Was ist Nachfrageprognose?
Nachfrageprognose ist der Prozess, mit dem Unternehmen die zukünftige Kundennachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen abschätzen. Sie stützt sich auf eine Kombination aus historischen Verkaufsdaten, aktuellen Marktbedingungen, Erkenntnissen über Wettbewerber und dem Input erfahrener Fachleute, um das Kaufverhalten vorherzusagen.
Wenn Unternehmen verstehen, welche Produkte Kunden voraussichtlich kaufen werden – und in welchen Mengen –, können sie effektiver planen. Genaue Nachfrageprognosen helfen Unternehmen, die Kundenbedürfnisse zu erfüllen, effizient zu arbeiten und die Rentabilität zu sichern.
Die Nachfrageprognose spielt in vielen Bereichen eines Unternehmens eine entscheidende Rolle. Aus finanzieller Sicht unterstützt sie Prognosen für Umsatz, Margen, Cashflow und Kapitalinvestitionen. Operativ leitet sie Entscheidungen zur Personalplanung, Mitarbeiterschulung, Nutzung von Ausrüstung, Produktionskapazität und langfristigen Expansion.
Traditionell hat sich die Nachfrageprognose stark auf Intuition und Expertenurteil gestützt. Auch wenn Erfahrung einen Mehrwert bietet, hat dieser subjektive Input dazu geführt, dass Nachfrageprognose als teils Kunst, teils Wissenschaft gilt.
Die Herausforderung bei diesem Ansatz besteht darin, dass Subjektivität Unsicherheit einbringen kann. Wenn Prognosen auf Meinungen statt auf konsistenten Daten basieren, können Ungenauigkeiten sich auf nachgelagerte Prozesse auswirken und die Planung, Umsetzung und die Geschäftsentwicklung beeinträchtigen.
Was ist der Unterschied zwischen Bedarfsprognose und Bedarfsplanung?
Viele verwenden die Begriffe Bedarfsprognose und Bedarfsplanung synonym. Sie unterscheiden sich jedoch in Umfang und Inhalt. Die Bedarfsprognose ist eine Vorhersage des Bedarfs, die auf historischen Daten und subjektiven Eingaben basiert und eine strategische Anwendung von Bedarfsdaten darstellt. Sie kann kurzfristig oder langfristig sein und wird beispielsweise für das Planen von Expansionen, das Sichern von Finanzierungen, das Festlegen von Marktpreisen und das Festlegen der gesamten Produktionsmenge genutzt.
Die Bedarfsprognose kann sowohl auf einer externen als auch internen Ebene erfolgen. Extern betrachtet analysiert die Prognose breite Markttrends, Veränderungen in den Verbraucherpräferenzen und -erwartungen, potenzielle Störfaktoren und weitere Aspekte. Intern wird sie genutzt, um spezifische Geschäftsprozesse wie Cashflow, Fertigungsstrategie, Schätzung der Kosten der verkauften Waren (COGS) und andere Faktoren festzulegen.
Die Prognose kann zudem passiv oder aktiv erfolgen. Passive Prognosen werden von Unternehmen mit stetigem Wachstum und gut vorhersehbarem Bedarf genutzt. Aktive Prognosen finden sich häufig in Unternehmen mit einem volatilen Nachfragezyklus sowie in Unternehmen, die skalieren oder ein starkes Wachstum verzeichnen.
Im Vergleich dazu ist die Bedarfsplanung ein eher taktischer Prozess. Die Bedarfsplanung nimmt die im Rahmen der Prognose verfügbaren Makrodaten auf und entwickelt einen Plan, um diese im Unternehmen umzusetzen. Sie entwickelt Protokolle und Maßnahmen, die den Bedarf auf die Lieferkette anwenden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die Service-Level-Erwartungen erfüllen kann. Kurz gesagt: Die Bedarfsprognose steuert Geschäftsentscheidungen, während die Bedarfsplanung operative Themen für Produktion und Lieferkette steuert.
Wie funktioniert die Bedarfsprognose?
Die Bedarfsprognose beginnt mit der Erfassung historischer Verkaufsdaten, um Muster, Trends und Saisonalitäten zu erkennen. Diese Daten werden anschließend mit externen Faktoren wie Marktbedingungen, Wirtschaftsindikatoren, Werbeaktionen und Wettbewerbsaktivitäten kombiniert, um die bisherige Leistung in den richtigen Kontext zu setzen.
Anschließend wenden Unternehmen Prognosemethoden wie statistische Modelle oder erweiterte Analysen an, um den zukünftigen Bedarf abzuschätzen. Diese Prognosen werden überprüft und mithilfe von Erkenntnissen aus den Bereichen Vertrieb, Marketing und Betrieb verfeinert, um reale Faktoren zu berücksichtigen, die allein durch die Daten nicht erfasst werden.
Abschließend wird die Prognose kontinuierlich überwacht und angepasst. Sobald neue Verkaufsdaten vorliegen, aktualisieren Unternehmen ihre Modelle, um die Genauigkeit zu verbessern und sicherzustellen, dass die Pläne mit dem tatsächlichen Kundenbedarf übereinstimmen.
