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2015 | Buch

Vertriebsprognosen

Methoden für die Praxis

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Über dieses Buch

Vertriebsprognosen oder „Forecasts“ sind das Handwerkszeug jeder Verkaufsorganisation. Doch lediglich der so genannte „rollierende Forecast“ ist verbreitet. Andere Forecast-Methoden sind in Unternehmen nur rudimentär entwickelt, sodass Potenziale ungenutzt bleiben. In diesem Buch erfahren Vertriebsmanager und -controller, wie sie verlässliche Forecasts erstellen, um darauf die Vertriebs- und Unternehmensplanung aufzubauen. ​

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
1. Prognosen: Vom Orakel zum Planungsinstrument
Zusammenfassung
Am 7. März 2013 trug Schawarsch Karampetjan die olympische Fackel auf dem Weg nach Sotschi, wo das Feuer im Februar 2014 entflammt werden sollte und letztlich auch wurde. Prompt ging ihm die Fackel aus, weil ein Ventil der Gasfackel defekt war. Sofort wurde in diversen Blogs kommentiert, dass es sich um ein „schlechtes Omen“ für den Verlauf der Spiele handeln würde, und zahlreiche Tageszeitungen und Nachrichtenagenturen griffen dies auf: Das Erlöschen des olympischen Feuers sei ein schlechtes Vorzeichen, die olympischen Winterspiele stünden unter einem „schlechten Stern“. War das schon eine Prognose? Nun, in gewissem Sinne ja, wenn auch eine sehr unspezifische. Aus dem Auftreten einer bestimmten Konstellation von Merkmalen (Fackel erlischt) wurde auf den Verlauf eines in der Zukunft liegenden Ereignisses (Olympische Winterspiele) geschlossen, jedoch die erwartete Störung nicht spezifiziert. Nun, wie wir mittlerweile wissen, war diese Projektion fehlerhaft. Die Spiele verliefen störungsfrei. Hinterher sind wir immer schlauer.
Jörg B. Kühnapfel
2. Was über Vertriebsprognosen als Instrument der Vertriebssteuerung bekannt sein sollte
Zusammenfassung
Besser als Gilliland kann ich es nicht formulieren:
  • „Unsere Forecasts sind niemals so akkurat wie wir sie gerne hätten oder wie sein müssten. Das Ergebnis ist ein großer Drang danach, Geld nach dem Problem zu werfen in der Hoffnung, dass das Problem flüchtet. Es gibt viele Consultants und Softwareanbieter, die das Geld auffangen und dafür versprechen, die Forecast-Qualität zu verbessern, aber diese Versprechen bleiben unerfüllt. Viele Organisationen, vielleicht auch Ihre, haben tausende oder gar Millionen von Dollars für das Prognoseproblem ausgegeben, nur, um wieder bei dem gleichen lausigen Forecast zu enden.”
Jörg B. Kühnapfel
3. Was macht eine Prognose zu einer guten Prognose?
Zusammenfassung
Erstaunlicherweise ist es relativ einfach, die wesentlichen Erfolgsfaktoren für eine gute Prognose zu ermitteln. Diese sollten dann auch – ausgedruckt und fett umrandet – über dem Schreibtisch des Forecasters hängen, gleichsam als „Manifest der Vertriebsprognose“.
Jörg B. Kühnapfel
4. Was verdirbt die Qualität der Prognose?
Zusammenfassung
Warum ist eine gute, präzise Prognose so schwer? Sie scheint es zumindest zu sein, wenn wir die Leistungsfähigkeit von Prognosen in Unternehmen als Maßstab nehmen. Doch im Grunde genommen ist sie nicht „schwer“, sie ist lediglich „anspruchsvoll“. Das Kapitel 3 zeigt bereits einen Weg, zu einer guten, präzisen Vertriebsprognose zu kommen, der eine wichtige Rolle als Grundlage der Bereichs- und Unternehmensplanung zukommt. Mit dem gut ausgebildeten Forecaster, einem adäquaten Prognoseteam, einem stringenten Prozess, dem Wettstreit der Methoden, der Kombination mehrerer Forecasts, der gefühlvollen Adjustage von Input- und Outputdaten und einer strengen Qualitätskontrolle sind bereits alle Voraussetzungen geschaffen, dem Management verlässliche Prognosewerte und deren Eintrittswahrscheinlichkeiten zu liefern.
