Umsatzprognose erklärt

Die Umsatzprognose eines Unternehmens bildet die Grundlage für die Finanz- und Betriebspläne des gesamten Geschäfts. Welche Produktionskapazitäten benötigen wir in diesem Jahr, und werden dafür neue Kapitalinvestitionen erforderlich sein? Wie viel sollten wir für Werbung und Bedarfsgenerierung ausgeben? Wie viele Vertriebsmitarbeiter brauchen wir, und welche Quoten sollten sie erfüllen? Welchen Einfluss wird die Umsatzprognose auf unseren Aktienkurs und unsere Fähigkeit zur Kapitalbeschaffung haben? Die Erstellung einer genauen Umsatzprognose erfordert ein Verständnis der Produkte und der Ausführungskapazitäten Ihres Unternehmens. Außerdem sollten Sie Einschränkungen, wie z. B. Materialeinsatz oder Arbeitskräfte, den Wettbewerbsmarkt, die Makroökonomie usw. kennen. Bei der Umsatzprognose handelt es sich um viel mehr als die Festlegung einer angestrebten Zahl. Der Prognoseprozess soll Ihnen dabei helfen, den Status Ihres Unternehmens zu beurteilen, Ihre Chancen und Risiken einzuschätzen und die besten Strategien für Ihren Erfolg zu entwickeln.

Was versteht man unter einer Umsatzprognose?

Bei der Umsatzprognose handelt es sich um einen Prozess, mit dem Sie schätzen, wie viel Geld Ihr Unternehmen in einem bestimmten Zeitraum (beispielsweise monatlich, vierteljährlich oder jährlich) durch den Verkauf von Produkten oder Services einnehmen wird. Indem Sie den Zustand Ihres Unternehmens und Ihre bisherige Performance sowie Kräfte außerhalb Ihres Unternehmens betrachten, können Sie fundierte Annahmen treffen, um zukünftige Bruttoumsätze vorherzusagen.

Eine Umsatzprognose bewertet das Unternehmen als Ganzes – nicht nur die Verkaufsziele, Marketingmaßnahmen oder andere Aktivitäten, die von den Umsatzteams durchgeführt werden. Darüber hinaus müssen das Wettbewerbsumfeld eines Unternehmens, seine Produktions- und Personalkapazität sowie die wirtschaftlichen Trends berücksichtigt werden. Die Umsatzprognose ist eine der entscheidenden ersten Annahmen bei der Erstellung des Unternehmensbudgets. Sie wird mit Schätzungen für Ausgaben und Investitionen kombiniert, um Gewinn- und Cashflow-Prognosen zu erstellen. Bei der Umsatzprognose handelt es sich um eine quantitative Analyse, auf die sich Unternehmen stützen, um unzählige weitere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, beispielsweise darüber, wie viel sie für Werbung ausgeben und wie viele Mitarbeiter sie einstellen sollen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Bei der Umsatzprognose handelt es sich um eine Vorhersage, wie viel Geld Ihr Unternehmen durch den Verkauf von Produkten und Services erwirtschaften wird. Diese Prognose basiert auf historischen Trends, Marktbedingungen und Ihrer Geschäftsstrategie.
• Eine effektive Umsatzprognose kann enorme Auswirkungen auf das Geschäft haben, denn sie beeinflussen Unternehmensentscheidungen in Bezug auf Investitionen und Ausgaben, die Wahrnehmung des Unternehmens durch Investoren und sogar Ihre Fähigkeit, Talente anzuwerben.
• Um den Umsatz vorherzusagen, erfassen Analysten leistungs- und finanzbezogene Unternehmensdaten, berücksichtigen Wettbewerbs- und wirtschaftliche Faktoren und wenden dann die entsprechenden Finanzmodellierungs- und Prognosetechniken an, die am besten zu Ihrem Unternehmen passen.

