Sales-Forecast: So geht es schnell und präzise [+ Vorlage]
Mit der richtigen Methode, Vorlage und dem richtigen Tool
Wenn du deine Fähigkeiten beim Erstellen von Sales-Forecasts verbessern und wissen möchtest, welche Umsätze du in Zukunft für dein Unternehmen erwarten kannst, bringe ich dich im Handumdrehen auf den richtigen Weg – versprochen.
Schließlich ist ein guter Sales-Forecast unverzichtbar, wenn du wissen möchtest, ob du deine Ziele erreichen wirst – um deine Provision oder deinen Bonus zu bekommen (als Vertriebsmitarbeiter) oder um deine Kosten zu decken (als Unternehmer).
Ich erkläre kurz, worum es beim Erstellen eines Sales-Forecasts geht, wie du dabei am besten vorgehst und welche Excel-Vorlage oder spezialisierte Software du dafür verwenden kannst (beides habe ich für dich vorbereitet! 😘).
Das erwartet dich:
- Was ist ein Sales-Forecast?
- Welche Methoden und Formeln sind verfügbar – inklusive Beispielen?
- Wie kann ich dafür die herunterladbaren Vorlagen für Excel und Google Sheets verwenden?
- Wie kann ich dafür ein Tool wie Salesflare verwenden?
Sehen wir uns das Ganze Schritt für Schritt an. 👇
Eine Definition: Was ist ein Sales-Forecast?
Bevor ich loslege, sollten wir uns kurz darauf einigen, was ich meine, wenn ich von einem „Sales-Forecast“ spreche.
Hier ist eine mögliche Definition für einen Sales-Forecast:
Ein Sales-Forecast ist der Prozess, bei dem der Umsatz eines Unternehmens für einen bestimmten zukünftigen Zeitraum geschätzt wird, meistens für einen Monat, ein Quartal oder ein Jahr. Es handelt sich um eine Prognose darüber, wie viel ein Unternehmen in Zukunft verkaufen wird. Ein genauer Sales-Forecast ermöglicht es Unternehmen, fundierte Geschäftsentscheidungen über die Verteilung von Ressourcen und die Budgetplanung zu treffen.
Wenn du keinen genauen Sales-Forecast für dein Unternehmen hast, fliegst du im Grunde blind. Du weißt nicht, ob du deine Ziele erreichen wirst oder ob du Kosten senken und/oder zusätzliches Geld auftreiben musst.
Und wenn du selbst im Vertrieb arbeitest, ist es natürlich eine gute Idee, deinen Fortschritt auf dem Weg zum Erreichen deiner Umsatzziele zu verfolgen. 📊
So geht’s: Methoden und Formeln für Sales-Forecasts – inklusive Beispielen
Es gibt viele verschiedene Methoden, und ich möchte dich nicht mit all diesen Möglichkeiten verwirren. Stattdessen stelle ich dir zunächst eine empfehlenswerte Methode vor und erkläre anschließend einige Alternativen.
Ich zeige dir außerdem konkrete Beispiele und/oder Formeln, damit du nicht noch weiter googeln musst, um zu verstehen, wie das Ganze funktioniert. 🧐
Pipeline-Forecast-Methode (empfohlen)
Wenn du gerade mit dem Erstellen von Sales-Forecasts anfängst und schnell sowie genau einen Forecast berechnen möchtest, verwendest du wahrscheinlich am besten die „Pipeline-Forecast-Methode“.
