Was sind Umsatzprognosen?

Das Hauptziel der Umsatzprognose besteht darin, ein klares Bild der zukünftigen Umsätze und Erträge zu vermitteln, damit Führungskräfte fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Prognosen helfen bei der Steuerung von zentralen Bereichen wie Budgetierung, Personalbeschaffung, Produktion, Bestandsmanagement, Vertriebsplanung und Strategie. Im Vertriebsteam unterstützen Prognosen die Festlegung von Zielen, die Priorisierung von Geschäftsvorgängen und das Pipeline-Management.

Die Genauigkeit einer Prognose hängt stark von der Qualität der ihr zugrunde liegenden Daten ab. Vertriebsorganisationen mit einer ausgeprägten Datendisziplin (in denen die Datensätze des Kundenbeziehungsmanagements (Customer Relationship Management, CRM) aktuell, vollständig und ständig aktualisiert sind), erstellen in der Regel bessere Prognosen. Wenn Teams Informationen aus den Bereichen Vertrieb, Finanzen und Betrieb offen austauschen, wird das Forecasting zu einem gemeinschaftlichen, vertrauensvollen Prozess.

Genaue Prognosen helfen Unternehmen, ihre Leistung mit internen Benchmarks zu vergleichen, vorauszuplanen und proaktiv zu reagieren. Sie stärken die Abstimmung zwischen den Abteilungen und geben Führungskräften Sicherheit bei der Festlegung von Verkaufsquoten, der Verwaltung des Cashflows und bei Investitionsentscheidungen. Auf diese Weise spiegeln die Prognosen den Zustand des Unternehmens wider und helfen, ihn aktiv zu gestalten.

Die Erstellung einer Prognose erfordert sowohl Struktur als auch Urteilsvermögen. Die analytische Seite ist datengesteuert und stützt sich auf Statistiken über vergangene Umsätze, Abschlussgeschwindigkeit, Saisonalität, Trendanalysen und andere Marktforschungen. Die intuitive Seite stützt sich auf die Erkenntnisse von Vertriebsmitarbeitern und Managern, die den spezifischen Kontext jeder Verkaufschance verstehen. Viele Unternehmen verfolgen einen Bottom-up-Ansatz, bei dem die Erkenntnisse der Vertriebsmitarbeiter mit umfassenderen Datenmodellen kombiniert werden, um so ausgewogene und realistische Prognosen zu erstellen.

Technologie spielt heute eine zentrale Rolle bei der Rationalisierung und Verbesserung des Prognoseprozesses. 81 % der Vertriebsteams investieren in künstliche Intelligenz (KI).¹ Plattformen wie Salesforce ziehen Live-Abschlussdaten aus CRM-Systemen, wenden KI an und liefern Echtzeiteinblicke in den Zustand der Pipeline. Diese Plattformen nutzen in zunehmendem Maße generative KI, um Zusammenfassungen in einfacher Sprache, Erklärungen zu Szenarien und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen, damit Prognosen leichter zu interpretieren sind.

Agentische KI kann noch einen Schritt weiter gehen, indem sie Veränderungen in der Pipeline kontinuierlich überwacht und die Teams auf entstehende Risiken oder Chancen aufmerksam macht. Sie kann sogar die nächsten Schritte auslösen, sodass der Vertrieb reagieren kann, bevor sich Probleme auf die Geschäftsergebnisse auswirken.

Genaue Prognosen hängen von gemeinsamer Verantwortung und einem einheitlichen Prozess ab. Vertriebsmitarbeiter sind für die Aktualisierung der Abschlüsse verantwortlich. Die Vertriebsleiter überwachen die Leistung des Teams und coachen es entsprechend. Die Finanzabteilung und das operative Geschäft validieren die Annahmen und unterstützen die Planung. Wenn alle mit demselben Datensatz arbeiten und die Prognosen regelmäßig überprüfen, bleiben die Umsatzprognosen aktuell, wertvoll und umsetzbar. Eine gute Prognose ist nie statisch, sondern entwickelt sich mit dem Geschäft.

Umsatzprognosen sind wichtig, denn sie ermöglichen Unternehmen eine sichere Planung und Betriebsführung. Wenn die Teams einen klaren Überblick über die zu erwartenden Umsätze haben, können sie fundierte Entscheidungen über Personal, Produktionskapazität, Budgetzuweisung und Vertriebsstrategie treffen. Mit dieser Strategie können Führungskräfte die Ressourcenzuweisung an der Nachfrage ausrichten, Teams zum richtigen Zeitpunkt skalieren und unnötige Ausgaben vermeiden.

