)
)
Prognosen spielen in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle – von der Wettervorhersage bis hin zur Analyse globaler Wirtschaftstrends. Für Finanzteams geht es dabei nicht nur darum, die aktuellen Zahlen zu verstehen, sondern auch, diese zukunftsorientiert zu interpretieren. Durch effektives Forecasting – die vorausschauende Planung – können finanzielle Stabilität gesichert, Risiken frühzeitig erkannt und fundierte, strategische Entscheidungen getroffen werden.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Forecasting im Finanzbereich genau bedeutet und welche modernen Methoden und Tools Finanzteams dabei unterstützen können, den Forecasting-Prozess noch effizienter zu gestalten.
Was ist Forecasting?
Forecasting ist ein wichtiges Steuerungsinstrument im Finanzcontrolling. Dabei geht es darum, finanzielle Entwicklungen basierend auf historischen Daten, mathematischen Modellen und zeitlichen Trends für zukünftige Zeiträume zu prognostizieren. Das allgemeine Ziel ist es, eine möglichst genaue Schätzung von Kennzahlen wie Umsatz, Kosten und Cashflow zu erstellen.
Unterschied: Forecast & Prognose
Die Begriffe Forecast und Prognose werden oft synonym verwendet, unterscheiden sich jedoch in ihrer Dynamik und Flexibilität:
Prognose
Wird zu Beginn eines Zeitraums, z. B. eines Geschäftsjahres, erstellt. Basierend auf historischen Daten und Annahmen bleibt sie während des Jahres meist unverändert und dient als Grundlage für die Budgetplanung.
Forecast
Wird regelmäßig (monatlich, quartalsweise) aktualisiert und reagiert flexibel auf Veränderungen, wie Markttrends oder interne Entwicklungen. Er unterstützt kontinuierlich die operative und strategische Steuerung. Forecasts helfen, frühzeitig auf Veränderungen zu reagieren und die richtige Strategie anzupassen.
Beispiel: Ein Einzelhändler prognostiziert zu Beginn des Jahres den Umsatz für die kommenden 12 Monate. Wenn jedoch die Nachfrage unerwartet ansteigt, passt der Forecast diese Schätzung an und ermöglicht so eine schnelle Reaktion, z. B. durch Anpassung der Lagerbestände.
Ziel des Forecastings
Das Forecasting-Controlling soll Unternehmen dabei helfen, ihre finanzielle Stabilität zu sichern und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die wichtigsten Ziele sind:
Planungssicherheit erhöhen: Durch regelmäßige Aktualisierungen haben Finanzteams immer die neuesten Zahlen und können fundierte Entscheidungen treffen.
Risikominimierung: Potenzielle Risiken und Marktveränderungen werden frühzeitig erkannt.
Fehlinvestitionen vermeiden: Ressourcen werden gezielt und effektiv eingesetzt.
Budgetierung optimieren: Flexible Anpassung des Budgets an aktuelle Daten und Entwicklungen .
Effizientere Ressourcenplanung: Engpässe und Überkapazitäten werden vermieden.
Vertrauen der Stakeholder stärken: Transparente und realistische Finanzprognosen steigern das Vertrauen von Investoren, Banken und Partnern.
Methoden zur Erstellung von Forecastings
Eine präzise Finanz- oder Absatzprognose ist für die strategische Ausrichtung eines Unternehmens unerlässlich. Verschiedene Methoden bieten dabei vielseitige Ansätze, um möglichst exakte Vorhersagen zu treffen. Diese lassen sich grundsätzlich in quantitative und qualitative Verfahren unterteilen, die je nach Datenlage, Zielsetzung und Branche individuell zum Einsatz kommen.
1) Quantitative Methoden
Quantitative Methoden beruhen auf der Analyse umfangreicher historischer Daten und mathematischer Modelle. Sie sind besonders dann von Vorteil, wenn Unternehmen über verlässliche und detaillierte Daten verfügen. Diese Methoden ermöglichen häufig genauere Prognosen als qualitative Ansätze und bieten eine solide Grundlage für strategische Entscheidungen. Im Folgenden erläutern wir einige der Methoden:
a) Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse identifiziert Muster, Trends und saisonale Schwankungen in historischen Daten, die dann auf zukünftige Entwicklungen angewendet werden. Diese Methode eignet sich ideal, um regelmäßig wiederkehrende Ereignisse wie saisonale Umsatzspitzen vorherzusagen.
Beispiel: Die Auswertung der Verkaufszahlen der letzten Jahre zur Prognose der kommenden Quartalsumsätze.
b) Regressionsanalyse
Durch die Untersuchung der Beziehungen zwischen einer Zielgröße (z. B. Umsatz) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Werbebudget oder Marktgröße) lässt sich der Einfluss einzelner Faktoren auf zukünftige Entwicklungen modellieren.
