Umsatzprognose: Wie man sie schnell und genau erstellt [+ Vorlage]

Mit der richtigen Methode, Vorlage und dem richtigen Werkzeug

If you’re looking to improve your sales forecasting skills and know what future sales you can expect for your business, we’ll get you started in no time – that’s a promise.

After all, a good sales forecast is essential if you want to know whether you’ll reach your targets to get your commission or bonus (as a salesperson) or to cover your expenses (as a business owner).

We will quickly cover what sales forecasting is about, how you can best do it, and what Excel template or specialized software you can use (we have both of those ready for you! 😘).

Here’s what we’ll cover:

Let’s break it down. 👇

Eine Definition: Was ist eine Absatzprognose?

Before we get started, let’s get on the same page about what we mean when we say “sales forecasting”.

Here’s a possible definition of what sales forecasting is:

Sales forecasting is the process of estimating a company’s sales revenue for a specific future time period, most commonly a month, quarter or year. It’s a prediction of how much a company will sell in the future. Accurate sales forecasting enables companies to make informed business decisions about resource allocation and budgeting.

If you don’t have an accurate sales forecast for your business, you’re essentially flying blind. You don’t know whether you’re going to hit your targets, or whether you need to cut costs and/or go attract some extra cash.

And if you’re an individual salesperson, it’s obviously a great idea to track your progress towards achieving your sales targets. 📊

Wie man es macht: Methoden und Formeln zur Absatzprognose, inkl. Beispiele

There are many methods out there and we don’t want to confuse you with all of those. Instead, we’ll present you with one recommended method and then explain some alternative methods.

We’ll also present you with concrete examples and/or formulas so you don’t need to do any further Googling to understand how it all works. 🧐

Pipeline-Prognosemethode (empfohlen)

If you’re getting started with sales forecasting and looking to calculate a forecast both quickly and accurately, then you probably best use the “Pipeline Forecasting Method”.

This sales forecasting method uses what you know about the opportunities in your current sales pipeline to estimate what the amount of sales is that you’ll probably close within a specific time period. 📈

Sie verwendet die folgende Prognoseformel:

Prognostizierter Umsatz = Summe aus ((Wahrscheinlichkeit, eine Opportunity zu gewinnen) x (Wert einer Opportunity)) für alle Opportunities mit einem voraussichtlichen Abschlussdatum im relevanten Zeitraum

Wenn Sie zum Beispiel die folgenden Verkaufschancen in der Pipeline haben:

  • $40.000 Gelegenheit mit einer Wahrscheinlichkeit von 50%, sie um den 31. Januar abzuschließen
  • $100.000 Gelegenheit mit einer 20% Wahrscheinlichkeit, sie um den 10. Februar abzuschließen
  • $200.000 Gelegenheit mit einer Wahrscheinlichkeit von 10%, sie um den 15. März abzuschließen
  • $100.000 Chance mit einer 20% Wahrscheinlichkeit, sie um den 30. April abzuschließen

Dann wird Ihre Umsatzprognose für das erste Quartal des Jahres lauten:

$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000

Dies ist natürlich ein stark vereinfachtes Berechnungsbeispiel, das eine einfache Überprüfung der Funktionsweise der Formel ermöglicht.

If you want to calculate this kind of sales forecast live and on an ongoing basis, this Pipeline Forecasting Method is entirely automated in a sales CRM solution like Salesflare. ✨

The “Expected revenue vs. revenue goal” report in the “Revenue” dashboard will not only forecast your revenue for the selected period, but also compare it to your revenue goal. That way you know whether you’re on track to reach your target. 🎯

A good sales forecast will help you understand whether you’re on track to reach your target 🎯

Um eine genaue Umsatzprognose zu erhalten, sind die folgenden Dinge wichtig:

  1. Sie müssen mindestens 10-20 nicht abgeschlossene/offene Opportunities in der Pipeline haben, die voraussichtlich in dem betreffenden Zeitraum abgeschlossen werden können.
  2. Schätzen Sie das Abschlussdatum so genau wie möglich. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Ihren Interessenten oder Kunden explizit nach seiner geschätzten Zeitspanne zu fragen. Korrigieren Sie diese Schätzung dann auf der Grundlage Ihrer Erfahrung.
  3. Schätzen Sie den Wert der Opportunities so genau wie möglich. Dies wird in der Regel einfacher, wenn die Verkaufschance die Vertriebs-Pipeline durchläuft, da auf diesem Weg der Umfang der Verkaufschance deutlicher wird und Angebote erstellt werden. Glücklicherweise werden Opportunities, die sich früher in der Vertriebspipeline befinden, mit einem geringeren Wahrscheinlichkeitsprozentsatz multipliziert, so dass eine einzelne Opportunity in einem frühen Stadium weniger Einfluss auf das Ergebnis hat.
  4. Estimate the win probability of each opportunity as accurately as possible. The easiest and most accurate way is to use a win probability per stage. This “stage probability” can be adapted based on your historical performance. (Note that, as an exception, for pipelines with less opportunities of higher value, setting a probability per opportunity can yield more accurate results.)

