Was ist Szenarioanalyse?

Die Technik ist für die Anlagestrategie und Unternehmensfinanzierung unerlässlich und ermöglicht detaillierte Risikoanalysen und datengestützte Entscheidungsfindung. Die Unsicherheit der Zukunft zu bewältigen, ist eine Herausforderung, der sich alle Unternehmen stellen müssen. Mithilfe der Szenarioanalyse können sie strategische Planungsentscheidungen treffen, um eine Reihe möglicher zukünftiger Ereignisse zu untersuchen, wie beispielsweise wirtschaftliche Unsicherheiten, wetterbedingte Störungen und die Erweiterung des Produktangebots.

Anstatt sich auf eine einzige Prognose zu verlassen, bietet die Szenarioanalyse ein Spektrum möglicher Ergebnisse, die je nach Analyse vom besten bis zum schlimmsten Szenario reichen. Der Prozess wird auch als Technik des Risikomanagements betrachtet, da er Unternehmen dabei unterstützt, Aktionspläne und Notfallpläne zu entwickeln, um verschiedene mögliche Zukünfte zu managen.

Die Szenarioanalyse bietet Teams für Finanzplanung und -analyse (FP&A) innerhalb eines Unternehmens eine Geschäftsstrategie, um unerwartete und plötzliche Veränderungen zu bewältigen. Der Prozess liefert Unternehmensleitern und anderen Entscheidungsträgern die Informationen, die sie benötigen, um potenzielle Risiken und Schlüsselfaktoren zu bewerten und so fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Durch die Berücksichtigung einer Reihe möglicher Ergebnisse verbessert die Szenarioanalyse die Prognose und Budgetierung für Finanzplanungsteams und Stakeholder. Die Methode demonstriert das Engagement eines Unternehmens für proaktives Handeln und Risikobewusstsein, insbesondere im Hinblick auf den Cashflow und die Rentabilität des Unternehmens. Größere Veränderungen sind manchmal unvermeidlich, und die Szenarioanalyse ist eine Möglichkeit, die organisatorische Agilität zu fördern.

Die Methode wird auch verwendet, um das Risiko verschiedener Geschäftsentscheidungen zu bewerten, wie beispielsweise die Eröffnung neuer Niederlassungen oder die Erweiterung einer neuen Produktlinie. Durch die Durchführung einer Szenarioanalyse vermeiden Unternehmen, sich Hals über Kopf in eine Investition zu stürzen, und lassen sich stattdessen von datengestützten Analysen bei ihren Geschäftsentscheidungen leiten.

Während Unternehmen die Begriffe oft synonym verwenden, erfüllen Szenarioanalyse und Szenarioplanung unterschiedliche Funktionen innerhalb des strategischen Managements. Beides sind wichtige Verfahren; die Szenarioanalyse ist ein diagnostisches Instrument, das auf quantitativen Daten basiert, während die Szenarioplanung ein umfassenderer, kreativerer Prozess ist.

Die Hauptunterschiede sind folgende:

• Quantitativer versus qualitativer Fokus: Die Szenarioanalyse stützt sich stark auf mathematische Modellierung und statistische Daten, um Ergebnisse vorherzusagen. Die Szenarioplanung legt jedoch Wert auf narrative Erzähltechniken und qualitative Erkenntnisse, um zu verstehen, wie soziale, politische und technologische Veränderungen sich überschneiden könnten.

• Enger versus breiter Umfang: Datenanalysten verwenden typischerweise Szenarioanalysen, um die Auswirkungen einer einzelnen Änderung zu bewerten, wie etwa eine Zinserhöhung. Finanzplaner nutzen die Szenarioplanung, um die Auswirkungen von Großereignissen, wie einer globalen Pandemie oder einem plötzlichen Energiewandel, auf eine ganze Branche zu visualisieren.

