11 Arten von Prognosemodellen

Denkst du darüber nach, ein neues Produkt zu entwickeln?

Oder bist du vielleicht bereit, in neue Märkte einzutreten oder Niederlassungen in neuen Orten zu eröffnen? Du kennst jedoch nicht die Größe deines Marktes oder weißt nicht, wie sich der Markt in den nächsten Jahren entwickeln wird.

Um herauszufinden, wie dein Unternehmen in verschiedenen zukünftigen Situationen funktionieren würde, solltest du ein Prognosemodell verwenden.

Prognosemodelle berücksichtigen Folgendes:

• Die Ereignisse, die du vorhersagen möchtest,
• Die Art der Informationen, die dir zur Verfügung stehen, und
• Die Genauigkeit deiner Ergebnisse.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, wie die verschiedenen Arten von Prognosemodellen implementiert werden, aber auch herauszufinden, welches Modell für eine bestimmte Situation oder ein bestimmtes Problem am besten geeignet ist.

Abgesehen von Prognosemodellen behandeln wir in diesem Artikel die beiden wichtigsten Methoden zur Finanzprognose – quantitativ und qualitativ. Wir erwähnen auch einige Prognosetools und wie sie deine Zukunftsprognosen erleichtern können.

Was ist Forecasting?

Laut PMBOK-Leitfaden ist „eine Prognose eine Schätzung oder Vorhersage von Bedingungen und Ereignissen in der Zukunft des Projekts, basierend auf Informationen und Wissen, die zum Zeitpunkt der Prognose verfügbar sind.“

Wir können Prognosen in verschiedenen Situationen verwenden. Im Finanzbereich verwenden Unternehmen beispielsweise Finanzprognosen, um die Gehälter der Mitarbeiter zu prognostizieren oder das Jahresbudget festzulegen. Im Aktienhandel und bei Investitionen werden Prognosen hingegen verwendet, um den zukünftigen Marktpreis und die zukünftige Entwicklung vorherzusagen.

Darüber hinaus können Prognosen in einem Geschäftsumfeld Unternehmensanalysten dabei helfen, die Auswirkungen bestimmter Änderungen im Arbeitsumfeld ( z. B. die Anpassung der Geschäftszeiten) zu untersuchen. Eine andere Art der Prognose ist die Wettervorhersage, die zukünftigen atmosphärischen Änderungen für ein bestimmtes Gebiet und eine bestimmte Zeit oder Änderungen auf der Erdoberfläche basierend auf meteorologischen Beobachtungen vorhersagt.

In diesem Blogbeitrag bleiben wir bei der Finanzprognose.

Was ist eine Finanzprognose?

Finanzprognosen beziehen sich auf Prognosen über die zukünftige Entwicklung eines Unternehmens, um abzuschätzen, wie sich aktuelle Trends und Geschäftskennzahlen auf die Finanzlage des Unternehmens auswirken werden. Dies kann durch die Untersuchung historischer Informationen zur Geschäftsleistung (Umsatz-, Ertrags- oder Kostenzahlen) sowie aktueller Geschäftstrends und anderer wichtiger Geschäftsvariablen erfolgen.

Warum brauchen wir überhaupt Finanzprognosen?

Finanzprognosen konzentrieren sich auf die Bewältigung geschäftlicher Herausforderungen in Bezug auf Strategieplanungsprozesse, einschließlich:

• Einstellung,
• Budgetierung und
• Ausgaben.

Unternehmen verwenden Prognosen, um festzustellen, ob ihre Erwartungen mit den möglichen Ergebnissen übereinstimmen. Mit anderen Worten: Prognosen helfen ihnen dabei, Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich aktuelle Geschäfts- und Markttrends (Umsatz, Kosten, Verbraucher, Demografie usw.) auf die Leistung oder den Betrieb des Unternehmens auswirken werden.

Warum benötigt dein Unternehmen Prognosen?

Prognosen sind ein wichtiger Teil der Geschäftsplanung und des Geschäftsbetriebs, da sie Unternehmen dabei helfen, ihre finanzielle Situation einzuschätzen. Mithilfe von Prognosen können Unternehmen aktuelle und vergangene Daten analysieren, um Vorhersagen über zukünftige Trends und Änderungen zu treffen.

Da Geschäftsentscheidungen auf aktuellen Marktbedingungen und Prognosen über zukünftige Ereignisse basieren, können Stakeholder fundiertere Entscheidungen treffen und bessere Geschäftsstrategien entwickeln. Prognosen können dir beispielsweise dabei helfen, zu entscheiden, ob du ein bestimmtes Projekt finanzieren, den Personalbestand erhöhen oder das Jahresbudget schätzen möchtest.