Warum benötigen wir eine Nachfrageprognose?
Die Nachfrageprognose hilft dabei, Risiko zu reduzieren bei Geschäftsaktivitäten. Sie ist entscheidend für fundierte Geschäftsentscheidungen, die sich langfristig auf die Gesundheit des Unternehmens auswirken. Zu den Gründen, warum wir eine Nachfrageprognose benötigen, gehören:
- Zielerreichung – Unternehmen verfügen über vorab festgelegte Wachstumskurven und langfristige Pläne, um den anhaltenden Erfolg des Unternehmens sicherzustellen. Die Nachfrageprognose unterstützt sie dabei, proaktiv zu agieren und ihre langfristige Strategie anzupassen, sobald entsprechende Signale auftreten.
- Finanzplanung – Die Nachfrageprognose spielt eine bedeutende Rolle bei der Budgetplanung für die Zukunft. Präzise Prognosen liefern Kosten- und Umsatzschätzungen. Dadurch können Unternehmen ihr Budget planen und die Nachfrage erfüllen.
- Wachstum – Durch eine genaue Prognose erkennen Unternehmen frühzeitig den Bedarf an Expansion innerhalb eines Zeitrahmens, der eine kosteneffiziente Umsetzung ermöglicht. Da Investitionen in Ausrüstung kostenintensiv sind und häufig eine lange Auftragsdurchlaufzeit für die Lieferung der Ausrüstung besteht, erleichtert die Nachfrageprognose die Wachstumsplanung.
- Human Capital Management – Da die Nachfrageprognose auch Informationen wie potenzielle technologische Disruptionen berücksichtigt, unterstützt sie Unternehmen bei der Planung von Schulungen und der Personalentwicklung, um die für zukünftige Produktgenerationen erforderlichen Schlüsselqualifikationen zu sichern.
- Geschäftsentscheidungen – Als Geschäftsprozess kann die Nachfrageprognose der Unternehmensführung helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen in Bezug auf Kapazitäten, die Erschließung neuer Märkte, Rohstoffe und Anbieter-Verträge zu treffen.
Methoden der Bedarfsprognose
Es gibt zwei Methoden für die Bedarfsprognose: qualitative und quantitative. Qualitative Methoden werden bei der herkömmlichen Prognose eingesetzt und beruhen auf umfangreicher Erfahrung, Intuition und Subjektivität. Quantitative Methoden nutzen Daten und analytische Werkzeuge zur Vorhersage und sind die Methoden, die in automatisierter Software für die Bedarfsprognose eingesetzt werden.
Qualitative Methoden umfassen:
- Das Delphi-Modell – Dies ist ein iterativer Prozess, bei dem Experten aus bestimmten Marktsegmenten gebeten werden, Prognosen zu erstellen. Die Prognosen werden geteilt und durch die Meinungen anderer beeinflusst. Der Prozess wird wiederholt, bis eine Konsensprognose erreicht ist.
- Vertriebsmeinung – Hier werden die Vertriebsteams damit beauftragt, eine Prognose für ihren jeweiligen Bereich abzugeben. Die Prognosen werden auf Realitätsnähe und weitere Eingaben von leitenden Managern überprüft und anschließend zu einer Bedarfsprognose zusammengeführt.
- Marktforschung – Bei dieser Methode nutzt das Unternehmen Kundenumfragen, um den potenziellen Bedarf zu ermitteln. Die Umfrage kann persönliche, demografische und wirtschaftliche Informationen umfassen. Sie muss als Zufallsstichprobe kontrolliert und vor der Zusammenführung der Ergebnisse mit derselben Sorgfalt geprüft werden.
Vorteile der automatisierten Bedarfsprognose
Die traditionelle Bedarfsprognose bestand aus historischen Daten, Expertenintuition und einigen sehr guten Vermutungen. Daher galt die Prognose auf diesem Niveau als Kunstform. Einige Unternehmen setzten sie besser um, andere schlechter. Am Ende wichen die Prognosen häufig erheblich von der späteren Realität ab.
Doch lässt sich die Kunst der Prognose in eine Wissenschaft verwandeln? Lassen sich die statistischen Unterschiede so weit minimieren, dass sie keine Rolle mehr spielen und die Prognose zu einem digitalen Werkzeug wird, das hilft, die Zukunft vorherzusagen? Auch wenn grundsätzlich jede Prognose von unvorhergesehenen Variablen beeinflusst werden kann, gibt es heute einen besseren Weg für die Bedarfsprognose als früher.