Prognosen unterstützen auch die Optimierung der Lieferkette und die Bestandsplanung, indem sie Unternehmen dabei helfen, den Produktbedarf vorherzusehen, das Risiko einer Überbevorratung zu verringern und niedrige Inventarbestände in kritischen Zeiten zu vermeiden.

Das Forecasting spielt eine zentrale Rolle in der Finanzplanung. Genaue Umsatzprognosen steuern das Cashflow-Management, helfen bei der Priorisierung von Investitionen und der Gestaltung langfristiger Wachstumsstrategien. Ohne verlässliche Prognosen sind die Finanzteams auf Vermutungen angewiesen, was es ihnen erschwert, Risiken zu steuern oder neue Chancen zu ergreifen.

Für Vertriebsteams bieten Prognosen eine realistische Grundlage für die Festlegung von Preisen, Quoten und Zielen sowie die Verfolgung von Leistung und Vertriebsproduktivität. Diese Kennzahlen ermöglichen es Managern, den Fortschritt anhand aussagekräftiger Ziele zu verfolgen und bei Bedarf anzupassen.

Eine aussagekräftige Prognose sorgt auch dafür, dass die einzelnen Geschäftsbereiche aufeinander abgestimmt sind. Vertrieb, Finanzen, Betrieb und andere Geschäftsbereiche profitieren alle davon, dass sie mit denselben Zahlen arbeiten. Wenn jeder weiß, was in der Pipeline ist, (z. B. neue Geschäfte, Verlängerungen und wahrscheinliche Abschlüsse), können sie sich besser abstimmen und schneller handeln. Diese gemeinsame Sichtbarkeit schafft Vertrauen und hilft den Teams, zielgerichteter und präziser zu arbeiten.

Umsatzprognosen beeinflussen auch, wie das Unternehmen von außen gesehen wird. Investoren, Vorstände und Kreditgeber orientieren sich oft an Prognosen, wenn sie die Gesundheit und das Potenzial eines Unternehmens beurteilen. Wenn Prognosen regelmäßig erfüllt oder übertroffen werden, schafft dies Glaubwürdigkeit und Vertrauen. Es zeigt, dass das Unternehmen seinen Markt versteht, seine Pipeline gut verwaltet und bereit zum verantwortungsvollen Skalieren ist.

Es gibt keine einheitliche Methode für die Umsatzprognose. Die gewählte Methode hängt von Ihrem Geschäftsmodell, Ihrem Verkaufszyklus und den verfügbaren Daten ab. Die meisten Unternehmen mischen einige der folgenden Methoden, um ein vollständiges Bild zu erhalten.

Historische Prognosen verwenden vergangene Leistungen, um zukünftige Ergebnisse zu schätzen. Diese Methode ist besonders in stabilen, vorhersehbaren Umgebungen effektiv, in denen die Leistungstrends im Laufe der Zeit konstant bleiben. Durch die Prüfung historischer Verkaufsdaten wie Durchschnittswerte, saisonale Muster, die Leistung des letzten Jahres und typische Geschäftsgrößen können die Teams eine Grundlage für die zu erwartenden Ergebnisse schaffen. Bei diesem Ansatz ist es jedoch oft schwierig, plötzliche Marktveränderungen oder Verschiebungen im Käuferverhalten zu berücksichtigen.

Pipeline-Prognosen konzentrieren sich auf laufende Geschäfte. Sie berücksichtigen das Stadium des Geschäftsabschlusses, das Abschlussdatum, den Wert und die Wahrscheinlichkeit der Umwandlung, um vorausschauende Schätzungen zu erstellen. Wenn das CRM konsequent aktualisiert wird und der Vertriebsprozess klar definiert ist, kann die Pipeline-Prognose genaue Echtzeitdaten über den erwarteten Umsatz liefern. Ihre Genauigkeit hängt jedoch stark von der Datenqualität und der Disziplin der Vertriebsmitarbeiter ab.