• Taktisches versus strategisches Ziel: Szenarioanalysen dienen als Grundlage für unmittelbare taktische Entscheidungen, wie beispielsweise die Festlegung eines Budgets oder die Preisgestaltung eines Produkts. Die Szenarioplanung dient als Leitfaden für die Strategie und hilft Finanzverantwortlichen, neue Marktchancen oder existenzielle Bedrohungen für Jahre im Voraus zu erkennen.

• Ausgabeformat: Das Ergebnis der Szenarioanalyse ist typischerweise eine Tabellenkalkulation oder ein Sensitivitätsanalysediagramm, das eine Reihe von Finanzwerten darstellt. Das Ergebnis der Szenarioplanung ist eine Reihe unterschiedlicher zukünftiger Narrative, die potenzielle Risiken und Strategien beschreiben.

Eine Szenarioanalyse besteht im Allgemeinen aus drei Arten von Szenarien. Sie lassen sich auch nach ihrem Schwerpunkt kategorisieren und unterscheiden sich je nach Zeithorizont. Unternehmen setzen einen Mix aus verschiedenen Szenariotypen ein, um sich auf eine Reihe potenzieller Zukunftsszenarien vorzubereiten. Dazu gehören Annahmen über Kundenmetriken, Betriebskosten, Inflation und Marktbedingungen.

Das Basisszenario ist das durchschnittliche Szenario, das auf den aktuellen Annahmen basiert. Dieses Ergebnis ist das realistischste in einem Geschäftsmodell und dient als Maßstab zum Vergleich möglicher Szenarien. Ein Unternehmen könnte beispielsweise auf Basis historischer Trends ein Umsatzwachstum von 10 % prognostizieren, obwohl sein Ziel 20 % (Best-Case-Szenario) oder 0 % (Worst-Case-Szenario) beträgt.

Dieses Szenario ist die pessimistischste mögliche Prognose und berücksichtigt alle negativen Risiken sowie deren maximale Auswirkung. Sie wird in der Regel zur Risikobewertung verwendet und berücksichtigt Worst-Case-Szenarien, wie einen Marktcrash, Totalausfall, Klimawandel oder schwere finanzielle Verluste. Zum Beispiel, wenn die Produkteinführung eines Unternehmens scheitert oder eine schwere Rezession eintritt.

Ein Best-Case-Szenario ist das ideale prognostizierte Ergebnis zur Erreichung eines bestimmten Ziels. Dieses Szenario ist eine äußerst günstige Prognose, in der alle wichtigen Variablen übereinstimmen und dem Unternehmen helfen, Verbesserungspotenziale zu erkennen. Ein Beispiel ist ein Unternehmen, das ein hohes Umsatzwachstum und niedrige Betriebskosten modelliert und gleichzeitig hohe Marktanteile teilt. 

Die Anzahl der in der Szenarioanalyse verwendeten Fälle ist nicht begrenzt. Ein Unternehmen kann viele Szenarien mit unterschiedlichen Annahmen in Betracht ziehen. Der einzige Nachteil bei einer Vielzahl möglicher Fälle ist, dass mehr Szenarien auch mehr Analysten erfordern, was zeitaufwändig sein kann.

Außerdem gibt es verschiedene Szenarien, die spezifischeren Zwecken dienen:

• Normative Szenarien: Diese Szenarien basieren auf den wahrscheinlichsten Ergebnissen und basieren auf bekannten Variablen. Sie unterstützen Unternehmen dabei, ihre Planung und Prioritäten an dem auszurichten, was am wahrscheinlichsten erscheint.

• Extrem- oder Randfallszenarien: Analysten untersuchen die unwahrscheinlichsten Szenarien, um die Widerstandsfähigkeit eines Unternehmens und seine Fähigkeit, Notfallpläne zu entwickeln und herauszugeben, zu testen.