Diese Methode für Sales-Forecasts nutzt dein Wissen über die Opportunities in deiner aktuellen Sales-Pipeline, um zu schätzen, welchen Umsatz du innerhalb eines bestimmten Zeitraums wahrscheinlich abschließen wirst. 📈
Sie verwendet die folgende Forecast-Formel:
Prognostizierter Umsatz = Summe aus ((Wahrscheinlichkeit, eine Opportunity zu gewinnen) x (Wert einer Opportunity)) für alle Opportunities mit einem erwarteten Abschlussdatum im relevanten Zeitraum
Wenn sich zum Beispiel die folgenden Opportunities in deiner Pipeline befinden:
- Opportunity über 40.000 $ mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 %, sie ungefähr am 31. Januar abzuschließen
- Opportunity über 100.000 $ mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 %, sie ungefähr am 10. Februar abzuschließen
- Opportunity über 200.000 $ mit einer Wahrscheinlichkeit von 10 %, sie ungefähr am 15. März abzuschließen
- Opportunity über 100.000 $ mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 %, sie ungefähr am 30. April abzuschließen
Dann lautet dein Umsatz-Forecast für das erste Quartal des Jahres:
$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000
Das ist natürlich ein stark vereinfachtes Berechnungsbeispiel, damit sich leicht nachvollziehen lässt, wie die Formel funktioniert.
Wenn du diese Art von Umsatz-Forecast live und fortlaufend berechnen möchtest, ist diese Pipeline-Forecasting-Methode in einer Sales-CRM-Lösung wie Salesflare vollständig automatisiert. ✨
Der Bericht „Erwarteter Umsatz vs. Umsatzziel“ im Dashboard „Umsatz“ prognostiziert nicht nur deinen Umsatz für den ausgewählten Zeitraum, sondern vergleicht ihn auch mit deinem Umsatzziel. So weißt du, ob du auf Kurs bist, dein Ziel zu erreichen. 🎯
Für einen genauen Umsatz-Forecast sind die folgenden Punkte wichtig:
- Du solltest mindestens 10–20 nicht abgeschlossene / offene Opportunities mit einem erwarteten Abschlussdatum im relevanten Zeitraum in der Pipeline haben.
- Schätze das Abschlussdatum so genau wie möglich. Eine Möglichkeit besteht darin, deinen Prospect oder Kunden ausdrücklich nach seinem voraussichtlichen Zeitplan zu fragen. Korrigiere diese Schätzung anschließend auf Grundlage deiner Erfahrung.
- Schätze den Wert der Opportunities so genau wie möglich. Das wird in der Regel leichter, je weiter die Opportunity durch die Sales-Pipeline fortschreitet, da der Umfang der Opportunity im Verlauf klarer wird und Angebote erstellt werden. Glücklicherweise werden Opportunities, die sich früher in der Sales-Pipeline befinden, mit einem niedrigeren Wahrscheinlichkeitsprozentsatz multipliziert. Deshalb wirkt sich eine einzelne Opportunity in einer frühen Phase weniger stark auf das Ergebnis aus.
- Schätze die Gewinnwahrscheinlichkeit jeder Opportunity so genau wie möglich. Am einfachsten und genauesten ist es, eine Gewinnwahrscheinlichkeit pro Phase zu verwenden. Diese „Phasenwahrscheinlichkeit“ kannst du anhand deiner historischen Leistung anpassen. (Beachte, dass bei Pipelines mit weniger Opportunities von höherem Wert eine individuell pro Opportunity festgelegte Wahrscheinlichkeit zu genaueren Ergebnissen führen kann.)
Um diese Gewinnwahrscheinlichkeit pro Phase genau zu berechnen, kann eine Sales-CRM-Lösung wie Salesflare die historischen Daten zu deinen Opportunities auswerten. Das Ergebnis dieser Auswertung findest du im integrierten Bericht „Funnel-Analyse“ im Dashboard „Umsatz“. 😁
Dieser Bericht gibt dir außerdem Aufschluss über die Konversionsraten von einer Phase zur nächsten sowie darüber, wie lange jede gewonnene Opportunity durchschnittlich in den einzelnen Phasen der Sales-Pipeline geblieben ist.
Weitere Methoden für den Umsatz-Forecast
Es gibt mehrere andere mögliche Methoden für den Umsatz-Forecast, doch die meisten davon sind entweder übermäßig kompliziert oder benötigen einen unverhältnismäßig großen Datensatz, um zu funktionieren. In den meisten Fällen liefern sie wahrscheinlich auch kein genaueres Ergebnis als die Pipeline-Forecasting-Methode.