Intuitive Prognosen beruhen auf dem Urteilsvermögen und der Erfahrung von Verkäufern und Managern. Sie wird häufig von neueren Unternehmen oder in Branchen verwendet, in denen die Geschäfte sehr komplex oder weniger vorhersehbar sind. Obwohl dieser Ansatz durchaus Nuancen erfassen kann, die den Daten entgehen, fehlt es ihm an Konsistenz. Dazu kommt, dass er sich nur schwer über große Teams oder lange Zeiträume hinweg skalieren lässt.

KI-gestützte Prognosen nutzen maschinelles Lernen, um vergangene Daten, den Verlauf von Geschäften und das Engagement zu analysieren und vorherzusagen, welche Geschäfte wahrscheinlich abgeschlossen werden. Plattformen können diesen Prozess automatisieren und Risiken oder Chancen früher erkennen als manuelle Methoden. Auch wenn KI-Prognosen schnell und skalierbar sind, sind sie dennoch auf saubere, vollständige Daten angewiesen, um effektiv zu sein. Ohne aussagekräftige Daten sinkt ihre Genauigkeit.

Automatisierung und KI revolutionieren die Geschäftsprozesse. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage nannten mehr als 80 % der Führungskräfte branchenübergreifend die Automatisierung globaler Geschäftsdienstleistungen als eine der wichtigsten strategischen Aufgaben. Dabei erwarten sie, dass KI-Agenten ihnen dabei helfen. 86% sagen, dass bis 2027 die Automatisierung von Prozessen und die Neugestaltung von Workflows aufgrund von KI effektiver sein wird.²

Mit den richtigen Tools ist die Umsatzprognose wesentlich einfacher und genauer. Nachfolgend finden Sie die Technologien, die Teams dabei helfen, Daten zu erfassen, die Leistung zu verfolgen, Markttrends zu erkennen und in Echtzeit anzupassen:

Führungskräfte aus allen Branchen sind sich der transformativen Rolle von KI bewusst. Mehr als die Hälfte (52 %) der C-Suite-Führungskräfte, darunter auch Vertriebsleiter, berichten von positiven Leistungsergebnissen aufgrund von KI-gestützten Workflows.³ 

Bei der Umsatzprognose verwenden KI-gestützte Tools maschinelles Lernen und vorausschauende Analysen, um auf der Grundlage historischer Trends, des Käuferverhaltens und von Engagementdaten zu prognostizieren, welche Geschäfte am wahrscheinlichsten zum Abschluss kommen werden. Generative KI fügt eine neue Ebene hinzu, indem sie komplexe statistische Vorhersagen in einfache, umsetzbare Empfehlungen für Vertriebsteams umwandelt. KI-Agenten können dann auf diese Empfehlungen reagieren, indem sie routinemäßige Prognoseaktualisierungen automatisieren und Erinnerungen an Vertriebsmitarbeiter für überfällige Geschäftsdaten senden.

Business Intelligence- und Analysetools wie Tableau beispielsweise nutzen generative KI, um Vertriebsdaten in Dashboards und visuelle Berichte umzuwandeln, die Trends erläutern und sie für nicht-technische Stakeholder verständlicher machen. Diese Tools erleichtern es Führungskräften, Muster zu erkennen, die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu messen und Risiken oder Lücken in der Pipeline zu erkennen.

KI-Agenten können BI-Dashboards kontinuierlich überwachen, Anomalien aufzeigen und Warnmeldungen an die zuständigen Teams weiterleiten, falls Handlungsbedarf besteht. Bis 2026 erwarten 83 % der Führungskräfte, dass KI-Agenten auf der Grundlage von Betriebskennzahlen und Transaktionsverläufen eigenständig Aktionen durchführen werden.³

CRM-Plattformen sind die Grundlage für die meisten Vertriebsprognosen. Beispiele wie Salesforce und Hubspot speichern Geschäfts- und Kontodaten, verfolgen die Pipeline-Phasen und geben Aufschluss darüber, was offen ist, was wahrscheinlich zum Abschluss kommt und wann.

Neben der Erstellung von grundlegenden Prognosen auf der Grundlage der vom Vertriebsmitarbeiter eingegebenen Informationen integrieren viele moderne CRM-Systeme jetzt auch KI und generative KI, um die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. KI-Funktionen können Muster in der Geschäftsaktivität analysieren, Risiken aufzeigen und Aktualisierungen vorschlagen, während generative KI Zusammenfassungen, Empfehlungen und Szenarioerläuterungen in einfacher Sprache für Vertriebsteams generieren kann. Dieser Ansatz macht die Prognose dynamischer und umsetzbar.

