So rufen Sie genaue Verkaufsprognosen in unvorhersehbaren Zeiten auf

Während die letzten zwei bis drei Jahre ein besonderes Maß an Unvorhersehbarkeit gezeigt haben, sagt uns die Natur des heutigen Geschäfts, dass sich die Märkte im Laufe der Zeit immer schneller entwickeln und komplexer werden. Kunden nutzen mehrere Kanäle, um mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Globalisierung und zunehmende Konnektivität bedeuten, dass geopolitische Faktoren das Geschäft stärker denn je beeinflussen werden. Der rasante technologische Fortschritt erfordert von Unternehmen eine kurzfristige Veränderungs- und Anpassungsbereitschaft.

Während die überwältigende Mehrheit der Vertriebsorganisationen Prognosen als Teil ihrer Strategie nutzt, sind weit weniger in der Lage, ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen.

Was hält diese Organisationen zurück?

Es gibt häufige Herausforderungen, auf die Vertriebsorganisationen bei der Implementierung einer Verkaufsprognosestrategie stoßen, darunter isolierte Teams, dezentralisierte Datenquellen, zu viel Subjektivität und das Versäumnis, Unterbrechungen zu planen. Werfen wir einen genaueren Blick auf jede dieser Herausforderungen.

Dezentrale Datenquellen

Genaue Daten sind der Eckpfeiler der Umsatzprognose. Wenn die Daten eines Unternehmens dezentralisiert sind – in verschiedenen Systemen oder nach Abteilungen isoliert – ist es unmöglich, fundierte Prognosen zu erstellen, da Teile des Puzzles fehlen.

Zum Beispiel: Leistungsmetriken aus Marketingkampagnen können Vertriebsteams über das Marktinteresse an bestimmten Produkten informieren. Ohne diese Informationen sind produktbasierte Verkaufsprognosen nichts weiter als fundierte Vermutungen.

Isolierte Teams

Silo-Teams sind üblich, weil es in traditionellen Geschäftsumgebungen historisch praktikabel war, dass einzelne Abteilungen alleine operierten. In der vernetzten Welt von heute ist das nicht mehr möglich.

Unternehmen mit isolierten Teams reagieren langsamer, können potenzielle Probleme weniger vorhersehen und sind weniger informiert, wenn es darum geht, Strategien zu entwickeln und Entscheidungen zu treffen. Auf der anderen Seite können Unternehmen mit einem hohen Maß an Abstimmung und Zusammenarbeit Erkenntnisse austauschen, die zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung und genaueren Prognosen führen.

Beispiel: Wenn Finanz- und Vertriebsteams aufeinander abgestimmt sind, kann die Finanzabteilung Budgetpläne teilen, die die voraussichtliche Zuweisung von Marketingressourcen zeigen. Wenn Vertriebsteams über geplante Investitionen in bestimmte Kampagnen oder andere Marketingmaßnahmen informiert werden, können sie ihre Umsatzprognosen entsprechend ausrichten.

Zu viel Subjektivität

Es ist der uralte Kampf des optimistischen Verkäufers: Wunschdenken. Oder, noch schlimmer, der Verkäufer, der das Geschäft erst in der letzten Phase des Geschäfts sichtbar macht, wenn es sowieso praktisch abgeschlossen ist. In der Vergangenheit, als die Datenanalyse langsam und weniger umfassend war, war es üblich und wurde sogar erwartet, dass ein gewisses Maß an Intuition Teil jeder Verkaufsprognose sein würde. Schließlich gab es nichts weiter zu tun.

Heute ist das nicht der Fall. Unternehmen mit der richtigen Technologie haben Zugang zu ausgefeilten Analysen, die Objektivität erreichbar machen. Zuzulassen, dass Wunschdenken in der heutigen Vertriebsumgebung die Oberhand gewinnt, kann zu finanziellen Verlusten in Form von ungenutzten Lagerbeständen, Überbesetzungen oder schlechtem Marketing- und Vertriebs-ROI führen.