Der Vollständigkeit halber und für den Fall, dass du dich dafür interessierst oder einfach einen unkomplizierten Plausibilitätscheck für die Ergebnisse deiner Pipeline-Forecasting-Methode durchführen möchtest, findest du hier eine kurze Übersicht einiger dieser anderen Methoden – jeweils mit einem konkreten Beispiel oder einer Formel:
Zeitreihenanalyse
Bei dieser Methode werden historische Umsatzdaten analysiert, um Muster und Trends zu erkennen. Sie geht davon aus, dass sich vergangene Umsatzmuster auch in Zukunft fortsetzen.
Dafür kannst du mehrere zeitreihenbasierte Formeln verwenden, zum Beispiel die „naive Methode“, den einfachen gleitenden Durchschnitt, den gewichteten gleitenden Durchschnitt und die exponentielle Glättung:
- Naive Methode: Gehe einfach davon aus, dass der Umsatz im nächsten Monat genauso hoch sein wird wie in diesem oder im letzten Monat.
- Einfacher gleitender Durchschnitt: Um beispielsweise den Umsatz-Forecast für den nächsten Monat zu berechnen, bildest du den Durchschnitt der Umsatzergebnisse der x vorangegangenen Monate.
- Gewichteter gleitender Durchschnitt: Um beispielsweise den Umsatz-Forecast für den nächsten Monat zu berechnen, bildest du die Summe aus (Umsatzergebnis im Monat * Gewichtungsfaktor) für die x vorangegangenen Monate. Dieser Gewichtungsfaktor ist normalerweise für die jüngsten Monate höher und wird für weiter zurückliegende Monate schrittweise niedriger.
- Exponentielle Glättung: Dabei handelt es sich normalerweise um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Gewichtungsfaktor, der exponentiell kleiner wird. Es gibt jedoch auch kompliziertere Varianten, die zusätzlich Trends oder Saisonalität berücksichtigen können (such einfach nach „double exponential smoothing“ und „triple exponential smoothing“ – das kann etwas komplexer werden).
Kurz gesagt: Diese Methode der Umsatzprognose verwendet eine Extrapolation auf Basis historischer Ergebnisse, die ausgefeilter klingt oder aussieht, als sie tatsächlich ist. 😏
Regressionsanalyse
Diese Methode der Umsatzprognose verwendet nicht ausschließlich eine zeitliche Extrapolation.
Sie nutzt eine mathematische Gleichung, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (Umsatz) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (etwa Werbeausgaben oder Wirtschaftsindikatoren) zu modellieren. Die grundlegende Formel für eine lineare Regression lautet:
y = a + bx
Dabei ist y die abhängige Variable (Umsatz), a der y-Achsenabschnitt, x die unabhängige Variable (Werbeausgaben) und b der Koeffizient, der die Änderung von y bei einer Änderung von x um eine Einheit angibt.
Diese Art der Prognosemethode ist nützlich, wenn du Faktoren identifiziert hast, die deine Umsatzergebnisse zuverlässig vorhersagen, und wenn du diese Faktoren selbst für die Zukunft zuverlässig prognostizieren kannst. Außerdem brauchst du jemanden mit guten Statistikkenntnissen, der das Prognosemodell erstellt. Andernfalls ist es unwahrscheinlich, dass du verlässliche Ergebnisse erhältst. Oder mit einem Emoji: 🚮
Umsatzprognose in Excel oder Google Sheets mit unserer kostenlosen Vorlage
Wenn du schnell mit der Umsatzprognose nach der Pipeline-Forecast-Methode loslegen möchtest, haben wir dafür eine kostenlose Vorlage für Excel und Google Sheets erstellt.
Du kannst die kostenlose Vorlage hier herunterladen. Keine E-Mail-Adresse erforderlich. 🆓
Einige der wichtigsten Funktionen:
- Sie zeigt ein Diagramm deiner Umsatzprognose für das gesamte Jahr sowie für jedes Quartal.
- Du kannst die Phase und ihre Wahrscheinlichkeiten anpassen, um deine Prognose dynamisch zu aktualisieren.