Als zentrale Informationsquelle für die Auftragsverfolgung ermöglichen CRMs mit KI-Funktionen den Teams eine schnellere und strategischere Entscheidungsfindung. 85 % der Führungskräfte glauben, dass ihre Mitarbeiter bis 2026 datengestützte Entscheidungen in Echtzeit treffen werden, indem sie Empfehlungen von KI-Agenten nutzen.³

Spezielle Software und Plattformen für Vertriebsprognosen gehen noch weiter und bieten fortschrittlichere Modellierungstools. Sie unterstützen die Szenarienplanung, ermöglichen die Zusammenarbeit zwischen Teams wie Vertrieb, Finanzen und Betrieb und helfen Unternehmen, Prognosen mit den tatsächlichen Ergebnissen zu vergleichen.

Diese Plattformen können generative KI nutzen, um automatisierte „Was-wäre-wenn“-Analysen zu erstellen und komplexe Modellergebnisse in geschäftsfreundliche Erkenntnisse zu übersetzen. In Kombination mit KI-Agenten können sie Live-Performance-Metriken überwachen, Teams auf signifikante Abweichungen vom Plan hinweisen und sogar Korrekturmaßnahmen auf der Grundlage historischer Best Practices vorschlagen.

Tools für das Sales-Engagement verfolgen, wie und wann Vertriebsmitarbeiter mit potenziellen Kunden interagieren, indem sie die Öffnung von E-Mails, Anrufaktivitäten und andere Signale erfassen. Anhand dieser Daten können Vertriebsteams das Engagement und die Dynamik von Geschäften nachvollziehen. So lässt sich leichter beurteilen, welche Verkaufschancen voranschreiten und welche möglicherweise gefährdet sind. Und das verbessert letztendlich die Prognosegenauigkeit.

Diese Tools können auch generative KI nutzen, um personalisierte Follow-up-Nachrichten zu verfassen, Kadenzen für die Kontaktaufnahme auf der Grundlage des Transaktionsstadiums vorzuschlagen und Engagement-Scores direkt in Prognosemodelle einzuführen. Vertriebsteams erwarten eine Steigerung des Net Promoter Scores (NPS) von 16 % im Jahr 2024 auf 51 % im Jahr 2026, vor allem durch KI-gestützte Engagement- und Supportmaßnahmen.³

Tabellenkalkulationen wie Excel und Google Sheets sind zwar weniger automatisiert, werden aber immer noch häufig für Umsatzprognosen verwendet – vor allem in kleineren Unternehmen oder Unternehmen in der Gründungsphase. Sie bieten Flexibilität für Teams, die benutzerdefinierte Prognosemodelle erstellen oder manuell mit Daten arbeiten möchten. Dennoch erfordern sie mehr Pflege und sind ohne solide Prozesse anfälliger für Fehler.

Genaue Umsatzprognosen beginnen mit verlässlichen Daten. Ein sauberes, gut gepflegtes CRM ist unerlässlich und dient als Grundlage für alle Prognosebemühungen. Jede Verkaufschance in der Pipeline sollte eine klar definierte Phase, ein aktuelles Abschlussdatum und einen realistischen Geschäftswert enthalten. Die Vertriebsmitarbeiter müssen diese Informationen kontinuierlich eingeben, während die Manager dafür verantwortlich sind, sie regelmäßig zu überprüfen und zu validieren. Ohne verlässliche Daten können selbst die fortschrittlichsten Prognosetools keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern.

Ein strukturierter und klar definierter Vertriebsprozess ist ebenso wichtig. Jede Phase in der Pipeline sollte messbare Aktionen des Käufers widerspiegeln, die den Fortschritt auf dem Weg zu einem Abschluss anzeigen. Wenn alle Teammitglieder die gleichen Definitionen und Kriterien anwenden, wird die Prognose viel konsistenter und vertrauenswürdiger. Wenn ein Vertriebsmitarbeiter ein Geschäft aufgrund seiner Zuversicht als „abgeschlossen“ markiert und ein anderer dies zu früh tut, führt dies zu Verwirrung und verringert die Genauigkeit der Gesamtprognose.

