{"id":5242,"date":"2021-12-22T12:13:00","date_gmt":"2021-12-22T11:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/?p=5242"},"modified":"2025-10-22T00:25:21","modified_gmt":"2025-10-21T22:25:21","slug":"forecasting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/forecasting\/","title":{"rendered":"Predicitve Forecasting: Was bringt die Zukunft?"},"content":{"rendered":"<p>Zu wissen, wie die Zukunft f\u00fcr das eigene Unternehmen aussieht, ist sehr verlockend. Mit einigen <strong>Methoden des Forecastings<\/strong> k\u00f6nnen Sie in gewisser Weise eine Prognose f\u00fcr die Zukunft abgeben. Das ist besonders f\u00fcr die Planung und Steuerung der Produktionsprozesse wichtig.<\/p>\n<p>Schauen wir uns in unserem heutigen Artikel genauer an, was es mit dem Forecasting auf sich hat und ob es wirklich so hilfreich bei der Budgetierung ist.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was versteht man unter Forecasting?<\/h2>\n<p>Beim <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/vertriebscontrolling\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Controlling<\/a> wird der Forecast als ein wichtiges Steuerungsinstrument implementiert, um mittel- und kurzfristige <strong>Zielsetzungen zu \u00fcberwachen<\/strong>. In st\u00e4ndiger Wechselwirkung mit dem Bereich der Budgetierung und der Planung im Unternehmen k\u00f6nnen Entwicklungen bestimmt und alle Prozesse des Unternehmens entsprechend angepasst werden.<\/p>\n<p>Dazu werden so viele Informationen wie m\u00f6glich verarbeitet. Diese Informationen werden von bestimmten <strong>Key Indikatoren<\/strong> geliefert wie Absatzzahlen und Ums\u00e4tze. Stochastische Modelle, Data-Mining und maschinelles Lernen sind wichtige Tools f\u00fcr die Informationsbeschaffung. Mit all diesen Daten k\u00f6nnen <strong>Prognosen erstellt werden<\/strong>, die es dem Unternehmen erlauben, positive und negative Tendenzen zu erkennen und entsprechend zu reagieren.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum ist Forecasting sinnvoll?<\/h2>\n<p>Im Forecasting oder <strong>Predictive Forecasting<\/strong> wir eine Vielzahl an Informationen und Daten ausgewertet, die es Ihnen erm\u00f6glichen, bestimmte Trends f\u00fcr die Entwicklung in einem Unternehmen zu erkennen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Abteilungen des Vertriebs, der Budgetierung und der Planung schnell Abweichungen von der Norm ablesen.<\/p>\n<p>Es kann entsprechend in den Produktionslinien, in der Abteilung Human Ressources oder bei der Rohmaterial-Lieferung optimiert werden, um negative Trends abzufedern und auf positive Entwicklungen mit gen\u00fcgend Logistik und Manpower vorbereitet zu sein. Der Forecast sieht dabei weiter in die Zukunft, als es bei regul\u00e4ren Prognosen der Fall ist.<\/p>\n<p>Ziele des Forecasts sind:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Abweichungen<\/strong> von bereits existierenden Pl\u00e4nen fr\u00fchzeitig zu erkennen.<\/li>\n<li><strong>L\u00f6sungen<\/strong> k\u00f6nnen zeitnah entwickelt werden.<\/li>\n<li>Die <strong>Supply-Chain<\/strong> kann optimiert werden.<\/li>\n<li>Logistische Bewegungen sind vorhersehbar.<\/li>\n<li>Falsche Entscheidungen und <strong>Fehlinvestitionen<\/strong> werden vermieden.<\/li>\n<li>Forecast ist eine Basis, um gute Entscheidungen f\u00fcr das Unternehmen zu treffen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vor- und Nachteile des Forecastings<\/h2>\n<p>Forecasts sind nat\u00fcrlich nicht in Stein gemei\u00dfelte Vorhersagen. Mit dieser Art Prognose gehen sowohl interessante Vorteile als auch einige Nachteile einher, denen Sie Beachtung schenken sollten.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vorteile des Predictive Forecastings<\/h3>\n<p>Mit Hilfe des Predictive Forecastings k\u00f6nnen wesentlich h\u00e4ufiger und schneller Prognosen erstellt werden. Aktuell werden unterschiedliche Methoden zur Datengenerierung genutzt, mit denen die Qualit\u00e4t der Informationen steigt. Dies f\u00fchrt automatisch dazu, dass Forecasts <strong>pr\u00e4ziser<\/strong> werden und das Management noch besser auf Ver\u00e4nderungen reagieren kann.