Die wichtigsten Vorteile von Prognosen

Sehen wir uns an, wie Prognosen deinem Unternehmen zum Erfolg verhelfen können:

• Prognosen helfen dabei, im Voraus Ziele und Pläne festzulegen — ADurch die Analyse von Daten und Statistiken können Unternehmen ihren Fortschritt besser bewerten und ihre Geschäftsabläufe entsprechend anpassen.
• Prognosen helfen bei der Zuweisung eines Geschäftsbudgets — Eine Prognose gibt dir Schätzungen über die Höhe der Einnahmen oder Erträge, die in einem zukünftigen Zeitraum erwartet werden. Dies wiederum hilft Unternehmen dabei, Einblicke zu erhalten, wohin sie ihr Budget zuweisen sollten.
• Prognosen helfen bei der Vorhersage von Marktveränderungen — Daten und Prognosen helfen Unternehmen, ihre Strategien besser anzupassen und ihre Abläufe zu verbessern, um aktuellen Markttrends gerecht zu werden. Dies wiederum hilft ihnen, sich von der Konkurrenz abzuheben.

 Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Prognosen für jedes Unternehmen absolut notwendig sind, da sie dir helfen:

• Sowohl für die kurzfristige als auch für die langfristige Zukunft
zu planen,
• Dein Geld sinnvoll zu investieren,
• In neue Märkte zu expandieren,
• Echtzeitdaten zu nutzen,
• Die Zusammenarbeit zwischen Teamleitern zu verbessern und, was am wichtigsten ist,
• Die nächsten Schritte für dein Unternehmen zu planen.

Es gibt verschiedene Tools, die Unternehmen dabei helfen, einen besseren Einblick in die aktuelle Funktionsweise von Abläufen und Prozessen zu erhalten und herauszufinden, was geändert oder verbessert werden muss. Wir werden im Folgenden einige Prognosetools erwähnen. 

Prognosemethode vs. Prognosemodell

Manchmal werden die Begriffe Prognosemethode und Prognosemodell synonym verwendet. Wir möchten jedoch darauf hinweisen, dass diese Begriffe völlig unterschiedlich sind.

Tatsächlich verwendet eine Prognosemethode mathematische Berechnungen (die für einen bestimmten Zweck erstellt wurden), die nicht näher darauf eingehen, was tatsächlich mit den Daten passiert, sondern die ausschließlich zur Erstellung von Prognosen verwendet werden mit oder ohne Prognosemodell.

Andererseits zerlegt ein Prognosemodell die Daten in eine Struktur und ermöglicht es dir, den Prozess weiter zu untersuchen.

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs und der schwankenden Kundentreue ist es für Unternehmen schwierig geworden, die Gründe für bestimmte Ereignisse herauszufinden. Aus diesem Grund können Prognosemodelle verwendet werden, um verschiedene Geschäftsvariablen zu ändern und zu steuern und ein klareres Zukunftsbild des Unternehmens zu erhalten. Viele Organisationen verwenden Prognosemodelle, um verschiedene Geschäftskennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Verbraucherverhalten, Angebot und Nachfrage vorherzusagen und dann Jahresziele festzulegen.

Prognosemodelle können dir beispielsweise dabei helfen zu verstehen, ob deine Marketingstrategien effektiv sind oder ob deine Umsätze schwächeln. Darüber hinaus helfen sie Unternehmen dabei, ihre Ressourcen richtig zu verteilen und den kommenden Zeitraum zu planen in Bezug auf die oben genannten Geschäftskennzahlen.

Was ist Forecasting im Projektmanagement?

Was sind die beiden wichtigsten Prognosemethoden?

Unternehmen können zwischen verschiedenen Arten von Prognosemethoden wählen, darunter:

• Quantitative Prognosemethoden und
• Qualitative Prognosemethoden.

Quantitative Prognosemethoden 

Um realistische und genaue Prognosen zu erstellen, umfassen quantitative Methoden mathematische Prozesse wie:

• Algebra,
• Permutationen und Kombinationen,
• Mengenlehre,
• Matrixalgebra und
• Integration.

Darüber hinaus können mathematische Techniken wie lineare Programmierung, dynamische Programmierung und Bestandskontrolle Entscheidungsträgern bei der Ausrichtung ihrer Geschäftsstrategien helfen.

Quantitative Methoden umfassen auch statistische Prozesse wie:

• Standardabweichung,
• Einfaktorielle Varianzanalyse,
• Multifaktorielle Varianzanalyse,
• Zweistichproben-t-Test für gleiche Mittelwert,
• Autokorrelation und
• Hypothesentest.

Anstatt die Ergebnisse auf Meinung und Intuition zu stützen, verwenden quantitative Methoden leicht verfügbare Daten zur Interpretation der Ergebnisse. Diese Methoden werden normalerweise verwendet, um kurzfristige Vorhersagen durch die Analyse älterer Rohdaten zu treffen.

Schließlich können quantitative Methoden weiter unterteilt werden in:

• Zeitreihen-Prognosemodelle — Du kannst vergangene Muster in den Daten untersuchen, um zukünftige Muster vorherzusagen. Beispiele für Zeitreihenmodelle sind: lineare Methode, gleitender Durchschnitt, exponentielle Glättung und Trendprojektion.  

• Assoziative Modelle (kausale Modelle) — Die prognostizierte Variable ist mit anderen Variablen verknüpft, daher basieren die Projektionen auf dieser Beziehung. Beispiele für kausale Modelle sind: einfache lineare und multiple lineare Regression.

Qualitative Prognosemethoden

Im Gegensatz zu quantitativen Methoden sind qualitative Methoden subjektiver Natur und basieren weitgehend auf:

• Urteilen,
• Expertenmeinungen,
• Intuition,
• Emotionen oder
• Persönlichen Erfahrungen.

