Kommentar von Dirk Frick, PCS Beratungscontor AG Predictive Forecasting – der Schlüssel zum Geschäftserfolg

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In einer Zeit exponentiellen Datenwachstums und sich ständig verändernder globaler Märkte müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie nicht nur auf passiv auf Veränderungen reagieren, sondern diese aktiv antizipieren. Die Digitalisierung bietet mit Predictive Forecasting hier eine Möglichkeit.

Predictive Forecasting ist eine Weiterentwicklung des traditionellen Forecasting. Es integriert ein breites Spektrum von Eingangsdaten, Werten, Trends, Zyklen und Schwankungen aus verschiedenen Geschäftsbereichen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Der Ansatz verwendet statistische Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens, um verschiedene Daten miteinander in Beziehung zu setzen. Dadurch werden Muster erkannt, die als Grundlage für Prognosen dienen.

Je umfangreicher die Datenbasis und je genauer die erkannten Muster sind, desto präziser werden die Vorhersagen. Natürlich spielt auch das zu prognostizierende Geschäftsmodell eine Rolle – je stetiger und weniger volatil zu prognostizierende Kennzahlen sind, desto eher kann über Predictive Forecasting eine hinreichende Prognosegüte erreicht werden.

Predictive Forecasting erleichtert also fundierte Entscheidungen und Prozessoptimierungen. Unternehmen können zukünftige Trends antizipieren, Risiken minimieren und Chancen erkennen – bevor sie offensichtlich oder konkret werden. Dies verbessert die Planbarkeit von Ressourcen, steigert die Effizienz und kann zu erheblichen Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerungen führen.

Was zeichnet Predictive Forecastings nun aus?

• Vorhersage zukünftiger Ereignisse: Es hilft bei der Vorhersage zukünftiger Geschäftsereignisse, die dabei helfen, Vorkehrungen für zukünftige Ereignisse zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen.

• Hängt von historischen Daten ab: Beim Predictive Forecasting werden historische und aktuelle Daten genutzt, die alle Faktoren berücksichtigen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

• Verringerung des Risikos: Es hilft bei der Identifizierung zukünftiger Trends und macht es für Unternehmen einfacher, außergewöhnliche Szenarien zu erkennen, bevor sie das Risiko verringern.

Wie kann man sich das in der Praxis vorstellen?

Predictive Forecasting kann z. B. dabei helfen, die Liquiditätsentwicklung des Unternehmens für die nächsten Monate auf Basis der prognostizierten Entwicklung verschiedener Einflussfaktoren, wie z. B. Auftragseingang, offene Posten und prognostizierte Umsatzentwicklung vorherzusagen. Dabei kann nicht nur das Zahlungsverhalten bestimmter Kundensegmente berücksichtigt werden – eine Aufgabe, die in einem traditionellen Forecast-Ansatz ggf. ebenfalls zu leisten wäre – sondern ebenfalls das konkrete Zahlungsverhalten einzelner Kunden. Damit sind hilfreiche Vorhersagen auf Tagesbasis ableitbar, Cashbestände und Kreditlinien können reduziert und das Finanzergebnis verbessert werden.

Wie ist der derzeitige Stand in der deutschen Unternehmerlandschaft?

Auch wenn Predictive Forecasting den meisten Unternehmen weiterhelfen würde, ist die Begeisterung für das Thema in Deutschland noch ausbaufähig,

Die CFO 4.0-Studie von BearingPoint zeigt, dass weniger als 40 Prozent der befragten Unternehmen fortgeschrittene Datenanalyse- und Prognosefunktionen implementiert oder getestet haben oder sich derzeit in der Implementierungsphase befinden.

Was könnte der Grund hierfür sein? Die Hauptgründe für die den mangelnden Erfolg bei der Einführung von Predictive Forecasting sind oftmals gleich.

• Mangelhafter Reifegrad der Forecastprozesse und fehlende Harmonisierung der Prozess- und Systemlandschaft.