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nachteile beim Forecasting<\/h3>\n<p>F\u00fcr die Bew\u00e4ltigung der Datenmengen wird sehr viel Speicherplatz ben\u00f6tigt. Gerade bei gro\u00dfen Unternehmen kommt die <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/big-data-analytics\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Big Data<\/a>-Technologie zum Einsatz. Mitarbeiter m\u00fcssen \u00fcber das fachliche und technische Know How verf\u00fcgen.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/images.unsplash.com\/photo-1606765962248-7ff407b51667?ixlib=rb-1.2.1&amp;ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&amp;auto=format&amp;fit=crop&amp;w=1000&amp;q=80\" alt=\"server\" width=\"455\" height=\"303\"\/><\/figure>\n<p>Ist dies nicht der Fall, hei\u00dft es, auf <strong>externe Experten<\/strong> zu vertrauen, die diese Aufgabe \u00fcbernehmen. Hier kann z. B. eine <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/data-consulting\/bayern-by-de\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Agentur f\u00fcr Daten-Consulting<\/a> zum Einsatz kommen.<\/p>\n<p>Die Einf\u00fchrung des predictive Forecastings ist zuerst einmal mit einem Kostenfaktor verbunden, der nicht untersch\u00e4tzt werden sollte.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Risiken bei der Forecasting-Planung<\/h3>\n<p>Zwei prinzipielle Knackpunkte gibt es bei der <strong>Prognose mittels Forecasting<\/strong>. Die Vorhersage basiert auf Daten aus der Vergangenheit, die nicht immer eins zu eins auf die Zukunft \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Es reicht aus, wenn ein Konkurrent ein neues Produkt auf den Markt bringt, dass die Planung komplett durcheinanderbringen kann.<\/p>\n<p>Ein zweites Risiko liegt in den Informationen der Big Data. Hier gilt es, <strong>qualitativ hochwertige und legale Daten<\/strong> zu beschaffen. Internationale und nationale Gesetze m\u00fcssen eingehalten werden. Viele Menschen stehen der Verwendung pers\u00f6nlicher Daten sehr kritisch gegen\u00fcber. Die Verwendung der Big Data-Technologie kann bei Bekanntwerden durchaus einigen Schaden in der Beziehung zu den Kunden hervorrufen.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie funktioniert Forecasting?<\/h2>\n<p>Forecasting nutzt Kennzahlen, die f\u00fcr das Unternehmen entscheidend sind und errechnet mit Hilfe mathematischer Modelle und Statistiken Vorhersagen. Besonders wichtige KPIs sind zum Beispiel Absatzzahlen, Umsatz oder Gewinn. In einen Forecast k\u00f6nnen sowohl <strong>firmeninterne als auch externe Faktoren<\/strong> betrachtet werden, zu denen zum Beispiel andere Wettbewerber oder klimatische und politische Bedingungen z\u00e4hlen.<\/p>\n<p>Um das Steuerungsinstrument Forecast zu nutzen, werden in der Regel die folgenden Schritte abgearbeitet.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schritt 1: Datenbeschaffung<\/h3>\n<p>Der erste Schritt ist die <strong>Datenbeschaffung<\/strong>. Hierzu k\u00f6nnen firmeninterne Daten wie Absatz, Lagerbestand, Bestellanfragen oder der Umsatz genutzt werden. Weitere externe Faktoren sind die generelle <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/preisstrategien\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Preisentwicklung<\/a> auf den M\u00e4rkten, Wetter, politische Ver\u00e4nderungen oder globale Ver\u00e4nderungen in Lieferketten.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schritt 2: Modell erstellen<\/h3>\n<p>Ein mathematisches Modell wird entwickelt, dass mit konstanten <strong>Backtestings<\/strong> die Korrektheit f\u00fcr den Blick in die Zukunft garantiert.