Einige werden nach ihrem Fokus kategorisiert, zum Beispiel nach internen oder externen Faktoren:

• Interne Szenarien: Diese Szenarien konzentrieren sich auf verschiedene Faktoren, die das Unternehmen selbst beeinflussen kann. Dabei werden interne Faktoren wie Personalbestand, Maßnahmen zur Optimierung der Lieferkette und betriebliche Verbesserungen berücksichtigt.

• Externe Szenarien: Diese Art von Szenario konzentriert sich auf externe Faktoren, die außerhalb des Einflussbereichs des Unternehmens liegen. Dabei werden Faktoren wie wirtschaftliche Veränderungen und aktuelle Technologietrends als Teil der Zukunftsszenarien berücksichtigt.

Andere Szenarien sind nach Zeitdauer kategorisiert:

• Kurzfristige Szenarien: Dieses Szenario hat in der Regel einen Zeitrahmen von einem bis drei Jahren und wird für sofortige Entscheidungsfindung genutzt. Es hilft Unternehmen dabei, Auswirkungen auf einen kurzfristigen Zeitraum zu beurteilen, wie beispielsweise Marktvolatilität und Veränderungen in der Lieferkette.

• Langfristige Szenarien: Diese Art von Szenario erstreckt sich oft über Zeithorizonte von 10–30 Jahren und wird für groß angelegte Veränderungen genutzt, wie demografische Veränderungen in der Gesellschaft und neue Technologien wie agentische KI und maschinelles Lernen (ML)-Funktionen.

Die Szenarioanalyse dient als Stresstest für Unternehmen. Die Methode bildet eine Brücke zwischen statischer Budgetierung und dynamischem Risikomanagement. Sie ermöglicht Finanzvorständen (CFOs), über Einzelpunktprognosen hinauszugehen und aufzuzeigen, wie sich Volatilität auf das Endergebnis auswirken kann.

Durch die Isolierung spezifischer Variablen können Analysten feststellen, wie empfindlich ein Projekt oder eine Investition auf Veränderungen im internen und externen Umfeld reagiert. Dieser Prozess geht über einfache Prognosen hinaus, indem er Unsicherheiten durch eine Reihe von diskreten und datengestützten Ergebnissen berücksichtigt. Bei der Anwendung der Szenarioanalyse sind einige allgemeine Schritte zu befolgen.

Beginnen Sie mit einer klaren Problemstellung. Identifizieren Sie, welche Entscheidungen Führungskräfte treffen müssen und wann. Legen Sie den Umfang, die Rahmenbedingungen und die Annahmen fest und stellen Sie klar, wer die Entscheidungen trifft und wer darauf Einfluss nimmt. Erklären Sie, warum das Problem wichtig ist, und verbinden Sie es mit messbaren Auswirkungen wie Umsatz, Kosten, Risiko oder Compliance. Definieren Sie Erfolg konkret und vermeiden Sie vage Ziele.

Analysten sollten zudem zwischen beeinflussbaren und nicht beeinflussbaren Variablen unterscheiden, um Klarheit darüber zu gewinnen, wo Spielraum besteht. Stellen Sie sicher, dass die Ausrichtung mit der Unternehmensstrategie und den Unternehmenswerten übereinstimmt. Die Definition sollte kurz sein. Eine klar formulierte Problemstellung leitet die Analyse, verhindert eine schleichende Ausweitung des Projektumfangs und stellt sicher, dass die Teams die Szenarien anhand derselben Zielsetzung bewerten.

Beginnen Sie damit, ein „Business-as-usual“-Modell zu entwickeln. Dies dient als Ausgangsbasis und nutzt aktuelle und historische Daten sowie bestehende Trends, um die wahrscheinlichsten Ergebnisse zu prognostizieren, sofern keine größeren Störungen eintreten. Nutzen Sie Finanzberichte, operative Kennzahlen, Kundeninformationen und Marktforschung als Daten. In diesem Schritt sollten die Analysten die Kernvariablen identifizieren, die sich am stärksten auf die Ergebnisse auswirken werden.

