Methoden der Umsatz- und Absatzprognose im Handel

Für die Erstellung von Prognosen existieren verschiedene Methoden, die sich in quantitative (datenbasierte) und qualitative (expertenbasierte) Ansätze unterteilen lassen. Die robustesten Prognosen entstehen durch eine intelligente Kombination beider Ansätze.

Quantitative Prognosemethoden:

Diese Methoden nutzen mathematisch-statistische Verfahren, um aus historischen Daten auf die Zukunft zu schließen. Sie sind objektiv und besonders geeignet für stabile Märkte mit klaren Mustern.

• Zeitreihenanalyse: Diese klassische Methode analysiert Verkaufsdaten aus der Vergangenheit, um Trends, saisonale Schwankungen und Zyklen zu identifizieren und in die Zukunft fortzuschreiben.
  • Beispiel Handel: Eine Bäckereikette analysiert ihre wöchentlichen Verkaufszahlen für Krapfen (Berliner). Die Zeitreihenanalyse würde das saisonale Hoch in der Karnevalszeit klar erkennen und eine zuverlässige Prognose für die benötigte Produktionsmenge im nächsten Februar liefern, um Überproduktion oder Lieferengpässe zu vermeiden.
• Regressionsanalyse: Diese Methode modelliert den Zusammenhang zwischen dem Umsatz (abhängige Variable) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen, die den Umsatz beeinflussen (z.B. Werbeausgaben, Preisnachlässe, Wetter, Anzahl der Verkaufstage).
  • Beispiel Handel: Ein Gartencenter stellt mittels Regressionsanalyse fest, dass der Verkauf von Gartenmöbeln stark mit der Anzahl der Sonnentage und den Ausgaben für Prospektwerbung korreliert. Auf Basis der Wettervorhersage und des geplanten Werbebudgets kann es eine präzisere Umsatzprognose für den nächsten Monat erstellen als nur mit Vergangenheitsdaten.

Qualitative Prognosemethoden:

Diese Methoden basieren auf Expertenwissen und subjektiven Einschätzungen. Sie sind unverzichtbar, wenn keine historischen Daten vorliegen (z.B. bei der Einführung eines völlig neuen Produkts) oder bei starken Marktveränderungen.

• Sales Force Composite (Mitarbeiterbefragung): Hier werden die Vertriebsmitarbeiter, die den direktesten Kundenkontakt haben, nach ihrer Einschätzung der zukünftigen Verkäufe in ihrem Gebiet oder bei ihren Kunden befragt. Diese Einzelprognosen werden dann zu einer Gesamtprognose aggregiert.
  • Beispiel Handel: Ein Modehaus plant die Einführung einer neuen, hochpreisigen Designerkollektion. Da es keine Vergangenheitsdaten gibt, werden die erfahrenen Verkäuferinnen und Verkäufer der Premium-Abteilung befragt, wie sie das Potenzial der Kollektion bei ihrer Stammkundschaft einschätzen.
• Delphi-Methode: Ein Gremium von internen und externen Experten gibt anonym seine Prognosen ab. Die Ergebnisse werden zusammengefasst und dem Gremium erneut vorgelegt, damit die Experten ihre Schätzungen auf Basis der Gruppenmeinung anpassen können. Dieser Prozess wird mehrfach wiederholt, bis ein Konsens erreicht ist.

In der Praxis bewährt sich ein hybrider Ansatz: Eine quantitative Methode liefert eine statistische Basisprognose, die anschließend durch die qualitativen Einschätzungen des Vertriebsteams und des Managements validiert und angepasst wird.