Diese Arten von Prognosemethoden implementieren keine mathematischen Berechnungen und werden hauptsächlich verwendet, wenn die historischen Daten zu eng gefasst sind oder es nicht erwartet wird, dass sie in Zukunft eingehalten werden.

Qualitative Methoden werden auch verwendet, wenn die verfügbaren Daten nicht in eine numerische Analyse projiziert werden können oder wenn sich die Trends und Gewohnheiten ständig ändern.

Qualitative Prognosemethoden können weiter in 5 Prognosemodelleunterteilt werden:

1. Marktumfrage,
2. Sales Force Composite-Modell,
3. Delphi-Methode,
4. Visionäre Prognose und
5. Panelkonsens.

Wir werden diese Arten von Prognosemodellen weiter unten ausführlicher erläutern.

Arten von quantitativen Prognosemodellen

Die gesamte Palette an Prognosemodellen ist enorm und wächst täglich rasant.

Wie bereits erwähnt, basieren quantitative Prognosemethoden auf mathematischen oder numerischen Werten und sind objektiver Natur. Daher basieren die Prognosemodelltypen dieser Kategorie auf mathematischen Berechnungen und Kalkulationen indem sie Daten aus früheren Unternehmensaktivitäten verwenden.

Sehen wir uns die verschiedenen Arten von quantitativen Prognosemodellen genauer an. Bitte denke daran, dass diese Modelle einfach sind (es gibt auch einige fortgeschrittenere Modelle), sie können dir jedoch alle dabei helfen, vorherzusagen, wie sich zukünftige Trends in den kommenden Jahren ändern werden.

Zeitreihenprognose-Modelle

Zeitreihen sind ein beliebtes Prognosemodell, das das vergangene Unternehmensverhalten untersucht, um das zukünftige Unternehmensverhalten (Verbraucherverhalten, Verkaufsverhalten usw.) vorherzusagen. Diese Art von Prognosemodell verwendet historische Daten in Bezug auf Stunden, Wochen, Monate und Jahre zu einem zukünftigen Zeitpunkt basierend auf diesen vergangenen Werten.

Zeitreihen verwenden über mehrere Jahre gesammelte Informationen, um die Verkaufsgeschwindigkeit basierend auf den Geschäftsanforderungen zu analysieren. Basierend auf diesen Zahlen kannst du mithilfe mathematischer Formeln zukünftige Prognosen erstellen. Es gibt mehrere Modelle zur Erstellung von Zeitreihenprognosen, die dir bei der Formulierung von Zukunftsschätzungen helfen.

Die folgenden Untertypen sind allesamt Beispiele für Zeitreihenprognosemodelle:

• Straight-Line-Methode,
• Methode der gleitenden Durchschnitte,
• Exponentielles Glättungsmodell und
• Trendprojektionsmodell.

Lasst uns mehr über jedes einzelne davon erfahren.

#1 Straight-Line-Methode

Die Straight-Line-Methode ist ein Zeitreihenprognosemodell, das Schätzungen über zukünftige Umsätze liefert, indem es vergangene Daten und Trends berücksichtigt.

Für diese Art von Modell ist es wichtig, die Wachstumsrate der Verkäufe zu ermitteln, die in die Berechnungen einfließt.

Beispielsweise kann die jährliche Wachstumsrate eines Unternehmens in den letzten 5 Jahren festgelegt werden (6 %). Folglich geht das Unternehmen davon aus, dass das Wachstum in den nächsten Jahren bei 6 % anhält. Anhand dieser Informationen kann das Unternehmen genaue Prognosen über seine zukünftigen Entscheidungen für die folgenden Jahre erstellen. Dies hilft Unternehmen dabei, vorherzusagen, wie sich das Wachstum auf die verfügbaren Daten auswirken könnte. 

Wenn dein Unternehmen also eine kontinuierliche Wachstumsrate aufweist, kann dir die lineare Prognose helfen, sich ein Bild vom anhaltenden Wachstum bei gleichbleibender Rate zu machen. Abgesehen von Umsatzprognosen kann dieses Modell auch dazu verwendet werden, zusätzliche Geschäftsanforderungen vorherzusagen, um schnelle finanzielle Entscheidungen zu treffen.

#2 Gleitender Durchschnittswert

Das gleitende Durchschnittswertmodell ähnelt der linearen Prognose, wird jedoch häufig verwendet, um kurzfristige Trends vorherzusagen (z. B. tägliche, monatliche, vierteljährliche oder halbjährliche Intervalle). Unternehmen verwenden das gleitende Durchschnittsmodell, wenn sie Verkäufe, Einnahmen, Gewinne oder andere wichtige Geschäftskennzahlen prognostizieren müssen.

Im Hinblick auf die Berechnung zukünftiger Einnahmen konzentriert sich das Modell beispielsweise auf die Beobachtung der vergangenen und aktuellen Einnahmen (d. h. der durchschnittlichen Anzahl der Einnahmen in einem bestimmten Zeitraum), um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Art von Prognosemodell ist nützlich, wenn die Leistung einer bestimmten Kennzahl innerhalb eines bestimmten Zeitraums berechnet wird.