Umsatzprognose definiert

Bei der Umsatzprognose wird versucht, den Umsatz, den Ihr Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum, in der Regel einen Monat, ein Quartal oder ein Jahr, erzielen wird, vorherzusagen. Darüber hinaus werden bei einer Umsatzprognose die bisherige Performance, die wirtschaftlichen und Wettbewerbsbedingungen sowie der Geschäftsplan eines Unternehmens berücksichtigt, einschließlich der Produkt-, Verkaufs- und Marketingstrategien, die das Unternehmen im Prognosezeitraum umsetzen möchte. Ein Top-down-Ansatz zur Umsatzprognose beginnt mit diesen strategischen Elementen und historischen Daten und gibt die Prognose anschließend an die operativen Einheiten weiter, die für die Umsetzung verantwortlich sind.

Zudem kann über einen Bottom-Up-Ansatz durch die Schätzung der geplanten Umsätze einzelner Abteilungen Einfluss auf die Prognose genommen werden. Beispielsweise kann das Unternehmen eines Chief Revenue Officers die Umsatzprognose dadurch beeinflussen, dass sie verstärkte Verkaufs- oder Marketingaktivitäten vorschlägt, mit denen ihrer Meinung nach eine neue Marktchance genutzt werden kann. Oder die Produktentwicklung kann die Prognose beeinflussen, indem neue Features bzw. Produkte auf den Markt gebracht werden. Sobald die Umsatzprognose erstellt ist, wird sie von den Finanz- und Betriebsteams im gesamten Unternehmen für die Budgetierung und vorausschauende Planung genutzt.

Warum ist die Umsatzprognose so wichtig?

Umsatzprognosen beeinflussen die Zukunftsaussichten eines Unternehmens und seine Geschäftsentscheidungen. Die Annahmen, die einer Umsatzprognose zugrunde liegen, prägen die kurz- und langfristigen Ziele eines Unternehmens und spielen eine wichtige Rolle bei der Vorbereitung Ihres Unternehmens auf die Zukunft. Die Aussicht auf künftige Einnahmen in den nächsten Monaten oder sogar im nächsten Jahr bestimmt, wie viel Sie für Neueinstellungen, Marketingkampagnen, Einrichtungen und Ausrüstung sowie Forschung und Produktentwicklung budgetieren. Finanzteams verwenden diese Umsatzprognose und wenden anschließend Prognosen auf alle Elemente auf der Kostenseite der Gewinn-und-Verlust-Rechnung an, die zum Erreichen dieses Umsatzziels erforderlich sind. Auf diese Weise können sie abschätzen, welcher Gewinn und Cashflow dadurch generiert wird.

Wenn Sie beispielsweise ein Umsatzwachstum von 5 % prognostizieren, könnten Sie auf der Grundlage historischer Daten und vorausschauender Taktiken, die auf den aktuellen Wettbewerbsmarkt angewandt werden, schätzen, dass Sie die Werbeeinnahmen um 8 % und das Verkaufspersonal um 5 % erhöhen müssen, um diesen Umsatz zu erreichen. Außerdem können Sie davon ausgehen, dass Sie durch höhere Umsätze bessere Skaleneffekte erzielen und so die Kosten der verkauften Waren von 30 % des Umsatzes auf 28,5 % senken können. Kann Ihr vorhandenes Finanzpersonal die Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung auf dem höheren Umsatzniveau abwickeln und verfügen Sie über das notwendige Betriebskapital, um den Lagerbestand und Zahlungspuffer abzudecken? Der Punkt ist, dass die Umsatzprognose Auswirkungen auf die gesamte Organisation hat.

Bei börsennotierten Unternehmen werden die Umsatzprognosen häufig auch an die Wall Street weitergegeben, wo Analysten die Wachstumsraten der Unternehmen im Rahmen ihrer Investitionsentscheidungen genau beobachten. Analysten berücksichtigen diese Umsatzprognosen in ihren eigenen Modellen und können die Bewertung einer Aktie herabstufen (also den Anlegern empfehlen, sie zu verkaufen), wenn ein Unternehmen seine Prognosen verfehlt – insbesondere wenn dies wiederholt vorkommt. Auch private Unternehmen, die Kredite aufnehmen, Private Equity oder Risikokapital anlocken oder Teile bzw. das gesamte Geschäft verkaufen möchten, müssen Umsatzprognosen vorlegen. Eine Umsatzprognose ist ein wichtiger Teil der Kernfrage, wie stark ein Unternehmen ist. Lohnt es sich, mehr Geld in diese Chance zu investieren?