Fehler beim Planen von Unterbrechungen

Im Jahr 2023 ist die Unvermeidlichkeit von Störungen klarer denn je. Es ist ein Fehler von Unternehmen, Umsatzprognosen ausschließlich auf der Grundlage aktueller Bedingungen oder eines langjährigen Status quo zu erstellen.

Die Natur des heutigen Geschäfts sagt uns, dass sich die Märkte im Laufe der Zeit immer schneller entwickeln und komplexer werden. Kunden nutzen mehrere Kanäle, um mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Globalisierung und zunehmende Konnektivität bedeuten, dass geopolitische Faktoren das Geschäft stärker denn je beeinflussen werden. Der rasante technologische Fortschritt erfordert von Unternehmen eine kurzfristige Veränderungs- und Anpassungsbereitschaft.

Was bedeutet das alles für die Umsatzprognose? Kurz gesagt, Unternehmen müssen adaptive Prognosemethoden anwenden, die es ihnen ermöglichen, mehrere Finanzszenarien auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren zu berücksichtigen und sich darauf vorzubereiten.

Sie können dies mit adaptiver Prognosesoftware tun. Mithilfe von KI-gestützten Analysen und einem hohen Grad an Automatisierung deckt adaptive Prognosesoftware nicht nur jedes potenzielle Zukunftsszenario auf, sondern analysiert auch die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Szenario tatsächlich eintritt. Während traditionellere Versionen der Verkaufsprognose regelmäßig erfolgen, verfolgt die adaptive Prognose einen kontinuierlichen Ansatz und bietet Echtzeit-Einblicke in kurz- und langfristige Vorhersagen.

Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Umsatzprognose

In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) die Arbeitsweise von Unternehmen revolutioniert. Ein Bereich, in dem KI einen erheblichen Einfluss hatte, ist die Verkaufsprognose. Verkaufsprognosen sind ein kritischer Aspekt für jedes Unternehmen, da sie Unternehmen dabei helfen, ihre Strategien zu planen und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI kann bei der Verkaufsprognose helfen, indem sie große Datensätze analysiert, Trends identifiziert und genaue Vorhersagen liefert.

Verbesserte Prognosegenauigkeit

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von KI in der Verkaufsprognose ist die Fähigkeit, genaue Vorhersagen zu treffen. Herkömmliche Prognosemethoden basieren auf historischen Daten und Annahmen. KI kann jedoch riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, darunter Kundeninteraktionen, Markttrends und soziale Medien, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.

Schnellere Entscheidungsfindung

In der heutigen schnelllebigen Geschäftsumgebung ist Geschwindigkeit entscheidend. KI-gestützte Verkaufsprognosetools können Daten in Echtzeit analysieren und Unternehmen mit aktuellen Informationen versorgen. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Reduzierte Kosten

Herkömmliche Prognosemethoden erfordern eine manuelle Datenerfassung und -analyse, was zeitaufwändig und teuer sein kann. KI-gestützte Verkaufsprognosetools können diesen Prozess automatisieren, den Bedarf an manueller Arbeit reduzieren und die Kosten senken. Darüber hinaus können genaue Prognosen Unternehmen dabei helfen, Lagerkosten zu senken und ihre Lieferkette zu optimieren, wodurch die Kosten weiter gesenkt werden.

Bessere Ressourcenallokation

Genaue Verkaufsprognosen ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen effektiver zuzuweisen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise voraussagt, dass die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt steigen wird, kann es die Produktion erhöhen, um diese Nachfrage zu befriedigen. Umgekehrt, wenn die Nachfrage voraussichtlich sinken wird, kann das Unternehmen die Produktion reduzieren, um überschüssige Lagerbestände zu vermeiden.