Wenn du beispielsweise die Verkäufe für den kommenden Monat prognostizieren möchtest, kannst du die Durchschnittswerte des vorherigen Quartals verwenden. Dies hilft dir, die Nachfrage während der Spitzenverkaufszeiten zu ermitteln.

So kannst du die Berechnungen durchführen, um den gleitenden Durchschnitt zu erhalten:

A1 + A2 + A3 … / N

A = Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum

N = Gesamtzahl der Zeiträume

Nehmen wir an, du möchtest den gleitenden Durchschnitt der Verkaufszahlen für einen Zeitraum von 4 Jahren (2019-2022) berechnen, indem du jeweils 2 Jahre auf einmal betrachtest (ein gleitender Zweijahresdurchschnitt). Du musst die Durchschnittswerte für die folgenden Datenuntermengen ermitteln: 2019-2020, 2020-2021 und 2021-2022.

Wie würdest du also den gleitenden Durchschnitt der Verkäufe mit dem obigen Datensatz über einen Zeitraum von 4 Jahren berechnen?

Um den durchschnittlichen Verkaufswert für alle 4 Jahre zu ermitteln, musst du die Gesamtverkaufszahlen aller 4 Jahre einbeziehen und diese dann durch 4 teilen.

(4 Mio. + 7 Mio. + 6 Mio. + 5 Mio.) / 4 = 5,5 Mio.

Dann erhalten wir einen gleitenden Durchschnitt von 5,5 Mio. USD.

#3 Exponentielles Glättungsmodell

Ähnlich wie der gleitende Durchschnitt ist die exponentielle Glättung ein weiteres Zeitreihenprognosemodell, das zur Vorhersage neuer Werte verwendet werden kann, indem eine Reihe gewichteter Durchschnittswerte auf Grundlage früherer Beobachtungen verwendet wird.

Die exponentielle Glättung hilft bei der Vorhersage der Zukunft anhand früherer Unternehmensdaten. Die Gewichte beginnen mit früheren Beobachtungen exponentiell zu sinken, um den kommenden Zeitraum vorherzusagen. Einfach ausgedrückt: Wenn die Beobachtung aktueller ist, ist das zugehörige Gewicht höher. Das bedeutet, dass aktuellen Werten mehr Gewicht beigemessen wird als vergangenen Werten.

Neue Prognosen werden vorhergesagt, indem die frühere Prognose und der Prozentsatz des Wertes (die Differenz zwischen der aktuellen und der früheren Prognose) einbezogen werden. Die Idee hinter diesem Modell besteht darin, neueren Werten in der Reihe Bedeutung beizumessen – wenn Beobachtungen älter werden, werden vergangene Werte exponentiell kleiner.

So erstellest du eine Projektzeitleiste

#4 Trendprojektionsmodell   

Das Trendprojektionsmodell funktioniert am besten in Situationen, in denen du den zukünftigen Einfluss bestimmter Variablen (abhängig oder unabhängig) anhand ihrer früheren Verhaltens ermitteln kannst. Das Modell untersucht vergangene Ereignisse, um Muster und Trends zu erkennen, die häufig wiederkehren könnten.

Trendprojektionen können zur Prognose zukünftiger Aktivitäten verwendet werden, da sie davon ausgehen, dass alle Faktoren, die an vergangenen Trends beteiligt waren, auch in Zukunft bestehen bleiben. Das Modell erfordert lange und zuverlässige Zeitreihendaten, die zur Auswertung in chronologischer Reihenfolge angeordnet sind.

Durch die Identifizierung von Trendmustern kann sich das Unternehmen eine Vision der Zukunft verschaffen. Sobald der Trend identifiziert wurde, kann es folglich die zukünftige Nachfrage vorhersagen.

Assoziative (kausale) Prognosemodelle 

Gemäß assoziativer oder kausaler Prognosemodelle ist die prognostizierte Variable mit anderen Variablen im Geschäftssystem verknüpft. Daher basieren die Prognoseprojektionen auf diesen Assoziationen. 

Assoziative Modelle sind eine fortschrittliche Methode zur Prognose deiner Verkäufe, da sie spezifische mathematische Berechnungen implementieren, um die Verbindung zwischen verschiedenen Variablen zu identifizieren, die deine Geschäftsaktivität beeinflussen können.

Die folgenden Untertypen sind allesamt Beispiele für kausale Modelle:

• Einfaches lineares Regressionsmodell,
• Multiples lineares Regressionsmodell.

#1 Einfaches lineares Regressionsmodell

Die einfache lineare Regression ist eine Art des assoziativen Prognosemodells, das deiner Prognose einen detaillierteren Kontext verleiht, indem es untersucht, wie die unabhängige Variable mit der abhängigen Variable korreliert.

Die abhängige Variable ist der vorhergesagte Wert (z. B. Umsatz) und die unabhängige Variable (z. B. Gewinn) bestimmt den erwarteten Wert der abhängigen Variable.

Eine einfache lineare Regression kann in einem Diagramm visualisiert werden, indem eine Metrik auf der X-Achse und die andere auf der Y-Achse dargestellt wird.