So prognostizieren Sie den Umsatz

Durch die Untersuchung der aktuellen Lage Ihres Unternehmens, der bisherigen Leistung und externer Faktoren können Sie eine fundierte Schätzung Ihres zukünftigen Umsatzes vornehmen. Anhand dieser Prognose könnten Sie datengestützte Strategien entwickeln und Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen verbessern. Die Prognose Ihres Umsatzes erfordert Vorbereitung und Prozessdisziplin. Im Folgenden finden Sie Schritte, die Sie für eine Umsatzprognose unternehmen können.

8. Prognoseverfahren

Jedes Prognoseverfahren hat spezifische Stärken und Schwächen und hängt von verschiedenen Variablen in Ihrem Unternehmen ab. Welches Verfahren sich für Ihr Unternehmen am besten eignet, hängt von Ihrem aktuellen Umsatzwachstum ab. Die Prognoseverfahren lassen sich in zwei Hauptgruppen einteilen: qualitativ und quantitativ.

Qualitativ stützt sich auf die Meinung von Experten, zu denen unter anderem Ihr Vertriebsteam, Ihre Vertriebspartner, externe Analysen und die Geschäftsführung gehören können. Und beim quantitativen Ansatz geht es darum, Daten zu verwenden und daraus einen zukünftigen Wert zu extrapolieren. Höchstwahrscheinlich werden Sie sich auf einen Mix der beiden Ansätze verlassen.

Im Folgenden werden einige häufig verwendete quantitative Prognoseverfahren vorgestellt.

1. Lineare Prognose. Bei diesem Verfahren gehen Sie davon aus, dass sich die Wachstumsraten der Vergangenheit fortsetzen, also multiplizieren Sie Ihre Einnahmen des letzten Jahres mit der aktuellen Wachstumsrate Ihres Unternehmens. Das heißt, wenn Sie Ihren voraussichtlichen Umsatz für das kommende Jahr erfahren möchten, können Sie sich die Umsätze der letzten beiden Jahre ansehen. Wenn Sie beispielsweise vor zwei Jahren 10 Millionen US-Dollar und im letzten Jahr 10,5 Millionen US-Dollar verdient haben, dann haben Sie eine Wachstumsrate von 5 % erreicht. Um Ihren Umsatz für das kommende Jahr vorherzusagen, multiplizieren Sie 10,5 Millionen US-Dollar mit 1,05. Das Ergebnis ist 11,025 Millionen US-Dollar. Dieser Ansatz ist mit Sicherheit zu einfach, um blind darauf zu vertrauen. Er eignet sich am besten für eine grobe Schätzung des prognostizierten Umsatzes bei Unternehmen mit historisch konsistentem Wachstum und als Ausgangspunkt, um Wachstumsbereiche und -faktoren zu betrachten.
2. Zeitreihenanalyse. Bei dieser Technik werden in regelmäßigen Abständen historische Datenpunkte verwendet, um ein zukünftiges Ergebnis vorherzusagen. Es gibt viele Verfahren zur Zeitreihenprognose, daher müssen Finanzteams herausfinden, welche für ihre Branche und ihren spezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist, und dabei Faktoren wie Saisonalität und Trendvolatilität berücksichtigen. Nachstehend finden Sie ein Beispiel für eine Zeitreihenprognose, den gewichteten gleitenden Durchschnitt.
3. Prognose für gewichteten gleitenden Durchschnitt. Bei dieser Zeitreihenmethode wird der gewichtete Durchschnitt der Datenpunkte verwendet, um den nächsten in der Sequenz vorherzusagen. Dies kann eine praktische Art und Weise sein, die monatlichen Umsatzergebnisse zu überwachen und kurzfristige Prognosen anzupassen. Sie können beispielsweise Ihren Umsatz für Januar, Februar, März und April betrachten, um Ihren Umsatz für Mai hochzurechnen. Die Formel für einen gewichteten gleitenden Durchschnitt könnte wie folgt aussehen:
   
