06. Februar 2023 Markus Haggenmiller
Controlling & KPI für Finance Executive 12 Min.
Mit einem soliden Forecasting und Prognose-Modell können Sie selbst in Zeiten wirtschaftlicher Turbulenzen stets eine solide Unternehmensplanung umsetzen. Dabei hilft das Verfahren, wichtige Kennzahlen wie Umsatz, Kosten und Gewinn möglichst genau für einen bestimmten Zeitraum vorherzusagen. Durch die regelmäßige Aktualisierung des Forecasts können Sie auf alle Herausforderungen der nahen Zukunft reagieren. Die bessere Planungsgrundlage trägt im Wesentlichen auch zur Reduzierung von Unternehmensrisiken bei.
Wir erklären Ihnen in diesem Artikel alle Details zum Thema Forecasting, angefangen bei der Definition bis zu praktischen Modellen, die sich für verschiedene Ausgangsgrundlagen besonders gut eignen.
Forecasts werden im deutschsprachigen Raum auch als Vorhersagen oder Prognosen bezeichnet. Denn im Grunde genommen handelt es sich beim Forecast genau darum. Es ist ein Prozess, der Unternehmen dabei hilft, wichtige Kennzahlen anhand von Statistiken und Berechnungsmodellen möglichst genau zu prognostizieren. Das macht Forecasting zum idealen Instrument, um die operative Unternehmensplanung sowie -steuerung zu verbessern.
Zu den üblichen Kennzahlen gehören etwa Umsätze, Kosten und Gewinne einzelner Produkte und Dienstleistungen, verschiedener Abteilungen oder des gesamten Unternehmens. Aber auch weniger offensichtliche Kennzahlen wie der DSO-Wert profitieren von einem soliden Forecast, das die Zukunftsplanung für weitere Wachstumsinvestitionen erleichtern kann. Dafür kann das Unternehmen sowohl auf interne historische Zahlen zurückgreifen als auch externe Faktoren, wie die generelle Marktentwicklung, berücksichtigen.
Optimierte Forecasts helfen Ihrem Unternehmen dabei, mit einer möglichst realistischen Planung richtige Entscheidungen in der Zukunft treffen zu können. Das wird gerade zu Zeiten wirtschaftlicher Instabilität, hoher Inflation und Rezessionsängsten einen wesentlichen Einfluss auf das Überleben oder das Wachstum Ihres Unternehmens haben.
Die Ziele und Vorteile von Forecasting sind unter anderem:
Erstellung einer soliden Unternehmensplanung zur effizienten Steuerung
Regelmäßige Aktualisierung zur optimalen Anpassung an sich stets ändernde Faktoren
Erhöhte Reaktionsfähigkeit auf Herausforderungen in unmittelbarer Zukunft
Reduktion von Liquiditätsengpässen und Problemen in der Lieferkette
Schaffen einer idealen Ausgangsgrundlage für wichtige Unternehmensentscheidungen
Daraus ergeben sich natürlich zahlreiche weitere Vorteile, die sich konkret auf Unternehmensbereiche herunterbrechen lassen. So kann etwa die Finanzabteilung bereits frühzeitig mit Maßnahmen zur Erhaltung der Liquidität entgegensteuern, wenn der Forecast sinkende Umsätze und Cashflows vorhersagt. Letztlich erlaubt der Blick in die Zukunft, mit zeitgerechten und flexiblen Lösungen auf anstehende Probleme reagieren zu können.
Es gibt mittlerweile eine Handvoll etablierter Modelle und Methoden, die sich über die Jahre bewährt haben. Einige davon berufen sich auf eine einfache Extrapolation von historischen Werten, andere hingegen setzen weitaus komplexere Vorhersagemodelle ein.
Eine sehr einfache Form des Forecasting ist die sogenannte naive Prognose. Dabei nimmt das Unternehmen die aktuellen Ist-Zahlen und übertragt diese auf die nächste Periode, die es vorherzusagen gilt. Betrug der Umsatz im ersten Quartal 100 Millionen Euro, dann geht dieses Modell davon aus, dass der Umsatz auch im nächsten Quartal bei 100 Millionen Euro liegen wird. Diese Methode eignet sich also primär für stabile Branchen, die kaum oder keine Schwankungen aufweisen.