Hier ist die Formel zur Berechnung der einfachen linearen Regression:

Y = BX + A
Y = abhängige Variable (vorhergesagter Wert)
B = Steigung der Regressionslinie (Maß für ihre Steilheit, d. h. das Verhältnis von Anstieg zu Verlauf oder Anstieg geteilt durch Verlauf)
X = unabhängige Variable
A = Y-Achsenabschnitt (der Punkt auf der Y-Achse, um den die Steigung der Linie verläuft)

Neben der Ermittlung der Beziehung zwischen Umsatz und Gewinn können auch die Steigerungsrate und die Schwankungen dieser Rate aufgezeigt werden, um dir dabei zu helfen, Wege zur Gewinnmaximierung zu finden.

Die Berechnung der einfachen linearen Regression ist ein langwieriger Prozess, daher solltest du zur Analyse der Daten statistische Programme verwenden.

#2 Multiples lineares Regressionsmodell

Wie der Name schon sagt, folgt das multiple lineare Regressionsmodell demselben Ansatz – d. h. es macht dieselben Annahmen wie die einfache lineare Regression – außer dass es diesen auf eine Reihe verschiedener Geschäftsvariablen anwendet.

Wenn also die Geschäftsleistung von mehr als einer Variable beeinflusst wird, kannst du mit diesem Modell die Beziehung zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variable untersuchen. Dies hilft dir, ein klares Bild der Situation zu erhalten und eine genauere Prognose zu erstellen.

Die multiple lineare Regression kann beispielsweise verwendet werden, um den täglichen Zigarettenkonsum zu bestimmen, der durch unabhängige Variablen wie Rauchdauer, Rauchbeginnalter, Rauchertyp usw. vorhergesagt werden kann. Oder wann die Marge für ein bestimmtes Produkt durch Variablen wie Arbeitskosten, Materialien, Maschineneffizienz usw. beeinflusst wird.

Es kann jedoch schwierig sein, eine multiple Regression manuell durchzuführen, da diese Modelle komplex sind, insbesondere wenn zu viele Variablen beteiligt sind, sodass du wahrscheinlich statistische Software benötigst.

Arten qualitativer Prognosemodelle

Eine andere Methode der Prognose ist die qualitative Prognose.

Qualitative Prognosemethoden unterscheiden sich von quantitativen Methoden, da sie subjektiver und intuitiver Natur sind. Sie basieren auf der Meinung und dem Urteil von Verbrauchern und Experten.

Darüber hinaus verwenden qualitative Methoden Faktoren wie Nachfragetrends und Saisonalität, um genauere Prognosen zu erstellen.

Sie können nur verwendet werden, wenn vergangene Daten nicht ohne weiteres verfügbar sind.

Alle unten aufgeführten Prognosemodelle gehören zur Kategorie der qualitativen Prognosemethoden.

#1 Delphi-Methode

Die Delphi-Methode ist eine Art Prognosemodell, an dem eine kleine Gruppe relevanter Experten beteiligt ist, die ihr Urteil und ihre Meinung zu einem bestimmten Problem oder einer bestimmten Situation äußern. Die Expertenmeinungen werden dann mit der Marktorientierung kombiniert, um Ergebnisse zu erzielen und eine genaue Prognose zu entwickeln.

Die Delphi-Methode wird so durchgeführt, dass jeder Experte einzeln befragt wird, um ihre Erkenntnisse zu sammeln. Dies hilft, Voreingenommenheit zu vermeiden und stellt sicher, dass die Prognose des Unternehmens ausschließlich auf der eigenen Expertenmeinung basiert.

Darüber hinaus sammeln, fassen und analysieren andere Mitarbeiter oder ausgelagerte Drittparteien die Antworten der Experten zusammen. Sie können den Teilnehmern zusätzliche Fragen stellen, die dann ihre ursprünglichen Antworten überdenken können, um zu einem Treffpunkt oder endgültigen Konsens zu gelangen, der für das Unternehmen von Vorteil wäre.

Vorteile der Delphi-Methode

Einige der Highlights dieses Modells sind::

• Meinungsfreiheit — Da jeder Experte einzeln befragt wird, hat er die Freiheit, seine eigene Meinung zu äußern, ohne Gruppenzwang zu verspüren, 

• AFähigkeit, sich eine Meinung zu bilden und noch einmal darüber nachzudenken — Die Experten können ihre Meinung ändern und zusätzliche Informationen liefern, falls sie das Problem neu bewertet haben
,

• Konsistentes Feedback — Nach jeder Runde werden die Teilnehmer über die Meinungen der anderen Gruppenmitglieder informiert und führen dann Diskussionen, und

• Quantitative Ergebnisse — Diese Art von Modell ist qualitativer Natur, es besteht jedoch die Möglichkeit, die Ergebnisse quantitativ zu analysieren.

Wann wird Delphi verwendet?

Die Delphi-Methode kann verwendet werden, um:

• Trends im Verkauf vorherzusagen,
• Ergebnisse der wirtschaftlichen Entwicklung vorherzusagen,
• Risiken und Chancen zu identifizieren,
• Projektstrukturpläne zu erstellen und
• Einen Bericht aus Meinungen zusammenzustellen.