   

   (Umsatz Januar x 10 %) + (Umsatz Februar x 15 %) + (Umsatz März x 25 %) + (Umsatz April x 50 %) = Umsatz Mai

   
   Dieses Verfahren eignet sich am besten für die Projektion kürzerer, kurzfristiger Zeiträume. Außerdem eignet es sich besser für Unternehmen, die nicht saisonabhängig sind.
4. Lineare Regression. Bei diesem Verfahren wird die Beziehung zwischen den Einnahmen und den unabhängigen Variablen genutzt, um eine Vorhersage zu treffen. Dabei handelt es sich um ein mathematisches Modell, das anhand spezifischer Faktoren, die Ihren Umsatz beeinflussen, zukünftige Umsätze vorhersagt. Oder es umgekehrt helfen, um zu beurteilen, wie stark bestimmte Faktoren Ihren Umsatz beeinflussen können. Wenn Sie beispielsweise davon ausgehen, dass Werbeausgaben den Umsatz steigern können, erfassen Sie frühere Daten zum Unternehmensumsatz und zu den Werbeausgaben. Wenden Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell auf diese Faktoren an, um die Beziehung zu bestimmen. Das Ganze können Sie nun in eine Umsatzprognose umwandeln, indem Sie Ihre voraussichtlichen Werbeausgaben für das kommende Jahr in das Modell ein. So sind Sie in der Lage, den Umsatz zu schätzen. Natürlich gibt es auch andere Faktoren, die den Umsatz beeinflussen, daher werden Sie wahrscheinlich ein komplexeres Regressionsmodell erstellen müssen, das mehre Faktoren berücksichtigt.
   
   

   Im Folgenden werden einige häufig verwendete qualitative Prognoseverfahren vorgestellt.

5. Fragen Sie Ihre Führungskräfte. Bei diesem Ansatz könnte ein Gremium aus Führungskräften der obersten Führungsebene oder bei kleineren Unternehmen ein Gremium aus einem einzigen Mitglied – dem Gründer – herangezogen werden. Es ist natürlich einfach, aber Ihre Führungskräfte können sehr gut einige der stärksten Fachkenntnisse der Branche mitbringen. Und wenn Sie ein brandneues Produkt oder ein Startup-Unternehmen auf den Markt bringen, stehen Ihnen möglicherweise ohnehin nicht viele relevante Daten zur Verfügung. Darüber hinaus möchten Sie nicht zu viel für Prognosen ausgeben, nur weil Sie einer Zahl nachjagen, die Sie nicht kennen können.
6. Fragen Sie Ihre Verkäufer. Dies kann bedeuten, dass Sie Ihre Vertriebsmitarbeiter in einem Bottom-up-Prognoseansatz nach dem Umsatzpotenzial fragen. Die Daten können auch von Wiederverkäufern oder anderen Vertriebspartnern stammen. Ihr Beitrag kann ein guter Realitätscheck für rosige Top-down-Verfahren sein, wie z. B. die Befragung des C-Suite-Gremiums.
7. Fragen Sie externe Experten. Bei diesem Ansatz können Sie sich auf Branchenanalysten und Berater, Branchenverbände, akademische Forscher und andere Personen verlassen, die sich stark auf Ihren Markt konzentrieren. Ein Automobilhersteller nutzt beispielsweise neben den Perspektiven seiner internen Experten zahlreiche externe Ansichten, um eine Prognose darüber zu erstellen, wie viele Autos die Menschen in einem bestimmten Markt kaufen werden. Diese Erkenntnisse kann er dann bei der Schätzung seines eigenen Umsatzes berücksichtigen.
8. Fragen Sie Ihre Kunden. Umfragen zu Kaufabsichten können in Bereichen wie industriellen B2B-Wertschöpfungsketten von großem Nutzen sein, in denen Ihnen nur ein begrenzter Pool potenzieller Käufer zur Verfügung steht. Bei Konsumgütern werden Sie wahrscheinlich die allgemeinen Erhebungen zum Verbrauchervertrauen heranziehen, um die allgemeinen Ausgabenabsichten zu ermitteln, und diese dann auf Ihren Bereich (z. B. Lebensmittel, Reisen, langlebige Güter, Heimwerkerbedarf usw.) anwenden.