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schritt 3: Aktualisierung<\/h3>\n<p>Das mathematische Modell kann anhand von aktualisierten Daten und Zahlen immer wieder <strong>neue<\/strong> <strong>Forecasts<\/strong> erstellen. Bestimmte Faktoren ver\u00e4ndern sich kontinuierlich. Diese Daten m\u00fcssen in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden aktualisiert werden, damit die Vorhersage realistisch bleibt.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Verschiedene Methoden beim Forecasting<\/h2>\n<p>Forecasting kann anhand unterschiedlicher mathematischer und statistischer Ans\u00e4tze durchgef\u00fchrt werden. Besonders h\u00e4ufig werden die folgenden Methoden zur Analyse verwendet;<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Top-down-Forecasting<\/h3>\n<p>Top-down-Forecasts dienen in der Praxis der <strong>Zielwertfestsetzung<\/strong>. Hierbei werden Prognosen von Zielgruppen, Marktanteilen und <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/penetrationsrate\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Produktpenetration<\/a> erstellt.<\/p>\n<p>Werte der Vergangenheit werden genutzt und mit einem Faktor multipliziert, der sich folgenderma\u00dfen berechnet:<\/p>\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>1 + x% der erwarteten Steigerungsrate<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Au\u00dferdem wird errechnet, welche <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/share-of-voice\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Marktanteile<\/a> aufgrund vorhandener Ressourcen wie Produktionskapazit\u00e4ten, Logistik, Kapital und Mitarbeiter m\u00f6glich sind. Es ergeben sich die angestrebten Verkaufszahlen f\u00fcr den Vertrieb.<\/p>\n<p>Am besten funktioniert dieser Forecast in Verbindung mit dem <strong>rollierenden Forecast<\/strong>, der das Potenzial der Vorhersage verst\u00e4rkt.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bottom-up-Forecasting<\/h3>\n<p>Beim Bottom-up Forecast wird von einer bestimmten Menge an Verkaufskontakten ausgegangen. In diesen Prozess fallen sowohl der <strong>Naive<\/strong> <strong>Forecast<\/strong> als auch die einfache Trendextrapolation.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Einfache Trendextrapolation<\/h3>\n<p>Bei dieser Form des <strong>predictive<\/strong> <strong>Forecastings<\/strong> wird davon ausgegangen, dass ein bereits aktiver Trend weiter bestehen bleibt. Dazu werden die Bestellungen von Produkten in der Vergangenheit zu Rate gezogen.<\/p>\n<p>Die schnellsten Ergebnisse sehen Sie bei diesem Prozess, wenn der Umsatz der einzelnen Monate miteinander verglichen werden. Aus den Zahlen kann ein Durchschnittswert errechnet werden, der f\u00fcr zuk\u00fcnftige Prognosen ausschlaggebend ist.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Naiver Forecast<\/h3>\n<p>Der naive Forecast ist wahrscheinlich derjenige, der am einfachsten erstellt werden kann. Die Basis f\u00fcr die Prognose ergibt sich aus den <strong>Ist-Zahlen<\/strong> im Vertrieb. Diese werden auf den n\u00e4chsten Monat als Prognose \u00fcbernommen.<\/p>\n<p>Der Nachteil dieser Form ist, dass der n\u00e4chste Monat bereits aktiv ist und die Prognosewerte sehr sp\u00e4t angegeben werden. Hier empfiehlt sich ein naiver Forecast mit einer zeitlichen Verschiebung von einem zus\u00e4tzlichen Monat.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Delphi-Methode &#8211; eine Alternative<\/h3>\n<p>Bei der <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/delphi-methode\/\">Delphi-Methode<\/a> findet eine <strong>Befragung \u00fcber mehrere Stufen<\/strong> statt. Experten geben zu einem bestimmten Fragenkatalog Einsch\u00e4tzungen ab. In der zweiten Runde werden wiederum die Fragen von den gleichen Fachleuten beantwortet mit Ber\u00fccksichtigung der Antworten der ersten Runde. Dieser Prozess wird solange wiederholt, bis ein Konsens entsteht.