Weitere Situationen, in denen die Delphi-Methode sinnvoll ist, sind wenn du:

• Subjektive Aussagen einer größeren Gruppe sammeln möchtest,
• Aufgrund der Gruppengröße es schwierig findest, eine persönliche Diskussion zu führen,
• Die Anonymität der Teilnehmer wahren musst und
• Das Gefühl hast, dass es in der Gruppe eine dominante Person gibt, die die Diskussion stören könnte.

#2 Marktforschungsmodell

Marktforschung ist ein qualitatives Prognosemodell, das die Leistung der Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens bewertet, indem potenzielle Kunden dazu befragt werden. Ihre Reaktionen und Antworten werden aufgezeichnet und anschließend analysiert, um eine Umsatzprognose zu erstellen.

Dieses Modell kann von Mitarbeitern oder Drittagenturen (spezialisiert auf Marktforschung) durchgeführt werden durch:

• Telefon,
• Meinungsumfrage,
• Persönliche Interviews oder
• Fragebögen.

Einige Beispiele für Marktforschungsstrategien sind:

• Fokusgruppen,
• Verbraucherumfragen oder
• Produkttests.

Die Strategien können jedoch an die aktuellen Marktbedingungen und -herausforderungen angepasst werden.

Diese Techniken werden verwendet, um wertvolle Erkenntnisse von Verbrauchern zu sammeln, damit das Unternehmen versteht, welche Produkte oder Dienstleistungen weiterhin eingeführt werden sollen und welche überarbeitet werden müssen.

Vorteile der Marktforschung 

Das Marktforschungsmodell kann Unternehmen dabei helfen

• Verbraucherorientierte Marketingrichtlinien zu erstellen,
• Marketingprobleme zu untersuchen, um eine Lösung zu finden,
• Die Kluft zwischen Verbrauchern und Herstellern zu minimieren,
• Neue Produkte einzuführen,
• Potenzielle Märkte zu identifizieren und
• Marketingmethoden auszuwählen.

Wann sollte Marktforschung eingesetzt werden?

Das Marktforschungsmodell kann eingesetzt werden:

• Vor der Einführung eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung,
• Nach der Einführung eines Produkts oder einer Dienstleistung, um herauszufinden, ob sie angenommen wurden, oder
• Als kontinuierlicher Plan, der Unternehmen dabei hilft, Informationen über ihre Marktposition zu erhalten.

Die Durchführung von Marktforschung ist auch dann von Vorteil, wenn du Folgendes tun musst:

• Die Marktgröße schätzen,
• Potenzielle Kunden definieren,
• Herausfinden, warum die Umsätze zurückgehen, oder
• Das Unternehmenswachstum unterstützen.

#3 Panel-Konsens-Modell

Panel-Konsens (auch Expertenmeinung genannt) ist ein qualitativer Prognoseansatz, bei dem Experten oder Mitarbeiter aller Ebenen einer Organisation (von der unteren bis zur obersten Ebene) über ein Produkt oder eine Dienstleistung diskutieren. Die Mitglieder agieren wie eine Fokusgruppe und äußern ihre Gedanken und Empfehlungen, um eine Prognose zu entwickeln.

Jeder kann während der Diskussion das Wort ergreifen, jedoch können sich Mitarbeiter auf niedrigeren Ebenen aufgrund mangelnder Marktkenntnisse manchmal eingeschüchtert fühlen, ihre Meinung zu äußern. Dies ist einer der Nachteile dieses Modells.

Andererseits sind am Prognoseprozess viele Teilnehmer beteiligt, daher ist das Ergebnis ausgewogener und zuverlässiger als die Meinung einer einzelnen Person. Das Meeting endet, sobald ein Konsens erreicht ist.

Highlights des Panel-Konsens

Einige der Highlights des Panel-Konsens-Modells sind die folgenden:

• Mitglieder aller Ebenen innerhalb einer Organisation können die Prognose erstellen,
• Eine große Anzahl von Ideen kann basierend auf dem Wissen jedes Einzelnen präsentiert werden, und
• Ein weiteres Gremium aus fünf Top-Managern ist erforderlich, um eine endgültige Entscheidung zu treffen.

Wann wird Panel-Konsens verwendet?

Das Panel-Konsens-Modell kann verwendet werden:

• Wenn keine geeigneten Daten für Prognosen vorliegen,
• Für kurzfristige Projektionen oder
• Für abteilungsspezifische Prognosen.

Andere Beispiele, in denen Panel-Konsens angemessen sein kann, sind, wenn Unternehmen Folgendes benötigen:

• Um herauszufinden, welche Produkte am häufigsten zurückgegeben werden und warum,
• Um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wonach Kunden suchen,
• Um neue Trends frühzeitig zu erkennen oder
• Um den Verkauf neuer Produkte auf dem Markt zu prognostizieren.

#4 Visionäres Prognosemodell

Das visionäre Prognosemodell basiert auf persönlichen Meinungen, Urteilen und Erkenntnissen einer relevanten und erfahrenen Person. Die Prognosen werden durch Daten, Informationen und Fakten untermauert, um zukünftige Szenarien vorherzusagen. Wenn verfügbar, können auch historische Analogien verwendet werden, um Hypothesen für potenzielle zukünftige Prognosen aufzustellen.