• Ungeeignete Tools für die Anforderungen und den Business Case des Unternehmens

• Fehlendes bzw. mangelndes statistisches Know-how des beteiligten Teams

• Fehler bei der Identifizierung eines geeigneten Startpunktes in Bezug auf KPIs und Datenverfügbarkeit

Aber auch Unternehmen, die bezüglich der genannten Faktoren bereits eine gute Ausgangsbasis haben, verhalten sich bei der Adaption entsprechender Verfahren zögerlich. Ihnen fehlt oft Klarheit bezüglich der in ihrem Unternehmen konkreten Einsatzmöglichkeiten und -grenzen sowie eine Abschätzung der erreichbaren Potenziale.

Was sind derzeit die größten Herausforderungen in diesem Bereich?

Predictive Forecasting birgt eine Reihe spezifischer Herausforderungen, die sowohl die Datenverarbeitung als auch die Modellbildung betreffen:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Genauigkeit von Prognosen hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Fehlende, fehlerhafte oder inkonsistente Daten können die Leistungsfähigkeit der Modelle erheblich beeinträchtigen. Darüber hinaus können Daten, die nicht die tatsächliche Vielfalt oder Verteilung der Gesamtheit widerspiegeln, zu verzerrten Vorhersagen führen.

• Dynamische und sich ändernde Umgebungen: Prognosemodelle können durch plötzliche und unvorhersehbare Ereignisse wie wirtschaftliche Schocks oder Naturkatastrophen stark beeinflusst werden. Diese Ereignisse können die Vorhersagen drastisch verändern und erfordern eine kontinuierliche Anpassung der Modelle.

• Unklarheit über die Treiber des Geschäftsmodells: Der Aufbau akzeptierter Modelle wird durch ein unternehmensweit etabliertes Verständnis von Treibern der relevanten Geschäftsmodelle erheblich vereinfacht. Gleichzeitig helfen Predictive-Forecasting-Modelle, Annahmen über die Wirkung von Treibern zu validieren.

• Mangelndes Verständnis für die passenden Einsatzbereiche: Predictive Forecasting sollte nicht als Allheilmittel gesehen werden; die jeweils passenden Einsatzbereiche zu identifizieren und Predictive-Forecasting-Verfahren darauf zu konzentrieren, ist erfolgskritisch. Liegen bereits hochwertige Forecastdaten für den Absatz eines Unternehmens vor, kann über eine geeignete Forecasting-Integration ein besserer Produktionsforecast ermittelt werden als dies „isolierte“ Predictive-Verfahren für die Produktionsmenge könnten.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist unter anderem ein sorgfältiges Datenmanagement erforderlich. Es ist wichtig, qualitativ hochwertige Daten zu erheben und zu pflegen. Die Auswahl der richtigen Modelle erfordert Sachkenntnis und eine regelmäßige Überprüfung. Schließlich müssen die Modelle kontinuierlich an die sich ändernde Umstände und Anforderungen angepasst werden.

Wie kann Predictive Forecasting in der Praxis eingesetzt werden?

Predictive Forecasting wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Vor allem aber in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Logistik und Finanzen. So lassen sich die Absatzzahlen für das kommende Jahr prognostizieren oder in der Logistik lassen sich die Produktionsmengen für das kommende Jahr dank der Daten aus dem Vorjahr präzise bestimmen.

Besonders geeignet ist Predictive Forecasting für Unternehmen aus datengetriebenen Branchen wie Finanzen, Einzelhandel oder Produktion, die dynamische Märkte bedienen, in denen schnelle Anpassungen entscheidend sind.

Fazit

Predictive Forecasting kann einen wichtigen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten und zeit- wie kostenintensive Forecastprozesse erheblich verschlanken. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können große Chancen und bisher unerkannte Risiken frühzeitig erkannt werden, was das Risiko von Fehlentscheidungen erheblich reduziert, zumal jeder neu entdeckte Wirkungszusammenhang das Risiko weiter verringert.

Gerade in der heutigen Krisenzeit ist ein gutes Krisenmanagement wichtig, daher ist es unerlässlich geworden, externe Faktoren in die Unternehmensplanung miteinzubeziehen. Predictive Forecasting hilft, diese Faktoren im Forecast effizient zu berücksichtigen.

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