- Du kannst sogar deine Sales-Pipeline verfolgen, indem du in der Vorlage Unternehmensnamen, Kontaktdaten, letzte Interaktionen, nächste Schritte usw. erfasst.
Hier ist ein Video-Tutorial dazu, was die Vorlage kann und wie du sie verwenden kannst:
Dieses 5-minütige Video führt dich durch jedes Detail der Umsatzprognose-Vorlage ☝️
Dieses 5-minütige Video führt dich durch jedes Detail der Umsatzprognose-Vorlage ☝️
Natürlich kann diese Tabellen-Vorlage zwar eine Übersicht über deine Sales-Pipeline liefern und darauf basierend eine aktuelle Umsatzprognose berechnen, aber sie hilft deinem Vertriebsteam nicht wirklich bei der Nachverfolgung seiner Vertriebsaktivitäten. Dadurch bleibt sie mit geringerer Wahrscheinlichkeit ordentlich auf dem neuesten Stand.
Außerdem lässt sie sich weder in deinen E-Mail-Posteingang oder LinkedIn integrieren, noch kann sie E-Mail-Sequenzen senden, E-Mails verfolgen, Live-Benachrichtigungen und Erinnerungen senden, historische Aktualisierungen speichern, Aktivitätskennzahlen verfolgen, …
Deshalb gibt es spezialisierte CRM-Software für den Vertrieb wie Salesflare. 👇
Umsatzprognose in einem CRM-Software-Tool wie Salesflare
Obwohl es jede Menge Software für Umsatzprognosen gibt, besteht der größte Engpass bei der Umsetzung einer funktionierenden Umsatzprognose darin, die benötigten Daten vom Vertriebsteam zu bekommen. 😅
Wenn deine Vertriebsmitarbeiter das CRM nicht konsequent aktualisieren, basieren deine Sales-Forecasts auf veralteten oder unvollständigen Daten und sind wahrscheinlich sehr ungenau.
Deshalb brauchst du ein System, in dem sie ihre Verkäufe tatsächlich verfolgen – und das außerdem integrierte Funktionen für Live- und automatisierte Sales-Forecasts bietet, wie Salesflare. ✨
Im Abschnitt zur „Pipeline-Forecasting-Methode“ habe ich bereits gezeigt, wie ein solcher Sales-Forecast-Bericht in Salesflare aussieht:
Die Dashboard- und Berichtsfunktionen von Salesflare gehen natürlich weit über diesen einen Bericht hinaus.
Hier siehst du einen Screenshot eines der integrierten Dashboards (desjenigen, das den oben genannten Bericht enthält):
Wenn du herausfinden möchtest, wie diese integrierte Berichterstattung funktioniert, kannst du dir dieses Tutorial-Video ansehen. Wenn du darüber nachdenkst, eigene Sales-Berichte zu erstellen, lies diese Übersicht mit Dashboard-Beispielen und sieh dir dieses Tutorial-Video zur benutzerdefinierten Berichterstattung in Salesflare an.
Wenn du dich fragst, warum dein Sales-Team Salesflare tatsächlich nutzen wird, findest du hier einige der wichtigsten Wege, wie es damit erfolgreicher arbeiten kann: 💪
- Statt wie bei anderen CRMs auf die manuelle Dateneingabe durch dein Sales-Team angewiesen zu sein, etwa bei Salesforce oder Hubspot, erstellt Salesflare automatisch Kontakte für alle Personen, denen deine Teammitglieder E-Mails senden oder mit denen sie Meetings haben. Es findet Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Rollen, Adressen, Social-Profile und vieles mehr, indem es Informationen aus dem Posteingang und dem Internet extrahiert.
- Salesflare verfolgt automatisch alle E-Mails, Meetings, Anrufe, E-Mail-Öffnungen, Klicks, Website-Besuche und vieles mehr. Diese Informationen nutzt es, um eine Übersicht über alle Interaktionen zu erstellen und Erinnerungen für das Follow-up mit deinen Leads auszulösen, damit keiner durch die Maschen fällt.
