Präzise Prognosen durch Datenintegration

Forecasts, die zutreffen: Wie Schweizer KMU ihre Prognosegenauigkeit verbessern können

Die Fähigkeit, präzise Forecasts zu erstellen, ist für KMU von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen, die Ressourcenplanung und die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Doch oft stimmen die Prognosen nicht mit der Realität überein. Eine Verbesserung der Forecast-Genauigkeit ist jedoch möglich, wenn gezielte Massnahmen ergriffen werden.

Häufige Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Datenbasis: Viele kleinere Unternehmen stützen sich bei der Erstellung von Forecasts auf eine unzureichende Datenmenge. Ohne umfassende historische Daten ist es schwierig, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es empfiehlt sich, interne und externe Datenquellen zu kombinieren, um ein breiteres Verständnis der Marktdynamik zu gewinnen.
2. Ignorieren von Marktfaktoren: Eine weitere häufige Fehlerquelle liegt in der Vernachlässigung externer Einflussgrössen. Markttrends, politische Veränderungen oder technologische Fortschritte können erhebliche Auswirkungen auf den Betrieb haben. Eine Korrektur besteht darin, regelmässig Marktfaktoren zu analysieren und ihre möglichen Auswirkungen auf das Geschäft zu bewerten.
3. Zu starre Modelle: Oft wird mit Modellen gearbeitet, die nicht flexibel genug sind. Eine ständige Anpassung der Modelle an aktuelle Entwicklungen ist notwendig. Die Einführung von Szenarioplanungen kann helfen, verschiedene mögliche Entwicklungen zu berücksichtigen und so die Prognosegenauigkeit zu verbessern.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Datenanalyse und -aufbereitung (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der verfügbaren Daten. Überprüfen Sie, ob diese Daten ausreichend und aktuell sind. Identifizieren Sie externe Quellen, die in Ihre Analyse einbezogen werden können, wie Marktberichte oder Statistiken. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber und frei von Fehlern sind.

2. Marktanalyse (Tage 8–14): Führen Sie eine gründliche Analyse der relevanten Marktbedingungen durch. Achten Sie besonders auf aktuelle Trends und gesetzliche Änderungen, die Ihr Geschäft betreffen könnten. Notieren Sie sich die potenziellen Auswirkungen jeder dieser Faktoren auf Ihre bisherigen Forecasts.

3. Modellanpassung (Tage 15–21): Überarbeiten Sie Ihre Prognosemodelle, um mehr Flexibilität zu integrieren. Nutzen Sie Szenarioplanungen, um verschiedene Zukunftsentwicklungen zu simulieren. Testen Sie die Modelle mit den neuen Daten und vergleichen Sie die Ergebnisse mit bisherigen Forecasts.

4. Feedbackschleifen und Überprüfung (Tage 22–30): Implementieren Sie ein System für regelmässige Überprüfung und Anpassung Ihrer Modelle. Sammeln Sie Feedback von den Nutzern der Forecasts, um weitere Verbesserungsfelder zu identifizieren. Schulen Sie Ihr Team in der Anwendung der Modelle und der Interpretation der Ergebnisse.

Durch diesen strukturierten Ansatz können Schweizer KMU ihre Forecasting-Prozesse optimieren und damit fundierte, zukunftsgerichtete Unternehmensentscheidungen treffen.