Zuverlässige Prognosen in der Finanzplanung — Schritt für Schritt

Treffsichere Forecasts in der KMU-Praxis

Um Prognosen zu erstellen, die tatsächlich der finanziellen Realität eines Unternehmens entsprechen, müssen KMU ihre Prozesse strukturiert angehen. Ziel ist es, durch präzise Vorhersagen bessere betriebswirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. Eine häufige Herausforderung liegt dabei in der Unsicherheit und Komplexität, die mit der Erstellung von Forecasts einhergeht. Es gibt jedoch typische Fehler, die vermieden werden können, um die Treffsicherheit der Vorhersagen zu erhöhen.

Fehler 1: Unzureichende Datenbasis

Ein oft begangener Fehler ist das Arbeiten mit einer unzureichenden oder veralteten Datenbasis. In den Finanz- und Controlling-Prozessen hängen zuverlässige Forecasts von der Qualität der Daten ab. Die Verwendung lückenhafter oder fehlerhafter Daten führt zwangsläufig zu ungenauen Vorhersagen.

Korrektur: Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Datenquellen berücksichtigt werden und diese aktuell sind. Implementieren Sie Systeme zur regelmäßigen Datensammlung und -überprüfung, um die Datenqualität konstant hoch zu halten. Überwachen und auditieren Sie die Datenerfassung regelmässig, um Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.

Fehler 2: Vernachlässigung externer Faktoren

Viele Unternehmen fokussieren sich ausschliesslich auf interne Daten und übersehen dabei, wie stark externe Faktoren die Geschäftsentwicklung beeinflussen können. Marktveränderungen, gesetzliche Neuerungen oder makroökonomische Trends sind Beispiele für Einflussgrössen, die in Forecasts einbezogen werden müssen.

Korrektur: Integrieren Sie eine Analyse externer Einflussfaktoren in Ihren Forecast-Prozess. Entwickeln Sie Szenarien, die verschiedene externe Ausgangslagen berücksichtigen. Arbeiten Sie mit Marktforschungstools und verfolgen Sie wirtschaftliche Indikatoren, um die externen Rahmenbedingungen besser prognostizieren zu können.

Fehler 3: Fehlendes Feedback und Anpassungsmethoden

Ohne systematisches Feedback gehen Unternehmen das Risiko ein, aus Fehlern in den Prognosen nicht zu lernen. Ohne diese Lernprozesse besteht die Gefahr, dieselben Fehler wiederholt zu begehen.

Korrektur: Implementieren Sie einen robusten Feedback-Mechanismus. Prüfen Sie die Vorhersagen regelmässig gegen die tatsächlichen Ergebnisse und analysieren Sie die Abweichungen. Dies erlaubt es, die Modelle kontinuierlich zu verfeinern und künftig genauere Forecasts zu erstellen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenüberprüfung und -aktualisierung (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einem Audit Ihrer aktuellen Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass diese umfassend und aktuell sind. Führen Sie nötige Aktualisierungen durch und implementieren Sie Systeme, die Daten fortlaufend überwachen und aktualisieren.
2. Externe Faktorenanalyse (Tag 8–14): Identifizieren und dokumentieren Sie externe Faktoren, die Ihr Geschäft beeinflussen könnten. Recherchieren Sie relevante wirtschaftliche und branchenspezifische Trends und binden Sie diese Erkenntnisse in Ihre Prognosen ein.
3. Feedback-Mechanismus etablieren (Tag 15–21): Entwickeln Sie Verfahren, um regelmäßig die Abweichungen zwischen Forecasts und tatsächlichen Ergebnissen zu analysieren. Legen Sie Verantwortlichkeiten fest und kommunizieren Sie dieses System innerhalb des Unternehmens.
4. Pilot-Implementierung und Überarbeitung (Tag 22–30): Führen Sie die neuen oder aktualisierten Prozesse zunächst als Pilotprojekt durch. Sammeln Sie Feedback der beteiligten Mitarbeitenden und optimieren Sie die Prozesse entsprechend. Zielen Sie darauf ab, die Effizienz und Genauigkeit der Forecasts kontinuierlich zu verbessern.

Durch die systematische Vermeidung typischer Fehler und die Etablierung klar definierter Prozesse können KMU ihre Forecasting-Praktiken entscheidend verbessern. Dies erhöht nicht nur die Transparents und Planbarkeit, sondern unterstützt auch die strategische Entscheidungsfindung im Unternehmensalltag.