Was ist eine Umsatzprognose und wie hilft Ihnen KI?

Die Absatzprognose ist eine auf Berechnungen basierende Vorhersage über die Höhe des Absatzes, des Umsatzes oder des Gewinns, den Sie in Zukunft mit Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Produkt zu erzielen erwarten.

In diesem Artikel erklären wir Ihnen, wie Sie eine gute Umsatzprognose erstellen, was Sie dafür benötigen und welche Tools Sie verwenden können.

Teile, die Ihnen helfen, eine Berechnung durchzuführen

Bei der Absatzprognose stützen Sie Ihre Berechnungen auf die Ergebnisse der Vergangenheit in Kombination mit bereits bekannten Zahlen.

  • Wenn es um die Vergangenheit geht, zählen Sie nicht ein Jahr, sondern mehrere Jahre. Auf diese Weise erhalten Sie das bestmögliche Bild.
  • Darüber hinaus verwenden Sie Daten aus Ihrer Branche Oder nehmen Sie Trends in der heutigen Wirtschaft, die sich tatsächlich auf Ihren Umsatz oder Gewinn auswirken.
  • Wenn es sich um einen neuen Kunden handelt, ist es nicht möglich, Ihre Umsatzprognose auf der Grundlage früherer Daten zu erstellen. Allerdings können Sie dann die Daten von ähnlichen Kunden in Ihren Systemen, um eine bestimmte Vorhersage zu treffen.
  • Es ist oft nützlich, eine Marktforschung um eine Vorhersage zu treffen.

Fragen, die bei der Umsatzprognose helfen

Damit Sie Ihre Berechnungen noch besser nachvollziehen können, stellen Sie sich die folgenden Fragen:

  • Wie lange dauert es, bis ein Interessent Interesse an Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Produkt zeigt?
  • Wie viel Prozent der Interessenten werden tatsächlich zu Kunden?
  • Wie lange dauert es, ein Geschäft abzuschließen?
  • Wie hoch ist der durchschnittliche Auftragswert oder die durchschnittliche Rate?
  • Wie lange dauert der Onboarding-Prozess?
  • Wie lange bleibt ein Kunde im Durchschnitt (einschließlich durchschnittlicher Verlängerungen)
  • Wie oft kauft ein Kunde im Durchschnitt wieder ein?
  • Wie hoch ist die Kundenfluktuation?

Was bringt Ihnen die Absatzprognose?

Durch die Anwendung von Umsatzprognosen erhalten Sie einen Einblick, wie Sie Ressourcen, Kapazitäten und Budget am besten einsetzen können, um Ihr Unternehmen wachsen zu lassen. So können Sie bessere Entscheidungen treffen und Chancen und Bedrohungen schneller vorhersehen.

Das Wichtigste bei der Erstellung einer guten Umsatzprognose ist, dass Sie die korrekte Daten auf der Sie Ihre Vorhersage treffen.

Methoden für die Absatzprognose

Es gibt mehrere Methoden, mit denen Sie eine gute Umsatzprognose erstellen können.

1. Etappen im Verkaufsprozess

Bei dieser Methode erstellen Sie eine Prognose auf der Grundlage der verschiedenen Phasen, die ein Interessent durchläuft, bevor er zum Kunden wird. Hier ist ein Beispiel:

  • Wenn ein Interessent Interesse an Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Produkt zeigt, findet zunächst immer ein Gespräch statt. Dann erhält der Interessent eine Demo und später Ihr Angebot.
  • In Ihrer Prognose sehen Sie, wie viele Interessenten sich in der Gesprächsphase befinden. Die Chance, dass diese Interessenten zu diesem Zeitpunkt Kunden werden, beträgt 25%.
  • Als nächstes sehen Sie sich an, wie viele Interessenten sich in der Demophase befinden. Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Gruppe von Interessenten zu Kunden wird, beträgt 50%.
  • Für die Interessenten, die bereits ein Angebot von Ihnen erhalten haben, berechnen Sie eine Chance von 75%, dass sie zu Kunden werden.

Der Nachteil der obigen Berechnung ist, dass der durchschnittliche Verkaufszyklus und der entsprechende Zeitaufwand nicht in die Berechnung einbezogen werden. Und es macht einen großen Unterschied, ob ein Interessent alle Phasen innerhalb einer Woche durchläuft und sehr begeistert ist oder ob es drei Monate dauert.

2. Durchschnittlicher Verkaufszyklus basierend auf historischen Daten

Für eine Umsatzprognose können Sie sich auch den durchschnittlichen Verkaufszyklus ansehen, der für Ihre Dienstleistung oder Ihr Produkt gilt. Auf diese Weise wissen Sie ungefähr, wie viel Zeit zwischen dem ersten Kontakt mit einem Interessenten und der Unterzeichnung eines Angebots verstreicht.

Die Berechnung, die Sie dann anwenden, lautet wie folgt: Angenommen, Ihr Verkaufszyklus beträgt 4 Monate. Nach einem Monat berechnen Sie, dass ein neuer Interessent eine Chance von 25% hat, ein Kunde zu werden. Nach dem zweiten Monat sind es 50% und nach drei Monaten rechnen Sie mit einer Chance von 75% und so weiter.

