Prognosewesen optimieren für Planungssicherheit — Schritt für Schritt

Forecasts, die präzise sind, erhöhen die Planungssicherheit

In der dynamischen Welt der Unternehmensführung sind präzise Forecasts ein entscheidender Faktor für den langfristigen Erfolg. Sie ermöglichen es, auf Veränderungen im Markt frühzeitig zu reagieren und entsprechende Strategien zu entwickeln. In der Praxis sind jedoch nicht selten Abweichungen zwischen Forecasts und Realität festzustellen. Folgend werden einige der häufigsten Fehler bei der Erstellung von Forecasts aufgezeigt und mögliche Korrekturmassnahmen dargelegt.

Häufige Fehler bei der Erstellung von Forecasts

Mangel an aktuellen Daten
Oftmals beruhen Forecasts auf veralteten oder unvollständigen Daten. Dies führt zwangsläufig zu einer verzerrten Sicht auf die aktuelle Marktsituation. Ein verbreiteter Fehler ist zudem die ausschliessliche Nutzung interner Datenquellen ohne Berücksichtigung externer Markteinflüsse.

*Korrektur*: Investieren Sie in ein robustes Datenmanagement-System, das sowohl interne als auch externe Datenquellen integriert und in Echtzeit aktualisierte Informationen liefert. Regelmässige Datenüberprüfungen stellen sicher, dass die zugrundeliegenden Zahlen auf dem neuesten Stand sind.

Übermässige Komplexität der Modelle
Zu komplexe und damit schwer nachvollziehbare Modelle führen nicht selten zu Fehlinterpretationen der Ergebnisse. Wenn das Modell nicht korrekt verstanden wird, besteht die Gefahr, dass wichtige Einflussgrössen übersehen werden.

*Korrektur*: Streben Sie nach Einfachheit in der Modellentwicklung. Konzentrieren Sie sich auf die wesentlichen Treiber Ihres Geschäfts und integrieren Sie diese in ein transparentes Modell. Zu Beginn reicht oft eine einfache Regressionsanalyse, um aussagekräftige Forecasts zu generieren.

Fehlende Berücksichtigung von Unsicherheiten
Viele Forecasts berücksichtigen keine Unsicherheiten oder Risiken. Dies führt zu übermässig optimistischen Annahmen und einer höheren Wahrscheinlichkeit von Abweichungen.

*Korrektur*: Integrieren Sie Risikoanalysen in Ihren Forecast-Prozess. Szenarioanalysen und Monte-Carlo-Simulationen helfen, unterschiedliche Marktbedingungen und ihre Auswirkungen auf Ihr Unternehmen zu modellieren. Dies erhöht die Belastbarkeit Ihrer Prognosen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Datenqualität prüfen und verbessern: Führen Sie eine umfassende Überprüfung Ihrer Datenquellen durch. Stellen Sie sicher, dass alle verwendeten Daten aktuell und vollständig sind. Beginnen Sie, externe Datenquellen regelmässig zu integrieren.

Modellvalidierung und -vereinfachung: Überprüfen Sie die Komplexität Ihrer bestehenden Forecast-Modelle. Reduzieren Sie diese auf die wesentlichen Prädiktoren und stellen Sie sicher, dass jeder Teil des Modells für alle Beteiligten verständlich ist.

Risikobewertung implementieren: Führen Sie Risiko- und Szenarioanalysen in Ihren Prozess ein. Erstellen Sie mindestens zwei alternative Szenarien zu Ihrem Hauptforecast und prüfen Sie deren Auswirkungen auf Ihre Planung.

Insgesamt sollten die nächsten 14 bis 30 Tage genutzt werden, um die Prozesse im Bereich der Forecasts zu vereinfachen, die Datenqualität zu heben und eine Kultur der proaktiven Risikoanalyse zu etablieren. Durch die Umsetzung dieser Schritte wird die Präzision der Forecasts gesteigert und die allgemeine Planungssicherheit verbessert.