends
Der Umsatz geht nach oben oder unten. Nach oben: zehn Prozent Wachstum. Nach unten: fünf Prozent Rückgang. Die Wachstumsrate zählt. Beschleunigend: Das Wachstum nimmt zu. Verlangsamend: Das Wachstum lässt nach. Beides sind Muster. Beide sagen die Zukunft voraus.
Zyklische Muster und Saisonalität
Der Umsatz hat einen Jahreszyklus. Winter hoch. Sommer niedrig. Oder umgekehrt. Der Zyklus wiederholt sich. Nutze den Zyklus für die Prognose. Der Winter dieses Jahr wird wie der Winter letztes Jahr. Angepasst ans Wachstum.
Umsatzprognosen erstellen
Monatliche Umsatzprognose
Nimm den Durchschnitt der letzten drei Monate. Wende die Wachstumsrate an. Berücksichtige die Saisonalität. Berechne die Prognose. Prognose für den Januar: hundertzwanzigtausend. Das basiert auf: Durchschnitt hunderttausend, Wachstum zehn Prozent, Saisonindex 1,2.
Jährliche Umsatzprognose
Addiere die monatlichen Prognosen. Oder nimm den Jahresdurchschnitt. Wende die Wachstumsrate an. Berechne die Jahresprognose. Jahresprognose: 1,1 Millionen. Basierend auf: letztes Jahr eine Million, Wachstum zehn Prozent.
Kundengewinnung und Kundenbindung prognostizieren
Die Zahl neuer Kunden vorhersagen
In den letzten drei Monaten hast du pro Monat hundert Kunden gewonnen. Trend: stabil. Prognose: hundert pro Monat. Steigt das Marketing, prognostiziere mehr. Zweihundert pro Monat. Sinkt das Marketing, prognostiziere weniger.
Kundenabwanderung vorhersagen
Letztes Jahr hast du dreissig Prozent der Kunden verloren. Abwanderungsrate: dreissig Prozent. Prognose: dreissig Prozent Abwanderung dieses Jahr. Verbessert sich die Bindung, sinkt die Abwanderung. Verschlechtert sie sich, steigt sie. Verfolge und prognostiziere.
Prognosen an Marktveränderungen anpassen
Wann du Prognosen überarbeiten solltest
Mindestens vierteljährlich. Monatlich ist besser. Eine grosse Veränderung verlangt sofortige Überarbeitung. Ein neuer Wettbewerber. Ein Marktwandel. Die Prognose ist ungenau geworden. Überarbeite sie sofort. Warte nicht.
Externe Faktoren berücksichtigen
Ein neuer Produktstart. Die Prognose steigt. Eine Wirtschaftskrise. Die Prognose sinkt. Eine grosse Marketingkampagne. Die Prognose steigt. Kenne externe Faktoren. Passe die Prognosen entsprechend an.
Mit Prognosen Ressourcen planen
Personalplanung nach Prognose
Die Prognose zeigt eine Spitze im Januar. Stelle Saisonkräfte ein. Die Prognose zeigt ein Tief im Juli. Reduziere das Personal. Das Personal passt zur Prognose. Vermeide Über- oder Unterbesetzung.
Lagerbestand nach Prognose
Die Prognose zeigt eine Spitze im November. Baue Bestand auf. Die Prognose zeigt ein Tief im Juli. Reduziere den Bestand. Der Bestand passt zur Prognose. Vermeide Engpässe oder Überbestand.
Häufig gestellte Fragen
Was ist, wenn deine Prognose komplett falsch liegt und der Umsatz nur halb so hoch ist wie vorhergesagt?
Die Prognose basierte auf Mustern, die sich geändert haben. Ein neuer Wettbewerber ist eingetreten. Der Markt hat sich verschoben. Kundenvorlieben haben sich geändert. Etwas hat das Muster gebrochen. Finde heraus, was sich geändert hat. Verstehe den Bruch. Erstelle eine neue Prognose auf Basis der neuen Realität. Eine falsche Prognose ist Lernen, kein Scheitern. Mit dem Website-Builder von WEMASY kannst du das direkt auf deiner Website einrichten.
Solltest du einer Prognose oder deinem Bauchgefühl vertrauen, wenn sie sich widersprechen?
Vertraue in neunzig Prozent der Fälle den Daten. Das Bauchgefühl ist Intuition aus Erfahrung. Aber es kann falsch liegen. Daten sind objektiv. Die Daten sagen, der Umsatz sinkt. Das Bauchgefühl sagt, er steigt. Glaube den Daten. Aber geh dem Widerspruch nach. Vielleicht sieht dein Bauchgefühl etwas, das die Daten übersehen. Nutze beides.
Wie oft solltest du Prognosen aktualisieren?
Mindestens monatlich bei Monatsprognosen. Wöchentlich bei Wochenprognosen. Vierteljährlich bei Jahresprognosen. Und jedes Mal, wenn sich etwas Wesentliches ändert. Ein neuer Produktstart. Ein Wettbewerber tritt ein. Die Prognose ist wahrscheinlich gebrochen. Aktualisiere sofort. Warte nicht.
Was ist, wenn du keine historischen Daten hast, etwa als Start-up oder bei einem neuen Produkt?
Nutze Branchenvergleichswerte. Ähnliche Unternehmen in ähnlichen Märkten wachsen ähnlich schnell. Starte dort. Korrigiere nach unten für deine besonderen Nachteile. Korrigiere nach oben für deine besonderen Vorteile. Schätze vorsichtig. Baue auf echten Daten auf, sobald sie sich ansammeln.
Sollten Prognosen alle Entscheidungen bestimmen oder nur leiten?
Leiten, nicht bestimmen. Die Prognose sagt, der Umsatz sinkt. Das heisst nicht, dass du alles kürzt. Geh dem Rückgang nach. Vielleicht ist er vorübergehend. Vielleicht dauerhaft. Nutze die Prognose, um Fragen zu stellen, nicht um sie zu beantworten. Daten informieren Entscheidungen. Urteilsvermögen trifft sie.
Was ist, wenn die Genauigkeit der Prognose miserabel ist und jeden Monat um fünfzig Prozent danebenliegt?
Eine so schlechte Prognose ist nutzlos. Hör auf, sie zu nutzen. Geh dem Grund nach. Misst du dasselbe? Sind die Daten sauber? Sind die Muster zu sprunghaft? Ist das Geschäft zu unvorhersehbar? Behebe die Genauigkeit. Kommst du nicht auf achtzig Prozent Genauigkeit einen Monat voraus, hilft Prognostizieren nicht. Konzentriere dich stattdessen auf Beweglichkeit.