Erfassen und dokumentieren Sie alle Daten des ersten Kontakts mit dem Interessenten.

3. Pipeline-Analyse

Bei dieser Methode sehen Sie sich an, welche potenziellen Kunden sich in Ihrer Pipeline befinden, wie lange sie dort schon sind und in welchem Stadium sie sich befinden. Um diese Prognosemethode anzuwenden, benötigen Sie einige fortgeschrittenere Techniken, um die Berechnung durchzuführen.

4. Input von Ihrem Verkaufsteam

Sie können sich auch auf den Beitrag der Vertriebsmitarbeiter in Ihrem Team verlassen. Sie schätzen dann ab, wann und zu welchem Preis ein Geschäft abgeschlossen wird. Diese Methode ist eigentlich nur für Neukunden anwendbar, da keine Daten aus früheren Jahren verfügbar sind.

Für Verkaufsprognosen mit bestehenden Kunden ist diese Methode etwas ungenau und daher nicht zu empfehlen. Vertriebsmitarbeiter neigen dazu, den erwarteten Umsatz zu überschätzen.

Mix aus verschiedenen Methoden

Wenn Sie als Unternehmen die bestmögliche Umsatzprognose erstellen möchten, sollten Sie tatsächlich alle oben beschriebenen Methoden anwenden. Je mehr Daten Sie über die vergangenen Jahre haben, desto besser ist das Bild, das Sie erhalten, und desto bessere Vorhersagen können Sie für die Zukunft machen.

Tools und Ressourcen für Verkaufsprognosen

CRM-System

In einem CRM-System verfolgen Sie die Leads, behalten den Überblick darüber, wie viele und was Sie an welche Art von Kunden verkaufen, und Sie können auf der Grundlage dieser Daten Berichte erstellen.

Tabellenkalkulationen (Excel oder Google Sheets)

Wenn Sie ein Start-up-Unternehmen sind und ein CRM-System noch nicht auf der Agenda steht, können Sie die oben genannten Daten natürlich auch in einer Tabellenkalkulation festhalten. Es ist flexibel und Sie können anhand von Formeln und Diagrammen wirklich interessante Verkaufsdaten sammeln.

Es ist jedoch sehr zeitaufwändig, fehleranfällig und wenn das Unternehmen größer wird, ist ein solches Tool möglicherweise etwas zu begrenzt.

Tools zur Verkaufsanalyse

Es gibt auch viele Analysetools auf dem Markt, die bei der Prognose, der Nachverfolgung und der Präsentation von Daten helfen und einen Einblick in die Vertriebspipeline geben.

Tools zur Lead-Bewertung

Beim Lead Scoring weisen Sie Ihren Leads eine Gewichtung zu, mit der Sie abschätzen können, wie wahrscheinlich es ist, dass sie tatsächlich zu Kunden werden. Zu den Elementen, die bei der Bestimmung einer solchen Gewichtung helfen, gehören die Aktivitäten dieser Leads auf Ihrer Website (welche Seiten wurden besucht, wie lange blieb der Lead auf der Seite, gab es eine Kontaktanfrage oder einen Download von etwas).

Lead-Scoring-Tools helfen Ihnen, Ihre Leads in verschiedene Körbe einzuteilen, von denen jeder eine eigene Vorgehensweise oder einen eigenen Folgeschritt erfordert. Diese Tools helfen Ihnen auch dabei, Ihre Botschaft zu personalisieren, damit sie besser auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden zugeschnitten ist.

Buchhaltungssoftware

Mit einem Buchhaltungsprogramm können Sie auch sehen, wie hoch die Kosten im Verhältnis zum Umsatz sind. So erhalten Sie ein klareres Bild des Endgewinns, das Ihre Umsatzprognose schärft.

Tools für künstliche Intelligenz im Vertrieb

KI-Verkaufssysteme nehmen Ihnen die Arbeit ab, die Sie sonst mit menschlicher Intelligenz erledigen müssten. Diese Art von Software ist so programmiert, dass sie viele Datenquellen miteinander verbindet und sie analysiert. Das Ergebnis: faktische Erkenntnisse auf der Grundlage historischer Daten, die zu Vorhersagen werden.

Durch den Einsatz eines KI-Systems für die Absatzprognose sparen Sie Zeit und Kapazität. KI ist ein perfektes Werkzeug, um genau und präzise zu arbeiten und die richtigen Daten zu erhalten.

Die Vorteile von KI bei der Absatzprognose

Die auf KI basierende Absatzprognose bietet die folgenden Vorteile:

  • Es analysiert ungenutzte Daten, die das menschliche Auge übersehen hat.
  • Sie deckt verborgene Verbindungen auf.
  • Es sagt zukünftige Handlungen Ihrer Kunden oder Interessenten voraus.
  • Es hilft bei der Bewertung und Vermeidung von Kundenausfällen.
  • Es erstellt Kundenprofile auf der Grundlage von tatsächlichen Daten.
  • Es hilft, die nächstbeste Aktion zu bestimmen.

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