Hierbei schaut sich das Unternehmen einen bestimmten Trend bzw. Entwicklung an und nimmt diese als Grundlage für die Prognose. Erzielte beispielsweise ein Produkt im ersten Quartal jeden Monat im Schnitt einen 20 % höheren Umsatz als im Monat zuvor, dann sagt dieses Modell voraus, dass im nächsten Quartal ebenfalls mit einem Anstieg um 20 % pro Monat zu rechnen ist. Natürlich ist es hierbei essenziell, frühzeitig erkennen zu können, wann der Trend wieder endet.
Bei der exponentiellen Glättung stehen ebenfalls die historischen Werte im Vordergrund, doch es erfolgt noch eine zusätzliche Gewichtung. Die aktuelleren Zahlen haben eine höhere Bedeutung als die älteren Zahlen. Daraus soll ein gewichteter Mittelwert aus vergangenen Daten gebildet werden, der sich auf die Zukunft übertragen lässt. Diese Methode kann also ebenfalls Trends berücksichtigen, ohne jedoch die historischen Werte komplett zu vernachlässigen.
Während die ersten beiden Modelle mit quantitativen Zahlen arbeiten, setzt die Delphi-Methode auf ein qualitatives Verfahren. Es handelt sich dabei um ein mehrstufiges Befragungsverfahren von Branchen-Experten, das zur Einschätzung von Trends und Entwicklungen dienen soll. Die Antworten daraus können als sinnvoller Zusatz zu anderen Prognose-Modellen genutzt werden. Damit lassen sich wichtige Trends von Markt und Branchen sinnvoll mit der eigenen Unternehmensprognose verbinden.
Das Predictive Forecasting ist eine Weiterentwicklung der klassischen Prognose, die alle Vorteile der Digitalisierung gänzlich ausspielen kann. Denn es nutzt eine Vielzahl von Daten dazu, die Vorhersage noch präziser treffen zu können, als es jemals zuvor möglich war. Im Geschäftsalltag fallen heutzutage Unmengen von Daten an, ob wichtige externe Marktdaten oder interne Zahlen aus dem Unternehmen selbst.
Predictive Forecasting hat das Ziel, alle diese Daten zu berücksichtigen – historische Daten des Unternehmens, Markttrends und Wirtschaftszyklen sowie Schwankungen aufgrund von Lieferketten oder Versorgungsproblemen. Für diesen datenzentrierten Ansatz ist jedoch ein leistungsstarkes System unabdingbar, das in der Lage ist, die gesamte Unternehmensplanung zu unterstützen. Insbesondere neue und aufregende Technologien wie KI (Künstliche Intelligenz) können in Zukunft womöglich dabei helfen, bestmögliche Vorhersagen zu treffen.
Jedes Unternehmen sollte heutzutage mithilfe von rollierendem Forecasting oder entsprechenden Prognose-Modellen die klassische Jahresplanung ergänzen. Dadurch lassen sich auch die Nachteile sinnvoll umgehen, die die relativ statische klassische Planung mit sich bringt. Denn oft hört diese am Jahresende abrupt auf und muss auf die Daten des abgelaufenen Jahres warten, bevor die nächste Planungsrunde im Unternehmen beginnen kann. Folglich bewegt sich das Unternehmen in dieser Übergangszeit komplett ohne Forecast.
Der rollierende Ansatz kann genau dieses Problem umgehen, indem er die Vorhersage nicht auf das Kalenderjahr beschränkt, sondern immer einen beispielsweise zwölfmonatigen Zyklus vorhersagt. Auf diese Weise bleibt der Prognose-Zeitraum stets im Blick und das Unternehmen kann auf Daten in der Zukunft zugreifen, unabhängig davon, ob sich dazwischen ein Jahresübergang befindet oder nicht.
Ein Unternehmen, das verlässliche Zahlen zur zukünftigen Entwicklung hat, ist gegenüber der Konkurrenz klar im Vorteil. Insbesondere die Globalisierung der letzten Jahrzehnte hat für komplett neue Wettbewerbsbedingungen gesorgt. Sie müssen sich heutzutage nicht nur mit der Konkurrenz im Inland messen, sondern auch dem Druck durch Unternehmen aus dem Ausland standhalten.
Die Vorteile von optimierten Forecasts liegen dabei auf der Hand. Das Unternehmen kann auf verlässliche Zahlen zur Unternehmensplanung und -steuerung zugreifen und damit beispielsweise die Liquidität stärken oder Engpässe reduzieren. Ebenso profitiert es von einer weitaus schnelleren Reaktions- und Entscheidungsfähigkeit sowie besserem Risikomanagement. Das alles hilft dabei, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und langfristig erfolgreich zu bleiben.