6 Fehler bei der Umsatzprognose, die Sie vermeiden sollten

Wie genau ein Unternehmen seine Umsätze vorhersagen kann, hängt von vielen Faktoren ab, z. B. von der Qualität und dem Umfang der Eingabedaten, der Transparenz interner Informationen (z. B. Produkteinführungen und Marketingmaßnahmen), der Empfindlichkeit gegenüber externen Faktoren sowie der Volatilität dieser Faktoren usw. Im Folgenden finden Sie einige häufige Fehler, die bei der Umsatzprognose gemacht werden, und wie man sie vermeiden kann.

1. Erwarten, dass es wie in der Vergangenheit weitergeht. Bei einer geradlinigen Prognose oder einer Prognose, die sich bei der Vorhersage von Wachstumstrends zu stark auf historische Daten stützt, werden möglicherweise externe Faktoren (z. B. stärkere Konkurrenz oder eine sich ändernde Konjunktur) bzw. interne Beschränkungen (z. B. zu geringe Investitionen in Produkte oder Mitarbeiter) nicht ausreichend berücksichtigt.
2. Sich auf begrenzte oder widersprüchliche Daten verlassen. Sie benötigen vollständige und zuverlässige interne Daten, um eine differenzierte Prognose zu erstellen. Zusätzlich zu den Gesamteinnahmen ist es hilfreich, die Daten zu diesen Einnahmequellen nach Geografie, Produkt und Vertriebskanal aufzuschlüsseln. Wenn diese Drilldowns zu widersprüchlichen oder fehlenden Datenpunkten führen, wird die Prognose viel schwieriger. Darüber hinaus können die Daten durch Saisonalität oder ungewöhnliche Umstände verfälscht werden. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn ein Einzelhändler in einer Kurzfristprognose Jahresdaten einbezieht, die die Feiertage nicht berücksichtigen, oder wenn ein Hersteller seine Nachfrage auf einen Zeitraum stützt, in dem relevante regulatorische Änderungen stattfanden.
3. Unterschätzung sich ändernder externer Bedingungen. Menschen glauben an ihre Strategien und Pläne und haben daher einen Grund, sich auf die positiven Aspekte zu konzentrieren. Allerdings müssen Prognostiker externe Faktoren und Risiken wie Wettbewerb, Regulierung, disruptive Technologien und die Konjunktur angemessen berücksichtigen, um etwaige „rosarote“ Sichtweisen zu zügeln. Oft empfiehlt es sich, Prognosen auf Grundlage von Best-Case-, Worst-Case- und wahrscheinlichsten Szenarien zu erstellen.
4. Unterschätzung der Folgen der Variabilität. Umsatzprognosen wirken sich auf das gesamte Unternehmen aus und beeinflussen wichtige Entscheidungen bezüglich Personaleinstellungen, Beschaffungen und Expansionen. Finanzprognostiker müssen alle Entscheidungen verstehen, die auf ihren Zahlen basieren, und den entsprechenden Kontext bereitstellen, damit Mitarbeiter Abweichungen einplanen können. Führen Sie eine Sensitivitätsanalyse durch, um zu verstehen, wie sich unterschiedliche Variablen auf den Gesamtumsatz auswirken, und führen Sie Szenariomodellierungen aus, um die Auswirkungen von Umsatzschwankungen zu überdenken. Prognosen für kürzere Zeiträume, beispielsweise einen Monat, können sehr genau sein, während bei Prognosen für längere Zeiträume, beispielsweise für ein Jahr, mehr Kontext und Vorsicht hinsichtlich der Bandbreite möglicher Ergebnisse erforderlich sind.
5. Ihr Modell wird zu kompliziert. Das Einbeziehen zu vieler Variablen in ein Prognosemodell kann unzählige Probleme verursachen. Wenn Sie beispielsweise Variablen verwenden, die stark korreliert sind, kann dies dazu führen, dass ein einzelner Faktor zu stark betont wird. Wenn Sie also die Eiscremeverkäufe berücksichtigen und die Variablen Temperatur, Monat, Schneefall und Besucherzahlen im Wasserpark gewichten, werden Sie wahrscheinlich nur auf verschiedene Weise feststellen, dass Sie mehr verkaufen, wenn es heiß ist. Ebenso können Sie ein Modell erstellen, das so komplex ist, dass es schwer zu warten und Stakeholdern wie Führungskräften, Vertriebsmitarbeitern und Investoren, die sich daran beteiligen müssen, nur schwer zu erklären ist.
6. Überanpassung (Overfitting) Ihres ML-Modells: Von Overfitting spricht man, wenn Sie ein Modell erstellen, das einen Satz historischer Daten so genau interpretiert, dass es nicht zur Prognose der Zukunft beiträgt. Ein übermäßig angepasstes Modell ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass nicht genügend Beispieldaten vorhanden sind, sodass Ihr Modell versucht, jeden Ausreißer zu rechtfertigen.