Beispiel: Wie sich der Umsatz verändert, wenn das Marketingbudget um 10 % erhöht wird.
c) Maschinelles Lernen (Machine Learning.
Moderne Unternehmen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um ihre Prognosen zu verfeinern. KI-gestützte Algorithmen können große und komplexe Datenmengen in Echtzeit analysieren und Muster erkennen, die für den Menschen oft unsichtbar bleiben.
Einige gängige Machine-Learning-Verfahren:
Künstliche neuronale Netze: Erkennen komplexe, nichtlineare Zusammenhänge.
Random Forest: Kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um robuste Vorhersagen zu liefern.
Monte-Carlo-Simulation: Simuliert eine Vielzahl möglicher Szenarien und deren Wahrscheinlichkeiten.
Beispiel: Prognose des Cashflows unter Berücksichtigung von Marktschwankungen und makroökonomischen Faktoren.
2. Qualitative Methoden
Qualitative Methoden basieren weniger auf großen Datenmengen, sondern setzen auf Expertenmeinungen und Erfahrungswerte. Diese Methoden sind besonders wertvoll, wenn historische Daten unzureichend sind oder wenn es um die Vorhersage von Ereignissen geht, die schwer quantifizierbar sind.
a) Expertenbefragungen
Durch systematische Befragung von Fachleuten, sei es intern oder extern, werden wichtige Einschätzungen und Prognosen zur Marktentwicklung gesammelt.
Beispiel: Interviews mit Branchenexperten zur Einschätzung von Marktentwicklungen und neuen Trends.
b) Szenarioplanung
Hierbei werden verschiedene Szenarien entwickelt, um mögliche zukünftige Entwicklungen und ihre Auswirkungen auf das Unternehmen zu visualisieren. Diese Methode hilft dabei, potenzielle Risiken und Chancen besser abzuschätzen.
Beispiel: Erstellung von Best-Case-, Worst-Case- und Trendszenarien für die Umsatzentwicklung im kommenden Jahr.
c) Delphi-Methode
Ein iterativer Prozess, bei dem Experten Prognosen abgeben, die dann anonymisiert zusammengeführt und verfeinert werden, um einen Konsens zu erreichen.
Beispiel: Schätzung des potenziellen Absatzes eines neuen Produkts durch die Befragung interner Abteilungen.
3. Demand Forecasting
Eine spezialisierte Anwendung dieser Methoden ist das Demand Forecasting, das die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorhersagt. Dabei werden interne Daten wie Verkaufszahlen sowie externe Faktoren wie Markttrends oder konjunkturelle Entwicklungen berücksichtigt.
Je nach Zeithorizont werden drei Prognosearten unterschieden:
Kurzfristige Prognosen (zur Optimierung des Tagesgeschäfts),
Mittelfristige Prognosen (für Marketing und Preisstrategien),
Langfristige Prognosen (zur strategischen Ausrichtung).
Unser Tipp: In vielen Fällen erweist sich eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden als besonders effektiv. Die quantitative Analyse bildet die Grundlage, während qualitative Methoden helfen, Unsicherheiten und potenzielle Marktveränderungen zu berücksichtigen.
Der Forecasting-Prozess: Schritt für Schritt
Ein strukturierter Forecasting-Prozess sorgt dafür, dass Prognosen effizient erstellt und regelmäßig aktualisiert werden. Dies sind die einzelnen Schritte:
1. Datenerhebung: Die Grundlage für fundierte Prognosen
Der erste Schritt im Forecasting-Prozess ist die systematische Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen. Dabei werden sowohl interne als auch externe Datenquellen berücksichtigt:
Interne Datenquellen:
Verkaufshistorie: Frühere Verkaufszahlen bieten wertvolle Hinweise auf saisonale Schwankungen und wiederkehrende Muster.
Lagerbestände: Einblicke in die aktuelle Bestandslage helfen, Engpässe oder Überschüsse vorherzusehen.
Produktionszahlen: Informationen zur Produktionserstellung sind entscheidend, um die künftige Nachfrage zu steuern.
Marketing- und Betriebsdaten: Diese Daten liefern wichtige Hinweise auf geplante Kampagnen oder betriebliche Veränderungen, die das Geschäft beeinflussen könnten.
Externe Datenquellen:
Marktdaten: Branchenspezifische Trends und Wettbewerbsanalysen sind von großer Bedeutung für die Prognose.
Konjunkturindikatoren: Wirtschaftliche Gesamtlage und branchenspezifische Konjunkturdaten beeinflussen die Marktentwicklung.
Energie- und Rohstoffpreise: Schwankungen in den Preisen für Energie und Rohstoffe können direkte Auswirkungen auf Produktionskosten und Nachfrage haben.