Analysten sollten auch die wichtigsten Treiber identifizieren, die die Ergebnisse beeinflussen, wie etwa Nachfragetrends, Wettbewerbsmaßnahmen oder die Kapazität der Lieferkette. Binden Sie Experten ein, um Annahmen zu überprüfen und unterschiedliche Perspektiven zu erfassen, was dazu beiträgt, Verzerrung zu reduzieren. Fassen Sie die Ergebnisse in einer kurzen Zusammenfassung zusammen und heben Sie die Unsicherheiten mit den größten Auswirkungen hervor, da sie das Szenario-Framework prägen werden.

Der nächste Schritt im Rahmen der Szenarioanalyse ist die Erstellung einer strukturierten Vorlage zur Gewährleistung der Einheitlichkeit; dies erfolgt im Excel-Format oder mithilfe einer anderen Plattform für strukturierte Tabellen. Definieren Sie für jedes Szenario gemeinsame Elemente wie eine narrative Beschreibung, zentrale Annahmen, finanzielle Auswirkungen, Risiken und Empfehlungen.

In diesem Schritt sollten Analysten einen Zeithorizont festlegen, der den anstehenden Entscheidungen entspricht, und Standardmetriken zum Vergleich der Szenarien festlegen. Diese Metriken können Umsatz, Marge, Kapitalbedarf und Personalbedarf umfassen.

Richten Sie diese Metriken an den KPIs des Unternehmens aus und definieren Sie dann auch qualitative Elemente. Das Ergebnis dieses Schrittes ist in der Regel ein Finanzmodell, das ein Unternehmen verwendet, um verschiedene Annahmen zu testen und zu sehen, wie sie wichtige Kennzahlen beeinflussen.

Nachdem die Vorlage festgelegt wurde, besteht der nächste Schritt darin, die Szenarien zu entwickeln. Analysten sollten je nach Thema (unter anderem) Basis-, Worst-Case- und Best-Case-Szenarien entwickeln. Es ist wichtig, Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen einzubeziehen, um sicherzustellen, dass ein umfassender Überblick über mögliche Szenarien entsteht.

Identifizieren Sie die wichtigsten Variablen und legen Sie für jede davon auf der Grundlage historischer Daten und fachlicher Erkenntnisse geeignete Bereiche fest. Es ist wichtig, dass die Szenarien glaubwürdig und nicht übermäßig extrem sind. Eine weitere Möglichkeit, die Auswirkungen der einzelnen Szenarien zu erfassen, ist die Szenario-Modellierung, die im Rahmen der Szenarioanalyse zur Quantifizierung dieser Auswirkungen eingesetzt werden kann.

Analysieren Sie die Ergebnisse der Szenarioanalyse, um die nächsten Schritte festzulegen. Wägen Sie die Risiken und Chancen für jedes Szenario ab und entwickeln Sie dann eine strategische Reaktion oder einen Notfallplan. Es ist wichtig, jedes Szenario eingehend zu analysieren und die Ergebnisse zu vergleichen, um zu sehen, ob konsistente Muster auftreten.  

Unternehmen legen auf der Grundlage dieser Analyse häufig konkrete Schwellenwerte oder Frühindikatoren fest. Wenn eine Variable einen bestimmten Schwellenwert überschreitet – beispielsweise eine Währungsabwertung, die einen bestimmten Prozentsatz erreicht –, liefert die Analyse eine vorab festgelegte Roadmap für die entsprechenden Maßnahmen. Es ist wichtig, zu verfolgen, welcher Weg Fortschritte macht, und die Analyse zu aktualisieren, sobald neue Informationen vorliegen.

Im Folgenden sind einige der Hauptvorteile der Anwendung von Szenarienanalysen aufgeführt:

• Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Bewertung verschiedener Szenarien können Finanzführungskräfte fundierte Entscheidungen treffen, die auf Daten und detaillierten Analysen basieren. Die Anwendung von Szenarioanalysen vermittelt Stakeholdern und Finanzführungskräfte einen Einblick in mögliche Entwicklungen unter verschiedenen zukünftigen Rahmenbedingungen und hilft ihnen, auf alles vorbereitet zu sein, was kommen mag.