Zur Aufstellung eines effizienten Forecasts benötigen Sie optimale Rahmenbedingungen, mit denen Sie sich als Unternehmen schon im Vorfeld auseinandersetzen sollten. Denn Forecasting und Prognose-Modelle müssen auch immer die jeweilige Ausgangsgrundlage in Betracht ziehen.
Folgende Fragen sollten für effiziente Prognosen von Bedeutung sein:
Wie sollen Forecasts grundsätzlich in die Unternehmensplanung eingebaut werden?
Mit welcher Häufigkeit sollen diese durchgeführt werden (pro Monat oder pro Quartal)?
Welche Daten bzw. Kennzahlen sollen einbezogen werden (Umsatz, Kosten, Marge etc.)?
Gibt es Trends oder Statistiken, die es zu berücksichtigen gilt?
Welchen Zeitraum soll der Forecast betrachten?
Gibt es unterstützende IT-Systeme, die bei der Prognose helfen können?
Das sind nur einige der Fragen, mit denen eine effizienter Forecast aufgesetzt werden kann. Anschließend geht es auch darum, sich für eine passende Methode zu entscheiden. Je nach Branche, Unternehmen und verfügbaren Daten muss eine individuelle Entscheidung im Hinblick auf die eigenen Anforderungen getroffen werden.
Ferner gibt es mittlerweile moderne Programme, die sich weitaus besser für effizientes Forecasting eignen als die klassische Excel-Tabelle. Auch hier gilt es jedoch, den Markt zu prüfen und die Anbieter zu identifizieren, die für das eigene Unternehmen am besten geeignet sind.
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Abgesehen vom relativ umfassenden Beispiel der ganzheitlichen Unternehmensplanung, kann man Forecasting aber auch auf einzelne konkrete Anwendungsfälle herunterbrechen. Ob auf Produkt- oder Abteilungsebene, es eröffnen sich dadurch ganz neue Möglichkeiten.
Finanzplanung: Der wohl klassischste Anwendungsfall von Forecasting liegt in der Finanzplanung. Hierbei prognostiziert das Unternehmen wichtige Kennzahlen wie Cashflow, Umsatz, Kosten und Gewinn. Das kann langfristig dabei helfen, die Liquidität zu erhalten, Insbesondere dann, wenn Sie auch Kennzahlen zu finanziellen Risiken - Stichwort Delkredererisiko - hinzuziehen.
Speziell wenn es Ihnen um gezielte Maßnahmen zur Verbesserung Ihrer Liquiditätssituation geht, empfehlen wir den Fokus auf eine Handvoll Kennzahlen zu lesen. Lesen Sie hierzu unseren Artikel “Working Capital Management: Wie Sie Ihre Kennzahlen verbessern”.
Nachfrageprognose einzelner Produkte: Besonders produktorientierte Unternehmen können von einer Nachfrageprognose auf Produktebene profitieren. Dabei bedient man sich eines passenden Modells, um die Nachfrage in der Zukunft vorherzusagen. Herstellung und Logistik können dann entsprechend angepasst werden.
Kostenentwicklung von Produkten: Diese Betrachtung stellt hingegen die erwartete Kostenentwicklung in den Vordergrund. Kosten können beispielsweise von Rohstoffpreisen angetrieben werden, die oftmals vom weltweiten Angebot und der Nachfrage bestimmt werden.
Logistik und Vertrieb: Insbesondere globale Lieferketten erschweren es Unternehmern, alle Faktoren eines möglichen Engpasses frühzeitig erkennen zu können. Wer jedoch auf Forecasting und Prognose-Modelle setzt, kann oft schon Monate im Voraus mögliche Probleme identifizieren.
Mitarbeiterplanung: In Zeiten des Fachkräftemangels kann es von besonderer Bedeutung sein, die Mitarbeiterplanung stets im Griff zu behalten. Dazu gehören zum einen die Auslastung des Personals, aber auch Mitarbeiterfluktuation sowie gezieltes Recruiting.
Aktuelle, richtige und umfassende Daten sind die Grundlage für jede Vorhersage. Dabei gibt es im Wesentlichen zwischen internen und externen Datenquellen zu unterscheiden.