Jörg B. Kühnapfel
5. Die Auswahl der richtigen Prognosetechnik
Zusammenfassung
Zwei enttäuschende Nachrichten zu Beginn dieses Kapitels: Für die Auswahl der richtigen Prognosetechnik gibt es kein Patentrezept, keine Musteranleitung, kein Standardverfahren. Für jeden Einsatzzweck muss über eine bewusste Auswahl anhand von Kriterien die richtige Methode gefunden werden, genauer gesagt: das richtige Set verschiedener Methoden (der kombinierte Forecast, vgl. Kapitel 3.4). Diese Kriterien, die in Kapitel 5.2 betrachtet werden, sind wiederum graduell, führen also nicht zu einer Entweder-oder-Entscheidung. Das macht die Methodenwahl mühsam und ist einmal eine Auswahl entschieden, kann niemals klar sein, ob diese optimal ist. Der Forecaster wird seine Auswahl immer wieder selbst in Frage stellen müssen, aber das Problem hierbei ist, dass für die Qualitätskontrolle (vgl. Kapitel 3.6) die Konstanz der Methoden Voraussetzung ist.
Jörg B. Kühnapfel
6. Messung der Qualität von Prognosen
Zusammenfassung
Im Grunde genommen ist es einfach: Eine Prognose ist gelungen, wenn der Prognosewert exakt vorausgesagt wird. Vielleicht können noch einige Nebenbedingungen hinzukommen, rechtzeitig, kostengünstig und so weiter. Aber dieses Ziel zu erreichen ist so leicht nicht, denn die komplexe Zukunft exakt voraus zu sagen, ist schlichtweg unmöglich und das sollte in den vorangegangenen Kapiteln auch deutlich geworden sein. Eine Prognose wird also nur ungefähr die Zukunft voraussagen; Prognosequalität ist folglich ein graduelles Maß.
Jörg B. Kühnapfel
7. Prognosen für Eilige: Naive Forecasts und ihre Rolle als Richtmaß
Zusammenfassung
Mit dem naiven Forecast wird der zweite Teil dieses Buches eröffnet, in dem alle relevanten Prognose-Methoden erläutert und beschrieben werden. Das gerade er den Auftakt macht, ist keineswegs Zufall und der Grund wurde in Kapitel 6.3 beschrieben: Jede andere Prognose-Methode ist aufwändiger als die Erstellung eines naiven Forecasts und muss daher bessere Ergebnisse bringen. Der naive Forecast ist die Latte, die zu überspringen ist.
Jörg B. Kühnapfel
8. Prognosen für Statistiker: Forecasts mit Hilfe statistischer Methoden
Zusammenfassung
Statistische Prognosen schreiben Werte der Vergangenheit in die Zukunft fort. Dafür werden Algorithmen angewendet, die mal einfach, mal kompliziert sind; teilweise sind sie Bestandteil üblicher Tabellenkalkulationsprogramme wie MS Excel und somit einfach verfügbar.
Jörg B. Kühnapfel
9. Prognosen für Praktiker: Der rollierende Forecast
Zusammenfassung
Bei den bisherigen Methoden, sowohl dem naiven Forecast in all seinen Variationen, als auch bei den auf Zeitreihenanalysen basierenden Trendextrapolationen, war die Basis der Prognose stets eine wie auch immer bewerkstelligte Verarbeitung der Vergangenheit. Es wurde unterstellt, dass sich Muster, die sich zeigten, auch in der Zukunft zeigen werden. Im Mittelpunkt steht dabei das frühere Ergebnis verkäuferischer Aktivitäten, also der erzielte Umsatz, die abverkauften Stücke usw.