To accurately calculate this win probability per stage, a sales CRM solution like Salesflare can crunch the historical data about your opportunities. You can find the result of this data crunching in the built-in “Funnel analysis” report on the “Revenue” dashboard. 😁

Have Salesflare calculate your real win probability per stage 🔮

Dieser Bericht gibt Ihnen außerdem einen Überblick über die Konversionsraten von Stufe zu Stufe sowie darüber, wie lange jede gewonnene Verkaufschance im Durchschnitt in jeder Stufe der Verkaufspipeline verblieb.

Andere Methoden der Absatzprognose

Es gibt noch mehrere andere Methoden für die Absatzprognose, aber die meisten davon sind entweder zu kompliziert oder erfordern einen zu großen Datensatz, um zu funktionieren. In den meisten Fällen ist es auch unwahrscheinlich, dass sie ein genaueres Ergebnis liefern als die Pipeline-Prognosemethode.

For the sake of completeness and in case you’re interested, or if you just want to have a simple sanity check for the results of your Pipeline Forecasting Method, here is a quick overview of some of these other methods including a concrete example or formula for each:

Zeitreihenanalyse

Bei dieser Methode werden historische Verkaufsdaten analysiert, um Muster und Trends zu erkennen. Dabei wird davon ausgegangen, dass sich die Umsatzmuster der Vergangenheit auch in der Zukunft fortsetzen werden.

There are several time series based formulas you can use for this such as the “naive method”, the simple moving average, the weighted moving average, and exponential smoothing:

  • Naive Methode: Gehen Sie einfach davon aus, dass der Umsatz im nächsten Monat genauso hoch sein wird wie in diesem oder im letzten Monat.
  • Einfacher gleitender Durchschnitt: Um zum Beispiel die Umsatzprognose für den nächsten Monat zu berechnen, nehmen Sie den Durchschnitt der Umsatzergebnisse der x vorangegangenen Monate.
  • Gewichteter gleitender Durchschnitt: Um zum Beispiel die Umsatzprognose für den nächsten Monat zu berechnen, nimmt man die Summe der (Umsatzergebnisse im Monat * Gewichtungsfaktor) für die x vorangegangenen Monate. In der Regel ist dieser Gewichtungsfaktor für die jüngsten Monate höher und wird für die weniger weit zurückliegenden Monate schrittweise niedriger.
  • Exponentiale Glättung: This is usually like a weighted moving average with a weighting factor that gets exponentially smaller. There are however more complicated versions that can also support trends or seasonality (just Google “double exponential smoothing” and “triple exponential smoothing” – it can get a little more complex).

In short: this method of sales forecasting uses an extrapolation based on historical results that sounds or looks fancier than it really is. 😏

Regressionsanalyse

Bei dieser Methode der Absatzprognose wird nicht nur eine Zeitextrapolation verwendet.

Sie verwendet eine mathematische Gleichung, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (Umsatz) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (wie Werbeausgaben oder Wirtschaftsindikatoren) zu modellieren. Die Grundformel 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 Veränderung von y bei einer Veränderung von x um eine Einheit darstellt.

This kind of forecasting method is useful if you have identified factors that accurately predict your sales results and that you can themselves accurately forecast in the future. Plus you need someone who is versed in statistics to build the forecasting model. Otherwise, it’s unlikely that you’ll get dependable results. Or with one emoji: 🚮

Umsatzprognose in Excel oder Google Sheets mit unserer kostenlosen Vorlage

Wenn Sie mit der Pipeline Forecasting-Methode schnell mit der Prognose Ihrer Verkäufe beginnen möchten, haben wir eine kostenlose Vorlage für Excel und Google Sheets erstellt, die genau das ermöglicht.

You can download the free template here. No email address asked. 🆓

You can use this free Excel & Google Sheets template to forecast your sales 🙌

Einige der wichtigsten Funktionen:

  • Es zeigt ein Diagramm mit Ihrer Umsatzprognose für das Jahr + pro Quartal.
  • Sie können das Stadium und seine Wahrscheinlichkeiten anpassen, um Ihre Prognose dynamisch zu gestalten.
  • Sie können sogar Ihre Verkaufspipeline in der Vorlage verfolgen, indem Sie Firmennamen, Kontaktdetails, letzte Interaktionen, nächste Schritte usw. verfolgen.

Hier finden Sie ein Video-Tutorial, das Ihnen zeigt, was es kann und wie Sie es verwenden können:

This 5-minute video will walk you through every detail of the sales forecasting template ☝️

Of course, while this spreadsheet template can provide an overview of your sales pipeline and calculate a live sales forecast based on it, it won’t really help your sales team in their sales follow up, which makes it less likely that it stays neatly up to date.

Plus, it doesn’t integrate with your email inbox or LinkedIn, doesn’t send email sequences, track emails, send live notifications and reminders, keep historical updates, track activity metrics, …

That’s why specialized sales CRM software tools like Salesflare exist. 👇

Verkaufsprognosen in einem CRM-Softwaretool wie Salesflare

While there is a lot of sales forecasting software around, the main bottleneck to make sales forecasting work is getting the necessary data from the sales team. 😅

If your salespeople don’t update the CRM diligently, your sales forecasts are based on outdated or partial data and likely to be very inaccurate.