2. Datenanalyse und Modellauswahl: Der Schlüssel zur präzisen Vorhersage
Im nächsten Schritt erfolgt die Analyse der gesammelten Daten. Die Wahl der passenden Forecasting-Methode – ob qualitativ oder quantitativ – ist entscheidend für die Qualität der Prognose. Dieser Schritt sollte stets an die Branche sowie den Prognosezeitraum angepasst werden, um möglichst präzise Ergebnisse zu erzielen. Methoden wie Zeitreihenanalysen, Regressionsmodelle oder maschinelles Lernen bieten je nach Kontext die besten Ansätze (siehe oben).
3. Erstellung des Forecasts: Die Synthese von Daten und Modellen
Nun werden die gesammelten und analysierten Daten zusammengeführt, um den eigentlichen Forecast zu erstellen. Dies erfolgt mithilfe von spezialisierten Softwarelösungen, die sowohl die Berechnung als auch die Visualisierung der Prognosen erheblich erleichtern. Diese Tools ermöglichen es, komplexe Modelle in verständliche, aussagekräftige Vorhersagen zu übersetzen.
Die Integration von Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen oder cloudbasierten Lösungen sorgt dafür, dass alle relevanten Daten stets aktuell und für die Analyse verfügbar sind. Automatisierungstools unterstützen beim Forecast-Controlling, wiederkehrende Aufgaben zu beschleunigen und eine kontinuierliche Aktualisierung der Prognosen zu gewährleisten.
4. Überprüfung und Anpassung: Flexibilität als Erfolgsfaktor
Ein erfolgreicher Forecasting-Prozess ist niemals statisch, sondern stets flexibel und lernfähig. Daher sollten die Prognoseergebnisse regelmäßig mit den tatsächlichen Zahlen abgeglichen werden, um Abweichungen zu identifizieren und das Modell entsprechend anzupassen.
Expert:innen wie Finanzanalyst:innen, Controller:innen und Datenwissenschaftler:innen spielen eine entscheidende Rolle bei der Interpretation der Ergebnisse und der kontinuierlichen Optimierung der Modelle. Ihre Erfahrung und ihr Fachwissen tragen maßgeblich zur Genauigkeit der Prognosen bei. Das Management wiederum nutzt diese verfeinerten Vorhersagen, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen und die Unternehmenspläne an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen.
Ein gut implementierter Forecasting-Prozess fördert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Agilität eines Unternehmens – und bietet die nötige Grundlage für eine zukunftssichere Planung.
Wie oft sollten Forecasts aktualisiert werden?
Die Häufigkeit hängt von der Branche und den spezifischen Unternehmensanforderungen ab. In der Praxis haben sich folgende Rhythmen bewährt:
Monatlich für Unternehmen mit hoher Dynamik und wechselnden Rahmenbedingungen.
Quartalsweise für Unternehmen mit stabileren Märkten.
Rolling Forecast: Bei einem rollierenden Forecast wird ein neuer Zeitraum hinzugefügt, sobald der aktuelle endet.
Moderne Tools für die Erstellung von Forecastings
Anstatt sich auf unsichere Schätzungen oder mühsam gepflegte Excel-Tabellen zu verlassen, können Unternehmen heutzutage auf fortschrittliche Technologien zurückgreifen, die ihnen helfen, die besten Entscheidungen zu treffen.
Die Vorteile von Forecasting-Software
Genauigkeit & Effizienz: Durch die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit liefert Forecasting-Software deutlich genauere Prognosen als traditionelle Methoden.
Visuelle Darstellung: Übersichtlich aufbereitete Dashboards helfen, prognostizierte Werte auf einen Blick zu verstehen.
Automatisierung & Integration: Softwarelösungen passen sich kontinuierlich an neue Daten an und integrieren sich nahtlos mit anderen Systemen, wie ERP oder CRM.
Wie Spendesk beim Forecasting unterstützen kann
Spendesk ist ein führendes Tool für Ausgabenmanagement und ermöglicht es Unternehmen, ihre Finanzströme präzise zu überwachen und zu kontrollieren. Durch die Echtzeit-Überwachung von Ausgaben und die Erstellung von Budgets hilft Spendesk, finanzielle Engpässe frühzeitig zu erkennen und die Ausgabenplanung zu optimieren. Diese präzisen Daten ermöglichen eine fundierte Finanzplanung und genauere Prognosen für zukünftige Ausgaben.
Obwohl Spendesk keine traditionellen Cashflow-Prognosen oder Umsatzvorhersagen erstellt, bietet es wertvolle Einblicke, die in die umfassende Finanzplanung integriert werden können. Die nahtlose Integration mit anderen Systemen wie ERP- oder Buchhaltungssoftware sorgt dafür, dass alle Finanzdaten zentralisiert und aktuell bleiben. So haben Sie alle relevanten Informationen zur Hand, um fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen.
Optimieren Sie Ihre Finanzplanung noch heute mit Spendesk – für präzise Forecastings und effiziente Budgetkontrolle. Klingt interessant? Jetzt Demo buchen!
)
)
)
)
)