Jörg B. Kühnapfel
10. Prognosen auf Grundlage individueller Expertise
Zusammenfassung
Der in Kapitel 9 behandelte rollierende Forecast basiert auf Einschätzungen wesentlicher Parameter durch Verkaufsinstanzen, meist Verkäufer. Diese sind Experten für die zielgerichtete Gestaltung der Interessentenkontaktsituation. Nur sie erleben diese Interaktion, nur sie sind in der Lage, daraus die Folgen in der Zukunft abzuleiten. Jedenfalls sollten sie das sein. Insofern ist der rollierende Forecast bereits eine Prognose- Methode, die auf individueller Expertise basiert. Gegenstand dieses Kapitels sind nun Methoden, die sich nicht mit Verkaufsprojekten beschäftigen, sondern eine Gesamtsituation und deren Verlauf „von oben“ betrachten. Oftmals werden diese Verfahren als Top-down-Methoden bezeichnet, im Gegensatz zur Bottom-up-Methode des rollierenden Forecasts, denn sie beschäftigen sich nicht mit einzelnen, konkreten Angebotssituationen, sondern betrachten Umwelt- und Marktkonstellationen.
Jörg B. Kühnapfel
11. Prognosetechniken für spezielle Anwendungsfälle
Zusammenfassung
Ein recht komplexes Feld der Prognostik ist die Erstellung von Forecasts auf Basis von Marktanalysen. Sie dienen der Prognose langfristiger Nachfrage bzw. der Abschätzung zukünftiger Marktkonstellationen. In der Regel werden Marktforscher diese Prognosen erstellen und sie dienen – anders als Vertriebsprognosen – seltener als operative Planungsgrundlage für betriebliche Funktionalbereiche als der generellen Einschätzung von Marktchancen und somit strategischen Handlungs- und Investitionsentscheidungen, insbesondere im Marketing. Dennoch ist es nützlich, diese Prognosemethoden zu kennen, um ihre Ergebnisse für Vertriebs-Forecasts zu nutzen. Somit reicht an dieser Stelle aus, einige wesentliche Aspekte zu beschreiben. Ferner beschränke ich mich auf Techniken, die in Vertriebsorganisationen zum Einsatz kommen. Das weite Feld der marketingspezifischen Prognostik lasse ich außen vor. Im konkreten Bedarfsfall sei auf gängige Literatur zur Marktforschung verwiesen, die zahlreich angeboten wird.
Jörg B. Kühnapfel
12. Schlusswort – eine Prognose der Prognose
Zusammenfassung
Meine Vorstellung vom Leser, den ich beim Schreiben dieses Buches vor Augen hatte, war die eines Vertriebscontrollers. Seine Aufgabe ist, als Teil des Vertriebs dem Vertriebsmanagement, vielleicht auch dem Unternehmensmanagement, Informationen zu liefern, damit diese ihren Job erfolgreich erledigen können. Die luxuriöse Situation für einen Vertriebscontroller ist, dass er (in der Regel) keine unternehmerische Verantwortung trägt. Diese Position verpflichtet aber auch: Sie verpflichtet zu Neutralität, Objektivität und Expertise. Dies macht ihn mit einem Hofnarren im Sinne der mittelalterlichen Höfekultur vergleichbar, der die zugesicherte Narrenfreiheit nutzen durfte und musste, um unbequeme Wahrheiten zu äußern und seinen Herren daran zu erinnern, das auch er Pflichten habe. Diese Allegorie mag lustig klingen, birgt aber viel Wahres: Die Wertschöpfung des Vertriebscontrollers im Allgemeinen und die des Forecasters im Besonderen ist es, Zielen das Wahrscheinliche gegenüber zu stellen.
Jörg B. Kühnapfel
Backmatter
Metadaten
Titel
Vertriebsprognosen
verfasst von
Jörg B. Kühnapfel
Copyright-Jahr
2015
Electronic ISBN
978-3-658-03002-5
Print ISBN
978-3-658-03001-8
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-03002-5