Forecast oder Guesswork? Warum viele Absatzprognosen versagen

Montagmorgen, 9 Uhr, Meetingraum B: Die Vertriebsleitung präsentiert die Absatzprognose fürs kommende Quartal. Die Kurven sehen solide aus, die Stimmung ist vorsichtig optimistisch. Aber irgendwas an der Vorhersage fühlt sich… wacklig an. Kein Wunder: Die Zahlen basieren auf einem Mix aus Erfahrung, Bauchgefühl und einer Excel-Datei mit dem Titel „Q2_forecast_final_final_neu.xlsx“.

Willkommen im Forecast-Alltag vieler Unternehmen.

Warum klassische Absatzprognosen so oft danebenliegen

Absatzprognosen sind keine exakte Wissenschaft – aber sie sollten es zumindest versuchen. In der Realität bestehen sie oft aus Rückblicken, die in die Zukunft verlängert werden. Die Folge: Wer zufällig im letzten Jahr viel verkauft hat, geht optimistisch ins neue Jahr – egal ob die Marktbedingungen gleich bleiben oder nicht.

Typische Probleme dabei:

• Vergangenheitsdaten als alleinige Basis – ohne externe Faktoren zu berücksichtigen
• Subjektive Annahmen statt datenbasierter Hypothesen
• Einmalige Erstellung ohne Aktualisierung
• Excel-Abhängigkeit statt zentraler, dynamischer Datenflüsse

Das Resultat: Fehlentscheidungen im Einkauf, Über- oder Unterproduktion, verpasste Umsatzchancen – oder schlicht zu viel gebundenes Kapital im Lager.

Vom Raten zum präzisen Planen mit Data Science

Data Science bietet hier keine Wunderwaffe – aber ein systematisches Upgrade. Statt Schätzungen auf Basis von Bauchgefühl kommen Machine-Learning-Modelle ins Spiel, die Muster erkennen, saisonale Effekte berücksichtigen und externe Faktoren wie Feiertage, Wetter oder Markttrends einbeziehen.

Moderne Prognosen ermöglichen unter anderem:

• Tages-, Wochen- oder Monatsprognosen (Demand Forecasting)
• Szenarien-Analysen bei Preisschwankungen oder Promotion-Effekten
• Frühwarnsysteme bei abweichendem Nachfrageverhalten
• Automatisierte Aktualisierungen, sobald neue Daten vorliegen

Fallbeispiel: Vom Glaskugel-Forecast zur dynamischen Vorhersage

Ein mittelständischer Händler plante seine Lagerbestände bisher auf Basis von Erfahrungswerten der letzten drei Jahre. Das funktionierte – solange keine Marktverwerfungen passierten. Nach einem Jahr mit extremer Nachfrageverschiebung blieben sie auf hohen Lagerkosten sitzen.

Nach Einführung eines datenbasierten Forecast-Modells:

• Wurde die Prognosegenauigkeit um 26 % verbessert
• Konnte die Lagerdauer um 18 % reduziert werden
• Sank der Planungsaufwand für das Supply-Chain-Team um 40 %

Der Clou: Die Modelle wurden nicht als „Black Box“ eingeführt, sondern verständlich erklärt, iterativ angepasst und in bestehende BI-Systeme integriert.

Mini-Roadmap für den Einstieg

Damit Forecasts in Zukunft mehr sind als gut gemeinte Schätzungen, braucht es eine pragmatische Herangehensweise. Diese fünf Schritte zeigen, wie Unternehmen fundierte Vorhersagen aufbauen – und dabei intern Vertrauen schaffen:

1. Daten sichten und bewerten
   Welche historischen Daten liegen vor? Welche externen Variablen sind relevant (z. B. Wetter, Feiertage, Kampagnen)? Prüfen Sie Konsistenz, Aktualität und Lücken in Ihren Datenquellen – CRM, ERP, Shop, Marktberichte.

2. Use Case und Ziel definieren
   Nicht jede Prognose braucht sofort KI – wohl aber ein klares Ziel.
   Beispiel: „Reduktion der Lagerdauer um 15 %“ oder „Vermeidung von Out-of-Stock bei Topsellern“.

3. Pilotprojekt starten
   Wählen Sie 1–2 Produkte oder Regionen mit stabilem Absatzverhalten und hoher Relevanz. Erste Forecasts liefern schnelle Erkenntnisse und schaffen Vertrauen in das Vorgehen.

4. Prognosehorizont und Tooling festlegen
   Wochen-, Monats- oder Quartalsprognosen? Je kürzer der Horizont, desto genauer – aber auch datenintensiver. Nutzen Sie vorhandene BI-Tools? Viele Plattformen können ML-Modelle integrieren, ohne neue Systeme einzuführen.

5. Stakeholder frühzeitig einbinden
   Binden Sie Fachbereiche aktiv ein. Ein Forecast, dem niemand traut, wird ignoriert – unabhängig von seiner Qualität.

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Natürlich: Diese Schritte schaffen Orientierung – aber die erfolgreiche Umsetzung braucht Erfahrung, technisches Know-how und Fingerspitzengefühl.

Bei Alpine Data Ventures entwickeln wir Forecast-Modelle, die sich nahtlos in Ihre Systeme einfügen, Vertrauen schaffen und echte Planungssicherheit liefern – vom ersten Proof of Concept bis zum Rollout.

Vorhersagen sind schwierig – besonders, wenn sie die Zukunft betreffen.
– Mark Twain