KI hat zahlreiche Vorteile bei der Verkaufsprognose. Von verbesserter Genauigkeit und schnellerer Entscheidungsfindung bis hin zu reduzierten Kosten und besserer Ressourcenzuweisung kann KI Unternehmen dabei helfen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, ist es wahrscheinlich, dass ihr Einfluss auf die Verkaufsprognosen noch zunehmen wird.

So optimieren Sie für genaue Verkaufsprognosen

Behalten Sie Markttrends im Auge

In unvorhersehbaren Zeiten ist es entscheidend, die Markttrends im Auge zu behalten. Überwachen Sie Änderungen im Verbraucherverhalten, Lieferketten und alle neuen Vorschriften oder Richtlinien, die sich auf den Markt auswirken können. Auf diese Weise können Unternehmen potenzielle Risiken und Chancen identifizieren und ihre Prognosen entsprechend anpassen.

Nutzen Sie Datenanalysen

Datenanalyse ist ein hervorragendes Werkzeug für genaue Prognosen in unvorhersehbaren Zeiten. Durch die Analyse großer Datensätze können Unternehmen Muster und Trends erkennen, die ihnen helfen können, genauere Vorhersagen zu treffen. Nutzen Sie Datenanalysetools wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Einblicke in eine vorhersehbarere Einnahmequelle zu erhalten.

Betrachten Sie alternative Szenarien

In unvorhersehbaren Zeiten ist es wichtig, alternative Szenarien in Betracht zu ziehen. Dies kann Szenarien wie einen anhaltenden wirtschaftlichen Abschwung oder eine plötzliche Erholung umfassen. Durch die Berücksichtigung verschiedener Szenarien können Unternehmen besser auf jedes Ergebnis vorbereitet sein und ihre Umsatzprognosen entsprechend anpassen.

Arbeiten Sie mit Branchenexperten zusammen

Die Zusammenarbeit mit Branchenexperten ist eine hervorragende Möglichkeit, Einblicke in den Markt zu gewinnen und genauere Verkaufsprognosen zu erstellen. Wenden Sie sich an Experten Ihrer Branche und lassen Sie sich zu Markttrends, Verbraucherverhalten und Lieferketten beraten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Verkaufsprognosen entsprechend anzupassen.

Sei flexibel

Schließlich ist es wichtig, flexibel zu sein. Geschäftsbedingungen können sich schnell ändern, und es ist entscheidend, sich schnell anpassen zu können. Dies kann Änderungen am Geschäftsmodell, die Anpassung von Preisstrategien oder die Erschließung neuer Märkte beinhalten. Indem sie flexibel bleiben, können Unternehmen unvorhersehbare Zeiten besser meistern und gestärkt daraus hervorgehen.

Wie Xactly Forecasting Sie in unvorhersehbaren Zeiten unterstützt

Durch den Einsatz von KI, die Beobachtung von Markttrends, die Nutzung von Datenanalysen, die Erwägung alternativer Szenarien, die Zusammenarbeit mit Branchenexperten und die Flexibilität, können Unternehmen in unvorhersehbaren Zeiten genaue Verkaufsprognosen erstellen. Denken Sie daran, dass unvorhersehbare Zeiten vorübergehend sind, und indem Sie sich auf die Kernaspekte Ihres Unternehmens konzentrieren, können Sie gestärkt daraus hervorgehen, wenn sich die Bedingungen stabilisieren. In unserem nächsten Blog mit dem Titel Sales Forecasting 101, Vol. 3: Datenquellen für Ihre Verkaufsprognosen behandeln wir die Bedeutung von Prognosedaten für die Formulierung von Strategien und Maßnahmen zur Förderung Ihres Unternehmens.

Sind Sie bereit, den nächsten Schritt in Ihrer Prognosereise zu gehen? Sehen Sie sich unser On-Demand-Webinar Predict Real Revenue with Xactly Forecasting an, um zu erfahren, wie die richtigen Daten und das richtige Maß an Transparenz genauere Verkaufsprognosen liefern und vorhersagbare Einnahmen beschleunigen.

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