• Frühe Erkennung: Szenarienanalysen ermöglicht es Unternehmen, Risiken proaktiv zu identifizieren, indem sie mehrere Bedrohungsszenarien simulieren. Durch die Durchführung verschiedener Szenarien können Unternehmen Frühwarnzeichen erkennen und präventive Strategien entwickeln, um Risiken zu mindern, bevor sie auftreten.

• Messbare Ergebnisse: Szenarioanalysen quantifizieren Daten und helfen Unternehmen, die Auswirkungen auf KPI zu messen, was zu stärkeren, datengesteuerten Entscheidungen führt. Der Prozess wandelt qualitative Risiken und Möglichkeiten in umsetzbare Daten und messbare Ergebnisse um, wodurch die Widerstandsfähigkeit gegen Marktvolatilität und Unsicherheit erhöht wird.

• Verbesserte Zusammenarbeit: Durch die Erstellung mehrerer Szenarien fördert der Prozess die Zusammenarbeit und bringt einzigartige Perspektiven zusammen. Der Prozess selbst erfordert Input verschiedener Abteilungen, um ein ganzheitliches Verständnis von geschäftlichen Treibern und unvorhergesehenen Herausforderungen zu gewährleisten.

Im gesamten Finanzsektor werden institutionelle Prozesse und traditionelle Methoden durch Systeme ersetzt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Dies gilt insbesondere für die Szenarioanalyse, wo KI die manuelle, statische Modellierung durch automatisierte Simulationen ersetzt, die Datensätze in Echtzeit verarbeiten können. Insbesondere wird KI in der Finanzmodellierung immer beliebter, da sie den Planungs-, Budgetierungs- und Prognoseprozess revolutioniert.

Diese modernen, KI-gestützten Tools können innerhalb weniger Minuten Hunderte bis Tausende von Szenarien generieren und testen und dabei Muster aufdecken, die menschlichen Analysten oft entgehen. Außerdem können sie bei Änderungen der Variablen sofort eine Neuberechnung durchführen und Szenarien in Echtzeit optimieren.

Ein reales Beispiel für moderne Finanzplanungstools sind IBM und Solar Coca-Cola, der zweitgrößte Abfüller von Coca-Cola in Brasilien. Nach der Erweiterung der Geschäftstätigkeit und der Dezentralisierung des Geschäfts benötigte Solar eine bessere Methode für die Datenberichterstattung und -modellierung.

In Zusammenarbeit mit CTI Global, einem IBM Business Partner, machten sich die beiden an die Arbeit und entwickelten und implementierten eine integrierte Planungslösung, die zu einer Steigerung der Abteilungseffizienz und einer Verbesserung der gesamten Ausgaben führte.

„Für das gesamte Team sparen wir jeden Monat fünf bis sieben Tage an Zeit, die wir früher für die Erstellung von Tabellenkalkulationsberichten aufgewendet haben“, sagt Hermeson Anibal Marques, Senior Financial Manager bei Solar Coca-Cola.

Die durch die Integration von IBM Planning Analytics gewonnenen Erkenntnisse sind vielfältig und wirken sich auf das gesamte Unternehmen sowie auf alle Führungsebenen aus. Darüber hinaus vollzieht sich die Transformation der Planung bei Solar auf der Angebotsseite der Wertschöpfungskette mithilfe der „Was-wäre-wenn“-Funktionen von Planning Analytics. Das Tool hilft Solar dabei, die Auswirkungen externer Kostenfaktoren auf Schlüsselfaktoren wie die Preispolitik und das Nachfrageniveau zu erkennen, was eine strategische Entscheidungsfindung und größere Flexibilität in einem komplexen Geschäftsumfeld ermöglicht.