Überblick — x25lab.com – Use Case 4 - Sales Pipeline Optimierung.
Die Erhöhung der Forecast-Genauigkeit in der Sales Pipeline ist entscheidend für KMU
Eine präzise Prognose der Verkaufszahlen verbessert die Planbarkeit und steigert die Effizienz im Vertriebsmassnahmen. Für viele KMU ist dies jedoch eine Herausforderung. Hier werden praxisnahe Strategien und Tipps zur Optimierung der Forecast-Genauigkeit dargestellt.
Datenqualität sicherstellen
Ein häufiger Fehler in KMU ist die unzureichende Datenqualität. Unvollständige oder veraltete Informationen führen zu fehlerhaften Prognosen. Regelmässige Datenpflege ist essenziell. Beispiel: Ein Grosshändler im Lebensmittelbereich erkennt durch eine wöchentliche Datenaktualisierung saisonale Trends besser und passt seine Bestellmengen rechtzeitig an.
Realistische Annahmen treffen
Oft wird die Forecast-Genauigkeit durch zu optimistische Annahmen geschmälert. Ein realistischer Ansatz berücksichtigt historische Verkaufsdaten und Branchenentwicklungen. Ein Produktionsbetrieb könnte beispielsweise vergangene Absatzrückgänge während Wirtschaftskrisen analysieren und seine Prognosen entsprechend anpassen.
Vertriebsmitarbeitende einbeziehen
Eine isolierte Erstellung der Prognose durch die Geschäftsführung birgt die Gefahr, wichtige Marktsignale zu übersehen. Vertriebsmitarbeitende, die direkt mit Kunden in Kontakt stehen, verfügen über wertvolle Einblicke. Regelmässige gemeinsame Forecast-Meetings verbessern die Genauigkeit und stärken das Zahlenverständnis im Team.
Fehler bei der Segmentierung vermeiden
Eine einheitliche Betrachtung aller Produktgruppen und Kundensegmente führt zu ungenauen Vorhersagen. Unterschiede in der Nachfrage sollten bei der Prognose berücksichtigt werden. Ein KMU im IT-Bereich könnte die Nachfrage nach bestimmten Softwarelösungen separat analysieren, um Defizite in seinem Forecast zu eliminieren.
14-Tage-Plan zur Verbesserung der Forecast-Genauigkeit
Tag 1-3: Bestandsaufnahme der aktuellen Datenqualität. Identifikation und Korrektur fehlerhafter oder fehlender Daten.
Tag 4-6: Überprüfung und Anpassung der Analysetools. Sicherstellen, dass alle notwendigen Datenquellen integriert sind.
Tag 7-9: Durchführung eines Workshops mit den Vertriebsmitarbeitenden, um deren Inputs und Marktbeobachtungen zu erfassen.
Tag 10-11: Anpassung der Prognosemodelle basierend auf realistischen Annahmen und Input aus dem Vertrieb.
Tag 12-14: Implementierung einer standardisierten Routine für regelmässige Überprüfung und Aktualisierung der Forecasts.
Dies verbessert die Vorhersagegenauigkeit nachhaltig und schafft eine zuverlässige Grundlage für strategische Entscheidungen.
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