<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"alignleft is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/YWbfaaIPzCLM1Bc-H7Kx2LhxhO5UfK59IznMCCVNHL0S5zSwNglIUNsvuMoiBJLr_CQdcBuqqwl7vA_ORXb-nNN3ps33sT-jXA2tpjixhTxnRl4TXu25hLW1KOcEZBWalW6Z_VJO\" alt=\"befragung durch delphi methode\" width=\"332\" height=\"221\"\/><\/figure>\n<\/div>\n<p>Alle Antworten sind anonym, was den Vorteil bringt, dass die Fachleute nicht manipuliert werden k\u00f6nnen. Die Beurteilung ist zielgerichtet dank geschlossener Fragen. Ein weiterer Vorteil ist die <strong>Einsparung von Ressourcen<\/strong>, wenn elektronische Befragungen zeitnah durchgef\u00fchrt werden. Gerade bei langen Entscheidungsprozessen spart die Befragung von Experten viel Budget.<\/p>\n<p>Die Anwendungsgebiete sind recht breit gef\u00e4chert. So nutzt zum Beispiel das Fraunhofer Institut die <a href=\"https:\/\/www.sortlist.de\/blog\/delphi-methode\/\">Delphi-Methode<\/a>, um Trends in Wirtschaft und Wissenschaft zu erkennen. In der Medizin k\u00f6nnen auf diese Weise Leitlinien erstellt werden.&nbsp;<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Welche Forecasting-Tools gibt es?<\/h3>\n<p>Es gibt einige Unternehmen, die sich auf die Prognosen mittels Forecasting spezialisiert haben. Tools wie <a href=\"https:\/\/www.lucanet.de\/\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Lucanet<\/a> oder <a href=\"https:\/\/store.pwc.de\/de\/products\/forecast-plus\" rel=\"noreferrer noopener\" target=\"_blank\">Forecast Plus von PwC<\/a> erm\u00f6glichen Ihnen, automatisiertes Forecasting anhand Ihrer eigenen Zahlen durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/images.surferseo.art\/d8e6bfec-70aa-4026-abbd-e459e97f7a64.png\" alt=\"predictive forecasting mit der software von pwc\" width=\"585\" height=\"326\"\/><\/figure>\n<p>Dabei k\u00f6nnen sowohl einfache Prognosen als auch <strong>rollierende<\/strong> <strong>Forecasts<\/strong> erstellt werden. Die Auswertung ist flexibel und kann den Fokus auf den gew\u00fcnschten Bereich legen. Die Parameter oder Kennzahlen k\u00f6nnen schnell angepasst werden.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wann eignet sich ein rollierender Forecast?<\/h2>\n<p>Rollierende Forecasts werden \u00fcber das Jahr verteilt regelm\u00e4\u00dfig durchgef\u00fchrt. Sie bestimmen zuerst, in welchen Intervallen die Prognosen stattfinden sollen. Rollierende Forecasts eignen sich besonders gut in Kombination mit den einfachen naiven Forecasts.<\/p>\n<p>Die Globalisierung f\u00fchrt dazu, dass viele Absatzm\u00e4rkte einer hohen Volatilit\u00e4t unterliegen. Schwankungen treten schnell und stark auf. Mit den rollierenden Forecasts k\u00f6nnen diese <strong>Schwankungen zeitnah erkannt<\/strong> werden. Unternehmenspl\u00e4ne lassen sich schnell auf Ver\u00e4nderungen anpassen.<\/p>\n<p>Da die rollierenden Forecasts eine Mehrarbeit bedeuten, sollten Sie gut absch\u00e4tzen, in welchen Intervallen Sie arbeiten. Analysieren Sie nur die wichtigsten Kennzahlen, damit sich Zeitaufwand und Nutzen die Waage halten.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n<p>Forecasting ist ein interessantes Werkzeug, dass Unternehmen nutzen k\u00f6nnen, um die zuk\u00fcnftige Budgetierung gezielter durchzuf\u00fchren. Die M\u00f6glichkeit, Trends und Bewegungen auf den M\u00e4rkten fr\u00fchzeitig zu erkennen, gibt den Unternehmen eine gewisse <strong>Sicherheit bei der Planung<\/strong>.<\/p>\n<p>Je mehr Informationen und relevanten Daten in ein solches Tool eingespeist werden, desto pr\u00e4ziser fallen die <strong>Vorhersagen<\/strong> zu den unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens aus. Es bleiben jedoch Prognosen, die von den echten Zahlen best\u00e4tigt werden m\u00fcssen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zu wissen, wie die Zukunft f\u00fcr das eigene Unternehmen aussieht, ist sehr verlockend. 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