Mit anderen Worten, der „Visionär“ prophezeit eine Reihe zukünftiger Ereignisse, indem er vergangene Ereignisse und Entwicklungen untersucht. Daher ist dieses Modell subjektiver und nicht wissenschaftlicher Natur und basiert ausschließlich auf den Vermutungen und der Vorstellungskraft einer Person.

Der einzige Nachteil der visionären Prognose ist, dass es zu einem Bestätigungsfehler kommen kann, da Visionäre möglicherweise nur nach Beweisen suchen, die ihre eigenen Überzeugungen stützen, und widersprüchliche Beweise ignorieren.

Highlights der visionären Prognose

Das visionäre Prognosemodell ist:

• Gekennzeichnet durch die Vision des Experten,
• Basiert auf intuitivem Urteilsvermögen und Meinungen und
• Unterstützt durch subjektive Wahrscheinlichkeitsschätzungen.

Wann sollte die visionäre Prognose eingesetzt werden?

Das visionäre Prognosemodell kann verwendet werden, um:

• Das Marktumfeld zu untersuchen,
• Die Verkäufe eines neuen Produkts abzuschätzen,
• Den Fortschritt eines neuen Produkts vorherzusehen und zu verfolgen oder
• Aktuelle Trends bei neuen Marktbedingungen vorherzusagen.

Darüber hinaus kann dieses Modell auch ohne historische Daten verwendet werden. Einige Schritte im Geschäftsplanungsprozess erfordern keine historischen Daten (Analyse der aktuellen Finanzlage, Untersuchung der Konkurrenz des Unternehmens, Erstellung von Zukunftsszenarien oder Verwendung bestehender Branchentrends), sodass dieses Modell nützlich sein könnte.

#5 Sales Force Composite-Modell

Ein weiteres zuverlässiges qualitatives Prognosemodell ist das Sales Force Composite, bei dem die Eingaben des Verkaufspersonals zur Schätzung zukünftiger Verkäufe verwendet werden. Bei der Schätzung der zukünftigen Nachfrage kann das Unternehmen beschließen, Informationen vom Verkäufer einzuholen, die dabei helfen, die Kundenbedürfnisse zu ermitteln und die Verkäufe in einer bestimmten Region und einem bestimmten Zeitraum vorherzusagen.

Nach dem Sales Force Composite-Modell versteht der Verkaufsmitarbeiter die Bedürfnisse der Kunden besser, da er regelmäßig mit ihnen interagiert. Diese Informationen helfen dabei, den Geschäftsbetrieb anzupassen, um die Kundenbedürfnisse zu erfüllen und die Verkäufe zu maximieren. 

Der Verkäufer wird nach den Erfahrungen und der Zufriedenheit der Kunden mit dem Unternehmen befragt. Dieses Modell ist einfach durchzuführen, da nur ein Termin mit Sales Force-Experten erforderlich ist. Jede Person gibt ihre eigene Meinung darüber ab, was sie in ihrer spezifischen Region zu verkaufen erwartet. 

Highlights des Sales Force Composite 

Einige der Highlights der Verkaufsumfrage sind die folgenden:

• Das persönliche Wissen des Verkaufspersonals kann zum Vorteil des Unternehmens eingesetzt werden,
• Das Modell ist zuverlässig, da es eine große Bevölkerungsstichprobe umfasst, und
• Das Verkaufspersonal hat direkten Kontakt mit den Kunden. 

Wann sollte das Sales Force Composite verwendet werden?

Das Sales Force Composite-Modell kann nützlich sein, wenn du Folgendes tun musst:

• Kurzfristige Prognosen für genauere Umsatzschätzungen erstellen,
• Eine Meinung zu Umsatztrends einholen,

• Genauere Erkenntnisse auf Grundlage der Erfahrung des Vertriebspersonals erhalten,
• Den Umsatz neuer Produkte, Werbeaktionen oder Strategien schätzen oder
• Den gesamten Markt, aber auch einzelne Bereiche und Gebiete prognostizieren.

Wie wählt man die richtigen Prognosetechniken aus?

Im Laufe der Jahre wurden viele Prognosetechniken (oder -methoden) entwickelt, sodass es für Manager schwierig wird, eine geeignete Technik für eine bestimmte Situation auszuwählen. Deshalb ist es wichtig, die Möglichkeiten jeder Methode zu verstehen und zu wissen, wie sie bei der Prognose eines bestimmten Problems oder einer bestimmten Situation hilfreich sein können.Im Laufe der Jahre wurden viele Prognosetechniken (oder -methoden) entwickelt, sodass es für Manager schwierig wird, eine geeignete Technik für eine bestimmte Situation auszuwählen. Deshalb ist es wichtig, die Möglichkeiten jeder Methode zu verstehen und zu wissen, wie sie bei der Prognose eines bestimmten Problems oder einer bestimmten Situation hilfreich sein können.

Bei der Auswahl einer Prognosemethode und eines Prognosemodells müssen einige wichtige Überlegungen berücksichtigt werden.

Die folgenden Faktoren beeinflussen, welche Prognosemethode und welches Prognosemodell verwendet werden:

• Der Kontext der Prognose,
• Die Relevanz und Verfügbarkeit der Daten,
• Der erforderliche Genauigkeitsgrad,
• Der für die Analyse verfügbare Zeitraum und
• Die Kosten oder Vorteile der Prognose für das Unternehmen.

