Verkaufsprojektion - Was es ist, Definition und Konzept

Eine Verkaufsprognose ist eine geschätzte Berechnung unter Verwendung statistischer Techniken, die es ermöglicht, die Verkaufsprognose eines Unternehmens in einem zukünftigen Zeitraum zu kennen.

Es besteht im Wesentlichen darin, herauszufinden, wie viel wir verkaufen können, wobei zu berücksichtigen ist, dass die Verkaufsprognose mit den restlichen Aktivitäten zusammenhängt.

Daher ist sie eine der wesentlichen Analysen, die jedes Unternehmen durchführen muss. Denken Sie daran, dass das Zentrum jedes Unternehmens der Kunde ist und seine Abrechnung die Haupteinnahmequelle ist.

Verantwortlich für diese Berechnungen ist hingegen der kaufmännische Leiter.

So erstellen Sie eine Verkaufsprognose

Eine Absatzprognose ermöglicht es Ihnen, Informationen über die notwendigen Einkäufe zu erhalten. Diese wiederum werden es uns ermöglichen, eine angemessene Finanzausstattung bereitzustellen und die Personalressourcen effizient zu verwalten. Daher ist es sehr wichtig zu wissen, wie es geht. Wir können von drei Situationen ausgehen, wir werden jede Methode im folgenden Abschnitt genauer betrachten:

• Unsere Firma nimmt ihre Tätigkeit auf. In diesem Fall ist es praktisch unmöglich, Daten aus der Vergangenheit zu kennen. Wir können uns nur mit anderen Wettbewerbern vergleichen, die schon länger auf dem Markt sind und diese Informationen sind mit Vorsicht zu genießen. Üblich ist in diesen Fällen der Einsatz qualitativer Verfahren, die den Einsatz kleiner Stichproben erlauben und auf subjektiven Informationen beruhen, wie die Delphi-Methode oder Expertenbefragungen.
• Unser Unternehmen ist seit kurzem aktiv. In diesem Fall haben wir bereits einige Daten, aber nicht genug, um quantitative statistische Verfahren mit großen Stichproben durchzuführen. In diesem Fall können wir unseren Kunden Zufriedenheitsfragebögen zusenden und auch ihre zukünftigen Präferenzen herausfinden. Wir können statistische explorative Analysen durchführen, um Informationen zu sammeln, oder Methoden wie die Run Rate verwenden.
• Schließlich, wenn unser Unternehmen schon seit einiger Zeit auf dem Markt ist, sind quantitative Techniken die besten und effektivsten. Diese ermöglichen es Ihnen, die Umsatzprognose durch Mathematik und Statistik zu modellieren. Die häufigsten, die wir auch im Detail sehen werden, sind unter anderem Regressionen, Variationsraten oder gleitende Durchschnitte.

Einige Prognosemethoden

Es gibt viele qualitative und quantitative Methoden, um Prognosen für die Zukunft einer Variablen zu erstellen. Wir konzentrieren uns auf das Relevanteste und das lässt sich auch leicht auf ein kleines oder mittelständisches Unternehmen übertragen. Für die meisten benötigen wir nur eine Tabelle.

Qualitative Methoden

Diese Methoden basieren, wie gesagt, auf kleinen Stichproben und Subjektivität. Sie dienen dazu, explorative Analysen durchzuführen, die mit anderen quantitativen ergänzt werden können. Sie verhindern auch weitgehend, dass wir am Anfang blind werden. Sie lassen keine Rückschlüsse zu.

• Die Delphi-Methode. Es handelt sich um eine qualitative Technik, bei der ein Datenerhebungssystem von einem Expertengremium entwickelt wird. Gesucht wird ein Konsens der Teilnehmer durch einen interaktiven Prozess. Es werden eine Reihe von Fragebögen beantwortet und mit diesen Daten wieder verschiedene durchgeführt, bis der Konsens erreicht ist.
• Fokusgruppe. Diese Technik ähnelt der vorherigen, basiert jedoch auf persönlichen oder virtuellen Treffen. In ihnen wird es einen Moderator und eine Reihe von Personen geben, die an der zu besprechenden Angelegenheit beteiligt sind. In diesem Fall könnte es sich beispielsweise um den kaufmännischen Direktor und die verschiedenen Agenten handeln. Es geht darum, die Teilnehmer durch Prozesse wie die „Ideenwolke“ auf das Ziel zu lenken, Informationen über mögliche Absatzprognosen zu erhalten.

Quantitative Methoden

Dies sind die häufigsten in Unternehmen, die seit langem tätig sind. Sie haben große Kundenmuster und lange Zeiträume. Die relevantesten sind unten aufgeführt:

• Durchschnittliche Wachstumsrate. Wenn Ihr Unternehmen schon lange im Geschäft ist, können Sie einen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsprozentsatz berechnen. Damit und den Daten aus dem Vorjahr können Sie eine grundlegende Absatzprognose erstellen. Die Methode ist einfach, dieser Prozentsatz wird zu den alten Verkäufen hinzugefügt. Es ist vergleichbar mit der Berechnung von Änderungsraten.
• Die Run-Rate-Methode wird verwendet, um Verkäufe zu bestimmten Zeiträumen innerhalb des Jahres zu prognostizieren. Für die Berechnung verwendet es die monatlichen Durchschnittswerte der Verkäufe einer Periode und mit diesen werden diejenigen prognostiziert, die in der folgenden Periode passieren werden.
• Gleitende Durchschnitte innerhalb der Analyse von Zeitreihen sind sehr nützlich für diejenigen Unternehmen, deren Produkte stabile Umsätze und keine Saisonalität aufweisen. Es wird ein Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von historischen Daten durchgeführt und damit die Vorhersage gemacht. Wenn eine hohe Saisonalität vorliegt, kann eine andere Technik verwendet werden, die Saisonalitätsindizes.
• Einfache Regression, über die hier ausführlich geschrieben wurde. In unserem Fall ist die abhängige Variable der Umsatz und die unabhängige Variable die Zeit. Sie können einfach mit Statistiksoftware oder einer Tabellenkalkulation berechnet werden. Diese bieten eine Grafik und berechnen auch das Bestimmtheitsmaß (R Squared), mit Werten zwischen null und eins. Je näher an einem, desto besser ist die Vorhersagefähigkeit.

Beispiel für eine Verkaufsprojektion

Für das Beispiel verwenden wir die einfache Regressionstechnik.

Stellen wir uns ein Unternehmen vor, das die unten gezeigten Daten anbietet. Es werden die monatlichen Umsätze der letzten 3 Jahre angezeigt. Damit die Tabelle nicht zu lang wird, haben wir nur einige Daten aufgenommen: Die abhängige Variable (Y) wäre der Umsatz und die unabhängige Variable (X) die Zeit. Ziel ist es, die Betakoeffizienten von X und des unabhängigen Termes zu berechnen.

Wir können sehen, dass die Tabelle die Regressionslinie zeigt. In diesem Fall ist seine Steigung negativ, aber moderat, wie der Koeffizient von X (kleiner als Null) zeigt. Leider würde uns diese Technik jedoch nicht viel nützen. Das R-Quadrat hat einen Wert nahe Null und daher hilft uns die Linie nicht bei der Vorhersage und wir sollten eine andere statistische Methode wählen.