- Du kannst E-Mails verfolgen, E-Mail-Vorlagen einfügen, E-Mail-Sequenzen senden und vieles mehr. So verbringst du im Grunde nicht den ganzen Tag mit dem Schreiben von E-Mails – besonders dann nicht, wenn du versuchst, Leads zu generieren.
- Die mobile App ist die einzige, die du findest, die 100 % des Funktionsumfangs der Desktop-CRM-App bietet.
- Salesflare stellt außerdem eine praktische Seitenleiste in LinkedIn und deinem Posteingang bereit (Gmail in Chrome und Outlook unter Windows), sodass du nicht ständig zwischen Tabs wechseln musst. Außerdem kann die Erweiterung geschäftliche E-Mail-Adressen für LinkedIn-Profile finden.
Und es gibt noch viel mehr! 😁
Salesflare wurde für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt, die B2B verkaufen. Wenn das auf dich zutrifft, schau es dir an. Wenn nicht, findest du in dieser Übersicht Beispiel-CRMs nach Anwendungsfall vielleicht das Richtige.
Wenn du Salesflare im Detail kennenlernen möchtest, kannst du die Software ganz einfach kostenlos testen oder eine Demo mit uns buchen, damit wir dir alles persönlich zeigen können.
FAQ
Was ist die einfachste Methode für einen Sales-Forecast?
Die einfachste Methode für einen Sales-Forecast ist die Methode „Prozentsatz des Umsatzes“. Dabei werden zukünftige Verkäufe auf Grundlage eines Prozentsatzes der historischen Verkaufsdaten geschätzt. Die Berechnung ist unkompliziert und liefert einen grundlegenden Forecast, berücksichtigt aber möglicherweise keine externen Faktoren, die sich auf den Umsatz auswirken können.
Was sind 5 Sales-Forecast-Techniken?
Zu den fünf Sales-Forecast-Techniken gehören 1) Pipeline-Forecasting, 2) Zeitreihenanalyse, 3) Forecasting nach Opportunity-Phase, 4) Regressionsanalyse und 5) intuitives Forecasting. Diese Techniken verfolgen unterschiedliche Ansätze: Sie analysieren vergangene Daten, sammeln Marktinformationen, bewerten Verkaufschancen, wenden statistische Modelle an oder stützen sich auf die Einschätzung von Experten.
Wie erstellst du einen genauen Forecast?
Um einen genauen Forecast zu erstellen, solltest du Folgendes berücksichtigen: 1) relevante Daten sammeln und analysieren, 2) mehrere Forecasting-Techniken einsetzen, 3) Markttrends und externe Faktoren einbeziehen, 4) funktionsübergreifende Teams beteiligen, 5) deine Forecasts kontinuierlich überwachen und verfeinern und 6) Technologie sowie Tools für Predictive Analytics nutzen, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Wie erstellst du einen Sales-Forecast in Excel?
Um einen Sales-Forecast in Excel zu erstellen, kannst du verschiedene Methoden wie gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung, Regressionsanalysen oder die kostenlose Vorlage für Sales-Forecasts von Salesflare verwenden. Indem du deine historischen Verkaufsdaten in Excel organisierst, kannst du diese Techniken mithilfe von Formeln oder integrierten Funktionen anwenden, um auf Basis der erkannten Muster und Trends die zukünftigen Umsätze zu prognostizieren.
Was ist ein Beispiel für einen Sales-Forecast?
Ein Beispiel für einen Sales-Forecast ist ein Modehändler, der historische Verkaufsdaten, Marktforschung und Trendanalysen nutzt, um die zukünftigen Umsätze für verschiedene Produktkategorien vorherzusagen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse kann er die Nachfrage nach bestimmten Artikeln einschätzen, die Lagerbestände planen und seine Marketing- und Werbeaktivitäten entsprechend optimieren.
Bereit, deinen Sales-Forecast zu erstellen? Wenn du noch Fragen hast, helfen wir dir gerne weiter. Schreib einfach unserem Team über das Chat-Widget auf salesflare.com. 👈
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