Predictive Forecasting

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Unvoreingenommener Blick in die Zukunft

Viele Unternehmen stehen vor einem Dilemma. Obwohl es nahezu unmöglich ist, die Zukunft vorherzusagen, ist eine Prognose über die zukünftige Marktentwicklung und die Kundenbedürfnisse essenziell für die Unternehmensstrategie und die Planung.

Für diese Herausforderung suchen strategische Planer, Controller und BI-Experten ständig nach den besten Tools, Techniken und Plattformen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil im Bereich Business Forecasting verschaffen. Speziell das Predictive Forecasting kann einem Unternehmen dabei helfen, profitabel zu wachsen und auf Veränderungen schnell zu reagieren. Die Identifikation und Aufbereitung relevanter Daten spielt für einen möglichst unvoreingenommenen Blick in die Zukunft eine entscheidende Rolle.

Was ist Predictive Forecasting?

Forecasting

Langfristige Strategien und Kosten lassen sich mit einem spezifischen Steuerungsinstrument planen: dem Forecast. Forecasts können in der Finanzabteilung, im Marketing, in der Personalabteilung und in anderen Abteilungen eines Unternehmens eingesetzt werden. Forecasts sind nützlich, um das Risiko von Fehlentscheidungen zu minimieren.

Predictive Forecasting

Der Predictive Forecast stellt eine Erweiterung des klassischen Forecasts dar. Mit ihm können aufgrund neuer Daten neue kausale Zusammenhänge auffindbar gemacht werden. Diese bereichern den verfügbaren Datensatz und sorgen für einen besseren Forecast-Output. Mit jedem weiteren, aufgedeckten Zusammenhang zwischen Daten lässt sich der Predictive Forecast immer weiter verbessern.

Vom Datenmuster zur Prognose

Ein Forecast lässt sich prinzipiell nach qualitativen und quantitativen Methoden erstellen. Beim qualitativen Ansatz stellen Kundenumfragen oder Expertenmeinungen die Basis dar.

Beim quantitativen Ansatz dienen historische Daten, Echtzeitanalysen oder kausale Zusammenhänge, sogenannte Treiber, als Grundlage, um Datenmuster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dazu werden Modelle erstellt, die auf mathematischen und statistischen Algorithmen oder auf neueren Ansätzen wie Machine Learning beruhen. Auch werden verschiedene Methoden herangezogen, wie die Clusterbildung, die Treiberananlyse oder die Regressionsanalyse.

Forecasting versus Predictive Forecasting – Was ist der Unterschied?

Obwohl sie ähnlich klingen, handelt es sich beim Forecasting und Predictive Forecasting um zwei verschiedene Problemlösungstechniken.

Forecasting

Forecasting bedeutet „Vorhersage“ und ist eine Technik, die den Zukunftswert ausgewählter Daten vorhersagt, indem bestimmte Trends betrachtet werden. Dies kann entweder durch einen qualitativen Forecast zum Beispiel mithilfe von detaillierten Wissen eines Vertriebsmitarbeiters über die Kunden-Accounts geschehen oder durch die Herstellung von einfachen quantitativen Zusammenhängen mit anderen Einflussgrößen. Es soll idealerweise Aussagen zur Erreichbarkeit der vorhandenen Ziele geben und den Handlungsbedarf in einem Unternehmen aufzeigen. Damit ergänzt das Forecasting weitere Instrumente wie die strategische oder operative Planung.

Predictive Forecasting

Predictive Forecasting gilt als Erweiterung des klassischen Forecastings. Es berücksichtigt eine Vielzahl von Eingaben, Werten, Trends, Zyklen und Schwankungen der Daten, in unterschiedlichen Unternehmensbereichen, um Vorhersagen zu treffen. Es handelt es sich also um einen umfassenden, leistungsstarken, datengesteuerten Ansatz, der zur Unterstützung des gesamtunternehmerischen Planungsprozesses genutzt werden kann.

Wie Predictive Forecasting Ihr Unternehmen voranbringen kann

Während Forecasts nützlich für die interne Meinungsbildung sein können, hilft das Predictive Forecasting den Anwendern darüber hinaus unvoreingenommene, umfangreiche, analytische Erkenntnisse zu generieren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Fortgeschrittene Techniken des Predictive Forecasting nutzen Formen der Künstlichen Intelligenz (KI) wie zum Beispiel Machine Learning, um detailliertere, spezifischere Ergebnisse zu prognostizieren oft unter Angabe der Wahrscheinlichkeit. Dies geschieht in der Regel auf Basis der Betrachtung einer großen Menge an historischen und Echtzeitdaten, um daraus Muster zu identifizieren.

So kann Predictive Forecasting beispielsweise helfen, den Umsatz des Unternehmens für das kommende Jahr aufgrund der prognostizierten Entwicklung verschiedenster Einflussgrößen wie Suchanfragen, Wettbewerberpreise und außerordentlichen Ereignissen vorherzusagen.  Die Auswirkung der einzelnen Einflussgrößen (Treiber) kann einzeln analysiert werden und unterstützt das Unternehmen folglich dabei, die Marktentwicklung besser zu verstehen. Predictive Forecasting ist eine automatisierte Forecasting-Technik, mit deren Hilfe eine kontinuierliche Anpassung der Vorhersagen möglich wird, um dem Unternehmen zu helfen neuen Chancen und Risken frühzeitig zu erkennen und profitabel zu wachsen.

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