That’s why you need a system in which they’ll actually track their sales, plus that has built-in live and automated sales forecasting abilities, like Salesflare. ✨

We showed earlier in the section about the “Pipeline Forecasting Method” what such a sales forecasting report looks like in Salesflare:

Forecast your sales and compare it with your target for that period 📊

Die Vertriebs-Dashboarding- und Berichtsfunktionen von Salesflare sind natürlich viel umfangreicher als dieser eine Bericht.

Hier ist ein Screenshot eines der integrierten Dashboards (dasjenige, das den obigen Bericht enthält):

Analyze your revenue machine with this built-in Salesflare dashboard 🤩

If you want to find out how this built-in reporting works, you can check out this tutorial video. If you’re thinking about building your own custom sales reports, read this overview of dashboard examples and watch this tutorial video on Salesflare’s custom reporting.

If you’re wondering why your sales team will actually use Salesflare, here are some of the top ways in which it will help them be more successful: 💪

  • Instead of relying on manual data input from your sales team like other CRMs do, such as Salesforce or Hubspot, Salesflare automatically creates contacts for everyone they email or have meetings with. It finds names, email addresses, phone numbers, roles, addresses, social profiles, … by extracting information from your email inbox as well as from the internet.
  • Salesflare keeps track of all emails, meetings, calls, email opens, clicks, website visits, … automatically and uses this information to give an overview of all interactions and trigger reminders to follow up with your leads, so none slip through the cracks.
  • You can track emails, insert email templates, send email sequences, … so you essentially don’t spend your whole day emailing. Especially if you’re trying to generate leads.
  • The mobile app is the only one you’ll find out there with 100% of the functionality of the desktop CRM app.
  • Salesflare also provides a handy sidebar in LinkedIn and your email inbox (Gmail in Chrome & Outlook on Windows) so you don’t need to keep switching tabs. Plus the extension can find business emails for LinkedIn profiles.
Find emails and add contacts to Salesflare’s CRM, straight from LinkedIn.

And there’s much more! 😁

Salesflare is built for small and medium-sized businesses who sell B2B, so if that’s you, check it out. If that’s not you, check out this overview of example CRMs per use case.

Wenn Sie Salesflare im Detail erkunden möchten, können Sie die Software kostenlos testen oder eine Demo bei uns buchen, damit wir Sie persönlich herumführen können.

FAQ

Was ist die einfachste Methode der Umsatzprognose?

The easiest method of sales forecasting is the “Percentage of Sales” method. This method involves estimating future sales based on a percentage of historical sales data. It is simple to calculate and provides a basic forecast, but it may not account for external factors that can impact sales.

Was sind die 5 Techniken der Absatzprognose?

Zu den fünf Techniken der Absatzprognose gehören 1) Pipeline-Prognose, 2) Zeitreihenanalyse, 3) Opportunity Stage Forecasting, 4) Regressionsanalyse und 5) Intuitive Prognose. Diese Techniken verwenden unterschiedliche Ansätze, wie z. B. die Analyse von Vergangenheitsdaten, das Sammeln von Markteinblicken, die Bewertung von Verkaufschancen, die Anwendung statistischer Modelle und das Verlassen auf Expertenurteile.

Wie können Sie genaue Prognosen erstellen?

Um genaue Prognosen zu erstellen, sollten Sie Folgendes beachten: 1) Sammeln und analysieren Sie relevante Daten, 2) verwenden Sie verschiedene Prognosetechniken, 3) beziehen Sie Markttrends und externe Faktoren mit ein, 4) binden Sie funktionsübergreifende Teams ein, 5) überwachen und verfeinern Sie Ihre Prognosen kontinuierlich, und 6) nutzen Sie Technologien und prädiktive Analysetools, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Wie erstellen Sie Umsatzprognosen in Excel?

Für Umsatzprognosen in Excel können Sie verschiedene Methoden wie gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung, Regressionsanalyse oder die kostenlose Vorlage für Umsatzprognosen von Salesflare verwenden. Indem Sie Ihre historischen Verkaufsdaten in Excel organisieren, können Sie diese Techniken mithilfe von Formeln oder integrierten Funktionen anwenden, um zukünftige Verkäufe auf der Grundlage der ermittelten Muster und Trends zu prognostizieren.

Was ist ein Beispiel für eine Absatzprognose?

Ein Beispiel für eine Absatzprognose ist ein Bekleidungshändler, der historische Absatzdaten, Marktforschung und Trendanalysen nutzt, um den künftigen Absatz für verschiedene Produktkategorien vorherzusagen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können sie die Nachfrage nach bestimmten Artikeln abschätzen, die Lagerbestände planen und Marketing- und Werbeaktivitäten entsprechend optimieren.

Ready to forecast your sales? We’re here to help if you have more questions. Just ask our team using the chat widget on salesflare.com. 👈

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Jeroen Corthout
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