Bevor du jedoch die Methode und das nachfolgende Modell auswählst, musst du auch den Zweck der Prognose und die einzubeziehenden Variablen berücksichtigen. Diese Überlegungen helfen dem Prognostiker bei der Auswahl der richtigen Methode und des richtigen Modells, die genaue Ergebnisse für das Unternehmen zu liefern.

Projektmanagement: 31 bewährte Techniken, Praktiken und Tools

Was sind die besten Prognosetools?

Wie bereits erwähnt, sind genaue Prognosen ein entscheidender Bestandteil jeder Organisation, da sie ihnen helfen, die Zukunft abzuschätzen und sich darauf vorzubereiten. Du benötigst jedoch bestimmte Tools, mit denen du Prognosen erstellen und im Voraus planen kannst.

Darüber hinaus können Prognosetools solche Prozesse automatisieren, was wiederum die Effizienz verbessert. Dein Team kann sich auf die Fertigstellung von Projekten und die Erfüllung der Anforderungen deiner Kunden konzentrieren, während du zuverlässige Echtzeitdaten für die Prognose erhältst.

Wenn es um Prognosetools geht, hast du eine große Auswahl. Aber du musst das richtige für dein Unternehmen finden. Zum Glück haben wir die Recherche bereits für dich erledigt.

Hier sind die gängigsten Arten von Prognosetools, die du verwenden kannst:

• Cashflow-Statements — Hilft dabei, die Geldbeträge zu ermitteln, die dein Unternehmen ausgibt und von Kunden erhält, und sagt voraus, wann Transaktionen stattfinden werden.
• Expertenberichte — Essays oder Videos von angesehenen und erfahrenen Branchenexperten helfen dir, eine bessere Prognose für dein Unternehmen zu erstellen.
• Organigramme — Ermöglichen es dir, Bereiche zu identifizieren, in denen du möglicherweise neues Personal einstellen oder Abteilungen für bestimmte Projekte zusammenlegen musst.
• Produktionsdiagramme — Zeigen an, welche Produkte und Lagerbestände das Unternehmen benötigt, um einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.
• Leistungsindikatoren — Helfen dir dabei, effektive Prognosen zu erstellen, indem du dich auf die Bereiche konzentrierst, in denen die Mitarbeiterleistung am höchsten ist.

Es stehen verschiedene Tools zur Verfügung. Daher ist es wichtig, dasjenige zu finden, das zur Größe deines Unternehmens und dem verfügbaren Budget passt.

So kannst du die Mitarbeiterleistung berechnen und bewerten

So erstellst du Prognosen in Clockify

Clockify can help you get a better understanding of how your project is performing based on the time you track in the app.

Diese Zeiterfassungssoftware kann dir helfen, deine Projektleistung jeden Monat zu analysieren und genauere Prognosen zu erstellen, indem sie alle Projektphasen im Auge behält. Mit anderen Worten bedeutet dies, dass die Verfolgung der Projektleistung dir dabei helfen kann, unvorhergesehene Änderungen zu erkennen und Wege zu finden, mit ihnen umzugehen.

Darüber hinaus erhältst du mit Clockify Einblick in den Zeitaufwand jeder Aufgabe und kannst Zeitüberschreitungen und Verzögerungen vermeiden. Dies kann dich bei der Planung deiner kommenden Projekte unterstützen.

In Clockify kannst du die Zeit für jede Aufgabe erfassen, um Überstunden und lange Verzögerungen zu vermeiden.

Mit Clockify können deine Teammitglieder außerdem ihre Aufgaben klar erkennen und sich ein besseres Bild davon machen, was sie in einem bestimmten Zeitraum erreichen sollen. Die Verfolgung der Projektleistung hilft dir auch bei der Schätzung und Zuweisung des Jahresbudgets.

Schlusswort: Das beste Prognosemodell ist dasjenige, das zu deinen Geschäftszielen passt 

Es gibt Dutzende von Prognosemodellen, daher ist es wichtig zu wissen, wie du das richtige für dein Unternehmen auswählen kannst.

Es gibt kein einziges Modell, das für jedes Unternehmen, jede Branche oder Situation funktioniert, da jedes Modell seine eigenen Stärken und Schwächen hat. Darüber hinaus erfüllen nicht alle Modelle unbedingt den Geschäftszweck, daher musst du das Modell auswählen, das deinen spezifischen Anforderungen und Zielen entspricht.

Wir haben unser Bestes gegeben, um 11 Prognosemodelle für dich sorgfältig zu prüfen, da es keinen Ansatz gibt, der alle deine Geschäftsprobleme löst. Du kannst das Modell auswählen, das dein Problem fast löst, und dann experimentieren oder die anderen im Laufe der Zeit anpassen.

Darüber hinaus kannst du die Prognosemethoden kombinieren, die deiner Meinung nach für deine einzigartige Situation genauer sind, und auf diese Weise die Mängel eines Modells beseitigen, indem du es durch ein anderes ersetzen kannst.

Letztendlich liegt es an dir, zu entscheiden, welche Art von Prognosemodell für dein Unternehmen am besten geeignet ist.