Software für Bedarfsprognose und -planung ermöglicht die Erstellung genauerer Bedarfsprognosen. Als breit angelegte Funktion erzielt die Bedarfsprognose die besten Ergebnisse, wenn sie konsensbasiert erfolgt, sodass Beteiligte auf allen Ebenen das Vertrauen in die Prognose gewinnen, um entschlossen zu handeln. Durch die Nutzung von nahezu Echtzeitdaten und historischen Daten können die in diesen Plattformen verfügbaren erweiterten Analysen Trends, Mikrotrends und weitere umsetzbare Daten identifizieren, die ein genaueres Bild der zukünftigen Nachfrage ermöglichen. Der Einsatz von Software für die Bedarfsprognose bietet zahlreiche Vorteile. Dazu zählen:
- Steigerung der Effizienz der Lieferkette – Die Bedarfsprognose hilft nicht nur, das zukünftige Verkaufsvolumen vorherzusagen, sondern auch den Zeitpunkt dieser Verkäufe, einschließlich Saisonalität. Dies ermöglicht eine effektivere Steuerung der gesamten Lieferkette steigert deren Effizienz und unterstützt Manager dabei, Produktion, Lagerhaltung und Versand besser zu planen. Durch das Verständnis vorhergesagter Nachfragespitzen und der betroffenen Produkte können Verhandlungen mit Anbietern hinsichtlich Preis und Auftragsdurchlaufzeit gezielter geführt werden.
- Kostenkontrolle – Da die Bedarfsprognose aufzeigt, wann Nachfrage entsteht, kann sie zur Erstellung besserer Bedarfspläne genutzt werden, die Betriebsleiter bei der Kostenkontrolle unterstützen. Dazu zählen die Arbeitsauslastung, variable und fixe Gemeinkosten sowie weitere Faktoren.
- Umsatzprognose – Software für die Bedarfsprognose ist dynamisch und datengestützt. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen werden genauere Umsatzprognosen erstellt, indem historische und unternehmensbezogene Daten zusammen mit ERP-Eingaben analysiert werden. Dazu gehören die Kosten der verkauften Waren (COGS) und Margen auf Artikelebene. Die Analyse dieser prognostizierten Umsätze kann zu verbesserten Geschäftsentscheidungen führen, wie etwa der Ausphasung von Produktkategorien mit geringer Nachfrage oder der Steigerung der Produktion neuer Produktlinien mit höherer prognostizierter Nachfrage.
- Szenariobasierte Entscheidungsfindung – Führungskräfte wünschen sich immer einen „Plan B“. Die Fähigkeit, Notfallpläne für verschiedene Szenarien zu entwickeln, kann insbesondere in volatilen Märkten und Produktlinien Sicherheit geben. Moderne Software für die Bedarfsprognose bietet Funktionen zur Erstellung von „Was-wäre-wenn“-Szenarien, um wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusehen und entsprechende Maßnahmen zu planen.
- Mehrstufige Prognose – Die traditionelle Bedarfsprognose war auf eine Ebene beschränkt. Die Betrachtung höherer und niedrigerer Aggregationsebenen musste separat erfolgen und anschließend abgeglichen werden, was Fehler und Ungenauigkeiten nahezu unvermeidlich machte. Bedarfsprognosesoftware ermöglicht es Unternehmen heute, nahezu Echtzeitdaten auf mehreren Ebenen zu nutzen und zu analysieren. Diese leistungsstarke Funktionalität dient als „Zoom-in/Zoom-out“-Funktion, um die Nachfrage auf Unternehmens-, Abteilungs-, Anlagen-, Produktgruppen- oder Produktebene zu prognostizieren. Diese Fähigkeit wird durch Daten zur Bedarfsformung und Bedarfsabtastung ergänzt, um jede Ansicht optimal zu nutzen.
- Trendanalyse – Wie die Prognose war auch die Trendanalyse stets eine ungenaue Disziplin. Die menschliche Analyse beschränkte sich auf offensichtliche Trends wie Saisonalität, die leicht zu erkennen sind. Mit der passenden Prognosesoftware lassen sich jedoch auch Mikrotrends und langsam verlaufende Trends erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen. Algorithmen können diese neuen Trends als verwertbare Daten aufbereiten, um die Gesamtprognose zu verbessern und die Genauigkeit der resultierenden Bedarfspläne zu erhöhen.
- Priorisierung – Nicht alle Produkte sind gleichwertig. Bestimmte Komponenten und Rohstoffe sind teurer oder zeitkritischer als andere. In der Lebensmittel- und Getränkeindustrie spielen zudem Verderblichkeit und regulatorische Anforderungen eine Rolle. Bedarfsprognosesoftware ermöglicht Unternehmen die Nutzung der ABC-Analyse, um die Kontrolle des Lagerbestands nach Kategorie zu optimieren. So können sie ihren Prognoseansatz diversifizieren und Artikel nach Bedeutung oder Kosten in Stufen analysieren.
Der Wert der Bedarfsprognose
Als wichtiger Bestandteil der Lieferkettenplanung besteht das Ziel der Bedarfsprognose darin, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Mit einer fundierten Bedarfsprognose können Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen in der Produktion, im Finanzwesen, im Einkauf und in anderen zentralen Geschäftsprozessen treffen. Leistungsstarke Software für die Lieferkettenplanung geht über herkömmliche Prognosen hinaus, indem sie dem Prozess die Wissenschaft hinzufügt.
Verbesserte Prognosemodelle ermöglichen bessere Geschäftsentscheidungen – das ist der eigentliche Wert der Bedarfsprognose. Sie harmonisiert subjektive Variablen mit nahezu Echtzeitdaten, historischer Verkaufsleistung, fortschrittlichen Algorithmen und Analysen.
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