Zu den internen Daten gehören unter anderem:
Marketing- & Vertriebszahlen
Historische Verkaufsdaten
Lagerbestände über verschiedene Zeiträume
Daten auf Produkt-, Abteilungs- oder Unternehmensebene
Demgegenüber stehen wichtige Daten aus externen Datenquellen:
Markt- und Konjunkturdaten
Lokale oder weltweite Beschaffungspreise
Energie- und Verbraucherpreise
Wetterdaten
Im Idealfall betrachtet der Forecast sowohl interne als auch externe Daten, um damit die bestmögliche Prognose treffen zu können. So werden in vielen Fällen beispielsweise die Vertriebsdaten von der generellen Markt- und Konjunkturstimmung beeinflusst. Eine ganzheitliche Ansicht aller Daten ist also fast immer unabdingbar.
Es gibt zahlreiche praktische Tipps, mit denen Sie selbst einen idealen Forecast erstellen können. Wir stellen Ihnen hier die besten davon vor.
Entscheiden Sie zunächst, in welchem Umfang und Abstand das Forecasting im Unternehmen erfolgen soll. Dazu ist es wichtig, den Nutzen sowie den Aufwand gegenüberzustellen und anschließend eine Entscheidung zu treffen. Jede Woche die Prognose zu aktualisieren, mag zwar jederzeit brandneue Daten und Erkenntnisse liefern, andererseits führt das aber auch zu einem immensen Arbeitsaufwand.
Die Auswahl der richtigen Daten ist die Grundlage für das Ergebnis. Dabei gilt es zu entscheiden, welche davon von besonderer Bedeutung für die Prognose sein können. Möchten Sie beispielsweise eine zwölfmonatige Personalplanung erstellen, dann brauchen Sie auch zwingend Daten zur historischen Mitarbeiterfluktuation. Erst dann lässt sich eine sinnvolle Vorhersage treffen, die auch wirklich alle wichtigen Faktoren berücksichtigt.
Unternehmen fokussieren sich allzu gerne nur auf interne Daten, weil sie glauben, der Markttrend betrifft sie nur wenig. Doch diese enge Ansicht kann schnell dazu führen, dass man selbst ins Abseits gerät. So verschlief zum Beispiel der Smartphone-Pionier BlackBerry trotz glänzender Absatzzahlen viele wichtige Trends und verlor innerhalb weniger Jahre seine dominante Position. Interne Daten und Prognosen konnten dieses Problem nicht frühzeitig darstellen, weil das Unternehmen die Trends vernachlässigte.
Noch heute vertrauen zu viele Unternehmen auf Prognosen mithilfe händisch gepflegter Excel-Listen. Dabei gibt es mittlerweile viele leistungsstarke Programme, die bei der Verarbeitung verschiedenster Daten helfen und präzise Forecasts generieren können. Diese bilden auch die Grundlage für das immer bedeutendere Predictive Forecasting, das aufgrund der Digitalisierung und revolutionärer KI-Helfer in Zukunft als unverzichtbar gelten könnte.
Aktuelle, richtige und transparente Unternehmensdaten sind jedoch die Grundlage für jedes Forecasting. Wichtige Daten wie Liquidität spielen dabei eine bedeutende Rolle, damit keine kurzfristige Handlungsunfähigkeit entsteht. So kann Credit Scoring zur umfassenden Bewertung von Debitorenrisiken eingesetzt werden, um Zahlungsausfälle zu minimieren. Der Forecast in der Finanzplanung kann mit solchen Daten auf ein völlig neues Niveau gehievt werden.
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Optimierte und ausführliche Forecasting und Prognose-Modelle helfen Ihrem Unternehmen dabei, Planung und Steuerung besser denn je umzusetzen.
Die wichtigen Vorhersagen im Hinblick auf Finanz-, Produkt- oder Personalplanung können dazu genutzt werden, um Engpässe zu verhindern und Risiken zu minimieren.
Sie bilden auch eine ideale Grundlage für wichtige Unternehmensentscheidungen, die insbesondere in Zeiten eines Abschwungs das langfristige Überleben sichern können.
Interne und externe Daten spielen dabei eine ausgesprochen wichtige Rolle, um die Prognosen möglichst genau treffen zu können.
Leistungsstarke Systeme und Programme können dabei helfen, aktuelle Daten zu pflegen und diese später im Forecasting zu verarbeiten. Dadurch machen Sie sich alle Vorteile der Digitalisierung bestens zunutze.
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