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2023 | 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
Kapitel 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“.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 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 sie 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
Kapitel 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
Kapitel 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 Kap. 3 zeigt bereits einen Weg, zu einer guten, präzisen Vertriebsprognose zu kommen, der eine wichtige Rolle als Grundlage der Bereichs- und Unternehmensplanung zukommt.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 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.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 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 vorauszusagen, ist schlichtweg unmöglich und das sollte in den vorangegangenen Kapiteln auch deutlich geworden sein.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 7. Prognosen für Eilige: Naive Forecasts und ihre Rolle als Referenz
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 Abschn. 6.3 beschrieben:
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 8. Prognosen für Statistiker: Forecasts mithilfe 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
Kapitel 9. Prognosen als Managementtool: 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 von Vergangenheitsdaten.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 10. Prognosen auf Grundlage individueller Expertise
Zusammenfassung
Der in Kap. 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 für die Zukunft abzuleiten.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 11. Prognosetechniken für spezielle Anwendungsfälle
Zusammenfassung
Das exorbitante Wachstum der Sozialen Medien einerseits und der Transfer zahlreicher klassischer, etablierter Geschäftsmodelle wie dem Versandhandel auf webgestützte Interaktionsplattformen (Websites und Smartphone-Apps) brachten uns die Möglichkeit, Daten in zuvor unbekannter Menge zu akkumulieren. Big Data war geboren.
Jörg B. Kühnapfel
Kapitel 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.
Jörg B. Kühnapfel
Backmatter
Metadaten
Titel
Vertriebsprognosen
verfasst von
Jörg B. Kühnapfel
Copyright-Jahr
2023
Electronic ISBN
978-3-658-42876-1
Print ISBN
978-3-658-42875-4
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-42876-1