Organisatorische Transparenz ist ein weiterer Schlüsselfaktor. Teams brauchen mehr als nur eine Momentaufnahme einzelner Geschäftsabschlüsse. Sie benötigen Einblicke in Trends über Produkte, Gebiete und Segmente hinweg. Reporting-Tools und Dashboards spielen eine wichtige Rolle bei der Vermittlung dieser Einblicke und helfen den Vertriebsleitern, die Leistung zu überwachen und Risiken zu erkennen, bevor sie sich auf die Ergebnisse auswirken. Wenn diese Informationen abteilungsübergreifend zugänglich sind und gemeinsam genutzt werden, fördert dies die Abstimmung und Verantwortlichkeit.

Die kontinuierliche Beschäftigung mit dem Prognoseprozess sorgt dafür, dass er auf Dauer funktioniert. Eine Prognose sollte nicht als statisches Dokument oder als Aufgabe am Ende eines Quartals behandelt werden. Stattdessen sollte sie regelmäßig durch Forecast-Calls, Pipeline -Reviews und Coaching überprüft und verfeinert werden. Die genauesten Prognosen sind dynamisch. Sie ändern sich mit neuen Informationen, passen sich an Geschäftsbewegungen an und spiegeln das Marktgeschehen wider. Je disziplinierter und kooperativer der Prozess ist, desto genauer sind die Ergebnisse.

Die Absatzprognose sagt den Umsatz voraus und hilft den Teams, das Geschäft zielgerichtet und kontrolliert zu führen. Neben der verbesserten Geschäftsplanung und Entscheidungsfindung gibt es einige weitere wichtige Vorteile für das gesamte Unternehmen:

Schnellere Reaktion auf Risiken: Frühzeitige Anzeichen von Problemen (wie z. B. schleichende Geschäftsabschlüsse oder eine schwache Pipeline) ermöglichen es den Teams, sich anzupassen, bevor die Probleme größer werden.

Größeres Vertrauen der Anleger: Das Erreichen Ihrer Prognoseziele erhöht die Glaubwürdigkeit bei Vorständen, Investoren und anderen Stakeholdern, die auf Berechenbarkeit angewiesen sind.

Verbessertes Cashflow-Management: Die Vorhersage des Einnahmeeingangs hilft Finanzteams bei der Verwaltung von Ausgaben, Investitionen und Barreserven.

Größere Verantwortlichkeit: Wenn Prognosen regelmäßig nachverfolgt werden, veranlassen sie Vertreter und Manager dazu, ihre Pipeline selbst zu verwalten und zu verfolgen.

Genauere Zielsetzung: Prognosen helfen dabei, realistische Umsatzziele und Quoten festzulegen, die auf Daten und nicht nur auf Ehrgeiz oder Vermutungen basieren.

Stärkere Teamausrichtung: Eine gemeinsame Prognose sorgt dafür, dass die Bereiche Vertrieb, Finanzen, Operations und Führung auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

Selbst mit den richtigen Tools sind Umsatzprognosen nicht immer einfach zu bewerkstelligen. Die folgenden Herausforderungen gehören zu den häufigsten, mit denen Teams konfrontiert werden, wenn sie versuchen, genaue Prognosen zu erstellen und beizubehalten:

Veränderte Marktbedingungen: Externe Faktoren wie wirtschaftliche Verschiebungen oder die Aktivitäten von Wettbewerbern können selbst die beste Prognose zunichte machen.

Ungenaue oder unvollständige Daten: Prognosen beruhen auf sauberen CRM-Daten. Fehlende oder veraltete Informationen können zu schlechten Prognosen führen. Neue Produkte oder Startups verfügen oft nicht über genügend historische Daten, um solide Prognosen zu erstellen.

Uneinheitlicher Vertriebsprozess: Wenn Vertriebsmitarbeiter unterschiedliche Phasen oder Begriffe verwenden, ist es schwierig, Abschlüsse zu vergleichen oder den Zahlen zu vertrauen.

Mangelndes Engagement der Vertriebsmitarbeiter: Die Prognose wird schnell unzuverlässig, wenn die Vertriebsmitarbeiter ihre Pipeline nicht regelmäßig mit aktuellen Umsatzdaten aktualisieren.

Übermäßig optimistische Prognosen: Vertreter könnten Geschäftsabschlüsse zu früh vorantreiben oder die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses überschätzen, was zu übertriebenen Prognosen führen kann.

Schlechte teamübergreifende Sichtbarkeit: Ohne Abstimmung zwischen Vertrieb, Finanzen und Betrieb können Annahmen nicht geteilt oder verstanden werden.