Prognose und Umsatzsteigerung mithilfe von Oracle

Wenn die finanziellen und historischen Daten Ihres Unternehmens erfasst und zur Prognose Ihres zukünftigen Umsatzes genutzt werden, können diese datenbasierten Vorhersagen Ihnen dabei helfen, Ihr Geschäft zu stärken und auszubauen. Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning (ERP) und Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management (EPM) bieten Ihnen die Daten und Analysetools, die Sie für die Erstellung eines fundierten Umsatzprognoseverfahrens benötigen. Die Plattform liefert Ihrem Finanzteam die Daten, die es braucht, um die finanzielle Gesundheit Ihres Unternehmens und die Umsatztreiber zu verstehen. So können Sie die Prognosegenauigkeit erhöhen und das Risikomanagement verbessern. Darüber hinaus können Führungskräfte auf Dashboards zugreifen, die Daten aus dem gesamten Unternehmen abrufen, und so einen zuverlässigen Überblick über die Finanzen und Betriebsabläufe ihres Unternehmens gewähren, der eine solide Grundlage für Prognosen bietet.

Häufig gestellte Fragen zur Umsatzprognose

Welchen Einfluss haben Umsatzprognosen auf Geschäftsentscheidungen?
Die Umsatzprognose ist ein zentrales Element des Budgetierungsprozesses und gibt Aufschluss darüber, wie optimistisch das Unternehmen in Bezug auf das Geschäft ist. Eine gute Umsatzprognose gibt den Chief Revenue Officers beispielsweise die Möglichkeit, aggressiver in Marketing und Vertrieb zu investieren, und CFOs können zuversichtlicher sein, wenn es um Investitionen in Personal oder Produktionskapazität geht.

Welche Vorteile bieten genauere Umsatzprognosen?
Genaue Umsatzprognosen können Ihrem Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen über Geschäftsausgaben zu treffen, die richtigen langfristigen Ziele zu setzen und das Vertrauen potenzieller Investoren zu gewinnen.

Wie können Sie den Umsatz prognostizieren?
Sie können den Umsatz prognostizieren, indem Sie genaue Informationen zur bisherigen Leistung und den Finanzdaten Ihres Unternehmens erfassen, entscheiden, welche externen und internen Faktoren die Richtung der Wachstumsrate ändern könnten, und anschließend das Prognoseverfahren auswählen, das für die Vorhersage Ihres zukünftigen Umsatzes am geeignetsten ist.